PENERAPAN KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI TINGKAT KEMAMPUAN PEMAHAMAN SKRIPSI MAHASISWA: PENERAPAN KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI TINGKAT KEMAMPUAN PEMAHAMAN SKRIPSI MAHASISWA

Eka Sabna

Authors

Eka Sabna

Keywords:

Skripsi, Mahasiswa, Algortma C4.5, Data Mining, Klasifikasi

Abstract

Abstract

Thesis made by students is research conducted on a phenomenon or problem in a particular field of science, based on appropriate theories and disciplines. In the process of compiling a thesis, students often experience obstacles, including in determining the thesis theme. Students do not understand the research theme that will be compiled. This obstacle will be an obstacle in the success of students in completing their thesis and the value of their thesis.

This research was conducted by taking data from students who have completed their thesis at the Hang Tuah Faculty of Computer Science Pekanbaru. This data was analyzed using the Data Mining Classification method with the C4.5 algorithm. The test results used Confusion Matrix, with the Accuracy Algorithm C4.5 value of 71.00%. The application of data mining by utilizing student thesis data can help the Hang Tuah Computer Science Faculty to predict the value (Comprehension Ability) of student thesis with the title proposed by students and find data patterns contained in each of these data.

Keywords: Thesis, Student, C4.5 Algorithm, Data Mining, Classification

Abstrak

Skripsi yang dibuat oleh mahasiswa merupakan penelitian yang dilakukan terhadap suatu fenomena atau permasalahan dalam bidang ilmu tertentu, berdasarkan teori-teori dan disiplin ilmu yang sesuai. Dalam proses menyusun skripsi, mahasiswa sering mengalami kendala diantaranya adalah dalam hal menentukan tema skripsi. Mahasiswa belum paham terhadap tema penelitian yang akan di susun. Kendala ini akan menjadi hambatan dalam keberhasilan mahasiswa dalam menyelesaikan skripsi dan nilai dari skripsi nya.

Penelitian ini dilakukan dengan mengambil data mahasiswa yang telah menyelesaikan skripsi nya di Fakultas Ilmu Komputer Hang Tuah Pekanbaru. Data ini dianalisis dengan menggunakan metode Klasifikasi Data Mining dengan algoritma C4.5. Hasil pengujian digunakan Confusion Matrix, dengan nilai Accuracy Algoritma C4.5 adalah sebesar 71,00%. Penerapana data mining dengan memanfaatkan data skripsi mahasiswa dapat membantu Fakultas Ilmu Komputer Hang Tuah untuk memprediksi nilai (Kemampuan Pemahaman) skripsi mahasiswa dengan judul yang diajukan oleh mahasiswa serta menemukan pola-pola data yang terkandung dalam setiap data tersebut.

Kata Kunci : Skripsi, Mahasiswa, Algortma C4.5, Data Mining, Klasifikasi

Downloads

Download data is not yet available.

References

“Arti kata skripsi - Kamus Besar Bahasa Indonesia (KBBI) Online.” https://kbbi.web.id/skripsi (accessed Apr. 02, 2022).

P. Jaya Utama, “Patrari Jaya Utama,” 2018. https://www.patrarijaya.co.id/data-mining/ (accessed Mar. 29, 2022).

N. M. Satvika Iswari, “View of Penggunaan Teknik Data Mining untuk Manajemen Resiko Sistem Informasi Rumah Sakit,” 2011. https://ejournals.umn.ac.id/index.php/TI/article/view/300/266 (accessed Mar. 29, 2022).

A. Badr El Din Ahmed and I. Sayed Elaraby, “Data Mining: A prediction for Student’s Performance Using Classification Method,” World J. Comput. Appl. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 43–47, 2014, doi: 10.13189/wjcat.2014.020203.

S. Kumar Yadav, “Data Mining: A Prediction for Performance Improvement of Engineering Students using Classification Saurabh Pal,” World Comput. Sci. Inf. Technol. J., vol. 2, no. 2, pp. 51–56, 2012.

“Langkah Awal dalam Pemrosesan Data: Data Preprocessing dalam...” https://www.dqlab.id/langkah-awal-dalam-pemrosesan-data-dalam-data-mining (accessed Apr. 09, 2022).

“Pengertian Data Science, Contoh Penerapannya, Dan Bidang Pro...” https://www.dqlab.id/pengertian-data-science-contoh-dan-profesi (accessed Nov. 23, 2021).

BINUS, “Biometrics Authentication and Recognition.” https://socs.binus.ac.id/2018/11/29/biometrics-authentication-and-recognition/ (accessed Sep. 08, 2021).

K. Setyo Nugroho, “Confusion Matrix untuk Evaluasi Model pada Supervised Learning | by Kuncahyo Setyo Nugroho | Medium,” 2019. https://ksnugroho.medium.com/confusion-matrix-untuk-evaluasi-model-pada-unsupervised-machine-learning-bc4b1ae9ae3f (accessed Apr. 09, 2022).

“CRISP-DM - Kuliah Komputer Blogger.” http://www.kuliahkomputer.com/2018/07/crisp-dm.html (accessed Apr. 09, 2022).

PENERAPAN KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI TINGKAT KEMAMPUAN PEMAHAMAN SKRIPSI MAHASISWA