Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer)
Annisa Ulfa
Universitas Muhammadiyah Riau
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Sistem Rekomendasi Jurusan Kuliah Bagi Calon Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma C4.5 Annisa Ulfa; Doni Winarso; Edo Arribe
JURNAL FASILKOM (teknologi inFormASi dan ILmu KOMputer) Vol 10 No 1 (2020): JURNAL FASILKOM
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer, Unversitas Muhammadiyah Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (191.294 KB) | DOI: 10.37859/jf.v10i1.1511

Abstract

Pada tingkatan perguruan tinggi, seseorang belajar berdasarkan suatu bidang keahlian tertentu, sehingga output dari sebuah perguruan tinggi diharapakan mampu menghasilkan sumber daya manusia yang berkualitas sesuai dengan bidang keahliannya. Salah dalam memilih jurusan kuliah biasanya disebabkan karena kurangnya pengetahuan mengenai jurusan yang ada. Sehingga pemilihan jurusan harus dilakukan sedini mungkin dengan penuh pertimbangan. Salah satu cara dengan menggunakan sistem rekomendasi pemilihan jurusan bagi calon mahasiswa baru berdasarkan nilai sekolah, nilai tes dan jurusan sekolah menggunakan algoritma C4.5. Tujuan penelitian ini adalah menghasilkan suatu sisem rekomendasi jurusan kuliah bagi calon mahasiswa baru menggunakan algoritma C4.5. Luaran penelitian ini adalah sebuah sistem rekomendasi bagi calon mahasiswa baru yang masih kebingungan dalam menentukan jurusan kuliah. Hasil evaluasi algoritma C4.5 yang dilakukan dengan menggunakan confussion matrix diapatkan tingkat akurasi sebesar 12%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem akan gagal melakukan rekomendasi yang sesuai karena data dan variabel yang digunakan kurang mendukung namun apabila data maupun variabel yang digunakan mendukung maka sistem akan bisa melakukan rekomendasi dengan benar. Keywords: C4.5, Decision Tree, Rekomendasi.
Co-Authors Doni Winarso Edo Arribe, Edo