IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DI PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FT UN PGRI KEDIRI
|
|
- Hamdani Indradjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DI PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FT UN PGRI KEDIRI SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika OLEH : OLEH : YAYAK KARTIKA SARI NPM : FAKULTAS TEKNIK (FT) UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA UN PGRI KEDIRI
2 2
3 3
4 IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DI PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FT UN PGRI KEDIRI Yayak Kartika Sari Ir. Juli Sulaksono, M.M.,M.Kom dan Risky Aswi Ramadhani, M.Kom UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI ABSTRAK Penelitian ini dilatar belakangi hasil pengamatan peneliti terhadap kelulusan mahasiswa di Program Studi Teknik Informatika FT UN PGRI Kediri, bahwa data mahasiswa dan data jumlah mahasiswa dapat menghasilkan informasi yang berlimpah berupa jumlah kelulusan setiap tahunnya, profil, dan hasil akademik mahasiswa selama menempuh proses kegiatan belajar mengajar, tetapi pemanfaatan data mahasiswa tersebut belum dimanfaatkan secara maksimal dan efisien, sehingga tingkat kelulusan mahasiswanya belum sepenuhnya dilihat dengan mudah dan cepat. Permasalahan penelitian ini adalah (1) Bagaimana cara menerapkan metode Naive Bayes untuk memprediksi kelulusan mahasiswa? (2) Bagaimana cara membangun aplikasi sistem pengambilan keputusan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa secara tepat dan akurat berdasarkan beberapa variabel yang sudah ditentukan?. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes dengan subyek penelitian mahasiswa Program Studi Teknik FT UN PGRI Kediri yang lulus tahun 2011, dengan beberapa variabel yaitu nilai matakuliah yang berhubungan dengan Teknik Informatika dari semester 1 sampai semester 8 dan nilai kedekatan antara nilai matakuliah terhadap nilai standar. Metode Naive Bayes adalah suatu metode untuk menghitung prediksi suatu data dari fakta-fakta yang ada menuju suatu kesimpulan. Kesimpulan hasil penelitian ini adalah (1) Melalui aplikasi sistem pengambilan keputusan dapat digunakan untuk menghasilkan sistem pengambilan keputusan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa yang digunakan sebagai bahan pertimbangan pimpinan dalam pengambilan kebijakan dan keputusan. Sistem ini juga sebagai peringatan dini bagi mahasiswa tertentu yang berdasarkan hasil prediksi dinyatakan lulus dengan melebihi ketentuan lama studi. Kata Kunci : metode Naive Bayes, nilai kedekatan. 4
5 I. LATAR BELAKANG Pemanfaatan data kelulusan pada gudang data pada Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Nusantara PGRI Kediri saat ini belum dimanfaatkan secara maksimal dan efisien, sehingga tingkat kelulusan mahasiswanya belum sepenuhnya dilihat dengan mudah dan cepat. Untuk melihat dan dapat mengetahui prediksi tingkat kelulusan mahasiswa tersebut, maka dapat memaksimalkan dan memanfaatkan data-data yang menumpuk di gudang data khususnya data kelulusan. (Andri, 2013) Atribut yang akan digunakan dalam melakukan prediksi kelulusan mahasiswa adalah nilai mata kuliah yang berhubungan dengan Teknik Informatika dari semester 1 sampai semester 8 dan nilai kedekatan antara nilai matakuliah terhadap nilai standar. Pada hakekatnya, Teorema keputusan bayes adalah pendekatan statistik yang fundamental dalam pengenalan pola (pattern recoginition). Pendekatan ini didasarkan pada kuantifikasi tradeoff antara berbagai keputusan klasifikasi dengan menggunakan probabilitas dan ongkos yang ditimbulkan dalam keputusan keputusan tersebut. Ide dasar dari bayes adalah menangani masalah yang bersifat hipotesis yakni mendesain suatu klasifikasi untuk memisahkan objek. (Fithri,2014) II. METODE Dalam melakukan prediksi kelulusan mahasiswa dengan metode Naive Bayes diperlukan atribut-atribut untuk perhitungan sehingga akan didapatkan hasil klasifikasi. Klasifikasi yang dimaksud adalah kasifikasi lulus tepat waktu atau lulus terlambat berdasarkan 2 atribut yang telah ditentukan. Adapun atribut penentu yang digunakan dalam mengklasifikasikan data mahasiswa yaitu : 1. Nilai Mata Kuliah Nilai mata kuliah yang digunakan merupakan nilai matakuliah yang berhubungan dengan IT. Nilai matakuliah tersebut dikelompokan menjadi 4 2
