Klasifikasi Penjurusan pada Sekolah Menengah Atas (SMA) dengan Metode Algoritma C4.5

Eirlangga, Yofhanda Septi; Syaputra, Aldo Eko

doi:10.37034/jidt.v4i3.235

Cited by 4 publications

(4 citation statements)

References 16 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Eirlangga dan A. E. Syaputra mengimplementasikan algoritma C4.5 untuk menentukan jurusan siswa dengan akurat dan efektif melalui identifikasi masalah, analisis masalah, studi literatur, pengumpulan data, dan pengujian hasil [9]. Yulhendri and K. K. Juman mengadopsi tiga algoritma klasifikasi (Support Vector Machine, Naïve Bayes, dan Decision Tree) untuk memprediksi penerimaan siswa baru di SMA [10].…”

Section: Tinjauan Pustakaunclassified

Analisis Data Penerimaan Peserta Didik Baru Menggunakan Cross Validation Dan Algoritma Decision Tree Di Sma Negeri 1 Bandung

Andriyani,

Kurniawan,

Arie Wijaya

2024

jati

View full text Add to dashboard Cite

Setiap tahun, SMA Negeri 1 Bandung menerima calon peserta didik baru melalui tiga jalur pendaftaran: penelusuran minat, Prestasi Akademik (PA), dan ujian tertulis. Namun, proses seleksi dalam Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) menghadapi kendala dalam menetapkan kriteria kelulusan. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan prediksi data guna meningkatkan kualitas penerimaan siswa. Tujuan penelitian ini adalah menganalisis data PPDB untuk menyederhanakan proses seleksi calon siswa dengan menerapkan teknik data mining, khususnya algoritma Decision Tree. Metode ini menghasilkan pohon keputusan yang membantu mengidentifikasi siswa yang lolos dan tidak lolos dengan lebih efisien. Hasil penelitian menggunakan aplikasi RapidMiner Studio menunjukkan bahwa dari 282 data, sebanyak 86 data tidak lolos dan 191 data lolos, dengan tingkat akurasi mencapai 98.24%, precision 97.45%, dan recall 94.51%. Pemahaman faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan akademik siswa juga dapat membantu pengembangan strategi pendidikan yang lebih efektif. Melalui teknik Cross-Validation, validitas model Decision Tree diuji untuk memastikan kinerjanya yang tinggi dalam berbagai lingkungan. Dengan demikian, penelitian ini berpotensi memberikan kontribusi yang signifikan terhadap kebijakan penerimaan siswa baru yang efisien dan berkualitas di SMA Negeri 1 Bandung.

show abstract

Section: Tinjauan Pustakaunclassified

Analisis Data Penerimaan Peserta Didik Baru Menggunakan Cross Validation Dan Algoritma Decision Tree Di Sma Negeri 1 Bandung

Andriyani,

Kurniawan,

Arie Wijaya

2024

jati

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Kerangka dari sebuah penelitian merupakan alur dari awal penelitian dilakukan hingga penelitian mendapatkan hasil yang di ingikan [22]. Kerangka kerja penelitian adalah pedoman dalam melakukan penelitian sehingga penelitian tidak keluar dari tujuan awalnya [23].…”

Section: Kerangka Kerja Penelitianunclassified

Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory dalam Menentukan Pengahargaan kepada Karyawan Terbaik

Eko Syaputra,

Budiarti Rahayu Putri

2023

komtekinfo

View full text Add to dashboard Cite

Employees are very important human resources (HR) in business entities / companies. The development of a business entity is driven by employees who have high quality and loyalty. The purpose of this research is to determine the best employees who are entitled to receive awards / rewards from sanjai stores. To support the purpose of this research, the MAUT method is used because it has the ability to select alternatives efficiently and effectively because the time required for calculation is shorter based on predetermined criteria. Furthermore, the ranking process is carried out to determine which employees are entitled to an award. The data used are several criteria that have been determined by the store in determining the best employees and are entitled to receive awards, among these criteria include length of work, attendance, job knowledge, cooperation, responsibility, honesty, and age.The calculation results obtained using the MAUT method recommend the best employee AL03, with the highest score of 0.669. So that this research can be an objective material for the sanjai shop in determining the best employees.

show abstract

“…Setelah tahapan pengolahan secara manual diselesaiakan, selanjutnya dilanjutkan dengan mengimplementasikan ke dalam bentuk sebuah sistem terkomputerisasi, yang bertujuan untuk menentukan apakah dari hasil analisa yang telah dilakukan dalam pembahasan sebelumnya hasilnya dengan menggunakan sistem yang dibangun [25]. Berikut gambaran dari implementasi sistem yang telah dibangun.…”

Section: Implementasi Sistemunclassified

Peningkatan Pelayanan Laboratorium Dengan Memprediksi Kedatangan Pasien Menggunakan Metode Monte Carlo

Eko Syaputra,

Eirlangga,

Sapriadi

2023

View full text Add to dashboard Cite

The number of patient visits to the laboratory is unstable sometimes decreasing and increasing, when the increase in the number of visits to the laboratory makes everything disrupted because the number of patients who come is not proportional to the staff who are working / assigned at that time in the laboratory. So that some patients do not even get thorough service and even some patients wait too long in the queue. This causes services in the laboratory to be hampered, disrupted and become less than optimal. So the laboratory must be able to overcome this problem by knowing the number of visits to the laboratory in the future. So the researchers conducted this study with the aim of providing accurate information regarding the prediction of the number of patient arrivals to the laboratory with the application of the Monte Carlo Method. This method is a method that is often used to solve problems that are often related to uncertainty. The data used in this study is the last 3 years of patient arrivals to the laboratory with the frequency of arrivals from January to December. The results of this research are compacted accuracy of 87% in 2020 and 91% in 2021. So that the laboratory can take action on services in the future and make this research as a reference material.

show abstract

Klasifikasi Penjurusan pada Sekolah Menengah Atas (SMA) dengan Metode Algoritma C4.5

Cited by 4 publications

References 16 publications

Analisis Data Penerimaan Peserta Didik Baru Menggunakan Cross Validation Dan Algoritma Decision Tree Di Sma Negeri 1 Bandung

Analisis Data Penerimaan Peserta Didik Baru Menggunakan Cross Validation Dan Algoritma Decision Tree Di Sma Negeri 1 Bandung

Implementasi Metode Multi Attribute Utility Theory dalam Menentukan Pengahargaan kepada Karyawan Terbaik

Peningkatan Pelayanan Laboratorium Dengan Memprediksi Kedatangan Pasien Menggunakan Metode Monte Carlo

Contact Info

Product

Resources

About