Penerapan Machine Learning Menggunakan Algoritma C4.5 Berbasis PSO dalam Menganalisa Data Siswa Putus Sekolah

Pendidikan sangat memegang peranan penting dalam meningkatkan kualitas Sumber daya manusia yang ada di Indonesia. Untuk itu Pemerintah menggalakkan program wajib belajar 12 tahun. SMK As Salam, adalah salah satu Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) swasta yang ada di Kecamatan Gegesik yang memiliki angka putus sekolah yang berubah setiap tahunnya. Ada beberapa penyebab seorang anak putus sekolah, diantaranya faktor ekonomi dimana orang tua tidak sanggup membiayai anaknya untuk sekolah, bisa juga faktor membantu usaha orang tua, faktor siswanya sendiri, atau faktor lingkungan dan teman – teman siswa tersebut. Perlu dilakukan penganalisaan terhadap data siswa agar dapat diklasifikasikan siswa yang berpotensi putus sekolah. Sehingga kepala sekolah dan bagian kesiswaan di SMK As Salam dapat mengambil keputusan agar siswa yang putus sekolah bisa diantisipasi setiap tahunnya. fokus maka penelitian ini adalah penggunaan model decision tree dalam mengkasifikasikan data putus sekolah yang dioptimasi menggunakan PSO di SMK As Salam Gegesik. Dari hasil klasifikasi tersebut diketahui nilai akurasi dari model decision tree tersebut adalah 90.86 %. Artinya keakuratan dalam klasifikasi tersebut sudah cukup baik. Sedangkan hasil klasifikasi model decision tree yang menggunakan  PSO diketahui memiliki nilai akurasi 92.95 %. Artinya keakuratan dalam klasifikasi tersebut menjadi lebih baik dari decision tree yang tanpa optimasi PS

Analisis Data Transaksi terhadap Pola Pembelian Konsumen Menggunakan Metode Algoritma Apriori

Transaksi penjualan yang bertambah setiap hari mengakibatkan semakain bertambahnya data penjualan, dalam hal ini Toko Yoss Elektonik hanya memanfaatkan data penjualan sebagai arsip dan laporan bulanan. Data Mining merupakan kegiatan menambang/menggali data untuk mengenali pola atau aturan tertentu dari sejumlah dataset. Tujuan penelitian ini memenfaatkan Data Mining untuk membantu manajemen toko dalam menentukan pola penjualan dengan algoritma Apriori. Hal ini dilakukan dengan cara menganalisis data penjualan dan membandingkan dengan dua algoritma association rule untuk mengetahui aturan asosiasi. Hasil membandingkan dua algoritma Association Rules yaitu, algoritma Apriori dengan algoritma FP-Growth dengan hasil dari algoritma Apriori terdapat 6 aturan asosiasi, nilai tertinggi confidance 0,64 dengan aturan yang didapat jika membeli item 165SDB maka membeli KARAKTER, sedangkan  hasil dari algoritma FP-Growth dengan nilai minimum support dan minimum confidance yang sama, terdapat 25 aturan asosiasi, nilai tertinggi confidance yaitu 1,00 dengan aturan yang didapat jika membeli item OKAYAMA maka membeli KARAKTER