Implementasi data mining dengan algoritma c4.5 untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa (studi kasus: program studi teknik informatika universitas multimedia nusantara)

Kamagi, David Hartanto (2014) Implementasi data mining dengan algoritma c4.5 untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa (studi kasus: program studi teknik informatika universitas multimedia nusantara). Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

	Text HALAMAN AWAL.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (896kB)
Preview	Text BAB I.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (675kB) | Preview
Preview	Text BAB II.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (851kB) | Preview
Preview	Text BAB III.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)
Preview	Text BAB V.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (669kB) | Preview
Preview	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (803kB) | Preview
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Informasi kelulusan mahasiswa merupakan hal yang penting bagi kampus Universitas Multimedia Nusantara yang bergerak dalam bidang pendidikan. Data mahasiswa yang telah lulus dari tiap angkatannya merupakan bagian yang penting sebagai sumber informasi untuk pengambilan suatu keputusan bagi BAAK (Biro Administrasi Akademik dan Kemahasiswaan). Dengan informasi tersebut, dapat dibuat suatu prediksi untuk mahasiswa yang aktif apakah bisa lulus tepat waktu, cepat, terlambat atau drop out dengan pemanfaatan data mining. Tujuan penelitian ini adalah membuat prediksi terhadap kelulusan mahasiswa dengan algoritma C4.5 sebagai acuan untuk membuat kebijakan dan tindakan dari bidang akademik (BAAK) dalam mengurangi mahasiswa yang lulus terlambat dan tidak lulus. Dari hasil penelitian, kategori IPS semester satu sampai IPS semester enam, jenis kelamin, asal SMA dan jumlah SKS, dapat memprediksi kelulusan dari mahasiswa dengan kondisi lulus cepat, lulus tepat, lulus terlambat dan drop out, menggunakan data mining dengan algoritma C4.5. Kategori IPS semester enam merupakan kategori yang sangat berpengaruh pada hasil prediksi kelulusan. Dengan Hasil uji coba aplikasi, diperoleh akurasi prediksi kelulusan sebesar 87.5%.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming 600 Technology (Applied Sciences) > 600 Technology > 600 Technology
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Informatics
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	31 Jul 2017 06:04
Last Modified:	05 Apr 2023 04:52
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/1607

Actions (login required)

View Item