Optimasi Algoritma C4.5 Menggunakan Metode Adaboost Classification Pada Klasifikasi Nilai Mahasiswa Studi Kasus: Universitas Muhammadiyah Kalimantan Timur

Abstract

Penelitian ini membahas tentang klasifikasi nilai mahasiswa dengan menggunakan optimasi algoritma C4.5 menggunakan Adaboost Classification. Dengan adanya permasalahan yang dihadapi yaitu, penurunan nilai mahasiswa yang drastis, maka tujuan penelitian ini untuk mengetahui indikator yang mempengaruhi penurunan nilai mahasiswa dan meningkatkan persentase akurasi pada algoritma C4.5 menggunakan metode Adaboost Classification. Hasil pengujian awal dengan algoritma C4.5 menunjukkan akurasi sebesar 81% dalam klasifikasi nilai mahasiswa. Namun, akurasi tersebut perlu ditingkatkan. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan metode seleksi fitur dengan menambahkan metode Adaboost Classification untuk mengoptimalkan akurasi algoritma C4.5. hasil pengujian menunjukkan bahwa dengan metode Adaboost Classification, akurasi dapat meningkat menjadi 85% dengan indikator yang berpengaruh antara lain progress, course completed, tugas 1, tugas 2 dan simbol sebagai kelas targetnya. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam meningkatkan akurasi dengan mengoptimalkan algoritma C4.5 melalui metode Adaboost Classification serta dapat digunakan untuk meningkatkan system evaluasi nilai mahasiswa untuk meningkatkan kualitas pendidikan.