OPTIMASI ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES MENGGUNAKAN K-MEANS UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA - budiman, Arif (Jurnal Ilmu Komputer; Vol 17 No 2 (2024): Jurnal Ilmu Komputer, 2024)
Sistem pendidikan masa kini menuntut pendidikan yang berorientasi pada kualitas. Kualitas perguruan tinggi indonesia diukur berdasarkan akreditasi yang dikeluarkan oleh Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi. Salah satu indikator keberhasilan dalam proses pengelolaan pendidikan di perguruan tinggi adalah ketepatan kelulusan mahasiswa. Mahasiswa jenjang sarjana memiliki beban studi sebanyak 144 sks yang dapat ditempuh dalam waktu 8 semester. namun kenyatannya masih banyak mahasiswa yang tidak dapat meyelesaikan studinya selama 8 semester karena berbagai faktor seperti kurangnya motivasi, faktor kecerdasan dan faktor ekonomi. Diperlukan adanya pemantauan dan evaluasi yang berkelanjutkan terhadap ketepatan dalam kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma C4.5 dan Naive bayes. Optimasi diperlukan untuk meningkatkan nilai akurasi algoritma algoritma C4.5 dan Naive bayes dengan menggunakan K-means untuk proses dikritisasi data. Hasil pengujian menunjukan algoritma C4.5 dengan K-means menghasilkan nilai akurasi 89.74%, nilai presisi 90.60%, nilai recall 98.00% sedangkan Naive bayes dengan K-means menghasilkan nilai akurasi 80.73%, nilai presisi 89.60%, nilai recall 87.20%. Hasil komparasi kedua algoritma klasifikasi yang dikominasikan dengan K-means menunjukan algoritma C4.5 memiliki nilai kinerja yang lebih baik dibandingkan Naive bayes.