ANALISA PERBANDINGAN KINERJA ALGORITMA C4.5 DAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBORS UNTUK KLASIFIKASI PENERIMA BEASISWA
Abstract
Penugasan beasiswa adalah masalah manajemen operasi yang dihadapi administrator universitas, yang biasanya diselesaikan berdasarkan pengalaman pribadi administrator. Penelitian ini mengusulkan metode insentif yang terinspirasi oleh pemrograman dinamis untuk menggantikan proses pengambilan keputusan tradisional dalam penugasan beasiswa. Tujuannya adalah untuk menemukan skema penugasan beasiswa yang optimal dengan ekuitas tertinggi sambil memperhitungkan kendala praktis dan persyaratan ekuitas Metodologi yang digunakan dalam menentukan penerima beasiswa di Universitas Muhammdiyah Pringsewu adalah dengan membandingkan tahapan Algoritma C.45 dan Algoritma K-Nearest Neighbors. Dari beberapa data sampel calon penerima dari jurusan Sistem Informasi dan telah dihasilkan berdasarkan perhitungan Algoritma K-Nearest Neighbors memiliki performansi yang lebih baik yaitu presisi 98,72%, akurasi 97,66% dan nilai recall 99,50%, dengan hasil AUC sebesar 0,997 sedangkan C4,5 algoritma. mencapai 98,9% dengan nilai precision 89,73%, nilai recall 100,00% dan hasil AUC 0,956.
Kata Kunci: Beasiswa,Klasifikasi,C4.5, K-Nearest Neighbors
Full Text:
PDFReferences
L. Pengembangan, T. Informasi, and D. Komunikasi, KAMUS ABREVIASI BAHASA INDONESIA. 2015.
T. Masters, Data Mining Algorithms in C++. Apress, 2018. doi: 10.1007/978-1-4842-3315-3.
Bruce Ratner, “Statistical and Machine-Learning Data Mining Techniques for Better Predictive Modeling and Analysis of Big Data Third Edition,” 2017.
P. C. B. I. Y. N. R. P. K. C. L. Jr. Galit Shmueli, “DATA MINING FOR BUSINESS ANALYTICS,” 2018.
S. Xuanyuan, S. Xuanyuan, and Y. Yue, “Application of C4.5 Algorithm in Insurance and Financial Services Using Data Mining Methods,” Mobile Information Systems, vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/5670784.
J. Wang, “Application of C4.5 Decision Tree Algorithm for Evaluating the College Music Education,” Mobile Information Systems, vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/7442352.
Y. A. Alsariera, Y. Baashar, G. Alkawsi, A. Mustafa, A. A. Alkahtani, and N. Ali, “Assessment and Evaluation of Different Machine Learning Algorithms for Predicting Student Performance,” Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 2022. Hindawi Limited, 2022. doi: 10.1155/2022/4151487.
M. Kamal et al., “Metaheuristics Method for Classification and Prediction of Student Performance Using Machine Learning Predictors,” Math Probl Eng, vol. 2022, 2022, doi: 10.1155/2022/2581951.
M. Hussain, W. Zhu, W. Zhang, and S. M. R. Abidi, “Student Engagement Predictions in an e-Learning System and Their Impact on Student Course Assessment Scores,” Comput Intell Neurosci, vol. 2018, 2018, doi: 10.1155/2018/6347186.
Parteek Bhatia, “Data Mining and Data Warehousing,” 2019.
D. Forsyth, “Probability and Statistics for Computer Science,” 2018.
P. V. Ngoc, C. V. T. Ngoc, T. V. T. Ngoc, and D. N. Duy, “A C4.5 algorithm for english emotional classification,” Evolving Systems, vol. 10, no. 3, pp. 425–451, Sep. 2019, doi: 10.1007/s12530-017-9180-1.
Andi Ainun Khaerunnisyah Qodrat, “Perbandingan Algoritma Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Kelayakan Kredit Pada Nasabah (Studi Kasus: PT. Armada Finance Cabang Makassar),” 2017.
J. Unpingco, Python for probability, statistics, and machine learning. Springer International Publishing, 2016. doi: 10.1007/978-3-319-30717-6.
O. Caelen, “A Bayesian Interpretation of the Confusion Matrix,” 2017.
D. J. H. Wojtek J. Krzanowski, “ROC Curves for Continuous Data,” 2009.
J. Moolayil, Learn Keras for Deep Neural Networks. Apress, 2019. doi: 10.1007/978-1-4842-4240-7.
DOI: https://doi.org/10.33365/jti.v17i1.2370
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2023 Agung Purwanto
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
JURNAL TEKNOINFO
Published by Universitas Teknokrat Indonesia
Organized by Prodi S1 Informatika FTIK Universitas Teknokrat Indonesia
W: http://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
E : teknoinfo@teknokrat.ac.id.
Jl. Zainal Abidin Pagaralam, No.9-11, Labuhan Ratu, Bandarlampung
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jumlah Pengunjung : View Teknoinfo StatsCounter