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

Apriyadi Apriyadi; Muhammad Ridwan Lubis; Bahrudi Efendi Damanik

doi:10.34010/komputa.v11i1.7386

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.

PDF (Bahasa Indonesia)

Abstract viewed - 500 times
PDF (Bahasa Indonesia) downloaded - 451 times

Affiliations

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

Content Top

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

Apriyadi Apriyadi ,
Muhammad Ridwan Lubis ,
Bahrudi Efendi Damanik

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

DOI 10.34010/komputa.v11i1.7386

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%.