ABSTRAK
IMPLEMENTASI ALGORITMA CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES) UNTUK PREDIKSI PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA (STUDI KASUS : PRODI ILMU KOMPUTER FMIPA UNLAM) (Oleh : Noor Maulida Sari; Pembimbing : Fatma Indriani, S.T, M.IT dan Muliadi, S.Kom, M.Cs; 2018; 70 halaman)
Perguruan tinggi sebagai institusi pendidikan telah memiliki data akademik dan administrasi dalam jumlah yang sangat besar, namun hanya sebagian kecil data tersebut dimanfaatkan (khususnya dalam penyusunan evaluasi diri). Data akademik mahasiswa merupakan data yang dihimpun dari hasil kegiatan proses belajar mengajar selama mengikuti studi di suatu perguruan tinggi. Predikat kelulusan mahasiswa dapat memberikan informasi yang bersifat strategis bagi program studi, juga dapat meningkakan upaya untuk mendorong meningkatkan IPK mahasiswa, dan dapat meningkatkan nilai akreditasi bagi program studi. Penelitian ini memprediksi predikat kelulusan mahasiswa yang dilakukan dengan menerapkan algoritma CART (Classification and Regression Tree) berdasarkan atribut nilai IP semester satu sampai dengan semester empat, nilai IPK, dan masa studi. Hasil dari kinerja klasifikasi setelah dilakukan pengujian terhadap data testing menggunakan algoritma CART (Classification and Regression Tree) pada Microsoft excel didapatkan nilai akurasi sebesar 80% dan pengujian menggunakan aplikasi WEKA, didapatkan nilai akurasi sebesar 80%.
Kata kunci : Data Mining, Klasifikasi, CART, WEKA, Mahasiswa