Prediksi Jumlah Mahasiswa Mengulang Mata Kuliah menggunakan Metode Decision Tree C4.5 dan Reduced Error Pruning

Agung Nugroho

Informasi Umum

Kode

113090257

Klasifikasi

004.6 - Data communications, computer communications

Jenis

Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Subjek

Data Comunications

Dilihat

345 kali

Informasi Lainnya

Abstraksi

Penentuan kuota kelas seringkali menjadi hal yang cukup memusingkan untuk dilakukan tiap kali kegiatan registrasi di IT Telkom dilakukan. Salah satu faktor utama yang mempengaruhi kesulitan dalam penentuan kuota kelas adalah sulitnya memprediksi banyaknya mahasiswa yang akan mengulang mata kuliah tertentu. Dalam Tugas Akhir ini, akan dibuat sebuah sistem yang akan dapat membantu dalam prediksi jumlah mahasiswa yang mengulang mata kuliah. Metode yang digunakan adalah metode decision tree C4.5, suatu metode klasifikasi yang akan menghasilkan sebuah pohon keputusan yang dapat diubah menjadi kumpulan rule yang nantinya dapat digunakan sebagai dasar dalam prediksi mahasiswa mengulang. Namun, penggunaan metode decision tree juga ada kalanya dapat mengalami kondisi overfit, dimana sebuah pohon keputusan belum memiliki akurasi yang baik untuk data yang akan dimasukkan ke sistem. Untuk itu, akan dilakukan pruning, sebuah metode untuk memotong pohon keputusan menjadi lebih sederhana dengan tujuan untuk meningkatkan akurasi, dengan menggunakan algoritma Reduced Error Pruning. Nantinya akan dilakukan perbandingan terhadap pohon keputusan yang tidak di-pruning dan pohon keputusan yang telah di-pruning dari segi akurasi yang dihasilkan, jumlah rule yang terbentuk, serta waktu yang dibutuhkan untuk mengklasifikasikan data untuk melihat pengaruh pruning terhadap pohon keputusan yang dihasilkan. prediksi mengulang mata kuliah, decision tree C4.5, overfit, pruning, Reduced Error Pruning