APLIKASI SURVEY POLITIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG (ASUPOL) : STUDI KASUS PEMILIHAN BEM PTIIK 2012 (PEMILWA 2012)
|
|
- Devi Hermawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 APLIKASI SURVEY POLITIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA MALANG (ASUPOL) : STUDI KASUS PEMILIHAN BEM PTIIK 2012 (PEMILWA 2012) Afiqie Fadhihansah 1*, Dio Dharmawan 1**, Fridha Agustina 1**, Irwan Nugrahanto 1*, Maharani Putri S N 1**, Tri Halomoan S 1* 1 Teknik Informatika, Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya, Malang 65142, Indonesia * {afiqie.fadhihansah, irwan.nugrahanto, ** {vaiofreak16, fridha92, Abstrak Pemilihan BEM 2012 akan dilaksanakan untuk pertama kalinya di PTIIK. Mungkin saat ini terlalu dini untuk mengetahui siapa yang akan menjadi pemenang Pemilihan BEM 2012, namun tidak ada salahnya untuk mengetahui lebih cepat bagaimana pemilihan ini akan berjalan nantinya. Karena ini adalah pertama kalinya PTIIK melaksanakan Pemilihan BEM 2012 maka respon, tolok ukur serta pola dalam Pemilihan BEM 2012 masih belum diketahui. Respon, tolok ukur serta pola dalam Pemilihan BEM 2012 dapat diketahui, salah satunya dengan metode algoritma Naïve Bayes. Data yang diperoleh akan diolah dengan algoritma Naïve Bayes yang nantinya akan menghasilkan pola- pola yang akan dijadikan tolak ukur dalam memprediksi pilihan dari seorang mahasiswa berdasarkan atribut yang dimilikinya. Hasil akhir yang diperoleh dari aplikasi ini adalah Calon 1 mendapat 59 suara (25%), Calon 2 mendapat 129 suara (54,66%), Golput sebesar 49 suara (20,34%). Total pemilih sebesar 236 mahasiswa sehingga diperoleh pemenang yaitu Calon 2. Kata kunci: (6) Algoritma naïve bayes, BEM, pola, atribut Abstract The 2012 BEM Election will be held for the first time in PTIIK. It too soon to predict the 2012 BEM Presidential winner, but it is not too early to know the general election will look like. Since this is the first time the BEM Election 2012 PTIIK will be held, and the benchmark BEM s patterns election is still unknown. Response, as well as patterns in the benchmark BEM Elections 2012 are known, one with a Naive Bayes algorithm method. The data obtained will be processed with a Naive Bayes algorithm will produce patterns to be used as benchmarks in predicting the choice of a student
2 based on its attributes. The final results obtained from this application is 25% Candidate 1, Candidate 2 for 54.66%, 20.34% Golput amount. Total turnout of 236 students that earned the winner is Candidate 2. Keywords: (6) naïve bayes algorithm, BEM, patterns, attributes. merupakan salah satu metode yang dapat 1. PENDAHULUAN Setiap orang memiliki pilihan tersendiri dalam menentukan seorang pemimpin, baik itu dari tingkat terendah seperti pemimpin lingkungan tempat tinggal hingga tingkat tertinggi seperti pemimpin suatu Negara. Banyak faktor yang menentukan mengapa seseorang memutuskan untuk digunakan untuk melakukan pengklasifikasian terhadap suatu data, dimana naïve bayes classifier merupakan bagian dari Teorema Bayes. Dengan menggunakan metode naïve bayes classifier, proses klasifikasi memerlukan sejumlah petunjuk untuk menentukan kelas apa yang cocok bagi sampel yang akan dianalisis. mengambil keputusan untuk memilih kandidat terbaik yang ia rasa layak untuk menjadi seorang pemimpin. Faktor- faktor ini bisa dipelajari dan diolah melalui sistem pengenalan pola. 2. METODE PENELITIAN Pada aplikasi ini metode penelitian yang digunakan adalah Naïve Bayes Classifier yang merupakan bagian dari Teorema Bayes untuk menentukan ke kelas manakah data uji akan masuk. Teorema Bayes memiliki bentuk umum seperti pada persamaan 1 berikut : P(H X) = Yang mana[3] : P X H P(H) P(X). [4] X = data dengan class yang belum diketahui H = hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H X) = probabilitas hipotesis H berdasakan kondisi X (posteriori probability) Teorema Bayes. Teorema Bayes adalah suatu teorema mengenai peluang yang pertama kali diperkenalkan oleh Reverend Thomas Bayes [1]. Naïve Bayes Classifier P(H) = probabilitas hipotesis H (prior probability) P(X H) = probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H
3 P(X) = probabilitas dari X Rumus di atas menjelaskan bahwa peluang masuknya sampel dengan karakteristik tertentu dalam kelas H (posterior) adalah munculnya kelas H (sebelum masuknya sampel ke dalam karakteristik tertentu dalam kelas H, atau biasa disebut sebagai prior) dikali dengan peluang kemunculan karakteristik- karakteristik sampel pada kelas H (disebut juga dengan likelihood), dibagi dengan peluang kemunculan karakteristik- karakteristik sampel secara global (disebut juga dengan evidence). Oleh karena itu, rumus diatas bisa juga dituliskan dengan sederhana, yakni seperti persamaan 2 berikut :. (2)(5) Keterangan : Nilai evidence selalu tetap untuk setiap kelas pada suatu sampel. Nilai dari posterior tersebut yang nantinya akan dibandingkan dengan nilai- nilai posterior kelas lainnya untuk menentukan ke kelas apa suatu sampel akan diklasifikasikan. Prior digunakan untuk menghitung peluang awal dari θ untuk pengamatan data. Untuk klasifikasi dengan data kontinyu, maka digunakan rumus seperti persamaan 3 berikut : (3) Di mana: P menyatakan peluang Xi menyatakan atribut ke- i. xi menyatakan nilai atribut ke- i. Y menyatakan kelas yang dicari. yi menyatakan sub kelas Y yang dicari. µ menyatakan rata- rata dari seluruh atribut. σ menyatakan varian dari seluruh atribut. Naïve Bayes Classifier. Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu obyek [2]. Oleh karena itu, kelas yang ada tentulah lebih dari satu. Penentuan kelas dari suatu dokumen dilakukan dengan cara membandingkan nilai probabilitas suatu sampel berada di kelas yang satu dengan nilai probabilitas suatu sampel berada di kelas yang lain. Gambar 1. Ilustrasi pengklasifikasian data
4 Penentuan kelas yang cocok bagi suatu sampel dilakukan dengan cara membandingkan nilai Posterior untuk masing- masing kelas dan mengambil kelas dengan nilai Posterior yang tinggi. Dari data training yang sudah terkumpul, kami akan memperhitungkan menggunakan naïve bayes. Kemudian aplikasi asupol akan memberikan hasil klasifikasi yang sesuai dengan kriteria data yang dimasukkan. Terdapat 8 atribut yang digunakan, yakni : 1. Jenis Kelamin 2. Agama 3. Usia 4. SMA Asal 5. Kota Asal 6. Propinsi 7. Jurusan 8. Angkatan Sedangkan kelas yang digunakan ada 3 kategori, yakni : 1. Calon 1 2. Calon 2 3. Tidak Memilih (Golput) Data baru akan diolah dengan menggunakan 7 atribut dan nantinya akan di masukkan ke salah satu kelas dari 3 kelas yang ada sesuai dengan posteriornya. Proses kerja pada sistem. Pertama- tama program akan mencari nilai kemungkinan tiap fitur dari tiap kelas. P(x kelasn) dibaca jika x maka kelasn. x merupakan jumlah data fitur yang termasuk kedalam kelasn, data fitur menyamakan data fitur pada data baru/input. Selanjutnya x akan dibagi dengan total keseluruhan jumlah data yang termasuk kedalam kelasn. selain itu dihitung juga nilai dari jumlah data tiap kelas dibagi dengan total jumlah data keseluruhan kelas. Dari perhitungan tersebut akan didapat nilai kemungkinan dari tiap fitur. Langkah berikutnya program akan menghitung data kontinyu dari data baru/input dengan berpatokan pada data uji/training. Pada program ini digunakan fitur Usia sebagai perhitungan data kontinyu. Perhitungan data kontinyu ini menggunakan rumus gaussian seperti yang telah dijelaskan pada pendahuluan, hasil dari perhitungan ini akan didapatkan nilai dari data kontinyu. Terakhir akan dilakukan perhitungan nilai dengan mengkalikan seluruh data pada tahap awal perhitungan dan juga data kontinyu sesuai dengan kelasnya, sehingga didapat nilai akhir dari tiap kelas. nilai dari tiap kelas ini kemudian akan dibandingkan dan diambil nilai maksimal/tertinggi. nilai maksimal ini yang
5 akan dijadikan sebagai patokan untuk mengklasifikasikan data baru termasuk kedalam kelas ke berapa. 3. HASIL DAN ANALISA Hasil dari program ini, data baru/input akan dimasukkan/ diklasifikasikan ke dalam kelas yang dianggap paling mendekati menurut dan berdasarkan perhitungan dari data uji/training. dari uji coba hasil dengan menginputkan data baru yang bernilai sama dengan salah satu data yang ada pada data uji/training, 3 dari 10 kali percobaan dengan data random didapatkan hasil yang berbeda pada pengklasifikasian. Hal ini bukan dikarenakan kesalahan pada program melainkan program mencari kedekatan paling maksimal dari seluruh hasil pada data uji/training yang ada. Dari analisa 2 fitur yaitu propinsi dan angkatan dengan data Jawa Timur dan 2010 pada data uji/training lebih banyak masuk kedalam kelas 2 sehingga jika terdapat data baru/input dengan propinsi Jawa Timur dan angkatan 2010 akan lebih sering diklasifikasikan kedalam kelas 2 walaupun data baru/input yang di inputkan tersebut sama persis dengan salah satu data yang ada pada data uji/training, yang mana pada data training data tersebut masuk kedalam kelas 1 atau 3. Begitu pula pada propinsi dan angkatan dengan data DKI Jakarta dan 2010 pada data uji/training lebih banyak masuk kedalam kelas 1 sehingga jika terdapat data baru/input dengan propinsi DKI Jakarta dan angkatan 2010 akan lebih sering diklasifikasiakan kedalam kelas 1. Penyebab lain dari masalah diatas kurang ter- covernya / kurang meratanya data tiap fitur yang ada pada data uji/training. Sehingga jika data baru/input dimasukkan dan salah satu fitur yang dimasukkan tidak ada dalam data uji/training, fitur tersebut menjadi kurang berpengaruh pada pengklasifikasian data, sehingga program kurang mendapatkan hasil maksimal. Analisa lain diluar sistem, sistem merupakan program matematis yang menilai data dari pandangan subjektif dari data yang ada, sedangkan terkait pemilihan data uji/training yang ada terkandung aspek lain seperti emosi, perasaan, dan pikiran serta hal- hal lain yang lebih bersifat objektif, individu, dan personal sehingga sistem tidak dapat menyamai aspek- aspek tersebut.
