MEDIAANTARTIKAMEDIAANTARTIKA

Jurnal Komputer AntartikaJurnal Komputer Antartika

Berbagai macam hobi di dunia yang dapat menjadi hal yang positif bagi individu tersebut. Bermula dari minatnya seseorang terhadap sesuatu yang akan menjadi hobi individu itu sendiri, salah satunya adalah hobi dalam membaca yang sangat penting bagi individu tersebut dalam hal mencari informasi ataupun mengisi waktu luang. Berbagai banyak jenis genre buku yang sangat disukai oleh individu yaitu genre fantasi, fiksi ilmiah, romansa, horor, misteri, biografi, sejarah, sains, motivasi dan sebagainya dengan berbagai tempat bacaan dalam media cetak maupun online. Dalam penelitian ini akan bertujuan mengetahui hobi membaca dan mengetahui genre minat yang menjadi hobi membaca bagi mahasiswa pada Universitas Tanjungpura di Pontianak dengan menggunakan metode C4.5 serta model decision tree yang diuji menggunakan perangkat lunak RapidMiner Altair AI Studio Ver 2026 dan telah didapatkan hasil accuracy sebesar 64,42% pada kategori atribut hobi membaca dengan 3 pilihan yaitu Sangat Minat, Netral dan Kurang Minat.

Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan menggunakan algoritma C4.5 pada dataset dari 517 responden mahasiswa, dapat disimpulkan bahwa tingkat akurasi klasifikasi hobi membaca yang diperoleh adalah 64,42%.Hasil penelitian menunjukkan bahwa kategori netral memiliki jumlah responden tertinggi (329 orang) dibandingkan kategori lainnya.Secara keseluruhan, penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut dengan menggunakan metode atau algoritma lain, menambahkan atribut, memperbanyak dataset, dan menggunakan aplikasi selain RapidMiner untuk mendapatkan hasil perbandingan yang lebih komprehensif.

Pertimbangkan studi lanjutan yang menanyakan apakah intervensi digital seperti aplikasi bacaan terpersonalisasi dapat meningkatkan minat membaca mahasiswa, khususnya pada genre fiksi ilmiah dan fantasi, serta mengukur perubahan perilaku membaca setelah penggunaan aplikasi tersebut. Selanjutnya, lakukan penelitian komparatif antara algoritma C4.5, Random Forest, dan Gradient Boosting untuk menentukan metode klasifikasi yang paling akurat dalam memprediksi minat membaca mahasiswa dengan data atribut yang lebih beragam, misalnya menambah atribut latar belakang sosial dan motivasi belajar. Akhirnya, jelajahi potensi penggunaan data real-time dari sistem perpustakaan, seperti frekuensi pinjam, jenis buku, dan waktu akses, untuk membangun model prediksi minat baca yang adaptif dan disesuaikan secara dinamis dengan perilaku mahasiswa.

  1. Klasifikasi Hobi Membaca pada Mahasiswa menggunakan Metode C4.5 pada Aplikasi RapidMiner | Jurnal Komputer... doi.org/10.70052/jka.v3i4.1258Klasifikasi Hobi Membaca pada Mahasiswa menggunakan Metode C4 5 pada Aplikasi RapidMiner Jurnal Komputer doi 10 70052 jka v3i4 1258
  2. Kurangnya Minat Baca di Kalangan Mahasiswa : Studi Kasus di Universitas Muhammadiyah Maumere | Morfologi... doi.org/10.61132/morfologi.v3i2.1484Kurangnya Minat Baca di Kalangan Mahasiswa Studi Kasus di Universitas Muhammadiyah Maumere Morfologi doi 10 61132 morfologi v3i2 1484
  3. One moment, please.... one moment please wait request verified journal.fkpt.org/index.php/comforch/article/view/321One moment please one moment please wait request verified journal fkpt index php comforch article view 321
Read online
File size326.74 KB
Pages6
DMCAReport

Related /

ads-block-test