Komparasi Algortima C4.5, Naïve Bayes dan k-Nearest Neighbor Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Menaikkan Jumlah Peserta Didik

• Main Authors: Harianto Harianto, Didi Rosiyadi
• Format: Article
• Language: Indonesian
• Published: Universitas Bina Sarana Informatika, LPPM 2020-04-01
• Series: Jurnal Informatika
• Subjects: sekolah swasta, data mining, klasifikasi
• Online Access: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji/article/view/7250

Persaingan dalam menarik minat orang tua siswa untuk menyekolahkan anak mereka ke sekolah swasta memang sangat tinggi. Sekolah swasta harus bekerja keras dalam hal mendapatkan siswa yang akan melanjutkan pendidikannya ke tingkat selanjutnya. Sekolah hendaknya harus memiliki nilai tambah yang lebih di mata  orang tua siswa. Dari ketiga algoritma yang digunakan, terdapat nilai accuracy tertinggi sebesar 86,50% dihasilkan dari algoritma Naïve Bayes. Dalam artian, tingkat prediksi untuk sekolah SMP Cenderawasih mendapatkan jumlah siswa yang didapatkan dari kuesioner sangat memungkinkan orang tua mendaftarkan anaknya kesekolah ini. Dapat dilihat dari beberapa faktor yang dijadikan sebagai atribut dalam daftar kuesioner. Dengan algoritma Naïve Bayes, atribut yang paling tinggi sebagai faktor penentu orang tua mendaftarkan anaknya adalah atribut umur, yaitu yang berumur 31 sampai 50 tahun, kemudian atribut faktor karena tidak masuk negeri, atribut transport menggunakan motor, kemudian atribut jarak, serta atribut informasi yang didapat dari teman atau saudara. Dari faktor tersebut terlihat apa saja yang harus dilakukan untuk menaikkan jumlah siswa