Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Pola Lama Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5
Year: 2017
Type: dissertation
Abstract: Lama studi mahasiwa merupakan aspek penting dalam evaluasi keberhasilan penyelenggaraan program studi pada suatu perguruan tinggi. Prediksi terhadap kinerja mahasiswa, salah satunya mengenai lama studi telah menjadi kebutuhan yang paling penting untuk meningkatkan kualitas pengajaran di perguruan tinggi dan juga dapat digunakan untuk mengetahui kebutuhan mahasiswa sehingga mahasiswa dapat memperoleh hasil yang lebih baik lagi. Prediksi terhadap lama studi mahasiswa dapat dilakukan salah satunya dengan memanfaatkan histori data mahasiswa yang dimiliki oleh perguruan tinggi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pola lama studi mahasiswa berdasarkan data-data yang dimiliki oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Pasundan Bandung. Penelitian dilakukan dengan melakukan studi literatur dan melakukan eksplorasi kakas data mining menggunakan Rapid Miner, serta konsep-konsep penerapan data mining menggunakan algoritma C4.5. Selanjutnya dilakukan analisis terhadap data mahasiswa untuk menetapkan atribut data yang relevan mendukung penerapan data mining. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah model pohon keputusan mengenai lama studi mahasiswa yang dibuat dengan metode klasifikasi menggunakan algoritma C4.5. Model dapat digunakan untuk memprediksi mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu dan memprediksi mahasiswa yang dapat lulus terlambat. Berdasarkan hasil pengujian model pohon keputusan diketahui bahwa model memiliki tingkat accuracy sebesar 100%. Sedangkan hasil evaluasi model pohon keputusan menghasilkan tingkat acuracy sebesar 96.04%. \nKata kunci : lama studi, mahasiswa, data mining, model pohon keputusan, algoritma C4.5, prediksi
Language: Indonesian
Subfield: Information Systems
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
SDG: Quality education
Open Access status: green
OpenAlex ID: W2742260784