Perbandingan kinerja metode C4.5 dan Naive Bayes dalam klasifikasi artikel jurnal PGSD berdasarkan mata pelajaran

Abstract

Pendidikan mempunyai standar sebagai acuan dalam proses pembelajaran. Dalam hal ini Pemerintah telah mengatur standar pendidikan di Indonesia, mengacu pada Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 19 Tahun 2005 Pasal 6 ayat (1) yaitu kurikulum untuk jenis pendidikan umum, kejuruan, dan khusus pada jenjang pendidikan dasar dan menengah. Sesuai dengan Peraturan Pemerintah tersebut,  ditetapkannya Peraturan Menteri Pendidikan Nasional Republik Indonesia Nomor 23 Tahun 2006 pasal 1 ayat (2), tentang Standar Kompetensi Lulusan yang diantaranya memuat SK-KMP (Standar Kompetensi Kelompok Mata Pelajaran). Standar inilah yang dijadikan sebuah rujukan untuk tenaga pendidik, dan bakal tenaga pendidik khususnya mahasiswa bidang pendidikan untuk membuat sebuah media pembelajaran, jurnal sebagai bahan ajaran yang pokok. Tujuan penelitian ini untuk mengklasifikasikan minat mahasiswa PGSD terhadap tema mata pelajaran menurut SK-KMP menggunakan metode Naive Bayes dan Decision tree J48. Hasil penelitian tersebut dapat dijadikan sebagai referensi untuk pengambilan tema pada mata pelajaran di tahun mendatang untuk lebih bervariasi, tidak hanya membahas tentang salah satu mata pelajaran tersebut. Kinerja dari kedua metode tersebut akan dibandingkan, sehingga dapat diketahui kinerja metode mana yang lebih baik dalam melakukan klasifikasi dokumen. Pengujian performa algoritma klasifikasi yang digunakan adalah teknik K-fold Cross Validation. Berdasarkan pengujian performa penerapan algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree J48 menggunakan teknik K-Fold Cross Validation terhadap 200  judul dan abstrak artikel jurnal, didapatkan algoritma Naive Bayes, tingkat akurasi sebesar 84%. Sementara itu, untuk hasil yang diperoleh dengan algoritma Decision Tree J48, tingkat akurasi sebesar 86%.