IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN:
|
|
- Djaja Salim
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: Klasifikasi Naive Bayes Untuk Strategi Pemasaran Mahasiswa Baru di Universitas Dian Nuswantoro Naive Bayes Classification in marketing strategy of Dian Nuswantoro University Farahdiba Ramadhani 1, Nova Rijati 2 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang @mhs.dinus.ac.id, 2 nova.rijati@dsn.dinus.ac.id Abstrak Data Mining merupakan metode untuk menemukan suatu data dalam database skala besar yang makin banyak terakumulasi sejalan dengan pertumbuhan teknologi informasi. Data mining menggunakan pola yang mirip dengan teknik statistika dan teknik matematika. Data mining diharapkan memberikan informasi yang berguna untuk menghasilkan manfaat yang efektif dan efisien. Pada data mining memiliki beberapa metode, salah satunya adalah Klasifikasi Naive Bayes. Algoritma Naive Bayes ini dapat digunakan untuk memprediksi tingkat probabilitas tertinggi pada suatu kota dengan program studi berdasarkan bukti yang diberikan. Pengklasifikasi Naive Bayes adalah metode data mining yang dapat digunakan untuk menunjang strategi pemasaran agar lebih efektif dan efisien. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi dengan penerapan algoritma Naive Bayes untuk membantu pemasaran marketing pada biro admisi Universitas Dian Nuswantoro. Data yang digunakan adalah data mahasiswa aktif pada tahun sebelumnya. Prediksi yang didapatkan, diharapkan dapat membantu untuk mendukung strategi yang berdampak efektif dan efisien pemasaran. Kata kunci data mining, klasifikasi, naive bayes Abstract Data mining is a method to find certain data in a big scale database widely accumulated in line with information technology development. Data mining uses similar pattern to statistical technique and mathematical one. Data mining is expected to provide useful information to produce effective and efficient usefulness. Data mining has some methods, one of which is Naive Bayes Classification. Naive Bayes Algorithm can be employed to predict highest probability of a study program of a certain city based on the evidences. Naive Bayes Classification is a data mining method which can be used to support efficient and effective marketing strategy. The result of the study is the application of Naive Bayes Algorithm in assisting marketing division of Admission Bureau of Dian Nuswantoro University to market its study program. Data used in this study is data of previous academic years active students. The prediction resulted from the data is expected to help supporting efficient and effective marketing strategy. Keywords data mining, classification, naive bayes Received June1 st,2012; Revised June25 th, 2012; Accepted July 10 th, 2012
2 2 ISSN: P 1. PENDAHULUAN erguruan Tinggi merupakan salah satu penyelenggara pendidikan akademik, dalam perguruan tinggi ada lima jenis bentuk yakni universitas, institut, sekolah tinggi, akademi serta politeknik. Universitas merupakan salah satu lembaga perguruan tinggi yang terdiri dari sejumlah fakultas yang menyelenggarakan pendidikan ilmiah dan/atau profesional dalam sejumlah disiplin ilmu tertentu. Menurut data resmi Direktorat Jendral Republik Indonesia, saat ini sudah ada 100 Perguruan Tinggi Negeri di Indonesia, yang terdiri dari universitas, institut, sekolah tinggi, akademi, serta politeknik dan terdapat Perguruan Tinggi Swasta yang berjumlah yang tersebar diseluruh Indonesia. Dengan jumlah Perguruan Tinggi Swasta yang begitu banyak, terjadi banyak persaingan untuk menarik para calon mahasiswa agar mendaftar pada Perguruan Tinggi Swasta. Persaingan tersebut sangat kuat dikarena apabila sebuah perguruan tinggi swasta tidak memiliki mahasiswa baru setiap tahunnya, maka universitas atau perguruan tinggi tersebut akan terancam tertutup dan tidak mendapatkan izin kembali sebagai perguruan tinggi swasta. Universitas Dian Nuswantoro atau yang biasa disebut UDINUS merupakan salah satu perguruan tinggi swasta yang berlokasi di Semarang, Jawa Tengah. Menurut Buku Panduan Memilih Perguruan Tinggi 2010 Pusat Data dan Analisa Tempo, Universitas Dian Nuswantoro meraih peringkat tertinggi ke-3 untuk jurusan Teknik Komputer/ Teknologi Informasi Di Jawa Tengah, Udinus juga terpilih sebagai Perguruan Tinggi Swasta terbaik pertama pada tahun Pada tahun ajaran 2014/2015 Universitas Dian Nuswantoro memiliki data mahasiswa baru sebanyak mahasiswa. Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro tidak hanya berasal dari Kota Semarang atau wilayah Jawa Tengah saja, mahasiswa Udinus juga berasal dari berbagai wilayah di Indonesia. Maka dengan adanya persaingan antara Perguruan Tinggi Swasta di Indonesia, maka Udinus membutuhkan strategi khusus pada pemasaran untuk mencari calon mahasiswa yang berkualitas dengan melakukan promosi yang dilakukan lebih efektif dan efisien. Promosi tersebut dilakukan dengan cara pemasaran untuk mencari calon mahasiswa yang memiliki kualitas baik dan agar pemasaran yang dilakukan lebih efektif dan effisien. Untuk dapat melakukan strategi pemasaran yang lebih efektif dan efisien, maka dalam perlu dilakukan pengolahan datadata yang telah didapatkan dari mahasiswa baru yang sudah menjalankan perkuliahan selama 2 semester atau lebih. Data tersebut Id, Asal Sekolah, Kota Asal, Progam Studi, Nilai Semester 1 dan Nilai Semester 2. Pada tahun-tahun berikutnya data tersebut bisa digunakan untuk bahan analisis dan evaluasi untuk mendukung strategi pemasaran pada Universitas Dian Nuswantoro. Seiring dengan perkembangan teknologi hal tersebut dapat diatas dengan teknik pengelompokan data dengan data mining. Data mining adalah proses yang menggunakan statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari berbagai database besar [1]. Klasifikasi memiliki pengertian secara umum yaitu kegiatan untuk mengelompokkan data yang mempunyai beberapa ciri yang sama dengan memisahkan data yang tidak sama.klasifikasi ini dilakukan untuk mencari kota asal dan program studi yang mempunyai probabilitas tinggi sehingga dapat digunakan untuk strategi pemasaran. Konsep Klasifikasi Naive Bayes ditujukan untuk memprediksi probabilitas dimasa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya. Salah satu metode yang digunakan dalam data mining adalah Naive Bayes yang didasarkan dengan teori Keputusan Bayes. Naive Bayes mempunyai kemampuan klasifikasi seperti metode-metode klasifikasi yang lain (metode Decission Tree dan Neural Network). Metode Naive Bayes menetukan peluang kelas bersyarat dengan asumsi bahwa variabel bersifat bebas dengan mengasumsikan bahwa sebuah variabel tidak memiliki keterkaitan dengan variabel lainnya.klasifikasi ini dilakukan dengan membandingkan nilai probabilitas IJCCS Vol. x, No. x, July201x : first_page end_page
3 IJCCS ISSN: suatu objek yang berada pada satu kelas dengan nilai probabilitas suatu objek yang berada dikelas lainnya. Hasil penelitian yang dilakukan oleh Burhan Alfironi Muktamar [2], Smart Marketing adalah aplikasi data mining menggunakan algoritma naive bayes classifier yang dapat memprediksi minat studi mahasiswa. Hasil dari uji coba 1000 data testingi yang diambil secara acak dari data induk mahasiswa tahun 2012 dengan data training yang diambil dari data induk mahasiswa tahun 2009 sampai 2011 menggunakan aplikasi Smart Marketing untuk prediksi minat studi didapatkan akurasi sebesar 92,7% dan error sebesar 7,3%. Dengan latar belakang diatas, peneliti telah memaparkan secara singkat tentang kelebihan-kelebihan algoritma naive bayes classfier, maka penulis akan membuat sebuah aplikasi yang dapat menampilkan hasil dari data mining dengan algoritma naive bayes classfier untuk mendukung strategi pemasaran di bagian Admisi Universitas Dian Nuswantoro. 2. METODE PENELITIAN Metode yang akan digunakan adalah klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes. Dalam melakukan penelitian, penulis mengusulkan algoritma Naive Bayes untuk pencarian nilai probabilitas yang akan dilaksanakan sehingga proses yang berjalan dalam penelitian dapat sesuai dengan kehendak yang ingin dicapai yaitu : Gambar 1 Proses Klasifikasi Naove Bayes Berikut adalah penjelasan mengenai proses klasifikasi Naive Bayes diatas : 1. Menginputkan data Target yang berupa data mahasiswa dengan variabel Id, Angkatan, Asal Sekolah, Provinisi, Kota, Fakultas, dan Program studi. 2. Menghitung nilai priorry probabilitas dari variabel provinsi dan kota. 3. Menghitung nilai probabilitas pada setiap atribut target pemasaran pada masingmasing kelas. 4. Menghitung perkalian prior probablity dengan probability artibut target pemasaran. 5. Mencari nilai maksimal pada nilai probabilitasnya. Keterangan : P(Y X1. Xn) = P(Y)P(X1,,Xn Y) P(X1,,Xn) P(Y X1,...,Xn) Probabilitas data dengan vektor X pada kelas Y. P(Y) Probabilitas awal kelas Y. P(X 1,...,X n) Karakteristik dari klasifikasi. 6. Tampilkan hasil prediksi Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
4 4 ISSN: Gambar 2 Metode Penyelesaian Masalah Pada proses pembuatan aplikasi Admisi Marketing, penulis menggunakan metodemetode penyelesaian masalah sebagai berikut adalah pertama menganalisa masalah yang ada. Selanjutnya, pengambilan dan pengumpulan data yang dapat diambil dari studi pustaka, mengumpulkan data-data, wawancara dan pengunjungan situs yang sesuai dengan penelitian. Analisa Data adalah menganalisa data yang ada, data yang digunakan adalah data mahasiswa universitas dian nuswantoro angkatan 2013,2014,2015. Setalah menganalisa data, penulis melakukan perancangan sistem dan perancangan database. Setalah perancangan database selesai melakukan proses data mining klasifikasi menggunakan Algoritma Naive Bayes. Dari prosesproses tersebut akan menjadikan Aplikasi Admisi Marketing. Admisi Marketing adalah aplikasi data mining yang menggunakan algoritma naive bayes classifier yang dapat memprediksi setiap kota terhadap program-program studi yang ada pada Universitas Dian Nuswantoro Semarang. Admisi Marketing ini dapat mendukung strategi pemasaran khususnya di bagian Admisi Universitas Dian Nuswantoro. 