Identifikasi Potensi Kemampuan Akademis Mahasiswa Menggunakan Perbandingan Algoritma K-Means dan Farthest First Tesis Oleh Athanasia Octaviani Puspita Dewi 972010015 Magister Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga Februari 2013
ii
Surat Pernyataan Keaslian Tesis Yang bertanda tangan di bawah ini : Nama : Athanasia Octaviani Puspita Dewi NIM : 972010015 Program Studi : Magister Sistem Informasi Alamat : Jl. Hanoman No. 107 RT 05/III, Glodogan, Harjosari, Bawen 50661, Kab. Semarang - Jawa Tengah Dengan ini saya menyatakan sesungguhnya dan penuh kesadaran bahwa dalam tesis yang berjudul Identifikasi Potensi Kemampuan Akademis Mahasiswa Menggunakan Perbandingan Algoritma K-Means dan Farthest First, saya tidak melakukan tindakan plagiasi dengan mengambil alih sebagian atau seluruhnya karya tulis orang lain tanpa menyebut sumbernya. Jika saya terbukti melakukan tindakan plagiasi, saya bersedia dicabut hak saya sebagai mahasiswa atau dicabut gelar yang sudah diberikan dan akibat hukum lainnya. Salatiga, 11 Februari 2013 Yang membuat pernyataan, (Athanasia Octaviani Puspita Dewi) iii
Kata Pengantar Puji dan syukur kepada Tuhan Yang Maha Kasih yang dengan kasih sayang-nya telah membimbing peneliti, sehingga tesis yang berjudul Identifikasi Potensi Kemampuan Akademis Mahasiswa Menggunakan Perbandingan Algoritma K-Means dan Farthest First dapat selesai dikerjakan. Dalam menyelesaikan tesis ini banyak melibatkan individu yang memberikan bantuan dan dorongan kepada peneliti. Secara khusus peneliti ingin menyampaikan untaian terima kasih kepada : 1. Bapak Andeka Rocky Tanaamah, S.E., M.Cs., selaku Dekan Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga. 2. Bapak Prof. Dr. Ir. Eko Sediyono, M.Kom., selaku Ketua Program Studi Magister Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga. 3. Bapak Dr. Ir. Wiranto Herry Utomo, M.Kom., sebagai pembimbing pertama yang membimbing peneliti dengan kesabaran, mau berbagi ilmu, dan dengan keterbukaan hati meluangkan waktu untuk peneliti. 4. Bapak Sri Yulianto Joko Prasetyo, S. Si., M.Kom., sebagai pembimbing kedua yang dengan sabar membimbing, meluangkan waktu, serta memberikan masukan kepada peneliti agar dapat menyelesaikan tesis ini. iv
5. Ibu Yuni, selaku sekretaris Magister Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, terimakasih atas bantuan dan kerjasamanya. 6. Semua staff dan karyawan Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, terimakasih atas kerjasamanya selama ini. 7. Bapak Suharyadi, M.Cs., Direktur Biro Administrasi Akademik yang dengan baik hati memberikan ijin untuk melakukan penelitian. 8. Bapak, Ibu, Nico, Yuki yang selalu memberikan perhatian, dorongan, dan doa kepada peneliti. 9. Albertus Jator yang selalu memberikan semangat dan perhatian dalam menyelesaikan tesis ini. 10. Christine, Ramos, Joko, Debora, dan Charitas terima kasih atas semangat, dukungan dan doa kepada peneliti. 11. Semua teman-teman angkatan 5, Kak Ofir, Echo, Pak Purwanto, dan Edio terima kasih atas kebersamaan, canda tawa, dukungan dan doa yang kalian beri. 12. Semua teman-teman MSI UKSW yang tidak bisa disebut satu per satu, terima kasih atas kebersamaan di dalam satu keluarga besar FTI. 13. Agustina Eni dan Novita terimakasih atas dukungan dan semangat yang diberikan kepada peneliti. v
14. Semua pihak yang tidak mungkin disebutkan satu per satu yang turut membantu hingga terselesaikannya tesis ini. Sebagai sebuah karya, tentu tidak ada yang sempurna. Untuk itu peneliti mohon saran dan kritik yang membangun, semoga tesis ini berguna bagi para pembaca. Salatiga, Februari 2013 Athanasia Octaviani Puspita Dewi Peneliti vi
Daftar Isi Halaman Judul... i Halaman Pengesahan... ii Halaman Pernyataan... iii Kata Pengantar... iv Daftar Isi... vii Daftar Tabel... viii Daftar Gambar... ix Daftar Lampiran... x Daftar Singkatan... xi ABSTRACT... 1 1. INTRODUCTION... 1 2. LITERATURE REVIEW... 1 3. CLUSTERING ANALYSIS... 1 3.1 K-Means... 2 3.2 Farthest First... 2 4. DATA PREPARATION AND ARCHITECTURE MODEL... 2 5. DISCUSSION... 3 5.1 Using K-Means Algorithm... 4 5.2 Using Farthest First Algorithm... 6 6. ANALYSIS... 8 7. CONCLUSION... 8 8. REFERENCES... 8 vii
Daftar Tabel Table 1. Column data used for research... 2 Table 2. Table Comparison of Result Cluster K-Means Algorithm and Farthest First... 8 Table 3. Table Comparison of the time required in the calculation algorithm... 8 viii
Daftar Gambar Figure 1: K-Means Algorithm Flowchart... 2 Figure 2: Architechtural Model Flowchart... 3 Figure 3: The main view Weka after open the data... 3 Figure 4: Setting the K-Means algorithm... 4 Figure 5: The percentage yield of K-Means cluster algorithm... 4 Figure 6: K-Means cluster graphs based on variable nilai... 4 Figure 7: K-Means cluster graphs based on variable status... 5 Figure 8: K-Means cluster graphs based on variable pulau... 5 Figure 9: Setting the Farthest First algorithm... 6 Figure 10: Percentages of cluster algorithm results Farthest First algorithm... 6 Figure 11: Farthest First cluster graphs based on variable nilai... 6 Figure 12: Farthest First cluster graphs based on variable status... 7 Figure 13: Farthest First cluster graphs based on variable pulau... 7 ix
Daftar Lampiran Lampiran 1: Nama-nama field dan contoh data yang dipakai dalam penelitian... 10 x
Daftar Singkatan GPA = Grade Point Average PC = Personal Computer RAM = Random Access Memory SSVM = Smooth Support Vector Machine xi