Penerapan data Warehouse dan data mining untuk sistem pendukung keputusan dalam kegiatan akademik di Multi Media Training Center

ROCHADIANI, Theresia Herlina, Ir. Surjono, M.Phil

2007 | Tesis | S2 Teknik Elektro (Magister Teknologi Informasi)

Multi Media Training Center (MMTC), sebagai satu-satunya lembaga pendidikan bidang penyiaran di Indonesia, berupaya meningkatkan prestasi akademik bagi mahasiswa-mahasiswanya. Sebagai salah satu indikator keberhasilan dari upaya itu adalah mahasiswa dapat menyelesaikan studinya tepat waktu dengan nilai akademik yang memuaskan. Dengan adanya data mining, diharapkan membantu dalam memprediksikan apakah mahasiswa tersebut dapat lulus tepat waktu beserta analisis terhadap faktor-faktor yang mempengaruhinya. Penelitian ini bertujuan memanfaatkan data yang tersimpan untuk memprediksikan kelulusan mahasiswa sehingga dapat digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam mengambil kebijakan bagi mahasiswa yang diprediksikan tidak dapat lulus tepat waktu sebagai tindakan preventif terhadap hal tersebut. Sebagai tahap awal jalannya penelitian, perancangan star schema dilakukan untuk membangun data warehouse yang digunakan sebagai sumber data dalam proses mining. Star schema yang telah dirancang perlu diuji sebelum diimplementasikan menjadi data warehouse. Setelah melalui proses pengujian, proses pembangunan data warehouse dilakukan dengan menjalankan proses ETL. Tahap selanjutnya adalah melaksanakan proses mining terhadap data yang tersimpan di dalam data warehouse untuk memprediksikan kelulusan mahasiswa. Microsoft Decision Tree algorithm dan Microsoft Clustering algorithm dipilih sebagai teknik dalam melakukan proses mining dalam penelitian ini. Hasil prediksi berupa state “y” bagi mahasiswa yang diprediksikan lulus tepat waktu dan state “t” bagi mahasiswa yang diprediksikan tidak dapat lulus tepat waktu merupakan hasil yang diperoleh dari penelitian ini. Dengan melihat atribut-atribut yang berpengaruh terhadap hasil prediksi ini, yaitu rata_sks dan IPK, dapat membantu analisis dalam pengambilan keputusan untuk menentukan kebijakan sebagai tindakan preventif bagi mahasiswa yang diprediksikan tidak dapat lulus tepat waktu.

Multi Media Training Center (MMTC), the school of broadcasting in Indonesia, tries to improve academic achievement of its students. One of the indicator of successful improvement is students can accomplish their study well on the scheduled duration. Data mining can be used to mine the academic’s data in order to predict whether students can accomplish their study on the scheduled duration or not, also to discover the factors which influence it. The goal of this research is using data collected and stored in database to predict whether students can accomplish their study on the scheduled duration or not, so it can be used to support the decision making. This decision will act as prevention for students who are predicted could not accomplish their study on the scheduled duration. The first step in this research is to design a star schema to build data warehouse as the data source in mining process. The star schema must be tested before data warehouse implemented. After the testing process, data warehouse is built by doing ETL process. The next step is to run mining process in data warehouse in order to predict whether students can accomplish their study on the scheduled duration or not. Microsoft Decision Tree algorithm and Microsoft Clustering algorithm are used in mining process of this research. Prediction result of this research is “y” state for students who are predicted could accomplish their study on the scheduled duration and “t” state for students who are predicted could not accomplish their study on the scheduled duration. Rata_sks and IPK attributes effecting the prediction result, they can be analyzed to support decision making of rule determination as act of prevention for students who are predicted could not accomplish their study on the scheduled duration

Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan,Data Warehouse dan Data Mining, Data warehouse, Data mining, predict, decision making