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

ANALISA METODE C4.5 UNTUK MENGETAHUI FAKTOR KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP PEMBELAJARAN DARING

Pada Masa Pandemi Covid-19 Saat ini terjadi perubahan produktivitas, kegiatan masyarakat harus dibatasi guna memutus rantai penyebaran virus covid-19, segela kegiatan non esensial sebisa mungkin dilakukan secara daring, termasuk belajar mengajar pada perguruan tinggi, proses belajar mengajar secara daring perlu dievaluasi agar mahasiswa semangat belajar dan proses transfer ilmu berjalan dengan baik. Tujuan penelitian ini adalah mengevaluasi pembelajaran daring pada perguruan tinggi untuk mengetahui tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pembelajaran daring dan mengetahui faktor apa yang menjadi penyebab dari kepuasan pembelajaran daring. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah analisis dan identifikasi masalah, membuat kajian literatur, pengumpulan data dan wawancara dengan pihak terkait, kemudian menerapkan teknik data mining pada data kemudian klasifikasi data dengan algoritma C4.5 Dan kemudian simulasi dengan rapid miner. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah hasil kuesioner yang diisi oleh mahasiswa berdasarkan variabel atau kriteria yang dilakukan pada saat pembelajaran daring, dan akan diolah dengan teknik data mining dengan algoritma C4.5, dimana metode ini memiliki akurasi yang tinggi untuk klasifikasi. Hasil penelitian ini adalah diketahui bahwa variabel yang paling berpengaruh pada kepuasan mahasiswa terhadap pembalajaran daring adalah fasilitas interaksi selanjutnya adalah Fasilitas dari objek pembelajaran daring yang dapat memfasilitas kelengkapan objek pembelajaran

COMPUTER AIDED DIAGNOSIS OF VENTRICULAR ARRHYTHMIAS FROM ELECTROCARDIOGRAM LEAD II SIGNALS

In this work, we use computer aided diagnosis (CADx) to extract features from ECG signals and detect different types of cardiac ventricular arrhythmias including Ventricular Tachycardia (VT),Ventricular Fibrillation (VF), Ventricular Couplet (VC), and Ventricular Bigeminy (VB).Our methodology is unique in computing features of lower and higher order statistical parameters from six different data domains: time domain, Fourier domain, and four Wavelet domains (Daubechies, Coiflet, Symlet, and Meyer). These features proved to give superior classification performance, in general, regardless of the type of classifier used as compared with previous studies. However, Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) classifiers got better performance than other classifiers tried including KNN and Naïve Bayes classifiers. Our unique features enabled classifiers to perform better in comparison with previous studies: for VT, 100% accuracy while best previous work got 95.8%, for VF, 100% accuracy while best previous work got 97.5%, for VC, 100% sensitivity while best previous work got 71.8%, and for VB, 100% sensitivity while best previous work got 84.6%