Penerapan Metode CART Dalam Klasifikasi Jurusan Siswa Baru


  • Destia Arini Hairunnisa * Mail Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
  • Cucu Suhery Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
  • Rahmi Hidayati Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia
  • (*) Corresponding Author
Keywords: CART; Department; Classification; Value; Student

Abstract

SMK Negeri 3 Pontianak is one of the vocational education schools in Pontianak City. Every new academic year SMK Negeri 3 Pontianak accepts around 320 new students. The large number of prospective new students makes the majoring process carried out by the school become less effective and takes a long time to determine majors for new students. With a system that can classify new student majors, it helps in the process of determining student majors. This study uses the Classification and Regression Trees (CART) algorithm for the classification process in determining majors for new students. The assessment indicators used for classification consist of interest, MTK (US) school exam scores, school exam IPA scores, school exam Indonesian language scores, math report cards, science report cards, social science report cards, Indonesian language report cards, and English report cards. Classification of majors at SMK 3 Pontianak consists of accounting, office, marketing, and hospitality majors. The amount of data used is 320 data which is divided into 224 training data and 96 test data. The CART algorithm generates decision trees, rules, and new student majors that have been classified. Based on the test results using the confusion matrix, the system accuracy results are 84.38%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

D. Pristiwanti, B. Badariah, S. Hidayat, dan R. S. Dewi, “Pengertian Pendidikan,” J. Pendidik. Dan Konseling, vol. 4, no. 6, hal. 1707–1715, 2022.

B. Hadi, “Fenomena Learninng Loss pada Pendidikan Sekolah Menengah Kejuruan di Indonesia,” Edudikara J. Pendidik. dan Pembelajaran, vol. 6, no. 4, hal. 290–296, 2022, doi: 10.32585/edudikara.v6i4.262.

R. Pratiwi, “Perbandingan Klasifikasi Algoritma C5.0 Dan Classification And Regression Tree (Studi Kasus: Data Sosial Kepala Keluarga Masyarakat Desa Teluk Baru Kecamatan Muara Ancalong Tahun 2019,” Ilmu Mat. dan Terap., vol. 14. No.2, hal. 267–278, 2020.

S. Monalisa dan F. Hadi, “Penerapan Algoritma CART Dalam Menentukan Jurusan Siswa di MAN 1 Inhil,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 9, no. 3, hal. 387–394, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i3.932.

F. Haris dan Kurniati, “Penerapan Algoritma Classification and Regression Tree (Cart) Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Baru Man 1 Oku Timur,” hal. 331–339, 2020, [Daring]. Tersedia pada: http://repository.umrah.ac.id/219/1/JURNAL ZUMROTUL MUTIAH.pdf

F. D. Savitri, “Penerapan Metode Cart Dalam Memprediksi Penjualan Produk Fast Moving Dan Slow Moving,” vol. 1, no. 4, hal. 119–125, 2022.

P. Metode, P. Bekerja, K. Subang, I. Nabila, I. M. Sumertajaya, dan M. Raharjo, “Penerapan Metode CART pada Pengklasifikasian Bekerja dan Pengangguran di Kabupaten Subang *,” vol. 11, no. 2, hal. 120–129, 2022.

I. W. Misshuari dan Chairunisah, “Penerapan Metode Classification and Regression Trees (Cart) Untuk Menentukkan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pembayaran Kredit Oleh Nasabah Di Pt Bprs Gebu Prima Medan,” Karismatika, vol. 6, no. 3, hal. 10–20, 2020.

S. Kasus, D. Alumni, F. Teknik, dan U. Bengkulu, “Analisis Prediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Metode Decision Tree Dengan Penerapan Algoritme Cart ( Classification And Regression Trees ),” vol. 10, no. 1, 2022.

F. GUSTRIANDINI, “Implementasi Klasifikasi Penyakit Ginjal Kronik Menggunakan Decision Tree Algoritma Classification And Regression Trees (Cart),” 2023.

A. Aribowo, R. Kuswandhie, dan Y. Primadasa, “Implementasi Algoritma CART Dalam Penentuan Kelayakan Penerima Bantuan PKH Di Desa Ngadirejo Implementation of the CART Algorithm in Determining the,” vol. 7, no. 1, hal. 40–51, 2021.

N. November dan E. R. D. Gui, “Sistem Cerdas Untuk Penentuan Pohon Keputusan Bakat dan Minat Anak Menggunakan Algoritma CART,” vol. 1, no. 3, hal. 737–751, 2022.

E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi. Yogyakarta: CV BUDI UTAMA, 2020.

A. Srirahayu dan L. S. Pribadie, “Review Paper Data Mining Klasifikasi Data Mining,” vol. 14, no. April, 2023.

C. Pada, D. Karyawan, dan B. Promosi, “ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA DECISION TREE C4 . 5 DAN,” vol. 17, hal. 567–582, 2023.

I. Fida dkk., “Implementasi Algoritma Cart Dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes,” hal. 1–8, 2023.

F. R. Z. B. R. B. Putra, Data Mining: Algoritma dan Penerapannya. PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023. [Daring]. Tersedia pada: DATA_MINING_Algoritma_dan_Penerapannya/zLHGEAAAQBAJ?hl=id&gbpv=0

R. Metivianis, D. E. Ratnawati, dan B. Rahayudi, “Analisis Sentimen pengguna Twitter terhadap Vaksinasi Sinovac dan AstraZeneca menggunakan Algoritma CART,” vol. 6, no. 4, hal. 1913–1920, 2022.

T. Untuk, M. Mengetahui, dan D. S. Suparno, “Pengenalan Pola Untuk Mengetahui Jumlah Target Pengunjung Mall Berdasarkan Usia , Gender , Pendapatan Pertahun , Target Pasar Menggunakan Metode EDA , K-Means , Hierarchial Clustering , Confusion Matrix,” vol. 3, no. 2, hal. 61–69, 2021.

A. . Larner, The 2x2 Matrix. Springer Cham, 2022. [Daring]. Tersedia pada: https://doi.org/10.1007/978-3-030-74920-0


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Penerapan Metode CART Dalam Klasifikasi Jurusan Siswa Baru

Dimensions Badge
Article History
Submitted: 2023-07-15
Published: 2023-08-31
Abstract View: 920 times
PDF Download: 577 times
Issue
Section
Articles