KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI UNTUK MENENTUKAN EVALUASI KINERJA TERBAIK PADA STATUS AKREDITASI SEKOLAH/MADRASAH KALIMANTAN TIMUR BERDASARKAN IASP 2020 - Taghfirul Azhima Yoga Siswa; Naufal Azmi Verdikha (Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa, 2022)
Indonesia mulai beradaptasi pada era revolusi industri 4.0 ke era society 5.0 dengan penerapan teknologi modern dan penciptaan peluang baru pada semua aspek kehidupan. Selain pengembangan infrastruktur, rencana pemindahan Ibu Kota Negara (IKN) ke Provinsi Kalimantan Timur (KALTIM) juga menjadi catatan penting dalam kesiapan sumber daya manusia yang berkualitas yang dapat dilihat dari mutu pendidikan dengan status akreditasi sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan komparasi terhadap beberapa algoritma klasifikasi seperti C4.5, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor (K-NN), Support Vector Machine (SVM) dan Logistic Regression untuk mencari kinerja terbaik dalam klasifikasi status akreditasi sekolah/madrasah provinsi Kalimantan Timur berdasarkan IASP 2020. Tahap preprocessing membagi data dilakukan menggunakan metode cross validation yang bersumber pada data BAN S/M KALTIM tahun 2020-2021 berjumlah 295 record. Kemudian dilakukan evaluasi kinerja algoritma untuk mencari nilai Accuracy, Precision dan Recall menggunakan confusion matrix.