SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI CALON PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE POHON KEPUTUSAN C4.5 (Studi Kasus : Prodi Universitas Amikom Yogyakarta)

Moh Royandi Azkia, Mayadi Mayadi, Miftahul Huda, Kusrini Kusrini

Abstract


Abstrak
Efek dari kesalahan dalam memilih program studi akan
berdampak buruk bagi kelangsungan proses belajar
peserta didik. Untuk meminimalisir permasalahan
tersebut, penulis bermaksud memberi usulan dengan
membangun sistem pendukung keputusan untuk memilih
program studi berdasarkan minat dan kemampuan calon
peserta didik. Sistem yang dibangun menggunakan studi
kasus pada program studi di Universitas Amikom
Yogyakarta.
Sistem pendukung keputusan ini akan menerapkan model
pohon keputusan dengan menggunakan algoritma C4.5
untuk membuat pohon keputusannya. Sedangkan data
yang di mining berasal dari data mahasiswa Universitas
Amikom Yogyakarta yang telah memilih program studi.
Data-data tersebut sebelumnya dimining terlebih dahulu
melewati proses preprocessing dan transpormation agar
lebih terstruktur yang siap diolah dengan algoritma
C4.5. Algoritma C4.5 dinilai cocok untuk diterapkan
pada sistem ini karena memiliki tingkat akurasi yang
cukup efektif terhadap masalah seperti ini.
Dari hasil mining ditemukan faktor yang menjadi node
pertama pada pohon keputusan yaitu minat. Untuk
tingkat akurasi dari pohon keputusan yang dihasilkan
sebesar 68%. Angkan tersebut didapat setelah
melakukan pengujian dengan data testing menggunakan
metode K-Fold Cross Validation.
Kata kunci: SPK, Klasifikasi, Pohon Keputusan,
Algoritma C.45, Pemilihan Jurusan. K-Fold Cross
Validation


Full Text:

PDF

References


F.R. Wahyudi, “Faktor-Faktor Penyebab Mahasiswa Mahasiswa

S1 Pendidikan Teknik Bangunan Tidak Lulus Tepat Waktu”,

Skripsi, Program Studi Pendidikan Teknik Bangunan, Fakultas

Teknik, Universitas Negeri Malang, 2012

Turban E, Aronson J.E, Liang T.P., Decision Support Systems and

Intelligent Systems, 7th Ed. Prentice-Hall: New Delhi, 2005

S. Gollapudi, Practical Machine Learning, Packt Publishing, 2016

Kusrini, E.T. Luthfi, Algoritma Data Mining, Andi Offset:

Yogyakarta, 2009

Hssina B, Merbouha A, Ezzikouri H, Erritali M., “A Comparative

Study of Decision Tree ID3 and C4.5.” in International Journal of

Advanced Computer Science and Applications, ResearchGate, Juli

Mazid M.M, Ali A.B.M.S, Tickle K.S., “Improved C4.5

Algorithm for Rule Based Classification”. In Proceedings Of The

th Wseas International Conference On Applied Computer

Science, wseas.us, 2010

Z. Liu, X. Zhang, "Prediction and Analysis for Students’ Marks

Based on Decision Tree Algorithm", in Third International

Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems

(ICINIS), IEEE Xplore, 2010

Katore L.S, Ratnaparkhi B.S, Umale J.S., “Novel Professional

Career prediction and recommendation method for individual

through analytics on personal Traits using C4.5 Algorithm”. In

Proceedings Of Global Conference on Communication

Technologies, IEEE Xplore, 2015


Refbacks

  • There are currently no refbacks.