UMN Knowledge Center

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.

[img]
Preview
Text
HALAMAN AWAL.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (896kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB I.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (675kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB II.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (851kB) | Preview
[img]
Preview
Text
BAB III.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB)
[img]
Preview
Text
BAB V.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (669kB) | Preview
[img]
Preview
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (803kB) | Preview
[img]
Preview
Text
LAMPIRAN.pdf
Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike.

Download (1MB) | Preview

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: T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology
T Technology > T Technology (General) > T55 Industrial engineering. Management engineering > T58.5-58.64 Information technology > T58.59 Algorithm
Divisions: Fakultas Teknik Informatika > Program Studi Informatika
Depositing User: mr admin umn
Date Deposited: 31 Jul 2017 06:04
Last Modified: 05 Oct 2017 01:56
URI: http://kc.umn.ac.id/id/eprint/1607

Actions (login required)

View Item View Item