Analisis Data Mining untuk Memprediksi Prestasi Akademik Siswa Menggunakan Algoritma J48

Nugroho, Aris Afrianto (2024) Analisis Data Mining untuk Memprediksi Prestasi Akademik Siswa Menggunakan Algoritma J48. S1 thesis, Universitas Ahmad Dahlan.

	Text (JUDUL) T1_2000018220_JUDUL__240717093557.pdf Download (941kB)
	Text (BAB I) T1_2000018220_BAB_I__240717093557.pdf Download (215kB)
	Text (BAB II) T1_2000018220_BAB_II__240717093557.pdf Restricted to Registered users only Download (688kB) | Request a copy
	Text (BAB III) T1_2000018220_BAB_III__240717093557.pdf Restricted to Registered users only Download (326kB) | Request a copy
	Text (BAB IV) T1_2000018220_BAB_IV__240717093557.pdf Restricted to Registered users only Download (888kB) | Request a copy
	Text (BAB V) T1_2000018220_BAB_V__240717093557.pdf Restricted to Registered users only Download (204kB) | Request a copy
	Text (Daftar Pustaka) T1_2000018220_DAFTAR_PUSTAKA__240717093557.pdf Download (216kB)
	Text (Lampiran) T1_2000018220_LAMPIRAN__240717093557.pdf Restricted to Registered users only Download (163kB) | Request a copy

Abstract

Indonesia masih menghadapi berbagai tantangan dalam sektor pendidikan. Salah satu permasalahan yang menonjol adalah kurangnya tindakan preventif di tingkat sekolah untuk mengatasi potensi penurunan prestasi akademik siswa. Banyak institusi pendidikan di jenjang Sekolah Menengah Pertama yang belum menerapkan tindakan proaktif sejak dini untuk mengidentifikasi siswa-siswa yang berisiko mengalami kesulitan belajar. Sehingga perlu dilakukan suatu tindakan untuk mengatasi permasalahan tersebut salah satunya dengan memprediksi prestasi siswa agar sekolah dapat menentukan strategi yang harus dipersiapkan untuk menghadapi permasalahan yang mungkin terjadi di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi prestasi akademik siswa menggunakan algoritma J48. Metode pengumpulan data yang digunakan yakni wawancara, kuesioner, dan dokumentasi sementara subjek penelitian adalah siswa kelas 7 dan 8 SMPN 2 Jogonalan tahun ajaran 2023/2024. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi kedisiplinan, motivasi belajar, lingkungan, dan status ekonomi orang tua sebagai data fitur dan nilai STS siswa sebagai data target. Beberapa tahap terlibat dalam pembangunan model, yakni pengumpulan data, analisis dan persiapan data, pengolahan data mining yang meliputi proses selection, cleaning, transformation, modelling pohon keputusan menggunakan algoritma J48, pengujian akurasi, interpretation, lalu tahap pemaparan hasil dan pembahasan dan yang terakhir adalah kesimpulan dan saran. Teknik pengujian akurasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan stratified k-fold cross validation dan confusion matrix. Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap model yang telah dibangun, dilakukan pengujian menggunakan stratified k-fold cross validation dengan 10-fold dan didapatkan hasil rata-rata akurasinya sebesar 79,66%, dimana hasil pengujian dengan menggunakan confusion matrix diperoleh akurasi sebesar 78%. Ini berarti 78 dari 100 prediksi yang dibuat oleh model adalah benar. Dalam hal ini membuktikan bahwa hasil prediksi dengan menggunakan algoritma J48 berhasil dan cukup efisien sehingga dapat dijadikan pedoman oleh SMPN 2 Jogonalan dalam menentukan strategi yang harus disiapkan oleh sekolah untuk menghadapi masalah yang mungkin terjadi di masa depan.

Item Type:	Thesis (S1)
Keyword:	Prediksi, Prestasi Akademik, Algoritma J48
Subjects:	L Education > LB Theory and practice of education Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisi / Prodi:	Faculty of Industrial Technology (Fakultas Teknologi Industri) > S1-Informatics Engineering (S1-Teknik Informatika)
Depositing User:	userperpus2 userperpus2
Date Deposited:	14 Jun 2025 02:42
Last Modified:	14 Jun 2025 02:42
URI:	http://eprints.uad.ac.id/id/eprint/84175

Actions (login required)

View Item