IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PERILAKU MAHASISWA DIPLOMA 3 MELANJUTKAN STRATA 1 DI STMIK AMIKOM YOGYAKARTA
|
|
- Vera Agusalim
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PERILAKU MAHASISWA DIPLOMA 3 MELANJUTKAN STRATA 1 DI STMIK AMIKOM YOGYAKARTA NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Jumanto kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA YOGYAKARTA 2014
2
3 IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PERILAKU MAHASISWA DIPLOMA 3 MELANJUTKAN STRATA 1 DI STMIK AMIKOM YOGYAKARTA Jumanto 1), Emha Taufiq Luthfi 2), 1) Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta 2) Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta Indonesia jumanto.j@students.amikom.ac.id 1), emhataufiqluthfi@amikom.ac.id 2) Abstract - As an educational institution, STMIK AMIKOM Yogyakarta has many students. Ranging from diploma 3, graduate program, and post graduate program. The amount of students is growing more years so the need for good management in the management of the college. One of thing to note is Diploma 3 program students need to predict early on which has the potential to continue to graduate program, so that the college management to take measures necessary to maintain the students. Prediction models are built to predict the diploma 3 program students continue to graduate program with algorithm C4.5. This algorithm is an algorithm used to construct a decision tree in which the decision tree method change the fact that very large into the present decision tree rules. Diploma 3 students predicted results continue to graduate program using the algorithm C4.5 in the form of data in tabular form. The predicted results are expected to provide an overview to the management college how many are diploma 3 students continuing to graduate program. Keywords - data mining, algorithm C4.5, decision tree, prediction 1. Pendahuluan Dewasa ini banyak organisasi atau institusiinstitusi pendidikan tinggi telah mengumpulkan data sekian tahun lamanya. Data tersebut berupa data penerimaan mahasiswa baru, data kartu rencana studi (KRS), data nilai mahasiswa (KHS), data presensi mahasiswa, dan lain-lain. Data-data tersebut disimpan pada aplikasi berbasis komputer untuk menangani transaksi yang dilakukan setiap harinya. Pertumbuhan yang pesat dari akumulasi data telah menciptakan kondisi yang disebut sebagai rich of data but poor of information karena data yang terkumpul tidak dapat digunakan untuk aplikasi yang berguna. Tidak jarang kumpulan data tersebut dibiarkan begitu saja seakan-akan menjadi kuburan data (data tombs). Pertanyaannya sekarang apakah data tersebut dibiarkan menggunung, tidak berguna lalu dibuang, ataukah kita dapat me nambang -nya untuk mencari emas atau berlian yaitu informasi yang berguna untuk organisasi [4]. Sebagai salah satu institusi perguruan tinggi di Indonesia, STMIK AMIKOM Yogyakarta tentu memiliki data (data mahasiswa, data nilai mahasiswa, data presensi, dan lain-lain) yang berjumlah besar dan luas yang telah terkumpul sejak perguruan tinggi ini beroperasi sejak tahun 1994 hingga sekarang yang diolah secara terkomputerisasi. Dapat dibayangkan jumlah data terkumpul sekian tahun lamanya yang tentunya sangat besar. Mahasiswa merupakan pelanggan utama dari perguruan tinggi [3]. Untuk itu sudah seharusnya pelayanan perguruan tinggi berorientasi pada mahasiswa. Dalam hal ini STMIK AMIKOM Yogyakarta perlu memprediksi mahasiswa program D3 melanjutkan ke jenjang S1. Sehingga pihak manajemen perguruan tinggi dapat melakukan tindakan-tindakan dalam bentuk pelayanan untuk mempertahankan mahasiswa tersebut. Berdasarkan latar belakang di atas, dirumuskan permaslahan yakni : Bagaimana implementasi algoritma C4.5 pada aplikasi prediksi mahasiswa D3 melanjutkan S1? Adapun tujuan penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Mempelajari algortima C4.5 untuk mengklafikasi mahasiswa D3 mealanjutkan ke S1. 2. Merancang aplikasi prediksi mahasiswa D3 melanjutkan S1 menggunakan algoritma C4.5. Landasan Teori A. Data Mining Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunkan teknik statistika, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [2]. Data mining didefinisikan sebagai 1
4 suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data yang tersimpan dalam peyimpanan dengan menggunakan teknik statistika dan matematika [3]. Data mining sering disebut knowledge discovery in database (KDD), adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data yang berukuran besar. Keluaran dari data mining ini bisa dipakai untuk memperbaiki pengambilan keputusan di masa yang akan datang [5]. B. Pengelompokan data mining Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok berdasarkan tugas yang dapat dilakukan, yaitu [2] : 1. Deskripsi Terkadang peneliti dan analis secara sederhana ingin mencoba mencari cara untuk menggambarkan pola dan kecenderungan yang terdapat dalam data. Sebagai contoh, petugas pengumpulan suara mungkin tidak dapat menemukan keterangan atau fakta bahwa siapa yang tidak profesional akan sedikit didukung dalam pemilihan presiden. Deskripsi dari pola kecenderungan sering memberikan kemungkinan penjelasan untuk suatu pola atau kecenserungan. 2. Estimasi Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, kecuali variabel target estimasi lebih ke arah numerik daripada kategori. Model dibangun menggunakan record lengkap yang menyediakan nilai dari variabel target prediksi. Selanjutnya, pada peninjauan berikutnya estimasi nilai dari variabel target dibuat bersarkan variabek prediksi. 3. Prediksi Hampir sama dengan klasifikasi dan estimasi, kecuali dalam prediksi nilai dari hasil akan ada di masa mendatang. 