PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN K-NN BERBASIS FITUR SELEKSI FORWARD SELECTION DALAM IDENTIFIKASI MAHASISWA BERPOTENSI DROP OUT - Yeyen Dwi Atma; Arif Setyanto (METIK JURNAL, 2018)
Dalam dunia pendidikan, data mining dikenal dengan istilah Educational Data Mining (EDM). EDM merupakan teknik untuk menggali data pada ranah pendidikan, penggunaan EDM ditujukan untuk lebih memahami data mahasiswa. Dalam dunia pendidikan EDM membantu pendidik menganalisis hasil kinerja mahasiswa, mendeteksi mahasiswa yang memerlukan dukungan agar tidak mengalami kegagalan. Kegagalan akademik mahasiswa dalam menempuh pendidikan merupakan masalah yang penting untuk dilakukan analisa dan prediksi dalam meminimalisir banyaknya kasus mahasiswa putus studi atau drop out. Prediksi diberlakukan untuk memeberikan peringatan dini guna mencegah kegagalan mahasiswa. Algoritma data mining untuk proses klasifikasi dan prediksi yang banyak digunakan diataranya adalah C4.5 dan K-NN. Dalam penelitian ini C4.5 dan K-NN memanfaatkan fitur seleksi Forward selection dengan memanfaatkan karakteristik data itu sendiri. Dalam penelitian ini K-NN berbasi Forward selection lebih akurat dalam mengklasifikasikan status mahasiswa dengan hasil akurasi 98.34% dan termasuk dalam kategori “excellent classification”.