Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Data Tracer Study Alumni Di Politeknik Negeri Semarang
Keywords:
Tracer Study, Alumni, Algoritma C4.5, Model Tree, Pohon KeputusanAbstract
Penelitian ini memfokuskan pada analisis klasifikasi data instansi tempat bekerja alumni Politeknik Negeri Semarang menggunakan algoritma C4.5. Sumber data utama adalah data tracer study alumni yang diunduh dari sistem informasi tracer study Politeknik Negeri Semarang mulai tahun kelulusan 2018 sampai dengan 2023. Pemodelan dengan algoritma C4.5 untuk menghasilkan pohon keputusan. Data sample sebanyak 100 record digunakan untuk menghitung nilai entropy dan gain dari masing-masing atribut, di mana atribut program studi memiliki nilai gain tertinggi sebesar 0,8951 dan menjadi akar pertama dari pohon keputusan. Uji coba lebih lanjut dilakukan dengan 2000 record data preprocessing menggunakan berbagai proporsi data training dan testing. Nilai akurasi tertinggi sebesar 73,3% didapatkan dari prosentase 70% data training dan 30% data testing yang menandakan model ini berhasil menangkap pola data dengan akurasi yang cukup memadai. Dari penelitian ini diharapkan memberikan wawasan tentang faktor-faktor yang mempengaruhi jenis instansi tempat alumni bekerja dan menunjukkan efektivitas algoritma C4.5 dalam klasifikasi data tracer study alumni.References
Arupandani, W. W., Taufik, F., & Mahyuni, R. (2023). Implementasi Data Mining Menentukan Penerimaan Bantuan Sosial Pangan (BSP) Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2(5), 705. https://doi.org/10.53513/jursi.v2i5.5612
Asroni, A., Masajeng Respati, B., & Riyadi, S. (2018). Penerapan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Jenis Pekerjaan Alumni di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta. Semesta Teknika, 21(2). https://doi.org/10.18196/st.212222
Haryoto, P. P., Okprana, H., & Saragih, I. S. (2021). Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Menentukan Klasifikasi Penerimaan Calon Mahasiswa Baru. 2(5).
Rahmayani, F., Sari, B. N., Maulana, I., & Mayasari, R. (2023). PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DENGAN FEATURE FORWARD SELECTION UNTUK ANALISIS CAPAIAN INDIKATOR KINERJA UTAMA BERDASARKAN TRACER STUDY (STUDI KASUS: FASILKOM UNSIKA). 7(4).
Saputra, A. D., & Qoiriah, A. (2022). Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Mengatur Persediaan Stok Barang Berbasis Website. Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 3(04), 481–493. https://doi.org/10.26740/jinacs.v3n04.p481-493
Saragih, A. N. F., Andrian, R., & Widodo, S. (2023). Perancangan User Experience Design Untuk Platform Rekam Data Jejak Alumni (Tracer Study) Di Perguruan Tinggi. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 6(1), 525–
https://doi.org/10.31539/intecoms.v6i1.6397
Sitorus, Z., S., K. S., & Sulistianingsih, I. (2018). C4.5 Algorithm Modeling for Decision Tree Classification Process against Status UKM: Proceedings of the 3rd International Conference of Computer, Environment, Agriculture, Social Science, Health Science, Engineering and Technology, 536–540. https://doi.org/10.5220/0010046105360540
Yoga Siswa, T. A., Putra, G. M., & Prafanto, A. (2022). Seleksi Fitur Information Gain dan Teknik Pruning Untuk Memperbaiki Akurasi Algoritma C4.5 dalam Kasus Keterlambatan Biaya Kuliah. Informatika Mulawarman : Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 17(2), 101. https://doi.org/10.30872/jim.v17i2.11794
Zulhilmi, Nahar Mardiyantoro, Dimas Prasetyo Utomo, Iman Ahmad Ihsannuddin, & Nulngafan. (2023). IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN POLA PENJUALAN DI ARMADA COMPUTER MENGGUNAKAN ALGORITMA
APRIORI. STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer, 2(1), 25–31. https://doi.org/10.55123/storage.v2i1.1749
