KLASIFIKASI KOMPTENSI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA DECISION TREE DALAM MENETUKAN KELAYAKAN MATA KULIAH KOSENTRASI

  • Suhardi Rustam Universitas Ichsan Gorontalo
Keywords: Data Mining Akademik, Kompetensi, Decision Tree, Algoritma C4.5

Abstract

Permasalahan yang selalu menjadi rutinitas yang di alami jurusan dalam fakultas adalah mengelompokan mahasiswa yang akan memilih mata kuliah kosentrasi, mata kuliah kosentrasi adalah kelompok mata kuliah jurusan yang akan memfokuskan mahasiswa dalam menekuni satu topik keilmuwan dan akan berlanjut ke topik penelitian dalam penyelesaian tugas akhir. Komptensi yang diasah dalam mata kuliah kosentrasi adalah sesuai dengan kemampuan yang diperoleh dari mata kuliah yang telah diperoleh dari mata kuliah di semester sebelumnya, kekurangtepatan dalam mengkalisifikasi mahasiswa ikut mempengaruhi proses optimalisasi komptensi dan lulus tidak tepat waktu, Algoritma Decision tree yang memilikan karakteristik percabangan akar (tree). eksperimen ini menggunakan tools rapidminer dalam memproses model klasifikasi berbasis decision tree dengan algoritma  C4.5 dari dataset yang telah dipreprosessing yang berfungsi untuk membersihkan missing value dan outlier, hasil pengklasifikasian kompetensi dengan algoritma decision tree menggunakan algoritma C4.5 adalah dengan hasil akurasi 89.86%, classification_error 10.14% dan weight mean recall 90.34%. hasil akurasi yang didapatkan merupakan hasil yang terbaik

Published
2020-10-31
How to Cite
Rustam, S. (2020). KLASIFIKASI KOMPTENSI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA DECISION TREE DALAM MENETUKAN KELAYAKAN MATA KULIAH KOSENTRASI. Simtek : Jurnal Sistem Informasi Dan Teknik Komputer, 5(2), 59-62. https://doi.org/10.51876/simtek.v5i2.76
Section
Articles