PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM MEMPREDIKSI KELULUSAN SISWA SMP NEGERI 1 PURABAYA

• BELLA JULIAN WIGANDA
• 2019

---

ABSTRAK

 

Bella Julian Wiganda (19152275), Penerapan Algoritma C4.5 dalam Memprediksi Kelulusan Siswa SMP Negeri 1 Purabaya.

Pendidikan merupakan hal penting didalam kehidupan, pendidikan juga merupakan interaksi antara faktor-faktor yang terlibat di dalamnya guna mencapai tujuan pendidikan. Kelulusan adalah syarat dari tercapainya suatu pendidikan, kelulusan juga dinilai sangat penting bagi siapapun yang menjalani pendidikan. Karena kelulusan menjadi acuan agar bisa melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi lagi. Namun saat ini standar kelulusan diindonesia semakin tinggi, maka dari itu tidak sedikit instansi pendidikan yang membantu peserta didiknya agar lulus sesuai standar kelulusan yang ada.   Maka dari itu, penelitian ini akan memanfaatkan data tentang kelulusan siswa dengan mengolahnya menggunakan data mining untuk mendapatkan informasi berupa prediksi kelulusan siswa. Metode yang akan digunakan adalah metode pohon keputusan yang dibangun dengan algoritma C4.5. Atribut yang digunakan dalam memprediksi kelulusan ini adalah Jenis Kelamin, Jumlah Nilai Raport, Jumlah Nilai Ujian Sekolah (US), Jumlah Nilai Ujian Nasional (UN) dan prestasi siswa. Dalam penerapannya, algoritma C4.5 yang diuji menggunakan repidminer5 menghasilkan accuracy 98.10%, precision 98.21%, recall 97.96%, AUC (optimistic) 1.000, AUC 0.940, AUC (pessimistic) 0.960 dan menghasilkan pohon keputusan yang tersusun dari Jumlah Nilai US dan Prestasi. Yang dimana bila Jumlah Nilai US tercapai maka akan lulus, sedangkan jika tidak akan dilihat dari prestasinya. Bila mempunyai prestasi akan lulus dan jika tidak maka tidak lulus.Dari hasil pengujian ini maka diketahui banyaknya siswa yang layak untuk Lulus daripada siswa yang Tidak layak Lulus.

ABSTRACT

Bella Julian Wiganda (19152275),  the application of C4.5 algorithm in predicting the graduation Purabaya 1 Junior High School stuents.

Education is an important thing in life, education is also an interaction between the factors involved in it in order to achieve educational goals. Graduation is a condition of achieving an education, graduation is also considered very important for anyone undergoing education. Because graduation is a reference so that they can continue their education to a high level. But now the graduation standard in Indonesia is getting higher, and therefore not a few educational institutions are helping students to pass according to the existing graduation standards. Therefore, this study will utilize data on student graduation by processing it using data mining to get information in the form of student graduation predictions. The method to be used is the decision tree method that was built with the Alogaritma C4.5. The attribute used in predicting this graduation is Gender, Amount of Report Card Value, Amount of School Test Score (US), Total National Examination Score (UN) and student achievement. In its application, Alogaritma C4.5 used produce accuracy 98.10%, precision 98.21%, recall 97.96%, AUC (optimistic) 1.000, AUC 0.940, AUC (pessimistic) 0.960 and produce a decision tree that is composed of the number of school exam scores and Achievements. Which is when the number of school exam scores is reached it will pass, whereas if you don’t pass the meal will be seen from his achievements. If you have an achievement will pass and if not then declared not passed. From the results of this test it is known that more students are eligible to graduate than students who did not graduate.

• Data Mining
• algoritma C4.5
• Prediksi Kelulusan Siswa

DAFTAR PUSTAKA

A, P. T., Rityarna, B. S., & Arifianto, D. (2015). Memprediksi Hasil Kelulusan Siswa Menggunakan Metode Naive Bayes. (1110651248), 0–2.

Basuki, A., & Syarif, I. (2003). Decision Tree. Retrieved from https://scholar.google.co.id/citations?user=p15rXCYAAAAJ&hl=en

Ginting, S. L. B., Zarman, W., & Hamidah, I. (2014). ANALISIS DAN PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA BERDASARKAN DATA NILAI AKADEMIK. 3(November), 263–272. https://doi.org/1979-911X

Haryati, S., Sudarsono, A., & Suryana, E. (2015). Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Media Infotama, 11(2), 130–138.

Hiarti, Wati, M., & Cahyono, B. (2018). Penerapan Algoritma CART Decision Tree pada Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Daerah Kabupaten Kutai Kartanegara. 2(1), 27–36.

Kusrini, & Luthfi, E. T. (2009). Alogaritma Data Mining. Retrieved fromhttps://books.google.co.id/books?id=Ojclag73O8C&printsec=frontcover&dq=data+mining&hl=en&sa=X&ved=0ahUKEwjtre-x-PfhAhULY48KHSPzAbIQ6AEIQzAD#v=onepage&q=data mining&f=false

Mardi, Y. (2017). Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Edik Informatika, 2(2), 213–219.

Nofriansyah, D., & Nurcahyo, G. W. (2015). ALOGARITMA DATA MINING DAN PENGUJIAN. Retrieved from https://books.google.co.id/books?id=FnQDwAAQBAJ&pg=PA16&dq=algoritma+c4.5&hl=en&sa=X&ved=0ahUKEwifmfvEh_jhAhXDbn0KHfkoCdkQ6AEIMzAB#v=onepage&q=algoritmac4.5&f=false

Pambudi, R. H., Setiawan, B. D., & Indriati. (2018). Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Memprediksi Nilai Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Berdasarkan Faktor Eksternal. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(7), 2637–2643. Retrieved from http://j-ptiik.ub.ac.id5

Putra, Y. K., Ahmadi, H., & Suhartini. (2019). Komparasi Algoritma C4.5 Dan C4.5 Berbasis Pso Untuk Prediksi Jumlah Penggunaan BBM Perbulan Pada Kantor Dinas Lingkungan Hidup Dan Kebersihan Kabupaten Lombok Timur. 2(1), 1–10.

Ramdhani, M. A. (2014). Lingkungan Pendidikan dalam Implementasi Pendidikan Karakter. Journal of Industrial Relations, 08(1), 28–37. https://doi.org/10.1177/002218568402600108

Rismayanti. (2018). Decision Tree Penentuan Masa Studi Mahasiswa Prodi Teknik Informatika ( Studi Kasus : Fakultas Teknik dan Komputer Universitas Harapan Medan ). 5341(April), 16–24.

Sugiyono. (2016). Metode Penelitian Kuantitatif Kualitataif dan Kombinasi (Mixed Methods). Bandung: ALFABETA.

Sulianta, F., & Juju, D. (2010). Data Mining. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.