Penentuan Kategori Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma FP – Growth (Studi Kasus Fak. Teknik. Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Jember)

Satya, Fajar Andita (2015) Penentuan Kategori Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma FP – Growth (Studi Kasus Fak. Teknik. Jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Jember). Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

Preview	Text JURNAL.pdf Download (819kB) | Preview
	Text COVER SKRIPSI.pdf Download (287kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (244kB)
	Text ABSTRAK.pdf Download (165kB)
	Text BAB I.pdf Download (68kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (972kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (313kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (593kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (94kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (397kB)

Abstract

Dalam dekade terakhir ini, pertumbuhan manusia dari tahun ke tahun semakin bertambah, begitu juga dengan kemajuan zaman di segala sektor. Seiring dengan kemajuan zaman, maka sektor pendidikan mengalami perkembangan yang pesat, terutama dengan lahirnya inovasi dan teknologi baru yang diterapkan dalam praktik pendidikan baik dalam segi belajar mengajar maupun penilaian. Salah satunya di sektor perguruan tinggi dibidang penilaian prestasi mahasiswa. Untuk mempermudah dalam menentukan prestasi mahasiswa perlu adanya penentuan tingkat prestasi kelulusan mahasiswa yang dilihat dari beberapa parameter khususnya dilihat dari IPK. Dalam menentukan tingkat kelulusan mahasiswa dapat menggunakan beberapa metode, salah satunya FP-Growth. Algoritma FP-growth dapat langsung mengekstrak frequent Itemset dari FP-tree yang telah terbentuk dengan menggunakan prinsip divide and conquer. Maka dari itu penulis melakukan penelitian tingkat kelulusan mahasiswa dengan menggunakan parameter asal sekolah dan IPK menggunakan algoritma FP-Growth. Dari penelitian yang telah dilakukan tersebut didapat suatu hasil berupa 33 mahasiswa yang mendapat nilai cumload dan 3 diantaranya mendapat nilai support tertinggi sebesar 0.9259.

Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords:	data mining, algoritma fp- growth, kategori kelulusan, data induk mahasiswa
Subjects:	000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions:	Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1)
Depositing User:	Hendri Uut Fahrullah
Date Deposited:	25 Jul 2019 13:32
Last Modified:	28 Nov 2019 06:10
URI:	http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/2158

Actions (login required)

View Item