PERBANDINGAN METODE DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI AKADEMIK SISWA
DOI:
https://doi.org/10.30736/jt.v15i1.929Keywords:
Data Mining, Prediction, Naïve Bayes, Decision Tree, Random ForestAbstract
Pada dunia Pendidikan biasanya institusi mengalokasikan beasiswa dalam bentuk apresisasi untuk siswa-siswa yang berprestasi. Namun banyak masalah yang sering muncul, yaitu kurang terpatnya penyaluran beasiswa terhadap siswa. Metode pengumpulan data yang digunakan untuk memperoleh data-data yang dibutuhkan dalam penelitian ini adalah menggunakan kuesionar dan studi Pustaka. Dari data yang sudah dikumpulkan, mendapat data sebesar 102 record siswa yang sudah mengisi kuesioner tersebut. Pengujian pertama menggunakan metode naïve bayes dan memiliki hasil accuracy 58.62%. Kedua menggunakan metode decision tree dan memiliki hasil accuracy 65.52%. Ketiga menggunakan metode random forest dan memiliki hasil accuracy 51.72%. Berdasarkan dari hasil uji yang telah dilakukan menggunakan aplikasi RapidMiner menggunakan 3 metode, hasil penelitian yang didapat menunjukan bahwa metode terbaik dari penelitian prediksi prestasi akademik siswa adalah metode Decision Tree dengan tingkat akurasi 65.52%.
Downloads
References
Setiawan, R. (2021, October 30). Apa itu Data Mining dan Bagaimana Metodenya? Diambil kembali dari Dicoding: https://www.dicoding.com/blog/apa-itu-data-mining/
Suryaningrum, K. M., & Wijaya, S. P. (2015). Analisa dan Penerapan Metode Single Exponential Smoothing untuk Prediksi Penjualan pada Periode Tertentu (Studi Kasus: PT.Media Cemara Kreasi). Prosiding SNATIF, 259-266.
Andriansyah, Miftah Fariedh, Dadang Yusup, and Apriade Voutama. 2021. “MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES BERBASIS WEBSITE WEB-BASED EXPERT SYSTEM OF COVID-19 EARLY DETECTION USING NAÏVE BAYES METHOD.” Journal of Information Technology and Computer Science (INTECOMS) 4(2): 446–55.
Andriyana, Veronica, and Yusuf Nugroho. 2015. PERBANDINGAN 3 METODE DALAM DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN PRESTASI DI SMA NEGERI 6 SURAKARTA.
Muhammad, Fakhri, Nana Mulyana Maghfur, and Apriade Voutama. 2022. “Sentiment Analysis Dataset on COVID-19 Variant News.” Systematics 4(1): 382–91.
Ramadhan, Vicky, and Apriade Voutama. 2022. “Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Pada Penyakit ISPA Di Puskesmas Kabupaten Karawang.” Jurnal Pendidikan dan Konseling 4: 462–73.
Triwidianti, Jani, Firmansyah Yunialfi Alfian, and Margi Prasojo. 2021. “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Prestasi Siswa Tingkat Pendidikan Menengah Kejuruan Pada Sekolah Menengah Kejuruan Negeri (SMKN 1) Gadingrejo Pringsewu Lampung.” 1: 126–33. https://jurnal.darmajaya.ac.id/ (March 30, 2022).
Yoga Pratama, Aditiya et al. 2021. “Analisis Sentimen Media Sosial Twitter Dengan Algoritma K-Nearest Neighbor Dan Seleksi Fitur Chi-Square (Kasus Omnibus Law Cipta Kerja).” Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI 5(2): 897–910.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Fabiano Milan Almufqi, Apriade Voutama
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Jurnal Teknika dilisensikan di bawah Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0). Anda bebas untuk:
Â
- Bagikan — salin dan distribusikan ulang materi dalam media atau format apa pun
- Beradaptasi — me-remix, mengubah, dan membangun materi untuk tujuan apa pun, bahkan secara komersial. Lisensi ini dapat diterima untuk Karya Budaya Bebas.
Pemberi lisensi tidak dapat mencabut kebebasan ini selama Anda mengikuti persyaratan lisensi.
- Atribusi — Anda harus memberikan kredit yang sesuai, memberikan tautan ke lisensi, dan menunjukkan jika ada perubahan. Anda dapat melakukannya dengan cara yang wajar, tetapi tidak dengan cara apa pun yang menunjukkan bahwa pemberi lisensi mendukung Anda atau penggunaan Anda.
- ShareAlike — Jika Anda me-remix, mengubah, atau membangun materi, Anda harus mendistribusikan kontribusi Anda di bawah lisensi yang sama seperti aslinya.
- Tidak ada batasan tambahan — Anda tidak boleh menerapkan persyaratan hukum atau tindakan teknologi yang secara hukum membatasi orang lain untuk melakukan apa pun yang diizinkan oleh lisensi.
Â
Hak Cipta
Penulis yang menerbitkan dengan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:
Â
Penulis mempertahankan hak cipta dan memberikan jurnal hak publikasi pertama dengan karya yang dilisensikan secara bersamaan di bawah Attribution-ShareAlike 4.0 International (CC BY-SA 4.0) yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan karya dan publikasi awal di jurnal ini .
Penulis dapat membuat pengaturan kontrak tambahan yang terpisah untuk distribusi non-eksklusif dari versi jurnal yang diterbitkan dari karya tersebut (misalnya, mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan publikasi awalnya di jurnal ini.
Penulis diizinkan dan didorong untuk memposting karya mereka secara online (misalnya, di repositori institusional atau di situs web mereka) sebelum dan selama proses pengiriman, karena dapat menghasilkan pertukaran yang produktif, serta kutipan lebih awal dan lebih besar dari karya yang diterbitkan (Lihat Pengaruh Akses Terbuka).
 
Jutnal teknika oleh Universitas Islam Lamongan berlisensi Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Berdasarkan karya di https://jurnalteknik.unisla.ac.id/index.php/teknika/index
