// <![CDATA[MODEL KLASIFIKASI KESIAPAN DOSEN DALAM MENGHADAPI EDUCATION 4.0 DENGAN PENDEKATAN DATA MINING (Studi Kasus FTSP Itenas)]]> 0421067501 - Yoanita Yulianti, ST., S.Psi., MT Dosen Pembimbing 1 0416027602 - Fahmi Arif, S.T., M.T., Ph.D Dosen Pembimbing 2 ADINDA ANINDYA / 132015100 Penulis
Revolusi industri 4.0 dapat mempengaruhi beberapa aspek kehidupan seperti dunia bisnis, tata kelola, masyarakat dan dunia pendidikan sehingga terciptanya istilah education 4.0. Education 4.0 merupakan respon dari adanya revolusi industri 4.0 yang mengintegrasikan antara manusia dengan teknologi yang dapat menghasilkan beberapa kemungkinan baru seperti adanya inovasi pada teknologi. Institusi pendidikan harus dapat bersaing dengan institusi pendidikan lainnya, salah satu upaya yang dapat dilakukan yaitu dosen harus menyesuaikan diri terhadap perkembangan dan kemajuan teknologi dengan mempersiapkan sistem pendidikan ke arah education 4.0. Penelitian bertujuan untuk menghasilkan model klasifikasi mengenai kesiapan dosen dalam menghadapi education 4.0 dengan pendekatan data mining menggunakan algoritma ID3 dan CHAID dengan bantuan software RapidMiner. Kedua algoritma yang digunakan pada penelitian dilakukan proses pembandingan untuk menentukan algoritma yang memberikan nilai terbaik yaitu persentase akurasi yang lebih tinggi. Penelitian ini dilakukan dengan studi kasus di Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan (FTSP) Institut Teknologi Nasional (Itenas) Bandung dan diawali dengan perancangan kuesioner berdasarkan dimensi leapfrog yang terdiri dari 6 dimensi yaitu teknologi, proses pembelajaran, tempat pembelajaran, pengajar, hardware dan software serta sudut pandang dosen terhadap lulusan. Berdasarkan pengolahan data menggunakan algoritma ID3 sebagai algoritma terbaik didapatkan hasil bahwa dari 92 dosen FTSP Itenas, sebanyak 54,35% dosen FTSP memiliki tingkat kesiapan yang tinggi dan sebanyak 45,65% dosen FTSP memiliki tingkat kesiapan yang rendah. Dosendosen FTSP yang memiliki tingkat kesiapan tinggi didominasi oleh dosen yang berusia kurang dari 50 tahun dengan pengalaman kerja kurang dari 20 tahun.