Penerapan Algoritma Apriori Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Tepat Waktu Pada Mahasiswa (Studi Kasus: Universitas Darussalam Ambon)

Nurul Cessy Zulma, . (2024) Penerapan Algoritma Apriori Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Tepat Waktu Pada Mahasiswa (Studi Kasus: Universitas Darussalam Ambon). Other thesis, Universitas Pamulang.

	Text COVER.pdf Restricted to Registered users only Download (970kB)
	Text BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (120kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (386kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (470kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (871kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (44kB)
	Text JURNAL.pdf Restricted to Registered users only Download (487kB)

Abstract

Universitas Darussalam Ambon (UDA) sebagai perguruan tinggi swasta di Maluku, memiliki fokus utama pada kelulusan mahasiswa tepat waktu sebagai bagian dari komitmen terhadap pendidikan berkualitas. Untuk meningkatkan pelayanan, informasi mengenai tingkat kelulusan mahasiswa menjadi penting, dan penggunaan Data mining dianggap sebagai solusi untuk mengindentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kelulusan, terutama kinerja siswa. Penelitian ini mengaplikasikan metode Association Rule dengan algoritma Apriori untuk prediksi kelulusan mahasiswa, menggunakan data tahun 2019 sebanyak 299 data. Hasil analisis menunjukkan bahwa ditemukan 17 aturan asosiasi dengan batas minimal support 50% dan minimal confidence sebesar 40% namun hanya 6 aturan yang relevan untuk prediksi kelulusan. Proses prediksi ini memastikan kelulusan tepat waktu lebih cepat dan akurat tanpa mengorbankan kualitas prediksi. Algoritma apriori menemukan aturan prediksi dengan nilai support 57,5% dan confidence 76,8% menunjukkan bahwa lima atribut yang digunakan (jenis kelamin, program studi, tahun lulus, lama studi, dan IPK) dapat memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu. Pengembangan aplikasi prediksi kelulusan ini memberikan solusi efektif untuk membantu mahasiswa dan perguruan tinggi dalam mencapai tujuan kelulusan tepat waktu, dengan proses yang lebih terstruktur, terencana, cepat, dan akurat.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Data Mining, Algoritma Apriori, Kelulusan Mahasiswa
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Sri Lestari
Date Deposited:	07 Oct 2024 06:21
Last Modified:	07 Oct 2024 06:21
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/14340

Actions (login required)

View Item