PENERAPAN DATA MINING DALAM MENENTUKAN KINERJA KARYAWAN TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5 ( STUDI KASUS : UNIVERSITAS MERCU BUANA YOGYAKARTA )

Hidayah, Alfi Novia Zahrotul (2020) PENERAPAN DATA MINING DALAM MENENTUKAN KINERJA KARYAWAN TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5 ( STUDI KASUS : UNIVERSITAS MERCU BUANA YOGYAKARTA ). Skripsi thesis, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.

[img] Text (ABSTRAK)
ABSTRAK.pdf

Download (7kB)
[img] Text (BAB SATU)
BAB I.pdf

Download (9kB)
[img] Text (BAB DUA)
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (314kB) | Request a copy
[img] Text (BAB TIGA)
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (31kB) | Request a copy
[img] Text (BAB EMPAT)
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (1MB) | Request a copy
[img] Text (BAB LIMA)
BAB V.pdf

Download (5kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (5kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy
[img] Text (SKRIPSI FULL TEKS)
fulltext.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB) | Request a copy

Abstract

Selama ini penilain kinerja dosen pada Universitas Mercu Buana Yogyakarta masih dilakukan secara manual dengan hanya menggunakan form penilaian sehingga dirasa perlu dilakukan analisa dan klasifikasi kinerja karyawan pada Universitas Mercu Buana Yogyakarta dengan menggunakan pendekatan data mining Algoritma C4.5. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi atau segmentasi atau pengelompokan dan bersifat prediktif yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan (Decision Tree). Analisa ini akan membantu mempermudah pihak Pusat Penjaminan Mutu (PPM) Universitas Mercu Buana Yogyakarta dalam menentukan dosen terbaik. Penerapan Algoritma C4.5 dalam penilaian dosen terbaik di Universitas Mercu Buana Yogyakarta dalam penelitian ini memiliki tingkat akurasi yang termasuk dalam klasifikasi sangat baik yaitu sebesar 85,52% yang didapat dari hasil uji coba menggunakan tools Rapid Miner dengan 80% data sebagai data training dan 20% data uji

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information/ Lokasi Hardcopy: Perpustakaan UMBY Kampus 3
Uncontrolled Keywords: Data mining, Decision Tree, Kdd, Algoritma C4.5
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions: Fakultas Teknologi Informasi > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User: Sistem Informasi UMBY
Date Deposited: 22 Jun 2021 03:55
Last Modified: 22 Jun 2021 03:55
URI: http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/11503

Actions (login required)

View Item View Item