Penerapan Data Mining untuk Menentukan Kelayakan Anggota Security dengan Algoritma C4.5

Selvina, Selvina (2018) Penerapan Data Mining untuk Menentukan Kelayakan Anggota Security dengan Algoritma C4.5. Skripsi thesis, Prodi Teknik Informatika.

	Text cover s.d bab III.pdf - Submitted Version Download (1MB)
	Text bab IV s.d V.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (668kB) | Request a copy

Abstract

Pentingnya jasa security untuk menunjang keamanan lingkungan di Indonesia masih kurang disadari oleh masyarakat. Hal tersebut dapat dilihat dari banyaknya anggota security yang tidak memenuhi kriteria atau syarat wajib seorang security. Masih banyak perekrutan anggota security yang dilakukan secara sembarang bahkan ada yang menggunakan unsur kekeluargaan. Penelitian ini bertujuan menentukan kelayakan anggota security dengan penerapan data mining. Data mining merupakan suatu proses untuk menemukan informasi-informasi yang bermanfaat dari sekumpulan database yang berukuran besar. Salah satu teknik yang ada pada data mining adalah klasifikasi. Dengan menerapkan teknik klasifikasi diharapkan dapat menghasilkan suatu pohon keputusan yang berfungsi untuk membantu direktur dan manajer dalam menentukan kelayakan anggota security. Adapun dalam membentuk pohon keputusan ini memerlukan suatu metode algoritma berupa algoritma C4.5. Pemodelan algoritma C4.5 dilakukan dengan perhitungan nilai entropi, gain, split info dan gain ratio dari data penelitian. Data penelitian bersumber dari PT Avava Duta Indonesia, data yang diambil meliputi data nama, usia, pendidikan terakhir, berat badan, tinggi badan, tes sehat, sertifikat pelatihan, dan masa kerja. Hasil penelitian adalah sebuah pohon keputusan dengan variabel-variabel yang mempengaruhi penentuan kelayakan dengan hasil akhir layak atau tidak layaknya anggota security. Pohon keputusan yang dihasilkan dievaluasi dengan software RapidMiner dan dibuktikan benar karena hasilnya sama. Berdasarkan hasil penelitian maka disimpulkan bahwa penerapan data mining cocok digunakan untuk menentukan kelayakan anggota security. Pengujian terhadap hasil penelitian juga dilakukan dengan menggunakan metode split validation yang menghasilkan tingkat akurasi 90,91%, cross k-fold validation 10 dan 3 dengan tingkat akurasi 76,32% dan 86,34%, serta cross leave one out validation dengan tingkat akurasi 84,21%.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Data Mining, Klasifikasi, Algoritma C4.5, Pohon Keputusan: Data Mining, Classification, C4.5 Algorithm, Decision Tree
Subjects:	000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika
Divisions:	Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika
Depositing User:	Susila Novmbrita
Date Deposited:	12 Oct 2023 02:38
Last Modified:	12 Oct 2023 02:38
URI:	http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/4430

Actions (login required)

View Item