Prediksi Prestasi Siswa Berbasis Data Mining Menggunakan Algoritma Decision Tree (Studi Kasus: SMKN 2 Padang) - Rahmi Ramadhani; Yeka Hendriyani (Voteteknika (Vocational Teknik Elektronika dan Informatika), 2021)
Pengujian ini bertujuan untuk memperkirakan prestasi siswa tergantung pada status sosial ekonomi orang tua, disiplin, dan motivasi siswa menggunakan teknik penambangan informasi dengan algoritma J48 yang dibantu oleh aplikasi WEKA. Penelitian ini menggunakan 8 atribut yang dipartisi dengan 1variabel terikat dan 7 variabel bebas. Pendekatan yangg digunakann adalahh kuantitatiff. Subyekk penelitiann inii adalahh siswaa kelass XI SMK Negeri 2 Padang yang berjumlahh 450 siswaa. Strategi pengumpulann  informasi yangg digunakann adalahh dokumentasii dann polling. Berdasarkan pengujian yang dilakukan pada siswa yang menggunakan perhitungan decision tree, algoritma J48 memiliki ketepatan 90,31% dan nilai ROC 0,987 termasuk ke dalam Excellent Clasfication Dengan cara ini pohon keputusan dapat meramalkan prestasi siswaa dengann baikk.Kata kunci : Prestasii Belajar, Data Mining, Decision Tree