从何而来? -从何而来? -从何而来

Abdul Fadlil, Imam Riadi, Y. Mulyana
{"title":"从何而来? -从何而来? -从何而来","authors":"Abdul Fadlil, Imam Riadi, Y. Mulyana","doi":"10.37012/jtik.v8i2.1261","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya merupakan salah satu perguruan tinggi yang mendapatkan bantuan biaya pendidikan untuk mahasiswa penerima program Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-Kuliah) disetiap tahunnya. Program ini diperuntukan bagi lulusan SMA/SMK/sederajat dari keluarga miskin/rentan miskin/afirmasi yang memiliki keinginan untuk melanjutkan belajar ke jenjang yang lebih tinggi. Hasil dari evaluasi pelaksanaan dalam penetapan data penerimaannya terdapat masalah karena data pendaftar masih banyak yang berasal dari keluarga mampu, disamping itu jumlah kuota yang diberikan oleh pemerintah sebanyak 30 kuota, jauh lebih sedikit daripada jumlah pendaftar yang berjumlah 191, sehingga harus ada metode yang dapat mengoptimalkan pengelompokan data pendaftar terlebih dahulu agar penetapan penerima bantuan biaya pendidikan KIP-Kuliah tepat sasaran. dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Kmeans untuk pengelompokan data pendaftar dengan jumlah klaster sebanyak 3 (K=3). Hasil dari penelitian ini yaitu klaster C0 sebanyak 109 data (57,1%), klaster C1 sebanyak 52 data (27,2%), dan klaster C2 sebanyak 30 data (15,7%). Hasil dari sebaran data pada masing-masing kelompok, penulis merekomendasikan klaster C0 sebagai data kelompok yang dipertimbangkan, klaster C1 sebagai kelompok yang tidak layak dan klaster C2 sebagai kelompok yang layak mendapatkan bantuan biaya pendidikan / KIP-Kuliah.","PeriodicalId":203870,"journal":{"name":"Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer","volume":"35 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-09-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Penerapan Algoritma K-Means pada Pengelompokan Data Pendaftar Bantuan Biaya Pendidikan\",\"authors\":\"Abdul Fadlil, Imam Riadi, Y. Mulyana\",\"doi\":\"10.37012/jtik.v8i2.1261\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya merupakan salah satu perguruan tinggi yang mendapatkan bantuan biaya pendidikan untuk mahasiswa penerima program Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-Kuliah) disetiap tahunnya. Program ini diperuntukan bagi lulusan SMA/SMK/sederajat dari keluarga miskin/rentan miskin/afirmasi yang memiliki keinginan untuk melanjutkan belajar ke jenjang yang lebih tinggi. Hasil dari evaluasi pelaksanaan dalam penetapan data penerimaannya terdapat masalah karena data pendaftar masih banyak yang berasal dari keluarga mampu, disamping itu jumlah kuota yang diberikan oleh pemerintah sebanyak 30 kuota, jauh lebih sedikit daripada jumlah pendaftar yang berjumlah 191, sehingga harus ada metode yang dapat mengoptimalkan pengelompokan data pendaftar terlebih dahulu agar penetapan penerima bantuan biaya pendidikan KIP-Kuliah tepat sasaran. dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Kmeans untuk pengelompokan data pendaftar dengan jumlah klaster sebanyak 3 (K=3). Hasil dari penelitian ini yaitu klaster C0 sebanyak 109 data (57,1%), klaster C1 sebanyak 52 data (27,2%), dan klaster C2 sebanyak 30 data (15,7%). Hasil dari sebaran data pada masing-masing kelompok, penulis merekomendasikan klaster C0 sebagai data kelompok yang dipertimbangkan, klaster C1 sebagai kelompok yang tidak layak dan klaster C2 sebagai kelompok yang layak mendapatkan bantuan biaya pendidikan / KIP-Kuliah.\",\"PeriodicalId\":203870,\"journal\":{\"name\":\"Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer\",\"volume\":\"35 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-09-30\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.37012/jtik.v8i2.1261\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Teknologi Informatika dan Komputer","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37012/jtik.v8i2.1261","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

muham马迪亚·塔斯克马来亚大学是每年为印尼智能学院(Indonesia smart college)的受赠学生获得教育费用援助的学院之一。该计划是为来自贫困家庭/SMK/ equals的高中/SMK/平级毕业生预留的,他们希望继续学习到更高的层次。执行评估的结果分别为收发数据有问题,因为用户数据还有很多来自家庭的能力,此外政府给予的30次配额,配额数量远不如191名申请者的数量,所以一定有方法才能先优化用户数据分组的坚信礼受援国KIP-Kuliah靶心的教育费用。在这项研究中,作者使用了一种基于k.g.的方法,将注册数据以三束为单位进行分组。这项研究的结果是109个数据(57.1%)、52个数据(27.2%)和30个数据(15.7%)的C0集群。作者从每个小组的数据分散性中建议C0组作为一个考虑的组数据,C1组作为一个不值得接受的组,而C2组作为一个值得接受教育/学费援助的小组。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Penerapan Algoritma K-Means pada Pengelompokan Data Pendaftar Bantuan Biaya Pendidikan
Universitas Muhammadiyah Tasikmalaya merupakan salah satu perguruan tinggi yang mendapatkan bantuan biaya pendidikan untuk mahasiswa penerima program Kartu Indonesia Pintar Kuliah (KIP-Kuliah) disetiap tahunnya. Program ini diperuntukan bagi lulusan SMA/SMK/sederajat dari keluarga miskin/rentan miskin/afirmasi yang memiliki keinginan untuk melanjutkan belajar ke jenjang yang lebih tinggi. Hasil dari evaluasi pelaksanaan dalam penetapan data penerimaannya terdapat masalah karena data pendaftar masih banyak yang berasal dari keluarga mampu, disamping itu jumlah kuota yang diberikan oleh pemerintah sebanyak 30 kuota, jauh lebih sedikit daripada jumlah pendaftar yang berjumlah 191, sehingga harus ada metode yang dapat mengoptimalkan pengelompokan data pendaftar terlebih dahulu agar penetapan penerima bantuan biaya pendidikan KIP-Kuliah tepat sasaran. dalam penelitian ini penulis menggunakan metode Kmeans untuk pengelompokan data pendaftar dengan jumlah klaster sebanyak 3 (K=3). Hasil dari penelitian ini yaitu klaster C0 sebanyak 109 data (57,1%), klaster C1 sebanyak 52 data (27,2%), dan klaster C2 sebanyak 30 data (15,7%). Hasil dari sebaran data pada masing-masing kelompok, penulis merekomendasikan klaster C0 sebagai data kelompok yang dipertimbangkan, klaster C1 sebagai kelompok yang tidak layak dan klaster C2 sebagai kelompok yang layak mendapatkan bantuan biaya pendidikan / KIP-Kuliah.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信