ATURAN ASOSIASI VARIAN BAKAT KECERDASAN TERHADAP PRESTASI AKADEMIK MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
Abstract
Terdapat delapan bakat kecerdasan mahasiswa masing-masing adalah linguistik, logis-matematik, musikal, interpersonal, intrapersonal, kinestetik tubuh, visual-spasial dan naturalis. Pada dasarnya besaran bakatan kecerdasan yang proporsional akan berpengaruh pada kesuksesasan seseoarang. Salah satu ukuran keberhasilan adalah perolehen prestasi akademik. Mengukur perolehan bakat kecerdasan dan menganalisisnya pengaruhnya terhadap prestasi akademik dilkaukan dalam penelitian ini. Secara kuantitatif besaran pengaruh kombinasi delapan bakat kecerdasan mahasiswa terhadap prestasi akademik dilakukan dalam penelitian ini menggunakan algoritma apriori. Dipilih kombinasi-kombinasi yang relevan
kemudian dilakukan penghitungan frekuensi, nilai support dan konfidens. Dimodelkan dan dimplementasikan basis data relasional sebagai representasi sistem kemudian di buatkan antar muka untuk basis data tersebut. Diperoleh kombinasi-kombinasi item set bakat kecerdasan dan prestasi akademik yang relevan dengan nilai kebenaran yang paling menjanjikan kemungkinan nilai kebenaran pengaruhnya mealui nilai support dan konfidens. Kombinasi tiga item set visual spasial, kinestetik tubuh terhadap
prestasi akademik dengan perolehen Sangat Memuaskan Kombinasi empat item set Intrapersonal, linguistik, kinestetik tubuh, visual spasial terhadap prestasi akademik Sangant Memuaskan Kombinasi lima item set Intrapersonal, Kinestetik-Tubuh, Visual-spasial, Naturalis terhadap prestasi akademik Sangat
Memuaskan
Full Text:
PDF (Bahasa Indonesia)References
Al-Shargabi, A.A, Nusari, A.N.,2010, Discovering Vital Patterns From UST Students Data by Applying Data Mining Techniques, IEEE journal 2010, Page(s): 547 – 551
Parack, S., Zahid, Z., Merchant, F., 2007, Application of Data Mining in Educational Databases for Predicting Academic Trends and Patterns, IEEE journal 12 , Page(s): 1 – 4
Qingxian, P., Linjie, Q., Lanpang, L., 2009, Data Mining and Application of Teaching Evaluation Based on Association Rules, IEEE jounal 2009 , Page(s): 1404 – 1407
Rose, C., Nicholl, M.J.,2002, Cara Belajar Cepat Abad XXI: diterjemahkan oleh Dedy Ahimsa, Nuansa,
jakarta.
Vercellis, C., (2009), Business intelligence: data mining and optimization for decision making, A John
Wiley and Sons, Ltd., Publication
Wang, J., Lu, Z., Wu, W., Li, Y., 2012, The Application of Data Mining Technology Based on
Teaching Information, IEEE journal 2012, pages (s):652-657
Refbacks
- There are currently no refbacks.