4. Klasifikasi Dalam klasifikasi, terdapat target variabel kategori. Sebagai contoh, penggolongan pendapatan dapat diagi dalam tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah. 5. Pengklusteran Pengklusteran merupakan pengelompokan record, pengamatanm, atau memperhatikan dan membentuk objek-objek yang memiliki kemiripan. Kluster adalah kumpulan record yang memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan memilki ketidakmiripan dengan record-record dalam kluster lain 6. Asosiasi Tugas asosiasi dalam data mining adalah menemukan atribut yang muncul dalam satu waktu. Dalam dunia bisnis lebih umum disebut analisis keranjang belanja. C. Decision Tree (Pohon Keputusan) Menurut Basuki dan Syarif [1], konsep dari pohon keputusan adalah mengubah data menjadi pohon kemudian diinterpretasi ke dalam aturan-aturan. Data di sini dalam bentuk tabel yang memiliki atribut dan record. Atribut menyatakan parameter yang dibuat sebagai kriteria dalam pembuatan pohon (tree). Misalkan untuk menentukan main tenis, kriteria yang diperhatikan adalah cuaca, angin, kelembaban dan temperatur. Salah satu atribut merupakan atribut yang menyatakan data solusi per-item data yang disebut target atribut. Record atau instance merupakan nilai-nilai yang dimiliki oleh atribut. Gambar 1 Konsep Pohon Keputusan (Basuki dan Syarif) D. Algoritma C4.5 Secara umum algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut [2]: a. Pilih atribut sebagai akar b. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai c. Bagi kasus dalam cabang d. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memilki kelas yang sama. Untuk memilih atribut sebagai akar, didasarkan pada nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung gain digunakan rumus seperti tertera pada persamaan (1) berikut. Keterangan : S : himpunan kasus A : atribut n : jumlah partisi atribut A S i : jumlah kasus pada partisi ke-i S : jumlah kasus dalam S (1) Sementara itu, penghitungan nilai entropy dapat dilihat dari persamaan (2) berikut. Keterangan : S : himpunan kasus A : fitur N : jumlah partisi S p i : proporsi dari S i terhadap S.(2) 2
5 2. Pembahasan 2.1 Analisis Sistem Analisis Kebutuhan A. Kebutuhan Fungsional Merupakan jenis kebutuhan yang berisi prosesproses apa saja yang nantinya akan dilakukan oleh sistem. Kebutuhan fungsional juga berisi informasiinformasi apa saja yang harus ada dan dihasilkan oleh sistem. 1. User dapat melakukan input data mahasiswa sebagai paramater prediksi perilaku mahasiswa D3 melanjutkan S1 yang berupa IPK D3, Jenis Kelamin, Umur, Pekerjaan Orang Tua, dan Profesi yang Diinginkan. 2. User dapat melakukan ubah data mahasiswa sebagai parameter prediksi perilaku mahasiswa D3 melanjutkan S1 yang berupa IPK D3, Jenis Kelamin, Umur, Pekerjaan Orang Tua, dan Profesi yang Diinginkan. 3. User dapat melakukan hapus data mahasiswa sebagai parameter prediksi perilaku mahasiswa D3 melanjutkan S1 yang berupa IPK D3, Jenis Kelamin, Umur, Pekerjaan Orang Tua, dan Profesi yang Diinginkan. 4. User dapat menampilkan data hasil prediksi perilaku mahasiswa D3 melanjutkan S1 setelah dilakukan proses data 5. Sistem dapat menampilkan pohon keputusan yang terbentuk. B. Kebutuhan Non Fungsional Kebutuhan non fungsional digunakan untuk mengetahui kebutuhan minimal sistem yang dibuat. 1. Kebutuhan perangkat keras (hardware) yang digunakan untuk membangun aplikasi ini sebagai berikut : a. Intel Core i3-2310m CPU 2.10 GHz b. RAM 2 GB c. Hard disk 500 GB d. Graphic card Intel(R) HD graphics family e. Monitor LCD 14 inch f. Keyboard dan mouse 2. Kebutuhan perangkat lunak (software) yang dibutuhkan untuk membangun aplikasi ini sebagai berikut : a. Sistem Operasi : Windows7 Ultimate 32 Bit b. Pengolah database : MySQL c. Tool editor : Netbeans IDE Analisis Data Data dari sistem adalah berupa atribut yang dimiliki oleh mahasiswa D3, nilai atribut dan nilai kemungkinannya. Data yang dimaksud adalah data yang mempunyai minimal dua kolom atribut. Satu kolom sebagai kolom atribut masukan dan satu kolom menjadi 3 kolom atribut target. Dari setiap kolom terdapat nilainilai yang akan dipergunakan untuk kalkulasi dan nilai dari setiap atribut harus bersifat pasti atau data diskret. Ketentuan lain yang harus dipenuhi agar masukan dapat diproses dengan lancar adalah peletakan kolom target harus berada pada posisi terakhir dari kolom tabel masukan. Sistem akan membaca masukan dengan atribut target berada pada kolom terakhir dari tabel, maka dari itu selain kolom terakhir sistem akan mengenalinya sebagai atribut masukan dari sistem. Beberapa komponen variabel yang menjadi parameter pembentukan klasifikasi adalah sebagai berikut : 1. IPK D3 Variabel IPK D3 berisi data Indeks Prestasi Komulatif ketika mahasiswa tersebut lulus dari program D3 untuk diisi pada proses input program. Nilai yang sudah ditentukan pada program ini antara lain IPK 2,30 sampai dengan 2,99 yang selanjutnya dikategorikan sebagai IPK rendah, IPK antara 3,00 sampai dengan 3,50 yang selanjutnya dikategorikan sebagai IPK sedang, IPK antara 3,51 sampai dengan 4,00 yang selanjutnya dikategorikan IPK tinggi. 2. Umur Variabel umur berisi data umur ketika mahasiswa tersebut lulus dari program D3 untuk diisi pada proses input program. Nilai yang sudah ditentukan pada program ini antara lain umur antara 19 tahun sampai dengan umur 22 tahun yang selanjutnya dikategorikan umur muda, umur antara 23 tahun sampai dengan 25 tahun yang selanjutnya dikategorikan umur tua. 3. Jenis Kelamin Variabel jenis kelamin berisi data jenis kelamin mahasiswa tersebut untuk diisi pada proses input program. Nilai yang sudah ditentukan pada program ini adalah laki-laki dan perempuan. 4. Profesi yang Diinginkan Variabel profesi yang diinginkan berisi data profesi yang diinginkan mahasiswa ketika lulus program D3 untuk diisi pada proses input program. Nilai yang sudah ditentukan pada program ini antara lain profesi dosen, PNS, wirausaha, dan pekerja swasta.
