Cookie Consent
We serve cookies on this site to analyze traffic, remember your preferences, and optimize your experience.
Oops!
It seems there is something wrong with your internet connection. Please connect to the internet and start browsing again.
Assalamualaikum, jika postingan blog kamu mengalami error, pastikan postingan kamu lebih dari 10 postingan, atau atur di menu widget breaking news Subscribe

Program Data Mining Metode K Nearest Neighbor v1 untuk Pencarian (PHP)

Video ini berisi source code dan ulasan tentang program aplikasi penerapan data mining menggunakan metode KNN atau k nearest neighbor berbasis Web dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Studi kasus aplikasi ini adalah Data Mining dalam Pencarian Mahasiswa Berprestasi dan Bermasalah pada Nilai Akademik. Analisa dan Pencarian dapat dilakukan pada periode tertentu, seperti pencarian per semester, per tahun, dst.


Data Mining Metode K Nearest Neighbor v1 untuk Pencarian

Berikut beberapa halaman dan fitur yang disediakan pada aplikasi sistem:

1. Mahasiswa, halaman pengelolaan data mahasiswa

2. Dosen, halaman pengelolaan data dosen

3. Mata Kuliah, halaman pengelolaan data mata kuliah

4. Periode, halaman pengelolaan data periode, semester, dan tahun ajaran.

5. Perkuliahan, halaman pengelolaan data perkuliahan mahasiswa.

6. Nilai, halaman pengelolaan data nilai, pada halaman ini data nilai dapat diinput dengan mengimport data dalam format excel.

7. Proses KNN, halaman proses yang dilakukan oleh sistem terhadap data nilai mahasiswa yang telah tersimpan.

8. Hasil, halaman informasi mahasiswa yang memiliki nilai tinggi dan rendah yang di diskripsikan menjadi BERPRESTASI & BERMASALAH.

Download Source Code

Posting Komentar

Pergunakanlah kecerdasan anda saat berkomentar, dan tinggalkan komentar sesuai topik tulisan, menuliskan merek template selain merek template yang kami posting akan langsung kami hapus atau kami anggap sebagai spam
Masukkan URL Gambar atau URL Video YouTube atau Potongan Kode , atau Quote , lalu klik tombol yang kamu inginkan untuk di-parse. Salin hasil parse lalu paste ke kolom komentar.


image video quote pre code