PREDIKSI PENERIMAAN SNMPTN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES - Purnamasari, Indah; Suryani, Indah (Informatics Department-Universitas Wijaya Kusuma Surabaya, 2023)
Pendidikan mempunyai peranan penting bagi kehidupan manusia. Sekolah sebagai tempat mengenyam pendidikan mengajarkan berbagai disiplin ilmu dengan tujuan agar para peserta didik dapat menjadi manusia yang unggul. Secara umum masyarakat di Indonesia ingin putra putrinya dapat menempuh pendidikan terbaik di Perguruan Tinggi Negeri (PTN). Banyak jalur yang bisa dilalui menuju PTN, salah satunya adalah jalur Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) yang merupakan jalur masuk PTN tanpa tes atau seleksi nilai raport. Akan tetapi kuota penerimaan PTN melalui jalur SNMPTN hanya minimal 20% dan tidak dapat ditentukan passing grade setiap PTN sehingga kemungkinan untuk bisa masuk PTN melalui jalur SNMPTN tidak diketahui. Oleh karena itu untuk dapat memprediksi siswa siswi yang dapat diterima di PTN melalui jalur SNMPTN maka dilakukan prediksi penerimaan SNMPTN menggunakan data mining klasifikasi dengan dua algoritma yaitu C4.5 dan Naive Bayes. Tujuannya adalah dengan siswa mengetahui kemungkinan diterima pada PTN melalui jalur SNMPTN maka diharapkan semakin banyak siswa yang dapat diterima PTN melalui jalur SNMPTN tersebut. Penelitian ini menunjukkan prediksi penerimaan PTN melalui jalur SNMPTN menggunakan data mining klasifikasi dengan algoritma C4.5 memberikan hasil akurasi yang jauh lebih tinggi yaitu sebesar 85,09 % dan nilai AUC 0,873 sedangkan algoritma Naive Bayes memberikan hasil akurasi 63.01% dan nilai AUC 0,665.