6 2.1.3 Analisis Model Cara Perhitungan Berikut adalah penjelasan mengenai langkahlangkah pembentukan pohon keputusan menggunakan algoritma C4.5 untuk menyelesaikan dalam kasus yang diangkat. Salah satu proses kalkulasi dari entropy adalah proses kalkulasi nilai entropy total yaitu dengan sampel 164 record sebagai data training. Sumber data yang digunakan sebagai data training untuk membentuk pohon keputusan diambil dari data akademik jurusan teknik informatika. Data tersebut diambil pada bulan januari 2013 yang selanjutnya diolah oleh penulis menjadi data yang siap digunakan untuk membentuk pohon keputusan. IPK D3 Renda h = 34 Sedang = 90 Tinggi = 39 Tabel 3.1 Tabel Informasi Data Training JK Lakilaki = 100 Peremp uan = 64 Umu r Mud a = 159 Tua = 5 Profesi Yang Diinginka n Praktisi = 121 Dosen / Guru = 14 Pengusaha = 29 Keputusa n = 43 Tidak = Aturan-aturan (Rules) Menurut Basuki dan Syarif (2003), konsep dari pohon keputusan adalah mengubah data menjadi pohon kemudian diinterpretasi ke dalam aturan-aturan. Sesuai gambar pohon keputusan pada gambar 3.1 dapat dibentuk aturan sebagai berikut : 1) IF IPK = Rendah THEN Decision = Tidak 2) IF IPK = Sedang AND Job = Praktisi AND Jenis = Perempuan AND Umur = Muda THEN Decision = 3) IF IPK = Sedang AND Job = Praktisi AND Jenis = Perempuan AND Umur = Tua THEN Decision = Tidak 4) IF IPK = Sedang AND Job = Praktisi AND Jenis = Laki-laki AND Umur = Muda THEN Decision = 5) IF IPK = Sedang AND Job = Praktisi AND Jenis = Laki-laki AND Umur = Tua THEN Decision = Tidak 6) IF IPK = Sedang AND Job = Dosen AND Jenis = Perempuan AND Umur = Muda THEN Decision = 7) IF IPK = Sedang AND Job = Dosen AND Jenis = Perempuan AND Umur = Tua THEN Decision = Tidak 8) IF IPK = Sedang AND Job = Dosen AND Jenis = Laki-laki AND Umur = Muda THEN Decision = 9) IF IPK = Sedang AND Job = Dosen AND Jenis = Laki-laki AND Umur = Tua THEN Decision = Tidak 10) IF IPK = Sedang AND Job = Pengusaha THEN Decision = Tidak 11) IF IPK = Tinggi AND Jenis = Perempuan AND Job = Praktisi THEN Decision = 12) IF IPK = Tinggi AND Jenis = Perempuan AND Job = Dosen THEN Decision = Tidak 13) IF IPK = Tinggi AND Jenis = Perempuan AND Job = Pengusaha THEN Decision = Tidak 14) IF IPK = Tinggi AND Jenis = Laki-laki AND Job = Praktisi AND Umur = Muda THEN Decision = 15) IF IPK = Tinggi AND Jenis = Laki-laki AND Job = Praktisi AND Umur = Tua THEN Decision = Tidak 16) IF IPK = Tinggi AND Jenis = Laki-laki AND Job = Dosen THEN Decision = 17) IF IPK = Tinggi AND Jenis = Laki-laki AND Job = Pengusaha AND Umur = Muda THEN Decision = 18) IF IPK = Tinggi AND Jenis = Laki-laki AND Job = Pengusaha AND Umur = Tua THEN Decision = Tidak 2.2 Perancangan Sistem Perancangan Use Case Diagram Use case diagram digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada dalam sebuah sistem informasi dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-fungsi itu. Gambar 2 Use Case Diagram 4
7 Dari gambar diatas terlihat bahwa ada satu actor yaitu user.user di atas hanya ada satu yaitu yang berfungsi sebagai admin. User tersebut dapat melakukan aktifitas prediksi keputusan, simpan hasil prediksi, lihat hasil prediksi, ubah hasl prediksi, hapus hasil prediksi, lihat pohon keputusan Perancangan Alur Program (Flowchart) Perancangan alur program ini bertujuan untuk memberi gambaran bagaimana aliran proses dari aplikasi prediksi mahasiswa D3 lanjut S1 ini berjalan. Mulai dari awal ketika sudah dalam form menu prediksi hingga menampilkan hasil prediksi perilaku mahasiswa D3 melanjut S1. Gambar 4 Tampilan Halaman Utama 2. Halaman Form Prediksi Keputusan Halaman form prediksi digunakan untuk memproses data mahasiswa D3 untuk diprediksi apakah mahasiswa tersebut melanjutkan ke jenjang S1 sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan yakni berupa jenis kelamin, umur, ipk, dan job yang diinginkan. Hasil dari proses data tersebut ada 2 keputusan yakni atau Lidak. Berikut adalah tampilan halaman form prediksi. Gambar 3 Alur Program (Flowhart) Sistem 2.3 Implementasi dan Pembahasan Implementasi Sistem Implementasi sistem (implementation system) merupakan tahap peletakan sistem yang baru dibuat dan dikembangkan agar nantinya sistem tersebut siap dioperasikan sesuai dengan yang diharapkan. Tujuan dari tahap implementasi sistem ini mengetahui hasil dari pembuatan aplikasi, apakah telah sesuai dengan yang telah dirancang sebelumnya atau tidak Implementasi Interface 1. Halaman Utama Halaman utama bersisi menu-menu yang ada pada aplikasi prediksi mahasiswa D3 melanjutkan ke S1. Halaman ini yang akan muncul pertama kali ketika user berhasil login dengan menginputkan username dan password secara benar. Pada halaman utama ini terdapat beberapa pilihan menu, yaitu Prediksi C4.5, Data Hasil Prediksi, Pohon Keputusan, Bantuan, Tentang, dan tombol Keluar. Gambar 5 Halaman Form Prediksi 3. Halaman Data Hasil Prediksi Data prediksi merupakan halaman yang akan tampil ketika user menekan tombol data prediksi. Pada halaman data hasil prediksi ini akan menampilkan data hasil proses prediksi yang dilakukan user. Pada halaman ini juga terdapat form untuk kebutuhan manipulasi data pada tabel, seperti tambah data, ubah data, dan hapus data. 5
