Isma, Izza (2019) Aplikasi Data Mining Menggunakan Algoritme C4.5 untuk Memprediksi Mahasiswa Berpotensi Drop Out. Sarjana thesis, Universitas Brawijaya.
Abstract
Perguruan tinggi merupakan penyelenggara pendidikan akademik bagi mahasiswa dimana kualitas dari suatu perguruan tinggi dapat dilihat dari tingginya tingkat keberhasilan mahasiswa dan rendahnya tingkat kegagalan mahasiswa. Salah satu indikator kegagalan mahasiswa adalah kasus drop out dimana hal tersebut juga dialami oleh Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Berdasarkan hasil wawancara diperoleh informasi bahwa setiap tahunnya terdapat mahasiswa Sistem Informasi yang mengundurkan diri. Kasus tersebut tentunya perlu diperhatikan agar tidak menurunkan mutu pendidikan dan akreditasi perguruan tinggi. Sehingga berdasarkan permasalahan tersebut diperlukan sistem yang mampu menjadi pendukung keputusan guna mendeteksi mahasiswa yang berpotensi drop out agar dapat diberikan tindakan lebih lanjut. Algoritme C4.5 merupakan salah satu algoritme dalam data mining yang dapat digunakan untuk memprediksi mahasiswa yang berpotensi drop out dengan menghasilkan rule dalam bentuk pohon keputusan. Atribut yang digunakan terdiri dari data akademik dan demografi mahasiswa Program Studi Sistem Informasi. Hasil yang diperoleh dari penghitungan confusion matrix adalah tingkat akurasi sebesar 98.8506%. Sedangkan berdasarkan kurva ROC dihasilkan nilai AUC sebesar 0.8462. Luaran dari penelitian ini adalah membuat aplikasi prediksi mahasiswa yang berpotensi drop out untuk Program Studi Sistem Informasi dengan menerapkan algoritme C4.5 untuk proses mining pada sistem yang dikembangkan berupa dashboard berbasis website. Pengujian usability menggunakan System Usability Scale (SUS) yang dihasilkan adalah sebesar 67.5 yang termasuk kedalam kategori adjective rating Good dan tingkat acceptability pengguna masuk dalam kategori Marginal-High.
English Abstract
Higher education is the organizer of academic education for students where the quality of a college can be seen from the high level of success of students and the low failure rate of students. One indicator of student failure is a drop out case where it is also experienced by the study program Information System of the Faculty of Computer Science, University of Brawijaya. Based on the results of the interview obtained information that every year there are students of Information Systems who resign. The case certainly needs to be considered so as not to reduce the quality of education and university accreditation. So based on these problems a system is needed that is able to be a decision support to detect students who have the potential to drop out so that further action can be given. C4.5 algorithm is one of the algorithms in data mining that can be used to predict students who have the potential to drop out by generating rule in form of decision tree. The attributes used consist of academic data and student demographics of the study program Information Systems. The results from the calculation of confusion matrix are an accuracy rate of 98.8506%. Meanwhile, based on the ROC curve, the AUC value is 0.8462. The output of this study is to make predictive applications for students who have the potential to drop out for the study program Information System by applying the C4.5 algorithm for the mining process on a system developed in the form of a website-based dashboard. Usability testing using the System Usability Scale (SUS) is 67.5 which is included in the adjective rating Good category and the acceptability level of users is included in the Marginal-High category.
Other obstract
-
| Item Type: | Thesis (Sarjana) |
|---|---|
| Identification Number: | SKR/FILKOM/2019/474/051905857 |
| Uncontrolled Keywords: | drop out, prediksi, klasifikasi, C4.5, dashboard, System Usability Scale, drop out, prediction, classification, C4.5, dashboard, System Usability Scale |
| Subjects: | 500 Natural sciences and mathematics > 518 Numerical analysis > 518.1 Algorithms |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Sistem Informasi |
| Depositing User: | Nur Cholis |
| Date Deposited: | 11 Jul 2020 06:13 |
| Last Modified: | 25 Oct 2021 02:58 |
| URI: | http://repository.ub.ac.id/id/eprint/172091 |
Preview |
Text
Izza Isma (2).pdf Download (3MB) | Preview |
Actions (login required)
 |
View Item |