Implementasi Algoritma Ct-Pro Untuk Menemukan Pola Pada Data Siswa Sma/Ma (Studi Kasus : Madrasah Aliyah Negeri (Man) Karanganom Klaten)

Penulis Utama : Rohmania Putri Nurlaili
NIM / NIP : M0510037
× Data yang dimiliki oleh setiap sekolah tentu terus bertambah setiap tahunnya seiring dengan pertambahan siswa. Data-data tersebut berupa data pribadi siswa yang meliputi jenis kelamin, nilai UN SMP atau setingkat, jarak rumah, penghasilan orang tua, pekerjaan orang tua siswa dan nilai SMA/MA. Ternyata dari data berlimpah tersebut dapat dimanfaatkan untuk dilihat keterkaitannya pada masing-masing data sehingga dapat dimanfaatkan oleh suatu sekolah dalam pengambilan keputusan salah satunya dalam meningkatkan nilai ujian nasional. Untuk melihat keterkaitan tersebut salah satunya digunakan teknik data mining dengan metode asosiasi. Dalam penelitian ini mencari keterkaitan antara data pribadi dengan nilai UN SMA dengan studi kasus di MAN Karanganom Klaten dengan menggunakan algoritma CT-PRO dan nilai minimum support yang digunakan 3% serta nilai minimum confidence 50%. Dari hasil penelitian ini diperoleh beberapa kesimpulan pertama bahwa nilai ujian nasional SMP yang bagus belum tentu memberikan nilai yang bagus pula untuk nilai ujian nasional SMA. Kedua, siswa berjenis kelamin perempuan memberikan peluang dibeberapa nilai, namun peluang yang paling besar pada nilai kurang dari 5,00 dan peluang paling kecil pada nilai antara 7,00 sampai dengan 8,00. Ketiga, siswa-siswi yang jarak rumahnya sedang (7 - 15 KM), berpeluang memberikan nilai ujian nasional SMA yang bagus (8,00 - 9,00) dan kurang bagus (5,00 - 6,00).
×
Penulis Utama : Rohmania Putri Nurlaili
Penulis Tambahan : -
NIM / NIP : M0510037
Tahun : 2014
Judul : Implementasi Algoritma Ct-Pro Untuk Menemukan Pola Pada Data Siswa Sma/Ma (Studi Kasus : Madrasah Aliyah Negeri (Man) Karanganom Klaten)
Edisi :
Imprint : Surakarta - F,MIPA - 2014
Program Studi : S-1 Informatika
Kolasi :
Sumber : UNS-F.MIPA Jur. Informatika-M.0510037-2014
Kata Kunci :
Jenis Dokumen : Skripsi
ISSN :
ISBN :
Link DOI / Jurnal : -
Status : Public
Pembimbing : 1. Sari Widya Sihwi
2. Meiyanto Eko
Penguji :
Catatan Umum :
Fakultas : Fak. MIPA
×
File : Harus menjadi member dan login terlebih dahulu untuk bisa download.