Script Web Sistem Data Mining Algoritma C4.5 v2

Produk ini berisi source code dan ulasan tentang program aplikasi penerapan data mining menggunakan algoritma decision tree C4.5 berbasis Web dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Studi kasus aplikasi ini adalah Data Mining Klasifikasi Karakteristik Kepribadian Siswa.

Berikut beberapa halaman dan fitur yang disediakan pada aplikasi sistem:

1. Login, halaman admin untuk masuk ke sistem.

2. Siswa, halaman data siswa terdaftar yang dapat melakukan klasifikasi secara mandiri.

3. Kuisioner, halaman pengolahan data kuisioner (dapat di import dengan format excel), data ini digunakan untuk melakukan kuisioner pada siswa & untuk memproses data uji.

4. Data mining, halaman untuk memproses data siswa. Data Kuisioner (Mining) ini merupakan kumpulan data hasil kuisioner yang diadakan, ini adalah data asli yang dipindahkan ke excel dan dapat di import di program.

5. Pohon keputusan, halaman informasi rule yang terbentuk dari data kuisioner. Ini digunakan untuk melakukan pengujian rule dan memproses data dengan algoritma c4.5.

6. Uji Pohon Keputusan, halaman pengujian rule. Data pengujian dapat di import dalam format excel atau bisa dengan login di masing-masing akun siswa, lalu mengisi kuisioner. Catatan: username dan password siswa sama dengan NIM siswa tersebut.

6. Hasil pengujian rule, berupa informasi jumlah data akurat dan tidak akurat.

7. Hasil, kumpulan data hasil kuisioner yang dilakukan siswa di halaman Klasifikasi di aplikasi dengan Login dengan masing-masing akun siswa yang telah terdaftar pada Data Siswa.

Perbedaan dengan Aplikasi Data Mining Algoritma C4.5 v1 & v3:

1. Tampilan program

2. Studi kasus

3. Tujuan implementasi

Data mining merupakan metode pengolahan data berskala besar oleh karena itu data mining ini memiliki peranan penting dalam bidang industri, keuangan, cuaca, ilmu dan teknologi. Secara umum kajian data mining membahas metode-metode yang bertujuan untuk Prediksi, Klasifikasi, Pengelompokan, Asosiasi dan Estimasi.

Sistem data mining sering disebut sistem pengolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari pengolahan data dengan metode data mining dapat digunakan untuk mengambil keputusan di masa depan.

Dapatkan ulasan dan source code aplikasi untuk berbagai tujuan, seperti Prediksi, Klasifikasi, Pengelompokan, Asosiasi dan Estimasi. Contoh penerapan metode data mining yang kami kembangkan meliputi metode Neural Network, Decision Tree dan Forecasting, metode Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor, metode K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, dan Self Organizing Map, metode Apriori, FP-Growth, Generalized Sequential Pattern dan algoritma GRI, metode Point Estimation & Confidence Interval Estimations, Simple Linear Regression & Correlation, dan Multiple Regression.