ANALISIS TEKNIK BOOTSTRAP AGGREGATING DENGAN ALGORITMA DECISION TREE UNTUK MEMPREDIKSI DATA TRACER LULUSAN - Nurhakim, Bani; Mulyawan, Mulyawan; Lukman Rohmat, Cep (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Ketidaksesuaian antara bidang kerja lulusan dengan kompetensi mereka di bidang pekerjaan masing-masing, yang tidak sesuai dengan latar belakang pendidikan dan keahlian mereka, memiliki dampak signifikan terhadap fleksibilitas pekerjaan dan dapat mempengaruhi kinerja kerja. Langkah antisipatif yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan terkait penelitian yang dilakukan, dan menurut hasil wawancara dengan manajemen tracer study STMIK IKMI Cirebon, hingga saat ini, informasi mengenai prediksi kesesuaian pekerjaan lulusan belum diperoleh, meskipun prediksi tersebut diperlukan untuk mempersiapkan sumber daya manusia agar bekerja sesuai dengan kompetensi mereka. Penelitian ini merupakan penelitian eksperimental dan studi kasus menggunakan metode Knowledge Discovery in Database (KDD). Algoritma yang digunakan adalah pohon keputusan C4.5 dengan teknik bootstrap aggregating. Dengan menganalisis, mengimplementasikan, dan mengeksperimenkan model yang akan menghasilkan evaluasi akurasi model pohon keputusan C4.5 terbaik dengan teknik bootstrap aggregating. Kesesuaian bidang kerja lulusan dipengaruhi oleh atribut yang paling dominan, yaitu IPK lulusan (100%) dengan IPK tertinggi maksimal 3,71 untuk 12 orang, usia lulusan (97,4%) dengan 776 lulusan yang termuda berusia 21 tahun, dan durasi studi (53,85%). Sementara itu, atribut yang paling sedikit mempengaruhi kesesuaian bidang kerja lulusan adalah tahun kelulusan (10,4%). Model optimasi klasifikasi terbaik diperoleh melalui pengaturan parameter gain ratio, menghasilkan model prediksi yang sangat baik. Berdasarkan evaluasi akurasi model terbaik, skor akurasi adalah 95,27% dan skor AUC adalah 98,60%.