Desain Model Data Mining pada Model SECI untuk Pemetaan dan Ekstraksi Pengetahuan Kompetensi Lulusan

Abstract

Manajemen pengetahuan menggunakan Model SECI membantu dalam transfer pengetahuan tacit dan eksplisit. Keterbatasan kemampuan sumber daya manusia dalam transfer pengetauan membutuhkan alat bantu dalam prosesnya. Ekstraksi pengetahuan dapat dilakukan dengan implementasi data mining. Hasil keluaran data mining yang besar akan dimanfaatkan oleh dunia pendidikan untuk tujuan strategis, misalnya evaluasi penyusunan profil lulusan dari hasil analisis kompetensi lulusan. Kurikulum Program Studi disusun berdasarkan profil Lulusan dan Program Studi membutuhkan pemetaan kebutuhan dari data alumni dalam menyusun kurikulum, sementara alumni membutuhkan mata kuliah yang mendukung setelah selesai kuliah. Manajemen Pengetahuan menampung pengetahuan dari lulusannya, sementara Data mining digunakan sebagai alat dalam mengolah data. Transfer pengetahuan dan pengolahan data kompetensi lulusan, dan memungkinkan munculnya pengetahuan baru bagi perguruan tinggi yang bisa dimanfaatkan dalam proses penyusunan kurikulum berikutnya. Model yang digunakan adalah SECI dikombinasikan dengan algoritma klasifikasi dan clustering. Model SECI yang sudah dipetakan alat bantu teknologinya pada setiap prosesnya, dibuat lebih jelas dan spesifik pengelompokkannya dengan implementasi Data Mining pada setiap kuadran Model SECI. Desain model SECI yang dikombinasikan dengan teknologi Data Mining akan memperbaiki kekurangan yang terdapat pada model sebelumnya.

Classification and Regression Trees (CART) Algorithm for Employee Selection

“…So it is more effective to determine solutions to reduce unemployment. While the research [13], has a background problem about the possibility of private university students who do not continue their studies due to being accepted at state universities or other reasons. By using the CART algorithm, this research is able to classify new students who will continue their studies or not.…”

“…Larose argues that, data mining is a computational process in artificial intelligence to find patterns, relationships and trends from a set of similar large data. Data mining is about extracting related patterns from a set of data to create a data forecasting model [1], [11], [13], [14]. Kusnawi argues that data mining is a combination of technology that uses traditional analytical methods and sophisticated algorithms to process large amounts of data.…”