PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE DECISION TREE MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI GAYA BELAJAR YANG COCOK UNTUK SISWA SISWI (STUDI KASUS : SD SARIPUTRA)

Oscario, Oscario (2019) PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE DECISION TREE MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI GAYA BELAJAR YANG COCOK UNTUK SISWA SISWI (STUDI KASUS : SD SARIPUTRA). Skripsi thesis, STIKOM DInamika Bangsa Jambi.

	Text Bab 1.pdf Download (206kB)
	Text Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (675kB)
	Text Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (199kB)
	Text Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (601kB)
	Text Bab 5.pdf Download (2MB)
	Text Bab 6.pdf Download (204kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (90kB)

Abstract

Data Mining merupakan serangkaian proses yang digunakan untuk mendapatkan informasi yang berguna dari database yang besar. SD Sariputra merupakan sekolah dasar yang didirikan pada tahun 1971. Pada proses pembelajaran di SD Sariputra Jambi, masih banyak murid yang tidak fokus atau tidak memiliki keinginan untuk belajar. Dimana kemungkinan terbesar adalah ketidak cocokan gaya belajar dan metode belajar guru tersebut. Oleh karena itu, penulis mempelajari dan melakukan analisis data mining terhadap data murid dan kepribadiannya agar data tersebut dapat berubah menjadi informasi yang berharga bagi SD Sariputra. Informasi ini diharapkan dapat membantu meningkatkan proses belajar mengajar di SD Sariputra. Penulis menggunakan hasil data quisioner pada siswa-siswi kelas 3 & 4 sebanyak 155 data siswa-siswi yang telah penulis sajikan dalam file ekstensi arff. Dalam melakukan analisis ini, penulis menggunakan tools WEKA. Metode yang digunakan adalah Decision Tree dengan Algoritma C4.5 dengan 11 attribut. Analisis tersebut menghasilkan 23 Rule. Rule tersebut dihasilkan dari hasil akhir bentuk Decision Tree.

Actions (login required)

View Item