APLIKASI REKOMENDASI PEMINATAN PADA PROGRAM STRATA-1 TEKNIK INFORMATIKA DI STMIK MIKROSKIL BERBASIS MOBILE DAN WEB

Peminatan merupakan proses pembelajaran yang dikelompokkan berdasarkan kemampuan dan minat mahasiswa. Adapun peminatan jurusan program studi teknik informatika STMIK Mikroskil adalah peminatan mobile and web dan scientific computing. Pada semester 4 mahasiswa teknik informatika wajib memilih peminatan jurusan. Pada masa pemilihan, tidak sedikit mahasiswa yang bimbang memilih peminatan dan merasa salah peminatan ketika sudah menjalaninya. Untuk mengatasi masalah tersebut, dikembangkan aplikasi rekomendasi peminatan menggunakan algoritma C5.0 dan EBP. Algoritma C5.0 ini melakukan klasifikasi terhadap data mahasiswa seperti minat, pernah mempelajari algoritma atau pemrograman, nilai mahasiswa, dan lainnya untuk membangun decision tree. Data mahasiswa dibagi menjadi data training dan data testing dengan rasio 80:20. Hasil dari aplikasi yang telah dibangun, akan diuji terhadap 2 bagian, yaitu pengujian perangkat lunak menggunakan metode Black Box Testing dan pegujian keakuratan dengan Confusion Matrix. Persentase yang diperoleh menggunakan metode confusion matrix menggunakan 20 data testing didapatkan nilai accuracy mengalami peningkatan setelah pruning sebesar 5% selain itu nilai recall dan precision juga meningkat. Setelah pruning didapatkan nilai accuracy 80% yang merupakan persentase prediksi keseluruhan data, nilai precision MW 83,33% dan precision SC 75,00% merupakan nilai prediksi positif dan nilai recall MW 83,33% dan nilai recall SC 75,00% merupakan rasio yang relevan dari hasil klasifikasi yang benar.