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil dari uji coba yang menggunakan data dengan aplikasi Admisi Marketing untuk memprediksi probabilitas minat studi mahasiswa pada Kota Semarang sebagai sempel. Nilai-nilai probabilitas yang dilakukan dengan prediksi admisi marketing sebagai berikut : Tabel 5.4 Nilai Probabilitasi Prediksi No Kota / Kabupaten Program Studi SMA SMK 1 Kota Semarang Teknik Informatika 0, , Kota Semarang Sistem Informasi 0, , Kota Semarang Desain Komunikais Visual 0, , Kota Semarang Ilmu Komunikasi 0, , Kota Semarang Manajemen 0, , Kota Semarang Akuntansi 0, , Kota Semarang Sastra Inggris 0, , Kota Semarang Sastra Jepang 0, , IJCCS Vol. x, No. x, July201x : first_page end_page
5 IJCCS ISSN: Kota Semarang Kesehatan 0, , Masyarakat 11 Kota Semarang Rekam Medis 0, , Kota Semarang Teknik Elektro 0, , Kota Semarang Teknik Industri 0, , Dari hasil uji coba tersebut dengan menggunakan data sampel kota Semarang dan Provinsi Jawa Tengah dapat dilihat nilai-nilai probabilitas yang berada pada Tabel 5.4. Hasil dari pengujian dengan variabel kota semarang dan asal sekolah SMA adalah yang memiliki probabilitas tertinggi pada program studi Teknik Informatika (0,09077) dan yang memiliki nilai probabilitas terendah pada program studi Teknik Elektro(0,001828). Sedangkan pada hasil dengan variabel kota semarang dan asal sekolah SMK adalah yang memiliki probabilitas tertinggi pada program studi Teknik Informatika (0,039323) dan yang memiliki nilai terendah pada program studi Sastra Inggris (0,002286). Dari hasil uji coba yang sudah dilakukan dengan Admisi Marketing, dengan menggunakan rumus untuk mendapatkan nilai akurasi dan error dari Admisi marketing sebagai berikut : Akurasi = 2187 = 0,9941 = 99,4% 2200 Dari perhitungan akurasi untuk kinerja klasifikasi didapatkan akurasi sebesar 99,4% kemudian hasil uji coba dengan menggunakan rumus keselahan predikisi (error) sebagai berikut : Error = 13 = 0, 006 = 0,6% 2200 Tampilan Menu Utama Tampilan menu utama ini merupakan tampilan utama untuk melihat menumenu yang ada pada aplikasi. Ada menu bar pada baris aplikasi untuk masuk ke menu-menu lain. Pada halaman utama user juga dapat memilih data-data yang tersimpan seperti manajemen kota, manajemen mahasiswa, manajemen hasil dan manajemen data. Gambar 3 Tampilan Menu Utama Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
6 6 ISSN: Tampilan Data Mahasiswa Pada Tampilan Data Mahasiswa merupakan menu data mahasiswa yang terdapat form-form untuk user mengisi data mahasiswa dan menyimpan data mahasiswa. Form yang berada pada menu ini adalah id, angkatan, asal sekolah, nama sekolah, fakultas, program studi, alamat asal, Id kota, Ip Semester 1 dan Ip Semester 2. Pada menu ini user diharuskan memasukkan data mahasiswa dengan lengkap. Asal sekolah dimasukkan berdasarkan kategori SMA atau SMK saja, selain kategori tersebut di masukkan pada kategori SMA. Pemilihan kota user hanya perlu memasukkan id kota sehingga provinsi dan kota akan mencari dengan otomatis. Pada menu ini, user juga dapat melakukan pencarian data mahasiswa yang sudah tersimpan dengan cara memasukkan id. Dan pada menu ini juga user dapat melakukan penghapusan data mahasiswa. Gambar 4 Tampilan Data Mahasiswa Tampilan Prediksi Tampilan prediksi ini dapat digunakan user untuk menyari prediksi yang sesuai dengan kategori yang diinputkan oleh user. Kategori tersebut akan di inputkan menggunakan form yang terdiri dari Prediksi, provinsi, kota, asal kota, fakultas, dan program studi. Hasil prediksi akan terlihat setelah dilakukan proses. Maka hasil akan keluar pada bagian hasil prediksi dengan form yang menerangkan jumlah data yang sesuai dengan kategori dan jumlah data total data mahasiswa keseluruhan. Setelah melakukan prediksi maka hasil prediksi akan tersimpan dan akan digunakan pada menu manajemen data. IJCCS Vol. x, No. x, July201x : first_page end_page
7 IJCCS ISSN: Gambar 5 Tampilan Prediksi 4. KESIMPULAN 1. Admisi Marketing adalah aplikasi data mining yang menggunakan algoritma naive bayes classifier yang dapat memprediksi setiap kota terhadap program-program studi yang ada pada Universitas Dian Nuswantoro Semarang. Admisi Marketing ini dapat mendukung strategi pemasaran khususnya di bagian Admisi Universitas Dian Nuswantoro. 2. Hasil dari pengujian dengan variabel kota semarang dan asal sekolah SMA adalah yang memiliki probabilitas tertinggi pada program studi Teknik Informatika (0,09077) dan yang memiliki nilai probabilitas terendah pada program studi Teknik Elektro(0,001828). Sedangkan pada hasil dengan variabel kota semarang dan asal sekolah SMK adalah yang memiliki probabilitas tertinggi pada program studi Teknik Informatika (0,039323) dan yang memiliki nilai terendah pada program studi Sastra Inggris (0,002286). 3. Hasil dari uji coba yang menggunakan data mahasiswa angkatan tahun 2013, 2014, dan 2015 pada sempel data kota semarang,memiliki nilai akurasi 99,4 % dan error sebesar 0,6%. Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
