Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Berdasarkan Dosen, Motivasi, Kedisiplinan, Ekonomi, dan Hasil Belajar

• Main Authors: Eka Sabna, Muhardi Muhardi
• Format: Article
• Language: Indonesian
• Published: Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Indonesia 2016-12-01
• Series: Jurnal CoreIT: Jurnal Hasil Penelitian Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi
• Online Access: http://ejournal.uin-suska.ac.id/index.php/coreit/article/view/2392

STMIK Hang Tuah Pekanbaru memiliki data akademik mahasiswa yaitu data Indeks Prestasi Komulatif (IPK), data identitas mahasiswa dan data Dosen. Data-data ini belum dimanfaatkan secara mendalam dan luas karena selama ini data-data tersebut masih digunakan hanya sebatas informasi saja. Data yang akan diproses dalam penelitian ini adalah bersumber dari data yang tersedia dan data penyebaran kuesioner . Data yang disebarkan melalui kuesioner terdiri dari 5 variabel yaitu adalah data yang terkait dengan peran dosen, motivasi, kedisiplinan, sosial ekonomi, dan hasil belajar masa lalu. Metode data mining yang digunakan adalah metode klasifikasi dengan algoritma C4.5. Algoritma ini dapat membentuk pohon keputusan yang menjadi alat dalam mendukung keputusan untuk memprediksi prestasi akademik mahasiswa. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa variabel nilai rapor (hasil belajar masa lalu) menjadi node awal artinya dari 5 variabel yang menetukan prestasi akademik mahasiswa maka nilai rapor menjadi node yang terpilih sebagai penentu pertama terhadap prestasi akademik mahasiswa.