Penerapan Gini Index dan K-nearest Neighbor untuk Klasifikasi Tingkat Kognitif Soal pada Taksonomi Bloom

Sebagai pedoman dalam merancang ujian yang layak, yang terdiri dari soal-soal yang memiliki berbagai tingkatan secara kognitif, Taksonomi Bloom telah diterapkan secara luas. Saat ini, kalangan pendidik mengidentifikasi tingkat kognitif soal pada Taksonomi Bloom masih menggunakan cara manual. Hanya sedikit pendidik yang dapat mengidentifikasi tingkat kognitif dengan benar, sebagian besar melakukan kesalahan dalam mengklasifikasikan soal-soal. K-Nearest Neighbor (KNN) adalah metode yang efektif untuk klasifikasi tingkat kognitif soal pada Taksonomi Bloom, tetapi KNN memiliki kelemahan yaitu kompleksitas komputasi kemiripan datanya besar apabila dimensi fitur datanya tinggi. Untuk menyelesaikan kelemahan tersebut diperlukan metode Gini Index untuk mengurangi dimensi fitur yang tinggi. Beberapa percobaan dilakukan untuk memperoleh arsitektur yang terbaik dan menghasilkan klasifikasi yang akurat. Hasil dari 10 percobaan pada dataset Question Bank dengan KNN diperoleh akurasi tertinggi yaitu 59,97% dan kappa tertinggi yaitu 0,496. Kemudian pada KNN+Gini Index diperoleh akurasi tertinggi yaitu 66,18% dan kappa tertinggi yaitu 0,574. Berdasarkan hasil tersebut maka dapat disimpulkan bahwa Gini Index mampu mengurangi dimensi fitur yang tinggi, sehingga meningkatkan kinerja KNN dan meningkatkan tingkat akurasi klasifikasi tingkat kognitif soal pada Taksonomi Bloom

Sistem Pakar Pengklasifikasi Stadium Kanker Serviks Berbasis Mobile Menggunakan Metode Decision Tree

World Cancer Observation states that in Indonesia cervical cancer ranks second with a total of 9.2% of all cancer cases, which is cervical cancer which continues to increase in percentage every year due to the addition of new cases. It is important for the public to be aware of the symptoms that arise from cervical cancer. Lack of knowledge about cervical cancer from an early age increases the risk of death. This is because the patient knows cervical cancer when it is at an advanced stage. So it is important to know the symptoms of cervical cancer sufferers and their stage level in order to get the appropriate treatment. This study aims to create an expert system that can help the public know the classification of cervical cancer stages. The method used to develop an expert system is the Decision Tree method. One of the decision analysis techniques and classification methods in data mining. The classification process uses 200 records of cervical cancer patients with 12 symptoms as a reference. The Decision Tree method used has an accuracy value of 85.50%, recall 85.40%, and precision 86.74%. The expert system was developed using the flutter framework. The results of the study are in the form of an expert system mobile application that has been black box tested which is declared valid. This system can help the public know the diagnosis results from the symptoms experienced and the stage level accurately to apply the appropriate treatment.Observasi Kanker Dunia menyatakan di Indonesia kanker serviks menempati urutan nomor dua dengan total seluruh kasus kanker 9,2% merupakan kanker serivks yang terus meningkat presentase setiap tahunnya karena  penambahan kasus baru. Penting bagi masyarakat waspada terhadap gejala-gejala yang timbul akibat kanker serviks. Kurangnya pengetahuan tentang kanker serviks  sejak dini meningkatkan risiko kematian. Hal ini disebabkan karena penderita mengetahui kanker serviks ketika berada pada stadium lanjut. Maka penting untuk mengetahui gejala penderita kanker serviks dan tingkat stadiumnya agar mendapatkan penanganan yang sesuai. Penelitian ini bertujuan untuk membuat sistem pakar yang dapat membantu masyarakat mengetahui klasifikasi penyakit stadium kanker serviks. Metode yang digunakan untuk mengembangkan sistem pakar adalah metode decision tree. Salah satu dari teknik analisis keputusan dan metode klasifikasi pada data mining. Proses klasifikasi menggunakan data pasien kanker serviks sebanyak 200 record dengan 12 gejala yang digunakan sebagai acuan.  Metode decision tree yang digunakan memiliki nilai accuracy 85.50%, recall 85.40%, dan precision 86.74%. Sistem pakar  dikembangkan dengan menggunakan frame work flutter. Hasil dari penelitian berupa aplikasi mobile sistem pakar yang telah diuji black box yang dinyatakan valid. Sistem ini dapat membantu masyarakat mengetahui hasil diagnosa dari gejala yang dialami dan tingkat stadium dengan akurat untuk menerapkan penanganan yang sesua

