PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA/SISWI

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memprediksi prestasi siswa menggunakan teknik data mining dengan metode C4.5 dan Naive Bayes. Data yang digunakan meliputi berbagai faktor yang mempengaruhi prestasi akademik siswa, seperti nilai sebelumnya, kehadiran, dan penghasilan orang tua. Metode C4.5, yang merupakan algoritma pohon keputusan, digunakan untuk mengidentifikasi pola-pola dalam data dan membuat keputusan berbasis aturan. Sementara itu, Naive Bayes, yang merupakan teknik klasifikasi probabilistik, digunakan untuk menghitung kemungkinan prestasi berdasarkan distribusi fitur yang ada. Model algoritma C4.5 menunjukkan performa yang sangat baik dalam mengklasifikasikan siswa ke dalam kategori "Kurang Berprestasi" dan "Berprestasi," dengan akurasi dan F1-Score yang sempurna untuk kedua kelas. Di sisi lain, model Naive Bayes menunjukkan hasil yang kurang optimal, terutama dalam mengenali siswa "Berprestasi." Meskipun model Naive Bayes berhasil memprediksi semua siswa "Kurang Berprestasi" dengan benar, model tersebut gagal sepenuhnya dalam mendeteksi siswa "Berprestasi," yang terlihat dari F1-Score yang nol untuk kelas tersebut.