PEMANFAATAN EDUCATIONAL DATA MINING (EDM) UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS: TI-S1 UDINUS) - Defri Kurniawan; Wibowo Wicaksono; Yani Parti Astuti (Universitas Wahid Hasyim, 2016)
Tersedianya data yang melimpah pada institusi pendidikan harus dimanfaatkan dengan baik. Menemukan pola studi mahasiswa dan hubungan antar atribut-atribut data pendidikan yang mempengaruhi masa studi mahasiswa dalam suatu data besar, menjadi kajian dalam penelitian ini. Data mining dapat diusulkan sebagai salah satu pendekatan yang dapat dilakukan untuk memprediksi kinerja siswa. Algoritma C4.5 diterapkan untuk menemukan pola klasifikasi terhadap mahasiswa yang telah lulus tepat waktu dan tidak tepat waktu serta melakukan prediksi terhadap data uji yang diberikan. Hasil akurasi menunjukkan algoritma C4.5 mampu melakukan prediksi dengan baik (73,68%) terhadap masa studi mahasiswa yang tepat waktu dan tidak tepat waktu. Penerapan Data Mining pada bidang pendidikan (Educational Data Mining) memberikan kemajuan dan kontribusi besar pada dunia pendidikan dan pada bidang riset data mining. Kata kunci: Data Mining, EDM, Masa Studi Mahasiswa, Algoritma C4.5, Decision Tree