A PHP Error was encountered

Severity: Notice

Message: Undefined offset: 1

Filename: controllers/Document.php

Line Number: 69

Backtrace:

File: /home/rama/public_html/application/controllers/Document.php
Line: 69
Function: _error_handler

File: /home/rama/public_html/index.php
Line: 296
Function: require_once

A PHP Error was encountered

Severity: Notice

Message: Undefined offset: 1

Filename: controllers/Document.php

Line Number: 69

Backtrace:

File: /home/rama/public_html/application/controllers/Document.php
Line: 69
Function: _error_handler

File: /home/rama/public_html/index.php
Line: 296
Function: require_once

A PHP Error was encountered

Severity: Notice

Message: Undefined offset: 1

Filename: controllers/Document.php

Line Number: 69

Backtrace:

File: /home/rama/public_html/application/controllers/Document.php
Line: 69
Function: _error_handler

File: /home/rama/public_html/index.php
Line: 296
Function: require_once

@thesis{thesis, author={Arief Rahman and Jusak and Tri }, title ={TA : Sistem Pendukung Keputusan Pengadaan Buku Perpustakaan STIKOM Surabaya Menggunakan Metode K-Means Clustering}, year={2012}, url={https://repository.dinamika.ac.id/id/eprint/10/}, abstract={Solusi pemanfaatan teknologi komputer sebagai alat bantu dalam mendukung kegiatan operasional suatu bidang usaha memudahkan manusia dalam mendapatkan data atau informasi secara cepat, tepat dan akurat sehingga efektivitas dan efisiensi kerja tercapai. STIKOM Surabaya merupakan salah satunya sekolah tinggi yang memanfaatkan teknologi komputer untuk mendukung kegiatan operasional sehari-harinya, contohnya adalah pemanfaatan teknologi komputer dalam proses pengadaan koleksi buku di perpustakaan. Dalam membantu proses pengadaan buku di perpustakaan STIKOM surabaya maka dibuatkan sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode K-Means Clustering. Dari hasil uji coba dan analisa yang dilakukan membuktikan bahwa aplikasi yang dibuat dapat melakukan pengelompokan buku berdasarkan DDC (Dewey Decimal Classification), angkatan studi mahasiswa dan jumlah pinjaman menggunakan metode K-Means Clustering.} }