GDL

Journal from ICTech
Oleh : Wachid Darmawan, STMIK Widya Pratama (wachid.dw@gmail.com)
Dibuat dengan 1 file

Keyword : Status Mahasiswa, Algoritma Klasifikasi, Desicion Tree, Naive Bayes, Data Mining

Mahasiswa yang mengalami gagal studi merupakan salah satu kerugian bagi sebuah Perguruan Tinggi (PT), salah satunya tentang akreditasi. Mahasiswa gagal studi disini maksudnya mahasiswa yang tidak melakukan pembayaran biaya kuliah untuk semester berjalan atau mahasiswa non-aktif. Jika masalah mahasiswa non-aktif bisa di prediksi lebih cepat, maka pihak manajemen dapat mencegah dan mengantisipasi lebih awal agar tidak ada mahasiswa non-aktif. Dari banyaknya jumlah mahasiswa non-aktif maka perlu dianalisis lebih awal guna menemukan informasi yang berbasis pengetahuan dan bermanfaat. Oleh sebab itu diperlukan suatu cara untuk menggambarkan sekumpulan data secara ringkas. Serangkaian proses untuk mendapatkan pola atau pengetahuan dari kumpulan data disebut Data mining. Salah satu algoritma data mining adalah klasifikasi serta banyak bidang ilmu yang menerapkan teknik klasifikasi dalam ilmu data mining untuk menyelesaikan masalah. Banyak dataset yang digunakan untuk penelitian klasifikasi, salah satu algoritma klasifikasi yang digunakan adalah algoritma Pohon Keputusan (Desicion Tree). Algoritma Dessicion Tree yang digunakan untuk klasifikasi status mahasiswa adalah algoritma C4.5. Algoritma C4.5 salah satu algoritma klasifikasi populer dan mudah di pahami. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan didapatkan hasil sebagai berikut: algoritma Naive Bayes menghasilkan akurasi sebesar 92,72%, sedangkan algoritma Desicion Tree (C4.5) akurasinya sebesar 93,05%.

Beri Komentar ?#() | Bookmark

Properti	Nilai Properti
ID Publisher	ICTech
Organisasi	STMIK Widya Pratama
Nama Kontak	Slamet Joko Prasetiono, S.T.,M.Kom
Alamat	Jl. Patriot no. 25
Kota	Pekalongan
Daerah	Jawa Tengah
Negara	Indonesia
Telepon	0285-427816 , 0285-427817
Fax	0285-427815
E-mail Administrator	p3m@stmik-wp.ac.id
E-mail CKO	p3m@stmik-wp.ac.id