IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGETAHUI MINAT BACA MAHASISWA DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA

ANITA DEWI SUKMAWATI, . (2019) IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGETAHUI MINAT BACA MAHASISWA DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA. Sarjana thesis, UNIVERSITAS NEGERI JAKARTA.

[img] Text
1. COVER HALAMAN DEPAN.pdf

Download (127kB)
[img] Text
2. ABSTRAK & ABSTRACT.pdf

Download (123kB)
[img] Text
3. LEMBAR PERSETUJUAN.pdf

Download (770kB)
[img] Text
4. LEMBAR ORISINALITAS.pdf

Download (712kB)
[img] Text
6. KATA PENGANTAR.pdf

Download (56kB)
[img] Text
7. DAFTAR ISI.pdf

Download (78kB)
[img] Text
11. BAB I.pdf

Download (2MB)
[img] Text
12. BAB II.pdf
Restricted to Registered users only

Download (294kB)
[img] Text
13. BAB III.pdf
Restricted to Registered users only

Download (669kB)
[img] Text
14. BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only

Download (57kB)
[img] Text
15. DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (41kB)

Abstract

Minat baca merupakan aktivitas dalam proses pembelajaran yang dilakukan dengan ketekunan sehingga dapat membangun pola pikir positif serta menemukan informasi bagi pembaca. Pengetahuan yang diperoleh saat membaca dapat menunjang dalam prestasi akademik mahasiswa. Perpustakaan menjadi salah satu fasilitas yang dapat mendukung dalam membaca dan menambah pengetahuan. Metode yang dipakai ialah metode clustering Algoritma K-Means dan untuk menentukan jumlah cluster terbaik menggunakan metode Elbow Data yang diambil adalah data hasil kuisioner yang disebar di Universitas Negeri Jakarta. Hasil penelitian dengan pengujian 322 data mahasiswa diperoleh jumlah cluster terbaik dan kriteria minat baca mahasiswa.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Additional Information: 1). Ir. Fariani Hermin I, M.T ; 2). Ratna Widyati, S.Si, M.Kom
Subjects: Sains > Matematika > Ilmu Komputer
Divisions: FMIPA > S1 Ilmu Komputer
Depositing User: Users 10553 not found.
Date Deposited: 07 Apr 2022 04:09
Last Modified: 13 Jun 2022 02:58
URI: http://repository.unj.ac.id/id/eprint/26015

Actions (login required)

View Item View Item