Penerapan Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas

Rina Kurniasari, A. Fatmawati
{"title":"Penerapan Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas","authors":"Rina Kurniasari, A. Fatmawati","doi":"10.24252/insypro.v6i2.7912","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Penjurusan merupakan suatu proses penempatan atau penyaluran kemampuan, minat dan bakat  dari siswa SMA. Penjurusan di SMA juga berpengaruh di masa depan seperti di jenjang karir maupun dalam pemilihan program studi di Perguruan Tinggi. Dalam kurikulum 2013 penjurusan sudah diterapkan pada siswa sejak kelas X. Namun masih banyak siswa yang masih bingung dalam memilih jurusan sesuai kemampuannya dan berakibat mengganggu proses pembelajaran nanti. Dengan demikian pihak sekolah harus tepat dalam mengklasifikasikan jurusan dan diperlukan sistem sebagai pendukung pemilihan jurusan bagi siswa. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk membantu dalam penentuan jurusan dan meningkatkan keakuratan serta efisiensi dalam penentuan jurusan bagi siswa sehingga nanti dapat meminimalisir ketidakcocokan dalam penentuan jurusan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan penerapan data mining menggunakan Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 ini akan membentuk pohon keputusan yang mengahasilkan aturan kemudian diterapkan ke data untuk mengklasifikasikan jurusan. Pengklasifikasian jurusan siswa dibagi menjadi 3 jurusan yaitu MIPA, IPS dan BB. Sedangkan kriteria yang dibutuhkan untuk penentuan jurusan meliputi rata-rata nilai UN SMP, minat siswa dan nilai tes akademik seperti nilai MIPA, nilai IPS, nilai BB. Hasil penelitian ini menghasilkan nilai accuracy sebesar 95% untuk melakukan proses penjurusan bagi siswa.","PeriodicalId":199754,"journal":{"name":"Jurnal INSYPRO (Information System and Processing)","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-11-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal INSYPRO (Information System and Processing)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.24252/insypro.v6i2.7912","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Penjurusan merupakan suatu proses penempatan atau penyaluran kemampuan, minat dan bakat  dari siswa SMA. Penjurusan di SMA juga berpengaruh di masa depan seperti di jenjang karir maupun dalam pemilihan program studi di Perguruan Tinggi. Dalam kurikulum 2013 penjurusan sudah diterapkan pada siswa sejak kelas X. Namun masih banyak siswa yang masih bingung dalam memilih jurusan sesuai kemampuannya dan berakibat mengganggu proses pembelajaran nanti. Dengan demikian pihak sekolah harus tepat dalam mengklasifikasikan jurusan dan diperlukan sistem sebagai pendukung pemilihan jurusan bagi siswa. Penelitian ini mempunyai tujuan untuk membantu dalam penentuan jurusan dan meningkatkan keakuratan serta efisiensi dalam penentuan jurusan bagi siswa sehingga nanti dapat meminimalisir ketidakcocokan dalam penentuan jurusan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini dengan penerapan data mining menggunakan Algoritma C4.5. Algoritma C4.5 ini akan membentuk pohon keputusan yang mengahasilkan aturan kemudian diterapkan ke data untuk mengklasifikasikan jurusan. Pengklasifikasian jurusan siswa dibagi menjadi 3 jurusan yaitu MIPA, IPS dan BB. Sedangkan kriteria yang dibutuhkan untuk penentuan jurusan meliputi rata-rata nilai UN SMP, minat siswa dan nilai tes akademik seperti nilai MIPA, nilai IPS, nilai BB. Hasil penelitian ini menghasilkan nilai accuracy sebesar 95% untuk melakukan proses penjurusan bagi siswa.
主修是学生的能力、兴趣和才能的分配或分配过程。高中毕业生在未来也有很大的影响,比如在职业选择和大学学习计划中。在2013年的课程中,学科从X班开始应用于学生,但仍有许多学生对自己的专业选择感到困惑,导致以后的学习进程中断。因此,学校必须准确地将专业分类,并将制度作为学生选择专业的支持者。本研究的目的是帮助确定专业,提高学生的专业准确度和效率,以便以后可以减少学生在专业决策方面的不匹配。使用使用算法C4.5进行数据挖掘的方法。这个算法C4.5将形成决策树,这些决策树将生成规则,然后将其应用到数据中进行分类。学生课程的分类分为三类:MIPA、IPS和BB。而确定专业所必需的标准包括联合国初中成绩的平均水平、学生兴趣和学术考试成绩,如MIPA值、IPS值、BB值等。这项研究的结果为学生的专业成绩达到了95%。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信