8 8 ISSN: SARAN 1. Admisi Marketing menggunakan data training dari data induk mahasiswa dari tahun 2013 sampai dengan Untuk menjaga akurasi, data training dapat diperbaharui dengan data induk mahasiswa tahun berikutnya. 2. Selain variabel, kota, provinsi, dan program studi untuk meningkatkan akurasi bisa ditambahkan variabel penghasilan orang tua. 3. Data mahasiswa sebaiknya dilakukakn secara otomatis. Untuk pengembangan berikutnya, inputan data mahasiswa bisa dicoba dengan melakukan secara otomatis untuk mempermudah memprediksi. 4. Untuk pengembangan berikutnya bisa dicoba dengan algoritma lain untuk mencari akurasi lebih tinggi seperti algoritma K-Nearest Neighbor, Decision Tree dan lain sebagainya. 5. Variabel asal sekolah yang berasal dari smk tidak memiliki keterangan jurusan seperti smk teknik industri dan lain sebagainya. Untuk pengembangan berikutnya, variabel asal sekolah bisa diinputkan lebih spesifik, misalnya : otomotif, elektro, tkj, dan lain sebagainya. DAFTAR PUSTAKA [1] Burhan Alfironi Muktamar, Implementasi Data Mining dengan Naive Bayes Classifier untuk Mendukung Strategi Pemasaran di Bagian Humas STMIK AMIKOM YOGYAKARTA,November [2] Budanis Dwi Meilani and Nofi Susanti, Aplikasi Data Mining Untuk Menghasilkan Pola Kelulusan Siswa Dengan Metode Naive Bayes, Jurnal Link, Vol 21, No.2, pp. 1-6, September [3] Deny Wahyudi, A Haidar Mirxa, S.T,M.KOM, and Merrieayu P.H,M.KOM Implementasi Data Mining Dengan Naive Bayes Classifier Untuk Mendukung Strategi Promosi (Studi Kasus Universitas Bina Darma Palembang), [4] Ni Komang Sri Julyanti and I ketut Dedy Suryawan, Data Mining Prestasi Akademik Dengan Naive Bayes Berdasarkan Atribut Improtance (AI) [5] Drs. M. Ngalim Purwanto, Psikologi Pendidikan, Bandung : PT Remaja Rosdakarya, hal. 25 [6] Fajar Astuti Hermawati, Data Mining, Yogyakarta : CV Andi Offset, hal. 5. [7] Prasetyo, E Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta : Andi. [8]Anonim.Landasan teori, SI%20Bab2001.pdf. Diakses pada 28 Maret 2017 pukul WIB [8] Anonim. Naive Bayes, 4. Diakses pada 28 Maret 2017 Pukul WIB IJCCS Vol. x, No. x, July201x : first_page end_page
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5.1 Hasil Penelitian Tujuan dari uji coba sistem informasi data mining ini sudah berjalan sesuai yang diinginkan oleh pengguna. Uji coba dilakukan dengan cara memeriksa
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 terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMASARAN DI BAGIAN HUMAS STMIK AMIKOM YOGYAKARTA NASKAH PUBLIKASI
IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PEMASARAN DI BAGIAN HUMAS STMIK AMIKOM YOGYAKARTA NASKAH PUBLIKASI diajukan oleh Burhan Alfironi Muktamar 10.11.3697 kepada
Lebih terperinciPerancangan Sistem Informasi Manajemen Pemasangan Dan Pembayaran Iklan Pada Sumeks Cindo
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Perancangan Sistem Informasi Manajemen Pemasangan Dan Pembayaran Iklan Pada Sumeks Cindo Erika Mutiara Dewi 1, Wella Oktarina 2, Mulyati 3, Desi
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 terperinciPERANGKAT LUNAK BANTU MENENTUKAN PILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS DI BEDAGAN DENGAN METODE FUZZY
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 n1 PERANGKAT LUNAK BANTU MENENTUKAN PILIHAN SEPEDA MOTOR BEKAS DI BEDAGAN DENGAN METODE FUZZY TAHANI SOFTWARE OPTIONS HELP DETERMINE USED MOTORCYCLES
Lebih terperinciSISTEM PAKAR DETEKSI DINI PENYALAHGUNAAN NARKOBA MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES EXPERT SYSTEM FOR EARLY DETECTION OF DRUGS ABUSE USING BAYES THEOREM
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 198-1520 1 SISTEM PAKAR DETEKSI DINI PENYALAHGUNAAN NARKOBA MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES EXPERT SYSTEM FOR EARLY DETECTION OF DRUGS ABUSE USING BAYES THEOREM Cicih
Lebih terperinciKata kunci Prediksi Ketepatan Masa Studi, Sistem Pakar, Case Based Reasoning, Algoritma C4.5
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Aplikasi Berbasis Sistem Pakar Untuk Memprediksi Ketepatan Masa Studi Dengan Pendekatan Case Based Reasoning dan C45 EXPERT SYSTEM BASED APPLICATION
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Pembuatan Surat Keputusan dan Sertifikat di STMIK GI MDP
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Rancang Bangun Sistem Pembuatan Surat Keputusan dan Sertifikat di STMIK GI MDP Pringka Arwanda Sirwandi, Fransiska PS., S.SI., M.T.I., Mulyati, SE,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PROMOSI (Studi kasus Universitas Bina Darma Palembang)
