untuk seleksi penerimaan co.trainer p2kk umm (studi kasus...

18
i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5 UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus UPT P2KK UMM) TUGAS AKHIR Diajukan Untuk Memenuhi Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1 Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang Disusun Oleh : UNTUNG SURAPATI NIM : 201210370311099 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG 2016

Upload: lethuan

Post on 04-May-2019

225 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

i

IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER

P2KK UMM (Studi Kasus UPT P2KK UMM)

TUGAS AKHIR

Diajukan Untuk Memenuhi

Persyaratan Guna Meraih Gelar Sarjana Strata 1

Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Disusun Oleh :

UNTUNG SURAPATI

NIM : 201210370311099

JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH MALANG

2016

Page 2: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

ii

LEMBAR PERSETUJUAN

IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER

P2KK UMM (Studi Kasus UPT.P2KK UMM)

TUGAS AKHIR

Sebagai Persyaratan Guna Meraih Sarjana Strata 1

Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Disusun Oleh :

UNTUNG SURAPATI

201210370311099

Menyetujui,

Page 3: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

iii

LEMBAR PENGESAHAN

IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER

P2KK UMM (Studi Kasus UPT.P2KK UMM)

TUGAS AKHIR

Sebagai Persyaratan Guna Meraih Sarjana Strata 1

Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Malang

Disusun Oleh :

UNTUNG SURAPATI

201210370311099

Tugas Akhir ini telah diuji dan dinyatakan lulus melalui sidang majelis penguji

pada 28 Juli 2016

Menyetujui,

Mengetahui,

Ketua Jurusan Teknik Informatika

Page 4: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

iv

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN

Yang bertanda tangan dibawah ini:

NAMA : UNTUNG SURAPATI

NIM : 201210370311099

FAK. / JUR. : TEKNIK / TEKNIK INFORMATIKA

Dengan ini saya menyatakan bahwa Tugas Akhir dengan judul “

IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5 UNTUK

SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (STUDI KASUS :

UPT.P2KK UMM) ” beserta seluruh isinya adalah karya saya sendiri dan bukan

merupakan karya tulis orang lain, baik sebagian maupun seluruhnya, kecuali

dalam bentuk kutipan yang telah disebutkan sumbernya.

Demikian surat pernyataan ini saya buat dengan sebenar-benarnya, apabila

kemudian ditemukan adanya pelanggalaran terhadap etika keilmuan dalam karya

saya ini, atau ada klaim dari pihak lain terhadap keaslian karya saya ini maka saya

siap menanggung segala bentuk resiko/sanksi yang berlaku.

Malang, Juli 2016

Yang membuat pernyataan,

Page 5: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

v

ABSTRAK

P2KK merupakan salah satu program yang harus mahasiswa baru ikuti sejak

diterima di kampus Universitas Muhammadiyah Malang dengan tujuan untuk

menggali potensi dan bakat serta kepemimpinan mahasiswa dalam dunia kampus.

Dalam instansi UPT.P2KK terdapat karyawan yang harus berkerja mendampingi

mahasiswa baru, salah satunya adalah Co.Trainer. Masalah penentuan seleksi

Co.Trainer saat ini masih dilakukan secara manual dan permasalahan dalam

pengelompokan kelulusan Co.Trainer hanya berdasarkan nilai rekomendasi

penguji, tidak terfokus pada hasil nilai atribut. Kurang efektif dan efisiennya

waktu juga berdampak pada mahasiswa yang merasa dirugikan dalam penentuan

kelolosan tersebut.

Untuk menyelesaikan masalah proses seleksi inilah digunakan data mining

dalam membantu proses seleksi penerimaan tersebut. Data mining sendiri

memiliki beberapa algoritma, salah satunya yaitu Decision Tree C4.5. Decision

Tree C4.5 merupakan salah satu metode data klasifikasi yang paling terkenal,

mudah dan banyak di implementasikan di berbagai bidang karena sederhana, serta

memiliki kemampuan akurasi yang baik untuk mengklasifikasi gundukan data

yang teramat banyak. Maka diharapkan dengan adanya perangkat lunak ini dapat

memberikan informasi bagi pihak panitia seleksi Co.Trainer dan mahasiswa

tentang penentuan kelolosan seleksi Co.Trainer P2KK. Aplikasi ini akan

menghasilkan perhitungan klasifikasi dari seleksi penerimaan Co.Trainer.

