Perbandingan Penerapan Algoritma Decision Tree C.45 dan Naïve Bayes Dalam Analisa Kelulusan Siswa pada SMK Swadhipa 2 Natar Kabupaten Lampung Selatan - Yus Susanti; Muhammad Gus Choyyin; Aziz Priyatna; Sri Lestari (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya, 2023)
Salah satu penerapan data mining pada bidang pendidikan seperti untuk memprediksi kelulusan siswa sekolah. Prediksi kelulusan siswa ini menggunakan data yang berasal dari transkip nilai akhir dari masing-masing siswa, adapun atribut yang digunakan yakni nilai rata-rata pelajaran Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, dan Matematika mulai dari semester 1 hingga semester 5 serta riwayat SP yang pernah didapat selama siswa tersebut sekolah. Pada penelitian ini menggunakan dua metode data mining, yaitu algoritma C4.5 dan Naïve bayes. Penggunaan dua metode pada penelitian Akurasi: Decision Tree C4.5 memiliki akurasi sebesar 80%, sedangkan Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 75%. Hal ini menunjukkan bahwa Decision Tree C4.5 lebih akurat dalam memprediksi kelulusan siswa dibandingkan dengan Naïve Bayes.Presisi: Decision Tree C4.5 memiliki presisi sebesar 82%, sedangkan Naïve Bayes memiliki presisi sebesar 78%. Decision Tree C4.5 memiliki tingkat presisi yang sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan Naïve Bayes.Recall: Decision Tree C4.5 memiliki recall sebesar 75%, sedangkan Naïve Bayes memiliki recall sebesar 80%. Naïve Bayes memiliki tingkat recall yang sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan Decision Tree C4.5. F1-score: Decision Tree C4.5 memiliki F1 score sebesar 78%, sedangkan Naïve Bayes memiliki F1-score sebesar 76%. F1-score Decision Tree C4.5 sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan Naïve Bayes. Kata Kunci: Data mining, Clacification, C4.5 Algoritma, Naive Bayes