SISTEM INFORMASI KLASIFIKASI SISWA PENERIMA KARTU INDONESIA PINTAR (KIP) MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE DENGAN ALGORITMA C4.5

Penelitian ini bermaksud membuat perangkat lunak yang mampu membuat data analisis di sekolah untuk mengklasifikasikan siswa yang berhak menerima Kartu Indonesia Pintar. Ini merupakan program pemerintah yang bertujuan untuk membiayai pendidikan sekolah secara gratis, untuk anak-anak dari keluarga miskin. Permasalahan kemudian muncul ketika kartu tersebut didistribusikan kepada siswa, beberapa anak dari keluarga miskin tidak mendapatkannya tetapi beberapa dari keluarga kaya atau mampu secara ekonomi mendapatkannya. Analisis dan cara yang tepat sangat diperlukan agar distribusi Kartu Indonesia Pintar dapat tepat sasaran bagi siswa yang memenuhi syarat kurang mampu secara ekonomi atau miskin. Penelitian ini menggunakan metode pohon keputusan dengan algoritma C4.5 untuk mengklasifikasikan siswa yang berhak menerima Kartu Indonesia Pintar. Dengan cara mengklasifikasikan siswa dalam kategori-kategori yang nanti akan membentuk aturan-aturan klasifikasi. Aplikasi ini dikembangkan dengan algoritma C4.5 untuk menentukan metode pohon keputusan. Data penelitian dilakukan di SMP 1 Jatibarang, Brebes. Data penelitian 150 siswa, dengan 120 sebagai data pelatihan sementara 30 sebagai data pengujian. Dari hasil pengujian yang ketepatannya adalah 97%, terbukti metode ini memiliki akurasi yang tinggi sehingga aplikasi dapat membantu pengambil keputusan memecahkan masalah distribusi kepada siswa yang memenuhi syarat. Dampaknya distribusi Kartu Indonesia Pintar akan tepat sasaran, sehingga siswa miskin akan mendapatkan haknya untuk menerima Kartu Indonesia Pintar. Kata kunci: Kartu Indonesia Pintar, siswa, klasifikasi, algoritma C4.5, pohon keputusan The research intends to create a software which is able to make analysis data in a school to classify students who is entitled to accept Indonesia Smart Card. It was a government program that aims to finance school education free of charge, for children from poor families. Problems arose when the distribution to students, some children from poor families did not get it but rich families actually got it. Analysis and the right way are needed so that the distribution can be right on target to eligible students. This study used a decision tree method with C4.5 algorithm to classify students who are entitled to receive the Indonesian Smart Card. This application is developed with C4.5 algorithm to determine the decision tree method. Research data was carried out at Junior High School One of Jatibarang, Brebes. Data record of 150 students, with 120 as training data while 30 as testing data. From the test results were accuracy was 97%, it is proven this method has a high accuracy so that the application can help the decision makers solved the distribution problems to eligible students. The impact is that poor students will get the right to receive Indonesia Smart Card. Keywords: indonesia smart card, students, classification, algorithm C4.5, decision tre

