ANALISIS KELULUSAN MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA TEPAT WAKTU MENGGUNAKAN ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) (Studi Kasus: Universitas Satya Wiyata Mandala Nabire)

Rahanra, Musa Henri Janto (2022) ANALISIS KELULUSAN MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA TEPAT WAKTU MENGGUNAKAN ALGORITMA ARTIFICIAL NEURAL NETWORK (ANN) (Studi Kasus: Universitas Satya Wiyata Mandala Nabire). S2 - Magister thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.

Text (THESIS) 20.77.1282 Musa Henri Janto Rahanra.pdf Download (3MB)

Abstract

Lulus tepat waktu adalah keinginan seluruh mahasiswa, tidak hanya itu lulus tepat waktu adalah keuntungan bagi kedua belah pihak, yaitu mahasiswa dan instansi pendidikan.. Dalam mengukur status kelulusan dapat diperoleh dari indek prestasi mahasiswa setiap semester. Data mining adalah proses yang menggunakan teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan dan machine learning untuk mengekstrasksi dan mengidentifikasi informasi dan yang bermanfaat dan pengetahuan yang terakit dari berbagai database. Metode penelitian ini terdiri dari beberapa tahap termasuk pengumpulan data, prosesing data data,pembagian data, analisis data dan proses menggunakan Algoritma Artificial Neural Network dan evaluasi. Berdasarkan hasil pelatihan dan pengujian dengan algoritma Artificial Neural Network menggunakan tools python dapat memprediksi jumlah kelulusan mahasiswa universitas Satya wiyta mandala pada program Studi Teknik Informatika. Pemberian nilai acak pada node dan jumlah epoch dapat memberikan hasil yang beragam dimana skenario satu menghasilkan akurasi traing 75% dan testing 54%, skenario dua menhasilkan akurasi traing 93% dan testing 86%, skenario satau menhasilkan akurasi traing 86% dan testing 70%, skenario satau menhasilkan akurasi traing 92% dan testing 86%, dan skenario lima memiliki kemiripan dengan skenario 4 yaitu akurasi traing 92% dan testing 86%.

Actions (login required)

View Item