Analisis Profil Mahasiswa Politeknik Negeri Batam dengan Teknik Data Mining Asosiasi dan Clustering - Sartikha Sartikha; Maria Maria; Festy Winda Sari; Nurzahrati Jannah (Politeknik Negeri Batam, 2016)
Saat ini, data mining menjadi topik penelitian yang banyak diminati. Berdekade setelah kita memasuki era komputasi, data menjadi tersedia luas dan tersimpan dalam jumlah yang sangat besar. Data mining dapat mengkonversi data mentah menjadi pengetahuan yang memiliki makna dengan memetakan data level rendah menjadi bentuk lain yang lebih ringkas, lebih abstrak, atau lebih bermakna. Penerapan data mining di dunia pendidikan juga semakin berkembang dan diminati. Educational Data Mining (EDM) merupakan bidang yang memanfaatkan algoritma statistika, machine-learning, dan data mining pada berbagai tipe data yang dalam bidang pendidikan. EDM berfokus dalam mengembangkan metode untuk mengeksplorasi tipe data pendidikan yang unik, untuk lebih memahami siswa dan pengaturan lingkungan di mana mereka belajar. Perguruan tinggi dapat juga memanfaatkan EDM ini untuk meningkatkan kualitas pendidikan dan luarannya. Ketersediaan data mahasiswa selama ini belum dapat dimanfaatkan secara optimal dalam pengambilan keputusan. Data mining dapat digunakan untuk mengelompokkan mahasiswa, mengidentifikasi pola tersembunyi dari gaya belajar mereka, menemukan perilaku mahasiswa yang tidak diinginkan, serta menganalisis profil mahasiswa. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis profil mahasiswa dengan menggunakan teknik data mining asosiasi dan clustering. Hasil dari penelitian ini dapat menjadi saran aksi strategis yang bisa diambil manajemen perguruan tinggi, terutama Politeknik Negeri Batam, untuk meningkatkan kualitas pendidikan dan luarannya. Penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data dari mahasiswa Informatika angkatan 2010. Selanjutnya dilakukan preprocessing data yang kemudian didapat atribut yang akan digunakan untuk di analisis dengan menggunakan teknik data mining asosiasi dan clustering.