APLIKASI ALGORITMA FUZZY LATTICE REASONING(FLR) UNTUK ESTIMASI LAMA MASA STUDI MAHASISWA; APPLICATION OF FUZZY LATTICE REASONING(FLR) FOR ESTIMATING THE LENGTH OF STUDY OF A UNIVERSITY STUDENT

DIMAS YOGATAMA, Edi Winarko

2011 | Skripsi | PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER

Riset-riset tentang data mining berkembang dan menyentuh berbagai bidang. Salah satunya adalah bidang pendidikan. Topik data mining tentang pendidikan dikenal dengan istilah Educational Data Mining (EDM). Salah satu topik riset EDM adalah estimasi lama studi mahasiswa pada suatu perguruan tinggi. Dengan memiliki model yang dapat mengestimasi lama masa studi mahasiswa, suatu perguruan tinggi dapat mengarahkan kebijakan-kebijakannya untuk membantu mahasiswanya agar dapat menyelesaikan studi sesuai dengan masanya, dan dapat memberikan upaya preventif apabila seorang mahasiswa terdeteksi memiliki hambatan dalam studinya. Dalam skripsi ini dibahas mengenai estimasi lama masa studi mahasiswa menggunakan Algoritma FLR dengan mengimplementasikan dua jenis valuation function yaitu Linear Valuation Function dan Sigmoid Valuation Function berdasarkan data akademik mahasiswa. FLR dipilih karena mempunyai eksekusi yang lebih cepat karena merupakan single pass algorithm dan memiliki readability yang cukup baik karena model berbentuk aturan implikasi. Penelitian dilakukan menggunakan teknik validasi Split Validation dan k-fold Cross Validation terhadap model-model berbasis FLR yang dibangun dengan membandingkan kestabilan model, kompleksitas model, dan rata-rata tingkat akurasi sebagai parameter pemilihan model terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik didapatkan pada model yang mengimplementasikan Sigmoid Valuation Function dengan parameter ? = 0.75, ?= 5 dan ?= 0.0000001. Model tersebut memiliki rata-rata tingkat akurasi 81.57% dan terdiri atas 56 rule.

Kata Kunci : data mining, FLR, estimasi, masa studi