8 3. Penutup Gambar 6 Halaman Data Hasil Prediksi 3.1 Kesimpulan Berdasarkan pembahasan yang telah diuraikan pada bab-bab sebelumnya maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut : 1. Telah dibangun aplikasi prediksi perilaku mahasiswa D3 melanjutkan S1 di STMIK AMIKOM Yogyakarta menggunakan agoritma C4.5 dengan menerapkan representasi pohon keputusan pada aplikasi. 2. Aplikasi prediksi mahasiswa D3 melanjutkan S1 di STMIK AMIKOM Yogyakarta telah berjalan sesuai dengan analisis dan perancangan yang telah dibuat sebelumnya. Hal ini dapat dilihat dari sistem sudah bisa melakukan prediksi sesuai dengan kriteria, lihat data, menyimpan data, hapus data, ubah data, lihat gambaran pohon keputusan, dan lihat informasi tentang pembuat aplikasi 3.2 Saran Berikut saran-saran dari penulis untuk penelitian dan pengembangan lebih lanjut : 1. Sistem dapat memproses data mining secara real time, sehingga peniliti tidak lagi melakukan perhitungan secara manual baik di form excel ataupun tool perhitungan lainnya. 2. Sistem dapat memproses data untuk me-mining dalam jumlah besar. Misalkan dengan menggunakan file berekstensi *.xls sehingga user tidak lagi memproses data satu persatu. 3. Tampilan sistem agar lebih baik dan lebih menarik serta mudah digunakan dari yang sekarang karena sistem yang sekarang masih kurang baik dari segi tampilan dan kemudahan dalam pemakaian. 4. Sistem tidak hanya ada satu algoritma, dapat ditambahkan lagi dengan algoritma data mining lainnya seperti algoritma klasifikasi naive bayes, dll. Daftar Pustaka [1] Basuki, A dan Syarif, I., Decision Tree. Diakses Tanggal 12 Januari 2014 [2] Kusrini dan Luthfi, E.T Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset [3] Madihah, Azka Analisis Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kulaitas Pelayanan Pendidikan (Studi Kasus Program Studi Pasca Sarjana Kajian Administrasi Rumah Sakit Fakultas Kesehatan Masyrakat Universitas Indonesia). Diakses Tanggal 3 Desember 2013 [4] Pramudiono, Iko Pengantar Data Mining : Menambang Permata Pengetahuan di Gunung Data. Diakases Tanggal 3 Desember 2013 [5] Santoso, Budi Data Mining : Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis, Yogyakarta : Graha Ilmu Biodata Penulis Jumanto, memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom), Jurusan Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta, lulus tahun Saat ini sedang mempersiapkan studi lanjut di Sekolah Pascasarjana program Magister of Computer Science (M.Cs) FMIPA Universitas Gadjah Mada. Emha Taufiq Luthfi, memperoleh gelar Sarjana Teknik (S.T.), Jurusan Teknik Elektro Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada Yogyakarta, lulus tahun Memperoleh gelar Master Ilmu Komputer (M.Kom) Sekolah Pascasarjana program studi Ilmu Komputer FMIPA Universitas Gadjah Mada Yogyakarta, lulus tahun Saat ini menjadi Dosen di STMIK AMIKOM Yogyakarta. 6
JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA
JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA IMPLEMENTATION OF DATA MINING WITH C4.5 ALGORITHM TO PREDICT STUDENT ACHIEVEMENT Oleh: SITI MUHIMATUL KHOIROH NPM
Lebih terperinciJURNAL IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 DALAM PENENTUAN JURUSAN DI SMK PEMUDA PAPAR KEDIRI
JURNAL IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 DALAM PENENTUAN JURUSAN DI SMK PEMUDA PAPAR KEDIRI C4.5 ALGORITHM IMPLEMENTATION IN DETERMINING THE DEPARTMENT OF SMK PEMUDA PAPAR KEDIRI Oleh: MARISA FITRI FATMAWATI
Lebih terperinciAPLIKASI SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN DATA PADA DIREKTORAT RESERSE KRIMINAL KHUSUS POLDA SUMBAR
APLIKASI SISTEM INFORMASI PENGOLAHAN DATA PADA DIREKTORAT RESERSE KRIMINAL KHUSUS POLDA SUMBAR Janero Kennedy 1) 1) Magister Teknik Informatika, STMIK AMIKOM, Kota Yogyakarta. Jl Ring road Utara, Condongcatur,
Lebih terperinciANALISIS PENERAPAN TEKNIK DATAMINING DALAM PENGIMPLEMENTASIAN DAN PENGEMBANGAN MODEL ACTIVE LEARNING DENGAN METODE KELOMPOK
ANALISIS PENERAPAN TEKNIK DATAMINING DALAM PENGIMPLEMENTASIAN DAN PENGEMBANGAN MODEL ACTIVE LEARNING DENGAN METODE KELOMPOK Dody Herdiana, S.T., M. Kom. Dosen PNS DPK pada Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciJurnal Informatika Mulawarman Vol. 12, No. 1, Februari ISSN
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 12, No. 1, Februari 2017 50 APLIKASI KLASIFIKASI ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS MASA STUDI MAHASISWA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS MULAWARMAN
Lebih terperinciAlgoritma C4.5. Untuk memudahkan penjelasan mengenai algoritma C4.5 berikut ini disertakan contoh kasus yang dituangkan dalam Tabel 1.
Algoritma C4.5 1 Kusrini, 2 Emha Taufiq Luthfi 1 Jurusan Sistem Informasi, 2 Jurusan Teknik Informatika 1, 2 STMIK AMIKOM Yogykakarta 1,2 Jl. Ringroad Utara Condong Catur Sleman Yogyakarta Untuk memudahkan
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PENGELOMPOKAN PENYAKIT HASIL DIAGNOSA PASIEN PENGGUNA JAMKESMAS PADA PUSKESMAS KOTAGEDE II NASKAH PUBLIKASI
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK PENGELOMPOKAN PENYAKIT HASIL DIAGNOSA PASIEN PENGGUNA JAMKESMAS PADA PUSKESMAS KOTAGEDE II NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Devanda Anggi Mahardikaraga 12.11.6093 kepada SEKOLAH
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI BIDANG KERJA ALUMNI DI STMIK LPKIA BANDUNG
IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI BIDANG KERJA ALUMNI DI STMIK LPKIA BANDUNG 1 Ati Suci Dian Martha, 2 Afryanto Redy 1 Program Studi Sistem Informasi STMIK LPKIA 1 Program Studi Sistem Informasi
Lebih terperinciKlasifikasi Data Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree
Klasifikasi Data Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree Disusun oleh : Budanis Dwi Meilani Achmad dan Fauzi Slamat Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi.
