Universitas Sumatera Utara

PENERAPAN METODE CLUSTERING DATA DENGAN C-MEANS
UNTUK REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA
PADA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
SKRIPSI
DESI FITRIANI
091402003
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2013
Universitas Sumatera Utara
PENERAPAN METODE CLUSTERING DATA DENGAN C-MEANS
UNTUK REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA
PADA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah
Sarjana Teknologi Informasi
DESI FITRIANI
091402003
PROGRAM STUDI S1 TEKNOLOGI INFORMASI
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
MEDAN
2013
Universitas Sumatera Utara
ii
PERSETUJUAN
Judul
: PENERAPAN METODE CLUSTERING DATA
DENGAN C-MEANS UNTUK REKOMENDASI
PENERIMA BEASISWA PADA UNIVERSITAS
SUMATERA UTARA
Kategori
: SKRIPSI
Nama
: DESI FITRIANI
Nomor Induk Mahasiswa
: 091402003
Program Studi
: SARJANA (S1) TEKNOLOGI INFORMASI
Departemen
: TEKNOLOGI INFORMASI
Fakultas
: ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
(FASILKOMTI) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Diluluskan di
Medan, Agustus 2013
Komisi Pembimbing
:
Pembimbing 2
Pembimbing 1
Dedy Arisandi, ST, M.Kom
NIP : 19790831 200912 1 002
Syahril Efendi, S.Si, M.IT
NIP : 19671110 199602 1 001
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S1 Teknologi Informasi
Ketua,
Prof. Dr. Opim Salim Sitompul, M.Sc.
NIP 19610817 198701 1 001
Universitas Sumatera Utara
iii
PERNYATAAN
PENERAPAN METODE CLUSTERING DATA DENGAN C-MEANS
UNTUK REKOMENDASI PENERIMA BEASISWA
PADA UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil karya sendiri, kecuali beberapa kutipan
dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, Agustus 2013
Desi Fitriani
091402003
Universitas Sumatera Utara
iv
PENGHARGAAN
Alhamdulillah segala puji dan syukur penulis sampaikan kehadirat Allah SWT beserta
Nabi Besar Muhammad SAW yang telah memberikan rahmat dan hidayah-Nya
sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini sebagai syarat untuk memperoleh
gelar Sarjana Teknologi Informasi, Program Studi S1 Teknologi Informasi Universitas
Sumatera Utara.
Ucapan terimakasih penulis sampaikan kepada:
1. Dekan dan Pembantu Dekan Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
Universitas Sumatera Utara.
2. Ketua dan Sekretaris Program Studi Teknologi Informasi, Prof. Dr. Opim
Salim Sitompul, M.sc. dan Drs. Sawaluddin, M.IT.
3. Bapak Syahril Efendi, S.Si., M.IT selaku pembimbing satu dan Bapak Dedy
Arisandi, ST., M.Kom selaku pembimbing dua yang telah banyak meluangkan
waktu dan fikirannya, memotivasi, memberikan kritik dan saran kepada
penulis.
4. Ibu Sarah Purnamawati, ST., M.Sc dan Bapak Baihaqi Siregar, S.Si., MT yang
telah bersedia menjadi dosen penguji dan telah memberikan saran-saran yang
baik bagi penulis dalam menyelesaikan skripsi ini.
5. Ayahanda Akhmad Bangun Nasution dan Ibunda Idawati Hasibuan yang telah
memberikan dukungan, motivasi, dan pembelajaran bagi penulis dari kecil dan
selalu sabar dalam mendidik penulis. Untuk adik penulis Saiful Anwar
Nasution, Aisah Safitri, Akhmad Faisal Nasution dan Rahmat Halomoan
Nasution yang selalu memberikan dukungan kepada penulis, terimakasih
kepada Bapak Syamsul Bahri S.Pd yang telah memberikan dukungan dan
motivasi kepada penulis.
6. Teman-teman penulis Fitrianti Pohan, Erni Fauziah Nasution, Riris Poppy
Lestari, Nurul Azmi dan teman-teman Asrama Putri USU dan abangda Guntur
Saputra S Hasibuan yang selalu mendukung penulis dengan sabar, selalu ada
untuk penulis dalam keadaan apapun dan menjadi penyemangat penulis setelah
kedua orang tua penulis.
7. Teman-teman seperjuangan yang selalu memberikan dukungan dan membantu
penulis selama belajar di Program Studi Teknologi Informasi yaitu Yuli
Primadani, Aang Adyatma, Rian Haris Nasution, Adnan Buyung Nasution,
Irwan Syahputra, Muhammad Rozy Lubis, Fuji Frilla Kurnia, Yayuk
Anggraini dan teman-teman TA serta seluruh angkatan 09.
