English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Plus monthly

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Free Plan

Pada penelitian ini kami mengimplementasikan algoritma klasifikasi untuk memberikan rekomendasi kepada mahasiswa keminatan apa yang lebih cocok diambil berdasarkan nilai-nilai mata kuliah prasyarat di semester-semester sebelumnya. Diharapkan dengan adanya rekomendasi ini semakin jelas pembatas antara disiplin ilmu yang ada pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Brawijaya dimana terdapat 3 jenis jalur keminatan mata kuliah pilihan yaitu  Database , Logika &amp;amp; pemrograman dan Manajemen SI/TI. Data set yang terdiri dari data  training  dan data testing merupakan data akademik dari mahasiswa angkatan 2015 yang sudah mengambil mata kuliah pilihan, data target dari penelitian ini adalah data akademik mahasiswa angkatan 2016. Algoritma klasifikasi yang digunakan adalah  Rule Induction, CHAID, Random Forest, ID3,   dan  Naive Bayes . Komposisi dari data  training  dan  testing  diubah-ubah untuk mengetahui pengaruh perubahan komposisi tersebut. Kelima algoritma tersebut diuji sebanyak 5 kali. Dari seluruh hasil pengujian didapatkan rata-rata akurasi dari kelima metode yang diusulkan berturut-turut adalah 66,48%, 67,49%, 80,62%, 86,90% dan 77,68%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa algoritma dengan rata-rata akurasi tertinggi dimiliki oleh algoritma  ID3  dikarenakan algoritmanya yang fleksibel dan dapat lebih akurat untuk menguji data yang digunakan .

Implementasi Data Mining untuk Rekomendasi Pengambilan Mata Kuliah Pilihan Mahasiswa Sistem Informasi