PREPROCESSING DATA UNTUK SISTEM PERAMALAN TINGKAT KEDISIPLINAN MAHASISWA

Article Sidebar

PDF
Published Aug 23, 2017
DOI https://doi.org/10.33050/icit.v3i2.70

Main Article Content

Hender Henderi Rizal Loa Wanda

Abstract

Data mining merupakan sebuah proses penggalian atau penemuan informasi baru dengan mencari pola tertentu dari sejumlah besar database yang telah tersedia. Teknik ini dapat membantu dalam pemanfaatan kembali data tersebut. Penelitian ini bermaksud melakukan penggalian informasi terhadap data absensi online di Perguruan Tinggi Raharja. Penggalian informasi dilakukan untuk meramalkan tingkat kedisiplinan mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan set data yang berkualitas dan siap untuk dilakukan proses data mining untuk digunakan dalam proses peramalan tingkat kedisiplinan mahasiswa. Penelitian ini dilakukan dengan tahapan melakukan preprocessing data yang tediri dari pembersihan, ekstraksi, transformasi data, dan pemilihan atribut. Preprocessing dilakukan terhadap set data absensi online semester genap 2014/2015 dan set data induk mahasiswa. Hasil preprocessing mendapatkan, 1.836 record mahasiswa. Setiap record berisi variabel y sebagai atribut target yaitu kedisiplinan mahasiswa, dan 8 variabel x sebagai atribut prediktor yang diasumsikan memiliki pengaruh terhadap variabel y.


 


Kata Kunci: Data mining, preprocessing, peramalan, tingkat kedisiplinan mahasiswa


 

Article Details

How to Cite
Henderi, H., & Wanda, R. (2017). PREPROCESSING DATA UNTUK SISTEM PERAMALAN TINGKAT KEDISIPLINAN MAHASISWA. ICIT Journal, 3(2), 296-308. https://doi.org/https://doi.org/10.33050/icit.v3i2.70
Issue
Vol 3 No 2 (2017): ICIT JOURNAL
Section
Articles

References

[1] D. Delen, Real-World Data Mining: Applied Business Analytics and Decision Making. New Jersey: Pearson Education, Inc, 2014.
[2] E. Prasetyo, DATA MINING - Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: C.V ANDI OFFSET, 2012.
[3] G. Trayasiwi, "Penerapan Metode Klastering dengan Algoritma k-Means Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Pada Program Studi Teknik Informatika Strata Satu", Skripsi, Universitas Dian Nuswantoro, 2015.
[4] H. Mustafidah, "Model Regresi Data Mining Motivasi Belajar Pengaruhnya Terhadap Tingkat Kedisiplinan Mahasiswa", JUITA, vol. 1, no. 1, 2010.
[5] N. Astuti, K. Kurniasi and M. Arief, "Analisis Prediksi Tingkat Ketidakdiplinan Siswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier (Studi Kasus : SMK Negeri 1 Pacitan)", Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia, vol. 3, no. 1, 2015.
[6] P. Elisa, "Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kedisiplinan Kerja Karyawan Pada PT. Suka Fajar Pekanbaru", Skripsi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, 2013.
[7] S. Ginting, W. Zarman and I. Hamidah, "Analisis Dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Berdasarkan Data Nilai Akademik", Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST), 2014.