Peningkatan Algoritma J48 Untuk Klasifikasi Hasil Prestasi Mahasiswa Selama Proses Pembelajaran Secara Daring Menggunakan CFS Dan Adaboost - Dian Pramadhana; Rendi Rendi; Robi Robiyanto (LPPM INSTITUT TEKNOLOGI TELKOM PURWOKERTO, 2022)
Virus corona yaitu virus yang menyebabkan infeksi saluran pernapasan pada manusia. Jumlah kenaikan penderita virus corona meningkat secara cepat dan menyebar diberbagai negara. Dalam menghadapi virus corona dunia pendidikan mengantisipasi agar penularan virus corona tidak semakin luas yaitu dengan menghentikan proses pembelajaran secara langsung dan digantikan dengan pembelajaran daring. Dalam proses pembelajaran daring tidak selalu berjalan secara baik ataupun lancar, banyak kendala yang dihadapi selama pembelajaran daring. Kendala yang ada selama proses pembelajaran daring berakibat terhadap perubahan peserta didik seperti menurunnya motivasi serta prestasi belajar mahasiswa. Berdasarkan alasan tersebut peneliti tertarik untuk menganalisis hasil prestasi mahasiswa selama pembelajaran secara daring dengan menggunakan teknik data mining yaitu teknik klasifikasi. Salah satu teknik data mining untuk melakukan klasifikasi yang dapat digunakan adalah algoritma J48. Algoritma J48 merupakan algoritma yang cukup populer dalam pengklasifikasian, namun memiliki kelemahan yaitu dalam proses klasifikasi tidak dapat memilih atribut yang relevan, hal ini dapat berdampak buruk saat proses membangun decision tree. Untuk mengatasi masalah tersebut peneliti menerapkan Correlation Feature Selection untuk seleksi atribut dan Adaboost dalam memperbaiki performa algoritma J48. Hal ini dibuktikan bahwa setelah penerapan metode yang digunakan hasil akurasi yang di peroleh menunjukan peningkatan yaitu sebesar 96,42 %.