PENENTUAN PENERIMA BEASISWA DENGAN ALGORITMA FUZZY C-MEANS DI UNIVERSITAS MEGOW PAK TULANG BAWANG
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Dari data pada Gambar 3 tersebut, langkah selanjutnya adalah melakukan proses menggunakan algoritma k-means sehingga akan didapatkan hasil nilai yang masuk dalam kriteria baik..
Dengan melakukan perhitungan jarak dari setiap titik dan menganalisis nilai pergerakan dan perubahan titik pusat pada setiap perulangannya serta menentukan secara lebih
Hasil Algoritma Fuzzy C-Means yang menggunakan Complete Linkage sebagai algoritma yang menentukan titik pusat cluster akan menghasilkan nilai fungsi objektif objektif yang berbeda
Berdasarkan kompleksitas waktu, algoritma K-Means lebih cepat dibandingkan dengan algoritma Fuzzy C-Means untuk jumlah data, cluster , nilai pembobot, dan iterasi
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, algoritma K-Means mampu mengelompokan calon penerima beasiswa bidik misi ke dalam 4 cluster, yang mana cluster 0 berarti
Clustering mengelompokan data ke dalam cluster berdasarkan nilai derajat keanggotaan sehingga memungkinkan data dapat memasuki lebih dari satu cluster. Prinsip
Kemudian administrator melakukan input profil sekolah dan pembangkitan data acak berdasarkan nilai terkecil hingga nilai terbesar dari setiap siswa yang pada tahun
Sistem ini menggunakan metode Simple Additive Weight SAW untuk menentukan skor setiap calon penerima beasiswa berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.. Kriteria yang digunakan dalam
