Penerapan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Jenis Pekerjaan Alumni di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

Abstract

The development of education in Indonesia has increased very rapidly. One of the things that have become a benchmark for success in the quality of education at the university is the kind of job getting graduates after graduation. This research aims to identify factors that have an impact on the type of job classification method based on the C 4.5 alumni algorithm. The methodology of this research begins with the study of literature, the identification of a process of data extraction, data selection, data collection, data processing, data testing, and DA conclusion. This research uses some features of the data on a few faculty members, the year of graduation, the annual completion rate, and the strength as a classification performance parameter. Graduates data used up to 259, and consisted of 3 faculties of Economics, medicine and engineering forces from 2001-2013 and graduated from 2011-2016. The research results that have been done is if it comes from the Faculty of Economics, in 2011 and 2012 the majority of work in the private sector has passed, if it comes from the Faculty of Medicine with the years 2011 and 2012 graduated with a cumulative labor rate of between 3 to 3.5 majority working in The private sector, 2012 with a GPA between 3 and 3.5 working in the Private Sector. Finally, the C4.5 algorithm is suitable for the classification of alumni work types.

Komparasi Kinerja Algoritma C4.5, Random Forest, dan Gradient Boosting untuk Klasifikasi Komoditas

“…Berdasarkan penelitian [2] algoritma C45 mampu menangani masalah klasifikasi data hama tanaman padi, tetapi pada penelitian ini, tidak melakukan pengukuran kinerja algoritma C45. Penelitian yang dilakukan [3] menghasilkan data klasifikasi jenis pekerjaan alumni dengan menggunakan 259 kasus data, penelitian ini menfokuskan pengukuran atribut gain ratio (GR) yang digunakan oleh algoritma C45, hasil atribut gain ratio memperoleh nilai yang cukup baik. Pada penelitian [4] algoritma C45 mampu menyelesaikan permasalahan klasifikasi data penjualan produk makanan dengan menghasilkan nilai gain ratio yang baik.…”

Data Mining Prediksi Minat Calon Mahasiswa Memilih Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma C4.5

“…Transformasi Data adalah perubahan data dengan mengubah nilai atribut awalnya menjadi nilai atribut yang sesuai dengan kebutuhan data dalam pengolahannya [18]. Berdasarkan hasil survei minat calon mahasiswa dalam memilih kampus terhadap kriteria, maka selanjutnya dilakukan Transformasi Data.…”

Pengembangan Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian Siswa Secara Psikologis dengan Algoritma Decision Tree C.45

“…Untuk mengimplementasikan algoritma C.45 dilakukan perhitungan nilai entropy dan nilai gain. Enttorpy merupakan nilai informasi yang menyatakan ukuran ketidakpastian dari attribut dari suatu kumpulan obyek data [23]. Untuk menghitung entropy dapat melalui formula berikut ini:…”