IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI MAHASISWA AKTIF DAN NON AKTIF DENGAN ALGORITMA (Decision tree) C 4.5 STUDI KASUS :

IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI MAHASISWA AKTIF DAN NON AKTIF DENGAN ALGORITMA (Decision tree) C 4.5 STUDI KASUS : UNIVERSITAS SATYA NEGARA INDONESIA IRMA AFLIANI Primary Author mixed material bibliography JAKARTA USNI 2016 id Indonesia Mahasiswa tidak aktif adalah mahasiswa yang berhenti studi dan tidak melakukan registrasi administratif. Mahasiswa yang memiliki status tidak aktif memiliki kecenderungan untuk keluar. Tingginya persentase mahasiswa dengan status tidak aktif mempengaruhi nilai akreditasi universitas. Perlu diketahui faktor-faktor penyebab mahasiswa memiliki status tidak aktif. Teknik klasifikasi data mining dapat digunakan untuk prediksi mahasiswa tidak aktif. Data yang digunakan sebanyak 20 mahasiswa program studi Teknik Informatika di Universitas Stya Negara Indonesia. Hasil dari proses klasifikasi dievaluasi dengan menggunakan Algoritma decision tree, C4.5. IRMA AFLIANI ALGORITMA DECISION TREE NONE Institutional Repository USNI Universitas Satya Negara Indonesia TI 2016 08160263 Perpustakaan USNI Kampus A TI 2016 IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PREDIKSI MAHASISWA AKTIF DAN NON AKTIF DENGAN ALGORITMA (Decision tree) C 4.5 STUDI KASUS : UNIVERSITAS SATYA NEGARA INDONESIA 594 2019-03-28 13:43:04 2019-03-28 13:43:32 machine generated