Show simple item record

dc.contributor.authorDewayanti, Arlinda Amalia
dc.date.accessioned2018-07-10T06:27:21Z
dc.date.available2018-07-10T06:27:21Z
dc.date.issued2018-05
dc.identifier.citation[1] Beta Noranita dan Nurdin Bahtiar .2010. Implementasi Data Mining Untuk Menemukan Pola Hubungan Tingkat Kelulusan Mahasiswa Denga Data Induk Mahasiswa. [2] Budi Santosa.2007. Data Mining, Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis. Yogyakarta. Penerbit Graha Ilmu.10. [3] Donny Mitra Virgiawan dan Imam Mukhlash. 2013. Aplikasi Association Rule Mining Untuk menemukan Pola Pada Data Nilai Mahasiswa Matematika ITS . [4] Dwina Kuswardani,M.Rahmat Widyanto, dan Indang Trihandini. 2011. Metode Asosiation Rule Untuk Analisis Citra CT Organ Pasien Kanker Ovarium. [5] Eko Prasetyo. 2012. Data Mining Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta.Penerbit Andi.1 [6] Fadlina. 2014. Data Mining Untuk Analisa Tingkat Kejahatan Jalanan Dengan Algoritma Asosiation Rule Metode Apriori ( Studi kasus di Polsekta Medan Sunggal). [7] Feri Sulianto dan Dominikus Juju. 2010. Data Mining, Meramalkan Bisnis Perusahaan. Jakarta. Penerbit Elex Media Komputindo.19-22. [8] Kusrini dan Emha Taufig Luthfi. 2009. Algoritma Data Mining. Yogyakarta. Penerbit Andi.3-12. [9] Nugroho Wandi. et all. 2012. Pengembangan Sistem Rekomendasi Penelusuran Buku dengan Pengendalian Association Rule Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus Badan Perpustakaan dan Kearsipan Provinsi Jawa Timur) [10] Padmaja dan Poongodai. 2011. Mining Weighted Association Rules [11] Prasad dan Malik. 2011. Using Association Rule Mining for Extracting Product Sales Patterns in Retail Store Transactions. [12] Sani Susanto dan Dedy Suryadi. 2010. Pengantar Data Mining. Yogyakarta. Penerbit Andi.97. [13] Subekti Mujiasih .2011. Pemanfatan Data Mining Untuk Prakiraan Cuaca [14] Umarani dan Punithavalli. 2011. A Study On Effevtive Mining Of Association Rules From Huge Databases [15] W. Cheng-Hsiung. 2011. Mining Fuzzy Specific Rare Itemsets for Education Data. Knowlwdge-Based Systems, Volume 24, page 697-708.id_ID
dc.identifier.issn2528-4630
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11617/10098
dc.description.abstractPenggunaan informasi di SMP N 36 Semarang semakin maju dan diikuti dengan banyaknya guru yang menguasai tekhnik informasi untuk mendukung kualitas mereka masing-masing. Oleh sebab itu banyak data yang akan disimpan tanpa kecuali adalah data nilai siswa. Salah satu yang menarik adalah penerapan data mining untuk menetukan pola setiap nilai dengan nilai yang lain. Data mining yang mempunyai tujuan untuk menemukan hubungan antara satu item dengan item yang lain dalam suatu kumpulan data. Dalam penelitian ini, Data mining yang akan digunakan adalah dengan menggunakan algoritma Assosiation Rule metode Apriori. Metode Apriori akan menghasilkan nilai Support, List, dan Confident. Nilai-nilai yang dihasilkan Apriori tersebutlah yang akan menentukan pembentukan suatu pola. Terbentuknya pola akan membuat menarik dan akan didapatkan suatu kesimpulan. Berdasarkan data pada nilai data siswa SMP 36 Semarang pola yang ditemukan adalah hubungan nilai mata pelajaran dengan mata pelajaran yang lain.id_ID
dc.language.isootherid_ID
dc.publisherProsiding SEMPOA (Seminar Nasional, Pameran Alat Peraga, dan Olimpiade Matematika) 4 2018id_ID
dc.subjectAlgoritma Asosiation Rulesid_ID
dc.subjectData Miningid_ID
dc.subjectData Nilai Siswa SMP 36 Semarangid_ID
dc.subjectMetode Aprioriid_ID
dc.titlePenerapan Data Mining pada Data Nilai Siswa dengan Menggunakan Algoritma Asosiation Rule Metode Apriori (Studi Kasus di SMP N 36 Semarang)id_ID
dc.typeArticleid_ID


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record