Hello peeps!!
Pada kesempatan kali ini aku bakalan me-review hasil dari penelitian seseorang dan kemudian akan aku review. Ini merupakan salah satu tugas kuliah aku yatu mata kuliah Konsep Data Mining. Langsung aja yuk baca review-nya!
Judul Penelitian : DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA TINGKAT X SMK NEGERI 4 SURAKARTA BERDASARKAN
SOSIAL EKONOMI, MOTIVASI, KEDISIPLINAN DAN PRESTASI MASA LALU
HASIL
PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian
berdasarkan tahapan-tahapan proses dalam KDD (Knowledge Data Discovery) sebagai berikut:
(1) Data Selection, tahapan ini dilakukan
untuk memilih data yang sesuai dengan variabel yang dibutuhkan dalam
penelitian. Caranya adalah dengan memilih atau menentukan atribut-atribut data
mana yang akan digunakan dalam penelitian dari sekelompok data operasional yang
ada. Salah satunya adalah menentukan atribut-atribut untuk variabel Sosial
Ekonomi Orang Tua yang diambil dari data operasional yaitu Data Pribadi Siswa
yang ada di BP/BK sekolah;
(2) Preprocessing/Cleaning, proses cleaning tersebut dilakukan terhadap
keseluruhan data yang diteliti yang berjumlah 416 siswa. Setelah dilakukan
proses cleaning data sejumlah 416, dihasilkan data bersih sebanyak 346 record
data yang digunakan untuk proses analisis berikutnya;
(3) Transformation, tahap ini menghasilkan
satu recordset data yang siap untuk
analisis data; (4) Analisis data.
Analisis data yang pertama adalah
dengan menggunakan teknik decision tree
algoritma J48. Software yang digunakan
adalah WEKA 3.6.9. Hasil yang diperoleh adalah tingkat akurasi prediksi sebesar
95,7%.
Analisis yang kedua menggunakan CHAID (Chi Squared Automatic Interaction Detection). Analisis ini menggunakan software SPSS 16.0. Hasil yang diperoleh adalah tingkat akurasi prediksi sebesar 82,1%.
Analisis yang ketiga menggunakan
regresi ganda. Analisis ini menggunakan software SPSS 16.0. Hasil yang
diperoleh adalah tingkat signifikansi seluruh variabel independen terhadap
variabel dependen sebesar 90,6%.
Soal :
1. Menjelaskan data yang digunakan: type data, atribut, type
atribut masing-masing, dimensi.
2. Menjelaskan preprocessing
yang digunakan
3. Menjelaskan task
mining yang dilakukan
4. Menjelaskan hasil yang diperoleh
5. Menjelaskan tools yang
digunakan
6. Menjelaskan peran yang digunakan dalam penelitian ini
Perbandingan Hasil Akurasi Prediksi antara Metode J48,
CHAID dan Regresi Ganda Perbandingan akurasi klasifikasi antara metode J48, CHAID
dan regresi ganda untuk class nilai UTS sebagai target adalah sebagai berikut:
Tingkat akurasi atau signifikansi
variabel prediktor terhadap prestasi belajar siswa dengan menggunakan metode
J48 sebesar 95,7%. Tingkat akurasi atau signifikansi variabel prediktor
terhadap prestasi belajar siswa dengan menggunakan metode CHAID sebesar 82,1%.
Tingkat akurasi atau signifikansi variabel prediktor terhadap prestasi belajar
siswa dengan menggunakan regresi ganda sebesar 90,1%. Berdasarkan hasil
tersebut terlihat bahwa penggunaan metode J48 lebih baik dari metode CHAID dan
regresi ganda.
Jawaban :
1.
Data yang digunakan: type data, atribut, type atribut masing-masing, dan dimensi.
Atribut
: Menentukan atribut-atribut untuk variabel Sosial
Ekonomi Orang Tua yang diambil dari data operasional yaitu Data Pribadi Siswa
yang ada di BP/BK sekolah.
2.
Preprocessing/Cleaning
Proses
cleaning tersebut dilakukan terhadap
keseluruhan data yang diteliti yang berjumlah 416 siswa. Setelah dilakukan
proses cleaning data sejumlah 416,
dihasilkan data bersih sebanyak 346 record data yang digunakan untuk proses analisis
berikutnya.
3.
Menjelaskan task mining yang dilakukan :
Salah satu task mining adalah : Pattern Evaluation,
merupakan tahapan evaluasi untuk mengidentifikasi pola yang benar-benar menarik
yang mewakili pengetahuan berdasarkan sumber data yang ada.
4.
Menjelaskan hasil
yang diperoleh :
Berdasarkan
ketiga hasil analisis di atas dapat diketahui bahwa akurasi prediksi prestasi
belajar menggunakan metode J48 adalah sebesar 95,7%, sedangkan metode CHAID
mempunyai akurasi prediksi sebesar 82,1% dan analisis regresi ganda mempunyai
tingkat signifikansi 90,6%. Berdasarkan data tersebut dapat disimpulkan bahwa
penggunaan metode data mining dengan
algoritma decision tree (J48) memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dari 2
(dua) metode lain yaitu CHAID dan regresi ganda.
5.
Menjelaskan tools yang digunakan :
Ø Methode yang
diguanakan : Metode data
mining dengan algoritma J48
Ø Software yang digunakan :
·
Pada analisis pertama adalah
WEKA 3.6.9.
·
Pada Analisis kedua menggunakan
software SPSS 16.0.
·
Pada analisis ketiga menggunakan
software SPSS 16.0.
Ø Analisis yang
digunakan : CHAID (Chi
Squared Automatic Interaction Detection) dan regresi ganda.
Ø Pendekatan penelitian yang digunakan : Pendekatan kuantitatif.
Ø Teknik pengumpulan data yang digunakan : Dokumentasi dan angket.
6.
Salah satu peran yang
digunakan dalam penelitian ini adalah : Prediction. yaitu Memprediksi Prestasi
Siswa Tingkat X Smk Negeri 4 Surakarta
Berdasarkan Sosial Ekonomi, Motivasi, Kedisiplinan dan Prestasi Masa Lalu.
Sumber : https://journal.uny.ac.id/index.php/jpv/article/download/2547/2104
Komentar
Posting Komentar