Прогнозування діаграм втомного руйнування алюмінієвого стопу Д16Т методами машинного навчання

The methods of machine learning (neural networks, boosted trees and random forests) were used to predict the fatigue crack growth diagrams in an aluminium D16T alloy under regular loading at stress ratio R = 0, 0.2, 0.4, 0.6. The obtained results are in good agreement with the experimental data. The neural network method gives the least prediction error

Model Prediksi Kelulusan Peserta Pelatihan Online Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5

Pelatihan online metode pembelajaran yang sangat efektif untuk menghindari penyebaran covid-19 sehingga menghindari terjadinya kerumunan masa. Salah satu pelatihan yang diselenggarakan oleh e-guru.id dan yang diminati oleh para pengajar yaitu “Membuat video tutorial menggunakan camtasia” dengan jumlah peserta 261 orang. Dengan banyak peserta tersebut diperlukan evaluasi untuk mengetahui model prediksi kelulusan yang dapat memberikan informasi terbarukan untuk sebuah kebijakan organisasi. Maka dalam penelitian ini mengolah dataset kelulusan peserta pelatihan menggunakan metode klasifikasi datamining dengan algoritma c4.5. Dan penelitian ini menghasilkan bahwa atribut tugas sangat berpengaruh terhadap kelulusan peserta disamping atribut keaktifan peserta dengan nilai akurasi 98,75 % dan performance klasifikasi sangat baik dengan nilai 0,990.Kata kunci: Prediksi, Kelulusan Peserta, Decision Tree, Algoritma C4.

Model Prediksi Kelulusan Peserta Pelatihan Online Menggunakan Algoritma Decision Tree C4.5

Pelatihan online metode pembelajaran yang sangat efektif untuk menghindari penyebaran covid-19 sehingga menghindari terjadinya kerumunan masa. Salah satu pelatihan yang diselenggarakan oleh e-guru.id dan yang diminati oleh para pengajar yaitu “Membuat video tutorial menggunakan camtasia†dengan jumlah peserta 261 orang. Dengan banyak peserta tersebut diperlukan evaluasi untuk mengetahui model prediksi kelulusan yang dapat memberikan informasi terbarukan untuk sebuah kebijakan organisasi. Maka dalam penelitian ini mengolah dataset kelulusan peserta pelatihan menggunakan metode klasifikasi datamining dengan algoritma c4.5. Dan penelitian ini menghasilkan bahwa atribut tugas sangat berpengaruh terhadap kelulusan peserta disamping atribut keaktifan peserta dengan nilai akurasi 98,75 % dan performance klasifikasi sangat baik dengan nilai 0,990.Kata kunci: Prediksi, Kelulusan Peserta, Decision Tree, Algoritma C4.

Implementasi Algoritma Decision Tree C4.5 Untuk Prediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Layanan Akademik

Pelayanan akademik di perguruan tinggi sangat berpengaruh terhadap keberhasilan proses belajar mengajar. Pelayanan akademik menjadi suatu usaha yang dilakukan lembaga pendidikan terutama perguruan tinggi untuk memberikan kemudahan akan pemenuhan kebutuhan mahasiswa dalam kegiatan belajarnya. Maka diperlukan suatu informasi kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik untuk djadikan sebagai prediksi dan bahan kebijakan di lembaga pendidikan terutama di S1 Teknik Informatika Universitas Ngudi Waluyo. Dalam penelitian ini dilakukan pengolahan data kepuasan mahasiswa terhadap layanan akademik saat pembelajaran menggunakan metode blended learning disaat pandemi covis-19 dengan menerapkan algoritma decision tree C4.55. Hasil dalam penelitian ini adalah membuat pola dan rule keputusan dengan 4 rule/pola dan nilai akurasinya 89.17% dengan nilai AUC 0,70 dengan kategori klasifikasi cukup. Kata kunci: Algoritma C4.5, Prediksi, Kepuasan Mahasiswa, Decision Tre