Lebih terperinciPEMBUATAN GAME PETUALANGAN KURA-KURA BERBASIS ANDROID NASKAH PUBLIKASI. diajukan oleh Irma Indah Sinarwulan
PEMBUATAN GAME PETUALANGAN KURA-KURA BERBASIS ANDROID NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Irma Indah Sinarwulan 11.11.5527 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA YOGYAKARTA
Lebih terperinciModel Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree
Scientific Journal of Informatics Vol. 3, No. 1, Mei 2016 p-issn 2407-7658 http://journal.unnes.ac.id/nju/index.php/sji e-issn 2460-0040 Model Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMASARAN DI BAGIAN HUMAS STMIK AMIKOM YOGYAKARTA
IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMASARAN DI BAGIAN HUMAS STMIK AMIKOM YOGYAKARTA Erik Hadi Saputra 1), Burhan Alfironi Muktamar 2) 1), 2) Teknik Informatika
Lebih terperinciBurhanudin Junardi Karim Dr. Lintang Yuniar Banowosari, S.Kom., M.Sc
Implementasi Data Mining Pada Penjualan Produk Alat Medis di PT. Murti Indah Sentosa Menggunakan Metode Klasifikasi Burhanudin Junardi Karim 11112533 Dr. Lintang Yuniar Banowosari, S.Kom., M.Sc Latar Belakang
Lebih terperinciAPLIKASI DATA MINING DENGAN METODE CLASSIFICATION BERBASIS ALGORITMA C4.5
Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 2-4 Desember 2013 APLIKASI DATA MINING DENGAN METODE CLASSIFICATION BERBASIS ALGORITMA C4.5 Rizky Tahara Shita 1), Nita Marliani 2) 1, 2) Universitas Budi Luhur,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI KELAYAKAN KREDIT NASABAH PADA BMT BUMI MIZAN SEJAHTERA YOGYAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI KELAYAKAN KREDIT NASABAH PADA BMT BUMI MIZAN SEJAHTERA YOGYAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Ardun 12.11.6692 kepada SEKOLAH TINGGI
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengertian Data Mining Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database. Data mining adalah proses yang menggunakan
Lebih terperinciManfaat Pohon Keputusan
DECISION TREE (POHON KEPUTUSAN) Latar Belakang Pohon Keputusan Di dalam kehidupan manusia sehari-hari, manusia selalu dihadapkan oleh berbagai macam masalah dari berbagai macam bidang. Masalah-masalah
Lebih terperinciMajalah Ilmiah UPI YPTK, Volume 20, No. 1, Maret
Majalah Ilmiah UPI YPTK, Volume 20, No. 1, Maret 2013 12 PENERAPAN ALGORITMA C 4.5 DALAM MEMPEROLEH DECISION TREE UNTUK MEMPREDIKSI PENENTUAN RESIKO KREDIT PADA BANK BPR BUKITTANDANG MANDIRI PADANG MENGGUNAKAN
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN. mendukung Aplikasi Penilaian Akademik Berbasis web
BAB V IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN 5.1 Sistem Yang Digunakan Berikut ini adalah software dan hardware yang dibutuhkan untuk mendukung Aplikasi Penilaian Akademik Berbasis web A. Software Pendukung 1. Sistem
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI APLIKASI PENJUALAN PADA BUTIK BIG SIZE NASKAH PUBLIKASI. diajukan oleh Esa Apriyana
SISTEM INFORMASI APLIKASI PENJUALAN PADA BUTIK BIG SIZE NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Esa Apriyana 14.02.8904 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA YOGYAKARTA 2014
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
6 BAB 2 LANDASAN TEORI Pada tinjauan pustaka ini akan dibahas tentang konsep dasar dan teori-teori yang mendukung pembahasan yang berhubungan dengan sistem yang akan dibuat. 2.1 Basis Data (Database) Database
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PENJUALAN PADA TOKO AN NISA TURI SLEMAN NASKAH PUBLIKASI. diajukan oleh Susi Susanti
SISTEM INFORMASI PENJUALAN PADA TOKO AN NISA TURI SLEMAN NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Susi Susanti 10.12.5286 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA YOGYAKARTA 2016
Lebih terperinciBAB 3 ALGORITMA C4.5. Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan.
BAB 3 ALGORITMA C4.5 Algoritma C4.5 merupakan algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan. A. Pohon Keputusan Pohon keputusan merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Ketika disodori sejumlah data dari suatu obyek atau kejadian, apa yang bisa dilakukan terhadap data untuk menindaklanjutinya? Data perlu diolah untuk mendapatkan
Lebih terperinciPENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGANALISA JUMLAH PELANGGAN AKTIF DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5
PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENGANALISA JUMLAH PELANGGAN AKTIF DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 Annisak Izzaty Jamhur Universitas Putera Indonesia YPTK Padang e-mail: annisakizzaty@yahoo.com Abstract
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI SISTEM
BAB V IMPLEMENTASI SISTEM Pada bab ini akan dijelaskan implementasi dari Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penilaian kinerja yang sudah dibangun 5.1 Lingkungan Implementasi Lingkungan implementasi meliputi
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil IV.1.1. Tampilan Hasil Form Login Form ini berfungsi sebagai tempat untuk melakukan login pada sistem. Pemakai sistem diwajibkan untuk memasukan username
Lebih terperinciANALISIS KELULUSAN MAHASISWA BERDASARKAN NILAI INDEKS PRESTASI MENGGUNAKAN METODE CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (CART)
ANALISIS KELULUSAN MAHASISWA BERDASARKAN NILAI INDEKS PRESTASI MENGGUNAKAN METODE CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (CART) Ahmad Faisal Siregar 1 Rachmat Aulia 2 Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN PENGENALAN SILSILAH KELUARGA UNTUK BALITA PADA TK PKK INDRIARINI YOGYAKARTA
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN PENGENALAN SILSILAH KELUARGA UNTUK BALITA PADA TK PKK INDRIARINI YOGYAKARTA Hesta Riska Oktavia 1), Mei P Kurniawan 2), 1) Sistem Informasi STMIK AMIKOM Yogyakarta 2) Magister
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI MOBILE PENCARIAN APOTEK 24 JAM TERDEKAT DI WILAYAH SLEMAN DAN KOTA YOGYAKARTA BERBASIS ANDROID NASKAH PUBLIKASI
PERANCANGAN APLIKASI MOBILE PENCARIAN APOTEK 24 JAM TERDEKAT DI WILAYAH SLEMAN DAN KOTA YOGYAKARTA BERBASIS ANDROID NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Anggi Setiyawan Batubara 12.11.6054 kepada SEKOLAH TINGGI
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PENJUALAN KNALPOT MOTOR BERBASIS WEB DI SPM PRO EXHAUST YOGYAKARTA NASKAH PUBLIKASI. diajukan oleh Moh. Rif an
SISTEM INFORMASI PENJUALAN KNALPOT MOTOR BERBASIS WEB DI SPM PRO EXHAUST YOGYAKARTA NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Moh. Rif an 10.12.4813 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. terhadap peran sistem informasi dalam perusahaan sebagai bagian dari produktivitas.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi informasi telah mampu mengubah persepsi manusia terhadap peran sistem informasi dalam perusahaan sebagai bagian dari produktivitas.
