• Tidak ada hasil yang ditemukan

PENERAPAN ALGORITMA C4.5 PADA PROGRAM KLASIFIKASI MAHASISWA DROPOUT. Anik Andriani AMIK BSI Jakarta

N/A
N/A
Info
Unduh - Bebas
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "PENERAPAN ALGORITMA C4.5 PADA PROGRAM KLASIFIKASI MAHASISWA DROPOUT. Anik Andriani AMIK BSI Jakarta"

Copied!
9
0
0

Memuat.... (Lihat teks lengkap sekarang)

Unduh sekarang ( 9 Halaman )

Teks penuh

Gambar

Gambar 1 Contoh Struktur Decision Tree Sumber: Dua & Xian [10]
Tabel 1. Model Confusion Matrix Correct
Tabel 2 Hasil pengujian dengan confusion matrix Data training Data testing Hasil Komparasi Accuracy 98,75% 93,75% 97,75% Precision 92,31% 62,50% 86,35% Recall 57,14% 71,43% 60%
Gambar 3 Kurva ROC data testing untuk metode C4.5

Referensi

Unduh sekarang ( PDF - 9 Halaman - 478.60 KB )

Dokumen terkait

PENDAHULUAN Penerapan Metode Presentasi Pada Mata Praktikum Histologi Mahasiswa Program Studi Pendidikan Biologi Semester 1 Fakultas Keguruan Dan Ilmu Pendidikan Universitas Muhammadiyah Surakarta Tahun Akademik 2011/2012.

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui perbedaan prestasi belajar dengan penerapan metode presentasi pada mata praktikum Histologi mahasiswa Program Studi Pendidikan

PENINGKATKAN PRESTASI BELAJAR MAHASISWA MATA KULIAH SURAT MENYURAT BISNIS MELALUI PENERAPAN MODEL PEMBELAJARAN TEBAK KATA (Studi pada Mahasiswa Pendidikan Ekonomi Reguler B FKIP Unlam)

Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah untuk mengetahui prestasi belajar mahasiswa pendidikan Ekonomi reguler B (Angkatan tahun 2008) pada mata kuliah

Penerapan Algoritma Modified K-Nearest Neighbour (MKNN) Pada Klasifikasi Masa Studi Mahasiswa Teknik Informatika Application of the Modified K-Nearest Neighbour (MKNN) AlgorithmIn the Classification of the Study Period of Informatics

Hasil pengujian akurasi tertinggi yang diperoleh dari metode Modified K-Nearest Neighbor pada klasifikasi masa studi mahasiswa Teknik Informatika berdasarkan Index Prestasi Semester 1