6 Daftar pemilih yang sudah masuk : Gambar 2. Data training pada asupol.tk Berikut hasil dari data training yang telah dikumpulkan : Gambar 6.Hasil pengklasifikasian data uji Dari hasil uji coba, maka didapatkan : Untuk pemilih asal Kab. Sumenep Gambar 3. Statistik data training Data uji yang masuk akan dimasukkan ke dalam database data uji. pada semua angkatan, lebih diklasifikasikan ke dalam kelas 2. Untuk pemilih asal DKI Jakarta dan pada semua angkatan, dikalsifikasikan ke dalam kelas 1. Gambar 4.Data uji pada database asupol.tk Apabila dilakukan pengklasifikasian terhadap data tertentu, maka akan dihasilkan : Gambar 5.Input data uji 4. KESIMPULAN Aplikasi yang digunakan untuk menghitung suara secara cepat. Dengan adanya aplikasi ini, 1 orang tidak bisa memberikan suaranya lebih dari 1 kali. Kita dapat melakukan klasifikasi data menggunakan Metode Naïve bayes pada Quick Count. Dengan metode Naïve Bayes, dapat diketahui seorang calon pemilih masuk dalam kategori kelas calon 1, 2, atau 3. Dari calon pemilih kita dapat mengetahui, kedekatan antara data pemilih dan calon, mempengaruhi siapa yang dipilih. Dari sini kita dapat mengetahui
7 persentase akurasi. Dari survey yang telah kami lakukan diketahui hasilnya adalah Calon 1 sebesar 59 suara (25%), Calon 2 sebesar 129 suara (54,66%), Golput sebesar 48 suara (20,34%), dan total pemilih sebesar 236 orang. Sedangkan dalam pemilwa yang telah diadakan PTIIK pada tanggal 20 Desember 2012, diketahui hasilnya adalah Calon 1 sebesar 94 suara (23,32%), Calon 2 sebesar 285 suara (70,71%), Golput sebesar 3 suara (0,7%), tidak sah sebesar 21 suara (5,21%) dan total pemilih sebesar 403 orang. Sehingga diperoleh hasil akurasi aplikasi asupol sebesar 83,95%. 5. REFERENSI 1) James Joyce, Bayes Theorem, Stanford Encyclopedia of Philosophy, June 2003, diakses tanggal 19 Desember pm < bayes- theorem/ > 2) Kevin P Murphy, Naïve Bayes Classifiers, October 2006, diakses tanggal 20 Desember < Teaching/CS340Fall06/reading/NB. pdf> 3) Siti Winiarti, Pemanfaatan Teorema Bayes Dalam Penentuan Penyakit THT, Jurnal Informatika, Vol. 2, No.2, Juli ) Ammar Shadiq, Keoptimalan Naïve Bayes Dalam Klasifikasi, Program Ilmu Komputer FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia. 5) Samuel Natalius, Metoda Naïve Bayes Classifier dan Penggunaannya pada Klasifikasi Dokumen, ITB, Bandung, 2010.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. Dalam tinjauan pustaka dibawah ini terdapat 6 referensi sebagai berikut : - Algoritma Naïve Bayes Classifier
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tinjauan Pustaka Dalam tinjauan pustaka dibawah ini terdapat 6 referensi sebagai berikut : Tabel 2.1 Penelitian sebelumnya Parameter Penulis Objek Metode Hasil
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. pola seperti teknik statistic dan matematika (Larose, 2005).
