Perbandingan Algoritma C4.5 dan k-Means Dalam Memprediksi Kategori Indeks Prestasi Mahasiswa - Gabriella Amelia Prasetyo; R. Gunawan Santosa; Antonius Rachmat Chrismanto (Jurnal Terapan Teknologi Informasi, 2019)
Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan akurasi prediksi algoritma C4.5 dan k-Means dalam memprediksi nilai indeks prestasi semester 1 mahasiswa FTI UKDW. Data yang digunakan adalah data mahasiswa FTI UKDW angkatan 2008-2016 sebagai data latih, dan angkatan 2017 sebagai data uji. Atribut yang digunakan akan dibedakan berdasarkan jalur prestasi dan non-prestasi. Jalur prestasi menggunakan atribut kategori, status, lokasi, dan level ICE, sedangkan jalur non-prestasi menggunakan atribut kategori, status, lokasi, level ICE, numerik, verbal, spasial, analogi. Akurasi akan dihitung menggunakan cross-tabulation. Algoritma C4.5 mendapatkan hasil terbaik sebesar 77,45% dan algoritma k-Means mendapatkan hasil terbaik sebesar 60,78%. Skenario dengan jalur prestasi mendapatkan hasil rata-rata akurasi sebesar 55,27% dan skenario dengan jalur non-prestasi mendapatkan hasil rata-rata akurasi sebesar 38,95%.