Lebih terperinciDECISION TREE BERBASIS ALGORITMA UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN
ISSN : 1978-6603 DECISION TREE BERBASIS ALGORITMA UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN Zulfian Azmi #1, Muhammad Dahria #2 #1 Program Studi Sistem Komputer, #2 Program Studi Sistem Informasi STMIK Triguna Dharma
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pendekatan metode pengembangan sistem yang digunakan peneliti merupakan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Pengembangan Sistem Pendekatan metode pengembangan sistem yang digunakan peneliti merupakan salah satu dari agile methods yaitu extreme Programming (XP). Dalam metode
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PEMBAYARAN PINJAMAN PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM PRIMKOVERI BINA BAKTI PEMALANG
IMPLEMENTASI DATA MINING ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PEMBAYARAN PINJAMAN PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM PRIMKOVERI BINA BAKTI PEMALANG NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Rezki Badriza 11.11.5436 kepada JURUSAN
Lebih terperinciBAB III ANALISA DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN Pada perancangan suatu sistem diperlukan analisa yang tepat sehingga proses pembuatan sistem dapat berjalan dengan baik dan sistem yang dibuat sesuai dengan yang dibutuhkan.
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 4.1. Implementasi Sistem Pada bab ini akan dilakukan implementasi dan pengujian terhadap sistem, implementasi merupakan penerapan dari proses sebelumnya yaitu proses
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Aset IT Pada PT. Tirta Investama Plant Citeureup Berbasis Web
Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Aset IT Pada PT. Tirta Investama Plant Citeureup Berbasis Web Design of IT Asset Management Information System At PT. Tirta Investama Plant Web Based Citeureup
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Berikut ini akan dijelaskan tentang tampilan hasil program dan pembahasan dari Sistem Pendukung Pemilihan Bidang Peminatan Menggunakan Metode MFEP (Studi
Lebih terperinciAPLIKASI PENJADWALAN KEGIATAN UKM (UNIT KEGIATAN MAHASISWA) DI STMIK AMIKOM YOGYAKARTA BERBASIS WEBSITE NASKAH PUBLIKASI
APLIKASI PENJADWALAN KEGIATAN UKM (UNIT KEGIATAN MAHASISWA) DI STMIK AMIKOM YOGYAKARTA BERBASIS WEBSITE NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Dian Nurma Arif 13.02.8560 Nofiana Dwi Dayanti 13.02.8562 kepada SEKOLAH
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI PENENTUAN JUDUL SKRIPSI MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE
SISTEM REKOMENDASI PENENTUAN JUDUL SKRIPSI MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE A Sofalul Khazari 1), Fitri Marisa 2), Indra Dharma Wijaya 3) 1) Mahasiswa Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Email: khazari.sofalul@gmail.com
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN. kebutuhan-kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikannya.
BAB IV ANALISIS DAN PERANCANGAN 4.1 Analisis Sistem Analisis sistem ini merupakan penguraian dari suatu sistem yang utuh ke dalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi
Lebih terperinciPERANCANGAN E-OFFICE ADMINISTRASI KEHUMASAN UNTUK KEGIATAN PENERIMAAN MAHASISWA BARU DI STMIK AMIKOM YOGYAKARTA
PERANCANGAN E-OFFICE ADMINISTRASI KEHUMASAN UNTUK KEGIATAN PENERIMAAN MAHASISWA BARU DI STMIK AMIKOM YOGYAKARTA Erik Hadi Saputra 1), Yul Rizkiawan 2) 1), 2) Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta
Lebih terperinciBAB 5 IMPLEMENTASI. 5.1 Jadwal Implementasi Sistem. Untuk membantu pengguna dalam pemakaian basis data diberikan panduan
BAB 5 IMPLEMENTASI 5.1 Jadwal Implementasi Sistem Untuk membantu pengguna dalam pemakaian basis data diberikan panduan pengoperasiannya. Jadwal dari rencana implementasi adalah sebagai berikut : Tabel
Lebih terperinciPenerapan Data Mining dalam Memprediksi Pembelian cat
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Penerapan Data Mining dalam Memprediksi Pembelian cat Fitriana Harahap STMIK POTENSI UTAMA Jl. KL. Yos Sudarso KM 6,5
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Pengumpulan Data Dalam kegiatan pengumpuan data untuk penelitian ini digunakan metode pengumpulan studi pustaka yag mana pada metode ini kegiatan dilakukan adalah
Lebih terperinciBAB 1. PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1. PENDAHULUAN Bab 1 menjelaskan tentang latar belakang, rumusan masalah, tujuan, batasan masalah, sumber data, dan sistematika penulisan laporan dari rencana pembuatan aplikasi akuntansi pada Toko
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PENERIMAAN KARYAWAN BARU DENGAN METODE DECISION TREE DI BENDESA HOTEL
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia ISSN : -8 STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8 Februari IMPLEMENTASI DATA MINING DALAM PENERIMAAN KARYAWAN BARU DENGAN METODE DECISION TREE DI BENDESA HOTEL
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Sistem Tahap Implementasi sistem merupakan penerapan dari proses perancangan (design) yang telah ada. Pada tahapan ini terdapat dua cakupan spesifikasi
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisa Masalah Dalam pengoperasian pekerjaan gondola di ketinggian membutuhkan keahlian khusus dan pengetahuan dibidangnya agar tidak terjadi kendala yang dapat
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI ADMINISTRASI PEMBAYARAN SUMBANGAN PENGEMBANGAN PENDIDIKAN TK ABA KARANGANYAR BERBASIS VISUAL BASIC NASKAH PUBLIKASI
PERANCANGAN APLIKASI ADMINISTRASI PEMBAYARAN SUMBANGAN PENGEMBANGAN PENDIDIKAN TK ABA KARANGANYAR BERBASIS VISUAL BASIC NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Rasyid Qornain 12.02.8293 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1. Tampilan Hasil Berikut adalah tampilan hasil dan pembahasan dari rancangan sistem informasi biaya pembelian dan penjualan (Cost In/Out) pada CV. Bonie Mekar Jaya yang
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1. Tampilan Hasil Berikut adalah tampilan hasil dan pembahasan dari rancangan sistem informasi pinjaman pada Koperasi Credit Union Harapan Kita dengan menggunakan metode
Lebih terperinciAPLIKASI PENENTUAN CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA ID3 ( STUDI KASUS PMI KOTA KEDIRI )
Artikel Skripsi APLIKASI PENENTUAN CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA ID3 ( STUDI KASUS PMI KOTA KEDIRI ) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
57 BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Program Adapun hasil dan pembahasan sistem transaksi adalah sebagai berikut : IV.1.1 Tampilan Input 1. Login Adapun hasil form login admin dapat dilihat pada
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. digunakan pada proses rekomendasi penjurusan pada jenjang menengah. Merumuskan Masalah