BAB II KAJIAN PUSTAKA A. Data Minning Data minning adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan besar data yang tersimpan dalam penyimpanan
Lebih terperinciMETODE KLASIFIKASI DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK REKOMENDASI PENJURUSAN SMA TERANG BANGSA
Techno.COM, Vol. 15, No. 3, Agustus 216: 195-2 METODE KLASIFIKASI DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK REKOMENDASI PENJURUSAN SMA TERANG BANGSA Andrew Yova Kencana 1, Setia Astuti 2 1,2 Jurusan Teknik Ilmu
Lebih terperinciPENERAPAN DATA MINING DALAM MENENTUKAN JURUSAN SISWA
PENERAPAN DATA MINING DALAM MENENTUKAN JURUSAN SISWA Alfa Saleh Teknik Informatika Universitas Potensi Utama Jl K.L. Yos Sudarso KM 6.5 No.3-A, Tanjung Mulia, Medan Email : alfasoleh1@gmail.com Abstrak
Lebih terperinciAlfa Saleh. Teknik Informatika Universitas Potensi Utama Jl K.L. Yos Sudarso KM 6.5 No.3-A, Tanjung Mulia, Medan
PENERAPAN DATA MINING DENGAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DALAM MENGIKUTI ENGLISH PROFICIENCY TEST (Studi Kasus : Universitas Potensi Utama) Alfa Saleh Teknik Informatika
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 terperinciMetoda Naïve Bayes Classifier dan Penggunaannya pada Klasifikasi Dokumen
Metoda Naïve Bayes Classifier dan Penggunaannya pada Klasifikasi Dokumen Samuel Natalius / 18209031 Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciSAINTEKBU: Jurnal Sains dan Teknologi Volume 9 No.2 Mei 2017 EVALUASI INTERNAL PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC)
SAINTEKBU: Jurnal Sains dan Teknologi Volume 9 No.2 Mei 2017 EVALUASI INTERNAL PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) Yoseph Pius Kurniawan Kelen 1 1) Universitas Timor-Kefamenanu
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 terperinciImplementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga
Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga 207 Alfa Saleh Universitas Potensi Utama E-mail: alfasoleh1@gmail.com Abstrak Peranan listrik sangat
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 terperinciALGORITMA NAÏVE BAIYES UNTUK PREDIKSI PROFESI BERDASARKAN SKILL JOB SEEKER
Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan 2017 Kendari, 8 April 2017 63 ALGORITMA NAÏVE BAIYES UNTUK PREDIKSI PROFESI BERDASARKAN SKILL JOB SEEKER Dewi Hastuti 1, Ayu Sabrina Syair 2, Asih Setiyorini
Lebih terperinciKata kunci: Klasifikasi, warna kulit, naïve bayes
PENGKLASIFIKASI GENUS PANTHERA (HARIMAU, SINGA, JAGUAR DAN MACAN TUTUL DENGAN METODE NAIVE BAYES Program Studi Informatika, Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Agus Suryanto, Brian Andrianto,
Lebih terperinciPENENTUAN KUALITAS IKAN BANDENG MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERDASARKAN TEKSTUR PADA CITRA ABSTRAK
PENENTUAN KUALITAS IKAN BANDENG MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERDASARKAN TEKSTUR PADA CITRA Rahmanika Ratna Sari 1, Hanny Haryanto 2 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Meotde Naive Bayes Classiffier
Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Meotde Naive Bayes Classiffier Riani Dewi H 1, Yunita 2, Novi Indrawati 3 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknik
Lebih terperinciPengenalan Pola. Klasifikasi Naïve Bayes
Pengenalan Pola Klasifikasi Naïve Bayes PTIIK - 2014 Course Contents 1 Naïve Bayes Classifier 2 Fase Training 3 Fase Testing 4 Studi Kasus dan Latihan Naïve Bayes Classifier Metode klasifikasi ini diturunkan
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI MONITORING BARANG LAUNDRY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI WAKTU PENGERJAAN BARANG LAUNDRY DI CV BENAYA
SISTEM INFORMASI MONITORING BARANG LAUNDRY MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI WAKTU PENGERJAAN BARANG LAUNDRY DI CV BENAYA 1 Wahyu Nurjaya W.K, 2 Irfan Hadirianto 2 Program Studi Teknik
Lebih terperinciImplementasi Algoritma Naive Bayesian Dalam Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah
JTRISTE, Vol.3, No.1, Maret 2016, pp. 22~26 ISSN: 2355-3677 Implementasi Algoritma Naive Bayesian Dalam Penentuan Penerima Program Bantuan Pemerintah Oleh: Universitas Mulawarman Samarinda masnawati.ssi@gmail.com
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Sistem Pendukung Keputusan Pemberiaan Beasiswa PPA dan BBM Bagi Mahasiswa STMIK AKAKOM Yogyakarta Menggunakan Metode Naive Bayes dibuat oleh
Lebih terperinciPENERAPAN NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT
PENERAPAN NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELAYAKAN KREDIT Dedy Ahmad Kurniawan 1), Danny Kriestanto 2) Teknik Informatika, STMIK AKAKOM e-mail: dedyahmad.akakom10@gmail.com 1), danny@akakom.ac.id 2) ABSTRAK
Lebih terperinciKLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
KLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (STUDI KASUS : Calon Pendonor Darah di Kota Semarang) SKRIPSI Disusun Oleh : DHIMAS BAYUSUSETYO NIM. 24010212130081 DEPARTEMEN
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman 651-659 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KLASIFIKASI TINGKAT KELANCARAN NASABAH DALAM MEMBAYAR PREMI
