Perbandingan Metode C4.5 Dengan K-Nearest Neighbor (KNN) Untuk Memprediksi Penjurusan Siswa SMAN 12 Pekanbaru - Zuhrahfi Harahap; Mariza Devega (Department of Electrical Engineering, University of Patria Artha, 2022)
SMAN 12 Pekanbaru merupakan salah satu sekolah menengah di kota Pekanbaru yang saat ini telah memiliki 2 jurusan yaitu IPA dan IPS. Penjurusan siswa ini dapat mengarahkan peserta didik agar lebih focus dalam mengembangkan kemampuan diri dan minat yang dimiliki. Pemilihan jurusan yang tidak tepat bisa sangat merugikan siswa terhadap minat dan karir mereka di masa mendatang. Dengan penjurusan diharapkan dapat memaksimalkan potensi, bakat,dan nilai akademisnya. Berdasarkan permasalahan tersebut dilakukan penelitian dengan menerapakan teknik data mining diharapkan dapat membantu siswa untuk menetukan jurusan yang tepat sesuai kriteria yang ditetapkan. Adapun teknik data mining ini menggunakan 2 buah metode yaitu algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbor. Sedangkan atribut yang digunakan terdiri dari Nilai Matematika, nilai Bahasa Indonesia, nilai Bahasa Inggris, nilai IPA, nilai IPS, Nilai IQ dan pemilihan minat. Analisis dilakukan dengan bantuan aplikasi RapidMiner untuk mengetahui nilai-nilai perbandingan terhadap metode yang dilakukan. Dari hasil pengujian bahwa hasil dari perbandingan antara algoritma C4.5, K-Nearest Nighbor. Telah didapatkan akurasi tertinggi pada pengujian ketiga adalah algoritma C4.5 dengan accurasy sebesar 84% nilai precision 100%, recall 78%.