KOMPARASI ALGORITMA C4.5 DAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU MAHASISWA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PRINGSEWU LAMPUNG

Sadimin, Sadimin and Handoyo, Widi Nugroho (2023) KOMPARASI ALGORITMA C4.5 DAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN TEPAT WAKTU MAHASISWA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PRINGSEWU LAMPUNG. Masters thesis, Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya.

	Text Sadimin 2121211029P MTI - Cover Depan.pdf Download (30kB)
	Text Sadimin 2121211029P MTI - Abstrak.pdf Download (12kB)
	Text Sadimin 2121211029P MTI - Halaman Persetujuan dan Pengesahan.pdf Download (601kB)
	Text Sadimin 2121211029P MTI - Daftar isi.pdf Download (34kB)
	Text Sadimin 2121211029P MTI - BAB I.pdf Download (30kB)
	Text Sadimin 2121211029P MTI - BAB II.pdf Download (334kB)
	Text Sadimin 2121211029P MTI - BAB III.pdf Download (347kB)
	Text Sadimin 2121211029P MTI - BAB IV.pdf Download (361kB)
	Text Sadimin 2121211029P MTI - BAB V.pdf Download (8kB)
	Text Sadimin 2121211029P MTI - DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (90kB)
	Text Sadimin 2121211029P MTI - Lampiran Dataset.pdf Download (821kB)

Abstract

Seiring dengan perkembangan teknologi khususnya perkembangan penyimpanan data yang semakin besar. Salah satu organisasi yang memiliki penyimpanan data yang besar adalah organisasi pendidikan. Organisasi pendidikan menggunakan data untuk mendapatkan informasi, terutama informasi tentang mahasiswa. Data mahasiwa memiliki banyak atribut sehingga kita dapat membuat prediksi seperti prediksi kinerja mahasiwa, prediksi penerima beasiswa dan prediksi kelulusan mahasiwa. Metode data mining dalam pendidikan diklasifikasikan menjadi lima dimensi, salah satunya adalah prediksi seperti memprediksi nilai keluaran berdasarkan data masukan. Dari hasil penelitian yang dilakukan dari tahap awal hingga tahap pengujian penerapan Algoritma C4.5 mendapatkan hasil akurasi lebih tinggi dari naive bayes karena dalam tahapan pengklasifikasiannya C4.5 memproses satu persatu data atribut. Berbeda halnya dengan naive bayes yang dipengaruhi oleh banyaknya data yang digunakan, perbandingan jumlah data training dan testing. Kelayakan model yang didapatkan didukung dengan tingkat accuracy, precision, recall serta AUC yang diperoleh dari kedua algoritma yang telah diuji. Algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi 79,91 %, precision 89,06% dan recall 81.38% serta nilai AUC 0.823. Sedangkan Naive Bayes memiliki tingkat akurasi 76,95%, precision 75.95% dan recall 98.38% serta nilai AUC 0.838. Kata Kunci: Kelulusan, Prediksi, Penambangan Data, C4.5, Naive Bayes

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Ilmu Komputer eTheses
Divisions:	Pasca Sarjana > Magister Teknik Informatika
Depositing User:	Sadimin Sadimin
Date Deposited:	01 Nov 2023 03:27
Last Modified:	01 Nov 2023 03:27
URI:	http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/12332

Actions (login required)

View Item