Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Peminatan Penjurusan Pada SMK Negeri 6 Batanghari
DOI:
https://doi.org/10.33998/jakakom.2025.5.2.2287Kata Kunci:
Data mining, Klasifikasi, RapidMinerAbstrak
Penentuan jurusan di sekolah menengah kejuruan (SMK) merupakan langkah krusial dalam menentukan masa depan siswa. Secara global, proses ini mempengaruhi kualitas sumber daya manusia yang dihasilkan, karena keputusan tersebut berkaitan langsung dengan kompetensi dan karier siswa di masa depan. SMK Negeri 6 Batang Hari ialah sekolah menengah kejuruan negeri yang terletak di Desa Tapah Sari, Kec. Mersam, Kab. Batang Hari, Prov. Jambi. Penjurusan terdiri dari Multimedia, Teknik dan Bisnis Sepeda Motor, serta Agribisnis Tanaman Pangan dan Hortikultural. Pada SMK Negeri 6 Batanghari terdapat kendala dalam menentukan penjurusan siswa, dimana pada saat penentuan jurusan hanya berdasarkan penilaian subjektif atau hasil akademik tertentu tanpa mempertimbangkan data yang lebih komprehensif, seperti minat dan bakat siswa. Akibatnya, beberapa siswa merasa kurang cocok dengan jurusan yang dipilihkan, yang berdampak pada menurunnya motivasi belajar dan tingkat keberhasilan mereka. Salah satu solusi yang dapat dilakukan dengan menerapkan data mining. Perbandingan antara algoritma C4.5 dan Naive Bayes dilakukan karena efektivitas dan akurasi dalam pengambilan keputusan. Metode C4.5 sebagai algoritma pohon keputusan, memberikan interpretasi yang jelas dan mudah dipahami mengenai keputusan yang diambil, sedangkan Naive Bayes dengan pendekatan probabilistiknya, sering kali lebih cepat dan efisien dalam menangani dataset besar. Dari hasil analisis yang dilakukan, penelitian ini mengungkap bahwa kedua algoritma memiliki karakteristik dan performa yang berbeda dalam melakukan klasifikasi data peminatan siswa. Algoritma C4.5 yang berbasis pohon keputusan cenderung lebih mudah diinterpretasikan karena menghasilkan aturan keputusan yang jelas, sementara Naïve Bayes yang berbasis probabilitas memiliki keunggulan dalam menangani ketidakpastian data.
Unduhan
Referensi
E. A. Juliawati, “Pemilihan Jurusan SMA Menggunakan Sistem Pendukung Keputusan pada Siswa SMPN 210 Jakarta Menggunakan Metode Profile Matching,” vol. 3, no. 3, pp. 397–403, 2023.
F. Huda Aminuddin, T. Djauhari, and A. Ardiansyah, “Penentuan Jurusan Pada Smkn 1 Muaro Jambi Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Akad., vol. 15, no. 1, pp. 76–82, 2022, doi: 10.53564/akademika.v15i1.846.
D. Yulia, A. Pandu Kusuma, and D. Fanny Hebrasianto Permadi, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Prediksi Minat Penjurusan Siswa Di Smkn 1 Kademangan,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 893–900, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5781.
W. E. Nugroho, A. Sofyan, and O. Somantri, “Metode Naive Bayes Dalam Menentukan Program Studi Bagi Calon Mahasiswa Baru,” Infotek Mesin, vol. 12, no. 1, pp. 59–64, 2021, doi: 10.35970/infotek mesin.v12i1.491.
S. Nuraeni, S. P. A. Syam, M. F. Wajdi, B. Firmansyah, and M. Malkan, “Implementasi Metode K-NN Untuk Menentukan Jurusan Siswa di SMAN 02 Manokwari,” G-Tech J. Teknol. Terap., vol. 7, no. 1, pp. 89–95, 2023, doi: 10.33379/gtech.v7i1.1905.
D. D. Dewi et al., “Perbandingan Naїve Bayes Classifier Dan Support Vector Machine Dalam Mengklasifikasikan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Indonesia,” vol. 9, pp. 788–796, 2024.
M. Jannah, “Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Dalam Mengklasifikasi Status Pertumbuhan Anak Stunting (Studi Kasus: Posyandu Cemara),” vol. 14, no. 1, pp. 250–255, 2022, [Online]. Available: https://repository.unilak.ac.id/id/eprint/2807%0Ahttps://repository.unila.ac.id/2807/1/1855201057_BAB-I_VI_DAFTAR-PUSTAKA.pdf
Rian Pratama, B. Huda, E. Novalia, and H. Kabir, “Perbandingan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes dalam Menentukan Persediaan Stok,” Matic J., vol. 6, no. 2, pp. 115–122, 2022, doi: 10.47002/metik.v6i2.379.
E. Fitriani, “Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Untuk Menentukan Kelayakan Penerima Bantuan Program Keluarga Harapan,” Sistemasi, vol. 9, no. 1, p. 103, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i1.596.
D. S. Afianti and A. Jananto, “Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Naïve Bayes Dalam Memprediksi Data Pesawat Delay,” semanTIK, vol. 9, no. 1, p. 17, 2023, doi: 10.55679/semantik.v9i1.29755.
Y. I. Kurniawan, “Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C.45 dalam Klasifikasi Data Mining,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komputer., vol. 5, no. 4, pp. 455–464, 2019, doi: 10.25126/jtiik.201854803.
D. Y. Kardono, Y. M. Pranoto, and E. Setyati, “Prediksi Kecocokan Jurusan Siswa SMK Dengan Support Vector Machine dan Random Forest,” Teknika, vol. 12, no. 1, pp. 11–17, 2023, doi: 10.34148/teknika.v12i1.567.
M. F. D. Ikhbal and D. Irfan, “Menentukan Penjurusan Siswa dengan Menggunakan Metode Decision Tree Algoritma C4.5,” Jav. J. Vokasi Inform., pp. 2–8, 2021, doi: 10.24036/javit.v1i3.40.
V. Anestiviya, A. Ferico, and O. Pasaribu, “Analisis Pola Menggunakan Metode C4.5 Untuk Peminatan Jurusan Siswa Berdasarkan Kurikulum (Studi Kasus : Sman 1 Natar),” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 80–85, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
M. Roghib, N. Rahaningsih, and R. D. Dana, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Seleksi Penjurusan Siswa Baru Pada Sekolah Menengah Kejuruan (Studi Kasus: Smk Plus Al-Hilal Arjawinangun),” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, p. Vol. 8,-No. 1, 2024.