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASI DATA NASABAH ASURANSI
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASI DATA NASABAH ASURANSI Bustami Teknik Informatika, Universitas Malikussaleh Reuleut, Aceh Utara, Aceh-Indonesia E-mail : busabiel@gmail.com ABSTRAK
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE BAYESIAN DALAM PENJURUSAN DI SMA BRUDERAN PURWOREJO STUDI KASUS: SMA BRUDERAN PURWOREJO
IMPLEMENTASI METODE BAYESIAN DALAM PENJURUSAN DI SMA BRUDERAN PURWOREJO STUDI KASUS: SMA BRUDERAN PURWOREJO Sendy Winanta Yetli Oslan, Gunawan Santoso Abstrak Penjurusan siswa kelas X SMA yang akan naik
Lebih terperinciKLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (Studi Kasus : Calon Pendonor Darah di Kota Semarang)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 2, Tahun 2017, Halaman 193-200 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KLASIFIKASI CALON PENDONOR DARAH MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES
Lebih terperinciKLASIFIKASI NASABAH ASURANSI JIWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERBASIS BACKWARD ELIMINATION
KLASIFIKASI NASABAH ASURANSI JIWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERBASIS BACKWARD ELIMINATION Betrisandi betris.sin@gmail.com Universitas Ichsan Gorontalo Abstrak Pendapatan untuk perusahaan asuransi
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 terperinciSISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES (STUDI KASUS KREDIT SEPEDA MOTOR)
SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES (STUDI KASUS KREDIT SEPEDA MOTOR) 1 Jatmika, S.Si, M.Kom 2 Lilis Anggraeni 1,2,3 Jurusan Komputer, Teknik Informatika, Fakultas Sains
Lebih terperinciPENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN ALGORITMA ADABOOST UNTUK PREDIKSI PENYAKIT GINJAL KRONIK
PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER DAN ALGORITMA ADABOOST UNTUK PREDIKSI PENYAKIT GINJAL KRONIK SKRIPSI Diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan mendapatkan gelar Strata Satu Program Studi Informatika
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 terperinciKeoptimalan Naïve Bayes Dalam Klasifikasi
Keoptimalan Naïve Bayes Dalam Klasifikasi M. Ammar Shadiq Program Ilmu Komputer FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia ammar.shadiq@gmail.com Abstrak Naïve Bayes adalah salah satu algoritma pembelajaran
Lebih terperinciPREDIKSI HERREGISTRASI CALON MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
PREDIKSI HERREGISTRASI CALON MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES Selvy Megira 1), Kusrini 2), Emha Taufiq Luthfi 3) 1), 2), 3) Teknik Universitas AMIKOM Yogyakarta Jl Ring road Utara, Condongcatur,
Lebih terperinciSekip Utara Yogyakarta * 1 2
IJCCS, Vol.9, No.1, January 2015, pp. 1~12 ISSN: 1978-1520 1 Klasifikasi Data NAP (Nota Analisis Pembiayaan) untuk Prediksi Tingkat Keamanan Pemberian Kredit (Studi Kasus : Bank Syariah Mandiri Cabang
Lebih terperinciPada penelitian ini dilakukan kajian terhadap PMI cabang Kabupaten Demak yang dalam penyeleksian calon pendonor darah masih dilakukan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Setiap warga negara mempunyai Hak Asasi Manusia seperti yang disebutkan dalam Undang Undang Dasar Republik Indonesia, salah satu hak asasi tersebut adalah hak memperoleh
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM MENENTUKAN PENGUNDURAN DIRI CALON MAHASISWA PADA UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO SEMARANG
1 IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM MENENTUKAN PENGUNDURAN DIRI CALON MAHASISWA PADA UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO SEMARANG Muhammad Efendi Program Studi Teknik Informatika
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Anak merupakan sebuah karunia bagi setiap orangtua. Setiap anak diharapkan dapat tumbuh dan berkembang secara sehat, baik fisik, mental dan sosial sesuai dengan pertambahan
Lebih terperinciDIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS DESKTOP
1 DIAGNOSIS PENYAKIT KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS DESKTOP Achmad Ramadhan Safutra 1, Dwi Wahyu Prabowo 1 1 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Darwan
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 terperinciKLASIFIKASI DOKUMEN REPOSITORY SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN NETWORK
Lukman Syafie / JUPITER Volume XV No.2 (2016) 109 KLASIFIKASI DOKUMEN REPOSITORY SECARA OTOMATIS MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN NETWORK Lukman Syafie Staf Pengajar Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer
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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terkait Penelitian terkait dengan topik analisis sentimen cukup banyak, berikut beberapa penelitian yang tekait dengan analisa sentimen yang menggunakan seleksi
Lebih terperinciCONTOH KASUS DATA MINING
CONTOH KASUS DATA MINING CONTOH KASUS DATA MINING Sebuah rumah sakit ingin ingin menekan biaya perawatan pasien tanpa mengurangi kualitas pelayanan. Salahsatu potensi yang dapat dimanfaatkan pada penerapan
