Data Mining Dalam Prediksi Tingkat Minat Mahasiswa Mendaftar Dikampus | PHP&MySQL

Posted on
ABSTRAK
Pada menentukan tingkat kepentingan pelajar yang akan mendaftar di kampus ABC dapat diprediksi dengan program data mining. Data mining yakni sistem pencarian informasi (knowledge) yang terkandung pada data yang amat besar. Decision Tree adalah diantara sistem klasifikasi dan prediksi yang amat ampuh pada penerapan data mining, diantara algoritma pada formasi decision tree yakni algoritma C4.5. Keuntungan pada sistem ini tepat sasaran pada menganalisis sejumlah besar atribut data yang terdapat dan gampang dimengerti oleh pengguna ahir. Pada penelitian ini, penulis akan menganalisis performa algoritma data mining C4.5 pada menentukan tingkat kepentingan pelajar yang mendaftar di perguruan tinggi ABC, dan hasil algoritma data mining yang diperoleh dapat diaplikasikan pada penyusunan keputusan C4.5. Pohon (decision tree) keduanya pada kasus minat prediksi pelajar yang terdaftar di kampus ABC. Pelajar dengan algoritma klasifikasi C4.5 dapat mengklasifikasikan minat pelajar bagi mendaftar atau tak mendaftar di ABC perguruan tinggi. Dari 50 data yang diuji ada 40 pelajar yang terdaftar dan 10 pelajar tak berlaku, dimana tingkat minat pelajar tertinggi di nilai ahir ‘atribut kelulusan’ atribut menurut proses klasifikasi algoritma C.45.

Kata Kunci : Data Mining, Prediksi Pelajar Baru, C4.5, PHP&MySQL


Unduh File PDF : 
BAB 1, 2, 3, 4 dan 5 (.word) (hubungi admin)

Unduh Source Code Program :
Download Filesource code-prediksi-minatmahasiswa-baru_c45.rar
Screnshot Program :


Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *