PREDIKSI PENCAPAIAN HAFALAN AL-QUR’AN MENGGUNAKAN METODE C4.5 BERBASIS PSO

Beberapa tahun yang lalu sampai sekarang, banyak universitas negeri maupun swasta memberikan beasiswa untuk siswa yang memiliki hafalan al-Qur’an yang baik. Untuk itu, memprediksi hafalan al-Qur’an lebih awal akan memberikan kesempatan lebih bagi lembaga untuk mempersiapkan siswa-siswa agar dapat mencapai target. Penelitian ini menggunakan data nilai akademik, jumlah hafalan dan kuisioner pada Pesantren Tahfizh Daarul Qur’an, yaitu data siswa tahun pelajaran 2014/2015. Penelitian menggunakan algoritma klasifikasi C4.5, C4.5 berbasis PSO dan k-NN. untuk mengevaluasi hasil penelitian ketiga algoritma tersebut, peneliti menggunakan metode pengujian Confusion Matrix. Nilai akurasi yang didapat untuk algoritma tertinggi adalah algoritma C4.5 berbasis PSO sebesar 89.09%, untuk algoritma C4.5 memiliki akurasi sebesar 82.64% dan algoritma k-NN memiliki akurasi 66.00%. Hasil uji beda menggunakan Anova telah menghasilkan nilai dibawah nilai alpa, jadi dari ketiga algoritma signifikan perbedaannya. Dapat diambil kesimpulan bahwa algoritma C4.5 berbasis PSO adalah yang terbaik

Improving tree-based classification rules using a particle swarm optimization

1

Improving Tree-Based Classification Rules Using a Particle Swarm Optimization

Part IV: ICT and Emerging Technologies in Production ManagementInternational audienceThe main advantage of tree classifiers is to provide rules that are simple in form and are easily interpretable. Since decision tree is a top-down algorithm using a divide and conquer induction process, there is a risk of reaching a local optimal solution. This paper proposes a procedure of optimally determining the splitting variables and their thresholds for a decision tree using an adaptive particle swarm optimization. The proposed method consists of three phases – tree construction, threshold optimization and rule simplification. To validate the proposed algorithm, several artificial and real datasets are used. We compare our results with the original CART results and show that the proposed method is promising for improving prediction accuracy