6 kelompok yaitu jaringan, SPK, perancangan dan pemograman. 2. Nilai Kedekatan Nilai kedekatan merupakan nilai perbandingan antara nilai matakuliah mahasiswa dengan nilai standar. Nilai standar diperoleh dari perkaliam nila SKS matakuliah dengan nilai SKS B. Tahap penyelesaian metode Naive Bayes adalah : a. Pengelompokan mata kuliah yang berhubungan dengan Teknik Informatika. Ada 4 kelompok matakuliah yaitu jaringan, sistem pendukung keputusan, perancangan, dan pemograman. b. Menetukan nilai standar perkelompok matakuliah. Nilai standar ditentukan dari perkalian jumlah SKS dengan nilai B. Kemudian hasil dari perkalian tersebut dibagi banyaknya jumlah matakuliah. Mata Kuliah Nilai Standar Jaringan 8.40 SPK Artikel Skripsi c. Menentukan nilai kedekatan. Nilai kedekatan diperoleh dari perbandingan antara nilai standar perkelompok matakuliah dengan nilai mahasiswa matakuliah. perkelompok d. Menentukan Prediksi Kelulusan mahasiswa berdasarkan nilai kedekatan. Nilai kedekatan diperoleh dari penjumlahan nilai kedekatan jaringan, nilai kedekatan sistem pendukung keputusan, nilai kedekatan perancangan dan nilai kedekatan pemograman. e. Menghitung probabilitas kelas prediksi kelulusan. P(H E) = Keterangan : P(E H)x P(H) P(E) P(H E) : Probabilitas akhir bersyarat suatu hipotesis H terjadi jika diberikan bukti (evidence) E terjadi. P(E H) : Probabilitas sebuah bukti E terjadi akan mempengaruhi hipotesis H. P(H) : Probabilitas awal (priori) hipotesis H terjadi tanpa nmemandang bukti apapun. Perancangan 9.00 Pemograman
7 P(E) : Probabilitas awal (priori) hipotesis E terjadi tanpa memandang bukti yang lain. 1) Menghitung probabilitas prediksi kelulusan Jumlah Terlambat = 9 = P(Y= TERLAMBAT) = 9 20 = 0.45 Jumlah Tepat = 11 = P(Y= TEPAT) = = ) Menghitung probabilitas kelas P(Nilai Kedekatan = 0.01 Artikel Skripsi 3) Menghitung probabilitas akhir P(Y= TERLAMBAT) * P(Nilai Kedekatan = 0.01 Y=TERLAMBAT) = 0.45 * 0.22 = P(Y= TEPAT) * P(Nilai Kedekatan = 0.01 Y=TEPAT) = 0.55 * 0.27 = Perbandingan Probabilitas akhir Prediksi Tepat = Prediksi Terlambat = Penentuan prediksi = > Y=TEPAT)= 3 11 = 0.27 P(Nilai Kedekatan = 0.01 Y=TERLAMBAT)= 2 9 = 0.22 III. HASIL DAN KESIMPULAN Dari penelitian yang dilakukan maka dihasilkan sebuah aplikasi untuk memprediksi kelulusan mahasiswa Prodi Teknik Informatika Fakultas Teknik di UN PGRI Kediri menggunakan teknik data mining dengan metode naive bayes. Adapun variabel yang digunakan adalah nilai kedekatan antara nilai matakuliah terhadap nilai standar dan nilai perkelompok matakuliah yang berhubungan dengan IT. Dalam penelitian menggunakan data sebanyak 160 mahasiswa yang terdiri dari 76 mahasiswa laki-laki dan 84 mahasiswa perempuan. Mahasiswa dengan nilai kelompok matakuliah jaringan 8.42, SPK 10.7, perancangan 9.00, pemograman 6.56, dan diketahui nilai kedekatan Dari perhitungan antara nilai kedekatan dan nilai perkelompok matakuliah dihasilkan nilai probabilitas akhir dari prediksi lulus tepat sedangkan probabilitas terlambat Ketika kedua hasil probabilitas tersebut dibandingkan diperoleh hasil probabilitas tepat lebih besar dari probabilitas terlambat maka mahasiswa tersebut lulus tepat waktu. 4
8 IV. DAFTAR PUSTAKA Albab, Akhmad Ulil dan Eviyanti, Ade Aplikasi Data Mining untuk Menampilkan Informasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa, Jurnal Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Sidoarjo, hal: 1-9. Fithri, Diana Laily dan Darmanto, eko Sistem Pendukung kepuusan untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes. Jurnal Prosiding SNATIF, hal: Hadjaratie, Lillyan Prediksi Pemetaan Data Mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo Menggunakan Pendekatan Data Mining, jurnal Teknik informatika Universitas Negeri Gorontalo, hal Irawan, Muhammad Taufik, Kriestanto Penerapan Profile Matching untuk Pencarian Siswa SMP Penerima Beasiswa Miskin dan. Berprestasi. Jurnal Informatika dan Komputer (JIKO), 1(1): Murniati, Sri dan Andri Implementasi Teknik Data Mining untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Pada Universitas Bina Darma Palembang, Seminar Nasional Informatika 2013 (semnasif 2013), hal : Nugroho, Bunafit Database Relational dengan MySQL. Yogyakarta : Andi. Nugroho, Yuda Septian Data mining menggunakan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro, Jurnal Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro, hal: Prasetyo, eko Data Mining-Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta : Andi 5
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI KETEPATAN LAMARAN KERJA SISWA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DI SMK ISLAM 1 DURENAN
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI KETEPATAN LAMARAN KERJA SISWA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DI SMK ISLAM 1 DURENAN SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu Syarat
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHANKELAS UNGGULAN IPA DI SMA NEGERI 1 PATIANROWO MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHANKELAS UNGGULAN IPA DI SMA NEGERI 1 PATIANROWO MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom)
