SOLUSI PREDIKSI MAHASISWA DROP OUT PADA PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS BINA DARMA

Ade Putra

Abstract


Data mining merupakan salah satu pengetahuan yang bergerak di bidang penggalian dan pengkajian data, dimana data mining mampu memberikan solusi dalam pemecahan permasalahan, khususnya yang di hadapi oleh program studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer guna menjamin agar mahasiswa Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bina Darma dapat lulus dengan tepat waktu. Adapun tahapan yang digunakan yaitu menggunakan konsep Knowledge Discovery in Database (KDD) yang terdiri dari Selection, Pre – Processing, Transformation, Data Mining dan Interprestation / Evaluation. Pada penelitian ini digunakan metode Clasificassion dengan algoritma Decision Tree atau C4.5., Pada algoritma ini, hasil penilaian yang dipakai untuk menentukan Node sebagai kunci dalam menilai kelayakan mahasiswa yang Drop Out dilihat dari nilai Entropi dan Gain pada masing – masing attribute,. Adapun attribute yang digunakan untuk penilaian Entropi dan Gain pada penelitian ini adalah Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Jumlah SKS yang telah ditempuh, Semester dan Status perkuliahan mahasiswa angkatan 2013. Pada penelitian ini attribute SKS ditetapkan sebagai node 1 dengan nilai Gain terbesar yaitu 0.3276,  yang kemudian di ikuti oleh attribute Semester sebagai node 1.1 dengan nilai Gain sebesar 0.0874.


Teks Lengkap:

PDF


DOI: https://doi.org/10.24176/simet.v8i1.893

Article Metrics

Abstract views : 1194| PDF views : 1245

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


free hit counter View My Stats

Indexed by:

Dimensions logo

 

Flag Counter

Creative Commons License
Simetris : Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Dedicated to: