IMPLEMENTASI TEKNIK DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA PADA UNIVERSITAS BINA DARMA PALEMBANG - Andri Andri; Yesi Novaria Kunang; Sri Murniati (Seminar Nasional Informatika (SEMNASIF), 2013)
Kegiatan evaluasi, perencanaan, dan pengambilan keputusan akan dapat dilakukan dengan lebih baik jika sebuah organisasi memiliki informasi yang lengkap, cepat, tepat, dan akurat. Informasi yang dibutuhkan dapat diekstrak dari data operasional yang tersimpan dalam database yang terintegrasi. Penelitian ini mengkaji ektraksi data operasional ke dalam sebuah data warehouse untuk kemudian dilanjutkan dengan kegiatan analisis data menggunakan teknik data mining. Data Mining merupakan proses analisis data menggunakan perangkat lunak untuk menemukan pola atau aturan tertentu dari sejumlah data dalam jumlah besar yang diharapkan dapat menemukan pengetahuan guna mendukung keputusan. Penelitian ini memanfaatkan data Mahasiswa dan data IPK, untuk menentukan karakteristik mahasiswa yang digunakan untuk prediksi kelulusan. Dalam penelitian ini teknik data mining yang digunakan yaitu Classification dengan menerapkan metode Decision Tree dan algoritma J48 untuk membantu menemukan karakteristik atau variabel yang mempengaruhi tingkat kelulusan mahasiswa pada jurusan sistem informasi Universitas Bina Darma Palembang, sehingga untuk selanjutnya dapat digunakan dalam memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa yang akan datang. Tools yang digunakan untuk proses analisis data mining dalam penelitian ini menggunakan Weka 3.6.8. Dari hasil analisis yang telah dilakukan yang menggunakan data Mahasiswa dan IPK sebagai sampel dihasilkan keputusan bahwa variabel tempat lahir memiliki nilai Gain tertinggi sehingga atribut ini menjadi root dalam Decision Tree, kesimpulan akhir didapat bahwa variabel tempat lahir, pekerjaan orang tua, asal sekolah dan jenis kelamin adalah variabel yang menentukan tingkat kelulusan mahasiswa pada jurusan Sistem Informasi Universitas Binadarma Palembang.