Perancangan Sistem Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Data Mining Berbasis Algoritma ID3 (Studi Kasus:Jurusan Teknik Komputer –Unikom) Oleh:

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Diadaptasi dari slide Jiawei Han
Advertisements

Aplikasi Perhitungan Bangun Ruang Dengan Menggunakan Microsoft Visual Ahmad Irwansyah for further detail, please visit
PEMBUATAN APLIKASI SISTEM PAKAR DIAGNOSA PENYAKIT Mira Listiani
MENGGUNAKAN MICROSOFT VISUAL BASIC 6
Aplikasi Penghitungan IPK dengan menggunakan Microsoft Visual Basic 6
APLIKASI PEMBAYARAN SPP SMK RPI DENGAN MENGGUNAKAN Iwan Sunarya
Marselina Silvia Suhartinah / 4IA05
PEMBUATAN Desti Ratih Mayanti, for further detail, please visit
Berbasis Komputer (Studi Kasus pada Mata Kuliah Interaksi Manusia dan Komputer) Perancangan Pembelajaran Aktif Inovatif Kreatif Efektif dan Menyenangkan.
for further detail, please visit
PENERAPAN APLIKASI TUTORIAL FISIKA UNTUK SLTP DAN Ibnu Sina,
APLIKASI DATA ALUMNI SISWA/SISWI SMU 96 Sarah Mutiara
APLIKASI PENJUALAN TOKO KOSMETIK DAN BEAUTY SUPPORT Wilasari,
APLIKASI REKAM MEDIS KLINIK SEHAT MENGGUNAKAN MS
INTERPRETER ADIT DENGAN MENGGUNAKAN BAHASA Raditya Arya Wardhana for further detail, please visit
“APLIKASI PENERIMAAN SISWA BARU SMP NEGERI 2 JAKARTA Firmansyah
Perancangan Sistem Pengisian KRS Seluler dan Aplikasinya dengan Java Ina Maelasari for further detail, please visit
PENGKLASIFIKASIKAN SPAM-MAIL PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA ID3 DAN C4
BILLING WARNET APLIKASI MICROSOFT VISIAL BASIC 6.0 DALAM PEMBUATAN
Harry Wijayanto for further detail, please visit
APLIKASI PENJUALAN MAINAN ANAK-ANAK PADA TOKO
Penerapan Metode PRIM Pada Minimum Spanning Tree dengan Verika N. D
PEMBUATAN VIRTUAL LAB LOGIKA DAN ALGORITMA ONLINE Tri Rahmayanti
Decision Tree.
METODOLOGI PENELITIAN
IMPLEMENTASI DATA MINING SEBAGAI INFORMASI STRATEGIS PENJUALAN BATIK (STUDI KASUS BATIK MAHKOTA LAWEYAN) Oleh: Yusuf Sulistyo Nugroho, S.T., M.Eng. Fatah.
Decision Tree.
STUDI KASUS KLASIFIKASI Algoritma C 4.5
MUHAMMAD RAFI MUTTAQIN G
Martin Budi G Di Bawah Bimbingan Rindang Karyadin, S.T., M.Kom.
PEMBUATAN POHON KEPUTUSAN
Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 Object-Oriented Programming Introduction Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan.
Decision Tree Classification.
Decision Tree Classification.
APLIKASI PELAYANAN KESEHATAN PADA KLINIK PRIMA HUSADA Fitria Handayani, for further detail, please visit
“APLIKASI PENERIMAAN SISWA BARU SD NEGERI PAJELERAN 01 SENDY ASESANTIE
Kelas : 3IA07 Nama : Agus Soetanto
Konsep Data Mining Ana Kurniawati.
Decision Tree Analysis
BASIC 6.0 SISTEM FRONT OFFICE HOTEL MENGGUNAKAN MICROSOFT VISUAL
Pengantar Teknik Elektro
Pengantar Teknik Elektro
Latar Belakang Sistem pengolahan data merupakan hal
APLIKASI MULTIMEDIA AL-QURAN MENGGUNAKAN MICROSOFT Nurul Rizki Satria,
Pengantar Teknik Elektro
APLIKASI SISTEM PAKAR UNTUK MENDIAGNOSA KERUSAKAN Wahyu Jatmiko,
APLIKASI Waskita Utama
APLIKASI ALARM SHALAT MENGGUNAKAN MICROSOFT VISUAL Riki Saryudinata ( ) for further detail, please visit
PEMBUATAN MULTIPLE INTELLIGENCES APLICATION DENGAN Mariana Setiawati
PRODI MIK | FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN
Tahun : <<2005>> Versi : <<1/2>>
MIK | FAKULTAS ILMU-ILMU KESEHATAN
Decision Tree Analysis
KLASIFIKASI.
SULIS JANU HARTATI Pertemuan 8 Format Proposal 21/09/2018 SULIS JANU HARTATI
Anggota Dwita Eprila ( ) Mayang Hermeiliza Eka Putri ( ) Nadiah Amelia ( ) Rafif Abdusalam ( ) Shofyan.
DATA PREPARATION Kompetensi
Sistem Penjadwalan Kuliah Pada Program Studi Sistem Informasi UNIKOM
Oleh: Selvia Lorena Br Ginting
Decision Tree Pertemuan : 13.
KLASIFIKASI.
Universitas Gunadarma
Hari, Tanggal Judul Tugas Akhir FONT 36 Jenis Ujian Nama Mahasiswa NIM.
Data Mining Classification.
APLIKASI Shintya Dewi Permanik ( )
“DASAR-DASAR PEMBUATAN PROGRAM DENGAN MENGGUNAKAN Uton Sultoni
for further detail, please visit
APLIKASI PENYEWAAN MOBIL MENGGUNAKAN MICROSOFT Nurlaela,
Aplikasi Pembelajaran Matematika Tingkat SMU Menggunakan Java Dengan Larasati Purwani Rahayu, for further detail, please visit
Basic 6.0 Aplikasi Pendataan Alumni MA Darussalam Bogor menggunakan Microsoft Visual for further detail, please visit
Transcript presentasi:

