Program Data Mining Prediksi dengan K-Means Clustering dan Exponential Smoothing

Artikel Terkait Data Mining
Data mining merupakan tahapan proses menemukan pengetahuan atau informasi baru dari hasil ektraksi informasi implisit dari sekumpulan data yang cukup besar. Data mining clustering atau pengelompokan data mahaiswa ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL dengan menerapkan metode K-Means dan Ekponential Smoothing. K-Means adalah salah satu algoritma clustering dengan tujuan membagi data menjadi beberapa kelompok melalui inputan data tanpa adanya label kelas sedangkan Exponential Smoothing adalah prosedur yang secara berkelanjutan memperbaiki peramalan dengan merata-rata nilai data masa lalu secara menurun.

Pengelompokan mahasiswa dan peramalan mahasiswa dengan menggunakan teknik data mining clustering K-Means dan metode Exponential Smoothing dalam peramalan mahasiswa ini didapatkan dari Raksa, dimana di dalamnya tersedia beberapa fitur dan fungsi selain dari mengelompokan data mahasiswa dengan K-Means dan meramalkan mahasiswa dengan Exponential Smoothing juga meliputi mengelola mengelola pengguna yang terdiri dari beberapa level akses, yaitu admin, pegawai dan manajer, informasi iterasi clustering, forecasting peramalan pendaftaran mahasiswa, mengelola data mahasiswa dan lain sebagainya.

Berikut interface dari data mining clustering k-means dan peramalan eksponential smoothing :

Data Mining Clustering dan Prediksi dari Data Mahasiswa dengan K-Means dan Exponential Smoothing Berbasis Web PHP

Data Mining Clustering dan Prediksi dari Data Mahasiswa dengan K-Means dan Exponential Smoothing Berbasis Web PHP

Data Mining Clustering dan Prediksi dari Data Mahasiswa dengan K-Means dan Exponential Smoothing Berbasis Web PHP
Data Mining Clustering dan Prediksi dari Data Mahasiswa dengan K-Means dan Exponential Smoothing Berbasis Web PHP

Data Mining Clustering dan Prediksi dari Data Mahasiswa dengan K-Means dan Exponential Smoothing Berbasis Web PHP


Instalasi
Setelah source code berhasil terunduh, kemudian ekstrak apabila menggunakan local server XAMPP simpan folder ummi ke dalam folder htdocs, berikutnya buat database baru dengan nama mahasiswa kemudian import file mahasiswa.sql yang ada di folder db ke dalam database tersebut. Untuk menyesuaikan konfigurasi koneksi database terdapat pada file connect.php yang di folder proses.

$host = "localhost";
$user = "root";
$pass = "";
$db = "mahasiswa";
$con = mysqli_connect($host, $user, $pass, $db);

Gunakan akun berikut untuk dapat masuk ke dalam sistem.
Akun Administrator
Username : admin
Password : admin

Akun Pegawai
Username : reguler1
Password: reguler1

Akun Manajer
Username : manajer1
Password : manajer1

Apabila tertarik dengan penerapan K-Means dalam mengelompokan data mahasiswa dan Exponential Smoothing dalam meramalkan pendaftar mahasiswa berbasis web ini dan ingin mempelajarinya maupun mengembangkannya silahkan diunduh secara gratis melalui tombol yang tersedia di bawah ini.

Download Source Code Data Mining Clustering K-Means dan Peramalan Exponential Smoothing

Password rar : blogbugabagi.blogspot.com
Unduh Via Mediafire

Bingung bagaimana cara mendownload silahkan baca postingan : cara mendownload jika terdapat link yang mati atau file yang corrupt silahkan tulis di kolom komentar atau laporkan pada form kontak klik disini 
Semoga bermanfaat buat temen- temen semua, temen -temen juga boleh untuk mengembangkan sehingga menjadi lebih baik lagi. Dan jangan lupa tinggalkan jejak di kolom komentar, Share jika bermanfaat ke temen – temennya. Salam Berbagi.

Rekomendasi Web Hosting
  1. 20rb perbulan. Diskon hingga 40% kode kupon: MCP Daftar disini (apache).
  2. 10rb perbulan. Diskon hingga 75% kode kupon: MCP Daftar disini (litespeed).
  3. 10rb perbulan. Diskon hingga 70% kode kupon: aff-MCP Daftar disini (apache).