SISTEM REKOMEDASI JURUSAN SMK DENGAN ALGORITMA C4.5

Indra Mukti Prabowo, 5302410198 (2016) SISTEM REKOMEDASI JURUSAN SMK DENGAN ALGORITMA C4.5. Under Graduates thesis, Universitas Negeri Semarang.

Preview

PDF (SISTEM REKOMEDASI JURUSAN SMK DENGAN ALGORITMA C4.5)
Download (2MB) | Preview

Abstract

Siswa lulusan SMP yang akan melanjutkan ke Sekolah Menengah Kejuruhan (SMK) sering mengalami berbagai hambatan dalam memilihi jurusan. Hambatan tersebut berasal dari dalam dan luar diri siswa. Pihak sekolah memiliki kewajiban membantu siswa dalam memilih jurusan pada jenjang selanjutnya dengan kegiatan bimbingan karir. Namun, kurangnya jumlah guru BK menjadi masalah dalam pelaksanaan bimbingan karir. Siswa beranggap bahwa siswa yang menemui guru BK menjadi alasan siswa malas melaksanakan bimbingan karir. Pengembangan sistem yang dapat membantu siswa dalam mendapatkan rekomendasi jurusan yang akan dipilih dirasa perlu untuk mengatasi hambatan-hambatan tersebut. Penelitian ini menggunakan metode penelitian R&D, yang terdiri dari : (1) Persiapan; (2) Analisis masalah; (3) Pengumpulan data; (4) Analisis data; (5) Analisis kebutuhan sistem; (6) Perancangan sistem; (7) Pembentukan decision tree; dan (8) Evaluasi sistem. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data siswa SMK kelas X untuk membangun decision tree dan data siswa SMK berprestasi kelas X untuk mengevaluasi kinerja dari sistem. Penelitian ini menggunakan algoritma C4.5 untuk mengolah data dalam pembentukan decision tree. Penentuan atribut yang digunakan sebagai masukan dan keluaran sistem dilakukan pada proses analisis data. Minat, bakat akademik, nilai UN dan jenis kelamin dipilih menjadi atribut masukan sistem. Sedangkan jurusan menjadi atribut keluaran dari sistem. Evaluasi yang dilakukan menggunakan confusion matrix untuk mengetahui kinerja dari sistem. Sistem rekomendasi jurusan SMK telah dibangun menggunakan algoritma C4.5. Sistem rekomendasi jurusan mencakup 13 jurusan SMK. Sembilan jurusan dapat direkomendasikan dengan tepat dan tingkat akurasi dari decision tree yang dibangun dengan algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi sebesar 83,33%.

Item Type:	Thesis (Under Graduates)
Uncontrolled Keywords:	Rekomendasi Jurusan, Algoritma C4.5
Subjects:	T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Fakultas:	Fakultas Teknik > Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer, S1
Depositing User:	Users 7 not found.
Date Deposited:	27 Sep 2016 16:52
Last Modified:	27 Sep 2016 16:52
URI:	http://lib.unnes.ac.id/id/eprint/23908

Actions (login required)

View Item