Perancangan Sistem Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Data Mining Berbasis Algoritma ID3 (Studi Kasus:Jurusan Teknik Komputer –Unikom) Oleh: Emi Latifah 10207094 Pembimbing I : Selvia Lorena Br Ginting, M.T Pembimbing II : Wendi Zarman, Msi

Pendahuluan Latar Belakang Banyaknya tumbukan data di Jurusan Teknik Komputer. Banyaknya mahasiswa yang menempuh masa studi lebih dari lima tahun. Kebutuhan akan adanya suatu sistem yang mampu memprediksi masa studi seorang mahasiswa. Jumlah penerimaan sering kali tidak sesuai dengan jumlah kelulusan sehingga muncul penggelembungan jumlah mahasiswa di jurusan teknik komputer UNIKOM Tingginya tingkat dropout (DO) di program studi teknik komputer UNIKOM menyebabkan munculnya kebutuhan akan aplikasi datamining yang mampu memperkirakan tingkat kelulusan siswa

Pendahuluan Tujuan Mengimplementasikan serta menganalisis penerapan algoritma ID3 dalam melakukan Prediksi Masa Studi Mahasiswa. Membangun perangkat lunak untuk memprediksi masa studi mahasiswa berdasarkan data nilai akademik yang pernah diambil.

Pendahuluan Batasan Masalah Data yang digunakan dalam studi kasus menggunakan data yang lengkap. Menggunakan bahasa pemrograman visual basic 6.0 Data matakuliah yang digunakan dari semester 1-2 untuk jenjang S1. Mata kuliah yang digunakan oleh sistem meliputi fisika1, fisika2, kalkulus1, kalkulus2, algoritma pemrograman1 , dan Pengantar Sistem Komputer. Menggunakan Microsoft Office Access 2007 sebagai pembuatan database.

