IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 DALAM PEMILIHAN KONSENTRASI STUDI MAHASISWA INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI DUMAI

NURJANAH, SITI and Pratiwi, Merina and Sellyana, Ari (2017) IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 DALAM PEMILIHAN KONSENTRASI STUDI MAHASISWA INFORMATIKA SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI DUMAI. Other thesis, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai.

	Text 2. BAB I.doc - Accepted Version Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (52kB)
	Text 7. Daftar Pustaka.doc - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (47kB)

Abstract

Program Studi Informatika STT Dumai menawarkan 3 (tiga) bidang konsentrasi studi yaitu Soft Computing, Multimedia, dan Computer Network. Dengan adanya 3 (tiga) konsentrasi yang ada, pada akhir semester 3 (tiga) mahasiswa cenderung bingung serta mayoritas mahasiswa memilih konsentrasi studi mengikuti trend pilihan teman-temannya. Hal ini berdampak pada ketidaksesuaian pada minat dan keterampilan mahasiswa tersebut. Penggunaan metode klasifikasi dengan Algoritma C4.5 untuk menganalisa kesesuaian pemilihan konsentrasi studi mahasiswa semester V berdasarkan variabel gender, jurusan SLTA, Nilai Mata kuliah, mata kuliah konsentrasi pilihan dan minat/bakat mahasiswa. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini berupa data dari hasil responden menggunakan kuesioner. Implementasi Algoritma C4.5 mencari kesesuaian dan keakuratan prediksi pemilihan konsentrasi studi pada mahasiswa semester V dan menghasilkan rule atau aturan Data Mining sesuai parameter-parameternya. Implementasi data mining dengan Algoritma C4.5 terhadap data responden dari Mahasiswa Informatika semester V Ta. 2016/2017 dengan nilai precision tertinggi dari semua percobaan yaitu 80%, sedangkan nilai precision terendah dari semua percobaan yaitu 50%. Untuk Nilai recall dari semua percobaan yaitu 100%. Nilai accuracy tertinggi dari semua percobaan yaitu 95,45%, sedangkan nilai accuracy terendah dari semua percobaan yaitu 81,48%. Tingkat akurasi tertinggi dihasilkan oleh algoritma C4.5 pada partisi data 50:50 tersebut adalah 95,45% serta kurva ROC menunjukkan tingkat diagnosa Good classification.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	C4.5, Data mining, Pemilihan Konsentrasi.
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z665 Library Science. Information Science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Unnamed user with email merinapratiwi@mail-sttdumai.ac.id
Date Deposited:	17 Nov 2020 03:37
Last Modified:	17 Nov 2020 03:37
URI:	http://repository.sttdumai.ac.id/id/eprint/261

Actions (login required)

View Item