J u r n a l 1 IMPLEMENTASI DATA MINING DENGAN NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENDUKUNG STRATEGI PROMOSI (Studi kasus Universitas Bina Darma Palembang) Deny Wahyudi 1, A.Haidar Mirza,S.T.,M.Kom. 2, Merrieayu
Lebih terperinciPERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JURUSAN SISWA/I SMA SWASTA BINAGUNA TANAH JAWA DENGAN METODE NAIVE BAYES
IJCCS, Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JURUSAN SISWA/I SMA SWASTA BINAGUNA TANAH JAWA DENGAN METODE NAIVE BAYES Victor Marudut Mulia Siregar
Lebih terperinciSISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN KREDIT RUMAH DENGAN METODE FUZZY SAW MADM
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN KREDIT RUMAH DENGAN METODE FUZZY SAW MADM Marganda Simarmata [1], Dahlan Abdullah [2] 1.Program Studi Teknik Informatika
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PENGELOLAAN ODI (ORPHAN DETAIL INFORMATION) BERBASIS CLIENT SERVER DI KANTOR BAITULMAAL MUAMALAT
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISTEM INFORMASI PENGELOLAAN ODI (ORPHAN DETAIL INFORMATION) BERBASIS CLIENT SERVER DI KANTOR BAITULMAAL MUAMALAT Dahlan Abdullah Program Studi Teknik
Lebih terperinciSistem Informasi Geografis Kecamatan Ilir Barat II Berbasis Mobile
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Sistem Informasi Geografis Kecamatan Ilir Barat II Berbasis Mobile Ahmad Padhli 1, Dedy Hermanto 2 1,2 STMIK GI MDP; Jalan Rajawali 14, Palembang,
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METODE PROFILE MATCHING DI PT SUARA MERDEKA
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 PENGEMBANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METODE PROFILE MATCHING DI PT SUARA MERDEKA DEVELOPMENT OF DECISION SUPPORT
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK MENDETEKSI GANGGUAN PERKEMBANGAN ANAK BERBASIS MOBILE HANDPHONE
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 IMPLEMENTASI METODE CERTAINTY FACTOR UNTUK MENDETEKSI GANGGUAN PERKEMBANGAN ANAK BERBASIS MOBILE HANDPHONE Marganda Simarmata [1], Dahlan Abdullah
Lebih terperinciModel Arsitektur Backpropogation Dalam Memprediksi Faktor Tunggakan Uang Kuliah (Studi Kasus AMIK Tunas Bangsa)
IJCCS, Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Model Arsitektur Backpropogation Dalam Memprediksi Faktor Tunggakan Uang Kuliah (Studi Kasus AMIK Tunas Bangsa) Agus Perdana Windarto* 1, Dedy Hartama
Lebih terperinciPenerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Tepat Waktu pada Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi
IJCCS, Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 39 Penerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa Tepat Waktu pada Sistem Informasi Akademik Perguruan Tinggi Irwan
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 terperinciSistem Informasi Geografis Bengkel Mobil Berbasis Android Di Palembang-Sekayu
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Sistem Informasi Geografis Bengkel Mobil Berbasis Android Di Palembang-Sekayu Adhitya Yuda Bhaskara 1, Agus Mubarok 2, Dedy Hermanto 3 1,2 STMIK
Lebih terperinciSistem Informasi Akademik Berbasis Desktop Pada SMA Xaverius 3 Palembang
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Sistem Informasi Akademik Berbasis Desktop Pada SMA Xaverius 3 Palembang Mardiani, S.Si, M.T.I 1, Eri Hartati, M. Kom 2, Richard Martin Tandingan
Lebih terperinciPENGELOMPOKKAN JENIS LAYANAN KESEHATAN MASYARAKAT DAERAH DEMAK MENGGUNKAAN ALGORITMA K-MEANS
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 DRAFT JURNAL 520 1 PENGELOMPOKKAN JENIS LAYANAN KESEHATAN MASYARAKAT DAERAH DEMAK MENGGUNKAAN ALGORITMA K-MEANS CLASSIFICATION OF DEMAK REGIONAL PUBLIC HEALTH SERVICES
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE PER CONNECTION CLASSIFIER DENGAN FAILOVER DAN FITUR NOTIFIKASI
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 IMPLEMENTASI METODE PER CONNECTION CLASSIFIER DENGAN FAILOVER DAN FITUR NOTIFIKASI EMAIL Risandy Wiratman 1, Septian Ari Purnomo 2, Dedy Hermanto
Lebih terperinciSPK PEMBERIAN BONUS TAHUNAN KARYAWAN PT. TAMBORA MANDIRI CABANG PALEMBANG DENGAN METODE SAW
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 1 SPK PEMBERIAN BONUS TAHUNAN KARYAWAN PT. TAMBORA MANDIRI CABANG PALEMBANG DENGAN METODE SAW 1 Triyana Widya Ningrum, 2Sherly Valentina, 3Dafid STMIK MDP; Jalan Rajawali
Lebih terperinciPENERAPAN METODE HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT (HOG) PADA OBJECT COUNTING BERBASIS RASBERRY PI
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 PENERAPAN METODE HISTOGRAM OF ORIENTED GRADIENT (HOG) PADA OBJECT COUNTING BERBASIS RASBERRY PI Eko Nopyanto 1, Hikma Taufik 2, Dedy Hermanto 3 Eka
Lebih terperinciAplikasi Sistem Pakar untuk Menentukan Gaya Belajar Anak Usia Sekolah Dasar
12 n Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi Digital Zone, Volume 6, Nomor 2, November 2015: 12-17 n ISSN: 1978 Aplikasi Sistem Pakar untuk Menentukan Gaya Belajar Anak Usia Sekolah Dasar Diki Arisandi