Sekali lagi penulis mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang membantu
dalam menyelesaikan tugas akhir ini yang tidak dapat disebutkan satu persatu,
terimakasih atas masukan, saran dan motivasi yang diberikan.
Universitas Sumatera Utara
v
ABSTRAK
Universitas Sumatera Utara menawarkan beberapa jenis program beasiswa kepada
mahasiswa berprestasi dan memerlukan bantuan ekonomi dalam menyelesaikan
kuliahnya, oleh sebab itu diperlukan suatu informasi dalam bentuk rekomendasi
program beasiswa. Manfaat sistem pendukung keputusan dapat diimplementasikan
pada rekomendasi penerima beasiswa, teknik yang digunakan dalam aplikasi sistem
pendukung keputusan ini adalah clustering data dengan c-means, dimana objek dari
data yang tersedia akan dikelompokkan sedemikian rupa sehingga objek dalam satu
cluster sangat mirip dan objek di berbagai cluster yang lain cukup berbeda. Clustering
dengan c-means memiliki kemampuan untuk mengelompokan data mahasiswa, dan
dapat meminimalisir data sesuai dengan kebutuhan program beasiswa yang
ditawarkan. Setelah data mahasiswa diminimalisir, kemudian data dikelompokkan
berdasarkan jarak kedekatan terhadap program beasiswa yang ditawarkan, sehingga
diperoleh persamaan dan perbedaan dari beberapa cluster data dengan jarak minimal
yang dimasukkan kedalam aplikasi. Aplikasi rekomendasi beasiswa memberikan
informasi jenis beasiswa yang dapat diikuti oleh mahasiswa sesuai dengan syarat yang
dibutuhkan oleh program beasiswa yang ditawarkan.
Kata kunci : sistem pendukung keputusan, clustering data, c-means, rekomendasi
Universitas Sumatera Utara
vi
APPLICATION OF METHODS CLUSTERING DATA WITH C-MEANS
FOR RECOMMENDATIONS SCHOLARSHIP RECIPIENT
IN UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ABSTRACT
Universitas Sumatera Utara offers a few types of scholarship programe for
achievement student and economic assistance required in completing college,
therefore the required information in the form of a scholarship program
recommendations. Benefits of decision support systems can be implemented on the
recommendation of the scholarship recipients, the techniques used in the application
of decision support system is a clustering of data with the c-means clustering, where
the object of the available data will be grouped such that objects within a cluster are
very similar and objects in different clusters others are quite different. C-means
clustering with the ability to classify the student data, and can minimize the data
according to the needs of scholarship programs offered. Once the student data is
minimized, the data is grouped by distance proximity to the scholarship program
offered, in order to obtain some of the similarities and differences of the data cluster
with the minimum distance is entered into the application. Provide information on
scholarship applications scholarship types that can be followed by students in
accordance with the terms required by the scholarship program offered.
Keywords: decision support systems, clustering data, c-means, recommendations
Universitas Sumatera Utara
vii
DAFTAR ISI
Hal.
ii
iii
iv
v
vi
vii
viii
x
Persetujuan
Pernyataan
Penghargaan
Abstrak
Abstract
Daftar Isi
Daftar Tabel
Daftar Gambar
BAB 1 PENDAHULUAN
1
1.1 Latar Belakang
1.2 Rumusan Masalah
1.3 Batasan Masalah
1.4 Tujuan Penelitian
1.5 Manfaat Penelitian
1.6 Metodologi Penelitian
1.7 Sistematika Penulisan
1
3
3
4
4
4
5
BAB 2 LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
2.1.1 Nilai Guna dan Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
2.1.2 Komponen-komponen Sistem Pendukung Keputusan
2.1.3 Subsistem Manajemen Database
2.1.4 Subsistem Manajemen Basis Model
2.1.5 Subsistem Perangkat Lunak Penyelenggara Dialog
