UNSURYAUNSURYA
JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas SuryadarmaJSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas SuryadarmaAlgoritma Decision Tree adalah teknik penambangan data yang membantu siswa memilih sekolah menengah secara lebih objektif dengan mengklasifikasikan pilihan sekolah berdasarkan berbagai faktor, termasuk nilai rapor kumulatif nilai keagamaan, umum, dan keterampilan, serta rekomendasi dari guru bimbingan dan konseling. Algoritma Decision Tree bekerja dengan membentuk pola pohon keputusan yang mudah dipahami dan diinterpretasikan, baik oleh siswa maupun pihak sekolah. Data yang digunakan untuk penelitian ini di ambil dari data siswa MTs Al-Hasanah Medan. Dengan variabel meliputi nilai kumulatif raport nilai agama, nilai umum, nilai keterampilan dan rekomendasi guru bimbingan konseling. Hasil dari penelitian ini mayoritas siswa, yakni sebanyak 49 orang (49%), disarankan untuk melanjutkan ke jenjang SMK, berdasarkan hasil klasifikasi data 100 siswa. Sementara itu, jumlah siswa yang direkomendasikan untuk jenjang SMA dan MA cukup merata, yakni masing-masing sebanyak 26 siswa (26%) dan 25 siswa (25%) untuk jenjang SMA dan MA.
Berdasarkan klasifikasi data 100 siswa, mayoritas siswa (49%) direkomendasikan untuk melanjutkan ke jenjang SMK.Sementara itu, jumlah siswa yang disarankan untuk jenjang SMA (26%) dan MA (25%) cukup merata.Temuan ini menunjukkan bahwa sekitar setengah siswa cenderung memilih Sekolah Menengah Kejuruan, dengan distribusi yang hampir seimbang antara SMA dan MA, dan visualisasi diagram lingkaran sangat membantu dalam pengambilan keputusan pendidikan tinggi.
Penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dalam membantu siswa memilih jenjang pendidikan lanjutan. Salah satu arah penelitian yang menjanjikan adalah memperluas cakupan studi dengan mengaplikasikan algoritma Decision Tree ini pada lebih banyak sekolah dan populasi siswa yang lebih besar, bahkan lintas wilayah. Hal ini penting untuk melihat apakah pola klasifikasi dan aturan yang terbentuk dapat digeneralisasi atau justru memerlukan penyesuaian spesifik berdasarkan karakteristik sekolah atau demografi daerah. Selain itu, ada kebutuhan mendesak untuk secara kuantitatif mengevaluasi performa model klasifikasi ini, misalnya dengan menghitung tingkat akurasi, presisi, dan recall-nya. Perbandingan performa dengan algoritma klasifikasi lain seperti Naïve Bayes atau Support Vector Machine juga akan sangat informatif untuk menentukan metode terbaik yang paling efektif dan efisien. Pengembangan lebih jauh dapat mencakup eksplorasi variabel-variabel input tambahan yang relevan, seperti minat dan bakat siswa, aspirasi karir jangka panjang, atau faktor sosioekonomi, yang disebutkan penting dalam pendahuluan namun belum sepenuhnya terintegrasi sebagai variabel klasifikasi. Dengan demikian, sistem rekomendasi dapat menjadi lebih komprehensif dan personal. Terakhir, penelitian longitudinal yang melacak perjalanan akademik dan kepuasan siswa setelah mengikuti rekomendasi ini akan sangat berharga untuk memahami dampak jangka panjang dari sistem klasifikasi terhadap kesuksesan pendidikan dan karir mereka di masa depan.
- IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI PRODUK LARIS | Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas... doi.org/10.35329/jiik.v7i2.203IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI PRODUK LARIS Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas doi 10 35329 jiik v7i2 203
- Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan Pakan Ternak Terlaris Dengan Algoritma C4.5 |... doi.org/10.37012/jtik.v10i1.1985Penerapan Data Mining Untuk Klasifikasi Data Penjualan Pakan Ternak Terlaris Dengan Algoritma C4 5 doi 10 37012 jtik v10i1 1985
- Penerapan Algoritma Decision Tree dalam Klasifikasi Data Prediksi Kelulusan Mahasiswa | G-Tech: Jurnal... ejournal.uniramalang.ac.id/index.php/g-tech/article/view/1850Penerapan Algoritma Decision Tree dalam Klasifikasi Data Prediksi Kelulusan Mahasiswa G Tech Jurnal ejournal uniramalang ac index php g tech article view 1850
- KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MENENTUKAN CALON PENERIMA PIP | JATI (Jurnal Mahasiswa... doi.org/10.36040/jati.v7i1.6303KLASIFIKASI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES UNTUK MENENTUKAN CALON PENERIMA PIP JATI Jurnal Mahasiswa doi 10 36040 jati v7i1 6303
| File size | 714.89 KB |
| Pages | 10 |
| DMCA | Report |
Related /
UNSURYAUNSURYA Data tersebut menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan algoritma Decision Tree. AlgoritmaData tersebut menunjukkan bahwa penggunaan algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan algoritma Decision Tree. Algoritma
STTMCILEUNGSISTTMCILEUNGSI Kesimpulannya, Random Forest adalah model terbaik, menawarkan kombinasi akurasi dan stabilitas terbaik dalam memprediksi metode angkat buatan optimal.Kesimpulannya, Random Forest adalah model terbaik, menawarkan kombinasi akurasi dan stabilitas terbaik dalam memprediksi metode angkat buatan optimal.