Landasan teori Data Mining Klasifikasi Decision Tree: strutur flowchart yang menyerupai tree, dimana setiap simpul internal menandakan suatu tes atribut, dan setiap cabang merepresentasikan suatu kelas. ID3 ( Iterative Dichotomicer 3): algoritma yang digunakan untuk menghasilkan pohon keputusan yang mengklasifikasikan suatu objek. Pencarian secara greedy.

Perancangan Perancangan sistem ini terdiri dari dua buah data: Data Training (data latih) Data Testing (data uji) Dua kategori Atribut tujuan: Masa studi <= 5 tahun Masa studi > 5 tahun

Perancangan Contoh Kasus

Gambar 3 Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node Ke-1 Perancangan Algoritma ID3 (Pencariaan Entropy dan Gain) Jika atribut kosong, berhenti dalam dengan satu pohon dengan satu simpul akar dengan label sesuai nilai yang terbanyak yang ada pada label training untuk yang lain, Mulai A <- atribut yang mengklasifikasikan sample dengan hasil terbaik (berdasarkan information gain), Atribut keputusan untuk simpul akar A, Untuk setiap nilai, vi , yang mungkin untuk A, Tambahkan cabang dibawah akar yang berhubungan dengan A = vi, Tentukan sampel Svi sebagai subset dari sampel yang mempunyai nilai vi untuk atribut A, Jika sampel Svi kosong, dibawah cabang tambahkan simpul daun dengan label = nilai yang terbanyak yang ada pada label training, yang lain tambah cabang baru dibawah cabang yang sekarang ID3 (sampel training, label training, atribut-[A]) Berhenti Gambar 3 Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node Ke-1

Gambar 4 Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node Ke-2 Algoritma ID3 (pencariaan Entropy dan Gain) Gambar 4 Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node Ke-2

Perancangan Sistem-Flowchart Secara Umum

Perancangan Sistem-Flowchart ID3

Analisis Persentase Kecocokan dengan Variasi 4Atribut Algoritma ID3 bersifat greedy, sehingga setiap data yang dimasukkan akan diproses oleh algoritma ID3, padahal tidak semua data memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pembangunan pohon, sehingga ada kalanya penggunaan data yang terlalu beragam akan membingungkan sistem sehingga akurasi dapat berkurang

Analisis Persentase Kecocokan dengan Variasi 5Atribut

Kesimpulan Sistem aplikasi ini menerapkan metode decision tree dan algoritma ID3 yang bertujuan untuk memprediksi masa studi mahasiswa di jurusan teknik komputer. Pada jumlah data training yang berjumlah 112 tingkat persentase paling tinggi sebesar 65,71% dengan menggunakan atribut yang sama. Pada pengujian ke-2 dengan 5 atribut (fisika1,kalkulus1, pengantar sistem komputer, fisika2, kalkulus2) dan 5 atribut lain (fisika1, kalkulus1, fisika2, kalkulus2, dan algo1), menghasilkan persentase yang sama sebesar 62,86% yang merupakan persentase paling tinggi. hal ini terlihat pada gambar 2. Hasil pengujian untuk 1 database dengan jumlah data training 70 menggunakan 4 atribut lebih besar tingkat persentasenya dibandingkan dengan jumlah training yang menggunakan 112 data. Hal ini terlihat pada gambar diatas. Fisika1, fisika2, kalkulus2, dan algo1 merupakan 4 atribut yang mendapatkan nilai persentasenya paling tinggi sebesar 71,43%. Tingkat persentase (kecocokan) dipengaruhi dengan banyaknya jumlah data training yang digunakan.

Saran Dapat dibuat teknik prediksi masa studi mahasiswa dengan algoritma lain, yang mampu memprediksi hingga perkiraan masa studi yang lebih detail.

Terima Kasih