Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier
Penelitian ini difokuskan untuk mengevaluasi kinerja akademik mahasiswa pada tahun ke-2 dan diklasifikasikan dalam kategori mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu atau tidak. Kemudian dari klasifikasi tersebut, sistem akan memberikan rekomendasi solusi untuk memandu mahasiswa lulus dalam waktu yang...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Departement of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Brawijaya
2013-07-01
|
| Series: | Jurnal EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems) |
| Online Access: | https://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/view/204 |
| _version_ | 1797639995609055232 |
|---|---|
| author | Mujib Ridwan Hadi Suyono M. Sarosa |
| author_facet | Mujib Ridwan Hadi Suyono M. Sarosa |
| author_sort | Mujib Ridwan |
| collection | DOAJ |
| description | Penelitian ini difokuskan untuk mengevaluasi kinerja akademik mahasiswa pada tahun ke-2 dan diklasifikasikan dalam kategori mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu atau tidak. Kemudian dari klasifikasi tersebut, sistem akan memberikan rekomendasi solusi untuk memandu mahasiswa lulus dalam waktu yang paling tepat dengan nilai optimal berdasarkan histori nilai yang telah ditempuh mahasiswa. Input dari sistem ini adalah data induk mahasiswa dan data akademik mahasiswa. Sampel mahasiswa angkatan 2005-2009 yang sudah dinyatakan lulus akan digunakan sebagai data training dan testing. Sedangkan data mahasiswa angkatan 2010-2011 dan belum lulus akan digunakan sebagai data target. Data input akan diproses menggunakan teknik data mining algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) untuk membentuk tabel probabilitas sebagai dasar proses klasifikasi kelulusan mahasiswa. Output dari sistem ini berupa klasifikasi kinerja akademik mahasiswa yang diprediksi kelulusannya dan memberikan rekomendasi untuk proses kelulusan tepat waktu atau lulus dalam waktu yang paling tepat dengan nilai optimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa faktor yang paling berpengaruh dalam penentuan klasifikasi kinerja akademik mahasiswa yaitu Indeks Prestasi Komulatif (IPK), Indeks Prestasi (IP) semester 1, IP semester 4, dan jenis kelamin. Sehingga faktor-faktor tersebut dapat digunakan sebagai bahan evaluasi bagi pihak pengelola perguruan tinggi. Pengujian pada data mahasiswa angkatan 2005-2009, algoritma NBC menghasilkan nilai precision, recall, dan accuracy masing-masing 83%, 50%, dan 70%.
Kata Kunci—Kinerja akademik mahasiswa, data mining, dan Naive Bayes Classifier. |
| first_indexed | 2024-03-11T13:25:32Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-8e00dd604ffb4c4c971f1dffd4922924 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2460-8122 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-11T13:25:32Z |
| publishDate | 2013-07-01 |
| publisher | Departement of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas Brawijaya |
| record_format | Article |
| series | Jurnal EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems) |
| spelling | doaj.art-8e00dd604ffb4c4c971f1dffd49229242023-11-03T07:20:30ZengDepartement of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, Universitas BrawijayaJurnal EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems)2460-81222013-07-0171596410.21776/jeeccis.v7i1.20495Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes ClassifierMujib Ridwan0Hadi Suyono1M. Sarosa2Jurusan Teknik Informatika, UIN Maulana Malik Ibrahim MalangJurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas BrawijayaTeknik Elektro Politeknik Negeri MalangPenelitian ini difokuskan untuk mengevaluasi kinerja akademik mahasiswa pada tahun ke-2 dan diklasifikasikan dalam kategori mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu atau tidak. Kemudian dari klasifikasi tersebut, sistem akan memberikan rekomendasi solusi untuk memandu mahasiswa lulus dalam waktu yang paling tepat dengan nilai optimal berdasarkan histori nilai yang telah ditempuh mahasiswa. Input dari sistem ini adalah data induk mahasiswa dan data akademik mahasiswa. Sampel mahasiswa angkatan 2005-2009 yang sudah dinyatakan lulus akan digunakan sebagai data training dan testing. Sedangkan data mahasiswa angkatan 2010-2011 dan belum lulus akan digunakan sebagai data target. Data input akan diproses menggunakan teknik data mining algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) untuk membentuk tabel probabilitas sebagai dasar proses klasifikasi kelulusan mahasiswa. Output dari sistem ini berupa klasifikasi kinerja akademik mahasiswa yang diprediksi kelulusannya dan memberikan rekomendasi untuk proses kelulusan tepat waktu atau lulus dalam waktu yang paling tepat dengan nilai optimal. Hasil pengujian menunjukkan bahwa faktor yang paling berpengaruh dalam penentuan klasifikasi kinerja akademik mahasiswa yaitu Indeks Prestasi Komulatif (IPK), Indeks Prestasi (IP) semester 1, IP semester 4, dan jenis kelamin. Sehingga faktor-faktor tersebut dapat digunakan sebagai bahan evaluasi bagi pihak pengelola perguruan tinggi. Pengujian pada data mahasiswa angkatan 2005-2009, algoritma NBC menghasilkan nilai precision, recall, dan accuracy masing-masing 83%, 50%, dan 70%. Kata Kunci—Kinerja akademik mahasiswa, data mining, dan Naive Bayes Classifier.https://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/view/204 |
| spellingShingle | Mujib Ridwan Hadi Suyono M. Sarosa Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Jurnal EECCIS (Electrics, Electronics, Communications, Controls, Informatics, Systems) |
| title | Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier |
| title_full | Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier |
| title_fullStr | Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier |
| title_full_unstemmed | Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier |
| title_short | Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier |
| title_sort | penerapan data mining untuk evaluasi kinerja akademik mahasiswa menggunakan algoritma naive bayes classifier |
| url | https://jurnaleeccis.ub.ac.id/index.php/eeccis/article/view/204 |
| work_keys_str_mv | AT mujibridwan penerapandatamininguntukevaluasikinerjaakademikmahasiswamenggunakanalgoritmanaivebayesclassifier AT hadisuyono penerapandatamininguntukevaluasikinerjaakademikmahasiswamenggunakanalgoritmanaivebayesclassifier AT msarosa penerapandatamininguntukevaluasikinerjaakademikmahasiswamenggunakanalgoritmanaivebayesclassifier |