Techno (Oct 2019)
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Menggunakan Metode C4.5 DAN K-NN (Studi Kasus : Mahasiswa Program Studi S1 Ilmu Farmasi, Fakultas Farmasi, Universitas Muhammadiyah Purwokerto)
Abstract
Profil kelulusan merupakan salah satu element penting bagi standar akreditasi perguruan tinggi. Profil kelulusan mencerminkan kinerja sistem penyelenggaraan pendidikan yang dianut dalam jangka waktu tertentu. Semakin baik profil kelulusan, semakin baik pula nilai akreditasinya. Untuk mewujudkan hal tersebut, prediksi kelulusan dapat dilakukan pada basis data akademik mahasiswa. Hal ini penting dilakukan untuk menelusuri dan mengelompokkan data historikal ke dalam data latih dan data uji, untuk selanjutnya digunakan untuk memprediksi kelulusan tepat waktu. Langkah ini penting untuk membantu menentukan kebijakan manajemen yang lebih baik dari proses pembelajaran. Untuk itulah kajian ini dilakukan untuk menganalisa penggunaan variabel-variabel tertentu untuk memprediksi kelulusan tepat waktu dengan menggunakan metode algoritma C.45 dan K-Nearest Neighbour (K-NN). Penambangan data dilakukan pada basis data akademik mahasiswa program studi Farmasi, Fakultas Farmasi, Universitas Muhammadiyah Purwokerto, dengan menambahkan beberapa variabel tertentu ke dalam proses penambangan data. Data kemudian diklasifikasikan ke dalam data latih dan data uji. Seleksi mundur digunakan untuk menyeleksi variabel yang paling baik dan berpengaruh terhadap set data. Kajian lebih jauh menunjukkan bahwa dengan menggunakan algoritma C.45 dan seleksi mundur, keakuratan kelulusan mencapai diatas 84.75%. Hasil ini berbeda dari keakuratan yang ditunjukkan oleh algoritma K-NN dan seleksi mundur yang mencapai 89.14%. Hasil ini memberikan manfaat yang penting bagi program studi untuk membuat arah kebijakan yang lebih baik guna meningkatkan kualitas pelayanan, terutama pelayanan proses pembelajaran.
