Rusdiana, Eka Adetya (2019) Analisis Pola Lama Studi Mahasiswa Universitas Muhammadiyah Jember Menggunakan Metode Apriori. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.
![]() |
Text
PENDAHULUAN.pdf Download (3MB) |
![]() |
Text
ABSTRAK.pdf Download (1MB) |
![]() |
Text
BAB I.pdf Download (895kB) |
![]() |
Text
BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
![]() |
Text
BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (4MB) | Request a copy |
![]() |
Text
BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
![]() |
Text
BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (641kB) | Request a copy |
![]() |
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (690kB) |
![]() |
Text
BIODATA PENULIS.pdf Download (168kB) |
![]() |
Text
REVISI PENGUJI.pdf Restricted to Repository staff only Download (359kB) | Request a copy |
![]() |
Text
ARTIKEL.pdf Download (651kB) |
Abstract
Ketepatan lama studi mahasiswa pada suatu perguruan tinggi menjadi hal yang sangat penting dalam menunjukkan kualitas proses pembelajaran di perguruan tinggi. Ada banyak hal yang mempengaruhi lama studi mahasiswa. Data Mining menawarkan suatu cara untuk mengetahui dari berbagai aspek apakah dapat berpengaruh terhadap lama studi mahasiswa. Untuk mengetahui berbagai aspek apakah dapat mempengaruhi lama studi mahasiswa berdasarkan data kelulusan yang tersedia, maka implementasi suatu algoritma Data Mining yang dipergunakan untuk menemukan aspek yang mempengaruhi lama studi mahasiswa adalah algoritma Apriori. Dengan menggunakan metode apriori kita dapat mengetahui aturan asosiasi yang dihasilkan dari perhitungan data sehingga dapat dihasilkan informasi berupa pola yang seragam sehingga dapat ditemukan pola masa studi pada mahasiswa dan mengetahui rules yang dihasilkan dari pola kombinasi tersebut. Data yang digunakan menggunakan data alumni Universitas Muhammadiyah Jember dari tahun 20012-2018 menggunakan 4 atribut yaitu nilai IPK, alamat asal, asal sekolah dan lama studi. Hasil perhitungan dari 1637 data mahasiswa Universitas Muhammadiyah Jember menggunakan metode apriori dengan nilai minimum support 10% dan confidence 20% menghasilkan 14 rules, dimana kombinasi itemsets 2 menghasilkan 7 rules dan kombinasi itemset 3 menghasilkan 7 rules.
Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Subjects: | 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science | |||||||||
Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1) | |||||||||
Department: | ["eprint_fieldopt_department_KODEPRODI55201#TEKNIK INFORMATIKA" not defined] | |||||||||
Depositing User: | Users 191 not found. | |||||||||
Contributors: |
|
|||||||||
Contact Email Address: | adetya.rusdiana14@gmail.com | |||||||||
Date Deposited: | 27 Nov 2019 07:37 | |||||||||
Last Modified: | 27 Nov 2019 07:37 | |||||||||
URI: | http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/2931 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |