Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Kompetensi Siswa Menggunakan Metode Decission Tree ( Studi Kasus SMK Multicomp Depok )

Abstract

This study discusses the application of data mining to predict student competencies using the decision tree method. In this study applying data mining to predict student competency using the decision tree method. This research was conducted to predict student learning outcomes based on report card grades semester 1, semester 2 semester 3 and semester 4. Data were then managed using Rapid Miner to facilitate predicting student competencies. The study was conducted at Multicomp SMK which has 3 majors namely Hospitality Accommodation, Online Business and Marketing and Multimedia. Research using data from students in each department includes class X and class XI. The application of data mining is used to predict student competencies by using a decision tree and C 4.5 algorithm as a support as well as a comparison to determine the competency of students of Multicomp Depok Vocational School based on both methods. This method is able to measure the ability of students appropriately and be able to provide an understanding at a certain level according to the needs of Indonesian education has a pattern and learning strategy based on students' reasoning abilities. Students are expected to be able to analyze a problem well and find the right solution. students are not accompanied by an adequate education system or curriculum. Teacher competencies that are not evenly distributed in various schools and governments are felt to be very lacking in realizing reasoning based education systems.

Klasifikasi Kompetensi Siswa Di SMK Basuraga Menggunakan Algoritma Decision Tree

“…Dilakukan oleh Hilman Rifa'i dan tim di STMIK IKMI Cirebon, penelitian ini bertujuan memprediksi kompetensi siswa berdasarkan data nilai rapor semester. Menggunakan RapidMiner, hasilnya menunjukkan efektivitas metode decision tree dan algoritma C4.5 dalam mengukur kemampuan siswa, memberikan pemahaman sesuai kebutuhan pendidikan di Indonesia, dan dapat digunakan untuk prediksi kompetensi siswa guna evaluasi guru dan pemantauan siswa [9] Penelitian ini menggunakan algoritma decision tree ID3 untuk mengidentifikasi faktor kunci kelulusan siswa Politeknik Statistika STIS melalui analisis data SPMB tahun 2022. Fokusnya pada manajemen bimbingan belajar untuk memahami faktor kontribusi kelulusan siswa.…”

Penerapan Algoritma C4.5 Dengan Feature Forward Selection Untuk Analisis Capaian Indikator Kinerja Utama Berdasarkan Tracer Study

“…Decision tree atau pohon keputusan merupakan bagian dari data mining. Pohon keputusan sangat bermanfaat dalam pengambilan keputusan dengan kemampuannya menyederhanakan sehingga memberikan solusi dari sebuah masalah [10].…”

Perancangan Web E-Commerce Dengan Menggunakan Pendekatan WISDM

“…Metode yang digunakan pada penelitian ini merupakan metode deskriptif kualitatif, Metode deskriptif bisa diartikan dengan prosedur pemecahan masalah yang diselidiki dengan menggambarkan keadaan subjek atau objek dalam penelitian dalam bentuk orang, lembaga, masyarakat dan yang lainnya yang pada saat sekarang berdasarkan fakta-fakta yang tampak atau apa adanya. [1] Menurut (Sugiyono, 2014:21) metode deskriptif merupakan metode yang dipakai untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang sudah terkumpul seperti apa adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku untuk umum generalisasi. [2]…”