Lebih terperinciPENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK ONLINE PADA SMA NUSA BANGSA PALEMBANG
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI AKADEMIK ONLINE PADA SMA NUSA BANGSA PALEMBANG Defri Adenugraha Putra, Dien Novita, Triana E STMIK GI MDP Jurusan Sistem
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 terperinciIdentifikasi Jenis Buah Jeruk Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Berdasarkan Tekstur Kulit
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Jenis Buah Menggunakan Metode Jaringan Syaraf Tiruan Berdasarkan Tekstur Kulit Reni Resita *1, Juratminingsih *2, Gasim 3 1,2 STMIK GI MDP; Jl. Rajawali
Lebih terperinciIJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN:
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 PENERAPAN ALGORITMA APRIORI UNTUK MEMBANTU CALON MAHASISWA DALAM MEMILIH PROGRAM STUDI DI FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO APRIORI
Lebih terperinciDesain Model Fuzzy Gejala Penyakit Untuk Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Anak
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Desain Model Fuzzy Gejala Penyakit Untuk Sistem Pakar Pendiagnosa Penyakit Anak Natalia 1, Bella Halim 2, Gasim 3 1,2 STMIK GI MDP; Jl. Rajawali
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PENGEOLAAN DATA KEPEGAWAIAN PADA PT TRIPRIMA MULTIFINANCE PALEMBANG
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISTEM INFORMASI PENGEOLAAN DATA KEPEGAWAIAN PADA PT TRIPRIMA MULTIFINANCE PALEMBANG Aditya Saputra 1, Mardiani 2 Jurusan Sistem Informasi STMIK
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 terperinciPerancangan Sistem Informasi Kelulusan Berdasarkan Tahun Akademik di Yayasan SMP Makna Bakti
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 Jatisi, Vol. 3 No. 2 Maret 2017 85 Perancangan Sistem Informasi Kelulusan Berdasarkan Tahun Akademik di Yayasan SMP Makna Bakti Achmad Irfan* 1, Budi Arifitama 2 1,2
Lebih terperinciAPLIKASI PENCARIAN RUTE TRANSPORTASI UMUM BERBASIS ANDROID
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 APLIKASI PENCARIAN RUTE TRANSPORTASI UMUM BERBASIS ANDROID Okta Trianti M. 1, Very Verdinan W. 2, Rachmansyah 3 1,2 STMIK GI MDP; Jl.Rajawali No.14
Lebih terperinciPerancangan Sistem Informasi Akademik Pada SMPK Frater Xaverius 1 Palembang
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Perancangan Sistem Informasi Akademik Pada SMPK Frater Xaverius 1 Palembang Irvan Setiawan 1, Dwi Cahyo Muliansha 2, Dien Novita 3, M.Ezar Al Rivan
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN FUZZY LOGIC SUGENO PADA GAME ZOMBIE SHOOTER
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 PENERAPAN ALGORITMA DIJKSTRA DAN FUZZY LOGIC SUGENO PADA GAME ZOMBIE SHOOTER Andryano Pratama 1, Fadli Delta Rizky 2, Daniel Udjulawa 3 3 STMIK GI
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 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 terperinciRancang Bangun Sistem Manajemen Aset Elektronic Pada CV.Duta Pratama
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 1 Rancang Bangun Sistem Manajemen Aset Elektronic Pada CV.Duta Pratama Elektronic Asset Management System Design On CV.Duta Pratama Elektronic 1 1, 2 Rheza Rahardian
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 terperinciPenerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE
Jatisi, Vol. 3 No. 2 Maret 2017 95 Penerapan Algoritma C4.5 untuk Memprediksi Penerimaan Calon Pegawai Baru di PT WISE Fandy Ferdian Harryanto* 1, Seng Hansun 2 1,2 Universitas Multimedia Nusantara; Jl.
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN PADA KORAMIL SU 1 PALEMBANG BERBASIS WEBSITE
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN PADA KORAMIL 418-04 SU 1 PALEMBANG BERBASIS WEBSITE Sefti Rinanda 1, Qudratul Rochna Rhina 2, Sudiadi 3,
Lebih terperinciPENERAPAN ALGORITMA FLOYD WARSHALL DAN METODE FINITE STATE MACHINE PADA APLIKASI PERMAINAN MAZE TREASURE
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 PENERAPAN ALGORITMA FLOYD WARSHALL DAN METODE FINITE STATE MACHINE PADA APLIKASI PERMAINAN MAZE TREASURE M.Yusuf Febryan 1, M.Zainul Umri Muttaqin
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Karyawan Teladan Pada CV. Studio Foto Raja Palembang Menggunakan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Sistem Pendukung Keputusan Karyawan Teladan Pada CV. Studio Foto Raja Palembang Menggunakan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DI PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA FT UN PGRI KEDIRI
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
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 terperinciPenerapan Metode WP (Weighted Product) Untuk Pemilihan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto
Penerapan Metode WP (Weighted Product) Untuk Pemilihan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Purwokerto (Application of WP (Weighted Product) Method For Selection of Best
