Analisis Kinerja dalam Mendeteksi Student Loses Berdasarkan Nilai Gain dengan Splite Feature Reduction Model pada Algoritma C4,5
Abstrak— Perguruan tinggi diharapkan mampu menghasilkan sumber daya manusia yang berpengetahuan juga kreatif. faktor penilaian perguruan tinggi adalah persentase kemampuan mahasiswa dalam menyelesaikan studi. Saat ini, masalah student loses dan faktor-faktor yang mempengaruhinya telah menjadi topik...
Guardado en:
| Autores principales: | , , |
|---|---|
| Formato: | article |
| Lenguaje: | ID |
| Publicado: |
Universitas Negeri Medan
2020
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://doaj.org/article/9f275d3391bf4c8aaf3e8a57f44ba5ff |
| Etiquetas: |
Agregar Etiqueta
Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!
|
| Sumario: | Abstrak— Perguruan tinggi diharapkan mampu menghasilkan sumber daya manusia yang berpengetahuan juga kreatif. faktor penilaian perguruan tinggi adalah persentase kemampuan mahasiswa dalam menyelesaikan studi. Saat ini, masalah student loses dan faktor-faktor yang mempengaruhinya telah menjadi topik yang menarik untuk diteliti. Institusi perlu mendeteksi kinerja mahasiswa yang berstatus "student loses" sehingga dapat diidentifikasi. Dengan metode klasifikasi algoritma C4.5 dalam mengambil keputusan yang dianggap memiliki kinerja yang baik, tetapi algoritma C4.5 memiliki beberapa kelemahan terhadap data yang tidak seimbang, yaitu dataset yang berbeda dua kelas yang berbeda antara kelas mayoritas dan kelas minoritas, berpengaruh pada algoritma C4.5, yang menghasilkan nilai hasil akurasi kurang optimal pada algoritma C4,5 untuk mengurangi pengaruh ketidakseimbangan kelas pada klasifikasi C4.5, maka perlu dilakukan pendekatan metode Split Feature Reduction Model hal ini dilakukan untuk memberi bobot pada setiap fitur yang direkomendasikan, sehingga ditemukan fitur yang merupakan klasifikasi yang kuat, berdasarkan perangkingan pada setiap fitur agar dapat direkomendasikan pada klasifikasi C4.5 dalam proses klasifikasi Hasil menunjukkan bahwa, kinerja akurasi klasifikasi C4.5 pada dataset mahasiswa dengan pendekatan SFRM sebelum proses Pengujian, 10 fold cross-validation, menunjukkan tingkat akurasi klasifikasi yang lebih baik yaitu akurasi 98% dalam penanganan ketidakseimbangan kelas. |
|---|