首页> 外文OA文献 >RANCANG BANGUN SISTEM REKOMENDASI BEASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI C4.5 PADA UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO
【2h】

RANCANG BANGUN SISTEM REKOMENDASI BEASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI C4.5 PADA UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO

机译:基于电脑鸟大学的C4.5分类算法的奖学金推荐系统设计。

摘要

Dalam 4 tahun terakhir (2010 - 2013), jumlah mahasiswa Udinus sebanyak 9289 mahasiswa. Berdasarkan data penghasilan orang tua, terdapat 1405 mahasiswa yang penghasilan orang tuanya berada di kisaran 3 juta rupiah. Diantara mahasiswa yang penghasilan orang tua berada di kisaran di bawah 3 juta rupiah, 222 mahasiswa di antaranya memiliki status "mangkir". Status mangkir adalah status dimana mahasiswa tersebut tidak melakukan pembayaran uang kuliah. Hal tersebut disebabkan karena kondisi ekonomi yang tidak mampu. Tentunya jumlah ini dapat tekan dengan adanya program beasiswa. Beasiswa adalah tunjangan yang diberikan kepada pelajar atau mahasiswa sebagai bantuan biaya belajar. Banyaknya jumlah pendaftar beasiswa menyebabkan sulitnya proses penentuan penerima beasiswa. Data mining telah terbukti dan banyak digunakan untuk mengatasi berbagai permasalahan yang ada salah satunya dengan penerapan metode klasifikasi. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma C4.5 yang merupakan pengembangan dari algoritma klasifikasi ID3. Dari hasil penelitian membuktikan bahwa algoritma C4.5 dapat diterapkan untuk melakukan klasifikasi penerima beasiswa berdasarkan dataset pendaftar dan penerima beasiswa. Adapun hasil klasifikasi dan tingkat akurasi yang terbentuk tergantung pada jenis, jumlah, isi data set dan jumlah partisi data set. Dari hasil uji coba, ditemukan jumlah akurasi tertinggi yaitu sebesar 92,31% pada partisi data sebanyak 90%.
机译:在过去的4年中(2010-2013年),乌迪内斯大学的学生人数为9289名。根据父母的收入数据,有1405名学生的父母收入在300万印尼盾左右。在父母收入低于300万印尼盾的学生中,有222人处于“缺席”状态。失去跟进状态是学生不支付学费的状态。这是由于无法达到的经济条件造成的。当然,这个数额可以通过奖学金计划来确定。奖学金是作为学费援助提供给学生的福利。大量的奖学金申请者导致了确定奖学金获得者的困难过程。数据挖掘已被证明并被广泛用于克服各种问题,其中之一就是分类方法的应用。本研究使用ID4.5分类算法的改进方法C4.5算法进行分类。从研究结果证明,C4.5算法可用于基于申请人和奖学金获得者的数据集对奖学金获得者进行分类。分类的结果和形成的准确性级别取决于数据集的类型,数量,内容和数据集分区的数量。从测试结果中发现,在90%的数据分区中,最高的准确度等于92.31%。

著录项

  • 作者

    YOSOA RAHARJA PUTRA;

  • 作者单位
  • 年度 2014
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号