Rahayu, Rinka Pranita (2019) Penerapan algoritma CART (Classification and Regression Tree) untuk memprediksi peserta student exhange UIN Sunan Gunung Djati Bandung. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.
|
Text (COVER)
1_cover.pdf Download (189kB) | Preview |
|
|
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf Download (132kB) | Preview |
|
|
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf Download (126kB) | Preview |
|
|
Text (BAB I)
4_bab1.pdf Download (437kB) | Preview |
|
Text (BAB II)
5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (624kB) | Request a copy |
||
Text (BAB III)
6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (523kB) | Request a copy |
||
Text (BAB IV)
7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (673kB) | Request a copy |
||
Text (BAB V)
8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (187kB) | Request a copy |
||
Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (339kB) | Request a copy |
Abstract
Student Exchange adalah program pertukaran pelajar yang biasanya diadakan oleh dua atau lebih Universitas yang telah melakukan kesepakatan kerjasama dalam bidang pendidikan dan kebudayaan, dimana mahasiswa yang mendapatkan kesempatan untuk menjadi peserta student exchange dapat bertukar informasi, ilmu dan budaya yang telah dipelajari dengan peserta student exchange dari universitas yang dituju dari negara lain. Akan tetapi dalam pelaksanaan pemilihan student exchange masih banyak faktor-faktor yang tidak sesuai dengan prosedur yang telah ditetapkan oleh pihak penyelenggara karena sistem yang ada masih berjalan manual dan beresiko terjadinya human error, maka dari itu dibutuhkan sistem otomatis yang dapat menyelesaikan masalah ini. Sistem prediksi peserta student exchnage akan mengatasi masalah ini menggunakan algoritma CART dengan cara mengklasifikasikan dan memprediksi peserta mana saja yang memiliki potensi akademik maupun keuangan. Berdasarkan pengujian terhadap data peserta student exchange dari Lembaga Kerjasama FISIP UIN Sunan Gunung Djati Bandung dan Organisasi GPA nilai akurasi yang didapat dari tiap metode yaitu sebesar 90% dengan pembagian dataset 70% data training dan 30% data testing. Dalam penelitian ini diharapkan sistem dapat membantu penyelenggara untuk memprediksi peserta yang dinilai pas untuk menjadi kandidat terpilih sesuai dengan yang diharapkan oleh penyelenggara.
Item Type: | Thesis (Diploma) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Universitas; Student Exchange; Prediksi; CART (Classifikation And Regression Tree) Sistem Prediksi; |
Subjects: | Data Processing, Computer Science |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika |
Depositing User: | Rinka Pranita Rahayu |
Date Deposited: | 14 Jan 2020 06:54 |
Last Modified: | 14 Jan 2020 06:54 |
URI: | https://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/28757 |
Actions (login required)
View Item |