Lebih terperinciIMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK PEMBAGIAN KELAS SISWA
IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK PEMBAGIAN KELAS SISWA SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika OLEH : NISIA
Lebih terperinciSKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika OLEH :
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JURUSAN PADA PENDAFTARAN SISWA BARU JALUR PRESTASI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES (Studi Kasus di SMKN 1 Boyolangu Tulungagung) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI PENERIMAAN BANTUAN SISWA MISKIN (BSM)
SISTEM REKOMENDASI PENERIMAAN BANTUAN SISWA MISKIN (BSM) ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika OLEH
Lebih terperinciSISTEM PREDIKSI PENGUNDURAN DIRI PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER
SISTEM PREDIKSI PENGUNDURAN DIRI PESERTA DIDIK MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program
Lebih terperincikhazanah Aplikasi Pemrediksi Masa Studi dan Predikat Kelulusan Mahasiswa Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta Menggunakan Metode Naive Bayes
29 khazanah informatika Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika Aplikasi Pemrediksi Masa Studi dan Predikat Kelulusan Mahasiswa Informatika Universitas Muhammadiyah Surakarta Menggunakan Muh Amin Nurrohmat
Lebih terperinciSISTEM PREDIKSI SERVIS BERKALA KENDARAAN BERMOTOR
SISTEM PREDIKSI SERVIS BERKALA KENDARAAN BERMOTOR ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika OLEH : RYANA
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKKAN DATA SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS : SMKN 1 KEDIRI) SKRIPSI
Artikel Skripsi IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKKAN DATA SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (STUDI KASUS : SMKN 1 KEDIRI) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah
Lebih terperinciProsiding SNATIF Ke-1 Tahun 2014 ISBN:
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES Diana Laily Fithri, Eko Darmanto Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Muria Kudus
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISA PRESTASI SISWA BERDASARKAN DATA SISWA DI SMA NEGERI 1 GROGOL SKRIPSI
IMPLEMENTASI METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK ANALISA PRESTASI SISWA BERDASARKAN DATA SISWA DI SMA NEGERI 1 GROGOL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI PENJURUSAN PADA SEKOLAH MENENGAH ATAS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
JURNAL SISTEM REKOMENDASI PENJURUSAN PADA SEKOLAH MENENGAH ATAS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER THE SYSTEM OF RECOMMENDATION MAJOR TO THE SENIOR HIGH SCHOOL BY USING NAÏVE BAYES CLASSIFIER Oleh:
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI PENGAMBILAN KATEGORI SKRIPSI DENGAN PERHITUNGAN NAIVE BAYES
SKRIPSI SISTEM REKOMENDASI PENGAMBILAN KATEGORI SKRIPSI DENGAN PERHITUNGAN NAIVE BAYES Oleh: Muhammad Amdanibik 11.1.03.0.025 PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NUSANTRA PGRI
Lebih terperinciJURNAL IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 DALAM PENENTUAN JURUSAN DI SMK PEMUDA PAPAR KEDIRI
JURNAL IMPLEMENTASI ALGORITMA C4.5 DALAM PENENTUAN JURUSAN DI SMK PEMUDA PAPAR KEDIRI C4.5 ALGORITHM IMPLEMENTATION IN DETERMINING THE DEPARTMENT OF SMK PEMUDA PAPAR KEDIRI Oleh: MARISA FITRI FATMAWATI
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Mahasiswa merupakan bagian terpenting dalam menentukan kualitas suatu perguruan tinggi. Kualitas perguruan tinggi dapat dinilai dari mutu dosen dan tenaga kependidikan,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SISTEM SELEKSI LOMBA SMP NEGERI 1 KARANGREJO DENGAN METODE PROFILE MATCHING
IMPLEMENTASI SISTEM SELEKSI LOMBA SMP NEGERI 1 KARANGREJO DENGAN METODE PROFILE MATCHING SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Progam Studi
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PROFIL LULUSAN STMIK LPKIA
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PROFIL LULUSAN STMIK LPKIA 1 Ati Suci Dian Martha, S.Kom, M.T., 2 Popy Widiyani 1 Program Studi Teknik Informatika STMIK LPKIA 2 Program Studi Sistem Informasi
Lebih terperinciAPLIKASI PENENTUAN ANGGOTA KELAS UNGGULAN DENGAN METODE NAÏVE BAYES
APLIKASI PENENTUAN ANGGOTA KELAS UNGGULAN DENGAN METODE NAÏVE BAYES SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika Oleh:
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN Pada bab ini akan dijelaskan langkah awal dari penelitian yang akan dilakukan. Bab ini berisi latar belakang penelitian, rumusan masalah penelitian, batasan masalah, metodologi penelitian
