fifi maqfiroh
Unknown Affiliation

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

Found 1 Documents
Search

PENERAPAN KLASIFIKASI ALGORITMA DATA MINING C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT KELULUSAN SISWA DI LEMBAGA PELATIHAN KERJA SHINJU SEMARANG fifi maqfiroh; Sri Mujiyono
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 1 No. 2 (2022): Jurnal Jamastika Vol.1 Vol.2 Oktober 2022
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (423.144 KB) | DOI: 10.35473/.v1i2.1874

Abstract

AbstrakLPK. SHINJU telah menyimpan data-datanya dalam database berupa hardcopy dan softfile. Data-data tersebut jika dimaksimalkan pemanfaatannya dapat memberikan informasi yang berguna, salah satunya adalah prediksi kelulusan siswa. Penelitian bertujuan menerapkan klasifikasi algoritma C4.5 dalam prediksi kelulusan siswa. Data yang digunakan yaitu data alumni siswa yang telah lulus tahun 2020. Atribut yang dipakai adalah Jenis Kelamin, Tempat Tinggal, Asal kelulusan, Status Bekerja, Ekonomi dan Nilai Akhir. Atribut Labelnya yaitu tepat waktu dan terlambat. Implementasi menggunakan aplikasi RapidMiner 5. Metode yang digunakan adalah data mining dengan  algoritma C4.5. Metode pengumpulan data yang dipakai dalam penelitian yaitu observasi dan studi literatur. Berdasarkan uji coba diperoleh kesimpulan bahwa bidang ilmu data mining dengan menggunakan algoritma C4.5 dapat diimplementasikan untuk melakukan prediksi kelulusan siswa Lembaga Pelatihan Kerja, setelah melakukan rangkaian uji data set dengan rapid miner, diperoleh hasil accuracy sebagai nilai ketentuan seberapa besar keakuratan menggunakan algoritma C4.5 dalam memprediksi kelulusan siswa Lembaga Pelatihan Kerja SHINJU. Kata kunci : Algoritma C4.5, Prediksi Kelulusan, Data mining, Rapidminer Abstrack             LPK. SHINJU has stored is data in the database in the form of hardcopy and softfile. These data, if maximized, can provide useful information, one of which is the prediction of student graduation. This study aims to apply the classification algorithm C4.5 in predicting student graduation. The data used is the alumni data of students who have graduated in 2020. The attributes used are Gender, Place of Residence, Origin of Graduation, Work Status, Economy and Final Value. The Label attribute is on time and late. Implementation using the RapidMiner 5 application. The method used is data mining with the C4.5 algorithm. Data collection methods used in this research are observation and literature study. Based on the trial, it was concluded that the field of data mining science using the C4.5 algorithm can be implemented to predict the graduation of Job Training Institute students. After conducting a series of data set tests with rapid miners, accuracy results are obtained as the value of the provision of how much accuracy is using the C4 algorithm. 5 in predicting the graduation of SHINJU Job Training Institute students. Keywords: C4.5 Algorithm, Graduation Prediction, Data mining, Rapidminer