Text

Aplikasi Prediksi Pembayaran Bulanan Santri Dengan Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus Pondok Pesantren Assalafi Al Fithrah Meteseh Semarang)

---

ABSTRAK

Pondok Pesantren Assalafi Al Fithrah merupakan salah satu pondok pesantren yang berada di
Meteseh Semarang. Pondok Pesantren tersebut pada tahun 2012 sampai 2016 telah menerima
santri sebanyak 262 dari berbagai daerah di Indonesia. Pemenuhan kebutuhan hidup santri
adalah salah satu hal yang harus diperhatikan oleh pondok pesantren. Kebutuhan hidup
khususnya yang bersifat mendasar yaitu makanan, pakaian, tempat tinggal, pendidikan dan
perawatan kesehatan. Santri membayar biaya bulanan untuk mencukupi kebutuhan hidup santri
di pondok pesantren. Dari data yang didapatkan dari pihak pesantren, jumlah santri yang
terlambat membayar biaya bulanan cukup banyak. Dari masalah tersebut diperlukan prediksi
pembayaran bulanan untuk memperkirakan apakah santri akan melakukan keterlambatan
pembayaran atau tidak. Data mining dapat menggali informasi dari data yang jumlahnya sangat
besar dengan metode-metode tertentu untuk mendapat informasi atau ilmu pengetahuan yang
baru. Data mining bisa digunakan untuk memprediksi keterlambatan pembayaran bulanan pada
santri dengan menerapkan decision tree dengan algoritma C4.5. Penggunaan algoritma C4.5
yang diterapkan dalam data pembayaran bulanan santri di Pondok Pesantren Assalafi Al
Fithrah Meteseh Semarang menghasilkan akurasi rata-rata 81.15%, dengan nilai rata-rata
precision adalah 77.62 % dan rata-rata nilai recall adalah 91.90 %.
Kata kunci : prediksi pembayaran bulanan, decision tree, algoritma C.45, confusion matrix

ABSTRACT

Pondok Pesantren Assalafi Al Fithrah is one of the boarding schools located in Meteseh
Semarang in 2012 until 2016 has received 262 students from various regions in Indonesia.
Fulfillment of life necessities of Santri is one of the things that should be considered by the
boarding school. The basic necessities of life are food, clothing, place, education and health
care. The payment of the month is used to fulfill the necessities of Santri in the the boarding
school. From the data obtained from the pesantren, the number of Santri who make the payment
delay quite a lot. From these problems it is necessary to predict the delay of monthly payment
to estimate whether santri will make late payment or not. Data mining can extract information
from very large amounts of data with certain methods for new information or knowledge. Data
mining can be used to predict the delay in monthly payments on students as a means to apply
the decision tree with the C4.5 algorithm in the prediction made. The use of C4.5 algorithm
applied in monthly payment data of Santri at Pondok Pesantren Assalafi Al Fithrah Meteseh
Semarang produces an average accuracy 81.15%, with the average value of precision 77.62%
and the average value of recall 91.90%.
Keywords: Monthly Payment Prediction, Decision Tree, C.45 Algorithm, Confusion Matrix

---

Ketersediaan

613F18III

613 F 18

Perpustakaan FSM Undip (Referensi)

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

ILMU KOMPUTER/INFORMATIKA

No. Panggil

613 F 18

Penerbit

: ., 2018

Deskripsi Fisik

-

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

2274

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

-

Subjek

-

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Selvi Ratna Istiana

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar