APLIKASI PREDIKSI STATUS REGISTRASI MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN ALGORITMA C4.5

Simon Simon, Dedi Trisnawarman

Abstract


Universitas Tarumanagara merupakan salah satu perguruan tinggi swasta yang setiap tahunnya mengadakan penerimaan mahasiswa baru. Dengan itu sulit mengetahui apakah jumlah mahasiswa yang masuk dan melakukan registrasi ulang. Aplikasi ini bertujuan untuk membuat status prediksi untuk menentukan suatu kelas. Aplikasi prediksi status registrasi mahasiswa baru dibuat dengan menggunakan metode Naive Bayes dan algoritma C4.5. Metode Naive Bayes dan algoritma C4.5 adalah metode klasifikasi. Metode klasifikasi dapat digunakan untuk memprediksi dimana dia akan menggunakan data sebelumnya untuk menjadikan aturan-aturan yang akan dipakai di data yang akan diprediksi. Aplikasi ini dibuat untuk membantu Universitas Tarumanagara memprediksi jumlah mahasiswa baru yang akan melakukan registrasi, karena banyak calon mahasiswa yang lulus dalam ujian masuk tetapi tidak melakukan registrasi ulang. Selain itu aplikasi ini dibuat untuk membandingkan mana yang lebih baik ketepatannya antara metode Naïve Bayes dan algoritma C4.5. Dari hasil metode Naive Bayes mendapatkan ketepatan hasil prediksi berkisar 66% - 67.44% dengan 5 kali percobaan, sedangkan algoritma C4.5 mendapatkan ketepatan hasil prediksi berkisar 67.618% - 72.16%. Berdasarkan rata-rata 5 kali percobaan algoritma C4.5 memiliki ketepatan yang lebih tinggi.

Key words Algoritma C4.5, Klasifikasi, Naive Bayes, Prediksi, Status Registrasi Mahasiswa Baru


Refbacks

  • There are currently no refbacks.