Sarie, Tiefani Permata
Unknown Affiliation

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA BERBASIS WEB Sarie, Tiefani Permata; Novianti, Dian; Martinus, Agust Isa
INTI TALAFA Vol. 13 No. 1 (2021): Edisi Januari-Juni 2021
Publisher : Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Cirebon

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (559.741 KB)

Abstract

Perguruan tinggi merupakan kelanjutan pendidikan menengah yang diselenggarakan untukmempersiapkan peserta didik menjadi anggota masyarakat yang memiliki kemampuan akademis dan profesional,Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan Republik Indonesia N0.49 Tahun 2014 Tentang Standar NasionalPendidikan Tinggi pasal 17 ayat 2 “144 sks untuk diploma empat dan program sarjana”, dan ayat 3 “4 tahunsampai 5 tahun untuk program diploma empat dan sarjana”. Setiap Perguruan Tinggi dan setiap Fakultas perlumemperhatikan jenjang Lama Studi Mahasiswa untuk meningkatkan kualitas baik dari Perguruan itu sendiri danFakultasnya.Implementasi Algoritma C4.5 dalam memprediksi Masa Studi Mahasiswa dapat dijadikan suatumedia untuk membantu mengetahui jenjang lama Studi yang akan ditempuh. Algoritma C4.5 merupakanAlgoritma Klasifikasi yang menghasilkan rule atau pohon keputusan. Algoritma C4.5 merupaka algoritmaklasifikasi yaitu algoritma yang menggunakan data dengan target/class/label berupa nilai kategorikal (nominal)bertujuan untuk menentukan prediksi masa Studi Mahasiswa Teknik Informatika Universitas MuhammadiyahCirebon. parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai Ips_1, Ips_2, Ips_3, Ips_4, Ips_5, waktustudi, dan jenis kelamin. Sistem ini menghasilkan informasi mengenai masa studi Mahasiswa Teknik Informatika,dan menghasilkan nilai akurasi dengan menggunakan confusion matrix, hasil penelitian juga menunjukkan bahwatingkat keakuratan metode algortima C4.5 dengan menggunakan 15 data memiliki tingkat akurasi,laju error,sensivitas, dan spesifitas sebesar 73,33%,26,67%,, 0%, dan 78,57%, menggunakan 10 data memiliki tingkatakurasi, tingkat keberhasilan sistem, dan tingkat ketepatan hasil keputusan sebesar 60%, 40%,0%, dan 66,67%,dan sedankan menggunakan 6 data random dari data training memiliki tingkat akurasi, laju error, sensivitas, danspesifitas sebesar 71,43%, 28,57%,100%, dan 60%.