Lebih terperinciSISTEM PREDIKSI PENJUALAN BERAS PADA TOKO WIDODO MAKMUR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT SKRIPSI
SISTEM PREDIKSI PENJUALAN BERAS PADA TOKO WIDODO MAKMUR DENGAN MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT SKRIPSI Dajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Sejalan dengan perkembangan teknologi informasi, semakin bertambah pula kemampuan komputer dalam membantu menyelesaikan permasalahanpermasalahan di berbagai
Lebih terperinciPengklasifikasian Kemampuan Akademik Mahasiswa
Pengklasifikasian Kemampuan Akademik Mahasiswa (Alfajri dkk.) PENGKLASIFIKASIAN KEMAMPUAN AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE INFORMATION GAIN DAN NAIVE BAYES CLASSIFIER DALAM PREDIKSI PENYELESAIAN STUDI
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Peminatan atau konsenterasi merupakan fokus mahasiswa terhadap suatu bidang studi tertentu yang sesuai dengan minatnya. Tujuannya yaitu untuk lebih memfokuskan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN TETAP MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN TETAP MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Jurusan Teknik
Lebih terperinciKLASIFIKASI PROSES BUSINESS DATA MAHASISWA UNIVERSITAS KANJURUHAN MALANG MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING
KLASIFIKASI PROSES BUSINESS DATA MAHASISWA UNIVERSITAS KANJURUHAN MALANG MENGGUNAKAN TEKNIK DATA MINING Moh Ahsan Universitas Kanjuruhan Malang ahsan@unikama.ac.id ABSTRAK. Universitas Kanjuruhan Malang
Lebih terperinciJURNAL. NAIVE BAYES KLASIFIKASI UNTUK SISTEM BANTU PENGAMBILAN TREATMENT TERAPI BERDASARKAN KELUHAN PASIEN (Studi Kasus : Terapi NAKAMURA Kediri)
JURNAL NAIVE BAYES KLASIFIKASI UNTUK SISTEM BANTU PENGAMBILAN TREATMENT TERAPI BERDASARKAN KELUHAN PASIEN (Studi Kasus : Terapi NAKAMURA Kediri) Oleh: MOHAMMAD SUHADI NPM : 12.1.03.02.0046 Dibimbing oleh
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN MAKANAN RINGAN (Studi Kasus: Toko Pak Herry Templek - Gadungan)
PENERAPAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN STRATEGI PENJUALAN MAKANAN RINGAN (Studi Kasus: Toko Pak Herry Templek - Gadungan) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagai Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BPJS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DI KABUPATEN NGANJUK
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BPJS MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DI KABUPATEN NGANJUK SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S. Kom) Pada Program
Lebih terperinciPERBANDINGAN 3 METODE DALAM DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN PRESTASI DI SMA NEGERI 6 SURAKARTA
PERBANDINGAN 3 METODE DALAM DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN PRESTASI DI SMA NEGERI 6 SURAKARTA Naskah Publikasi Program Studi Informatika Fakultas Komunikasi dan Informatika Oleh
Lebih terperinciJURNAL PERAMALAN PENERIMAAN NASABAH PADA PT BPR BINA REKSA KARYAARTHA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES FORECASTING CUSTOMER ACCEPTANCE OF PT BPR
JURNAL PERAMALAN PENERIMAAN NASABAH PADA PT BPR BINA REKSA KARYAARTHA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES FORECASTING CUSTOMER ACCEPTANCE OF PT BPR KARYAARTHA USING NAÏVE BAYES Oleh: Bagus Dwi Laksono Putro
Lebih terperinciArtikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH JURUSAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 1 PARE DENGAN METODE FUZZY
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MEMILIH JURUSAN SISWA BARU DI SMA NEGERI 1 PARE DENGAN METODE FUZZY SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI PENERIMAAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SDN 2 KATES
SISTEM REKOMENDASI PENERIMAAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SDN 2 KATES SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Persyaratan Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Program
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PENILAIAN SISWA UNTUK PENJURUSAN PADA SMA NEGERI 1 PLOSOKLATEN KEDIRI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES SKRIPSI
SISTEM INFORMASI PENILAIAN SISWA UNTUK PENJURUSAN PADA SMA NEGERI 1 PLOSOKLATEN KEDIRI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer
Lebih terperinciJURNAL SISTEM INFORMASI PENJADWALAN MATA KULIAH BERBASIS WEB PADA PROGRAM STUDI SISTEM UN PGRI KEDIRI
JURNAL SISTEM INFORMASI PENJADWALAN MATA KULIAH BERBASIS WEB PADA PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI UN PGRI KEDIRI Information System Of Web-Based Scheduling Courses In The Study Program Information System
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UMS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES.
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UMS MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES Makalah Program Studi Teknik Informatika Fakultas Komunikasi Dan Informatika
Lebih terperinciPENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER
PENERAPAN DATA MINING UNTUK EVALUASI KINERJA AKADEMIK MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER I. PENDAHULUAN Mahasiswa merupakan salah satu aspek penting dalam evaluasi keberhasilan penyelenggaraan
Lebih terperinciREKOMENDASI TOPIK TUGAS AKHIR MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYESIAN CLASSIFIER
REKOMENDASI TOPIK TUGAS AKHIR MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYESIAN CLASSIFIER Titis Suwartiningsih (11 1065 1116) 1, Bagus Setya Rintyarna,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Evaluasi pendidikan merupakan bagian dari proses peyelenggaraan pendidikan yang wajib dilakukan. Evaluasi pendidikan adalah kegiatan pengendalian, penjaminan dan penetapan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO BANGUNAN UD. RUFI SENTOSA JAYA SAMBIREJO - PARE
IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA APRIORI PADA TOKO BANGUNAN UD. RUFI SENTOSA JAYA SAMBIREJO - PARE SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.)
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan SNMPTN Bagi Siswa SMAN 7 Purworejo
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 2015 STMIK STIKOM Bali, 9 10 Oktober 2015 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan SNMPTN Bagi Siswa SMAN 7 Purworejo Yohanes Setyo Prabowo 1), Kusrini 2),
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING
PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING SKRIPSI Diajukan Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Jurusan Sistem
Lebih terperinciPrediksi Tingkat Kelulusan Siswa Dalam UAN Di SMP Negeri 2 Deket Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes
Prediksi Tingkat Kelulusan Siswa Dalam UAN Di SMP Negeri 2 Deket Dengan Menggunakan Metode Teorema Bayes Miftahus Sholihin, Aizatus Sholikhiyah* ) 1) Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciPEMBOBOTAN KORELASI PADA NAÏVE BAYES CLASSIFIER
PEMBOBOTAN KORELASI PADA NAÏVE BAYES CLASSIFIER Burhan Alfironi Muktamar 1), Noor Akhmad Setiawan 2), Teguh Bharata Adji 3) 1), 2), 3) Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada Jl.
Lebih terperinciSKRIPSI. Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika OLEH :
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN DANA SIMPAN PINJAM PEREMPUAN (SPP) PNPM-MPd MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DI DS. BANDAR KEDUNG MULYO KAB. JOMBANG SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
7 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Beberapa institusi yang memanfaatkan sistem informasi berbasis komputer selama bertahun-tahun sudah pasti memiliki jumlah data yang cukup besar pula. Data yang dihasilkan
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PEMERIKSAAN HEWAN PADA KLINIK ASA
SISTEM INFORMASI PEMERIKSAAN HEWAN PADA KLINIK ASA SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program Studi Sistem Informasi OLEH : Oleh : APRILIA
Lebih terperinciARTIKEL. Oleh: ANA SAVITRI Dibimbing oleh : 1. Fatkur Rhohman, M.Pd. 2. Fajar Rohman Hariri, M.Kom.
ARTIKEL PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELAYAKAN PENGAJUAN KREDIT PADA LEMBAGA KEUANGAN PT. PNM MEKAAR (STUDI KASUS : PT.PNM MEKAAR KEDIRI) Oleh: ANA SAVITRI 13.1.03.02.0011 Dibimbing oleh
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK REKOMENDASI PEMBERIAN BANTUAN PUPUK BAGI PETANI YANG KURANG MAMPU SKRIPSI
IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK REKOMENDASI PEMBERIAN BANTUAN PUPUK BAGI PETANI YANG KURANG MAMPU SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagaian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN Dalam Peraturan Menteri Agama Republik Indonesia Nomor 30 Tahun 2014 tentang Biaya Kuliah Tunggal dan Uang Kuliah Tunggal pada Perguruan Tinggi Keagamaan Negeri di
Lebih terperinciAPLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT DI MTS ALHUDA GONDANG NGANJUK
APLIKASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT DI MTS ALHUDA GONDANG NGANJUK SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SMS GATEWAY PADA SISTEM SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MAN PANGGUL MENGGUNAKAN METODE TOPSIS SKRIPSI
IMPLEMENTASI SMS GATEWAY PADA SISTEM SELEKSI PENERIMAAN SISWA BARU MAN PANGGUL MENGGUNAKAN METODE TOPSIS SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.)
Lebih terperinciJURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI STRATEGIS UNTUK PENDIRIAN TEMPAT USAHA JAMU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LOKASI STRATEGIS UNTUK PENDIRIAN TEMPAT USAHA JAMU MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DECISION SUPPORT SYSTEM SELECTION OF STRATEGIC LOCATION
Lebih terperinciJURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA
JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA C4.5 UNTUK MEMPREDIKSI PRESTASI SISWA IMPLEMENTATION OF DATA MINING WITH C4.5 ALGORITHM TO PREDICT STUDENT ACHIEVEMENT Oleh: SITI MUHIMATUL KHOIROH NPM
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pangan merupakan kebutuhan paling utama bagi setiap orang [1]. Nutrisi yang ada dalam berbagai macam pangan dapat memenuhi nutrisi yang dibutuhkan oleh tubuh kita [2].
