<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="2544">
 <titleInfo>
  <title>IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI HASIL NILAI UJIAN NASIONAL BERBASIS KOMPUTER (UNBK) PADA SISWA SMPN 164 MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Feki Saputra</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">JAKARTA</placeTerm>
  </place>
  <publisher>USNI</publisher>
  <dateIssued>2019</dateIssued>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Text</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>SMPN 164 adalah SMP Negeri yang berada di Jakarta Selatan. Hasil nilai&#13;
Ujian Nasional Berbasis Komputer (UNBK) di SMPN tersebuh masih jauh dari&#13;
harapan pihak sekolah. Dalam pelaksanaan jam tambahan pendalaman materi&#13;
UNBK sama seperti belajar biasa dan tidak mengklasifikasi yang mendapatkan&#13;
hasil nilai UNBK pada siswa. Jumlah siswa kelas 3 di SMPN 164 mencapai 256&#13;
siswa setiap tahunnya, sehingga untuk melakukan klasifikasi yang mendapatkan&#13;
hasil nilai UNBK pada siswa secara manual maka akan membutuhkan waktu yang&#13;
cukup lama.&#13;
Dalam kasus ini penelitian dilakukan untuk membuat sistem yang dapat&#13;
melakukan klasifikasi yang mendapatkan hasil nilai rata-rata UNBK kurang enam&#13;
puluh (60) pada siswa dengan menggunakan&#13;
Algoritma C4.5.&#13;
Inputan yang digunakan yaitu berupa atribut dari data nilai siswa yaitu&#13;
pelajaran B.Indonesia, B.Inggris. Matematika, dan IPA. Data siswa tersebut&#13;
digunakan untuk data sampel training yang digunakan untuk penyusunan decision&#13;
tree. Berdasarkan pada pengujian menggunakan data siswa kelulusan 2018, tingkat&#13;
akurasi ketepatan didapat yaitu mencapai 76,84%, sehingga dapat digunakan untuk&#13;
klasifikasi hasil nilai rata-rata UNBK kurang enam puluh (60).</note>
 <note type="statement of responsibility">Feki Saputra</note>
 <subject authority="">
  <topic>Teknik Informatika</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>ALGORITMA C4.5</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>Klasifikasi</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>Nilai</topic>
 </subject>
 <classification>NONE</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Institutional Repository USNI Universitas Satya Negara Indonesia</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">8190025</numerationAndChronology>
    <sublocation>Perpustakaan USNI Kampus A (SKRIPSI)</sublocation>
    <shelfLocator></shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:digitals>
  <slims:digital_item id="2576" url="" path="/93010af6787c3a73b8eaaadf8dd47397.pdf" mimetype="application/pdf">Feki Saputra</slims:digital_item>
 </slims:digitals>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>2544</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2022-09-27 16:19:19</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2022-09-27 16:25:59</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>