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 terperinciPenerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Citra Digital Dengan Ekstraksi Fitur Warna RGB
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokkan Citra Digital Dengan Ekstraksi Fitur Warna RGB Sandi Desmanto 1, Irwan 2, Renni Angreni
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 II TINJAUAN PUSTAKA. mengenai penelitian terdahulu, tentang prediksi lama masa studi mahasiswa,
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Terdahulu Dalam penelitian ini, peneliti juga menyertakan beberapa uraian singkat mengenai penelitian terdahulu, tentang prediksi lama masa studi mahasiswa, klasifikasi, metode
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUMAH SAKIT KARYA ASIH CHARITAS BERBASIS WEBSITE
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISTEM INFORMASI MANAJEMEN RUMAH SAKIT KARYA ASIH CHARITAS BERBASIS WEBSITE M.Ramadhan* 1, Yandi Akbar Pratama 2, Dien Novita 3 STMIK GI MDP PALEMBANG
Lebih terperinciSISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENANGANAN PRIORITAS KERUSAKAN JALAN DENGAN MEMBANDINGKAN METODE TOPSIS AHP
semantik, Vol.1, No.1, Jan-Jun, pp. 33-42 ISSN: 2460-1446-1520 33 SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENANGANAN PRIORITAS KERUSAKAN JALAN DENGAN MEMBANDINGKAN METODE TOPSIS Retno Yuliawanti * 1, Statiswaty 2,
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 terperinciRancang Bangun Aplikasi Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden Mahasiswa Secara Online Berbasis Android
IJCCS, Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 31 Rancang Bangun Aplikasi Pemilihan Presiden dan Wakil Presiden Mahasiswa Secara Online Berbasis Android Meiyi Darlies *1, Maria Agustin 2, M. Suryawan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESTISIDA PADA TANAMAN JAGUNG BISI 2 MENGGUNAKAN METODE CBR
semantik, Vol.1, No.2, Jul-Des 2015, pp. 69-76 ISSN: 2460-1446Ily pp. 1~5 69 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PESTISIDA PADA TANAMAN JAGUNG BISI 2 MENGGUNAKAN METODE CBR Yaseruddin * 1, Muh. Ihsan
Lebih terperinciAplikasi Pembelajaran Faktorisasi Prima Bilangan Bulat Positif dengan Pohon Faktor Berbasis Android
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Aplikasi Pembelajaran Faktorisasi Prima Bilangan Bulat Positif dengan Pohon Faktor Berbasis Android Neti Lidyawati* 1, Serlly Pramita 2, Mardiani
Lebih terperinciPenerapan Model Warna HSV pada Aplikasi Deteksi Warna
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Penerapan Model Warna HSV pada Aplikasi Deteksi Warna Vera Nita Mulpasi Dewi 1, Robert 2, Gasim 3 1,2,3 STMIK GI MDP; Jl. Rajawali No. 14, +62(711)376400/376360
Lebih terperinciKLASIFIKASI PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER (STUDI KASUS PADA RUMAH SAKIT UMUM DAERAH UNDATA PALU)
semantik, Vol.3, No.2, Jul-Des 2017, pp. 13-22 ISSN : 2502-8928 (Online) 13 KLASIFIKASI PENYAKIT STROKE MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER (STUDI KASUS PADA RUMAH SAKIT UMUM DAERAH UNDATA PALU)
Lebih terperinciPengenalan Wajah Manusia dengan Hidden Markov Model (HMM) dan Fast Fourier Transform (FFT)
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Pengenalan Wajah Manusia dengan Hidden Markov Model (HMM) dan Fast Fourier Transform (FFT) Andes Andriady 1, Fandi Sanjaya 2, Derry Alamsyah 3 1,2,3
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI E-LEARNING PADA SMA NUSA BANGSA PALEMBANG
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 RANCANG BANGUN APLIKASI E-LEARNING PADA SMA NUSA BANGSA PALEMBANG Agung Nurhadi *1, Antonius Wahyu S., S.Kom., M.T.I 2, Eri Hartati M,Kom 3 1,2 STMIK
Lebih terperinciAPLIKASI DATA MINING DENGAN METODE CLASSIFICATION BERBASIS ALGORITMA C4.5
Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia, 2-4 Desember 2013 APLIKASI DATA MINING DENGAN METODE CLASSIFICATION BERBASIS ALGORITMA C4.5 Rizky Tahara Shita 1), Nita Marliani 2) 1, 2) Universitas Budi Luhur,
Lebih terperinciAplikasi Penjualan Dan Persediaan Pada Apotek Budi Darma Kota Palembang
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Aplikasi Penjualan Dan Persediaan Pada Apotek Budi Darma Kota Palembang Muhammad Hafiz 1, Stefany Wijaya 2, Suwirno Mawlan 3, Molavi Arman 4 3 AMIK
Lebih terperinciSISTEM PAKAR MENENTUKAN JENIS PENYAKIT BURUNG KENARI MENGGUNAKAN FORWARD CHAINING
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISEM PAKAR MENENUKAN JENIS PENAKI BURUNG KENARI MENGGUNAKAN FORWARD CHAINING EXPER SSEM O DEERMINE DISEASE PE ON CANAR USING FORWARD CHAINING Fuad
Lebih terperinciSistem Informasi Kepegawaian pada PT. Indo Beton Berbasis Desktop
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Sistem Informasi Kepegawaian pada PT. Indo Beton Berbasis Desktop Antonio Louis* 1, Irwan Alfian 2, Ery Hartati 3 STMIK GI MDP; Jl. Rajawali No.
