Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.241
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SCAN Proceeding International Conference on Information Technology and Business Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer International conference on Information Technology and Business (ICITB) Jurnal Sistem Informasi dan Bisnis Cerdas JIEET (Journal of Information Engineering and Educational Technology) Jifosi Abdimas Altruis: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Henni Endah Wahanani
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Social Sciences Other

Published : 29 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

 1 
Case based Reasoning Prediksi Waktu Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Euclidean Distance dan Normalisasi Min-Max Henni Endah Wahanani; Made Hanindia Prami Swari; Fawwaz Ali Akbar
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Vol 7 No 6: Desember 2020
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25126/jtiik.2020763880

Abstract

Salah satu penyebab dari lamanya waktu tempuh mahsiswa di Jurusan Informatika UPN “Veteran” Jawa Timur adalah sullitnya memantau kemajuan studi mahasiswa secara seksama, mengingat jumlah mahasiswa yang cukup banyak serta pihak akademik belum memiliki metode yang akurat untuk memetakan mahasiswa yang diprediksi akan mengalami keterlambatan dalam penyelesaian studinya. Melalui perkembangan teknologi informasi yang berkembang pesat saat ini, maka sangat dimungkinkan untuk membuat sebuah sistem yang mampu memprediksi kemungkinan keterlambatan kelulusan mahasiswa melalui penggunaan berbagai metode komputasi yang ada. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk membuat sebuah sistem prediksi kelulusan adalah menggunakan pendekatan populer yang digunakan dalam pembuatan sistem cerdas (intelligent system) yaitu case based reasoning (CBR). Langkah-langkah yang dilakukan pada penelitian ini adalah melakukan pengumpulan dan memasukkan data kasus pada basis kasus, melakukan praprosesing yakni normalisasi atribut yang akan digunakan dalam perhitungan similartitas antar kasus menggunakan normalisasi min-max, implementasi CBR menggunakan metode Euclidean Distance, serta melakukan pengujian pada 141 data kasus. Dari sisi perhitungan akurasi, sistem mampu memberikan nilai akurasi paling tinggi sebesar 100% pada pada pengujian berdasarkan predikat kelulusan, sedangkan berdasarkan ketepatan waktu, sistem mampu memberikan akurasi tertinggi dengan nilai 85,71%, dan sistem mampu memberikan nilai akurasi tertinggi sebesar 71,43% pada pengujian berdasarkan massa studi. Untuk pengujian presisi, sistem mampu mengasilkan nilai terbesar berturut-turut sebesar 90,90%, 43,33%, dan 100%. Sedangkan pada pengujian sensitivitas, sistem berturut-turut mampu menghasilan nilai sebesar 90,90%, 40,48%, dan 100%. Hasil pengujian ini tentunya sangat bergantung dari basis kasus yang dimiliki, oleh sebab itu perbaikan dan peningkatan jumlah kasus yang dimiliki diharapkan mampu meningkatkan performa sistem rekomendasi. AbstractOne of the reasons for the length of study time for students of the Informatics study program of UPN "Veteran" Jawa Timur is the difficulty of monitoring the progressy, given the large number of students and academics do not have an accurate method to map students who are predicted to experience delays. It is possible to create a system that is able to predict the possibility of student graduation delay through the use of various existing computational methods. One approach that can be used to create a graduation prediction system is to use the popular approach namely case based reasoning (CB). The steps taken in this study are collecting and entering case data, normalizing the attributes using min-max normalization, implementing CBR using the Euclidean Distance, and system testing in 141 data case. System is able to provide the highest accuracy value of 100% in testing based on the predicate of graduation, while based on timeliness, the system is able to provide the highest accuracy value with a value of 85.71%, and the system is able to provide the highest accuracy value of 71.43%. on testing based on the study period. For precision testing, the system was able to produce the largest values of 90.90%, 43.33% and 100%, respectively. Whereas in the sensitivity test, the system was able to produce values of 90.90%, 40.48%, and 100% respectively. The results of this test are of course very dependent on the basis of cases that are owned, therefore improvements and an increase in the number of cases owned are expected to be able to improve the performance.
Co-Authors Abdi, Harris Cipta Aditiawan, Firza Prima Adityawati, Dewi Bariq Satrio Yudoko Chrystia Aji Putra Darminta, Aditia Mieka Erlina Diah Karisma Eva Yulia Puspaningrum Fawwaz Ali Akbar Hermawan, Oky I Nyoman Sujana idhom, Mohammad inthan anggraini, dieas Islah Rachmawati Lina Nurlaili, Afina Made Hanindia Prami Swari Mandyartha, Eka Prakarsa Muhammad Idhom Muhammad Rizki Alamsyah Muhammad, rizal Muttaqin, Faisal naufal firdaus, ahmad Nugroho, Budi Nugroho, Budi Nugroho, Budi Phitria, Shaum Prakoso, Galih Indo Putra, Chrystia Aji Putra, Chystia Aji Retno Mumpuni Sandy, Aditya Noor Saputra, Wahyu S.J. Saputro, Fajar Arif Eko Soedarto, Teguh Suartana, I Made Sugiarto SUGIARTO - Sugiarto - TATI NURHAYATI Thohir, A. Zaki Wahono, Bari Hade Variant Yudha Asmara, I Wayan