Lebih terperinciPENENTUAN DOSEN PEMBIMBIMBING DAN LOKASI PRAKTEK KERJA LAPANGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING
PENENTUAN DOSEN PEMBIMBIMBING DAN LOKASI PRAKTEK KERJA LAPANGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program
Lebih terperinciSISTEM OTOMATISASI REKAPITULASI NILAI PADA PRODI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNP KEDIRI
SISTEM OTOMATISASI REKAPITULASI NILAI PADA PRODI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNP KEDIRI SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom.) Pada Program
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BANTUAN KHUSUS SISWA MISKIN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS PADA SMK PELAYARAN HANG TUAH KEDIRI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN BANTUAN KHUSUS SISWA MISKIN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS PADA SMK PELAYARAN HANG TUAH KEDIRI SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna
Lebih terperinciJurnal Informatika Mulawarman Vol. 12, No. 1, Februari ISSN
Jurnal Informatika Mulawarman Vol. 12, No. 1, Februari 2017 50 APLIKASI KLASIFIKASI ALGORITMA C4.5 (STUDI KASUS MASA STUDI MAHASISWA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS MULAWARMAN
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dengan kemajuan teknologi informasi dewasa ini, kebutuhan akan informasi yang akurat
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dengan kemajuan teknologi informasi dewasa ini, kebutuhan akan informasi yang akurat sangat dibutuhkan dalam kehidupan sehari-hari, sehingga informasi akan menjadi
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI DATA NASABAH BANK DALAM PENAWARAN DEPOSITO BERJANGKA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAIVE BAYES
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI DATA NASABAH BANK DALAM PENAWARAN DEPOSITO BERJANGKA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAIVE BAYES Nama : Muhammad Rizki NPM : 54410806 Jurusan Pembimbing
Lebih terperinciKLASIFIKASI TEKS MENGGUNAKAN CHI SQUARE FEATURE SELECTION UNTUK MENENTUKAN KOMIK BERDASARKAN PERIODE, MATERI DAN FISIKDENGAN ALGORITMA NAIVEBAYES
K LA S IF IK A S I TEKS M ENG G UNAKAN CHI SUUARE FEATURE SELECT/UNU NTUK M ENEN TU KAN K O M IK B E R D A S A R K A N PERIO DE, M ATERI DAN FIS IK D E N G A N A LG O R ITM A NANEBAYES KLASIFIKASI TEKS
Lebih terperinciTUGAS AKHIR. Diajukan untuk memenuhi syarat kelulusan mata kuliah seminar skripsi dan Skripsi Di Fakultas Teknik Universitas Darma Persada
TUGAS AKHIR PENGEMBANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG PENGISIAN DATA BORANG 3A BAN-PT 2013 (Studi kasus : Untuk Kebutuhan Program Studi Universitas Darma Persada) Diajukan untuk memenuhi syarat kelulusan
Lebih terperinciSISTEM REKOMENDASI PENERIMAAN BEASISWA PRESTASI DAN MISKIN MENGGUNAKAN PROFILE MATCHING HALAMAN JUDUL
SISTEM REKOMENDASI PENERIMAAN BEASISWA PRESTASI DAN MISKIN MENGGUNAKAN PROFILE MATCHING HALAMAN JUDUL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada
Lebih terperinciUKDW. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penerimaan mahasiswa baru merupakan proses yang selalu dilakukan setiap tahunnya oleh Universitas Kristen Duta Wacana Yogyakarta (UKDW). Mahasiswa baru merupakan mahasiswa
Lebih terperinci( ) ( ) (3) II-1 ( ) ( )
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Naïve Bayes Classifier 2.1.1 Teorema Bayes Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema Bayes (atau aturan Bayes) dengan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Studi Sebelum melakukan penelitian penulis terlebih dahulu melakukan tinjauan pustaka dari penelitian lain dan penelitian tentang prediksi penjurusan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENENTUAN CALON PENERIMA MANFAAT ZAKAT MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DI LEMBAGA MANAJEMEN INFAQ (LMI) KOTA KEDIRI
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENENTUAN CALON PENERIMA MANFAAT ZAKAT MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DI LEMBAGA MANAJEMEN INFAQ (LMI) KOTA KEDIRI SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna
Lebih terperinciPENGKLASIFIKASIAN MINAT BELAJAR MAHASISWA DENGAN MODEL DATA MINING MENGGUNANAKAN METODE CLUSTERING
PENGKLASIFIKASIAN MINAT BELAJAR MAHASISWA DENGAN MODEL DATA MINING MENGGUNANAKAN METODE CLUSTERING Marlindawati 1) Andri 2) 1) Manajemen Informatika Universitas Bina Darma Jl. Ahmad Yani No. 3, Palembang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Peminatan atau bidang peminatan adalah sebuah jurusan yang harus di
BAB I PENDAHULUAN I. Latar Belakang Peminatan atau bidang peminatan adalah sebuah jurusan yang harus di ambil oleh mahasiswa untuk menentukan arah kompetensi dan keahlian mahasiswa tersebut yang mana di
