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.

Preview	Text (COVER) 1_cover.pdf Download (82kB) | Preview
Preview	Text (ABSTRAK) 2_abstrak.pdf Download (67kB) | Preview
Preview	Text (DAFTAR ISI) 3_daftarisi.pdf Download (92kB) | Preview
Preview	Text (BAB I) 4_bab1.pdf Download (243kB) | Preview
	Text (BAB II) 5_bab2.pdf Restricted to Registered users only Download (317kB) | Request a copy
	Text (BAB III) 6_bab3.pdf Restricted to Registered users only Download (565kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) 7_bab4.pdf Restricted to Registered users only Download (684kB) | Request a copy
	Text (BAB V) 8_bab5.pdf Restricted to Registered users only Download (64kB) | Request a copy
	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%.

Actions (login required)

View Item