Implementasi Algoritma Ct-Pro Dan Data Warehouse Skema Galaxy Untuk Sistem Informasi Evaluasi Diri(Studi Kasus : Fakultas Informatika It Telkom) - Raden Mochamad Rizky; Shaufiah Shaufiah; Hetti Hidayati (Indonesia Symposium on Computing, 2014)
Evaluasi diri merupakan proses evaluasi internal pada suatu program studi di suatu perguruan tinggi yang bertujuan untuk meningkatkan jaminan mutu pendidikannya, perencanaan,Â perbaikan suatu program studi dan untuk mempersiapkan evaluasi eksternal atau akreditasi. Sistem yang dinamakan Sistem Informasi Evaluasi Diri ditujukan untuk pimpinan program studi dan pihak-pihak terkait untuk membantu melakukan proses evaluasi diri di fakultas Informatika IT Telkom berdasarkan tiga komponen evaluasi diri yang dipilih, yaitu Mahasiswa dan Lulusan, Sumber Daya Manusia, dan Penelitian, Pelayanan/Pengabdian Masyarakat, dan Kerjasama. Sistem Informasi Evaluasi Diri dibangun menggunakan DATA WAREHOUSE yang dirancang dengan skema GALAXY dan Data mining dengan algoritma CT-Pro. DATA WAREHOUSE skema GALAXY merupakan salah satu metode perancangan skema DATA WAREHOUSE dimana suatu tabel dimensi dapat terhubung dengan dua atau lebih tabel fakta. Data mining dengan algoritma CT-PRO merupakan modifikasi dari algoritma association rule lainnya yaitu fp-growth. Perbedaan algoritma CT-PROdengan algoritma FP-growth terletak pada proses pembuatan tree nya. Tree pada CT-PRO(CFP-Tree) lebih sedikit node nya daripada Tree pada FP-growth (FP-Tree). Tujuan menggunakan algoritma Data mining CT-PROadalah untuk menemukan pola-pola rules dari data-data komponen evaluasi diri yang ada agar dapat menjadi knowledge untuk evaluasi diri dan juga akreditasi. Pencarian pola-pola rules tersebut bergantung pada minimum support dan minimum confidence. Pengujian pada DATA WAREHOUSE menunjukkan bahwa DATA WAREHOUSE yang dibangun pada sistem telah memenuhi keempat karakteristik DATA WAREHOUSE, yaitu subject oriented, integrated, time variant,dan non-volatile. Pengujian pada Data mining CT-PRO menunjukkan bahwa association rule pada data mahasiswa kurang dapat diambil knowledge nya karena atribut yang ada pada data mahasiswa kurang lengkap.