Artikel
Judul : Prediksi Faktor Dominan yang Mempengaruhi Kasus Pengunduran Diri Mahasiswa Menggunakan Association R
Abstrak : Abstrak - Pengunduran diri mahasiswa dari jurusan yang diambilnya merupakan kasus yang selalu terjadi setiap tahun bahkan dalam hitungan semester hampir di semua perguruan tinggi. Kasus pengunduran diri tersebut didasari berbagai macam faktor, baik faktor akademik, non akademik ataupun dari personalnya yang menyebabkan serta mempengaruhi mahasiswa tersebut untuk mengundurkan diri. Penelitian ini diangkat bertujuan untuk melakukan prediksi untuk mengetahui faktor-faktor dominan yang mempengaruhi kasus tersebut dengan menganalisis pola keterkaitan dari data akademik maupun non akademik mahasiswa. Metode Association Rule Mining merupakan teknik dalam data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara suatu kombinasi item. Proses prediksi dalam penelitian ini menggunakan algoritma apriori. Atribut yang dianalisis untuk menghasilkan pola keterkaitan diantaranya nilai IPK, domisili asal, ujian saringan masuk, jenis kelamin, jurusan kuliah, dan status mahasiswa. Parameter yang diatur dalam penentuan pola aturan asosiatif pada penelitian ini adalah nilai minimum support dan nilai minimum confidence. Data yang digunakan dalam proses analisis berjumlah 982 data dari mahasiswa angkatan 2012 – 2017, dimana pada hasilnya yang menjadi aturan asosiasi final adalah aturan yang memiliki nilai confidence tertinggi dengan nilai lift ratio >1.
Penulis : Rexsy Rustiana Suparman
Keyword : Pengunduran diri, Mahasiswa, Association Rule Mining, Algoritma Apriori
Referensi : [1] A. Prana, U. Sembiring, M. Ginting, P. Studi, and M. Informatika, “ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGUNDURAN DIRI MAHASISWA DENGAN APLIKASI DATA MINING ADD-INS – STUDI KASUS PADA,” JSM STMIK Mikroskil, ISSN. 1412-0100, vol. 14, no. 2, pp. 139–146, 2013. [2] B. L. S. Ginting, W. Zarman, and A. Darmawan, “TEKNIK DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORHOOD,” vol. 3, no. 2, pp. 29–34, 2014. [3] S. Ahmed, R. Paul, A. Sayed, and L. Hoque, “Knowledge Discovery from Academic Data using Association Rule Mining,” pp. 314–319, 2014. [4] G. I. Marthasari, “Implementasi Teknik Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Mahasiswa Berdasarkan Data Akademik,” vol. 2, no. 2, 2017. [5] A. G. Hasni and T. Setiadi, “Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kelahiran Bayi Menggunakan Association Rules,” J. Sarj. Tek. Inform., vol. 2 No.3, pp. 119–129, 2014. [6] M. Jajuli, “Identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi mahasiswa pascasarjana ipb berhenti studi menggunakan analisis chaid dan regresi logistik,” vol. 4, 2015. [7] Roger S. Pressman, REKAYASA PERANGKAT LUNAK Pendekatan Praktisi, 7th ed. Yogyakarta: Andi, 2012. [8] Nurjoko and H. Kurniawan, “Aplikasi Datamining Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Apriori Di Ibi Darmajaya Bandar Lampung,” J. Teknol. Inf. Magister, vol. 2, no. 01, pp. 79–93, 2017. [9] A. Fajri Fikri, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menetukan Program Studi Yang Diambil Mahasiswa,” J. Iptek Terap., vol. 10, no. 2, pp. 81–85, 2017. [10] G. C. Sutradana and M. D. R. Wahyudi, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pengaruh Lama Studi Mahasiswa Teknik Informatika Uin Sunan Kalijaga Yogyakarta Menggunakan Metode Apriori,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga), vol. 1, no. 3, p. 153, 2018. [11] W. B. Zulfikar, A. Wahana, W. Uriawan, and N. Lukman, “Implementation of Association Rules with Apriori Algorithm for Increasing the Quality of Promotion,” Proc. 2016 4th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2016, pp. 4–8, 2016. [12] Q. Y. Li, “Appliance of apriori algorithm on technical-tactics analysis of volleyball,” Proc. - 2018 Int. Conf. Virtual Real. Intell. Syst. ICVRIS 2018, pp. 164–167, 2018. [13] L. Jena and N. K. Kamila, “A model for prediction of human depression using apriori algorithm,” Proc. - 2014 13th Int. Conf. Inf. Technol. ICIT 2014, pp. 240–244, 2014. [14] K. P. dan K. R. I. Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, “Pengunduran Diri,” Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia. [Online]. Available: https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/pengunduran diri [Accessed: 05-Apr-2018]. [15] R. R Rustiyan and Mustakim, “Klasifikasi Jenis Perairan pada Kapal Perikanan di Indonesia Menggunakan K-Nearest Neighbor,” ISSN 2579-7271, ISSN 2579-5406, pp. 178–185, 2017. [16] A. Panoto, Y. Utami Wahyu Retno, and W. YS Laksito, “PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA PADA STMIK SINAR NUSANTARA SURAKARTA,” ISSN 2338-4018, pp. 27–31. [17] K. P. dan K. R. I. Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, “Prediksi,” Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa, Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia. [Online]. Available: https://kbbi.kemdikbud.go.id/entri/prediksi. [Accessed: 07-May-2018]. [18] V. T. Retno, DATA MINING Teori dan Aplikasi Rapidminer, Cetakan I. Yogyakarta: PENERBIT GAVA MEDIA, 2017. [19] R. A.S and M. Shalahudin, REKAYASA PERANGKAT LUNAK Terstruktur dan Beorientasi Objek, Revisi. Bandung: Informatika Bandung, 2018. [20] Rian Ariona, “Belajar HTML dan CSS,” ariona.net. [Online]. Available: http://www.herzproject.com/uploads/files/Belajar HTML dan CSS - Tutorial Fundamental dalam mempelajari HTML dan CSS.pdf. [Accessed: 05-Jan-2018]. [21] S. Dharwiyanti and S. R. Wahono, “Pengantar Unified Modeling Language (UML),” 2003. [Online]. Available: https://docplayer.info/31481139-Sri-dharwiyanti-romi-satria-wahono.html. [Accessed: 26-Mar-2019]. [22] Z. Rozi A and S. Community, Bootstrap Design Framework. Jakarta: PT Elec Media Komputindo, 2015. [23] L. Aufan, “PEMANFAATAN FRAMEWORK CODEIGNITER DALAM PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI PENDATAAN LAPORAN KERJA PRAKTEK MAHASISWA PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNSOED,” JUITA, vol. 1 No.2, pp. 39–44, 2010. [24] A. Sofwan, “Belajar PHP dengan Framework Code Igniter,” 2010. [Online]. Available: http://ilmukomputer.org/2010/05/02/belajar-php-dengan-framework-code-igniter/. [Accessed: 26-Mar-2019]. [25] Fathansyah, BASIS DATA, Revisi. Bandung: Informatika Bandung, 2012.
File :