Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi
Nurhayati Nurhayati
APIKES Citra Medika Surakarta
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Indeks Prestasi Kumulatif Kelulusan Mahasiswa APIKES Citra Medika Surakarta Nurhayati Nurhayati
Jurnal DutaCom Vol 12 No 1
Publisher : LPPM Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (354.12 KB)

Abstract

APIKES Citra Medika terus mengalami kenaikan jumlah lulusan setiap tahunnya. Masih terdapat lulusan yang memiliki Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) kelulusan dibawah 3,00 sehingga kesulitan dalam memenuhi persyaratan dalam melamar pekerjaan. Data akademik lulusan menumpuk tetapi belum diolah dengan optimal guna mencegah mahasiswa lulus dengan perolehan IPK kelulusan yang rendah sejak dini.Penelitian ini bertujuan untuk membangkitkan informasi dan pengetahuan dari data akademik lulusan dengan cara: (1) Memprediksi IPK kelulusan berdasarkan nilai IPK semester 1 dan nilai IPK semester 2; (2) Memprediksi klasifikasi predikat kelulusan berdasarkan rata-rata IPK tingkat 1. Pengetahuan yang didapat dari data mining digunakan untuk memprediksi IPK kelulusan dan prediksi predikat klasifikasi lulusan dari mahasiswa aktif. Penelitian ini berkontribusi pada penerapan data mining dalam pengolahan data akademikMetode prediksi IPK kelulusan yang digunakan adalah function linear regression.  Metode prediksi klasifikasi predikat kelulusan dengan menggunakan metode decision tree (algoritma C45). Metode penelitian yang digunakan adalah pengumpulan data akademik lulusan, seleksi dan pembersihan data, transformasi data, prediksi IPK kelulusan dan prediksi klasifikasi kelulusan dan evaluasi data.Penelitian ini menghasilkan prediksi IPK kelulusan mahasiswa dengan melakukan perhitungan  (0,3794 dikalikan IPK semester 1)+( 0,3805 dikalikan IPK semester 2) + 0,8326. Mahasiswa yang dapat diberikan peringatan awal kemungkinan memperoleh IPK kelulusan rendah adalah mahasiswa dengan rerata IPK tingkat 1 <=2.72 diprediksi termasuk klasifikasi predikat kelulusan Cukup, mahasiswa dengan rerata antara >2,72 sampai <=3,01 termasuk klasifikasi predikat Memuaskan.Kata kunci: data mining,  klasifikasi, prediksi, linear regression, decision tree
APLIKASI SMS REMINDER PADA PERPUSTAKAAN APIKES-AKBID CITRA MEDIKA SURAKARTA Nurhayati Nurhayati
Jurnal DutaCom Vol 8 No 2
Publisher : LPPM Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (934.545 KB)

Abstract

Proses pencatatan sirkulasi peminjaman buku sudah dilakukan secara komputerisasi. Selama ini masih ditemui beberapa permasalahan yaitu: (1) Masih tingginya angka keterlambatan pengembalian buku. (2) Kurangnya informasi yang diterima oleh peminjam buku mengenai jumlah denda yang harus dibayarkan. Perlu sebuah solusi untuk mengurangi angka keterlambatan pengembalian buku perpustakaan APIKES-AKBID Citra Medika Surakarta. Solusi yang ditawarkan dari permasalahan tersebut adalah menggunakan aplikasi SMS reminder yang akan bekerja secara otomatis memberikan informasi pengingat pengembalian buku sebelum masa tenggat pengembalian, memberikan informasi denda yang harus dibayarkan oleh peminjam buku serta informasi lain yang terkait peminjaman buku di perpustakaan APIKES-AKBID Citra Medika Surakarta. Aplikasi SMS reminder dibangun dengan menggunakan metode pengembangan sistem dengan tahapan : (1) tahap perencanaan, (2) tahap pengumpulan data, (3) tahap perancangan, (4) tahap pembuatan, (5) tahap pengujian dan evaluasi , (6) tahap penggunaan system. Penelitian ini menghasilkan aplikasi SMS reminder yang dapat digunakan sebagai media penyampaian informasi pengembalian buku dan denda pada perpustakaan
Co-Authors