Kata Kunci : Algoritma, klasifikasi, Decision Tree, P2KK, co.trainer

Page 6: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

vi

ABSTRACT

P2KK is one of program that should follow by new students accepted at the

University of Muhammadiyah Malang with the aim to explore student’s potential, talent

and leadership in the ccollage. In UPT.P2KK agencie, there are employees who must

work assisting new students, one of it is Co.Trainer. Selection problem Co.Trainer is

still done manually and the problems in passing Co.Trainer grouping just based

on the recommendation testers only, not focus on the value of the attribute. It is

not effective and efficient and it has an impact to students who feel disadvantaged

to determine the selection result.

To solve this selection problem process is used mining data to help the

selection process. Mining data has multiple algorithms, one of mining data

method is Decision Tree C4.5. Decision Tree of C4.5 is one of classification data

method most popular, convenient and widely implemented in various fields

because its simple, and has good accuracy ability to classify data mounds in . It is

expected that the presence of this software can give information to the selection

Co.Trainer committee and students about determination of Co.Trainer selection

P2KK. This application will results the calculation of classification of the

Co.Trainer selection.

Keywords : Algorithm, classification, Decision Tree, P2KK, co.trainer

Page 7: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

vii

LEMBAR PERSEMBAHAN

Ku persembahkan karya ini untuk :

Ibu tercinta Supriyatin dan pria terhebat dalam sejarah - Bapakku

Suparno. S.H serta Nenek (Alm) Maimuna dan Kakek (Alm) Supar. Terima

kasih atas cinta dan kasih sayang yang tak pernah lelah untuk tetap memanjatkan

doa, mendidik dan selalu memberikan yang terbaik. Menjadi orang tua yang

hebat, kuat dan guru besar dalam pengalaman hidupku. Setiap lantunan doanya

mengiringi langkahku dari awal perjuangan hingga akhir perjuanganku di kampus

putih. Adekku Sukarno Hatta yang super nakal. Meski cuek namun semangatmu

setiap ke Malang sangat berkesan buat kakak. Contohlah apa yang terbaik dariku,

dan tinggalkan yang buruk. Kita selalu berjuang dan bersama-sama untuk

kebahagian orang tua di rumah. Dan teruntuk Calon Istriku tercinta Wihdatul

Istiqah. S.Pd terima kasih telah menemani dengan setia di masa-masa sulit dalam

merangkai karya ini. Semangat yang kau berikan akan tertanam dengan erat.

Sekali lagi terima kasih untuk kalian orang-orang hebat dalam hidupku.

. Kawan – kawan seperjuangan KAMMI, Part time, Staff dan Trainer

P2KK, tak kusangka jodoh skripsiku ternyata berada disini. Subhanallah Atas

segala nikmatnya kawan. Mari mengabdi untuk bangsa. Kalian tetap terbaik.!

Page 8: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

viii

KATA PENGANTAR

Dengan mengucap puji syukur kehadirat Allah SWT atas segala rahmat

serta hidayahnya, sehingga laporan tugas akhir dengan judul : “Implementasi

Algoritma Decision Tree C4.5 untuk Penerimaan Co.Trainer P2KK UMM (Studi

Kasus : UPT.P2KK UMM)” dapat penulis selesaikan dengan tepat waktu.

Tugas Akhir ini merupakan salah satu prasyarat untuk menyelesaikan studi

tingkat strata 1 (S1) di Fakultas Teknik Jurusan Informatika Universitas

Muhammadiyah Malang. Selama penyelesaian tugas akhir ini, penulis telah

memperoleh banyak bantuan, bimbingan, motivasi dan saran yang berguna

dari berbagai pihak. Oleh karena itu, pada kesempatan ini penulis ingin

mengucapkan rasa terima kasih kepada :

1. Allah SWT yang telah memberikan kemudahan, kelancaran, keridho’an

dalam menuntut ilmu dan menyelesaikan tugas akhir ini.

