Data Preprocessing Pola Pada Penilaian Mahasiswa Program Profesi Guru

Abstract

Dalam era digital, jumlah data di bidang pendidikan semakin kompleks. Preprocessing data penting dalam analisis data mining untuk membersihkan, mengubah format, dan mempersiapkan data agar lebih mudah dan akurat. Artikel ini menjelaskan tahap preprocessing data untuk data penilaian per kelas per mahasiswa. Tahapannya mencakup pembersihan data, transformasi data, seleksi fitur, encoding variabel kategorikal, dan pengurangan dimensi. Setelah preprocessing, data siap digunakan dalam analisis data mining seperti clustering, klasifikasi, dan prediksi. Implementasi preprocessing data berdampak positif pada kualitas pendidikan dan pengambilan keputusan yang lebih cerdas. Studi kasus digunakan untuk analisis data penilaian per kelas per mahasiswa dengan teknik data mining dan preprocessing data. Hasilnya memberikan wawasan bermanfaat untuk bidang pendidikan.