Teknik Informatika Universitas Cokroaminoto Palopo

Andi Nurhayati, Andi Baso Kaswar

Abstract


Pendidikan merupakan hal sangat penting bagi setiap orang untuk meningkatkan kualitas
Sumber Daya Manusia (SDM). Pendidikan merupakan suatu proses untuk mendapatkan
pengajaran dan pelatihan, baik itu melalui pendidikan formal, non formal, maupun informal.
Oleh karena itu, perludilakukan klasifikasi terhadap tingkat pendidikan anak miskin di
Indonesia dengan menggunakan teknik data mining klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk
membandingkan tingkat pendidikan anak miskin dengan tingkat kesejahteraan 30% dengan
menggunakan algoritma C 4.5 dan Naïve Bayes. Perbandingan dilakukan untuk
mendapatkan algoritma klasifikasi dengan tingkat akurasi, presisi, dan recall yang tinggi.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C4.5 memiliki persentase tingkat akurasi
sebesar 90,48% dibandingkan dengan Naïve Bayes yang persentase tingkat akurasinya
hanya berkisar 25,32%. Selain itu, nilai presisi dan recall C4.5 yang berkisar antara 0,8-0,9
juga menunjukkan bahwa algoritma C 4.5 lebih baik dibandingkan Naïve Bayes. Sehingga,
dalam pengklasifikasian tingkat pendidikan anak miskin, algoritma C4.5 lebih baik
dibandingkan Naïve Bayes.s
Kata kunci:C4.5, Naïve Bayes, Pendidikan

Full Text:

Untitled

References


[BPS] Badan Pusat Statistik. 2016. “Indikator Pendidikan 1994-2016”. Jakarta. 1 hal.

Portal Pendidikan Indonesia. 2017. “Pendidikan Indonesia Beradadi Peringkat ke 57

Dunia Versi OECD” http://edupost.id/internasional/pendidikan-indonesia-berada-diperingkat-

ke-57-dunia-versi-oecd/Diakses pada 09 Juli 2017

DW Akademie. 2017. “Rangking Pendidikan Negara-Negara ASEAN”

http://www.dw.com/id/rangking-pendidikan-negara-negara-asean/g-37594464Diakses

pada 09 Juli 2017

Ridwan, Mujib, Suyono, Hadi, dan Sarosa, M. 2013. “Penerapan Data Mining Untuk

Evaluasi Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier” Jurnal

EECCIS Vol 7 (1): 59-64

Kusrini, dan Luthfi, Emha Taufiq, 2009. “Algoritma Data Mining”. Yogyakarta: C.V

Andi Offset.

Satu Data Indonesia. 2015. “Tentang Satu Data Indonesia” http://data.go.id/tentang/

Diakses pada 09 Juli 2017

Mayadewi, Paramita dan Rosely, Ely. 2015. “Prediksi Nilai Proyek Akhir Mahasiswa

Menggunakan Algoritma Klasifikasi Data Mining”. Seminar Nasional Sistem Informasi

Indonesia. Surabaya. 2-3 November 2015.

Swastina, Liliana. 2013. “Penerapan Algoritma C4.5 untuk Penentuan Jurusan

Mahasiswa”. Jurnal GEMA AKTUALITA Vol 2 (1): 93-98

Anggaraini, Ratih Nur Esti, Zinni, Mohammad Ahmaluddin, dan Rochimah, Siti. 2016.

“Kakas Bantu Pendeteksi Kesalahan Tanda Baca pada Karya Tulis Ilmiah” Jurnal Ilmiah

Teknolog Infornasi Vol 14(1): 117-125


Refbacks

  • There are currently no refbacks.

Article Metrics

Abstract view : 0 times
Untitled - 0 times