Penambangan Data Formulir Pendaftaran untuk Memprediksi Kinerja Mahasiswa Menggunakan CHAID - Siti Nurul Hasana (Universitas Pendidikan Ganesha, 2021)
Tujuan penelitian ini adalah untuk menggali lebih dalam data yang telah dimiliki Perguruan Tinggi untuk dimanfaatkan dalam upaya menjaga kualitas dan profesionalitas pelayanan pendidikan di masa yang kompetitif ini. Perguruan Tinggi sebenarnya telah memiliki basis data yang cukup sejak menerima calon mahasiswa baru, yaitu melalui formulir pendaftaran mahasiswa baru. Universitas Islam Malang (UNISMA) sebagai salah satu Perguruan Tinggi swasta yang sangat fokus dalam menjaga kualitasnya juga telah menyusun sistem teknologi informasi dalam proses registrasi mahasiswa sehingga sudah dapat menampung basis data dalam skala besar. Educational Data Mining (EDM) dapat diterapkan untuk mendapatkan pengetahuan dari basis data pendaftaran tersebut dan kemudian dimanfaatkan untuk menjaga kualitas pelayanan pendidikan, salah satunya untuk memprediksi kinerja mahasiswa. Penelitian ini dilaksanakan di 3 angkatan Program Studi Pendidikan Matematika, FKIP, UNISMA. Analisa data pendaftaran dilakukan dengan menerapkan Chi-square Automatic Interaction Detector (CHAID) dengan pohon keputusan sebagai hasil akhir pemodelan prediksinya sehingga akan lebih mudah dibaca dan dipahami. Hasil analisa CHAID menunjukkan bahwa mahasiswa yang berpeluang memiliki kinerja rendah adalah mahasiswa dengan karakteristik yang melibatkan variabel independen Pendapatan Ayah, Jenis Kelamin, Pilihan Prodi, Jenis Asal Sekolah, dan Hobi. Kelima variabel independen tersebut diprediksi berasosiasi terhadap kinerja mahasiswa yang rendah. Hasil analisa ini diharapkan dapat menjadi salah satu pertimbangan untuk pengambilan keputusan dan kebijakan di UNISMA, sehingga permasalahan kinerja mahasiswa yang rendah dapat segera teridentifikasi dan teratasi sedini mungkin.