Penerapan Adaboost untuk Penyelesaian Ketidakseimbangan Kelas pada Penentuan Kelulusan Mahasiswa dengan Metode Decision Tree - Bisri, Achmad; Wahono, Romi Satria (Journal of Intelligent Systems, 2015)
Universitas Pamulang salah satu perguruan tinggi yang memiliki jumlah mahasiswa yang besar, namun dalam data histori terdapat masalah dengan jumlah kelulusan yang tepat waktu dan terlambat (tidak tepat waktu ) yang tidak seimbang. Metode decision tree memiliki kinerja yang baik dalam menangani klasifikasi tepat waktu atau terlambat tetapi decision tree memiliki kelemahan dalam derajat yang tinggi dari ketidakseimbangan kelas (class imbalance). Untuk mengatasi masalah tersebut dapat dilakukan dengan sebuah metode yang dapat menyeimbangkan kelas dan meningkatkan akurasi. Adaboost salah satu metode boosting yang mampu menyeimbangkan kelas dengan memberikan bobot pada tingkat error klasifikasi yang dapat merubah distribusi data. Eksperimen dilakukan dengan menerapkan metode adaboost pada decision tree (DT) untuk mendapatkan hasil yang optimal dan tingkat akurasi yang baik. Hasil ekperimen yang diperoleh dari metode decision tree untuk akurasi sebesar 87,18%, AUC sebesar 0,864, dan RMSE sebesar 0,320, sedangkan hasil dari decision tree dengan adaboost (DTBoost) untuk akurasi sebesar 90,45%, AUC sebesar 0,951, dan RMSE sebesar 0,273, maka dapat disimpulkan dalam penentuan kelulusan mahasiswa dengan metode decision tree dan adaboost terbukti mampu menyelesaikan masalah ketidakseimbangan kelas dan meningkatkan akurasi yang tinggi dan dapat menurunkan tingkat error klasifikasi.