STKIPPGRIBLSTKIPPGRIBL Aspek yang dinilai tertinggi adalah aspek bisa diterima masyarakat dengan predikat baik, sementara aspek terendah adalah aspek tidak terduga dengan predikatAspek yang dinilai tertinggi adalah aspek bisa diterima masyarakat dengan predikat baik, sementara aspek terendah adalah aspek tidak terduga dengan predikat
YAYASANASSYIFAYAYASANASSYIFA Pendekatan ini juga memfasilitasi pembelajaran aktif melalui diskusi, eksplorasi logika, dan praktik langsung. Selain itu, keberhasilan siswa dalam mencobaPendekatan ini juga memfasilitasi pembelajaran aktif melalui diskusi, eksplorasi logika, dan praktik langsung. Selain itu, keberhasilan siswa dalam mencoba
UPUP Hasil analisis menunjukkan adanya peningkatan skor rata-rata pengetahuan dari 64,27% sebelum penyuluhan menjadi 75,81% setelah penyuluhan. PeningkatanHasil analisis menunjukkan adanya peningkatan skor rata-rata pengetahuan dari 64,27% sebelum penyuluhan menjadi 75,81% setelah penyuluhan. Peningkatan
BTPBTP Pelatihan Manajemen Pengembangan Pariwisata untuk Siswa di Industri Al-Jabar Batam adalah kegiatan edukatif yang bertujuan untuk meningkatkan pengetahuanPelatihan Manajemen Pengembangan Pariwisata untuk Siswa di Industri Al-Jabar Batam adalah kegiatan edukatif yang bertujuan untuk meningkatkan pengetahuan
UWGMUWGM Latar Belakang:Pandemi covid 19 telah menjangkit di lebih dari 215 negara di dunia termasuk Indonesia. Jumlah kasus baru di Indonesia setiap harinya masihLatar Belakang:Pandemi covid 19 telah menjangkit di lebih dari 215 negara di dunia termasuk Indonesia. Jumlah kasus baru di Indonesia setiap harinya masih
JIPEDJIPED Dampak lain adalah rendahnya kemampuan bernalar siswa dalam pembelajaran Pendidikan Pancasila. Hal ini disebabkan karena dalam proses belajar mengajar,Dampak lain adalah rendahnya kemampuan bernalar siswa dalam pembelajaran Pendidikan Pancasila. Hal ini disebabkan karena dalam proses belajar mengajar,
Useful /
UNSURYAUNSURYA Sistem informasi rental mobil XYZ Rental Car dapat menghasilkan informasi rental yang lebih akurat dengan memproses, mencari data transaksi rental, danSistem informasi rental mobil XYZ Rental Car dapat menghasilkan informasi rental yang lebih akurat dengan memproses, mencari data transaksi rental, dan
UNSURYAUNSURYA Variabel Self-Efficacy juga menunjukkan pengaruh signifikan terhadap sikap terhadap penggunaan, namun arah hubungan yang ditemukan negatif. Hal ini menandakanVariabel Self-Efficacy juga menunjukkan pengaruh signifikan terhadap sikap terhadap penggunaan, namun arah hubungan yang ditemukan negatif. Hal ini menandakan
UNSURYAUNSURYA Penelitian ini berhasil mengembangkan Sistem Informasi Material dan Peralatan Konstruksi yang mencakup data material dan peralatan konstruksi di seluruhPenelitian ini berhasil mengembangkan Sistem Informasi Material dan Peralatan Konstruksi yang mencakup data material dan peralatan konstruksi di seluruh
POLIPANGKEPPOLIPANGKEP Demikian pula aplikasi PGPR sebanyak 30 ml/L berpengaruh nyata dan memberikan hasil terbaik terhadap jumlah malai, rata-rata bobot gabah, dan rata-rataDemikian pula aplikasi PGPR sebanyak 30 ml/L berpengaruh nyata dan memberikan hasil terbaik terhadap jumlah malai, rata-rata bobot gabah, dan rata-rata