2. Rasulullah SAW yang telah menyelamatkan dari jaman kebodohan,

menuju jaman yang canggih dan intelek seperti saat ini.

3. Bapak Drs. Fauzan, M.Pd selaku Rektor Universitas Muhammadiyah

Malang beserta Civitas Akademika yang terkait.

4. Keluarga besar Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Malang.

5. Bapak Yuda Munarko, S.Kom,.M.Sc selaku Ketua Jurusan Teknik

Informatika.

6. Bapak Yufis Azhar, S.Kom, M.Kom sebagai Dosen Pembimbing I dan

Ibu Nurhayatin, S.Kom., M.Kom selaku Dosen Pembimbing II, yang telah

meluangkan waktu dalam memberikan bimbingan maupun pengarahan

dalam pencapaian hasil yang maksimal pada penelitian tugas akhir ini.

7. Staff Tata Usaha dan seluruh Dosen Jurusan Teknik Informatika.

8. Ibu-ku Supriyatin dan Bapak-ku Suparno, S.H serta adekku Sukarno Hatta

yang selalu memberikan dukungan, semangat dan do’a yang tak ternilai

harganya.

9. Keluarga besarku di Desa Alaskandang, Alm. Pak Supar, Alm. Bu

Maimuna, Keluarga di desa Kalikajar Kulon dan semuanya yang telah

Page 9: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

ix

memberikan dukungan baik moril mapun materil terhadapku dan

keluargaku.

10. Calon Istriku Wihdatul Istiqah, S.Pd yang telah memberikan semangat,

support, dan membantu dalam memberikan logika yang optimal dan

maksimal sehingga tugas akhir ini sesuai dengan yang diharapkan.

11. Sahabat – sahabatku Informatika C angkatan 2012 yang selalu menjadi

teman bercanda dan membagi pengalaman hidup hingga menjadikanku

dewasa dan berhati-hati dalam mengambil keputusan.

12. Sahabat Perjuangan KAMMI UMM Raya angkatan 2012 dan Pengurus

KAMMI Daerah Malang periode 2015 – 2017. Perjuangan ini tak kan

pernah hilang kawan ! Perjuangan sebenarnya baru saja di mulai. Terima

kasih atas segala pengalaman dan cinta yang tetap harmoni. Kalian luar

tetap biasa.

13. Sahabat perjuangan lembaga intra. Senat Mahasiswa Universitas dua

periode, sahabat EAMY fakultas teknik 2013, sahabat HMJ Informatika

periode 2013 - 2014 serta seluruh civitas kampus yang pernah berjuang

bersama yang selalu menjadikanku cerdas dalam berfikir.

14. Sahabat kontrakan Margojoyo.26 yang selalu menemaniku dalam segala

hal. Mulai dari liburan hingga melepaskan lelah.

Saya juga menyadari dengan karya sederhana ini tentu masih jauh dari

kesempurnaan, seperti pepatah “Tak Ada Gading yang Tak Retak”. Oleh karena

itu, saran dan kritik yang membangun dari berbagai pihak tentu diperlukan agar

tugas akhir ini menjadi lebih baik. Akhir kata semoga karya ini bisa bermanfaat

bagi yang membaca.

Malang, Juli 2016

Penulis

Page 10: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

x

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL ....................................................................................... i

LEMBAR PERSETUJUAN ............................................................................ ii

LEMBAR PENGESAHAN ............................................................................ iii

HALAMAN PERNYATAAN KEASLIAN ................................................... iv

ABSTRAK ...................................................................................................... v

ABSTRACT .................................................................................................... vi

LEMBAR PERSEMBAHAN ......................................................................... vii

KATA PENGANTAR .................................................................................... viii

DAFTAR ISI .................................................................................................. x

DAFTAR GAMBAR ...................................................................................... xiii

DAFTAR TABEL ........................................................................................... xvi

BAB I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang ....................................................................... 1

