Penerapan algoritma C4.5 dalam penentuan pola penjurusan mahasiswa

Syifaurrahman, Fakhri (2022) Penerapan algoritma C4.5 dalam penentuan pola penjurusan mahasiswa. Sarjana thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (82kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (67kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (92kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (243kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (317kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (565kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (684kB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (64kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (192kB) | Request a copy

Abstract

Perkembangan yang sangat pesat ditunjukan oleh dunia Pendidikan, salah satunya adalah perguruan tinggi dengan menyediakan berbagai jenis program studi dalam disiplin ilmu yang beragam, yang memungkinkan calon mahasiswa memilih program studi berdasarkan minat dan keterampilan yang dimilikinya, maka daripada itu perguruan tinggi haruslah mengetahui strategi yang sesuai untuk diterapkan dalam menentukan pola penjurusan mahasiswanya. Pola penjurusan mahasiswa didapatkan dari proses data mining. Salah satu algoritma data mining yang dapat menentukan pola penjurusan mahasiswa adalah algoritma C4.5. Algoritma C4.5 adalah algoritma yang efektif dalam membentuk suatu pohon keputusan, yang dimana nantinya pohon keputusan tersebut akan menghasilkan suatu informasi atau pengetahuan baru. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah jurusan sekolah, nilai test, rata-rata raport, prestasi, Bahasa Inggris, dan Bahasa Arab dengan hasil klasifikasi pilihan 1, 2, 3 dan tidak diterima. Data yang digunakan untuk membentuk pola penjurusan dilakukan split data dengan jumlah yang berbeda-beda dan dilakukan pengujian dengan menggunakan perhitungan confusion matriks dan hasil akurasi tertinggi yang didapatkan adalah sebesar 92,45% dengan rata-rata akurasi sebesar 90,25%.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Uncontrolled Keywords: Data Mining; CRISP-DM; Pola Penjurusan; Algoritma C4.5; Rules; Pohon Keputusan;
Subjects: Numerical Analysis > Algorithms
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Fakhri Syifaurrahman
Date Deposited: 05 Oct 2022 03:55
Last Modified: 05 Oct 2022 03:55
URI: https://etheses.uinsgd.ac.id/id/eprint/59086

Actions (login required)

View Item View Item