Panuntun, Catur Urip Surojati (2020) ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA J48 DAN NAÏVE BAYES DALAM MENGKLASIFIKASIKAN MAHASISWA TEPAT WAKTU BERDASARKAN INDEKS PRESTASI. S1 thesis, Fakultas Teknik Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.

Text (Fulltext) Rekap Skripsi Catur Edisi Baru.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)

Abstract

Prediksi masa studi di perguruan tinggi diperlukan dalam menentukan keakuratan masa belajar siswa sesuai waktu yang ditentukan sehingga adanya kebijakan pencegahan terkait dengan masa studi yang tidak kunjung selesai. Penelitian ini bertujuan untuk menemukan pola untuk memprediksi kelulusan siswa tepat waktu menggunakan teknik data mining dan model untuk memprediksi masa studi yang panjang adalah algoritma J48 untuk membandingkan dengan algoritma Naive Bayes menggunakan data uji untuk menentukan persentase presisi, daya ingat dan akurasi diperoleh bahwa algoritma J48 memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma lainnya. Dari penelitian ini didapatkan bahwa prediksi masa studi siswa dipengaruhi oleh IPS mahasiswa yang masuk semester 1 hingga semester 4 semester dan yang paling berpengaruh adalah IPS semester 3 mahasiswa yang lulus tepat waktu. Algoritma J48 mencapai akurasi tertinggi pada jumlah data lulusan mahasiswa dari 2008, sampai 2012 dengan nilai akurasi sebesar 75,2632% untuk cross-validation folds 8, nilai akurasi sebesar 77,8947% untuk cross validation folds 9, nilai akurasi sebesar 78,9474% nilai untuk crossvalidation folds 10. Sedangkan algoritma Naïve Bayes mencapai nilai akurasi rendah. Jadi dengan demikian, nilai akurasi algoritma J48 lebih baik daripada algoritma Naïve Bayes. Dalam penelitian ini, data pelatihan digunakan sebanyak 190, untuk melihat kinerja yang lebih baik dalam keakuratan hasil masing-masing algoritma, maka untuk penelitian selanjutnya jumlah catatan data yang digunakan proses pelatihan harus ditingkatkan.

Actions (login required)

View Item