eprintid: 4596
rev_number: 10
eprint_status: archive
userid: 52
dir: disk0/00/00/45/96
datestamp: 2021-07-30 02:51:38
lastmod: 2021-07-30 02:51:38
status_changed: 2021-07-30 02:51:38
type: thesis
metadata_visibility: show
contact_email: repository@staff.ukdw.ac.id
creators_name: 71130036, Dea Alverina
creators_id: dea.alverina@ti.ukdw.ac.idf
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS
contributors_name: Chrismanto, Antonius Rachmat
contributors_name: Santosa, R. Gunawan
corp_creators: Universitas Kristen Duta Wacana
title: PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN CART DALAM MEMPREDIKSI KATEGORI INDEKS PRESTASI MAHASISWA
ispublished: pub
subjects: QA75
subjects: T1
divisions: tek_informatika
full_text_status: restricted
keywords: Decision Tree, C4.5, CART, Prediksi, Tabel Crosstab
abstract: Beberapa faktor, internal maupun external, mempengaruhi tinggi rendahnya prestasi akademis mahasiswa baru. Faktor external meliputi asal SMA, kategori SMA dan status SMA. Faktor internal meliputi kemampuan Spasial, Verbal, Numerik, dan Analogi (Santosa & Rachmat, 2016). Dengan memprediksi indeks prestasi (IP) mahasiswa semester 1, fakultas dapat menyaring calon mahasiswa baru. Penelitian ini mencoba melakukan prediksi berbagai macam kategori IP semester satu mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Duta Wacana (FTI UKDW), menggunakan algoritma decision tree C4.5 dan CART. Penelitian ini juga mengeksplorasi berbagai parameter seperti pengkategorian atribut numerik, keseimbangan data, jumlah kategori IP, dan ketersediaan atribut yang berbeda karena perbedaan ketersediaan data antara jalur prestasi dan jalur non-prestasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma CART dan C4.5 memiliki akurasi yang sama dalam memprediksi data jalur prestasi, dengan akurasi tertinggi sebesar 86.86%. Namun rata-rata akurasi dari semua skenario yang memiliki parameter yang berbeda-beda untuk C4.5 sebesar 41.48% dan CART sebesar 42.65%. Algoritma C4.5 dan CART lebih cocok untuk memprediksi IP menggunakan data jalur prestasi. Parameter untuk skenario prediksi yang paling akurat adalah ketika atribut numerik untuk data jalur non-prestasi di threshold, data latih tidak diseimbangkan dan kategori indeks prestasi sebanyak 2 kategori.
date: 2017-11
date_type: published
pages: 110
institution: Universitas Kristen Duta Wacana
department: Informatika
thesis_type: skripsi
thesis_name: other
citation:   71130036, Dea Alverina  (2017) PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN CART DALAM MEMPREDIKSI KATEGORI INDEKS PRESTASI MAHASISWA.  Bachelor thesis, Universitas Kristen Duta Wacana.   
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/4596/1/71130036_bab1_bab5_daftarpustaka.pdf
document_url: https://katalog.ukdw.ac.id/4596/2/71130036_bab2-sd-bab4_lampiran.pdf