ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAÏVE BAYES DAN C4.5 UNTUK KEPUASAN SISWA TERHADAP PELAYANAN ADMINISTRASI (STUDI KASUS SMK SWASTA SITI BANUN SIGAMBAL)

Abstract

Di era informasi saat ini, pelayanan dihadapkan pada tuntutan kepentingan berbagai pihak, seperti: pimpinan, pemegang saham (yayasan), guru dalam dan siswa di SMK Siti Banun. Untuk kepentingan ini diperlukan adanya manajemen yang baik dan efektif sehingga “sasaran” penerima layanan akan Tingkat kepuasan Siswa merupakan suatu keberhasilan bagi sekolah. Data mining merupakan salah satu disiplin ilmu yang mempelajari metode untuk mengekstrak pengetahuan atau menemukan pola dari suatu data yang besar. Algoritma klasifikasi yang terbaik saat ini adalah Algoritma Naïve Bayes dan C4.5. Dari 126 data siswa kelas XII Jurusan Rekayasa Perangkat Lunak, Teknik Komputer dan Jaringan, Otomatisasi Tata Kelola Perkantoran dan Akuntansi yang mengisi kuesioner dilakukan komputasi untuk mendapatkan hasil akurasi dan AUC membandingkan algoritma Naive Bayes dan C4.5 dengan memanfaatkan Library Sklearn pada bahasa perograman Python. Dari perbandingan jumlah data training dan data testing terhadap data tersebut maka tingkat akurasi dan AUC yang terbaik adalah dengan pembagian data testing: data training 10 : 90. Nilai Akurasi dan AUC untuk Algoritma C45 masing-masing 85% dan 88%. Sedangkan Nilai Akurasi dan AUC untuk Algoritma Naive Bayes masing-masing 92% dan 94%.