Klasifikasi Prestasi Akademik Mahasiswa FKI UMS Menggunakan Metode Decision Tree
Banyaknya data yang dimiliki oleh Fakultas Komunikasi dan Informatika UMS menyebabkan kesulitan dalam pengklasifikasian data. Cara mengatasi permasalahan tersebut adalah pengklasifikasian menggunakan data mining dengan metode decision tree. Fakultas Komunikasi dan Informatika UMS saat ini memiliki m...
Saved in:
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Book |
| Published: |
2014.
|
| Subjects: | |
| Online Access: | Connect to this object online |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | Banyaknya data yang dimiliki oleh Fakultas Komunikasi dan Informatika UMS menyebabkan kesulitan dalam pengklasifikasian data. Cara mengatasi permasalahan tersebut adalah pengklasifikasian menggunakan data mining dengan metode decision tree. Fakultas Komunikasi dan Informatika UMS saat ini memiliki mahasiswa sejumlah 2358 mahasiswa sehingga memiliki data akademik yang sangat banyak. Apabila tidak diolah dengan baik dan benar, hanya akan menjadi tumpukan data yang tidak berguna dan tidak bermanfaat. Klasifikasi prestasi akademik mahasiswa dengan data mining metode decision tree, serta pemilihan atributnya berdasarkan information gain digunakan dengan tujuan memberikan rencana strategis bagi program studi FKI UMS dalam mencari mahasiswa baru serta dapat meningkatkan prestasi akademik mahasiswa sehingga meningkatkan nilai akreditasi program studi. Adapun metode yang digunakan adalah decision tree dengan langkah - langkah yang pertama adalah studi berbagai literatur untuk menggali berbagai informasi. Kemudian pemilihan obyek penelitian yaitu mengklasifikasikan prestasi akademik mahasiswa Fakultas Komunikasi dan Informatika UMS dengan pertimbangan jumlah mahasiswa yang banyak serta belum ada yang melakukan penelitian dengan topik yang sama. Selanjutnya adalah pengumpulan data dari Biro Administrasi Akademik (BAA), FKI UMS, serta Information Technology yang semua berada di lingkup Universitas Muhammadiyah Surakarta. Terakhir adalah analisa data yaitu dilakukan dengan aplikasi Rapid Miner serta perhitungan manual dengan metode Decision Tree menggunakan algoritma C 5.0 dengan mencari nilai entrophi serta information gain. Berdasarkan training dan pengujian kemudian dilakukan analisis maka hasil klasifikasi menunjukkan bahwa beberapa atribut mempunyai dominasi yang cukup tinggi terhadap nilai IPK mahasiswa seperti jurusan di SMA adalah IPA. Apabila berjenis kelamin pria, menjadi asisten, dari jurusan apapun di SMAnya, maka diprediksi akan memiliki IPK yang memuaskan. Namun dari tree yang terbentuk apabila berjenis kelamin pria, dari daerah serta asal sekolah dari karesidenan Surakarta, maka diprediksi IPKnya kurang memuaskan, apabila tidak menjadi asisten. |
|---|---|
| Item Description: | https://eprints.ums.ac.id/29374/9/Setyawan_L200100155_Naskah_Publikasi.pdf https://eprints.ums.ac.id/29374/1/HALAMAN_DEPAN.pdf https://eprints.ums.ac.id/29374/2/BAB_I.pdf https://eprints.ums.ac.id/29374/3/BAB_II.pdf https://eprints.ums.ac.id/29374/4/BAB_III.pdf https://eprints.ums.ac.id/29374/5/BAB_IV.pdf https://eprints.ums.ac.id/29374/6/BAB_V.pdf https://eprints.ums.ac.id/29374/7/DAFTAR_PUSTAKA.pdf https://eprints.ums.ac.id/29374/8/LAMPIRAN.pdf |