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