Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Penggunaan Metode Decision Tree untuk Mendeteksi Keterlambatan Masa Studi Mahasiswa Diperguruan Tinggi Brebes Ramdhan, Nur Ariesanto; Khamid, Abdul
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : CV. Ridwan Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1010.971 KB) | DOI: 10.36418/syntax-literate.v6i10.4367

Abstract

Keberhasilan masa studi dalam pengelolaan suatu akademik diperguruan Tinggi salah satu diantaranya adalah ketepatan mahasiswa dalam menempuh studinya. Masih banyaknya mahasiswa yang tidak lulus tepat waktu merupakan masalah yang serius bagi suatu perguruan tinggi. Mengetahui permasalahan itu diperlukan pengolahan data akademik untuk mendapatkan pola atau pengetahuannya untuk mengambil suatu keputusan. Melalui Educational Data Mining (EDM) merupakan penerapan metode Datamining dalam menganalisis data yang tersedia dan dapat digunakan sebagai salah satu pendekatan yang dapat dilakukan. Melalui data akademik kelulusan pada mahasiswa Program Studi Teknik Sipil Universitas Muhadi Setiabudi dapat diperoleh suatu pohon keputusan beserta aturannya untuk dapat memprediksi masa studi mahasiswa, data yang digunakan untuk merancang pohon keputusan ini terdiri dari 1 special atribut (atribut kelulusan) dan 12 atribut regular (JK, status kerja, umur, IPS1, IPS2, IPS3, IPS4, IPS5, IPS6, IPS7, IPS8, IPK). Dalam membuat analisa data menggunakan Algoritma C4.5 dengan menggunakan 77 sampel, dari hasil yang didapatkan terlihat bahwa model keputusan dengan siswa yang dalam lulus tepat waktu adalah mahasiswa yang memiliki tingkat nilai akurasi sebanyak 98.00%, dengan presisi terlambat 95.45% dan tepat 100%, Class recall terlambat 100%, dan recall tepat 96.55%. Pengujian dengan rapidminer terbukti efektif dan fleksibel dengan hasil perhitungan yang tepat.
PENERAPAN METODE NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI NILAI UJIAN NASIONAL (STUDY KASUS DI SMK MUHAMMADIYAH SLAWI) Ramdhan, Nur Ariesanto
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : CV. Ridwan Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (435.106 KB)

Abstract

Peningkatan kualitas dan nilai pendidikan telah menjadi salah satu proyekpemerintah. Beberapa upaya telah dilakukan oleh pemerintah melalui peningkatankualitas pendidikan, menyelesaikan pendidikan infrastruktur, meningkatkanpendidikan keuangan, dan mengevaluasi proses pengajaran secara terus menerus.Evaluasi hasil belajar oleh pemerintah dilakukan untuk mengevaluasi pencapaianstandar kompetensi kelulusan secara nasional, melalui pelaksanaan UjianNasional (UN). Nilai Ujian Nasional menjadi masalah siswa, orang tua, sekolah,pejabat pendidikan, dan pemegang tahapan pendidikan. Oleh karena itu, harusmelakukan penggalian data dengan menerapkan Neural Network Backpropagation,untuk memprediksi skor Ujian Nasional setiap siswa sebelum tes dilakukan.Berdasarkan hasil Prediksi Ujian Nasional, dapat menggunakan langkah-langkahstrategis untuk meminimalkan skor rendah. Pengamatan ini dimulai denganmengumpulkan data siswa sekolah menengah kejuruan, variabel inputmenggunakan laporan evaluasi pada semester 1, 2, 3, 4, 5 dan variabel outputUjian Nasional dalam proses pembelajaran tahun 2012/2013. Jumlah data adalah193 siswa. Proses perhitungan menggunakan Algoritm Neural NetworkBackpropagation. Hasil prediksi diambil dari prediksi dengan akurasi terbaik danwaktu komputasi terpendek. Hasil dari setiap mata pelajaran adalah Indonesiadengan menggunakan root mean squared error (RMSE) (1,129 +/- 0,090), BahasaInggris (0,835 +/- 0,102), dan Matematika (1,238 +/- 0,133).Kata kunci : Penambangan Data, nilai prediktif PBB, Jaringan Saraf Tiruan