PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA UNAMA JAMBI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES

Nur Annisa, Tiko (2024) PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA UNAMA JAMBI MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES. Skripsi thesis, UNAMA.

	Text BAB I.pdf Download (155kB)
	Text BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (299kB)
	Text BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (187kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (657kB)
	Text BAB V.pdf Download (31kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (156kB)

Abstract

Setiap tahunnya jumlah data mahasiswa pada Universitas Dinamika Bangsa 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 angkatan 2018 dan 2019 sebanyak 500 data serta telah dilakukan proses cleaning data. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu Tools WEKA. Dalam hal ini penulis menggunakan 4 option test, yaitu Use Training Set, 5 Fold Cross-Validation, 10 Folds Cross-Validation, dan 70% Percentage Split. Metode Algoritma C4.5 menghasilkan nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 86,86%. Sedangkan metode Algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi tertinggi yaitu sebesar 85,14%. Atribut Nilai D+ merupakan atribut yang paling berpengaruh berdasarkan seleksi atribut menggunakan classifier attribute evaluation (ClassifierAtributeEval).

Actions (login required)

View Item