Analisis Pola Pemilihan Konsentrasi Ilmu Jurusan Sistem Informasi Di STMIK TIME
Isi Artikel Utama
Abstrak
Penelitian ini berisi tentang pola atau karakteristik pemilihan konsentrasi ilmu Jurusan Sistem Informasi di STMIK TIME. Dengan adanya penelitan ini diharapkan dapat membantu mahasiswa yang masih bingung dalam memilih konsentrasi ilmu yang akan diambil nantinya. Database yang dipergunakan dalam penelitian ini adalah mata kuliah beserta nilainya dengan total 34 mata kuliah, data diambil dari data akademik STMIK TIME tahun 2008 sampai tahun 2014. Pengolahan data menggunakan teknik data mining dengan algoritma decision tree. Perangkat lunak yang digunakan untuk membantu menyajikan hasil pohon adalah perangkat lunak WEKA versi 3.6.11. Diharapkan dengan adanya penelitan sebagai acuan mahasiswa dalam menentukan konsentrasi ilmu Jurusan Sistem Informasi dapat membantu mahasiswa memilih konsentrasi ilmu yang tepat, sehingga minat belajar mahasiswa dapat ditingkatkan, bakat mahasiswa dapat berkembang, dan membantu STMIK TIME dalam menyediakan sarana dan prasarana dalam mendukung proses pembelajaran.
Rincian Artikel
Referensi
Ruso, J. & Stojanovic, V. (2012). Occupational Health And Safety Using Data Mining. International Journal for Quality Research. Vol. 6 No. 4 pp. 355-364. University of Belgrade, Serbia
Kumar, R., Kapil, A. K., & Bhatia, A. (2012). Modified Tree Classification In Data Mining. Global Journal Of Computer Science and Techonology. Vol. 12 Issue 2 Vers. 1.0 pp. 59-62. Global Journals Inc., USA
Mujiasih, S. (2011). Pemanfaatan Data Mining Untuk Prakiraan Cuaca. Jurnal Meteorologi dan Geofisika. Vol. 12 No. 2 pp. 189-195. Pusat Meteorologi Penerbangan dan Maritim BMKG, Jakarta
Pudjiantoro, T. H., Renaldi, F. & Teogunadi, A. (2011). Penerapan Data Mining Untuk Menganalisa Kemungkinan Pengunduran Diri Calon Mahasiswa Baru. Konferensi Nasional Sistem dan Informatika. Bali
Kantardzic, M. (2011). Data Mining Concepts, Models, Methods, and Algorithms. Second Edition. USA : A John Willey & Sons, Inc
Baradwaj, B. K. & Pal, S. (2011). Mining Educational Data to Analyze Students Performance. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJACSA). Vol. 2 No. 6 pp. 63-69
Borkar, S. & Rajeswari, K. (2013). Predicting Students Academic Performance Using Education Data Mining. IJCSMC, Vol.2, Issue. 7, July 2013, pg 273-279
Kusrini, & Hartati, S. (2007). Implementation of C4.5 Algorithm to Evaluate The Cancellation Possibility of New Student Applicants at STMIK AMIKOM Yogyakarta. The International Conference on Electronic Engineering and Informatics (ICEEI)
Pandey, U.K., & Pal, S. (2011). Data Mining: A Prediction of Performer or Underperformer Using Classification. International Journal of Computer Science and Information Technologies (IJCSIT), Vol. 2 (2)
Kumar, S. A. & Vijayalakshmi, M. N. (2011). Efficiency Of Decision Trees In Predicting Student’s Academic Performance. Research Scholar. CS & IT 02 pp. 335–343