1. Home
  2. Pendidikan

Perumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Hipotesa

I.2 Perumusan Masalah

Dalam perumusan masalah ini mahasiswa yang berpotensi drop out merupakan salah satu informasi yang sangat penting bagi manajemen di Politeknik Negeri Medan dalam meminimalisasikan angka drop out mahasiswa sehingga diperlukan suatu cara atau metode yang dapat memprediksi mahasiswa yang cendrung drop out secara akurat. Permasalahan dalam penelitian ini secara detail dirumuskan sbb : 1. Bagaimana membuat sebuah model untuk memprediksi mahasiswa yang cendrung atau berpotensi drop out khususnya Teknik Mesin Prodi Teknik mesin dan Teknik Konversi Energi 2. Bagaimana mengaplikasikan SSVM SmoothSupport Vektor Machine untuk memprediksi mahasiswa yang berpotensidrop out di politeknik Negeri Medan.

I.3 Batasan Masalah

Dalam penelitian ini penulis melakukan beberapa batasan permasalahan, mengingat waktu dalam penelitian sangat singkat. Maka disini penulis membatasi antara lain : 1. Penulis hanya memprediksi mahasiswa yang berpotensi drop out apa bila mahasiswa tersebut melanggar beberapa peraturan yang telah ditetapkan oleh Politeknik Negeri Medan, khususnya Teknik Mesin prodi Teknik Mesin dan Teknik Konversi Enegi. 2. Dalam penelitian ini penulis hanya menggunakan teknik data maining dengan metode SSVM SmoothSupport Vektor Machine.

I.4 Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai oleh penulis adalah menghasilakan prediksi potensial terhadap mahasiswa yang cendrung drop out dan agar mahasiswa mampu metaati peraturan yang ada dengan menggunakan Teknik Data Mining. Universitas Sumatera Utara

I.5 Manfaat Penelitian

1. Dengan adanya informasi penting yang diterima oleh setiap mahasiswa baru, maka mahasiswa mampu mentaati peraturan-peraturan yang ada selama menjalankan perkulihan dipoliteknik negeri medan. 2. Membuat sistem prediksi terhadap mahasiswa yang bersifat potensial Droup Out yang ada pada Politeknik Negeri Medan.

I.6 Hipotesa

Variabel yang diusulkan adalah memiliki hubungan antara mahasiswa dan jurusan dalam menyampaikan informasi penting yang harus diterima mahasiswa baru pada saat penerimaan mahasiswa baru dimulai Universitas Sumatera Utara

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Dokumen yang terkait

Pemodelan Aturan Dalam Memprediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Politeknik Negeri Medan Dengan Kernel K-Means Clustering

3 77 75

Penggunaan Metode Support Vector Machine (SVM) Untuk Mengklasifikasi dan Memprediksi Angkutan Udara dan Jenis Penerbangan Domestik dan Internasional di Banda Aceh

16 118 58

Implementasi Metode Support Vector Machine Dalam Memprediksi Kemenangan Atlet

5 29 46

PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI

0 1 7

Penerapan Teknik Data Mining dengan Metode Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Siswa yang Berpeluang Drop Out (Studi Kasudi SMKN 1 Sutera)

0 0 10

Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Mahasiswa Drop Out Menggunakan Support Vector Machine

0 0 36

Penerapan Teknik Data Mining dengan Metode Support Vector Machine (SVM) untuk Memprediksi Siswa yang Berpeluang Drop Out (Studi Kasus di SMKN 1 Sutera)

0 0 9

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MEMPREDIKSI KONSUMSI ENERGI PADA BANGUNAN

0 0 8

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA PADA METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MEMPREDIKSI KONSUMSI ENERGI PADA BANGUNAN

0 1 8

PREDIKSI MAHASISWA DROP OUT MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE

0 0 12