Pemodelan Data Mining Decision Tree Dengan Classification Error Untuk Seleksi Calon Anggota Tim Paduan Suara - Patmi Kasih (Informatika Universitas Siliwangi, 2019)
Proses penerimaan anggota baru dalam suatu tim membutuhkan kejelasan kriteria penilaian dan ketepatan proses dalam penilaiannya. Demikian juga yang diinginkan oleh Pembina Tim Paduan Suara Harmoni Nusantara di Universitas Nusantara PGRI Kediri. Selama ini proses seleksi penerimaan anggota tim dilakukan secara konvensional dengan wawancara dan tes suara secara langsung. Untuk memutuskan seorang peserta seleksi diterima atau tidak, tim pembina harus melakukan diskusi yang tidak jarang terjadi membawa perselisihan antar pembina saat peserta yang satu mempunyai hasil yang sama atau berimbang dengan peserta seleksi yang lain. Oleh karena itu diperlukan suatu sistem (aplikasi) dengan implementasi algoritma tertentu yang dapat membantu dalam melakukan proses seleksi anggota baru. Untuk mewujudkan sistem yang direncanakan dilakukan pemodelan algoritma decision tree dengan konsep classification error untuk menganalisa algoritma yang cocok untuk dijadikan algoritma bantu dalam pengambilan keputusan. Pemodelan decision tree dengan konsep classification error dilakukan dengan data trainng sejumlah 60 record dengan atribut input gender, interprestasi, teknik, penampilan, komitmen, oktaf. Kelas target yang ditentukan adalah diterima atau tidak diterima. Berdasarkan pemodelan yang dilakukan diperoleh pohon keputusan yang menghasilkan 5 (lima) rule’s base yang mengcover semua record pada data training. Sehingga dapat disimpulkan bahwa decision tree dengan konsep classification error dapat digunakan sebagai algoritma bantu yang akan diimplementasikan dalam sistem (aplikasi) bantu seleksi anggota baru Tim Paduan Suara Harmoni Nusantara pada Univeritas Nusantara PGRI Kediri yang direncanakan.