Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.722
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Proceeding of the Electrical Engineering Computer Science and Informatics JOIV : International Journal on Informatics Visualization Journal of Information Technology and Computer Science JRSI (Jurnal Rekayasa Sistem dan Industri) IJISTECH (International Journal Of Information System & Technology) JURTEKSI JOURNAL OF SCIENCE AND SOCIAL RESEARCH IJIES (International Journal of Innovation in Enterprise System) Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis Abdimas: Jurnal Pengabdian Masyarakat Universitas Merdeka Malang Cakrawala Repositori Imwi IJISTECH Charity : Jurnal Pengabdian Masyarakat eProceedings of Engineering Kesatria : Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer dan Manajemen)
Rachmadita Andreswari
Telkom University
Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences

Published : 80 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : JURTEKSI

 1 
STUDENTS GRADUATION PREDICTION BASED ON ACADEMIC DATA RECORD USING THE DECISION TREE ALGORITHM C4.5 METHOD Narita Ayu Prahastiwi; Rachmadita Andreswari; Rokhman Fauzi
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) Vol 8, No 3 (2022): Agustus 2022
Publisher : STMIK Royal

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33330/jurteksi.v8i3.1680

Abstract

Abstract: An application can assist organizations in achieving the goals to be achieved by facilitating ongoing work processes. This happened in the Information Systems Study Program at one of the best private universities, namely Telkom University, where the SI Study Program has a website called PIPE and has one feature to be able to predict student graduation. However, this feature is currently being developed with an easy flow, so it requires development in the implementation of graduation achievements. Researchers solve these problems by building an assessment model based on academic data on the effect of choosing a specialization. Data mining is needed in this study to form predictive patterns, then one of the data mining groups is based on classification and using machine learning to perform automated assessments so that they can be sustainably performed. In determining the time and delay, using the decision tree method based on the C4.5 algorithm. The accuracy results obtained using the C4.5 algorithm are 94.11%, then the factor that becomes the root node is Jumlah SKS Lulus and the results have an influence on the selection of specialization. So that the results of this graduation model can be applied to the PIPE application. Keyword: C4.5 algorithm; classification; decision tree; graduation prediction Abstrak: Sebuah aplikasi dapat membantu organisasi dalam mencapai tujuan yang ingin dicapai dengan memudahkan proses kerja yang sedang berlangsung. Seperti yang terjadi pada Prodi Sistem Informasi yang ada pada salah satu Perguruan Tinggi Swasta terbaik yaitu Universitas Telkom, dimana pada Prodi SI memiliki website bernama PIPE dan memiliki salah satu fitur untuk dapat melakukan prediksi kelulusan mahasiswa. Namun fitur tersebut saat ini dikembangkan dengan alur penentuan sederhana, sehingga memerlukan pengembangan dalam hal implementasi algoritma prediksi kelulusan. Peneliti melakukan penyelesaian masalah tersebut dengan membangun model prediksi kelulusan berdasarkan rekam data akademik terhadap pengaruh pemilihan peminatan. Data mining dibutuhkan dalam penelitian ini untuk membentuk pola penyelesaian prediksi, kemudian salah satu pengelompokan data mining berdasarkan tugasnya adalah klasifikasi dan menggunakan machine learning untuk melakukan prediksi kelulusan secara otomatis terhadap data baru agar dapat dilakukan secara berkelanjutan. Dalam melakukan klasifikasi prediksi kelulusan tepat waktu dan terlambat, menggunakan metode decision tree berdasarkan algoritma C4.5. Hasil akurasi yang didapat dengan menggunakan algoritma C4.5 adalah sebesar 94,11%, kemudian faktor yang menjadi root node adalah Jumlah SKS Lulus dan hasil memiliki pengaruh terhadap pemilihan peminatan. Sehingga hasil model prediksi kelulusan ini dapat diterapkan pada aplikasi PIPE. Kata kunci: algoritma C4.5; decision tree; klasifikasi; prediksi kelulusan.
Co-Authors Adha, Nizur Adi , Taufik Nur Adi Purnomo Sidik Aditya Salam, Iqbal Agung Sutrisno Aisya Hanifa Alvi Syahrina Anadia Salsabella Syakhina Andhy Bhaskoro Andrini Hanariana Andyani Chris Thalia Udiono Anggraeni Xena Paradita Annisa Umaira Arrahim Arfin Al Hafizh Ari Yanuar Ari Yanuar Ridwan Ari Yanuar Yanuar Arkhan M , Mochammad Alifha Asjad, M. Rifadh Asti Amalia Nur Fajrillah ATIK NOVIANTI Axel Devino Aipassa Ayu Cahyani Febryanti Ayu Cahyani Febryanti Ayu Cahyani Febryanti, Ayu Cahyani Bagas Rezkita Bayu Ariantika Irsan Bayu Pradana Berlian Maulidya Izzati Bryan Ronald Talisman Budi Santosa Budiwari Rizki Fadhilah Deden Witarsyah Dewi Rahmayanti Dewi Rahmayanti Dhany Nurdiansyah Dhiya Afwan Taufiq Dianaros Pakel Dita Pramesti Ekky Novriza Alam Elang Maulana Jauhari Fa'rifah, Riska Yanu Fadhilah, Budiwari Rizki Faisal Mufied Al Anshary Faishal Mufied Al Anshary Fakhri Arya Fadhillah Faqih Hamami Faturrahman Fauzi, Rokhman Fazrin, Fadhilah Fitriyana Dewi Fransiska Pinem Ginanjar Dewi Girang Ginting, Agriva Detta Girang, Ginanjar Dewi Harri Margono Hasibuan, Muhammad Hutasoit, Michael Nico I Made Dwima Gita Dirtana Indha Lukitaningtyas Irfan Darmawan Iskandar Agung Isye S. Adhiwinaya Jagur Pria Abiyyu Kanza Azzahra Kusuma, Kemal Indra M Firman Helmi Ariyansyah Margareta Hardiyanti Melinsye Herliani Ahab Michael Christensen Bonar Kasparov Muhamad Alshofien Gautama Muhamad Azani Hasibuan Muhammad Azani Hasibuan Muhammad Hasibuan Muhammad Shaufi Imanulhaq Mutiara, Nabila Nabila Mutiara Narita Ayu Prahastiwi Nassyfa Alfirda Riani Nia Ambarsari Oktariani Nurul Pratiwi Permana, Muhammad Cekas Pinem, Fransiska Prameswari, Anindya Putra, Hidayatul Aji Adika Rahmat Fauzi Ramdani, Dwi Fickri Insan Regina Ayu Prameswari Wade Revo Faris Saifuddin Ridha Hanafi Rinaldi Tambunan Rini Nur’aini Riza Agustiansyah Rizka Nursyahdilla Puspitasari Rizky Alamsyah Sahra Bilqis Fauziyyah Satrio Wibowo Selvyananda Adelita Vanesia Silvia Firdaus Sinung Suakanto Soni Fajar Surya Gumilang Sukrina Herman, Sukrina Sutoyo, Edi Syahrina, Alvi Syakurnia, Barajati Syfani Alya Fauziyyah Taufik Nur Adi Umar Yunan Kurnia Septo Hediyanto Vandha Pradwiyasma Widartha Vanesia, Selvyananda Adelita Vina Fadillah Warih Puspitasari Wibowo, Satrio Widyatasya Agustika Nurtrisha Yudha Aditya Ramadhana