6285641688335, 628551515511 info@scirepid.com

 
UNITECH - Jurnal Universal Technic - Vol. 1 Issue. 1 (2022)

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN C4.5 DAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK KLASIFIKASI SELEKSI MASUK CALON TARUNA PADA PENERIMAAN TARUNA BARU

Iwan Mahendro, A. Zainul Fanani, Farikh Al Zami,



Abstract

Perguruan  tinggi di Indonesia saat ini sudah mencapai 2000 lebih perguruan tinggi.  Perguruan tinggi bisa tetap eksis salah satu faktornya adalah dengan adanya mahasiswa yang masuk ke perguruan tinggi tersebut. Dalam penerimaan mahasiswa baru setiap perguruan tinggi tentunya tidak sembarangan, mereka akan melakukan seleksi terhadap calon mahasiswa agar mendapatkan mahasiswa dengan kualitas yang mereka harapkan. Ada beberapa cara dalam melakukan seleksi calon mahasiswa, diantaranya ada yang berdasarkan nilai rapor, ada yang melalui tes tertulis, dan ada jalur mandiri. Tidak semua perguruan tinggi melakukan pengolahan data yang masuk secara maksimal. Biasanya mereka masih mengolah data secara manual atau dengan kata lain belum menggunakan machine learning. Masalah yang ada yaitu adanya perguruan tinggi yang belum secara maksimal dalam mengolah data penerimaan calon mahasiswa. Karena belum optimalnya data yang diolah maka ada perguruan tinggi yang belum dapat membuat prediksi dalam penerimaan calon mahasiswa untuk di tahun ajaran berikutnya. Salah satu untuk dapat membuat prediksi di masa mendatang adalah dengan menggunakan data mining.  Metode yang akan digunakan dalam data mining adalah klasifikasi Decision Tree dioptimasi dengan Particle Swarm Optimization. Hasil dari Decision Tree dengan optimasi Particle Swarm Optimization didapatkan akurasi sebesar 99,94%.







DOI :


Sitasi :

0

PISSN :

2962-6900

EISSN :

2962-6897

Date.Create Crossref:

15-Apr-2025

Date.Issue :

20-Jun-2022

Date.Publish :

20-Jun-2022

Date.PublishOnline :

20-Jun-2022



PDF File :

Resource :

Open

License :