Data Mining Dalam Prediksi Tingkat Minat Mahasiswa Mendaftar Dikampus | PHP&MySQL
ABSTRAK
Dalam menentukan tingkat kepentingan siswa yang akan mendaftar di kampus ABC dapat diprediksi dengan aplikasi data mining. Data mining adalah metode pencarian informasi (knowledge) yang terkandung dalam data yang sangat besar. Decision
Tree merupakan salah satu metode klasifikasi dan prediksi yang sangat
ampuh dalam penerapan data mining, salah satu algoritma dalam formasi
decision tree adalah algoritma C4.5. Keuntungan
dalam metode ini efektif dalam menganalisis sejumlah besar atribut data
yang tersedia dan mudah dipahami oleh pengguna akhir. Dalam
penelitian ini, penulis akan menganalisis kinerja algoritma data mining
C4.5 dalam menentukan tingkat kepentingan siswa yang mendaftar di
perguruan tinggi ABC, dan hasil algoritma data mining yang diperoleh
dapat diterapkan dalam pembuatan keputusan C4.5. Pohon (decision tree) keduanya dalam kasus minat prediksi siswa yang terdaftar di kampus ABC. Siswa
dengan algoritma klasifikasi C4.5 dapat mengklasifikasikan minat siswa
untuk mendaftar atau tidak mendaftar di ABC perguruan tinggi. Dari
50 data yang diuji ada 40 siswa yang terdaftar dan 10 siswa tidak
berlaku, dimana tingkat minat siswa tertinggi pada nilai akhir 'atribut
kelulusan' atribut berdasarkan proses klasifikasi algoritma C.45.
Kata Kunci : Data Mining, Prediksi Siswa Baru, C4.5, PHP&MySQL
Related Posts : C4.5,
Data Mining,
Web (PHP-MySQL)
Home
Tidak ada komentar:
Posting Komentar