Lebih terperinciAPLIKASI PREDIKSI PENJUALAN PERALATAN SEKOLAH MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT
Artikel Skripsi APLIKASI PREDIKSI PENJUALAN PERALATAN SEKOLAH MENGGUNAKAN METODE TREND MOMENT SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Pendidikan (S.Kom.) Pada Program Studi
Lebih terperinciMODEL DATA MINING DALAM PENGKLASIFIKASIAN KETERTARIKAN BELAJAR MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING
MODEL DATA MINING DALAM PENGKLASIFIKASIAN KETERTARIKAN BELAJAR MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING Marlindawati1), Andri2) 1), 2) Sistem Informasi UNIVERSITAS BINA DARMA Palembang Jl, Jend. A.Yani
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pemberian Beasiswa merupakan program kerja yang ada di setiap Universitas atau Perguruan Tinggi. Program beasiswa diadakan untuk meringankan beban mahasiswa dalam
Lebih terperinciSTRATEGI PENJUALAN PAKAN UNGGAS PADA TOKO PAKAN PEKSI KEDIRI DENGAN MEMBANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
STRATEGI PENJUALAN PAKAN UNGGAS PADA TOKO PAKAN PEKSI KEDIRI DENGAN MEMBANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh
Lebih terperinciJURNAL. PEMANFAATAN ALGORITMA APRIORI DALAM PENENTUAN STOK BARANG (Studi Kasus : Bengkel Diana Motor )
JURNAL PEMANFAATAN ALGORITMA APRIORI DALAM PENENTUAN STOK BARANG (Studi Kasus : Bengkel Diana Motor ) Utilization Of A Priori Algorithm In Determining Inventory (Case Study: Diana Motorcycle Repair Shop)
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. mahasiswa dan faktor-faktor penyebabnya merupakan topik yang menarik untuk
BAB I PENDAHULUAN I.1. Latar Belakang Tingginya tingkat keberhasilan mahasiswa dan rendahnya tingkat kegagalan mahasiswa merupakan cermin kualitas dari suatu perguruan tinggi. Kegagalan mahasiswa dan faktor-faktor
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK DENGAN METODE AHP
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK DENGAN METODE AHP SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PREDIKAT SISWA TELADAN DENGAN METODE TOPSIS BERBASIS WEB (Studi Kasus : SMPK SANTA MARIA KOTA KEDIRI)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN PREDIKAT SISWA TELADAN DENGAN METODE TOPSIS BERBASIS WEB (Studi Kasus : SMPK SANTA MARIA KOTA KEDIRI) SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Saat ini pendidikan di Indonesia semakin berkembang. Banyaknya
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini pendidikan di Indonesia semakin berkembang. Banyaknya pembangunan gedung sekolah maupun perguruan tinggi menjadi tanda berkembangnya pendidikan. Jumlah pendaftar
Lebih terperinciPERBANDINGAN 3 METODE DALAM DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN PRESTASI DI SMA NEGERI 6 SURAKARTA SKRIPSI
PERBANDINGAN 3 METODE DALAM DATA MINING UNTUK PREDIKSI PENERIMA BEASISWA BERDASARKAN PRESTASI DI SMA NEGERI 6 SURAKARTA SKRIPSI Disusun sebagai salah satu syarat menyelesaikan Jenjang Strata I Pada Program
Lebih terperinciRANCANGAN SISTEM REKOMENDASI KATEGORI PERUSAHAAN PRAKTIK INDUSTRI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
RANCANGAN SISTEM REKOMENDASI KATEGORI PERUSAHAAN PRAKTIK INDUSTRI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Robi Wahyudi 1), Aji Prasetya Wibawa 2), Utomo Pujianto 3) 1), 2), 3) Teknik Elektro Universitas Negeri
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PREDIKSI WAKTU KELULUSAN MAHASISWA
PENERAPAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) UNTUK PREDIKSI WAKTU KELULUSAN MAHASISWA Andi Gita Novianti 1, Dian Prasetyo 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Manajemen,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. berjudul Kualitas SDM Indonesia di Dunia, Indonesia berada pada peringkat 108
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam situs www.internetworldstats.com, Indonesia merupakan negara yang memiliki jumlah penduduk terpadat nomor empat di dunia pada tahun 2015. Dengan reputasi
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TOPIK TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING PADA STIE BANK BPD JATENG. Puspita Retno Purwasih
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN TOPIK TUGAS AKHIR MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING PADA STIE BANK BPD JATENG Puspita Retno Purwasih Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas
Lebih terperinciSISTEM PEMBAGIAN KELOMPOK BIMBINGAN BELAJAR DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING
SISTEM PEMBAGIAN KELOMPOK BIMBINGAN BELAJAR DENGAN METODE K-MEANS CLUSTERING ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom) Pada Program Studi Teknik