2.2 Beasiswa Universitas Sumatera Utara
2.2.1 Persyaratan Beasiswa Universitas Sumatera Utara
2.2.2 Syarat Khusus
2.2.3 Prosedur Untuk Mendapatkan Beasiswa Universitas Sumatera Utara
2.3 Data Mining
2.3.1 Teknik Data Mining
2.4 Metode Clustering
2.4.1 Analisa Cluster
2.4.2 Clustering dengan C-Means
2.4.3 Sifat Pengelompokan Clustering C-Means
2.4.4 Kelebihan dan Kekurangan C-Means Clustering
2.5 Pemrograman PHP dan MySQL
2.6 Data Flow Diagram (DFD)
2.7 Flowchart
7
7
7
9
10
10
11
12
13
13
20
20
22
23
23
24
26
27
27
29
29
Universitas Sumatera Utara
viii
BAB 3 ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM
3.1 Analisis Sistem
3.2 Analisis Data Sistem
3.3 Perancangan Sistem
3.3.1 Pengelompokan Data (Clustering Data)
3.3.2 Data Cleaning
3.3.3 Pembentukan Centroid Cluster
3.3.4 Clustering Dengan C-Means
3.4 Analisis Komponen Sistem
3.4.1 Data Flow Diagram (DFD) Level 0
3.4.2 Data Flow Diagram (DFD) Level 1
3.4.3 Data Flow Diagram (DFD) Level 2
3.5 Rancangan Antarmuka Pengguna (user interface)
3.5.1 Rancangan Form Utama
3.5.2 Rancangan Form Beasiswa
3.5.3 Rancangan Form Staff
3.5.4 Rancangan Form Peserta
3.5.5 Rancangan Form Pengumuman
30
30
30
33
35
35
37
40
43
43
43
44
46
46
47
47
49
49
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
4.1 Implementasi Sistem
4.1.1 Lingkungan Implementasi
4.1.2 Implementasi Perancangan Antarmuka
4.1.3 Tampilan Implementasi Program
4.2 Pengujian Sistem
4.2.1 Rencana Pengujian Sistem
4.2.2 Hasil Pengujian Sistem
4.2.3 Hasil Pengujian Kinerja Sistem
50
50
50
50
51
58
58
59
64
BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
5.2 Saran
65
65
65
DAFTAR PUSTAKA
LAMPIRAN A : Listing Program
LAMPIRAN B : FLOWCHART BEASISWA
67
69
78
Universitas Sumatera Utara
ix
DAFTAR TABEL
Tabel 2.1 Jenis dan Syarat Beasiswa
Tabel 2.1 Jenis dan Syarat Beaiswa (Lanjutan)
Tabel 2.1 Jenis dan Syarat Beaiswa (Lanjutan)
Tabel 2.1 Jenis dan Syarat Beaiswa (Lanjutan)
Tabel 2.1 Jenis dan Syarat Beaiswa (Lanjutan)
Tabel 2.1 Jenis dan Syarat Beaiswa (Lanjutan)
Tabel 2.1 Jenis dan Syarat Beaiswa (Lanjutan)
Tabel 3.1 Data Mahasiswa yang Mendaftar Beasiswa
Tabel 3.2 Data Jenis Program Beasiswa di Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.3 Nilai Numerik Tiap Fakultas
Tabel 3.4 Hasil Filterisasi Karakteristik Data Mahasiswa
Tabel 3.4 Hasil Filterisasi Karakteristik Data Mahasiswa (Lanjutan)
Tabel 3.5 Perbandingan Antara Tiap-tiap Centroid
Tabel 3.6 Jarak Data Umur ke Pusat Cluster
Tabel 4.1 Rencana Pengujian
Tabel 4.2 Hasil Pengujian
Tabel 4.2 Hasil Pengujian (Lanjutan)
Tabel 4.2 Hasil Pengujian (Lanjutan)
Tabel 4.2 Hasil Pengujian (Lanjutan)
13
14
15
16
17
18
19
32
34
36
36
37
39
41
59
60
61
62
63
Universitas Sumatera Utara
x
DAFTAR GAMBAR
Gambar 2.1 Proses Knowledge Discovery In Database
Gambar 2.2 Flowchart Algoritma C-Means
Gambar 3.1 Flowchart Clustering
Gambar 3.2 Tahapan Pengelompokan Data
Gambar 3.3 Flowchart Clustering C-Means
Gambar 3.4 Diagram Konteks (DFD Level 0)
Gambar 3.5 Data Flow Diagram Level 1
Gambar 3.6 Data Flow Diagram Level 2 Mengelola Data Peserta
Gambar 3.7 Data Flow Diagram Level 2 SPK Rekomendasi Beasiswa
Gambar 3.8 Rancangan Form Utama
Gambar 3.9 Rancangan Form Beasiswa
Gambar 3.10 Rancangan Form Login Staff
Gambar 3.11 Rancangan Form Staff
Gambar 3.12 Rancangan Form Peserta
Gambar 3.13 Rancangan Form Pengumuman
Gambar 4.1 Menu Utama Program
Gambar 4.2 Menu Pendaftaran Beasiswa
Gambar 4.3 Tampilan Data Mahasiswa
Gambar 4.4 Menu Beasiswa
Gambar 4.5 Menu Login Staff
Gambar 4.6 Menu Staff Admin
Gambar 4.7 Menu Peserta
Gambar 4.8 Print Screen Hasil Laporan Dalam Bentuk Excel
Gambar 4.9 Menu Pengumuman Rekomendasi Beasiswa
21
25
31
35
40
43
43
44
45
46
47
48
48
49
49
51
52
52
53
54
55
56
56
57
Universitas Sumatera Utara