z-logo
open-access-imgOpen Access
SOLUSI PREDIKSI MAHASISWA DROP OUT PADA PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS BINA DARMA
Author(s) -
Ade Putra
Publication year - 2017
Publication title -
simetris: jurnal teknik mesin, elektro dan ilmu komputer/simetris
Language(s) - Slovenian
Resource type - Journals
eISSN - 2549-3108
pISSN - 2252-4983
DOI - 10.24176/simet.v8i1.893
Subject(s) - humanities , computer science , philosophy
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.

The content you want is available to Zendy users.

Already have an account? Click here to sign in.
Having issues? You can contact us here