Analisis Pola Lama Studi Mahasiswa Universitas Muhammadiyah Jember Menggunakan Metode Apriori

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: