PENERAPAN ALGORITMA C5.0 DALAM MENENTUKAN TINGKAT PEMAHAMAN MAHASISWA TERHADAP PEMBELAJARAN DARING

Article Sidebar

PDF (Indonesian)
Published: 2022-04-30
DOI: https://doi.org/10.34010/komputa.v11i1.7386
Keywords:
Pemahaman Mahasiswa, Data Mining, Klasifikasi, Algoritma C5.0, Pembelajaran Daring

Main Article Content

Apriyadi Apriyadi
Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
Muhammad Ridwan Lubis
Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
Bahrudi Efendi Damanik
Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar

Abstract

Tujuan penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan tingkat pemahaman mahasiswa dalam pembelajaran daring menggunakan algoritma C5.0. Mahasiswa dituntut untuk dapat memahami setiap materi yang telah disampaikan secara daring. Namun dalam penerapannya banyak mahasiswa yang tidak paham terhadap materi yang telah disampaikan. Penelitian ini menggunakan empat kriteria yang mempengaruhi tingkat pemahaman mahasiswa dalam pembelajaran daring yaitu komunikasi, suasana pembelajaran, penyampaian materi dan koneksi internet. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan kuisioner yang telah diberikan kepada seluruh mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar sebanyak 100 orang. Hasil dari penelitian ini memperoleh 13 rules untuk klasifikasi tingkat pemahaman mahasiswa pada pembelajaran daring dengan empat keputusan paham, empat keputusan cukup paham dan 5 keputusan tidak paham. Algoritma C5.0 dapat digunakan pada kasus penentuan tingkat pemahaman mahasiswa terhadap pembelajaran daring dengan tingkat akurasi 83,33%.

Article Details

Issue

Vol. 11 No. 1 (2022): Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika

Section

Articles

Penulis yang menerbitkan dengan jurnal ini setuju pada persyaratan berikut ini:

  1. Penulis menyimpan hak cipta dan memberikan jurnal hak penerbitan pertama, dengan pekerjaan 6 bulan setelah penerbitan secara simultan dengan lisensi di bawah: Creative Commons Attribution License yang memudahkan yang lain untuk berbagi karya dengan pengakuan penerbitan awal dan kepenulisan karya di jurnal ini.
  2. Penulis bisa memasukkan ke dalam penyusunan kontraktual tambahan terpisah untuk distribusi non-ekslusif versi kaya terbitan jurnal (contoh: mempostingnya ke repositori institusional atau menerbitkannya dalam sebuah buku), dengan pengakuan penerbitan awalnya di jurnal ini.
  3. Penulis diizinkan dan didorong untuk mem-posting karya mereka online (contoh: di repositori institusional atau di website mereka) sebelum dan selama proses penyerahan, karena dapat mengarahkan ke pertukaran produktif, seperti halnya sitiran yang lebih awal dan lebih hebat dari karya yang diterbitkan. (Lihat Efek Akses Terbuka).

How to Cite

PENERAPAN ALGORITMA C5.0 DALAM MENENTUKAN TINGKAT PEMAHAMAN MAHASISWA TERHADAP PEMBELAJARAN DARING. (2022). Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer Dan Informatika, 11(1), 11-20. https://doi.org/10.34010/komputa.v11i1.7386

References

F. Puspitaningrum, A. Haryoko, A. A. Suryanto, and A. Saputri, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DECISION TREE C5. 0,” Curtina (Computer Sci. or informatics journal), vol. 1, no. 1, pp. 31–39, 2020.
H. S. Azizah and S. Sunendiari, “Penerapan Decision Tree Algoritma C5. 0 dalam Mengklasifikasikan Keputusan Nasabah untuk Membuka peRekening Deposito Berjangka Berdasarkan Data Kegiatan Telemarketing Bank XYZ di Portugis,” 2020.
T. Permana, A. M. Siregar, A. F. N. Masruriyah, and A. R. Juwita, “PERBANDINGAN HASIL PREDIKSI KREDIT MACET PADA KOPERASI MENGGUNAKAN ALGORITMA KNN DAN C5. 0,” in Conference on Innovation and Application of Science and Technology (CIASTECH), 2020, vol. 3, no. 1, pp. 737–746.
A. P. Sudirman, “Windarto, and A. Wanto,‘Data mining tools| rapidminer: K-means method on clustering of rice crops by province as efforts to stabilize food crops in Indonesia,’ IOP Conf,” Ser. Mater. Sci. Eng, vol. 420, no. 1, p. 12089, 2018.
N. Rofiqo, A. P. Windarto, and E. Irawan, “Penerapan Algoritma C4. 5 pada Penentuan Tingkat Pemahaman Mahasiswa Terhadap Matakuliah,” in Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 2019, vol. 1, pp. 307–317.
M. G. Sadewo, A. P. Windarto, S. R. Andani, and H. Handrizal, “PEMANFAATAN ALGORITMA CLUSHTERING DALAM MENGELOMPOKKAN JUMLAH DESA/KELURAHAN YANG MEMILIKI SARANA KESEHATAN MENURUT PROVINSI DENGAN K-MEANS,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 1, no. 1, 2017.
N. Azwanti, “Analisa Algoritma C4. 5 Untuk Memprediksi Penjualan Motor Pada PT. Capella Dinamik Nusantara Cabang Muka Kuning,” J. Ilm. Ilmu Komputer, Inform. Mulawarman, vol. 13, no. 1, pp. 33–38, 2018.
E. Elisa, “Analisa dan Penerapan Algoritma C4. 5[1] F. Istiqo[1] F. Istiqomah, Y. Susanti, and E. Zukhronah, ‘KLASIFIKASI STATUS KREDIT NASABAH BMT MENGGUNAKAN ALGORITMA C5. 0,’ 2019.mah, Y. Susanti, and E. Zukhronah, “KLASIFIKASI STATUS KREDIT NASABAH BMT MENGGUNAK,” J. Online Inform., vol. 2, no. 1, p. 36, 2017.
H. Sulastri and A. I. Gufroni, “Penerapan data mining dalam pengelompokan penderita thalassaemia,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 3, no. 2, pp. 299–305, 2017.
Y. S. Luvia, A. P. Windarto, S. Solikhun, and D. Hartama, “Penerapan algoritma C4. 5 untuk klasifikasi predikat keberhasilan mahasiswa di AMIK Tunas Bangsa,” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform., vol. 1, no. 1, pp. 75–79, 2017.
A. C. Wijaya, N. A. Hasibuan, and P. Ramadhani, “Implementasi Algoritma C5. 0 dalam Klasifikasi Pendapatan Masyarakat (Studi Kasus: Kelurahan Mesjid Kecamatan Medan Kota),” Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 5, no. 3, pp. 262–268, 2018.
F. Istiqomah, Y. Susanti, and E. Zukhronah, “KLASIFIKASI STATUS KREDIT NASABAH BMT MENGGUNAKAN ALGORITMA C5. 0,” 2019.
Y. R. Putri, “Prediksi Pola Kecelakaan Kerja PadaPerusahaan Non Ekstraktif Menggunakan Algoritma Decision Tree: C4. 5 Dan C5. 0.” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.