Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Stikom Db Jambi Menggunakan Algoritma C4.5

Silaban, Meyer Mega Eklesia (2020) Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Stikom Db Jambi Menggunakan Algoritma C4.5. Skripsi thesis, Universitas Dinamika Bangsa.

	Text BAB I.pdf Download (393kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (629kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (308kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (962kB)
	Text BAB V.pdf Download (1MB)
	Text BAB VI.pdf Download (190kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (222kB)

Abstract

Setiap tahun jumlah data mahasiswa pada STIKOM DB Jambi selalu bertambah dan tidak ada tindak lanjut manfaat dari data-data tersebut. Oleh karena itu, penulis melakukan analisis data mining pada data mahasiswa tersebut agar dapat dimanfaatkan oleh pembimbing akademik untuk mengetahui status kelulusan mahasiswa maupun sebagai peringatan agar mahasiswa bisa lulus dengan tepat waktu sehingga dapat menekan angka keterlambatan kelulusan. Penulis menggunakan data mahasiswa tahun 2012 sebagai data training dan 2017 sebagai data testing sebanyak 250 data training dan 250 data testing serta telah dilakukan proses cleaning data. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu Tools Weka. Penulis menggunakan metode algoritma C4.5 dengan 5 atribut. Dalam hal ini penulis menggunakan 5 options test, yaitu Use Training Test, 5 Fold Cross Validation, 10 Fold Cross Validation, 70% Percentage Split, dan 80% Percentage Split. Metode Algoritma C4.5 menghasilkan nilai akurasi terbesar pada data training yaitu Use Training Test sebesar 63,2% dan pada data testing sebesar 99,2% dengan menggunakan 5 Fold Cross Validation, 10 Fold Cross Validation. Atribut Nilai D+ merupakan atribut yang paling berpengaruh pada angkatan 2012 dan 2017 berdasarkan seleksi atribut menggunakan classifier attribute evaluation (ClassierrAttributeEval).

Actions (login required)

View Item