Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode ID3 (Studi Kasus : STMIK Widya Cipta Dharma)

Azizah, Aulia (2023) Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode ID3 (Studi Kasus : STMIK Widya Cipta Dharma). S1 Teknik Informatika thesis, STMIK Widya Cipta Dharma.

	Text 1943093-S1-Teknik Informatika.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy
	Text 1943093-S1-Jurnal.pdf Restricted to Repository staff only Download (320kB) | Request a copy

Abstract

Setiap perguruan tinggi memiliki data kelulusan mahasiswa. Data tersebut dapat memberikan informasi yang berguna apabila dikelola dengan benar. Pengelolahan data dilakukan dengan menggunakan data mining. Dengan data mining data mahasiswa dapat digunakan untuk menghasilkan informasi prediksi kelulusan mahasiswa. Metode yang digunakan ialah ID3 (iterative dichotomcer 3). ID3(iterative dichotomcer 3) merupakan metode dalam membuat pohon keputusan yang dilakukan dengan statistika yang disebut information gain. Nilai gain digunakan untuk mengukur kualitas suatu atribut dalam memisahkan training example ke dalam kelas target. Tujuan penelitian adalah untuk memprediksi kelulusan mahasiswa menggunakan metode ID3. Dataset yang digunakan merupakan data alumni yang diambil dari tahun 2019 sampai dengan 2022 dengan jumlah sebanyak 381 data. Pada penelitian ini pengumpulan data dilakukan melalui studi lapangan, wawancara dan observasi kepada Ketua Program Studi Teknik Informatika STMIK Widya Cipta Dharma. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan biodata diri mahasiswa dan data nilai akademik mahasiswa. Atribut yang digunakan dalam biodata diri mahasiswa berupa nama, nim, jenis kelamin, status perkawinan, status pekerjaan, asal sekolah, jurusan sekolah, pekerjaan ayah, status ekonomi, tahun lulus, dan tahun masuk. Pada data nilai akademik atribut yang digunakan ialah IPS semester 1 sampai dengan 5 dan IPK. Metode pengembangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah KDD (Knowledge discovery in database). Perangkat lunak atau software pendukung yang digunakan untuk memproses data terdiri dari Microsoft excel dan Jupyter Notebook. Hasil penelitian ini ialah untuk mengetahui hasil dari pemanfaatan penerapan data mining dengan menggunakan metode ID3 dalam memprediksi kelulusan mahasiswa diharapkan dapat mengidentifikasi sejak dini kelulusan tepat waktu mahasiswa sehingga mahasiswa dan program studi dapat mengevaluasi sistem pembelajaran untuk menghasilkan lulusan mahasiswa yang berkualitas. Penelitian ini menghasilkan hasil evaluasi menggunakan confusion matrix dengan nilai akurasi sebesar 82%. ============================================================ Each college has student graduation data. Such data can provide useful information if managed properly. Data management is carried out using data mining. With data mining, student data can be used to generate information on student graduation predictions. The method used is ID3 (iterative dichotomcer 3). ID3 (iterative dichotomcer 3) is a method of making decision trees that are done with statistics called information gain. The gain value is used to measure the quality of an attribute in separating the training example into target classes. The purpose of the study was to predict student graduation using the ID3 method. The dataset used is alumni data taken from 2019 to 2022 with a total of 381 data. In this research, data collection was carried out through field studies, interviews and observations to the Head of the Informatics Engineering Study Program STMIK Widya Cipta Dharma. The data used in this study are student biodata and student academic score data. The attributes used in students' biodata are name, nim, gender, marital status, employment status, school origin, school major, father's job, economic status, year of graduation, and year of entry. In the academic score data, the attributes used are social studies semesters 1 to 5 and GPA. The system development method used in this study is KDD (Knowledge discovery in database). Software or supporting software used to process data consists of Microsoft excel and Jupyter Notebook. The result of this study is to determine the results of utilizing the application of data mining using the ID3 method in predicting student graduation, it is expected to be able to identify early student graduation on time so that students and study programs can evaluate the learning system to produce quality student graduates. This study produced evaluation results using confusion matrix with an accuracy value of 82%.

Item Type:	Thesis (S1 Teknik Informatika)
Additional Information:	Pembimbing Utama : Pitrasacha Adytia, S.T., M.T Pembimbing Pendamping : Dr. Heny Pratiwi, S.Kom., M.Pd., M.TI
Uncontrolled Keywords:	Kelulusan Mahasiswa, ID3, Prediksi
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software
Divisions:	Teknik Informatika
Depositing User:	Aulia Auli Azizah
Date Deposited:	25 Aug 2023 05:32
Last Modified:	25 Aug 2023 05:32
URI:	http://repository.wicida.ac.id/id/eprint/5062

Actions (login required)

View Item