Lebih terperinciANALISIS SPAM FILTERING PADA MAIL SERVER DENGAN METODE BAYESIAN CHI-SQUARE DAN NAIVE BAYES CLASSIFIER SKRIPSI
ANALISIS SPAM FILTERING PADA MAIL SERVER DENGAN METODE BAYESIAN CHI-SQUARE DAN NAIVE BAYES CLASSIFIER SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Salah Satu Syarat Mencapai Gelar Strata Satu Jurusan Informatika Disusun
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Mining Secara sederhana data mining adalah penambangan atau penemuan informasi baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar. Data mining
Lebih terperinciKLASIFIKASI METODE NAIVE BAYES DALAM DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KONSENTRASI SISWA ( STUDI KASUS DI MAS PAB 2 MEDAN )
KLASIFIKASI METODE NAIVE BAYES DALAM DATA MINING UNTUK MENENTUKAN KONSENTRASI SISWA ( STUDI KASUS DI MAS PAB 2 MEDAN ) Alfa Saleh Teknik Informatika STMIK Potensi Utama Jl K.L. Yos Sudarso KM 6.5 No.3-A,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang 1.2 Perumusan Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Saat ini sering terjadi data explosion problem yaitu data data yang tersimpan dalam database berjumlah sangat besar namun dari data data tersebut belum banyak dimanfaatkan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN III.1. Analisis Masalah Analisa sistem pada yang berjalan bertujuan untuk mengidentifikasi serta melakukan evaluasi terhadap Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit
Lebih terperinciPENERAPAN METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI JAGUNG PRODUKTIF DI GORONTALO
PENERAPAN METODE NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI JAGUNG PRODUKTIF DI GORONTALO Ramayanti Kaku, Arip Mulyanto, Manda Rohandi Program Studi Sistem Informasi/ Jurusan Teknik Informatika Abstrak Bervariasinya
Lebih terperinciPEMBENTUKAN DECISION TREE DATA LAMA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NBTREE DAN C4.5
PEMBENTUKAN DECISION TREE DATA LAMA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NBTREE DAN C4.5 Syam Gunawan 1, Pritasari Palupiningsih 2 1,2 Jurusan Sistem Informasi, STMIK Indonesia 1 syam@stmik-indonesia.ac.id,
Lebih terperinciSistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Cengkeh Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi kasus Kecamatan Wonosalam, Jombang)
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 2548-964X Vol. 2, No. 10, Oktober 2018, hlm. 4034-4038 http://j-ptiik.ub.ac.id Sistem Pakar Diagnosis Penyakit Tanaman Cengkeh Menggunakan
Lebih terperinciAplikasi Inferensi Bayes pada Data Mining terutama Pattern Recognition
Aplikasi Inferensi Bayes pada Data Mining terutama Pattern Recognition Trilaksono Aribowo (18209015) Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. sekumpulan besar data yang tersimspan dalam penyimpanan dengan
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Landasan Teori 2.1.1 Data Mining A. Pengertian Data Mining Menurut Gartner Group data mining adalah suatu proses menemukan hubungan yang berarti, pola, dan kecenderungan dengan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penentuan dosen pembimbing tugas akhir masih dilakukan secara manual di Jurusan Teknik Informatika UMM yang hanya mengandalkan pengetahuan personal tentang spesialisasi
Lebih terperinciOPTIMASI NAÏVE BAYES CLASSIFIER DENGAN MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION PADA DATA IRIS
Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) p-issn: 2355-7699 Vol. 4, No. 3, September 2017, hlm. 180-184 e-issn: 2528-6579 OPTIMASI NAÏVE BAYES CLASSIFIER DENGAN MENGGUNAKAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
Lebih terperinciMetode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi)
Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi) Syarli Program Studi Teknik Informatika Fakultas Ilmu Komputer Universitas AL Asyariah Mandar Asrul Ashari
Lebih terperinciPenerapan Data Mining Untuk Menampilkan Informasi Pertumbuhan Berat Badan Ideal Balita dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Penerapan Data Mining Untuk Menampilkan Informasi Pertumbuhan Berat Badan Ideal Balita dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Octia Nuraeni 55410244 Teknik Informatika Pembimbing : Dr. Riza Adrianti
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFICATION DALAM KLASIFIKASI KELAYAKAN CALON PENDONOR DARAH (STUDI KASUS PMI KAB. DEMAK)
IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFICATION DALAM KLASIFIKASI KELAYAKAN CALON PENDONOR DARAH (STUDI KASUS PMI KAB. DEMAK) Diana Septiari Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK DETEKSI BAKTERI E-COLI
PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK DETEKSI BAKTERI E-COLI Laily Hermawanti Program Studi Teknik informatika Fakultas Teknik Universitas Sultan Fatah (UNISFAT) Jl. Diponegoro 1B Jogoloyo Demak Telpon
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Salah satu pelayanan dalam dunia perbankan adalah pemberian pinjaman kredit kepada nasabah yang memenuhi syarat perbankan. kredit merupakan sumber utama penghasilan
