Model Profil Mahasiswa yang Potensial Drop Out Menggunakan Teknik Kernel K-Mean Clustering dan Decision Tree

Abstract

This thesis presents a model profile of potential students who drop out. The model was compiled using kernel k-means clustering and Decision Tree. This is motivated by the existence of unequal causes students who drop out in the program D3 Technical Information Faculty USU Medan. Therefore need a model profile of students who drop out the possibility of a student. For example take the case of student data D3 Technical Information Faculty USU Medan to force 2009/2010 and 2010/2011. The data obtained were grouped to obtain advance information of students overall condition. Based on the analysis of models obtained are found students who drop out due to potential because there is no interest in learning of students, lack of parental support factor, a lack of confidence is also a lack of time behavior and student learning. Keywords : K-mean clustering, Decision tree, Drop Out, Algoritma C-45, Indeks Prestasi

Tesis ini merepresentasikan suatu model profil mahasiswa yang potensial drop out. Model ini disusun dengan menggunakan kernel k-mean clustering dan Decision Tree. Ini dimotivasi oleh adanya ketidakseragaman penyebab mahasiswa yang drop out dalam program D3 Tehnik Informatika FMIPA USU Medan. Oleh karena itu perlu sebuah model profil mahasiswa yang kemungkinan drop out seorang mahasiswa. Sebagai contoh kasus diambil data mahasiswa D3 Tehnik Informatika FMIPA USU Medan untuk angkatan 2009/2010 dan 2010/2011. Data yang diperoleh terlebih dahulu dikelompokkan untuk mendapatkan informasi kondisi mahasiswa secara keseluruhan. Berdasarkan analisa model yang diperoleh ditemukan Mahasiswa yang potensial drop out disebabkan oleh karena tidak ada lagi minat belajar mahasiswa, kurangnya faktor dukungan orang tua, kurangnya kepercayaan diri juga kurangnya prilaku dan waktu belajar mahasiswa. Kata Kunci : K-mean clustering, Decision tree, Drop Out, Algoritma C-45, Indeks Prestasi