Parastiwi, Andriani (2010) Pengembangan sistem informasi pendukung pengambilan keputusan menggunakan data historis bidang akademik melalui teknilogi penambangan data (Studi pengembangan di Polinema) / Andriani Parastiwi. Doctoral thesis, Universitas Negeri Malang.
Full text not available from this repository.Abstract
ABSTRAK Parastiwi Andriani. 2009. Pengembangan Sistem Informasi Pendukung Pengambilan Keputusan Menggunakan Data Historis Bidang Akademik Melalui Teknologi Penambangan Data (Studi Pengembangan di Polinema). Disertasi Program Studi Manajemen Pendidikan Program Pascasarjana Universitas Negeri Malang. Pembimbing (I)Prof. H.A. Sonhadji K.H. M.A. Ph.D. (II)Prof. Dr. Salladien (III) Prof. Dr. Willem Mantja M.Pd. Kata kunci pengembangan sistem informasi pendukung pengambilan keputusan data historis penambangan data. Pembangunan pendidikan di Indonesia saat ini lebih diarahkan pada peningkatan mutu agar mampu bersaing secara global. Persaingan global telah menimbulkan kompetisi global. Bila dalam bidang ekonomi kompetisi global ditandai dengan pasar bebas yang akan memberikan kesempatan pada negara manapun untuk memasarkan produknya baik berupa barang dan jasa di negara manapun tanpa adanya batasan maka dunia pendidikan menyikapinya dengan kolaborasi. Hal ini sudah mulai dirasakan akhir-akhir ini dengan semakin aktifnya para agen lembaga pendidikan luar negeri menawarkan kolaborasi program-programnya secara profesional dan proporsional. Masyarakat dapat lebih memilih lembaga pendidikan yang bermutu. Demikian pula lembaga pendidikan dapat lebih membidik calon peserta didik dengan segmen tertentu. Penjaringan calon peserta didik menjadi lebih terfokus. Penjaringan calon siswa terpadu dapat menaikkan kinerja institusi dan meningkatkan kompetitifnes dari institusi. Hal ini juga berlaku untuk pendidikan tinggi. Kunci pokok dari penjaringan calon peserta didik disini adalah mahasiswa karena mahasiswa yang akan menerima layanan dan mahasiswa yang harus bekerja keras untuk sukses belajar dengan nilai akademis yang baik. Oleh karena itu sangatlah perlu diketahui jawaban dari pertanyaan-pertanyaan berikut Siapa mahasiswa yang diterima dan mendaftar ulang selama ini Bagaimana segmentasi mahasiswa selama ini Semua pertanyaan diatas dapat dijawab dengan mencermati data akademik mahasiswa yang ada mulai dari saat institusi didirikan sampai saat ini dimana telah terjadi timbunan data dalam berbagai bentuk data sumber. Dengan menggudangkan data sumber ke dalam Gudang Data maka selanjutnya informasi/pengetahuan dapat digali dengan menggunakan teknologi penambangan data. Penambangan data dapat digunakan untuk menemukan pengetahuan guna melihat pola dan hubungan dalam satu set data mahasiswa yang besar dan kompleks. Dengan penambangan data segmentasi mahasiswa dapat diketahui karakteristik mahasiswa yang diterima dan sukses belajar juga dapat dibuat. Dari jawaban tersebut selanjutnya dapat digunakan untuk merencanakan satu bentuk kebijakan terkait layanan kepada mahasiswa Dalam pengembangan ini dikembangkan satu sistem informasi pendukung pengambilan keputusan bidang akademik melalui teknologi penambangan data dengan menggunakan data historis bidang akademik Polinema tahun 2001 sampai tahun 2004 yang sudah menggunung dan tidak digunakan lagi. Kegiatan yang dilakukan dalam mengembangkan produk penelitian ini diawali dengan studi kebutuhan informasi para pengelola institusi pendidikan yang menggunakan produk sambil mengumpulkan semua data sumber dari berbagai pihak terkait yang ada di organisasi terkait sarana dan prasarana teknologi informasi. Infrastruktur jaringan dan komputer yang dimiliki organisasi juga didokumentasikan untuk menyesuaikan produk dengan lingkungan penerapan nantinya. Hasil studi kebutuhan informasi dan dokumentasi infrastruktur data dan sumberdaya dijadikan landasan pembentukan tim pengembang dan model produk yang dikembangkan. Tim pengembang terdiri dari 4 (empat) unsur organisasi yaitu pimpinan tertinggi institusi pimpinan bagian pengelola infrastruktur komputer dan jaringan wakil ketua jurusan dan sistem analis. Sistem analis sebagai fasilitator menggambarkan pentingnya pengembangan produk dan memfasilitasi diskusi dalam pengembangan produk. Data sumber yang bervariasi bentuk dan tempatnya selanjutnya siap untuk masuk ke tahapan penggudangan data. Gudang Data dikembangkan dengan memodelkan dimensi dengan menggunakan model dimensi snowflake-schema. Data sumber yang sudah dimodelkan kemudian dilakukan proses pembersihan data dan proses pemasukkan data ke gudang data. Model dimensi snowflake-schema digunakan karena memiliki keunggulan dalam kemampuannya menampilkan informasi/pengetahuan dengan teknologi penambangan data menggunakan algoritma pengelompokkan yang sederhana. Informasi/pengetahuan ini merupakan hasil dari produk yang selanjutnya dapat digunakan oleh pimpinan institusi pendidikan tinggi sebagai tambahan landasan dalam pengambilan keputusan. Ketepatan keputusan yang diambil tidak masuk dalam pengembangan ini. Ujicoba produk dimaksudkan untuk mengumpulkan data yang dapat digunakan sebagai dasar untuk menetapkan tingkat keefektifan efisiensi dan daya tarik dari produk yang dihasilkan. Hasil ujicoba menunjukkan bahwa kekuatan produk hasil pengembangan terletak pada kemudahan operasi. Produk memiliki menu pull-down yang jelas pemanfaatannya struktur penampilan tiap layar teratur dan lebih menarik daripada tampilan manual. Hasil laporan analisis sangat bermanfaat mempercepat proses pengambilan keputusan terkait layanan ke mahasiswa dan dosen. Selain itu volume laporan analisis yang disajikan relevan dengan kebutuhan. Keterbatasan produk yang dirasakan oleh para pengguna dalam hal lebih banyak informasi (pengetahuan) yang bisa digali dari sistem. Selain itu semua pengguna merasa bahwa proses-refresh untuk data tahun berikutnya belum dikembangkan dalam produk ini. Dengan dikembangkannya algoritma penambahan data pada gudang data dan penambahan algoritma untuk penggalian informasi/pengetahuan dari gudang data akan menambah manfaat dari produk. ABSTRACT Parastiwi Andriani. 