1.2 Rumusan Masalah ................................................................. 2

1.3 Batasan Masalah .................................................................... 2

1.4 Tujuan Penelitian ................................................................... 2

1.5 Metodologi ............................................................................ 2

1.6 Sistematika Penulisan ............................................................ 4

BAB II LANDASAN TEORI

2.1 Definisi P2KK ...................................................................... 5

2.2 Definisi Co.Trainer P2KK ..................................................... 5

2.3 Definis Data Mining .............................................................. 6

2.3.1 Pengelompokan Data Mining .................................... 7

2.4 Definisi Klasifikasi ............................................................... 7

2.5 Pohon Keputusan (Decision Tree) ......................................... 8

2.5.1 Pengertian Pohon Keputusan .................................... 8

2.5.2 Model Pohon Keputusan .......................................... 8

2.6 Algoritma C4.5 ..................................................................... 9

2.6.1 Pengenalan Algoritma C4,5 ...................................... 9

2.6.2 Information Gain ....................................................... 12

Page 11: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

xi

2.6.3 Pruning Tree .............................................................. 12

2.7 Evaluasi dan Validasi Hasil .................................................. 13

2.8 Aplikasi Pendukung .............................................................. 14

2.8.1 Bahasa Pemrograman ................................................ 15

2.8.2 CSS ............................................................................ 15

2.8.3 Basis Data ................................................................. 15

2.8.4 My SQL ..................................................................... 15

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM

3.1 Tinjauan Umum Analisa ....................................................... 17

3.2 Model Pengembangan .......................................................... 18

3.3 Data Set ................................................................................ 19

3.3.1 Data Training ............................................................ 19

3.3.2 Data Testing .............................................................. 22

3.3.3 Perhitungan Manual Algoritma C4.5 ........................ 23

3.4 Menentukan Analisis Kebutuhan ......................................... 30

3.5 Perancangan dan Analisa Sistem .......................................... 32

3.5.1 Use Case Diagram .................................................... 33

3.5.2 Activity Diagram ........................................................ 33

3.5.3 Sequence Diagram .................................................... 40

3.6 Perancangan Basis Data ....................................................... 45

3.6.1 Perancangan Basis data (ERD) ................................ 45

3.6.2 Perancangan Basis Data ............................................ 46

3.7 Perancangan Antarmuka (User Interface) ............................ 55

3.7.1 Rancangan Form Home (Data Training) ................. 56

3.7.2 Rancangan Form Insert Data Trainer ...................... 56

3.7.3 Rancangan Form Perhitungan Algoritma C4.5 ....... 57

3.7.4 Rancangan Form Pohon Keputusan ......................... 58

3.7.5 Rancangan Form Proses Kinerja .............................. 58

3.7.6 Rancangan Form Perbandingan Data ...................... 59

3.7.7 Rancangan Form Penilaian Kinerja ......................... 59

3.7.8 Rancangan Form Penentuan Keputusan .................. 60

Page 12: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

xii

BAB IV IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

4.1 Implementasi Perangkay Lunak ............................................ 61

4.1.1 Menu Login ............................................................... 61

4.1.2 Menu Utama .............................................................. 62

4.1.3 Data Co.Trainer ......................................................... 63

4.1.4 Proses Mining ............................................................ 68

4.1.5 Perhitungan (Rekapitulasi Perhitungan) .................... 70

4.1.6 Pohon Keputusan ....................................................... 71

4.1.7 Proses Kinerja ........................................................... 73

4.1.8 Tabel Perbandingan ................................................... 74

4.1.9 Tabel Penilian ............................................................ 75

4.1.10 Penentu Keputusan .................................................... 76

4.2 Tahap Pengujian .................................................................... 78

4.2.1 Pengujian Akurasi Training ...................................... 78

4.2.2 Pengujian Data Training ............................................ 79

4.2.3 Hasil Pengujian ......................................................... 80

4.2.4 Evaluasi Pengujian .................................................... 81

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan ........................................................................... 83

5.2 Saran ...................................................................................... 83

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

Page 13: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

xiii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Teknik Klasifikasi ................................................................... 8