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 terperinciPenentuan Penerima Bantuan Ternak Menggunakan Algoritma K-Means & Naïve Bayes
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer e-issn: 548-964X Vol., No., Februari 018, hlm. 641-649 http://j-ptiik.ub.ac.id Penentuan Penerima Bantuan Ternak Menggunakan Algoritma K-Means
Lebih terperinciSISTEM ANALISIS SENTIMEN POSITIF DAN NEGATIF MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAIVE BAYES PADA KASUS TOKOH PUBLIK CAPRES INDONESIA 2014
SISTEM ANALISIS SENTIMEN POSITIF DAN NEGATIF MENGGUNAKAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAIVE BAYES PADA KASUS TOKOH PUBLIK CAPRES INDONESIA 2014 Oleh Yosafat Gerald Montalili NIM : 612006047 Skripsi Untuk melengkapi
Lebih terperinciJurnal String Vol. 1 No. 1 Tahun 2016 ISSN:
KAJIAN KOMPARASI ALGORITMA C4.5, NAÏVE BAYES DAN NEURAL NETWORK DALAM PEMILIHAN PENERIMA BEASISWA (Studi Kasus pada SMA Muhammadiyah 4 Jakarta ) Ulfa Pauziah Program Studi Teknik Informatika, Universitas
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 terperinciKLASIFIKASI RUMAH LAYAK HUNI DI KABUPATEN BREBES DENGAN MENGGUNAKAN METODE LEARNING VECTOR QUANTIZATION DAN NAIVE BAYES
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016, Halaman 99-111 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KLASIFIKASI RUMAH LAYAK HUNI DI KABUPATEN BREBES DENGAN MENGGUNAKAN
Lebih terperinciLEMBAR PENGESAHAN. Klasifikasi Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Naïve Bayes
LEMBAR PENGESAHAN Klasifikasi Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Naïve Bayes TUGAS AKHIR PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIDYATAMA Oleh : Fikri Arfiana 0609U062 Telah
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN PESERTA DIDIK PADA LEMBAGA PENDIDIKAN GURU AL-QUR AN (LPGQ) MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
LAPORAN SKRIPSI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN PESERTA DIDIK PADA LEMBAGA PENDIDIKAN GURU AL-QUR AN (LPGQ) MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES ISTIADZAH 2012-51-160 DOSEN PEMBIMBING
Lebih terperinciSISTEM 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 terperinciImplementasi Pengembangan Smart Helpdesk di UPT TIK UNS Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier
Implementasi Pengembangan Smart Helpdesk di UPT TIK UNS Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Wachid Daga Suryono 1, Ristu Saptono 2, Wiranto 3 Program Studi Informatika, Fakultas Matematika dan
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 terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMASARAN DI BAGIAN HUMAS STMIK AMIKOM YOGYAKARTA
IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMASARAN DI BAGIAN HUMAS STMIK AMIKOM YOGYAKARTA Erik Hadi Saputra 1), Burhan Alfironi Muktamar 2) 1), 2) Teknik Informatika
Lebih terperinciKLASIFIKASI PADA DATA MINING MENGGUNAKAN NAIVE BAYESIAN CLASSIFIER CLASSIFICATION FOR DATA MINING USING NAIVE BAYESIAN CLASSIFIER
Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) Tugas Akhir - 2005 KLASIFIKASI PADA DATA MINING MENGGUNAKAN NAIVE BAYESIAN CLASSIFIER CLASSIFICATION FOR DATA MINING USING NAIVE BAYESIAN CLASSIFIER Agustina Ratna Puspitasari¹,
Lebih terperinciISSN : STMIK AMIKOM Yogyakarta, 6-8Februari 2015
KLASIFIKASI DATA NAP (NOTA ANALISIS PEMBIAYAAN) DENGAN 5C+1S UNTUK PENENTUAN TINGKAT KEAMANAN PEMBIAYAAN MENGGUNKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA BANK SYARIAH Sumarni Adi1) 1) Teknik Informatika
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN
BAB III ANALISIS DAN PERANCANGAN III.1. Analisis Masalah Analisis masalah bertujuan untuk mengidentifikasi serta melakukan evaluasi terhadap Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menentukan Kualitas Ekspor
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM REKOMENDASI CALON PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE NAIVE BAYES
JURNAL PENGEMBANGAN SISTEM REKOMENDASI CALON PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE NAIVE BAYES Development of Recommendations of prospective scholarship recipients with Naive Bayes method Oleh: YOHAN ADITYA
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KEPUTUSAN NASABAH TELEMARKETING DALAM MENAWARKAN DEPOSITO
PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KEPUTUSAN NASABAH TELEMARKETING DALAM MENAWARKAN DEPOSITO Wahyu Nurjaya WK 1, Yusrina Adani 2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK LPKIA Bandung Program
Lebih terperinciPERBANDINGAN AKURASI KLASIFIKASI TINGKAT KEMISKINAN ANTARA ALGORITMA C 4.5 DAN NAÏVE BAYES
PERBANDINGAN AKURASI KLASIFIKASI TINGKAT KEMISKINAN ANTARA ALGORITMA C 4.5 DAN NAÏVE BAYES Derick Iskandar 1), Yoyon K Suprapto 2) Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknologi Industri, Institut Teknologi
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Job Order merupakan pekerjaan yang dilakukan apabila ada order yang diterima dari konsumen. Setiap detil pekerjaan 100% ditentukan oleh calon pembeli, pihak pembuat
Lebih terperinciPengenalan Pola. Klasifikasi Teori Keputusan Bayes
Pengenalan Pola Klasifikasi Teori Keputusan Bayes PTIIK - 2014 Course Contents 1 Teori Keputusan Bayes 2 Fase Training 3 Fase Testing 4 Latihan Prosedur Keputusan Bayes Prosedur pengenalan pola dan pengambilan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN BERBASIS WEB RESPONSIVE (Studi kasus : SMA NEGERI 2 KUDUS)
LAPORAN SKRIPSI PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN BERBASIS WEB RESPONSIVE (Studi kasus : SMA NEGERI 2 KUDUS) CHOIRUL NOOR IHSAN NIM. 201251198 DOSEN PEMBIMBING
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam penelitian ini diambil beberapa tinjauan untuk dijadikan landasan teori dalan proses pengklasifikasian sudhi wadani dengan metode categorical naïve bayes classifier menggunakan
Lebih terperinciKlasifikasi. Diadaptasi dari slide Jiawei Han
Klasifikasi Diadaptasi dari slide Jiawei Han http://www.cs.uiuc.edu/~hanj/bk2/ yudi@upi.edu / Okt 2012 Pengantar Classification Memprediksi kelas suatu item Membuat model berdasarkan data pelatihan dan
Lebih terperinciPEMILIHAN JENIS ASURANSI BERDASARKAN DEMOGRAFI CALON PEMEGANG POLIS DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 13, No. 2, Nopember 2016, 11-20 PEMILIHAN JENIS ASURANSI BERDASARKAN DEMOGRAFI CALON PEMEGANG POLIS DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER Lailatul M. Chaira 1,
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER µ DAN σ PADA DISTRIBUSI NORMAL MENGGUNAKAN METODE BAYES DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI SUNARTO URJOYO PURBA
PENAKSIRAN PARAMETER µ DAN σ PADA DISTRIBUSI NORMAL MENGGUNAKAN METODE BAYES DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI SUNARTO URJOYO PURBA 09083005 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciKlasifikasi. Diadaptasi dari slide Jiawei Han
Klasifikasi Diadaptasi dari slide Jiawei Han http://www.cs.uiuc.edu/~hanj/bk2/ Pengantar Classification Memprediksi kelas suatu item Membuat model berdasarkan data pelatihan dan digunakan untuk mengklasifikasi
Lebih terperinciALGORITMA NEAREST NEIGHBOR
ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR A. Algoritma Nearest Neighbor adalah pendekatan untuk mencari kasus dengan menghitung kedekatan antara kasus baru dengan kasus lama, yaitu berdasarkan pada pencocokan bobot dari
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENYELESAIAN KNAPSACK PROBLEM SECARA MATEMATIKA, KRITERIA GREEDY DAN ALGORITMA GREEDY
Jurnal Technoper Vol. 1 ISSN 79-56X PERBANDINGAN PENYELESAIAN KNAPSACK PROBLEM SECARA MATEMATIKA, KRITERIA GREEDY DAN ALGORITMA GREEDY THE COMPARISON OF KNAPSACK COMPLETION PROBLEM MATHEMATICALLY, GREEDY
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 terperinciPERBANDINGAN K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI TANAH LAYAK TANAM POHON JATI
Techno.COM, Vol. 15, No. 3, Agustus 2016: 241-245 PERBANDINGAN K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAIVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI TANAH LAYAK TANAM POHON JATI Didik Srianto 1, Edy Mulyanto 2 1,2 Teknik Informatika,
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 terperinciBAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM III.1.Analisis Masalah Analisis masalah bertujuan untuk mengidentifikasi serta melakukan evaluasi terhadap Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Standar Mutu Jagung
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI REGRESI LOGISTIK BINER DAN NAIVE BAYES PADA STATUS PENGGUNA KB DI KOTA TEGAL TAHUN 2014
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman 365-374 Online di: http://eournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI REGRESI LOGISTIK BINER DAN NAIVE
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Teoritis 2.1.1 Autisme Monks dkk., mengungkapkan bahwa autisme berasal dari kata autos yang berarti aku. Pada pengertian nonilmiah kata tersebut dapat ditafsirkan bahwa
Lebih terperinciJurnal SCRIPT Vol. 3 No. 1 Desember 2015
PREDIKSI LAMA STUDI MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-NNPREDICTION OF STUDY TIMING PERIOD USING K-NNMETHOD Deserius Marianus Oenunu 1, Naniek Widyastuti 2, Amir Hamzah 3 1,2,3 Teknik Informatika, FTI,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI DATA ULANG PENSIUN
IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI DATA ULANG PENSIUN Wendi Wirasta, Novia Ervianti 2 Dosen Sistem Informasi, STMIK LPKIA Bandung 2 Program Studi Sistem Informasi, STMIK LPKIA Bandung
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 terperinciKLASIFIKASI KARAKTERISTIK MAHASISWA UNIVERSITAS COKROAMINOTO PALOPO MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE. Yuli Hastuti
Jurnal Dinamika, September 2016, halaman 34-41 P-ISSN: 2087 7889 E-ISSN: 2503 4863 Vol. 07. No.2 KLASIFIKASI KARAKTERISTIK MAHASISWA UNIVERSITAS COKROAMINOTO PALOPO MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN DECISION
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Kemajuan teknologi informasi saat ini berkembang semakin cepat. Sehingga banyak hal yang dapat dimanfaatkan oleh manusia dengan adanya kemajuan teknologi tersebut.
Lebih terperinci