Sistem prediksi dan evaluasi prestasi akademik mahasiswa di Program Studi Teknik Informatika menggunakan data mining
DOI:
https://doi.org/10.31571/saintek.v9i1.1696Keywords:
Mining, Prestasi, Data, Prediksi, Evaluasi,Abstract
Pada tahun 2019 Program Studi Teknik Informatika memiliki jumlah kelas reguler sebanyak 11 kelas dan sebanyak 1 kelas program kerjasama internasional dengan Perguruan Tinggi di Malaysia. Salah satu cara untuk menghasilkan mahasiswa yang berkualitas adalah dengan menciptakan sistem pembelajaran yang tepat terhadap mahasiswa. Sehingga mahasiswa tersebut memiliki prestasi yang baik dalam bidangnya. Penerapan dalam data mining adalah klasifikasi. Metode klasifikasi dapat digunakan untuk memprediksi atau meramalkan prestasi mahasiswa berdasarkan variabel –variabel tertentu. Teknik ini juga dapat diaplikasikan dalam mencari informasi penting berkaitan dengan prestasi mahasiswa. Berdasarkan teknik klasifikasi akan dapat diketahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap prestasi mahasiswa serta seberapa besar pengaruhnya tersebut. Prestasi mahasiswa dalam hal ini direpresentasikan dengan nilai IPK. Hasilnya diharapkan dapat menjadi bahan masukan atau rekomendasi kepada pihak kampus  khususnya manajemen di Program Studi Teknik Informatika untuk membuat sistem pembelajaran yang tepat dan dapat menangani dengan segera mahasiswa yang memiliki prestasi rendah dan upaya dalam melihat faktor-faktor yang berperan dalam peningkatan prestasi akademik mahasiswa
Downloads
References
Fahmi, I. Santosa, B. (2014). Aplikasi data mining untuk memprediksi performansi mahasiswa dengan metode klasifikasi decision tree. Jurnal Teknik, 1-6.
Fitri, S., Nurjanah, N., & Astuti, W. (2018). Penerapan data mining untuk evaluasi kinerja akademik mahasiswa (studi kasus: umtas). Jurnal SIMETRIS, 9(1). Retrieved from https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2002.
Imandasari, T., Wanto, A., & Windarto, A. P. (2018). Analisis Pengambilan Keputusan Dalam Menentukan Mahasiswa PKL Menggunakan Metode PROMETHEE. In JURIKOM (5). Retrieved from http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom|Page|234
Kusrini, E. T. L. (2009). Algoritma data mining. Yogyakarta: Andi Offset.
Larose, D., & Larose, C. (2014). Discovering knowledge in data: an introduction to data mining. Retrieved from https://books.google.com/books?hl=en&lr=&id=9hOpAwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PR11&dq=Larose,+Daniel+T.+2005.+Discovering+Knowledge+in+Data+:+An+Introduction+to+Data+Mining&ots=9PbxaQ6PVc&sig=0iOwa4fe-VYpT_6IclLovRRl6eI
Meinanda, A. L. (2009). Prediksi Masa Studi Sarjana dengan Artificial Neural Network. Internetworking Indones 1(2), 31-35.
Ridwan, M., Suyono, H., & Sarosa, M. (2013). Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Jurnal EECCIS, 7(1), 59-64.
Downloads
View: 1256
Download: 732
Published
How to Cite
Issue
Section
License
In submitting the manuscript to the journal, the authors certify that:
- They are authorized by their co-authors to enter into these arrangements.
- The work described has not been formally published before, except in the form of an abstract or as part of a published lecture, review, thesis, or overlay journal. Please also carefully read Jurnal Pendidikan Informatika dan Sains Posting Your Article Policy at http://journal.ikippgriptk.ac.id/index.php/saintek/about/submissions#onlineSubmissions
- That it is not under consideration for publication elsewhere,
- That its publication has been approved by all the author(s) and by the responsible authorities – tacitly or explicitly – of the institutes where the work has been carried out.
- They secure the right to reproduce any material that has already been published or copyrighted elsewhere.
- They agree to the following license and copyright agreement.
Copyright
Authors who publish with Jurnal Pendidikan Informatika dan Sains agree to the following terms:
- Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License (CC BY-SA 4.0) that allows others to share the work with an acknowledgment of the work's authorship and initial publication in this journal.
- Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgment of its initial publication in this journal.
- Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
