Komparasi Data Mining Klasifikasi Pada Pemilihan Dosen Terbaik Dengan Menggunakan Metode Algoritma C 4.5 Dan Naive Bayes

Zelvi Gustiana

doi:10.36294/jurti.v6i2.2851

Komparasi Data Mining Klasifikasi Pada Pemilihan Dosen Terbaik Dengan Menggunakan Metode Algoritma C 4.5 Dan Naive Bayes

Zelvi Gustiana

Abstract

Dosen merupakan salah satu elemen penting di perguruan tinggi yang mengemban tugas tri dharma yaitu pengajaran, Pendidikan dan pengabdian. Agar kinerja dosen menjadi terus berkembang maka para dosen diberikan penghargaan atas kerja mereka dengan diadakannya pemilihan dosen terbaik. Banyak penelitian sebelumnya yang melakukan pemilihan dosen terbaik, salah satunya dengan cara menggunakan data mining. Data mining klasifikasi merupakan salah satu metode yang sangat berguna untuk kasus ini. Pada tulisan ini dilakukan komparasi data mining klasifikasi Algoritma C 4.5 dan Naïve Bayes untuk mendapatkan mana yang lebih baik. Didapatkan hasil akurasi tinggi dengan tingkat persentase 96,67% dibandingkan pengolahan data dengan Algoritma C 4.5 yaitu sebesar 83,33%.

Full Text:

PDF

References

V. Putratama and R. Andarsyah, “Penentuan Dosen Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Di Politeknik Pos Indonesia,” Competitive, vol. 15, no. 2, pp. 144–154, 2020, doi: 10.36618/competitive.v15i2.962.

Y. Y. Moh. Ilbad Dzulfadli, Eka Larasati Amalia, “Sistem Penilaian Dosen Berprestasi Menggunakan Metode Waspas (Studi Kasus Politeknik Negeri Malang),” Siap 2020, pp. 389–394, 2020.

M. Assiddiq, “Peqguruang: Conference Series,” vol. 2, no. April, 2020.

S. Amal, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Menggunakan Metode Saw Berbasis Web (Studi Kasus Politeknik Ganesha): 25-34,” REMIK (Riset dan E-Jurnal Manaj. Inform. …, vol. 2, no. 1, 2017, [Online]. Available: https://www.jurnal.polgan.ac.id/index.php/remik/article/view/10859.

W. D. Puspitasari and D. K. Ilmi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp),” ANTIVIRUS J. Ilm. Tek. Inform., vol. 10, no. 2, pp. 56–68, 2016, doi: 10.30957/antivirus.v10i2.163.

A. Yuliana and D. B. Pratomo, “Algoritma Decision Tree (C4.5) Untuk Memprediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kinerja Dosen Politeknik Tedc Bandung,” Semnasinotek 2017, pp. 377–384, 2017.

N. Tahun, P. Algoritma, C. D. Sistem, S. Kasus, and D. I. Kabupaten, “Penerapan algoritma c 4.5 dalam sistem pendukung keputusan evaluasi kinerja fasilitator pamsimas (studi kasus di kabupaten kampar),” vol. 1, no. 1, pp. 20–28, 2020.

Z. Gustiana, W. Satria, and J. Simon, “Penerapan Algoritma C 4.5 Pada Pengaruh Iklan Online Terhadap Minat Beli Konsumen di Masa Pandemic Covid-19,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer), vol. 20, no. 2, p. 91, 2021, doi: 10.53513/jis.v20i2.3751.

H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.

W. P. Nurmayanti, “Penerapan Naive Bayes dalam Mengklasifikasikan Masyarakat Miskin di Desa Lepak,” Geodika J. Kaji. Ilmu dan Pendidik. Geogr., vol. 5, no. 1, pp. 123–132, 2021, doi: 10.29408/geodika.v5i1.3430.

DOI: https://doi.org/10.36294/jurti.v6i2.2851