Analisis Perbandingan Algoritma C4.5 dan Naive Bayes pada Lulusan Tepat Waktu Mahasiswa di Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang

Muhammad Kamil, Widya Cholil

Sari


ABSTRAK

Universitas Islam Negeri Raden Fatah Palembang adalah jenjang pendidikan terakhir bagi siswa untuk belajarilmu sebelum akhirnya melanjutkan diri dalam persaingan kerja.Mahasiswa yang lulus tepat waktu menjadi indikator efektifitas dari sebuah perguruan tinggi baik negeri dan swasta. Program Sarjana (S1) Universitas Islam Negeri raden Fatah Palembang adalah pendidikan akademik setelah pendidikan mengah, yang memiliki benban studi yaitu 8 (Delapan) semester dan dapat ditempuh dalam waktu sekurang- kurang 8 semester dan paling lama 9 semester. Penelitian pada hal memprediksi kelulusan mahasiswa telah banyak dilakukan, C4.5 adalah satu dari sebagian algoritma dalam metode decision tree yang mengubah data menjadi pohon keputusan, kemudian dapat disimpulkan menjadi rule-rule. Sedangkan naïve bayes adalah metode  yang menghitung probabilitas dari tingkat kemunculan data yang satu terhadap data yang lainnya. Dalam penelitian peneliti membandingkan dua metode yaitu metode C4.5 dan Metode Naïve Bayes untuk dipresentasikan dalam kelulusan Mahasiswa yang diambil dari data alumni tahun 2016 sampai 2019. Berdasarkan hasil pengujian dengan mengukur kinerja kedua metode  tersebut menggunakan aplikasi RapidMiner dengan Metode Cross Validation maka diketahui bawah C4.5 memiliki nilai akurasi yang lebih baik yakni sebesar 76,69% sedangkan naïve bayes sebesar 72,95%. Kemudian berdasarkan perbandingan kinerja kedua metode tersbut, metode dengan pencapaian nilai akurasi terbaik akan bisa diprestasikan untuk pengujian prediksi kelulusan mahasiswa untuk tahun selanjutnya.    

Kata Kunci :C4.5, Naïve Bayes, Aplikasi Rapid Miner, Cross Validation, Kelulusan Mahasiswa


Kata Kunci


Data Mining

Teks Lengkap:

PDF

Referensi


Indah Puji Astuti. (2017). Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan dengan Algoritma Data Mining C4.5. Fountain of informatics Journal .

Andri, Kunang, Y. N., & Murniati, S. (2013). Implementasi Teknik Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Pada Universitas Bina Darma Palembang. Seminar Nasional Informatika .

Cholil, W., Dalimunthi, A. R., & Atika, L. (2019). Model Data Mining Dalam Mengidentifikasi Pola Laju Pertumbuhan Antar Sektor Ekonomi di Provinsi Sumatera Selatan. TEKNIKA , 103-109.

D. Antoni, A. P. ( 2018). Information Technology Governance Profile in E-Government of Palembang. Third International Conference on Informatics and Computing (ICIC) , pp. 1-6.

Daniel T. Larose, & Chantal D. Larose. (2015). Data Mining and Predictive Analytics. Amerika Serikat: Jhon Wiley & Sons, Inc, Hoboke, New Jersey.

Dennis, Donny, Lia, & I Wayan. (2013). Belajar Data Mining dengan Rapid Miner. Jakarta: Open Content Model.

Dr.Suyanto. (2019). Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data. Bandung: Informatika Bandung.

M. Hairul Umam, Victor Wahanggara, S.T, M.Kom, Triawan Adi Cahyanto, M.Kom, & Lutfi Ali Muharom, S.Si.,M.Si. (2017). Analisis Perbandingan Algoritma C4.5 dan Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa (Studi Kasus: Prodi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Jember). Jurnal Universitas Muhammadiyah Jember .

Negara, E., Sutabri, T., Suryatno, A., & Setiadi, D. (2018). Improving Naive Bayes in Sentiment Analysis For Hotel Industry in Indonesia. 2018 Third International Conference on Informatics and Computing (ICIC) , 1-6.

Nurdiansyah, D., Syamsuar, D., & Negara, E. S. (2018). Studi Kepuasan AMS System Informasi Akademik Musi Rawas dengan Metode Is Success Delone And Mclean. SEMNASTIK X .

Putri, T. U., M.Izman H, S., & M.Kom, S. D. (2016). Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Strategi Penjualan pada Toko Buku Gramedia Menggunakan Metode Clustering. Teknik Informatika .

Setiawan, E., Antoni, D., & Mirza, A. H. (2019). Analisis Penerimaan Sistem Ujian Online Berbayar dengan Menggunakan Metode Technology Acceptance Model (TAM) dan Webqual. Bina Komputer .

Siska Haryati, Aji Sudarsono, & Eko Suryana. (2015). Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 Studi Kasus Universitas Dehasen Bengkulu. Jurnal Media Infotama .

Wahyu, D., A. Haidar Mirza, S. M., & Merrieayu P.H., M. (2016). Implementasi Data Mining dengan Naive Bayes Classifier untuk Mendukung Strategi Promosi. Teknik Informatika




DOI: https://doi.org/10.31294/ji.v7i2.7723

Refbacks



##submission.license.cc.by4.footer##

 dipublikasikan oleh LPPM Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta

Jl. Kramat Raya No.98, Kwitang, Kec. Senen, Kota Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License