Gambar 2.2 Model Pohon Keputusan ......................................................... 9

Gambar 2.3 Pengaksesan Database melalui Web dengan PHP ................... 15

Gambar 3.1 Diagram Input – Proses – Output Klasifikasi Co.Trainer ....... 18

Gambar 3.2 Sampel Data Trainer Co.Trainer .............................................. 20

Gambar 3.3 Sampel Daa Testing Co.Trainer .............................................. 22

Gambar 3.4 Hasil Klasifikasi Pohon Keputusan ......................................... 30

Gambar 3.5 Perancangan Sistem ................................................................ 32

Gambar 3.6 Use Case Diagram Admin ....................................................... 33

Gambar 3.7 Activity Diagram Proses Login ............................................... 34

Gambar 3.8 Activity Diagram Tambah Data Training ................................ 35

Gambar 3.9 Activity Diagram Edit Data Training ...................................... 35

Gambar 3.10 Activity Diagram Hapus Data Training ................................... 36

Gambar 3.11 Activity Diagram Partisi Data ................................................. 37

Gambar 3.12 Activity Diagram Proses Hitung Algoritma C4.5 ................... 38

Gambar 3.13 Activity Diagram Pohon Keputusan ........................................ 38

Gambar 3.14 Activity Diagram Perbandingan Data ...................................... 39

Gambar 3.15 Activity Diagram Hasil Kinerja ................................................ 39

Gambar 3.16 Activity Diagram Penentu Keputusan ..................................... 40

Gambar 3.17 Sequence Diagram Mengedit Data Training ........................... 41

Gambar 3.18 Sequence Diagram Menambah Data Training ........................ 41

Gambar 3.19 Sequence Diagram Menghapus Data Training ....................... 42

Gambar 3.20 Sequence Diagram Partisi Data .............................................. 42

Gambar 3.21 Sequence Diagram Pohon Keputusan ..................................... 43

Gambar 3.22 Sequence Diagram Hasil Akhir Co.Trainer ............................ 44

Gambar 3.23 Sequence Diagram Penentu Keputusan .................................. 44

Gambar 3.24 Entity Relationship Diagram (ERD) ....................................... 46

Gambar 3.25 Perancangan Form Home Seleksi Co.Trainer ........................ 56

Gambar 3.26 Rancangan Form Insert Data .................................................. 57

Page 14: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

xiv

Gambar 3.27 Rancangan Form Perhitungan Manual C4.5 ............................ 57

Gambar 3.28 Perhitungan Algoritma C4.5 (Rekapitulasi) ........................... 58

Gambar 3.29 Rancangan Form Pohon Keputusan ........................................ 58

Gambar 3.30 Proses Lakukan Kinerja .......................................................... 59

Gambar 3.31 Form Perbandingan Data ....................................................... 59

Gambar 3.32 Proses Penilaian Kinerja ......................................................... 59

Gambar 3.33 Form Penentu Keputusan ....................................................... 60

Gambar 4.1 Menu Login Administrator ..................................................... 62

Gambar 4.2 Potongan Script PHP Validasi Login ....................................... 62

Gambar 4.3 Menu Utama ............................................................................ 63

Gambar 4.4 Data Co.Trainer pada Menu Data Training ............................. 63

Gambar 4.5 Menambah Data Co.Trainer .................................................... 64

Gambar 4.6 Potongan Script PHP Tambah Data Training ......................... 65

Gambar 4.7 Form Edit Data Co.Trainer .................................................... 65

Gambar 4.8 Potongan Script PHP Edit Data Training ................................ 66

Gambar 4.9 Form Hapus Data Training Berhasil ........................................ 66

Gambar 4.10 Potongan Script PHP Hapus Data Training ............................ 67

Gambar 4.11 Menu Proses Partisi Data ........................................................ 67

Gambar 4.12 Potongan Script PHP Menu Proses Partisi Data ..................... 67

Gambar 4.13 Potongan Tabel Proses Perhitungan Manual Alg. C4.5 .......... 68

Gambar 4.14 Potongan Script PHP Menghitung Entropy ............................ 69

