Perbandingan 3 Metode Dalam Data Mining Untuk Penjurusan Siswa Di Sma N 3 Boyolali
SMA N 3 Boyolali merupakan salah satu Sekolah Menengah Atas di kota Boyolali yang terdapat 2 jurusan yaitu IPA dan IPS. Penjurusan siswa ini mengarahkan peserta didik agar lebih fokus mengembangkan kemampuan dan minat yang dimiliki. Jurusan yang tidak tepat bisa sangat merugikan siswa dan masa depan...
Saved in:
Main Authors: | , |
---|---|
Format: | Book |
Published: |
2015.
|
Subjects: | |
Online Access: | Connect to this object online |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
MARC
LEADER | 00000 am a22000003u 4500 | ||
---|---|---|---|
001 | repoums_39757 | ||
042 | |a dc | ||
100 | 1 | 0 | |a Haryati, Syarifah Nur |e author |
700 | 1 | 0 | |a , Yusuf Sulistyo N, S.T., M.Eng |e author |
245 | 0 | 0 | |a Perbandingan 3 Metode Dalam Data Mining Untuk Penjurusan Siswa Di Sma N 3 Boyolali |
260 | |c 2015. | ||
500 | |a https://eprints.ums.ac.id/39757/1/02.%20Naskah%20Publikasi%20Ilmiah.pdf | ||
500 | |a https://eprints.ums.ac.id/39757/26/03halaman_depan.pdf | ||
500 | |a https://eprints.ums.ac.id/39757/4/04.%20BAB%20I.pdf | ||
500 | |a https://eprints.ums.ac.id/39757/5/05.%20BAB%20II.pdf | ||
500 | |a https://eprints.ums.ac.id/39757/6/06.%20BAB%20III.pdf | ||
500 | |a https://eprints.ums.ac.id/39757/7/07.%20BAB%20IV.pdf | ||
500 | |a https://eprints.ums.ac.id/39757/8/08.%20BAB%20V.pdf | ||
500 | |a https://eprints.ums.ac.id/39757/9/09.%20Daftar%20Pustaka.pdf | ||
500 | |a https://eprints.ums.ac.id/39757/10/10.%20Lampiran.pdf | ||
500 | |a https://eprints.ums.ac.id/39757/13/01.%20Surat%20Pernyataan%20Publikasi%20Karya%20Ilmiah.pdf | ||
520 | |a SMA N 3 Boyolali merupakan salah satu Sekolah Menengah Atas di kota Boyolali yang terdapat 2 jurusan yaitu IPA dan IPS. Penjurusan siswa ini mengarahkan peserta didik agar lebih fokus mengembangkan kemampuan dan minat yang dimiliki. Jurusan yang tidak tepat bisa sangat merugikan siswa dan masa depannya. Dengan penjurusan tersebut diharapkan dapat memaksimalkan potensi, bakat atau talenta individu, sehingga juga akan memaksimalkan nilai akademisnya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah dengan cara menerapkan proses data mining. Teknik data mining yang digunakan dalam penentuan jurusan ini menggunakan metode Decision Tree Algoritma C4.5, Naive Bayes dan Clustering Algoritma K-Means. Sedangkan atribut yang digunakan terdiri dari Gender, Minat, Rata-rata IPA, Rata-rata IPS, Psikotest IPA, Psikotest IPS, Asal Sekolah dan Jurusan. Dalam melakukan analisa ini menggunakan bantuan software RapidMiner 5 untuk mengetahui metode apa yang paling baik. Pengimplementasian data mining menggunakan perbandingan 3 metode dapat diketahui bahwa berdasarkan dari nilai precision, metode naive bayes lebih baik digunakan untuk penelitian ini dibandingkan dengan metode yang lain dengan nilai 77,51%. Sedangkan berdasarkan nilai recall dan accuracy, decision tree lebih baik digunakan dibanding metode yang lain dengan nilai recall sebesar 90,80% dan nilai accuracy sebesar 79,14%. Variabel yang paling berpengaruh dalam menentukan penjurusan yaitu rata-rata IPA sehingga perlu dijadikan pertimbangan bagi pihak sekolah | ||
546 | |a en | ||
546 | |a en | ||
546 | |a en | ||
546 | |a en | ||
546 | |a en | ||
546 | |a en | ||
546 | |a en | ||
546 | |a en | ||
546 | |a en | ||
546 | |a en | ||
690 | |a QA76 Computer software | ||
655 | 7 | |a Thesis |2 local | |
655 | 7 | |a NonPeerReviewed |2 local | |
787 | 0 | |n https://eprints.ums.ac.id/39757/ | |
787 | 0 | |n L200110067 | |
856 | \ | \ | |u https://eprints.ums.ac.id/39757/ |z Connect to this object online |