Eksplorasi Algoritma Decision Tree untuk Penentuan Siswa Berprestasi - Prestian Ramadhan; Yuhandri; Jhon Veri (Komunitas Dosen Indonesia, 2025)
Kemajuan teknologi informasi telah membawa perubahan signifikan dalam berbagai aspek kehidupan, termasuk pendidikan. Salah satu tantangan utama dalam meningkatkan kualitas pembelajaran adalah identifikasi siswa berprestasi secara akurat dan objektif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Decision Tree C4.5 dalam menentukan siswa berprestasi di SMPN 1 Kerinci, dengan mempertimbangkan faktor akademik dan non-akademik seperti nilai disiplin, nilai tahfidz, nilai akhlak, dan nilai ujian. Metode penelitian mencakup pengumpulan data siswa, preprocessing data untuk mengatasi ketidakseimbangan data, analisis faktor-faktor yang berpengaruh, serta pembangunan model klasifikasi menggunakan perangkat lunak RapidMiner 9.0. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Decision Tree C4.5 mampu mengklasifikasikan siswa dengan tingkat akurasi sebesar 91,67%, precision 93,33% untuk kelas