Gambar 4.15 Potongan Script PHP Menghitungan Information Gain ......... 69

Gambar 4.16 Potongan Script PHP Menghitung Split Info ........................... 69

Gambar 4.17 Potongan Script PHP Menghitung Gain Ratio ........................ 70

Gambar 4.18 Perhitungan Rekapitulasi ......................................................... 70

Gambar 4.19 Potongan Script PHP Menampilkan Hasil (Rekapitulasi) ...... 71

Gambar 4.20 Potongan Hasil Pohon Keputusan .......................................... 72

Gambar 4.21 Chart Pohon Keputusan ......................................................... 72

Gambar 4.22 Potongan Rule Hasil Pohon Keputusan .................................. 72

Gambar 4.23 Potongan Script PHP Menentukan Pohon Keputusan ............. 73

Gambar 4.24 Potongan Script PHP Menentukan Chart Pohon Keputusan ... 73

Gambar 4.25 Eksekusi Proses Perhitungan Kinerja ...................................... 74

Page 15: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

xv

Gambar 4.26 Potongan Script PHP Perhitungan Kinerja ............................. 74

Gambar 4.27 Potongan Hasil Perbandingan Data ......................................... 74

Gambar 4.28 Potongan Script PHP Perbandingan Data ............................... 75

Gambar 4.29 Hasil Penilaian Evaluasi .......................................................... 75

Gambar 4.30 Potongan Script PHP Hasil Penilaian Evaluasi ........................ 76

Gambar 4.31 Menu Input Penentuan Keputusan .......................................... 77

Gambar 4.32 Data Berhasil di Input ............................................................. 77

Gambar 4.33 Potongan Script PHP Penentu Keputusan ............................... 78

Page 16: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

xvi

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Model Confision Matrix .............................................................. 13

Tabel 3.1 Pertanyaan Tes Keislaman ........................................................... 20

Tabel 3.2 Pertanyaan Tes Microteaching ..................................................... 21

Tabel 3.3 Pertanyaan Tes Wawancara ......................................................... 22

Tabel 3.4 Perhitungan C4.5 Atribut Keislaman (Iterasi 1) .......................... 24

Tabel 3.5 Perhitungan C4.5 Atribut Microtaching (Iterasi 1) ...................... 25

Tabel 3.6 Perhitungan C4.5 Atribut Rekomendasi 3 (Iterasi 1) ................... 25

Tabel 3.7 Perhitungan C4.5 Atribut Keislaman (Iterasi 2) .......................... 28

Tabel 3.8 Perhitungan C4.5 Atribut Microtaching (Iterasi 2) ...................... 29

Tabel 3.9 Perhitungan C4.5 Atribut Rekomendasi 3 (Iterasi 2) ................... 29

Tabel 3.10 Parameter Penilaian Tes Keislaman dan Microteaching ............ 31

Tabel 3.11 Parameter Penilaian Tes Wawancara ........................................... 31

Tabel 3.12 Perancangan Tabel User .............................................................. 47

Tabel 3.13 Perancangan Tabel Data Trainer ................................................. 47

Tabel 3.14 Perancangan Tabel Atribut ......................................................... 49

Tabel 3.15 Perancangan Tabel Mining C4.5 ................................................. 49

Tabel 3.16 Perancangan Tabel Iterasi ........................................................... 50

Tabel 3.17 Perancangan Tabel Rule C4.5 ...................................................... 51

Tabel 3.18 Perancangan Tabel Data Keputusan ............................................ 51

Tabel 3.19 Perancangan Tabel Pohon Keputusan C4.5 ................................. 53

Tabel 3.20 Perancangan Tabel Rule Penentu Keputusan ............................... 53

Tabel 3.21 Perancangan Tabel Data Penentu Keputusan ............................... 54

Tabel 3.22 Perancangan Tabel Data Keputusan Kinerja .............................. 54

Tabel 4.1 Hasil Pengujian Cross Validation ............................................... 79

Tabel 4.2 Persentase Pengujian ................................................................... 80

Tabel 4.3 Hasil Perbandingan Pengujian .................................................... 80

Tabel 4.4 Rekapitulasi Hasil Evaluasi ........................................................ 82

Page 17: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

xvii

DAFTAR PUSTAKA

1. Tampubolon, K., Saragih, H., Reza, B., Epicentrum, K., Asosiasi, A., &

Apriori, A. (2013). Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada

Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan, 93–106.

