Aplikasi Data Mining Untuk Klasifikasi Kesiapan Skripsi Menggunakan Algoritma Apriori
| Main Author: | Azis, Mohammad Malik Abdul |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2019
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/171873/ |
Daftar Isi:
- Skripsi adalah hal wajib yang perlu dikerjakan seorang mahasiswa untuk bisa mendapatkan gelar sarjana. Permasalahan yang sering dijumpai adalah pengerjaan skripsi tidak sesuai dengan rentang waktu yang telah ditentukan, hal tersebut dapat menghambat kelulusan mahasiswa yang bersangkutan. Berdasarkan data lulusan program studi Sistem Informasi tahun 2018 yang didapatkan dari unit Pengelola Sistem Informasi, Infrastruktur TI dan Kehumasan (PSIK) Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya, 96 mahasiswa menyelesaikan skripsi sesuai rentang waktu yang ditentukan sedangkan 95 mahasiswa lainnya tidak menyelesaikan skripsi sesuai rentang waktu yang ditentukan yaitu 6 bulan. Dari data tersebut bisa dikatakan ada sekitar 50% mahasiswa masih belum siap dalam melakukan pengerjaan skripsi. Sehingga berdasarkan permasalahan tersebut diperlukan sistem yang dapat menggali pengetahuan – pengetahuan baru dan dapat membantu pengambilan keputusan menggunakan data mining. Pada penelitian ini memanfaatkan salah satu task data mining yaitu Association Rule Mining dengan algoritma Apriori akan dihasilkan pola – pola aturan asosiasi yang dapat digunakan sebagai parameter untuk prediksi kesiapan skripsi. Data yang berhasil dikumpulkan berjumlah 540 records data akademik mahasiswa dengan program studi Sistem Informasi tahun angkatan 2013 - 2014. 192 records data FILKOM APPS yang berisi data kemajuan skripsi mahasiswa lulusan tahun 2018. Pada proses penelitian ini, data yang telah didapat selanjutnya dilakukan data cleaning, data selection, dan data transformation untuk kemudian dilakukan proses pembentukan pola menggunakan algoritma Apriori dengan tools WEKA. Hasil dari algoritma Apriori diuji akurasinya dengan beberapa skenario menggunakan confussion matrix yang nantinya digunakan dalam sistem. Pada tahap Proposal – P0 didapatkan akurasi terbaik yaitu 76,8%, pada tahap P0 – P1 didapatkan akurasi terbaik yaitu 69,5%, pada tahap P0 – P1 didpatkan akurasi terbaik yaitu 97,1%, dan pada tahap P2 – Seminar didapatkan akurasi terbaik yaitu 69,5%. Juga didapatkan nilai usabilitas dari sistem sebesar 67.5 yang termasuk kedalam predikat D untuk Grade Scale dan Marginal High untuk Acceptability Ranges.