OPTIMALISASI ALGORITMA C4.5 MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) UNTUK MEMPREDIKSI KELAYAKAN SISWA DALAM MEMPEROLEH BANTUAN DANA PENDIDIKAN

Fauzi, Fahmi Ahmad (2024) OPTIMALISASI ALGORITMA C4.5 MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION (PSO) UNTUK MEMPREDIKSI KELAYAKAN SISWA DALAM MEMPEROLEH BANTUAN DANA PENDIDIKAN. Sarjana thesis, Universitas Siliwangi.

	Text 1. LEMBAR JUDUL.pdf Download (146kB)
	Text 2. LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR.pdf Download (451kB)
	Text 3. PENGESAHAN PENGUJI SIDANG TUGAS AKHIR.pdf Download (359kB)
	Text 4. LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN.pdf Download (385kB)
	Text 5. ABSTRAK.pdf Download (73kB)
	Text 6. KATA PENGANTAR.pdf Download (210kB)
	Text 7. DAFTAR ISI.pdf Download (81kB)
	Text 8. DAFTAR TABEL.pdf Download (70kB)
	Text 9. DAFTAR GAMBAR.pdf Download (134kB)
	Text BAB I.pdf Download (88kB)
	Text BAB II.pdf Download (363kB)
	Text BAB III.pdf Download (107kB)
	Text BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (946kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (72kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (143kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (9MB)

Abstract

Penentuan penerimaan bantuan dana Pendidikan harus mempertimbangkan faktor�faktor penentu untuk memastikan pihak penerima memang layak mendapatkan bantuan dana pendidikan. Untuk menentukan kelayakan penerimaan tersebut, digunakan variable-variabel yang berhubungan dengan kondisi ekonomi pihak penerima. Pada penelitian ini, algoritma yang digunakan adalah Algoritma C4.5 yang merupakan salah satu algoritma data mining yang populer. Penelitian menggunakan data primer berupa data siswa yang memiliki beberapa faktor penentu diantaranya, jarak ke sekolah, kendaraan yang digunakan, pekerjaan orang tua serta penghasilan orang tua. Hasil dari algoritma C4.5 ini dapat membentuk suatu pohon keputusan yang dapat menentukan hasil prediksi kelayakan penerimaan bantuan dana Pendidikan. Berdasarkan hasil uji coba yang telah dilakukan, model algortima C4.5 memiliki tingkat akurasi sebesar 66,67%. Dengan penambahan optimasi algoritma menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) terdapat peningkatan pada tingkat akurasi menjadi 83,33%. Hal ini disebabkan karena jumlah dataset yang terlalu sedikit untuk di identifikasi oleh algoritma C4.5 sehingga penambahan optimasi algoritma menggunakan Particle Swarm Optimization dapat membantu mengatasi masalah tersebut. Kata Kunci: Algoritma C4.5, Beasiswa, Data Mining, Particle Swarm Optimization, Pendidikan

Item Type:	Thesis (Sarjana)
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z665 Library Science. Information Science
Divisions:	Fakultas Teknik > Informatika
Depositing User:	Rema Puri Irma Sri Katon
Date Deposited:	28 Aug 2024 03:21
Last Modified:	28 Aug 2024 03:21
URI:	http://repositori.unsil.ac.id/id/eprint/13679

Actions (login required)

View Item