Implementasi Data
Mining Pada Bidang Pendidikan untuk Memprediksi Hasil Belajar
Dengan perkembangan zaman yang semakin canggih dan teknologi
pengumpulan data yang dapat memudahkan kita untuk mengumpulkan sejumlah data
berukuran besar. Data mining tersebut memiliki fungsi terpenting yaitu untuk
membantu mendapatkan informasi serta meningkatkan pengetahuan bagi penggunanya.
Maka sudah tidak asing lagi dengan kata Data Mining, karena
data mining merupakan campuran metode-metode analisis data maupun algoritma
untuk memproses data yang berukuran besar. Untuk pemilihan metode dan algoritma
bergantung pada tujuan dan proses KDD (Knowledge Data Discovery) secara
keseluruhannya. Data mining tersebut memiliki macam-macam implementasi
(penerapan) dalam kehidupan sehari-hari yaitu pada bidang kesehatan,
pendidikan, dan perdagangan.
Pendidikan merupakan salah satu faktor kesuksesan dalam
hidup. Dengan adanya pendidikan maka seseorang dapat memiliki kecerdasan,
keterampilan, dan kepribadian yang dapat bermanfaat bagi diri sendiri dan
masyarakat. Tetapi ada juga faktor lain yang dapat menghambat pendidikan yaitu
faktor ekonomi orang tua, walaupun rendahnya ekonomi orang tua kita tidak boleh
patah semangat untuk meraih kesuksesan.
Dalam data mining dibidang pendidikan biasanya menggunakan
Decision tree dengan algoritma C.45 merupakan salah satu metode klasifikasi
yang menggunakan representasi struktur pohon (tree) dimana setiap node
merepresentasikan atribut, cabangnya merepresentasikan nilai dari atribut, dan
daun merepresentasikan kelas. Node yang paling atas dari decision tree disebut
sebagai root. Pada decision tree terdapat 3 jenis node, yaitu:
1. Root Node, merupakan node palingatas, pada node ini tidak
ada input dan bisa tidak mempunyai output ataumempunyai output lebih dari satu.
2. Internal Node, merupakan node percabangan, pada node ini
hanya terdapat satu input dan mempunyai output minimal dua.
3. Leaf node atau terminal node,merupakan node akhir, pada
node ini hanya terdapat satu input dan tidak mempunyai output.
Menurut saya data mining dapat mengubah cara kerja suatu sistem/organisasi karena dengan kita dapat memanfaatkan sebuah konsep data mining kita dapat mengetahui secara lebih spesifik apa-apa saja data yang kita butuhkan.
Dsebagai contoh adalah sebuah metode decision tree algoritma
C.45 dimulai dari pembentukan decision
system yang digunakan sebagai data awal yang memiliki nilai atribut (Sekolah,
Jurusan, Peringkat, Ipk). Selanjutnya menghitung nilai entropy dari masing-masing
atribut. Menghitung nilai gain tertinggi yang digunakan menjadi node. Setelah
menghitung kita dapat menentukan keputusan dari hasil proses decission tree
yang dengan menggunakan algoritma if-then dimulai dari akar tertinggi atau akar
terendah. Dimana akan menghasilkan 7 buat pola aturan (rule) yang dapat
memprediksi hasil belajar mahasiswa apakah mahasiswa tersebut sangat baik,
baik, kurang baik.
Sumber :
Sembiring, Muhammad Ardiansyah. 2016. Penerapan Metode Decision Tree Algoritma C45 untuk Memprediksi Hasil Belajar Bahasiswa Berdasarkan Riwayat Akademik. 3(1). 60-65. (is.its.ac.i).
Sembiring, Muhammad Ardiansyah. Sibuea, Mustika Fitri Larasati. Sapta, Andy. 2018. Analisa Kinerja Algoritma C45 Dalam Memprediksi Hasil Belajar. I(1). 73-79. jurnal.goretanpena.com).
Susanto, Heru. dan Sudiyatno. 2014. Data Mining untuk Memprediksi Prestasi Siswa Berdasarkan Sosial, Ekonomi, Motivasi, Kedisiplinan dan Prestasi Masa Lalu. 4(2). 222-231. (journal.uny.ac.id).
Sumber Link :
https://www.kompasiana.com/evidm/5c8fae113ba7f77b601187f2/implementasi-data-mining-pada-bidang-pendidikan-untuk-memprediksi-hasil-belajar