Show simple item record

dc.contributor.authorNugroho, Yusuf Sulistyo
dc.contributor.authorSetyawan
dc.date.accessioned2014-06-13T07:20:35Z
dc.date.available2014-06-13T07:20:35Z
dc.date.issued2014-03
dc.identifier.citationAyub, Mewati, 2007. Proses Data Mining dalam Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer. Jurnal Sistem Informasi Vol. 2 No. 1 Maret 2007 : 21-30 Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A., & Stone, P. J. 1984. Classification and Regression Tree. Belmont, CA: Wadsworth International Group. Karlinger, Fred, N. 1973. Foundation of Behavior Science Research. Holt, Rinehart. Lesmana, Dody Putu. 2012. Perbandingan Kinerja Decision Tree J48 dan ID3 Dalam Pengklasifikasian Diagnosis Penyakit Diabetes Mellitus. Jurnal Teknologi dan Informatika, Vol. 2, no. 2. Lin, S. H. 2012. Data Mining for Student Retention Management. Journal of. Computer Science. Coll, 27(4), 92-99. Luan, J. 2002. Data Mining and Knowledge Management in Higher Education Applications. Paper presented at the Annual Forum for the Association for Institutional Research, Toronto, Ontario, Canada. http://eric.ed.gov/ERICWebPortal/detail?accno=ED474143 Nugroho, Yusuf Sulistyo. 2009. Analisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat daya beli konsumen terhadap listrik pada sektor rumah tangga:: Studi kasus Kota Salatiga. Thesis, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta. Statuta Universitas Muhammadiyah Surakarta. Sunjaya. 2010. Aplikasi Mining Data Mahasiswa dengan Metode Klasifikasi Decision Tree. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2010. Yogyakarta.en_US
dc.identifier.issn1412-6869
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11617/4487
dc.description.abstractSaat ini dalam dunia pendidikan data yang berlimpah dan berkelanjutan bisa dimanfaatkan untuk data mining dalam rangka pengelolaan yang lebih baik dan pelaksanaan pembelajaran yang lebih efektif. Salah satunya adalah Fakultas Komunikasi dan Informatika (FKI) UMS yang telah berdiri sejak tahun 2006 dan telah memiliki sebanyak 2358 mahasiswa termasuk yang sudah lulus sebanyak kurang lebih 600-700 mahasiswa. Penelitian ini dilakukan untuk memanfaatkan data-data yang melimpah tersebut sebagai sumber informasi strategis bagi fakultas untuk mengklasifikasi masa studi mahasiswa dengan menggunakan teknik data mining. Klasifikasi masa studi terhadap data lulusan mahasiswa FKI UMS menggunakan metode Decision Tree dengan algoritma C4.5. Dari total 2358 data diambil sebanyak 341 data mahasiswa yang sudah lulus. Atribut yang digunakan terdiri dari jurusan sekolah, jenis kelamin, asal sekolah, rerata jumlah SKS per semester, dan peran menjadi asisten. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel yang paling tinggi pengaruhnya terhadap masa studi mahasiswa adalah rerata SKS per semester. Dengan demikian, interpretasi hasil penelitian mengindikasikan bahwa variabel yang perlu digunakan sebagai pertimbangan bagi fakultas untuk memperoleh tingkat masa studi yang efektif adalah rerata SKS yang diambil oleh mahasiswa.en_US
dc.publisherUniversitas Muhammadiyah Surakartaen_US
dc.subjectdata miningen_US
dc.subjectdecision treeen_US
dc.subjectklasifikasien_US
dc.subjectmasa studien_US
dc.titleKlasifikasi Masa Studi Mahasiswa Fakultas Komunikasi dan Informatikaen_US
dc.typeArticleen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record