PERPUSTAKAAN FAKULTAS INFORMATIKA DAN KOMPUTER UNIVERSITAS BINANIAGA INDONESIA

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu

Pencarian berdasarkan :

SEMUA Pengarang Subjek ISBN/ISSN Pencarian Spesifik

Pencarian terakhir:

{{tmpObj[k].text}}
No image available for this title
Penanda Bagikan

Text

Penerapan algoritma C4.5 untuk prediksi kelulusan mahasiswa program magister

Darwisyah Nasution - Nama Orang;

Perkembangan jumlah mahasiswa baru program magister pada perguruan tinggi di Indonesia semakin meningkat, hal tersebut menunjukkan bahwa minat lulusan program sarjana atau sederajat untuk melanjutkan pendidikan kejenjang program magister sangatlah tinggi. Sedangkan pada jumlah lulusan masih sangat rendah. Terdapat selisih jumlah mahasiswa yang masuk dan yang sudah lulus, karena jumlah mahasiswa yang masuk lebih banyak dibandingkan jumlah yang lulus setiap tahunnya. Hal tersebut menjadi permasalah pada perguruan tinggi yang menyelenggarakan program magister karena jumlah lulusan yang tepat waktu masih sangat sedikit, hal tersebut tentunya dapat mempengaruhi kualitas perguruan tinggi dan program studi penyelenggaraan program magister. Disamping itu akan terjadi penumpukan jumlah mahasiswa aktif, sehingga perguruan tinggi akan kesulitan dalam penyelengaraan pendidikan. Disalah satu perguruan tinggi penyelenggaraan program pascasarjana, berdasarkan data jumlah mahasiswa baru cenderung mengalami peningkatan dari tahun ke tahun, tetapi jumlah lulusannya tidak mengalami peningkatan, karena jumlah yang lulus tepat waktu masih sangat sedikit. Maka pada penelitian ini dibuat aplikasi yang dapat memprediksi secara dini calon mahasiswa baru mana yang lulus tepat waktu dan terlambat agar dapat diantisipasi pada saat proses seleksi mahasiswa baru dengan menggunakan Algoritma C4.5. Pada penelitian ini diterapkan variabel-variabel yang digunakan dalam proses seleksi mahasiswa baru seperti informasi perguruan tinggi, program studi, akreditasi dan IPK S1 serta variabel non-akademik seperti umur ketika masuk, status pekerjaan, status pernikahan, sumber biaya dan publikasi yang dimiliki. Hal tersebut dilakukan untuk memberikan rekomendasi calon mahasiswa yang diprediksi lulus tepat waktu dan terlambat agar pihak perguruan tinggi dapat mengantisipasi hal tersebut dari awal atau sejak dini serta pihak perguruan tinggi dan program studi dapat merencanakan strategi ke depannya untuk perbaikan proses seleksi dengan mengetahui penyebab yang mempengaruhi jumlah mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu atau terlambat. Sudah dilakukan uji kelayakan pada aplikasi yang dibangun, dengan nilai kelayakan sebesar 81,09% yang berarti aplikasi yang dibangun sangat layak dan sudah dilakukan uji akurasi dengan menggunakan rumus confusion matrix dengan hasil akurasi sebesar 93%.


Ketersediaan
#
Perpustakaan FINKOM UNBIN (Skripsi) 005.3 NAS p
SI.23.0001
Tersedia
#
Perpustakaan FINKOM UNBIN (Jurnal Skripsi) 005.3 NAS p
JSI.23.0001
Tersedia
Informasi Detail
Judul Seri
Skripsi
No. Panggil
005.3 NAS p
Penerbit
Bogor : Universitas Binaniaga Indonesia., 2023
Deskripsi Fisik
xvi/148 halaman
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Klasifikasi
005.3
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
algoritma c4.5
Info Detail Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab
Darwisyah Nasution
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
Tidak Ada Data
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

PERPUSTAKAAN FAKULTAS INFORMATIKA DAN KOMPUTER UNIVERSITAS BINANIAGA INDONESIA
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2025 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik
Kemana ingin Anda bagikan?