2. Kumara, R., & Supriyanto, C. (2014). Klasifikasi Data Mining Untuk

Penerimaan Seleksi Calon Pegawai Negeri Sipil 2014 Menggunakan, 1–

10.

3. Sunjana. (2010). Aplikasi Mining Data Mahasiswa Dengan Metode

Klasifikasi Decision Tree. Seminar Nasional Aplikasi Teknologi

Informasi.

4. Larose , Daniel T, 2005, Discovering Knowledge in Data: An Introduction

to Data Mining, John Willey & Sons. Inc

5. Joko Purnomo, Wawan Laksito, Y. R. W. U. (2013). Implementasi

Algoritma C 4.5 Dalam Pembuatan Aplikasi Penunjang Keputusan

Penerimaan Pegawai CV. Dinamika Ilmu. ISSN : 2338-4018.

6. Lorena, S., Zarman, W., & Hamidah, I. (2014). Analisis Dan Penerapan

Algoritma C4.5 Dalam Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi

Mahasiswa Berdasarkan Data Nilai Akademik. Prosiding Seminar

Nasional Aplikasi Sains Dan Teknologi (SNAST), (November), 263–272.

7. Sunjana. (2010). Klasifikasi Data Nasabah Sebuah Asuransi. Seminar

Nasional Aplikasi Teknologi Informasi, 1-4(SNATI 2010), 4.

8. Santosa, Budi. "Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan

Bisnis." Yogyakarta: Graha Ilmu (2007).

9. Rozi, Fahrur, Chastine Fatichah, and Diana Purwitasari. "Ekstraksi Kata

Kunci Berdasarkan Hipernim Dengan Inisialisasi Klaster Menggunakan

Fuzzy Association Rule Mining Pada Pengelompokan Dokumen." JUTI:

Page 18: UNTUK SELEKSI PENERIMAAN CO.TRAINER P2KK UMM (Studi Kasus ...eprints.umm.ac.id/34233/1/jiptummpp-gdl-untungsura-44847-1-pendahul-l.pdf · i IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE C4.5

xviii

Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi 13.2 (2015): 190-197.

10. Arief, M. Rudyanto. "Pemrograman Web Dinamis Menggunakan PHP dan

MySQL." Yogyakarta: Andi (2011).

11. Hakim, Lukmanul. "Bikin website super keren dengan PHP dan

jQuery."Yogyakarta: lokomedia (2010).

12. Fathansyah (2007), Basis Data, Informatika, Bandung Sukarno,

Muhammad 2006, Sistem Cepat dan Mudah Menguasai Visual Basic.NET,

Eska Media, Jakarta

13. Purwanto, Yudhi. "Pemrograman Web dengan PHP." Jakarta: Elex Media

Komputindo (2001).

14. Syafii, Muhammad. "Membangun Aplikasi Berbasis PHP dan

MySQL."Yogyakarta: CV. Andi (2004).

15. Moertini, Veronica Sri. "Pengembangan skalabilitas algoritma klasifikasi

C4. 5 dengan pendekatan konsep operator relasi (Studi kasus: Prapengolah-

an dan klasifikasi citra batik." (2007).

16. Kusrini, Emha Taufiq Luthfi. "Algoritma Data Mining." Andi Offset,

STMIK Amikom, Yogyakarta (2009).

17. Han, J & Kamber, M, 2006. Data Mining Concepts & Techniques 2nd

Edition. San Fransisco: Elsevier.

18. Powers D, 2011. Evaluation: From Precision, Recall, and F-Measure to

ROC, Infomedness, Markedness & Correlation, Journal of Machine

Learning Technologies, 37-63.