Kajian Komparasi Algoritma C4.5, NAÏVE BAYES dan Neural Network dalam Pemilihan Penerima Beasiswa (Studi Kasus pada SMA Muhammadiyah 4 Jakarta ) - Ulfa Pauziah (STRING (Satuan Tulisan Riset dan Inovasi Teknologi), 2016)
Salah satu masalah pendidikan saat ini yang dihadapi oleh bangsa Indonesia adalah bagaimana meningkatkan mutu pendidikan disetiap jenjang. Adakalanya memang benar sang pelajar tidak mampu secara finansial, tapi tak jarang dari kalangan mampu pun memanfaatkan surat ini. Yang penting bisa sekolah gratis. Jikalau targetnya adalah sekolah gratis tanpa pertanggungjawabkan “ beasiswa” yang diterima, seharusnya lembaga pendidikan mematok beberapa peraturan yang memacu prestasi penerima beasiswa. Oleh karena itu dalam penelitian ini dilakukan komparasi algoritma C4.5, naïve bayes dan neural network yang diaplikasikan terhadap data siswa yang menerima beasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat akurasi dari kajian komparasi 3 buah algoritma dalam pemilihan calon penerima beasiswa di SMA Muhammadiyah 4 Jakarta. Dari hasil pengujian dengan mengukur kinerja ketiga algoritma tersebut menggunakan metode pengujian Cross Validation, Confusion Matrix dan Kurva ROC, diketahui bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki nilai accuracypaling tinggi, yaitu 86.5672%, diikuti oleh metode C4.5 dengan accuracy sebesar 67.1642% dan yang terendah adalah metode Neural Network dengan nilai accuracy 82.0896.