p-Index From 2014 - 2019
4.183
P-Index
Subiyanto Subiyanto
Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang

Published : 45 Documents
Articles

## Title

### Found 2 Documents Search Journal : Jurnal Kependidikan: Penelitian Inovasi Pembelajaran

RECOMMENDATION SYSTEM FOR VOCATIONAL MAJOR STREAMING BY C4.5 ALGORITHM Prabowo, Indra Mukti; Subiyanto, Subiyanto
Jurnal Kependidikan: Penelitian Inovasi Pembelajaran Vol 1, No 1: Juni 2017
Publisher : LPPM UNY

#### Abstract

This study was aimed at presenting decision tree model using C4.5 algorithm in developing a major selection system for vocational schools. The study was reseach and development using questionnaires and documentation as data collection instruments. The input variables were: interest, academic talent, National Exam score, and gender. The target variable was choice of majors. Decision trees were used to analyze the data from grade 10 of vocational schools Batang in District. The C4.5 Algorithm was used to build decision trees in describing the relationship between the input variables and the target variable in the form of patterns. The patterns were used as a guide for the classification of the input variables into the target variable. The data were analyzed by comparing results of the output system and studentsâ highest parallel ranking. Results show that the system is able to provide appropriate recommendations up to 83.33% out of the 48 tested dataSISTEM REKOMENDASI PENJURUSAN SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN DENGAN ALGORITMA C4.5Penelitian ini bertujuan untuk menyajikan model decision tree dengan algoritma C4.5 dalam mengembangkan sistem rekomendasi pemilihan jurusan untuk calon siswa baru Sekolah Menengah Kejuruan (SMK). Pendekatan yang digunakan adalah research and development (R&D). Pengumpulan data dilakukan dengan teknik angket dan studi dokumentasi. Variabel input yang digunakan dalam penelitian ini antara lain: minat, bakat akademik, nilai ujian nasional, dan jenis kelamin. Pilihan jurusan menjadi variabel target. Decision tree digunakan dalam menganalisis data siswa kelas 10 SMK se-Kecamatan Batang. Algoritma C4.5 digunakan untuk membangun decision tree yang menggambarkan hubungan antara variabel input dengan variabel target dalam bentuk pola. Pola tersebut digunakan sebagai aturan untuk proses klasifikasi variabel input ke dalam variabel target. Data penelitian dianalisis dengan cara membandingkan hasil output system dengan data siswa kelas 10 dengan tiga besar ranking paralel sebagai data uji. Hasil uji sistem menunjukkan bahwa sistem dapat memberikan rekomendasi yang tepat sebesar 83,33% dari 48 data uji
Sistem Pendukung Keputusan Peminatan SMAmenggunakan Metode Weighted Product (WP) Fartindyyah, Nurul; Subiyanto, Subiyanto
Jurnal Kependidikan: Penelitian Inovasi Pembelajaran Vol 44, No 2: November 2014
Publisher : LPPM UNY

#### Abstract

Peminatan Sekolah Mengah Atas (SMA) dilakukan pada awal pendaftaran. Proses peminatan SMAmemiliki banyak kriteria,tidak semua sekolah mampu menggunakan acuan yang telah ditentukan secara kumulatif oleh kementerian pendidikan dan kebudayaan Indonesia. Tujuan dari tulisan ini adalah membangun suatu model multi attribute decision making (MADM) dengan metode penyelesaian weighted product (WP) sebagai Sistem Pendukung Keputusan Peminatan SMA dalam pengelompokan mata pelajaran yang sesuai dengan kurikulum 2013. Membuat sistem pendukung keputusan peminatan SMA diperlukan data berupa nilai raport Sekolah Menengah Pertama (SMP), nilai UN SMP, dan minat siswa. Data sampel untuk uji sistemdiambil dari data siswa kelas X, SMA Negeri 13 Semarang. Hasil uji sistem menunjukkan 93.2% dari 103 jumlah data siswa sesuai dengan proses peminatan yang dilakukan manual di SMA N 13 Semarang.