A. Desain Penelitian BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 3.1 berikut ini merupakan desain penelitian yang akan digunakan pada proses rekomendasi penjurusan pada jenjang menengah atas. Merumuskan Masalah
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1. IMPLEMENTASI SISTEM Setelah analisa dan perancangan sistem pada bab III, maka tahap selanjutnya adalah sistem siap untuk di implementasikan. Tahap implementasi sistem
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Berikut adalah tampilan hasil dan pembahasan dari rancangan sistem informasi biaya operasional berbasis akuntansi pada Kantor Pajak Pratama Medan Barat yang
Lebih terperinciSISTEM MONTORING DAN PREDIKSI PRESTASI AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5
SISTEM MONTORING DAN PREDIKSI PRESTASI AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE C4.5 1 Lingga Hidayat, 2 Dodi Siregar, 3 Ilham Faisal 1,2,3 Program Studi Teknik InformatikaSekolah Tinggi
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI KELAYAKAN PEMBIAYAAN ANGGOTA PADA BMT IHSAN MULIA YOGYAKARTA NASKAH PUBLIKASI
IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI KELAYAKAN PEMBIAYAAN ANGGOTA PADA BMT IHSAN MULIA YOGYAKARTA NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Adji Sukmana 12.11.6554 kepada SEKOLAH
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN SISTEM PENCERNAAN MANUSIA DAN GANGGUANNYA BERBASIS ANDROID NASKAH PUBLIKASI
PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN SISTEM PENCERNAAN MANUSIA DAN GANGGUANNYA BERBASIS ANDROID NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Dian Rusvinasari 12.12.6832 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN WEBSITE SEBAGAI MEDIA PROMOSI DAN ALAT KEUNGGULAN BERSAING PADA KONVEKSI DANGGERS COMPANY NASKAH PUBLIKASI
ANALISIS DAN PERANCANGAN WEBSITE SEBAGAI MEDIA PROMOSI DAN ALAT KEUNGGULAN BERSAING PADA KONVEKSI DANGGERS COMPANY NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Feryan Lutfie Nafila 12.12.6744 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
77 BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 4.1 Implementasi Sistem Pada bab ini akan dilakukan implementasi dan pengujian terhadap sistem. Implementasi merupakan penerapan dari proses sebelumnya yakni
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA KUALITAS GIZI BAYI DI INDONESIA
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS PADA KUALITAS GIZI BAYI DI INDONESIA Diajeng Tyas Purwa Hapsari Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara, Condongcatur, Sleman, Yogyakarta 55281 Email :
Lebih terperinciPENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI KELANCARAN PEMBAYARAN NASABAH. (Studi Kasus: BMT Al Ikhwan) NASKAH PUBLIKASI
PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI KELANCARAN PEMBAYARAN NASABAH (Studi Kasus: BMT Al Ikhwan) NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Tria Septia Depi 11.11.5403 kepada JURUSAN TEKNIK
Lebih terperinciBAB III ANALISIS SISTEM. Analisis sistem didefinisikan sebagai penguraian dari sistem informasi yang
BAB III ANALISIS SISTEM Analisis sistem didefinisikan sebagai penguraian dari sistem informasi yang utuh ke dalam bagian-bagian dengan maksud untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan-permasalahan
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI KOPERASI PAGUYUBAN SIMPAN PINJAM MANUNGGAL SEYEGAN NASKAH PUBLIKASI
SISTEM INFORMASI KOPERASI PAGUYUBAN SIMPAN PINJAM MANUNGGAL SEYEGAN NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Duwita Indarwati Linaningrum 11.12.5912 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi. Hampir
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan database yang pesat tidak dapat lepas dari perkembangan teknologi informasi yang memungkinkan data dalam jumlah besar terakumulasi. Hampir semua data tersebut
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENERIMAAN SISWA BARU SMA NEGERI/SEDERAJAT BERBASIS WEB DI KOTA AMUNTAI NASKAH PUBLIKASI
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM PENERIMAAN SISWA BARU SMA NEGERI/SEDERAJAT BERBASIS WEB DI KOTA AMUNTAI NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Muhammad Rahmat Hidayat 10.12.4409 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM REKOMENDASI JURUSAN BERDASARKAN POTENSI SISWA MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING
PERANCANGAN SISTEM REKOMENDASI JURUSAN BERDASARKAN POTENSI SISWA MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING Intan Nur Farida 1), Rina Firliana 2) 1) Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri 2) Sistem
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. menunjukkan aplikasi persewaan buku yang telah berjalan dan dapat
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Pada implementasi menunjukkan penerapan dari hasil analisis dan perancangan sistem yang telah dibuat. Dengan demikian pada implementasi ini menunjukkan
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM INFORMASI PEMINJAMAN ALAT LABORATORIUM DI JURUSAN TEKNIK GEOLOGI STTNAS YOGYAKARTA NASKAH PUBLIKASI
PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PEMINJAMAN ALAT LABORATORIUM DI JURUSAN TEKNIK GEOLOGI STTNAS YOGYAKARTA NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Aditya Bimo Prayogo 13.12.7485 kepada FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB 4 RANCANGAN YANG DIUSULKAN. Berikut ini merupakan class diagram di mana menggambarkan hubungan antara
BAB 4 RANCANGAN YANG DIUSULKAN 4.1 Rancangan Yang Dibangun 4.1.1 Class Diagram Berikut ini merupakan class diagram di mana menggambarkan hubungan antara objek dalam aplikasi KM yang akan dibangun: 4.1.1.1
Lebih terperinciUKDW BAB 1 PENDAHULUAN
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Perdagangan elektronik yang sering disebut sebagai Electronic Commerce atau yang biasa disingkat menjadi e-commerce merupakan alat untuk melakukan penyebaran,
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
71 BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Berikut adalah tampilan hasil dan pembahasan dari rancangan sistem informasi piutang dengan menggunakan metode estimasi umur piutang pada CV. Tosario Teknik
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN UJI COBA
BAB IV HASIL DAN UJI COBA IV.1. Tampilan Hasil Pada bab ini akan di jelaskan tampilan hasil dari aplikasi yang telah dibuat, yang digunakan untuk memperjelas tentang tampilan-tampilan yang ada pada Sistem
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN MAHASISWA BERDASARKAN NILAI UJIAN NASIONAL DAN IPK MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
PENGELOMPOKAN MAHASISWA BERDASARKAN NILAI UJIAN NASIONAL DAN IPK MENGGUNAKAN METODE K-MEANS Hartatik STMIK Amikom Manajemen Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl. Ringroad Utara, Condong Catur, Depok,
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN. Software yang mendukung aplikasi ini, yaitu: 1. Sistem Operasi Microsoft Windows 7 atau 8.
