PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENGETAHUI KECENDRUNGAN SEORANG MAHASISWA DALAM MENGAMBIL MATA KULIAH PILIHAN DALAM LINGKUP PENDIDIKAN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI

  • Hanifa Dian Permatasari
  • Widodo
  • Bambang Prasetya Adhi
N/ACitations
Citations of this article
14Readers
Mendeley users who have this article in their library.

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk mengetahui kecendrungan seorang mahasiswa dalam mengambil mata kuliah pilihan dalam lingkup Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer menggunakan algoritma apriori. Metode penelitian yang digunakan adalah pengembangan RnD (Research and Development) dengan model perangkat lunak Waterfall. Tahapan penelitian yang dilakukan terdiri dari: (1) Requirement Definition; (2) System and Software Design; (3) Implementation and Unit Testing; (4) Integration and System Testinge. Hasil yang didapatkan akan selalu berbeda dan bergantung kepada input user pada saat pembuatan aturan. Sistem pendukung keputusan ini memproses data transaksi mata kuliah mahasiswa Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer semester 106, dan menghasilkan aturan asosiasi tertinggi untuk {praktek industri, data mining, metode penelitian}→{pengolahan citra} dengan confidence sebesar 96,3%. Sistem memerlukan data dalam jumlah besar dan spesifikasi perangkat seperti prosesor, RAM, dan server xampp agar prediksi aturan asosiasi yang dihasilkan semakin baik.  Berdasarkan uji kelayakan menggunakan black box didapatkan hasil bahwa sistem telah berjalan dengan baik sesuai kebutuhan fungsional.

Cite

CITATION STYLE

APA

Hanifa Dian Permatasari, Widodo, & Bambang Prasetya Adhi. (2020). PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENGETAHUI KECENDRUNGAN SEORANG MAHASISWA DALAM MENGAMBIL MATA KULIAH PILIHAN DALAM LINGKUP PENDIDIKAN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI. PINTER : Jurnal Pendidikan Teknik Informatika Dan Komputer, 4(2), 27–31. https://doi.org/10.21009/pinter.4.2.5

Register to see more suggestions

Mendeley helps you to discover research relevant for your work.

Already have an account?

Save time finding and organizing research with Mendeley

Sign up for free