Permanfaatan k-means clustering dalam melihat innovation mindset mahasiswa stimik ESQ menggunakan model berkeley innovation index

Khoiron, Mochamad (2017) Permanfaatan k-means clustering dalam melihat innovation mindset mahasiswa stimik ESQ menggunakan model berkeley innovation index. Other thesis, Sekolah Tinggi Ilmu Manajemen dan Ilmu Komputer ESQ.

Text S17001_Mochamad Khoiron-Skripsi-SI-2017.pdf Restricted to Registered users only Download (7MB)

Abstract

Perekonomian suatu bangsa sangat dipengaruhi oleh jumlah wirausahawan dalam negara tersebut. Salah satu komponen yang berpengaruh untuk menciptakan wirausahawan yang tangguh adalah komponen innovatif. Salah satu alat untuk mengukur kemampuan inovatif adalah Berkeley Innovation Index (BII). BII adalah sebuah konsep dan sebuah proyek terbuka yang menawarkan cara yang mudah dan efektif untuk megukur kemampuan inovatif secara keseluruhan. BII telah digunakan untuk membangun model yang dilakukan oleh Sutardja Center for Entrepreneurship & Technology - University of California Berkeley.Metode pengerjaan penelitian ini diawali dengan pengambilan data sekunder yang dilanjutkan dengan perumusan masalah dan penggalian data primer. Penggalian data primer dilakukan dengan cara menyebar kuesioner pada seluruh mahasiswa STIMIK ESQ pada tahun ajaran 2016-2017 melalui formulir Google. Kemudian dilakukan analisis data dengan metode data mining. Analisis data dilakukan dengan preprocessing, penghitungan Innovation Mindset pada variabel BII, eksperimen k-means clustering dengan beberapa jumlah k, validasi proses clustering, dan visualisasi hasil. Proses clustering dan validasi dilakukan menggunakan RapidMiner Studio versi 7. Dalam penelitian ini dihasilkan Skor Innovation Mindset BII mahasiswa STIMIK ESQ secara keseluruhan adalah 6.38 (nilai rataan) dengan nilai minimum 3.10, nilai maksimum 8.88, dan standar deviasi 0.94. Terdapat dua (2) cluster mahasiswa STIMIK ESQ berdasarkan berdasarkan tingkat Innovation Mindset yang mereka miliki. Cluster tersebut adalah Cluster_0 dan Cluster_1. Anggota Cluster_0 sebanyak 107 individu dan anggota Cluster_1 sebanyak 85 individu, dengan total 192 individu.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	k-means Clustering, Inovatif, Industri Kreatif
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Fahru Abdhul Aziz
Date Deposited:	06 Jan 2022 07:46
Last Modified:	06 Jan 2022 07:46
URI:	http://repository.esqbs.ac.id/id/eprint/70

Actions (login required)

View Item