BAB V IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN 5.1 Sistem Yang Digunakan Berikut ini adalah hardware dan software yang dibutuhkan untuk menggunakan Aplikasi ini yaitu: a. Software Pendukung Software yang mendukung
Lebih terperinciANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI PADA SMK NEGERI 1 BOYOLALI NASKAH PUBLIKASI. diajukan oleh Anifah Mei Pratiwi
ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI PADA SMK NEGERI 1 BOYOLALI NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Anifah Mei Pratiwi 13.12.7468 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1. Analisis Masalah Berdasarkan analisis masalah, maka perangkat lunak sistem data mining menggunakan algoritma C4.5 untuk prediksi ketepatan waktu kelulusan yang
Lebih terperinciPERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN SNAPBACK ATTACK YK YOGYAKARTA NASKAH PUBLIKASI
PERANCANGAN DAN PEMBUATAN SISTEM INFORMASI PENJUALAN SNAPBACK ATTACK YK YOGYAKARTA NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Rachmawati 11.12.6301 kepada SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER AMIKOM YOGYAKARTA
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN 4.1 Implementasi Pada tahap ini merupakan tahapan yang dilakukan setelah tahap perancangan sistem telah dilakukan. Pada bab ini perancangan sistem yang telah dibuat diterjemahkan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING TERHADAP PENYUSUNAN LAYOUT MAKANAN PADA RUMAH MAKAN PADANG MURAH MERIAH
IMPLEMENTASI DATA MINING TERHADAP PENYUSUNAN LAYOUT MAKANAN PADA RUMAH MAKAN PADANG MURAH MERIAH Oliver Zakaria 1), Kusrini 2) 1) Teknik Informatika STMIK AMIKOM Yogyakarta Jl. Ring Road Utara Condong
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN IV.1. Tampilan Hasil Tampilan hasil merupakan tahap lanjutan yang didapat setelah proses perencanaan selesai dan dihasilkan sebuah Sistem informasi prestasi kerja karyawan yang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Tempat yang digunakan penulis dalam melakukan penelitian ini adalah Prodi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Yogyakarta. Adapun penelitian
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN. menggunakan Aplikasi Pendaftaran Atlet Pekan Olahraga Daerah yaitu: Software yang mendukung aplikasi ini, yaitu:
BAB V IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN 5.1 Sistem Yang Digunakan Berikut ini adalah hardware dan software yang dibutuhkan untuk menggunakan Aplikasi Pendaftaran Atlet Pekan Olahraga Daerah yaitu: A. Software
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM PEMILIHAN BIDANG PEMINATAN PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI DI STMIK POTENSI UTAMA MEDAN
PENERAPAN ALGORITMA C4.5 DALAM PEMILIHAN BIDANG PEMINATAN PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI DI STMIK POTENSI UTAMA MEDAN Fina Nasari 1 1 Sistem Informasi, STMIK Potensi Utama 3 Jalan K.L. Yos Sudarso KM.
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM
BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN SISTEM 4.1. Implementasi Sistem Tahap implementasi dan pengujian sistem, dilakukan setelah tahap analisis dan perancangan selesai dilakukan. Pada bab ini aan dijelaskan
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
19 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 8. Kuesioner Tracer Study Rational Unified Process (RUP) Sistem Tracer Study Jurusan Ilmu Komputer Gambar
Lebih terperinciAPLIKASI LAPORAN PENCAPAIAN KOMPETENSI PESERTA DIDIK BERDASARKAN KURIKULUM 2013 DI SMP NEGERI 1 PACITAN NASKAH PUBLIKASI
APLIKASI LAPORAN PENCAPAIAN KOMPETENSI PESERTA DIDIK BERDASARKAN KURIKULUM 2013 DI SMP NEGERI 1 PACITAN NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Vika Trisnaningtyas 13.11.7477 kepada FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS
Lebih terperinciBAB V IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN. Aplikasi Permohonan Informasi Pendidikan pada Klinik Pendidikan di Dinas
45 BAB V IMPLEMENTASI DAN PEMBAHASAN 5.1 Sistem Yang Digunakan Hardware dan software yang dibutuhkan untuk menggunakan program Aplikasi Permohonan Informasi Pendidikan pada Klinik Pendidikan di Dinas Pendidikan
Lebih terperinciANALISA DAN PERANCANGAN APLIKASI ALGORITMA APRIORI UNTUK KORELASI PENJUALAN PRODUK (STUDI KASUS : APOTIK DIORY FARMA)
ANALISA DAN PERANCANGAN APLIKASI ALGORITMA APRIORI UNTUK KORELASI PENJUALAN PRODUK (STUDI KASUS : APOTIK DIORY FARMA) Harvei Desmon Hutahaean 1, Bosker Sinaga 2, Anastasya Aritonang Rajagukguk 2 1 Program
Lebih terperinciBAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Spesifikasi Perangkat Keras (Hardware) yang direkomendasikan : Processor : Intel core i5 2,6 GHZ
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Spesifikasi Sistem 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Keras (Hardware) Berikut ini merupakan spesifikasi perangkat keras minimum yang direkomendasikan : Server Processor : Intel
Lebih terperinciSISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE DESCISION TREE C4.5 Pada SMAK YOS SUDARSO BATU
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE DESCISION TREE C4.5 Pada SMAK YOS SUDARSO BATU Jonathan Rinaldy 1) 1) Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Informatika & Komputer
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Implementasi Tahap implementasi pada sebuah sistem merupakan tahap dimana sistem yang telah dirancang akan diterapkan. Penerapan sistem diperoleh berdasarkan kebutuhan
Lebih terperinciImplementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa
Implementasi Data Mining dengan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa David Hartanto Kamagi, Seng Hansun Program Studi Teknik Informatika, Universitas Multimedia Nusantara, Tangerang,
Lebih terperinciBAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Pada bab empat ini akan dibahas mengenai hasil analisis dan
71 BAB IV IMPLEMENTASI DAN EVALUASI Pada bab empat ini akan dibahas mengenai hasil analisis dan perancangan aplikasi perhitungan gaji karyawan pada Koperasi Udara Jawa meliputi tahap implementasi, uji
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Dasar Penelitian Penelitian ini dilakukan berdasarkan rumusan masalah yang telah dijabarkan pada bab sebelumnya yaitu untuk mengklasifikasikan kelayakan kredit calon debitur
Lebih terperinciPengembangan Aplikasi Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Generalized Sequential Pattern pada Supermarket
Pengembangan Aplikasi Market Basket Analysis Menggunakan Algoritma Generalized Sequential Pattern pada Supermarket Gunawan 1), Alex Xandra Albert Sim 2), Fandi Halim 3), M. Hawari Simanullang 4), M. Firkhan
Lebih terperinci