Algoritma C.45 Dalam Menganalisis Faktor Penyebab Mahasiswa Tidak Berkontribusi Menyampaikan Pendapat Saat Proses Pembelajaran
Abstract
Berani berpendapat sangat membantu kita untuk melatih kepercayaan diri dan juga membantu kita untuk berani tampil dimana saja dan kapan saja dengan tujuan yang positif, sehingga mampu membuat diri kita untuk jauh lebih baik. Banyak sebagian dari mahasiswa ragu untuk menyampaikan pendapat karena adanya factor - factor yang menyebabkan mahasiswa tidak berkontribusi dalam berpendapat. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui penyebab mahasiswa tidak berani berpendapat saat proses pembelajaran. Data yang digunakan dengan cara memberikan angket kuesioner kepada mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar menggunakan variabel yaitu : jenis kelamin, urutan kelahiran, umur mahasiswa, penyebab mahasiswa tidak berpendapat berdasarkan factor internal dan eksternal. Penelitian ini menggunakan teknik datamining algortitma C45 yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan yaitu merupakan metode klasifikasi dan prediksi yang sangat kuat dan terkenal. Hasil dari penelitian ini dapat membantu para guru atau dosen untuk mengetahui apa yang harus diperbaiki agar murid dan mahasiswa berani dalam menyampaikan pendapat saat proses pembelajaran.
Full Text:
Diterima: Revisi MinorReferences
Andari, W. J., & Buulolo, E. (2020). Implementasi Algoritma C4.5 Mengetahui Penyebab Perceraian Dalam Pernikahan (Studi Kasus: Pengadilan Agama Medan Kelas I-A). JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 7(3), 365. https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i3.2133
Ardiansyah, D., & Walim, W. (2018). Algoritma c4.5 untuk klasifikasi calon peserta lomba cerdas cermat siswa smp dengan menggunakan aplikasi rapid miner. Jurnal Inkofar, 1(2), 5–12.
Batubara, D. N., & Windarto, A. P. (2019). Analisa Klasifikasi Data Mining Pada Tingkat Kepuasan Pengunjung Taman Hewan Pematang Siantar Dengan Algoritma. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 3(1), 588–592. https://doi.org/10.30865/komik.v3i1.1664
Haryati, S., Sudarsono, A., & Suryana, E. (2015). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas Dehasen Bengkulu). Jurnal Media Infotama, 11(2), 130–138.
Hidayah, N. (2019). Sistem Klasifikasi Penerima Beras Miskin Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5. Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi & Elektro, Universitas Teknologi Yogyakarta, 5.
Hidayat, M. M. (2015). Data Mining Data mining. Mining of Massive Datasets, 2(January 2013), 5–20. https://www.cambridge.org/core/product/identifier/CBO9781139058452A007/type/book_part
Irnanda, K. F., Hartama, D., & Windarto, A. P. (2021). Analisa Klasifikasi C4.5 Terhadap Faktor Penyebab Menurunnya Prestasi Belajar Mahasiswa Pada Masa Pandemi. Jurnal Media Informatika Budidarma, 5(1), 327. https://doi.org/10.30865/mib.v5i1.2763
Pribadi, E. S., Poningsih, P., & Tambunan, H. S. (2020). Analisa Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Pelayanan Pengadilan Agama Pematangsiantar Menggunakan Algoritma C4.5. Brahmana : Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan, 2(1), 33–40. https://doi.org/10.30645/brahmana.v2i1.46
Sari, Z., Sarosa, M., & Suhari, S. (2018). “Si Tole” Chatterbot untuk Melatih Rasa Percaya Diri Menggunakan Naive Bayes Classification. Jurnal Nasional Teknik Elektro Dan Teknologi Informasi (JNTETI), 7(1), 64–71. https://doi.org/10.22146/jnteti.v7i1.402
Taufik, G., & Jatmika, D. (2021). Penerapan Algoritma C4 . 5 Untuk Klasifikasi Keberhasilan Pengiriman Barang. 6, NO. 1, 12–26.
Waruwu, D., & Siburian, H. K. (2020). Implementasi Algoritma C4.5 Untuk Memprediksi Kelulusan Seorang Calon Advokat (Studi Kasus: Peradi Medan) Darnisman. Majalah Ilmiah Informasi Dan Teknologi Ilmiah, 7(2), 152–158. https://www.ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/inti/article/view/2378
Zer, P. P. P. A. N. . F. I. R. ., Hartama, D., & Andani, S. R. (2019). Analisa Faktor Dominan Mahasiswa Kesulitan Memahami Bahasa Pemrograman Menggunakan Metode C4.5. Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), 1(September), 492. https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.55
Refbacks
- There are currently no refbacks.