{"title":"PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE ID3 UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA JENJANG PENDIDIKAN D3 DI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PANDANARAN","authors":"Abdul Rohman, Anief Rufiyanto","doi":"10.37760/neoteknika.v5i2.1391","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Data mahasiswa menjadi hal yang sangat penting untuk mengambil suatu keputusan, jika data\ntersebut dianalisa dengan menggunakan data mining. Setiap kumpulan dapat memberikan pengetahuan\npenting yang menjadi informasi yang sangat berharga bagi perguruan tinggi. Pada perguruaan tinggi,\nsuatu sistem informasi dapat digunakan untuk memperoleh informasi yang menunjang setiap pada\npengambilan suatu keputusan. Data mining dengan algoritma Decision Tree ID3 dapat digunakan untuk\nmenyusun sistem yang mempunyai kemampuan melihat pola kelulusan mahasiswa.\nBanyak penelitian tentang penerapan data mining untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan\nmenggunakan algoritma Decision Tree, dengan data mahasiswa reguler dan mayoritas statusnya belum\nbekerja. Sedangkan dalam penelitian ini mahasiswa Universitas Pandanaran, memiliki data mahasiswa\nkelas reguler dan mahasiswa kelas karyawan, dan kebanyakan statusnya sudah bekerja.\nTahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu; (1) pengumpulan data mahasiswa\nuniversitas pandanaran, (2) mengolah data awal mahasiswa (3) pengolahan data selanjutnya\nmahasiswa dengan menggunakan klasifikasi data mining algoritma Decision Tree ID3 (4)\neksperimen dan pengujian algoritma (5) evaluasi dan validasi hasil (8) Menghasilkan\nPola/Model Kelulusan Mahasiswa yang dapat dimanfaatkan untuk sebuah keputusan\ndiperguruan tinggi.\nEksperimen dan pengujian algoritma Decision Tree ID3 terhadap data kelulusan mahasiswa\nmenghasilkan nilai akurasi 73,19% dengan nilai AUC 0,806.\nKata Kunci:\nData Mining, Decision Tree, ID3, Mahasiswa","PeriodicalId":107838,"journal":{"name":"Neo Teknika","volume":"1102 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-12-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"6","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Neo Teknika","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37760/neoteknika.v5i2.1391","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 6
Abstract
Data mahasiswa menjadi hal yang sangat penting untuk mengambil suatu keputusan, jika data
tersebut dianalisa dengan menggunakan data mining. Setiap kumpulan dapat memberikan pengetahuan
penting yang menjadi informasi yang sangat berharga bagi perguruan tinggi. Pada perguruaan tinggi,
suatu sistem informasi dapat digunakan untuk memperoleh informasi yang menunjang setiap pada
pengambilan suatu keputusan. Data mining dengan algoritma Decision Tree ID3 dapat digunakan untuk
menyusun sistem yang mempunyai kemampuan melihat pola kelulusan mahasiswa.
Banyak penelitian tentang penerapan data mining untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan
menggunakan algoritma Decision Tree, dengan data mahasiswa reguler dan mayoritas statusnya belum
bekerja. Sedangkan dalam penelitian ini mahasiswa Universitas Pandanaran, memiliki data mahasiswa
kelas reguler dan mahasiswa kelas karyawan, dan kebanyakan statusnya sudah bekerja.
Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu; (1) pengumpulan data mahasiswa
universitas pandanaran, (2) mengolah data awal mahasiswa (3) pengolahan data selanjutnya
mahasiswa dengan menggunakan klasifikasi data mining algoritma Decision Tree ID3 (4)
eksperimen dan pengujian algoritma (5) evaluasi dan validasi hasil (8) Menghasilkan
Pola/Model Kelulusan Mahasiswa yang dapat dimanfaatkan untuk sebuah keputusan
diperguruan tinggi.
Eksperimen dan pengujian algoritma Decision Tree ID3 terhadap data kelulusan mahasiswa
menghasilkan nilai akurasi 73,19% dengan nilai AUC 0,806.
Kata Kunci:
Data Mining, Decision Tree, ID3, Mahasiswa