IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DALAM PROSES PENILAIAN KUESIONER KEPADA DOSEN GUNA MENDUKUNG KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP DOSEN

Proses yang paling penting dalam kegiatan belajar mengajar ialah mahasiswa harus melakukan pendekatan dengan dosen melalui interaksi mahasiswa tehadap dosen. Pada penelitian ini dilakukan clustering kepuasan mahasiswa terhadap dosen. Data penelitian diperoleh melalui kuesioner dosen yang terdapat pada akademik online Universitas nasional untuk mengetahui kepuasaan mahasiswa terhadap dosen. Data yang diperoleh selanjutnya dilakukan clustering. Metode clustering yang digunakan pada penelitian ini adalah metode K-Means untuk clustering kinerja dosen baik dan buruk. Pada penelitian ini telah berhasil dibangun sistem clustering menggunakan bahasa pemograman PHP dengan framework CSS serta MySQL sebagai DBMS. Sistem yang dibuat telah berhasil melakukan pengelompokan kepuasan mahasiswa. Klaster yang memiliki rata rata nilai kepuasan tertinggi adalah klaster 2 yaitu dengan jumlah 297 data, yang beranggotakan aspek reliability sebanyak 46 dengan kategori puas dan nama dosen yang terpilih paling banyak adalah Agus Iskandar, S.Kom.,M.Kom sebanyak 59 data

Evaluating Students' Performance of Social Work Department Using K-means and Two-step Cluster "A Case Study of Mogadishu University"

Evaluating Students’ Performance of Social Work Department Using K-means and Two-step Cluster “A Case Study of Mogadishu University” Said Abubakar Sheikh Ahmed, PH.D. Curriculu

Evaluating Students' Performance of Social Work Department Using K-means and Two-step Cluster "A Case Study of Mogadishu University"

Evaluating Students’ Performance of Social Work Department Using K-means and Two-step Cluster “A Case Study of Mogadishu University

Clustering Of Students Into A Specialization Of Expertise Using Genetic Algorithms

Clustering mahasiswa kedalam keminatan keahlian merupakan salah satu upaya yang perlu dilakukan oleh pihak jurusan untuk menjamin mahasiswa memperoleh pendidikan yang sesuai dengan keahliannya. Saat ini, terdapat banyak metode clustering yang sudah dikembangkan oleh pakar. Umumnya metode clustering mampu mengelompokkan objek-objek yang memiliki tingkat kesamaan ciri yang tinggi, tetapi tidak mampu membatasi jumlah objek yang boleh masuk kedalam suatu kelompok. Kasus klasterisasi mahasiswa kedalam keminatan keahlian merupakan kasus clustering yang membatasi jumlah objek yang boleh masuk kedalam suatu kelompok. Dengan kondisi tersebut, metode clustering yang ada tidak dapat digunakan untuk kasus ini. Peneliti mencoba melihat kasus ini dari sudut pandang optimasi, yaitu bagaimana mengoptimalkan pembentukan kelompok keminatan mahasiswa dengan tingkat ketidaksesuaian bakat yang rendah. Untuk penyelesaian kasus ini, peneliti menggunakan algoritma genetika sebagai metode untuk penyelesaian masalah. Algoritma genetika dibagi kedalam beberapa jenis, yaitu: algoritma genetika dengan prinsip elitisme dan non elitisme, algoritma genetika dengan persentase mutasi 0.01, 0.03 dan 0.05. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, diperoleh bahwa algoritma genetika mampu melakukan clustering mahasiswa kedalam keminatan keahlian yang disediakan oleh jurusan. Algoritma genetika dengan prinsip elitisme mampu menemukan solusi optimum yang lebih baik sebesar 39% dibandingkan dengan algoritma genetika non elitisme. Algoritma genetika dengan persentase mutasi 0.05 menghasilkan solusi optimum terbaik, namum memiliki konsumsi waktu yang paling besar dibandingkan dengan persentase 0.01 dan 0.03

Novel Algorithm of CPU-GPU hybrid system for health care data classification

Due to advancements in portable health monitoring technology, such systems have become more and more economical & efficient. This in turn has resulted in a huge amount of data being generated every moment by millions of users of such portable devices. Such voluminous data may include audio, video, and image, and text representing blood pressure, temperature, vocal activity, ECG, sugar level etc. In the Proposed algorithm, first step is assignment, where clusters are assigned to a patient data and the  second step is update, which takes the mean of the coordinates of all the data in its cluster.  Medical practitioners and service providers can use such data to discover various patterns and useful insights. Such insights can be very useful on understanding various trends during epidemics, such as Malaria, Dengue, Chikungunya and other such outbreaks. A faster and economical way to get such insights is of paramount importance. Keywords: health monitoring; GPU; ECG; epidemics; data minin

Designing an AI-enabled Bundling Generator in an Automotive Case Study

Procurement and marketing are the main boundary-spanning functions of an organization. Some studies highlight that procurement is less likely to benefit from artificial intelligence emphasizing its potential in other functions, i.e., in marketing. A case study in the automotive industry of the bundling problem utilizing the design science approach is conducted from the perspective of the buying organization contributing to theory and practice. We rely on information processing theory to create a practical tool that is augmenting the skills of expert buyers through a recommendation engine to make better decisions in a novel way to further save costs. Thereby, we are adding to the literature on spend analysis that has mainly been looking backward using historical data of purchasing orders and invoices to infer saving potentials in the future – our study supplements this approach with forward-looking planning data with inherent challenges of precision and information-richness

Designing an AI-enabled bundling generator in an automotive case study

Procurement and marketing are the main boundary-spanning functions of an organization. Some studies highlight that procurement is less likely to benefit from artificial intelligence emphasizing its potential in other functions, i.e., in marketing. A case study in the automotive industry of the bundling problem utilizing the design science approach is conducted from the perspective of the buying organization contributing to theory and practice. We rely on information processing theory to create a practical tool that is augmenting the skills of expert buyers through a recommendation engine to make better decisions in a novel way to further save costs. Thereby, we are adding to the literature on spend analysis that has mainly been looking backward using historical data of purchasing orders and invoices to infer saving potentials in the future – our study supplements this approach with forward-looking planning data with inherent challenges of precision and information-richness