PERBANDINGAN METODE C4.5 DAN NAÏVE BAYES CLASIFIER DALAM ANALISIS KEMUNGKINAN KETERLAMBATAN PEMBAYARAN SPP (STUDI KASUS : SMP 2 PERINTIS BANDAR LAMPUNG)

Sari, Anisa Fitri (2020) PERBANDINGAN METODE C4.5 DAN NAÏVE BAYES CLASIFIER DALAM ANALISIS KEMUNGKINAN KETERLAMBATAN PEMBAYARAN SPP (STUDI KASUS : SMP 2 PERINTIS BANDAR LAMPUNG). Strata 1 thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.

	Text (Pendahuluan) b116311222.pdf - Published Version Download (214kB)
	Text (Daftar Pustaka) daftar_pustaka16311222.pdf - Bibliography Download (299kB)
	Text (Abstrak) abstrak16311222.pdf - Published Version Download (189kB)
	Text (Full Skripsi) skripsi16311222.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (2MB) | Request a copy

Abstract

Biaya pendidikan merupakan salah satu masukan pendukung dalam kegiatan proses pembelajaran peserta didik dalam menempuh pendidikan. Biaya berperan penting untuk mencapai tujuan pendidikan baik dari sekolah atau universitas mengingat dalam penyelenggaraan pendidikan masih membutuhkan peningkatan sarana, prasarana serta fasilitas sekolah dalam rangka meningkatkan kualitas peserta didik yang dihasilkan, sering sekali menjadi alasan untuk melibatkan masyarakat dalam hal ini wali murid untuk berpartisipasi dalam pendanaan pendidikan. SMP Perintis 2 Bandar Lampung merupakan salah satu lembaga pendidikan swasta yang dalam pembiayaan operasional sekolahnya sebagian dibebankan kepada siswa, terutama pada pembayaran SPP Sekolah. Hal ini menimbulkan masalah terkait pembayaran SPP sekolah yaitu sebagian siswa terlambat dalam pembayaran SPP sekolah, hal ini menjadi masalah karena pembayaran SPP sekolah merupakan salah satu sumber dana tetap dalam meningkatkan kualitas pendidikan sekolah dan dari hasil wawancara didapatkan bahwa orangtua menjadi peran besar dalam ketepatan siswa dalam membayar SPP. Sehingga penggunaan Data Mining dengan menggunakan metode prediksi diharapkan dapat memberikan prediksi untuk melihat kriteria siswa yang akan terlambat membayar SPP. Namun, untuk menentukan keberhasilan prediksi digunakan dua algoritma dari prediksi yang akan dibandingkan tingkat akurasi terbaik yaitu antara C4.5 dan Naïve Bayes Classifier. Dari kedua metode tersebut yang diimplementasikan dalam data siswa dengan atribut usia orangtua, penghasilan orangtua, pendidikan terakhir orangtua, serta jumlah tanggungan keluarga didapatkan hasil yaitu metode C4.5 lebih baik dibandingkan metode Naive Bayes Classifier dengan tingkat akurasi sebesar 96,5% sedang Naive Bayes Classifier memiliki tingkat akurasi sebesar 94%. Kata Kunci : Data Mining, Prediksi, C4.5, Naïve Bayes Classifier, Analisis Perbandinngan, Pembayaran SPP

Item Type:	Thesis (Strata 1)
Subjects:	SISTEM INFORMASI (S1) > Metode Komputer SISTEM INFORMASI (S1) > Metode Komputer
Divisions:	Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Sistem Informasi
Depositing User:	Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited:	16 Mar 2021 01:56
Last Modified:	16 Mar 2021 01:56
URI:	http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/2712

Actions (login required)

View Item