Klasifikasi Penerima Beasiswa Kaltim Stimulan Siswa Menggunakan Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada SMK Muhammadiyah Long Ikis

Priyanaca, Adi (2023) Klasifikasi Penerima Beasiswa Kaltim Stimulan Siswa Menggunakan Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Algoritma K-Nearest Neighbor Pada SMK Muhammadiyah Long Ikis. S1 Sistem Informasi thesis, STMIK WIdya Cipta Dharma.

	Text 1941061-S1-Sistem Informasi.pdf Restricted to Repository staff only Download (7MB) | Request a copy
	Text 1941061-S1-Jurnal.pdf Restricted to Repository staff only Download (735kB) | Request a copy

Abstract

Beasiswa adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diberikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Beasiswa dapat diberikan oleh lembaga pemerintah, perusahaan ataupun yayasan. Algoritma C4.5 dan Algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) adalah salah satu metode data mining dalam klasifikasi yang digunakan untuk mengelompokkan suatu data ke kelas tertentu yang digunakan sebagai penerima beasiswa kaltim stimulan siswa. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil akurasi pada Algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbor dalam klasifikasi penerima beasiswa kaltim stimulan siswa umum pada SMK Muhammadiyah Long Ikis dan mengetahui hasil perbandingan kinerja yang efektif dari kedua algoritma tersebut dengan menggunakan Rapidminer. Adapun hasil akhir dari penelitian ini yang dilakukan pengujian pada kedua algoritma klasifikasi, algoritma C4.5 menghasilkan nilai Accuracy 98.58%, Precision 98.57%, dan Recall 92.80%, sedangkan untuk nilai algoritma K-Nearest Neighbor menghasilkan nilai Accuracy 99.05%, Precision 98.75%, dan Recall 95.65%. Kemudian untuk nilai AUC pada kedua algoritma memiliki performa yang sangat baik dalam klasifikasi penerima beasiswa kaltim stimulan siswa, untuk algoritma C4.5 memiliki nilai AUC 0.929, Sedangkan algoritma K-Nearest Neighbor mimiliki nilai AUC 0.934. Pada hasil kinerja yang diuji menggunakan T-Test pada algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbor dapat dilihat bahwa algoritma C4.5 memiliki nilai 0.986, sedangkan algoritma K-Nearest Neighbor memiliki nilai tertinggi sebesar 0.991. Dengan demikian algoritama K-Nearest Neighbor dapat memberikan solusi yang tepat dan efektif untuk digunakan sebagai klasifikasi penerima beasiswa kaltim stimulan siswa umum pada SMK Muhammadiyah Long Ikis. ============================================================ Scholarships are gifts in the form of financial assistance given to individuals who aim to be used for the continuation of the education pursued. Scholarships can be awarded by government agencies, companies or foundations. C4.5 Algorithm and K-Nearest Neighbor (K-NN) Algorithm are one of the data mining methods in classification that are used to group data into certain classes that are used as stimulant scholarship recipients of Kaltim students. The purpose of this study was to determine the results of the accuracy of the C4.5 and K-Nearest Neighbor Algorithms in the classification of general student stimulant Kaltim scholarship recipients at Muhammadiyah Long Ikis Vocational School and to find out the results of a comparison of the effective performance of the two algorithms using Rapidminer. The final results of this study were tested on both classification algorithms, the C4.5 algorithm produces an Accuracy value of 98.58%, Precision 98.57%, and Recall 92.80%, while for the value of the K-Nearest Neighbor algorithm it produces an Accuracy value of 99.05%, Precision 98.75% , and Recall 95.65%. Then the AUC values for both algorithms have very good performance in the classification of student stimulant scholarship recipients, the C4.5 algorithm has an AUC value of 0.929, while the K-Nearest Neighbor algorithm has an AUC value of 0.934. In the performance results tested using the T-Test on the C4.5 and K-Nearest Neighbor algorithms, it can be seen that the C4.5 algorithm has a value of 0.986, while the K-Nearest Neighbor algorithm has the highest value of 0.991. Thus the K-Nearest Neighbor algorithm can provide an appropriate and effective solution to be used as a classification of general student stimulant Kaltim scholarship recipients at SMK Muhammadiyah Long Ikis.

Item Type:	Thesis (S1 Sistem Informasi)
Additional Information:	Pembimbing 1 : Dr. Heny Pratiwi, S.Kom., M.Pd., M.TI Pembimbing 2 : Ahmad Fajri, S.Kom., M.Kom
Uncontrolled Keywords:	Beasiswa, Klasifikasi, C4.5, K-Nearest Neighbor
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Sistem Informasi
Depositing User:	Adi Priyanaca
Date Deposited:	31 Jul 2023 06:08
Last Modified:	31 Jul 2023 06:08
URI:	http://repository.wicida.ac.id/id/eprint/4795

Actions (login required)

View Item