Penerapan Model Algoritma C4.5 dengan Tool Weka Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa

Daryanto Daryanto, Rahma Wahyuningsih, Miftahur Rahman

Abstract


Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember merupakan Fakultas yang memiliki jumlah mahasiswa yang cukup banyak setiap tahunnya, tetapi mahasiswa yang dapat lulus tepat per tahun kurang dari 50%, sedangkan jumlah mahasiswa baru setiap tahunnya meningkat. Sehingga mengakibatkan jumlah mahasiswa yang tidak lulus sesuai dengan masa kelulusannya. Berdasarkan latar belakang penelitian ini dilakukan untuk membuat sebuah sistemmenggunakan metode yang dapat memprediksi nilai kelulusan mahasiswa. Sistem ini menggunakan metode Data Mining untuk mengelola data yang ada, guna mendapatkan hasil yang diinginkan dengan menerapkan algoritma C4.5. Pada penelitian ini menggunakan data Mahasiswa Fakultas Teknik Tahun Akademik 2016/2017 sampai 2018/2019 sebanyak 1220, terdiri dari 5 Prodi yaitu: Teknik Elektro 132, Teknik Mesin 176, Manajemen Informatika 42, Teknik Sipil 388 dan Teknik Informatika 482. Dari jumlah mahasiswa tersebut digunakan sebanyak 50% untuk dijadikan dataset , kemudian dihitung menggunakan weka eksplorer versi 3.8.5. Input yang digunakan sebagai pengujian menggunakan metode tersebut berupa atribut dari data mahasiswa yang meliputi Jenis Kelamin, Asal Sekolah, Jalur Masuk,Nilai IPS dan lulus tepat waktu. Hasil perhitungan kami Fakultas Teknik didapatakan persentase akurasi 96%, presisi 96% dan recall 4% Dari perhitungan yang dilakukan peneliti memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa Fakultas Teknik adalah 70% lulus tepat waktu dan 30% tidak lulus tepat waktu.

Keywords


Prediksi; Klasifikasi; Algoritma C4.5; Weka v 3.8.5

References


Astuti, I. P. (2017). Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Dengan Algoritma Data Mining C4.5. Fountain of Informatics Journal, 2(2), 5. https://doi.org/10.21111/fij.v2i2.1067

Aswendy. 2016. “Analisis Data Iklim Indonesia Menggunakan Aplikasi Weka Dengan Metode Klasifiksi.” Teknologi Rekayasa 21 (3): 217–28.

Basuki, A., & Syarif, I. (2003). Modul Ajar Decision Tree. Surabaya: PENS-ITS.

Dwi Meliani Achmad, Budanis, Slamat, Fauzi. 2012. “Klasifikasi Data Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree.” Jurnal IPTEK 16 (1): 18–23.

Prayoga, Nanda Dimas (2018). “Penerapan Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Kelulusan Tepat Waktu Pada Perguruan Tinggi (Studi Kasus : Stmik Royal Kisaran).” https://doi.org/10.31227/osf.io/unqt4

Kusrini, dan Emha Taufiq Luthfi. 2009. Algoritma data Mining. Yogyakarta: Andi Publisher.

Rahman, M. (2019). Prediksi Pembayaran Tagihan Listrik Menggunakan Model Artificial Neural Network. JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia), 4(1), 7-12.

https://doi.org/10.32528/justindo.v4i1.2417

Ridwan, M. (2017). Sistem Rekomendasi Proses Kelulusan Mahasiswa Berbasis Algoritma Klasifikasi C4.5. Jurnal Ilmiah Informatika. 2(1), 105-111.

Tool Weka. (2012). Data Mining Menggunakan Weka. di akses [http://www.erdisusanto.com/2012/06/data-mining-menggunakan-weka.html] (tanggal 29 Desember 2016).

Tool: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ (akses tool weka).




DOI: https://doi.org/10.32528/justindo.v7i2.8334

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2022 Daryanto Daryanto, Rahma Wahyuningsih, Miftahur Rahman

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

View My Stats

 

 

slot gacor slot gacor hari ini slot gacor 2025 demo slot pg slot gacor slot gacor