Implementasi Data Warehouse Dan Data Mining Untuk Pengembangan Sistem Rekomendasi Pemilihan SMA

• Main Authors: Nugroho, Yusuf Sulistyo, Salma, Triana Dewi, Rokhanuddin, Sigid
• Format: UMS Journal (OJS)
• Language: ind
• Published: Department of Informatics, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Indonesia 2016
• Subjects: data mining; data warehouse; naive bayes; sistem rekomendasi; snowflake
• Online Access: https://journals.ums.ac.id/index.php/khif/article/view/2333
• Summary: Jumlah penyelenggara pendidikan di Sragen telah mengalami peningkatan dalam kurun beberapa tahun terakhir. Hal ini juga salah satu akibat dari semakin banyaknya jumlah siswa di wilayah tersebut. Namun dengan adanya peningkatan jumlah ini ternyata tidak diimbangi dengan pengelolaan data sekolah yang baik misalnya menggunakan teknologi informasi. Tidak adanya pusat data yang terintegrasi secara baik dapat menyebabkan pihak sekolah bahkan masyarakat sulit untuk mendapatkan informasi yang valid sehingga banyak calon siswa yang mengalami kesulitan untuk menentukan sekolah menengah tingkat atas yang akan dituju. Berdasarkan hal tersebut, sebuah data warehouse diperlukan sebagai pengelola data sekolah-sekolah secara terintegrasi dengan baik di Sragen dan dikembangkan sistem rekomendasi dengan menerapkan teknik data mining. Dengan demikian, data-data sekolah dapat digali untuk menghasilkan suatu informasi strategis yang dapat dimanfaatkan sebagai rekomendasi bagi calon siswa sekolah menengah atas untuk menentukan pilihan sekolah yang dituju.Suatu diagram snowflake dirancang sebagai langkah awal dalam pengembangan data warehouse. Sementara itu, sistem rekomendasi dibangun menggunakan metode naïve bayes dengan cara menghitung probabilitas masing-masing kriteria yang diajukan dalam perhitungan. Adapun kriteria yang digunakan yaitu biaya sekolah, jarak sekolah, nilai akreditasi, tingkat kelulusan, dan nilai rerata ujian akhir nasional.Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebuah data warehouse telah berhasil dibangun sebagai pengelola data sekolah di Sragen yang terintegrasi dan terhubung dengan sistem rekomendasi untuk membantu calon siswa memilih sekolah yang sesuai berdasarkan kriteria-kriteria yang diajukan. Rekomendasi yang dihasilkan oleh sistem berdasarkan nilai confidence tertinggi dari setiap variabel masing-masing sekolah, prioritas variabel, serta urutan peringkat sekolah.