Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes Dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining Untuk  Memprediksi Kelulusan

Farkhatus Solikhah; Mita  Febianah; Amelia Luthfi  Kamil; Wildan Aprizal  Arifin; Shelly Janu Setyaning Tyas

doi:10.38204/tematik.v8i1.576

Farkhatus Solikhah Universitas Pendidikan Indonesia
Mita Febianah Universitas Pendidikan Indonesia
Amelia Luthfi Kamil Universitas Pendidikan Indonesia
Wildan Aprizal Arifin Universitas Pendidikan Indonesia
Shelly Janu Setyaning Tyas Universitas Pendidikan Indonesia

DOI: https://doi.org/10.38204/tematik.v8i1.576

Keywords: C.45, data mining, keakuratan, naive bayes

Abstract

Tingkat akurasi data dalam kehidupan sehari-hari sangatlah dibutuhkan karena melihat perkembangan teknologi informasi yang semakin maju. Analisa pengelolaan data menjadi informasi yang bisa memberikan pengetahuan yaitu caranya dengan menggunakan sistem data mining. Algoritma yang sering digunakan untuk memprediksi kelulusan yaitu Naive Bayes dan C.45. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membandingkan algoritma Naive Bayes dan algoritma C.45 dalam hal keakuratan prediksi kelulusan. Metode yang digunakan yaitu dengan studi literatur dari berbagai sumber terkait serta memahami data-data yang ada pada sumber yang berhubungan dengan topik metode klasifikasi algoritma Naive Bayes dan C.45 dalam sebuah sistem data mining. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa pengklasifikasian dengan menggunakan algoritma Naive Bayes tingkat keakuratannya lebih tinggi dibandingkan algoritma C.45.

Downloads

References

Ali, F. (2013). Penerapan Data Mining Untuk Mengetahui Tingkat Kekuatan Beton Yang Dihasilkan Dengan Metode Estimasi Menggunakan Algoritma Linear Regression (Skripsi). Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro.

Bansal, A., Sharma, M., Goel, S. (2017). Improved K-Mean Clustering Algorithm For Prediction Analysis Using Classification Technique In Data Mining. International Journal of Computer Applications, 157(6), 33-40.

Bustami. (2013). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi, TECHSI. Jurnal Penelitian Teknik Informatika, 3(2), 127-146.

Davies., Beynon, P. (2004). Database Systems Third Edition. Plgrave Macmillan, New York.

Elisa, E. (2017). Analisa dan Penerapan Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruksi PT.Arupadhatu Adisesanti. Jurnal Online Informatika, 2(1), 36-41.

Huda, N. M. (2010). Aplikasi Data Mining Untuk Menampilkan Informasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa (Skripsi). Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Diponegoro.

Kurniawan, Y. I. (2018). Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C.45 Dalam Klasifikasi Data Mining. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 5(4), 455-464.

Mardi, Y. (n.d). Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Edik Informatika, 2(2), 213-219.

Prayoga. (n.d). Penerapan Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Kelulusan Tepat Waktu Pada Pergruan Tinggi.

Roiger, R. J. (2017). Data Mining: A Tutorial-Based Primer. CRC Press.

Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec Journal, 2(3), 207-217.

Saleh, A. (n.d). Klasifikasi Metode Naive Bayes Dalam Data Mining Untuk Menentukan Konsentrasi Siswa. Konferensi Nasional Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi.

Syarli. (2016). Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, 2(1), 22-26.