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Perguruan tinggi merupakan strata terakhir sebelum mahasiswa dapat bersaing didalam dunia kerja. Agar mampu bersaing didalam dunia kerja, mahasiswa dituntut
Lebih terperinciMETODE LOGIKA FUZZY UNTUK MEREKOMENDASIKAN PILIHAN SISWA KURSUS BAHASA INGGRIS DI KABUPATEN NGANJUK ARTIKEL SKRIPSI
METODE LOGIKA FUZZY UNTUK MEREKOMENDASIKAN PILIHAN SISWA KURSUS BAHASA INGGRIS DI KABUPATEN NGANJUK ARTIKEL SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S.Kom)
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BANTUAN BAGI MASYARAKAT MISKIN DI DESA DOKO KECAMATAN NGASEM KEDIRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN BANTUAN BAGI MASYARAKAT MISKIN DI DESA DOKO KECAMATAN NGASEM KEDIRI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Muhammadiyah Surakarta merupakan salah satu dari beberapa instansi
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Universitas Muhammadiyah Surakarta merupakan salah satu dari beberapa instansi perguruan tinggi yang bergerak di bidang pendidikan, yang di dalamnya terdapat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Program Studi Sistem Informasi pada Fakultas Teknik Universitas
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Program Studi Sistem Informasi pada Fakultas Teknik Universitas Negeri Gorontalo didirikan dengan maksud untuk memperluas keilmuan di bidang informatika dan
Lebih terperinciPENGKLASIFIKASIAN DATA SEKOLAH PENGGUNA INTERNET PENDIDIKAN MENGGUNAKAN TEKNIK CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS STUDI KASUS PT TELKOM SURABAYA
Artikel Skripsi PENGKLASIFIKASIAN DATA SEKOLAH PENGGUNA INTERNET PENDIDIKAN MENGGUNAKAN TEKNIK CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS STUDI KASUS PT TELKOM SURABAYA SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian
Lebih terperinciJURNAL IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES PADA PENJUALAN PULSA KONTER MATAHARI CELL. IMPLEMENTATION OF SALES METHOD Naive Bayes PULSE
JURNAL IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES PADA PENJUALAN PULSA KONTER MATAHARI CELL IMPLEMENTATION OF SALES METHOD Naive Bayes PULSE counter MATAHARI CELL Oleh: M QOWIYUN NADA NPM: 12.1.03.02.0064 Dibimbing
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI MAHASISWA BERDASARKAN PREDIKSI WAKTU KELULUSAN SKRIPSI
IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI MAHASISWA BERDASARKAN PREDIKSI WAKTU KELULUSAN SKRIPSI Disusun Oleh : ALVI SYAHRIN NPM. 0934010254 JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI
Lebih terperinciJURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PENJUALAN BARANG PADA TOKO SINAR BARU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI HASIL PENJUALAN BARANG PADA TOKO SINAR BARU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI IMPLEMENTATION OF DATA MINING TO PREDICT RESULTS OF SALES GOODS IN THE
Lebih terperinciIJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN:
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Klasifikasi Naive Bayes Untuk Strategi Pemasaran Mahasiswa Baru di Universitas Dian Nuswantoro Naive Bayes Classification in marketing strategy of
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN DI TOKO BUKU SALEMBA TULUNGAGUNG MENGGUNAKAN METODE WEIGTED PRODUCT (WP)
Artikel Skripsi RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN DI TOKO BUKU SALEMBA TULUNGAGUNG MENGGUNAKAN METODE WEIGTED PRODUCT (WP) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi
Lebih terperinciPERANCANGAN APLIKASI PENENTUAN BEASISWA DENGAN SMS GATEWAY MENGGUNAKANAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI
PERANCANGAN APLIKASI PENENTUAN BEASISWA DENGAN SMS GATEWAY MENGGUNAKANAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) SKRIPSI Diajukan Untuk Penulisan Skripsi Guna Memenuhi Salah Satu Syarat Memperoleh Gelar
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pendidikan merupakan salah satu faktor penting dalam menentukan kemajuan bangsa, karena pendidikan merupakan salah satu jalan untuk mengembangkan potensi yang ada
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BANTUAN RASKIN (BERAS MISKIN) BERBASIS WEB DENGAN METODE NAIVE BAYES
JURNAL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BANTUAN RASKIN (BERAS MISKIN) BERBASIS WEB DENGAN METODE NAIVE BAYES DECISION SUPPORT SYSTEM RELIEF RASKIN (POOR RICE) WEB-BASED METHODS NAIVE BAYES Oleh: DEFITA
Lebih terperinciJURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN SEPATU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI
JURNAL IMPLEMENTASI DATA MINING PADA PENJUALAN SEPATU DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI IMPLEMENTATION OF DATA MINING ON THE SALE OF SHOES WITH ALGORITHMS USING APRIORI Oleh : VERNANDA NOVRINI BUDIYASARI
Lebih terperinci