cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. badung,
Bali
INDONESIA
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
ISSN : 2442241X     EISSN : 25285211     DOI : -
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer berisi tulisan yang diangkat dari hasil penelitian di bidang teknologi informasi dan komputer. Jurnal ini merupakan sarana bagi peneliti di bidang ilmu teknologi informasi dan komputer untuk mempublikasikan karya-karya penelitiannya. Redaksi penyunting jurnal Teknologi Informasi dan Komputer terdiri dari dosen-dosen yang terkait bidang ilmu teknologi informasi dan komputer dalam konsentrasi antara lain : Rekayasa Perangkat Lunak, Sistem Informasi, Jaringan dan Keamanan Komputer, Pengolahan Citra, Multimedia dan Kecerdasan Buatan, dan konsentrasi lainnya terkait bidang ilmu teknologi informasi dan komputer.
Arjuna Subject : -
Articles 1 Documents
Search results for , issue "Vol. 7 No. 3 (2021): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer" : 1 Documents clear
PENERAPAN TEKNIK KLASIFIKASI UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA BERDASARKAN NILAI AKADEMIK I Made Budi Adnyana
Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 7 No. 3 (2021): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer
Publisher : LPPM Universitas Dhyana Pura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

ABSTRAKKelulusan tepat waktu merupakan salah satu aspek penting dalam penilaian kualitas perguruan tinggi saat ini. Prediksi lama studi mahasiswa dirancang untuk mendukung prodi dalam membimbing mahasiswa agar lulus tepat pada waktunya. Pada penelitian ini mencoba menerapkan teknik klasifikasi pada data mining untuk memecahkan permasalahan prediksi lama studi tersebut. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah komparasi antara Naïve Bayes, J48, dan Random Forest. Data sampel diperoleh dari sistem SINAK STIKOM Bali, terdiri dari 1580 data lulusan dan 41 matakuliah yang digunakan sebagai atribut. Uji coba dilakukan dengan menggunakan aplikasi WEKA dengan 10 folds cross-validation. Berdasarkan hasil uji coba menunjukkan algoritma Random Forest menghasilkan akurasi terbesar yaitu 77.99% dan paling rendah diperoleh dengan algoritma Naive Bayes yaitu 69.96%.Kata kunci: data mining, prediksi, klasifikasi kelulusan

Page 1 of 1 | Total Record : 1


Filter by Year

2021 2021


Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 5 (2023): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 9 No. 4 (2023): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 9 No. 3 (2023): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 9, No 2 (2023): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 9, No 1 (2023): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 8, No 4 (2022): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 8, No 3 (2022): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 8, No 2 (2022): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 7, No 4 (2021): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 7, No 3 (2021): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol. 7 No. 3 (2021): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 7, No 2 (2021): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 7, No 1 (2021): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 6, No 3 (2020): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 6, No 2 (2020): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 6, No 1 (2020): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 5, No 3 (2019): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 5, No 2 (2019): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 5, No 1 (2019): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 4, No 2 (2018): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 4, No 1 (2018): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 3, No 2 (2017): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 3, No 1 (2017): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 2, No 2 (2016): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 2, No 1 (2016): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Vol 1, No 2 (2015): Jurnal Teknologi Informasi Dan Komputer Vol 1, No 1 (2015): Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer More Issue