OPTIMASI MODEL KLASIFIKASI C4.5 DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK PREDIKSI SISWA BERMASALAH

Penulis

  • Hayati Noor

DOI:

https://doi.org/10.31602/tji.v9i4.1537

Abstrak

Sekolah adalah lembaga pendidikan kedua bagi seorang anak yang memiliki peranan  sangat strategis yang akan menjadi pusat-pusat kegiatan pendidikan untuk menumbuhkan dan mengembangkan potensi anak sebagai makhluk individu, sosial, susila dan religius. Deteksi dini dapat juga mendeteksi siswa dengan masalah belum serius, sehingga pihak sekolah memberikan dukungan dan perhatian yang tepat sebelum kondisi ini memburuk. Dalam menentukan apakah seorang siswa bermasalah maka pendidik (orang tua, wali siswa, wali kelas, dan guru) harus memperhatikan kekhasan perilaku anak dan perlu memahami tahapan perkembangan anak dalam segala aspek. Berdasarkan kondisi tersebut teknik data mining yang tepat digunakan adakah klasifikasi. Salah satu teknik klasifikasi data mining adalah C4.5. Dalam penelitian ini, membandingkan algoritma C4.5 dengan C4.5 berbasis PSO (Particle Swarm Optimazion) yang diterapkan pada data siswa bermasalah. C4.5 dan Particle Swarm Optimization menjadi lebih baik dalam memprediksi nilai akurasi daripada menggunakan hanya metode C4.5 saja, yang mampu meningkatkan nilai akurasi cukup tinggi yaitu sebesar 35.7%. Optimasi Decision Tree C4.5 dapat diterapkan untuk prediksi siswa berpotensi bermasalah dengan tingkat akurasi 99,08%. Dalam prediksi siswa berpotensi bermasalah, akurasi optimasi Algoritma C4.5 dan Particle Swarm Optimization lebih baik dari pada Algoritma decision Tree C.4.5 saja, dengan perbedaan yang cukup besar.

 

Keyword : Siswa bermasalah, data mining, C4.5. PSO,

Unduhan

Diterbitkan

01-10-2018

Terbitan

Vol 9 No 4 (2018): TECHNOLOGIA

Bagian

Artikel

Lisensi

Penulis yang menerbitkan dengan jurnal ini menyetujui persyaratan berikut:

  1. Penulis mempertahankan hak cipta dan memberikan jurnal hak publikasi pertama dengan karya yang secara bersamaan dilisensikan di bawah Creative Commons Attribution 4.0 International License. (CC BY) yang memungkinkan orang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan kepenulisan karya dan publikasi awal di jurnal ini.
  2. 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.
  3. 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).