PENERAPAN ALGORITMA ID3 MELALUI APLIKASI ORANGE UNTUK PREDIKSI AKURASI AKREDITASI SEKOLAH DASAR DI DEPOK
DOI:
https://doi.org/10.36595/misi.v7i2.1199Keywords:
Akreditasi, Sekolah Dasar, Algoritma ID3, Prediksi, Kualitas PendidikanAbstract
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi penerapan Algoritma ID3 dengan menggunakan aplikasi Orange untuk memprediksi akurasi akreditasi sekolah dasar di wilayah Kota Depok. Fokus penelitian difokuskan pada peningkatan nilai akreditasi sekolah, dalam meramalkan hasil nilai akreditasi sebagai indikator kualitas pendidikan. Dengan menganalisis data yang relevan mengenai faktor-faktor pendukung dan hambatan dalam kaitannya dengan akreditasi sekolah dasar, penelitian ini mengevaluasi kinerja ID3 sebagai alat prediktif. Metodologi penelitian melibatkan tahapan pengumpulan data, pemrosesan, dan implementasi ID3 melalui platform Orange. Hasil penelitian ini dapat memberikan wawasan mendalam mengenai kemampuan ID3 dalam memprediksi akurasi akreditasi sekolah dasar di Depok.
References
D. Iskamto, Jeli Nata Liyas, Elida Gultom, P. B. Ansori, Y. Harwina, and T. Hendra, “Pelaksanaan Proses Akreditasi Sekolah untuk menjaga kualitas Pendidikan Sekolah/Madrasah,” J. Pengabdi. Masy. Akad., vol. 1, no. 2, pp. 46–51, 2022, doi: 10.54099/jpma.v1i2.132.
I. Martinelli and N. Khairiah, “Sosialisasi Urgensi Akreditasi Sekolah Bagi Masyarakat dalam Memperoleh Layanan Pendidikan yang Unggul,” Wahana Inov., vol. 9, no. 2, pp. 60–67, 2020.
Z. Nurhasanah, H. Asyari, and S. Ratnaningsih, “Analisis Fungsi Akreditasi Sekolah Dalam Peningkatan Produktivitas Sekolah,” J. Manaj. Pendidik., vol. 10, no. 02, pp. 118–124, 2022, [Online]. Available: https://journal.unpak.ac.id/index.php/jmp
V. Trysia, “A Case Study Of Teacher Perception And Commitment On Accreditation At School XYZ In Depok , West Java Studi Kasus Persepsi Dan Komitmen Guru Terhadap Akreditasi Sekolah XYZ Di Depok , Jawa Barat,” J. Pendidik., vol. 19, no. 1, pp. 31–42, 2018.
Nengah Widya Utami and I Wayan Budi Suryawan, “Implementasi Data Mining Untuk Mengklasifikasikan Produk Pada Sebuah Supermarket Mengunakan Algoritma Id3 Pada Orange,” Smart Techno (Smart Technol. Informatics Technopreneurship), vol. 3, no. 1, pp. 33–36, 2021, doi: 10.59356/smart-techno.v3i1.33.
D. Irmayanti, Y. Muhyidin, and D. A. Nurjaman, “Prediksi Mahasiswa Berpotensi Drop Out Dengan Metode Iteratif Dichotomiser 3 (ID3),” J. Teknol. Inf., vol. 5, no. 2, pp. 103–113, 2021, doi: 10.36294/jurti.v5i2.2054.
M. Darwis, M. Firmasnyah, I. S. Sukma, and N. Ahady, “Implementasi algoritma ID3 untuk memprediksi kemungkinan film yang memiliki skor penilaian tinggi Implementation of ID3 algorithm to predict the possibility of films with high rating scores,” 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.x.x.202x.xx-xx.
N. F. A. Firdaus, D. M. Midyanti, and R. Hidayati, “PENERAPAN METODE C4. 5 UNTUK KLASIFIKASI POTENSI AKADEMIK SISWA (Studi kasus: SMP DDI Sultan Syarif Abdurachman Pontianak),” Coding J. Komput. dan …, vol. 11, no. 01, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/view/54266%0Ahttps://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/download/54266/75676597155
F. Dwi Meliani Achmad, Budanis, Slamat, “Klasifikasi Data Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree,” J. IPTEK, vol. 16, no. 1, pp. 18–23, 2012, [Online]. Available: http://jurnal.itats.ac.id/wp-content/uploads/2013/06/3.-BUDANIS-FINAL-hal-17-23.pdf
W. N. Purba, D. Situmorang, Y. Alfani, D. Hutabarat, and W. Anggiono, “Implementasi Data Mining Dengan Metode Pohon Keputusan Algoritma Id3 Untuk Memprediksi Penjualan Pada Cv. Mitra Baja Cemerlang,” J. TEKINKOM, vol. 2, pp. 110–115, 2019.
T. A. Yoga Siswa and Naufal Azmi Verdikha, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Untuk Menentukan Evaluasi Kinerja Terbaik Pada Status Akreditasi Sekolah/Madrasah Kalimantan Timur Berdasarkan Iasp 2020,” J. Inform. Teknol. dan Sains, vol. 4, no. 3, pp. 185–192, 2022, doi: 10.51401/jinteks.v4i3.1807.
S. Irawan, U. Tagela, and Y. Windrawanto, “Hubungan akreditasi sekolah dan supervisi oleh kepala sekolah dengan kualitas sekolah,” J. Akuntabilitas Manaj. Pendidik., vol. 8, no. 2, pp. 165–174, 2020, doi: 10.21831/jamp.v8i2.33905.
A. Fadlil, I. Riadi, and Y. Mulyana, “Penerapan Algoritma K-Means pada Pengelompokan Data Pendaftar Bantuan Biaya Pendidikan,” J. Teknol. Inform. dan Komput., vol. 8, no. 2, pp. 352–366, 2022, doi: 10.37012/jtik.v8i2.1261.
Y. Angraini, S. Fauziah, and J. L. Putra, “Analisis Kinerja Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Memprediksi Keberhasilan Sekolah Menghadapi Un,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 285–290, 2020, doi: 10.33480/jitk.v5i2.1233.
L. Irawan, L. H. Hasibuan, and F. Fauzi, “Analisa Prediksi Efek Kerusakan Gempa Dari Magnitudo (Skala Richter) Dengan Metode Algoritma Id3 Menggunakan Aplikasi Data Mining Orange,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform., vol. 14, no. 2, pp. 189–201, 2020, doi: 10.47111/jti.v14i2.1079.
M. A. Yulianto, “Implementasi FIS Sugeno pada Algoritma C4. 5 Berbasis Particle Swarm Optimization (PSO) untuk Prediksi Prestasi Siswam,” JOAIIA J. Artif. Intell. Innov. Appl., vol. 1, no. 1, pp. 12–22, 2020, [Online]. Available: http://www.openjournal.unpam.ac.id/index.php/JOAIIA/article/view/4272
H. Hozairi, A. Anwari, and S. Alim, “Implementasi Orange Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper., vol. 6, no. 2, p. 133, 2021, doi: 10.21107/nero.v6i2.237.
R. Puspita and A. Widodo, “Perbandingan Metode KNN, Decision Tree, dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS,” J. Inform. Univ. Pamulang, vol. 5, no. 4, p. 646, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.7622.
Additional Files
Published
Issue
Section
License
Semua tulisan pada jurnal ini menjadi tanggungjawab penuh penulis.
