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 |