PENERAPAN TEKNIK DATA MINING UNTUK MENENTUKAN HASIL SELEKSI MASUK SMAN 1 GIBEBER UNTUK SISWA BARU MENGGUNAKAN DECISION TREE - Sugianto, Castaka Agus (Jurnal TEDC; Vol 9 No 1 (2015): Jurnal TEDC, 2019)
Pada proses penentuan hasil seleksi siswa di SMA Negeri 1 Cibeber dilakukan dengan memperhatikan aturan-aturan tertentu sehingga siswa dapat dengan mudah memperoleh informasi hasil dari seleksi mereka. Penulis mencoba menggali pola dari sebuah data penerimaan siswa baru dengan metode klasifikasi untuk membantu pengambilan keputusan dari seorang pimpinan supaya kebijakan lebih proaktif dan benar. Objek penelitian merupakan daftar siswa yang mendaftar ke SMA Negeri 1 Cibeber tahun 2011 dan tahun 2012. Uji yang dilakukan menggunakan 3 (tiga) jenis Algoritma, yaitu Alogaritma C4.5 (Decsion Tree), Naive Bayes dan Naural Network, yang menunjukan hasil sebagai berikut : Pengujian dengan menggunakan Algoritma C4.5 (Decisian Tree), adalah Accuracy 99.05%, Precisian 96.33%, pengujian dengan Algoritma Naive Bayes, Accuracy 90.62%, Precision unknawn, sedangkan pengujiandengan Al goritma NeuraI Network, Accuracy 95.02%, Precision 7 3.10%. Memperhatikan penentukan prediksi tingkat akurasi hasil seleksi siswa yang masuk di SMA Negeri 1 Cibeber yang dilakukan bahwa Algoritma C4.5 memperoleh tingkat akurasi yang cukup tinggi yaitu mencapai sebesar 99.05%, Sehingga tingkat akurasi seleksi masuk SMA Negeri 1 Cibeber dari penyeleksian nilai yang disajikan dalam pengelompokan matia pelajaran dalam Ujian Nasional merupakan metode yang tepat untuk digunakan dalam memprediksi seleksi masuk siswa ke SMA Negeri 1 Cibeber. Kata kunci : Data Mining, Decision Tree, C4.5, Naive Bayes, Neural Network.