Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SPIRIT Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi Journal of Intelligent Software Systems
Fauzi, Arma
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi

 1 
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENGETAHUI MINAT SISWA TERHADAP PERGURUAN TINGGI Noviyanto, Hendri; Fauzi, Arma
Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 1 (2022): April: Jurnal Teknik Informatika dan Teknologi Informasi
Publisher : Pusat Riset dan Inovasi Nasional

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (273.546 KB) | DOI: 10.55606/jutiti.v2i1.450

Abstract

Perguruan Tinggi merupakan sebuah tempat belajar lebih lanjut setelah menyelesaikan pendidikan sekolah menengah atas atau sekolah menengah kejuruan. Banyaknya Perguruan Tinggi, khususnya swasta menjadikan persaingan untuk menarik minat calon mahasiswa. Hal ini membuat setiap Perguruan Tinggi berlomba dalam membuat sebuah inovasi mulai dari teknik pembelajaran, fasilitas, laboratorium dan masih banyak lagi. Oleh karena itu, dilakukan sebuah prediksi minat calon mahasiswa dengan melibatkan beberapa faktor pendorong seorang calon mahasiswa untuk memilih sebuah Perguruan Tinggi dengan maksud supaya Perguruan Tinggi lebih tepat dalam mengambil keputusan untuk proses pengembangan. Pada penelitian ini, dataset diambil melalui teknik wawancara kepada subject penelitian sebanyak 100 orang. Proses pengolahan data menggunakan aplikasi WEKA, dan validasi menggunakan teknik Cross Validation dengan K=10. Atribut yang digunakan pada penelitian ini sebanyak 7 buah atribut ditambah 1 atribut kelas. Algoritma yang diusulkan adalah Sequential Minimal Optimization yang berhasil mengklasifikasikan data dengan perolehan akurasi sebesar 0,9. Algoritma yang digunakan untuk proses komparasi mendapatkan nilai lebih baik sebesar 0,92 menggunakan Decision Tree.
Co-Authors Femi Dwi Astuti Noviyanto, Hendri Wibowo, Dwi Wiwi Widayani, Wiwi Yuli Astuti