PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UMBY MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE PENERAPAN ALGORITMA C4.5

Nurislamiaty, Vidya Anggraini (2021) PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS TEKNOLOGI INFORMASI UMBY MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE PENERAPAN ALGORITMA C4.5. Skripsi thesis, Universitas Mercu Buana Yogyakarta.

[img] Text (ABSTRAK)
ABSTRAK.pdf

Download (13kB)
[img] Text (BAB SATU)
BAB I.pdf

Download (70kB)
[img] Text (BAB DUA)
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (302kB) | Request a copy
[img] Text (BAB TIGA)
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (24kB) | Request a copy
[img] Text (BAB EMPAT)
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (819kB) | Request a copy
[img] Text (BAB LIMA)
BAB V.pdf

Download (8kB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (7kB)
[img] Text (LAMPIRAN)
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (628kB) | Request a copy
[img] Text (SKRIPSI FULL TEKS)
Skripsi full text.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Kelulusan merupakan salah satu unsur penting bagi pihak fakultas dalam penilaian akreditasi. Sehingga jika mahasiswa lulus tepat waktu maka akan membantu penlaian akreditasi terhadap penilaian suatu fakultas hingga perguruan tinggi. Kelulusan tepat waktu sendiri merupakan salah satu tolak ukur hasil kinerja akademik mahasiswa. Pada Fakultas Teknologi Informasi (FTI) Universitas Mercu Buana Yogyakarta masih banyak ditemui permasalahan mengenai mahasiswa yang menyelesaikan masa studi lebih dari waktu yang ditetapkan, hal ini tentu saja merugikan pihak fakultas yang akan membuat akreditasi fakultas kurang maksimal, serta terlalu banyaknya mahasiswa aktif yang membuat kegiatan belajar mengajar kurang ideal. Berdasarkan hal tersebut, maka dirasa diperlukan untuk melalukan analisis dan klasifikasi pola-pola kriteria kelulusan mahasiswa tepat waktu, untuk melakukan hal tersebut maka dirasa metode paling cocok yang digunakan ialah data mining Algoritma C4.5. berdasarkan dari perhitungan Algoritma C4.5 dengan atribut input berupa Indeks Prestasi Semester 5-7, Program Studi, serta sks tempuh hingga semester 7 maka menghasilkan akurasi sebesar 82,8897% dengan IPS semester 7 menjadi root tree dan SKS kamulatif hingga semester 7 menjadi child node.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information/ Lokasi Hardcopy: Perpustakaan UMBY Kampus 3
Uncontrolled Keywords: Algoritma C4.5, Data Mining, Kelulusan, FTI UMBY
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: 21 Jun 2021 04:05
Last Modified: 21 Jun 2021 04:05
URI: http://eprints.mercubuana-yogya.ac.id/id/eprint/11561

Actions (login required)

View Item View Item