2009. Development in Decision Support System using Historical Academics Data with Data Mining Technology (Development Study in Polinema). Dissertation Educational Management Study Program Graduate School State University of Malang. Advisors (I)Prof. H.A. Sonhadji K.H. M.A. Ph.D. (II)Prof. Dr. Salladien (III) Prof. Dr. Willem Mantja M.Pd. Keywords research and development decision support information system historical academics data data mining. Indonesia s educational development is directed to the enhancement of quality in order to participate in global education. Globalization has lead to the global competitive. In the economics global competitive in the form of open market which give no boundaries for marketing products whwreas education using colaborations in facing globalization. This can be seen several foreign education s institution offer their programs profesionally and proporsionally. Society can choose educational institution which suit their standard. So is the educational institution can choose their prospect s student with excact segmentation in order to be more focus segmented s recruitment. Integrated educational recruitment can increase the institution s competence and increase competitiveness as well. This also important for higher education institution.The key factor in educational recruitment is students because the students will use the services and students will have to work real hard to succeed with good grade. Therefore it s important knowing the answer of these questions who were the students accepted How was the student s segmentation All of the above questions can be answered by insemining student s academics data from the first entrance s students up to now hwereas the data are already a huge amount with a various forms. These source of data can be warehoused in a special form of database call data warehouse. The data warehouse can be digged using data mining technology to get knowledge. Data mining can be used to discover knowledge in viewing patterns and relations of a bunch of students data. Students segmentation using data mining can show the characteristics of the student s admission and student s succeed. From the answers of the above questions the planning on students services can be developed. This research and development is performed on developing a academics decision supprt system using data mining technology using Polinema s historical academics data from the year of 2001 up to the year of 2004 which is not used any longger whereas the data are stored in various forms. The study is started with the information requirement of the institution s managers who will use the product and collecting all data s sources at the same time. The existance of the computer and network s infrastructures were documented in order to accomodate the product in the exixting environment. The result of the information requirement and the documentations of the data s form and resources are the foundation on forming the Development Team and modelling the product. Development Team consist of 4(four) they are the director as a top manager manager of the computer and network infrastuctures head of department as a middle level manager and a system analyst. System analyst as a facilitator draw the importance of product s development and facilitate discussion. The various data s sources forms and places now is ready to the next phase that is data warehousing. Data warehouse was developed with snowflake-schema dimentional model and the data sources were then cleaned and store them in the warehouse database. The snowflake-schema dimentional model provides a structure that is easier to change as requirement is change and also provide a good ability in finding knowledge using simple data mining s classification algorithm. The knowledge as a product of the system is now can be used as an additional facts in planning a new policy for the managers. The correctness of the policy taken is not the subject on this research. Product s testing is used in collecting data on effectiveness efficiency and performance of the product. The testing s results shows that the strength of the product is easiness on operating the product. The product use pulldown menu every menu s layer has a self documented name. The structure of every report has a better arangement than the manual reports. The analitical reports from the product are usefull in enhacing decision making process in the issue of making policy for students and lecturers services. The users eager on getting more knowledge from the product is one obstacle that can be done with more effort on digging more from the warehouse. On the other hand refresh algorithm is not developed yet in this research. Therefore refresh s algorithm and more algoritm on digging more information using data mining algorithm from a warehouse database are recommended in getting more usage of the product.
| Item Type: | Thesis (Doctoral) |
|---|---|
| Subjects: | L Education > L Education (General) |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Pendidikan (FIP) > Departemen Administrasi Pendidikan (AP) > S3 Manajemen Pendidikan |
| Depositing User: | Users 2 not found. |
| Date Deposited: | 15 Mar 2010 04:29 |
| Last Modified: | 09 Sep 2010 03:00 |
| URI: | http://repository.um.ac.id/id/eprint/63812 |
Actions (login required)
 |
View Item |