Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa
Keywords:
Klasifikasi, Penentuan Jurusan Mahasiswa, Algoritma C4.5Abstract
Banyak kasus dijumpai bahwa pemilihan jurusan yang tidak sesuai dengan kemampuan, kepribadian, minat dan bakat dapat mempengaruhi mahasiswa dalam mengikuti perkuliahan. Penggunaan pendekatan algoritma klasifikasi data mining akan diterapkan untuk menentukan jurusan dalam bidang studi yang akan diambil oleh mahasiswa, sehingga mahasiswa tidak salah dalam memilih jurusan yang akan di tempuh selama belajar pada perguruan tinggi. Algoritma C4.5 digunakan untuk menentukan jurusan yang akan diambil oleh mahasiswa sesuai dengan latar belakang, minat dan kemampuannya sendiri. Parameter pemilihan jurusan adalah Indeks Prestasi Kumulatif Semester 1 dan 2. Hasil eksperimen dan evaluasi menunjukan bahwa Algoritma Decision Tree C4.5 akurat diterapkan untuk penentuan kesesuaian jurusan mahasiswa dengan tingkat akurasi 93,31 % dan akurasi rekomendasi jurusan sebesar 82,64%.
References
[1] Bahar, Penentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas Dengan Algoritma Fuzzy CMeans. Semarang, Indonesia, 2011.
[2] Chang Wen-Chih, "Integrating IRT to Clustering Student’s Ability with K-Means," in 2009 Fourth International Conference on Innovative Computing, Information and Control, 2009.
[3] Drs. H. Mulyadi, Diagnosis Kesulitan Belajar. Yogyakarta: Nuha Litera, 2010.
[4] Florin Gorunescu, Data Mining Concept Model Technique., 2011.
[5] Indri Savitri, M.Psi, Sekolahkan Anak Tanpa Memaksa, - Lembaga Psikologi Terapan Universitas Indonesia, 2006.
[6] Iwan Ariawan. (2011, Juni) Catatan materi kuliah dr Iwan Ariawan, MS. [Online]. http://www.scribd.com/doc/15123416/KurvaReceiver-Operating-Characteristic
[7] Jiawei Han, Data Mining : Concepts and Techniques., 2006.
[8] Kusrini and Emha Taufiq Lutfhfi, Algoritma Data Mining.: ANDI Yogyakarta, 2009.
[9] Larose Daniel T, Discovering knowledge in data: An Introduction to Data Mining.: Wiley Interscience, 2005.
[10] Meller Thomas and all et, "New Classification Algorithms for Developing Online Program Recommendation Systems," in 2009 International Conference on Mobile, Hybrid, and On-line Learning, 2009.
[11] Morgan Kaufmann Publishers is an imprint of Elsevier, 2005.
[12] Musrofi M, Melesatkan Prestasi Akademik Siswa. Yogyakarta: Pedagogia, 2010.
[13] Nykänen Ossi, "Inducing Fuzzy Models for Student Classification," Educational Technology & Society, vol. 9(2), pp. 223-234, 2006.
[14] Rong Cao and Lizhen Xu, "Improved C4.5 Algorithm for the Analysis of Sales," in 2009 Sixth Web Information Systems and Applications Conference, 2009.
[15] Sumanto, Penerapan Fuzzy C-Means dalam Pemilihan Peminatan Tugas Akhir. Jakarta, Indonesia, 2010.
[16] Tan Pang-Ning, Michael Stienbach, and Vivin Kumar, Introduction To Data Mining, J. Taylor, Ed. Stanford, 2005.
[17] Tom M. Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, Ed., 2005.
[18] Turban Efraim, Aronson Jay E, and Liang, Decision Support Systems and Intelligent Systems, 7th ed.: Prentice Hall, Upper Saddle River, NJ, 2005.
[19] Witten Ian H. and Eibe Frank, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 2nd ed. San Francisco:
[20] Zhiwu Liu and Xiuzhi Zhang, "Prediction and Analysis for Students’ Marks Based on Decision Tree Algorithm," in 2010 Third International Conference on Intelligent Networks and Intelligent Systems, 2010.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Zaenul Abid
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
