 BAB5
SIM'PULAN DAN SARAN
5.1
Simplililn
Se!e!ah melolrukan :malisis dan
pelt'l!I1Cm1gafi aptilrnsi Data
Mmmg
1mmk bagilm
pcmasaran
Universitas
Billa
NUs
maka
dapat
ditarik
kesimpulan
sebagai
berikut:
L
Data
M.intng
mampu memmipilklm peningkatan
-.penurumm jumlah
m.aha."-iS\ -a
yang
dinmjukkan dengan krefisien
koreia<rinya.
2. Data lviining
:m.ampu
memprediksi
jumlah mabasiswa tmtuk tahun
berilmtnya.
3. Data Mining
mampu
mengekstraksi
dan mengeksp!ornsi data dan
menghasilkan
predictive
model
yang
tingka:t
keal"Umtar.nya
d]presenta"iikan dengan
nHID
probahi1itas.
4_ Keiebilian aplilrnsi
data minf:n
Jrang dib:mtt
yaitu
mcndukung
user
untuk
menam.bah
mining nwdel
ban.L
5.
Kelrumngan "!'lilrnsi data mining yang dibllllt yaitu ka.c-ena
illlmk
telruik
deci.tirm
tree
menggunakan
algOOtma
lwfiaosaft
DecisUm
Tree
mak&
untnk beherape tree hasilnya lrumn.g baik dalam hal pembagian node-nya
|
|
196
|
|
!97
5.2
Saran
Sanm-saran
yang
dapm
dilakuklm unruk
mengembangkan skripsi
ini
:
1. o;..,sardllk:an
agar aplibsi
illi
dikcmbangkm
tidak h:mya
pada
bagian
pemasar.:m,
tetapi
pada
bagian-bagian
lain
Universitas
Bina
Nusantara
seperti akadernis, perpustal<aan, lab,
dll.
2.
Disarnnkan
agar
apiikasi
:ini
dikembangkan
dengan
menggmmkan
berbagai teknik
lain
seperti
neural network dan algoritma genetik.
|