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS PADA DATA PELANGGARAN LALU LINTAS DI PENGADILAN NEGERI PURWODADI
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS PADA DATA PELANGGARAN LALU LINTAS DI PENGADILAN NEGERI PURWODADI IMPLEMENTATION OF K-MEANS ALGORITHM FOR DATA TRAFFIC
Lebih terperinciRancang Bangun e-learning pada SMA Negeri 8 Palembang
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Rancang Bangun e-learning pada SMA Negeri 8 Palembang Sarah Solviani 1, Vicky Miya Qhina 2, Rusbandi 3, Della Oktaviany 4 STMIK GI MDP; Jl. Rajawali
Lebih terperinciPENGARUH PEMAHAMAN TEORI VEKTOR TERHADAP PEMECAHAN MASALAH KINEMATIKA DAN DINAMIKA TEKNIK
IJCCS, Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 PENGARUH PEMAHAMAN TEORI VEKTOR TERHADAP PEMECAHAN MASALAH KINEMATIKA DAN DINAMIKA TEKNIK Dewi Astuti 1, Ely Syafitri 2 1 Jurusan Teknik Mesin,
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI MANAJEMEN HUBUNGAN PELANGGAN BERBASIS WEBSITE PADA CV. BELANTARA CANTON PARK PALEMBANG
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISTEM INFORMASI MANAJEMEN HUBUNGAN PELANGGAN BERBASIS WEBSITE PADA CV. BELANTARA CANTON PARK PALEMBANG Deby Setia Monica 1, Rivan Syahputra 2, Fransiska
Lebih terperinciPENERAPAN TEKNIK DATA MINING UNTUK MENENTUKAN HASIL SELEKSI MASUK SMAN 1 GIBEBER UNTUK SISWA BARU MENGGUNAKAN DECISION TREE
PENERAPAN TEKNIK DATA MINING UNTUK MENENTUKAN HASIL SELEKSI MASUK SMAN 1 GIBEBER UNTUK SISWA BARU MENGGUNAKAN DECISION TREE Castaka Agus Sugianto Program Studi Teknik lnformatika Politeknik TEDC Bandung
Lebih terperinciSistem Informasi Akademik Berbasis Web pada SMA Bakti Ibu 8 Palembang
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Sistem Informasi Akademik Berbasis Web pada SMA Bakti Ibu 8 Palembang Pandito Dewa Putra 1, Imelda Oktavia 2, Mulyati 3, Triana Elizabeth 4 STMIK
Lebih terperinciSistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Karyawan Tetap Menggunakan Metode Weighted Product
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Karyawan Tetap Menggunakan Metode Weighted Product Dwi Yulian Rachmanto L.* 1, Handri Kurnianto* 2 Prodi Teknik
Lebih terperinciPERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK PEREKOMENDASI PADA TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO
PERBANDINGAN ALGORITMA APRIORI DAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK PEREKOMENDASI PADA TRANSAKSI PEMINJAMAN BUKU DI PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO Rizky Mei Anggraeni Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciANALISIS PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER DENGAN CORRELATED-NAÏVE BAYES CLASSIFIER
ANALISIS PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER DENGAN CORRELATED-NAÏVE BAYES CLASSIFIER Burhan Alfironi Muktamar 1), Noor Akhmad Setiawan 2), Teguh Bharata Adji 3) 1), 2), 3) Teknik
Lebih terperinciKOMBINASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA
TESIS KOMBINASI METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DATA MEGA KARTIKA SARI No. Mhs : 135302022/PS/MTF PROGRAM STUDI MAGISTER TEKNIK INFORMATIKA PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS
Lebih terperinciRancang Bangun Sistem Informasi Akademik pada SMA Negeri 22 Palembang
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 Rancang Bangun Sistem Informasi Akademik pada SMA Negeri 22 Palembang Putra Oktavianus 1, Antonius Wibby Chandra 2, Fransisca Prihatini Sihotang
Lebih terperinciRANCANG BANGUN APLIKASI PEMBELAJARAN BERBAGAI MACAM IKAN DALAM BENTUK PERMAINAN
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 RANCANG BANGUN APLIKASI PEMBELAJARAN BERBAGAI MACAM IKAN DALAM BENTUK PERMAINAN Rico Wijaya* 1, Yudiarto 2, Daniel Udjulawa 3 1,2 STMIK GI MDP, Jalan
Lebih terperinciEVALUASI SISTEM KINERJA GURU DENGAN MENGGUNAKAN METODE WORKING HOURS DEVELOPMENT PADA SMK AL MUBAAROK REMBANG
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 EVALUASI SISTEM KINERJA GURU DENGAN MENGGUNAKAN METODE WORKING HOURS DEVELOPMENT PADA SMK AL MUBAAROK REMBANG Eka Febry Setiawan 1, Acun Kardianawati
Lebih terperinciPREDIKSI STATUS KEAKTIFAN STUDI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA C5.0 DAN K-NEAREST NEIGHBOR IIN ERNAWATI G
PREDIKSI STATUS KEAKTIFAN STUDI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA C5.0 DAN K-NEAREST NEIGHBOR IIN ERNAWATI G651044054 SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER
Lebih terperinciKlasifikasi Data Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree
Klasifikasi Data Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree Disusun oleh : Budanis Dwi Meilani Achmad dan Fauzi Slamat Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi.
Lebih terperinciJurnal Komputer Terapan Vol. 3, No. 2, November 2017, Jurnal Politeknik Caltex Riau
Jurnal Komputer Terapan Vol. 3, No. 2, November 2017, 233-240 233 Jurnal Politeknik Caltex Riau http://jurnal.pcr.ac.id Prediksi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa dengan k- Nearest Neighbor dan Naïve Bayes
Lebih terperinciProgram Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma
Sains dan Komputer (SAINTIKOM) Vol.17, No.1, Februari 2018, pp. 01~07 ISSN: 1978-6603 1 Penerapan Data Mining Dalam Memprediksi Tingkat Kelulusan Uji Kompetensi (UKOM) Bidan Pada STIKes Senior Medan Dengan
Lebih terperinciImplementasi Metode Forward Chaining untuk Mendiagnosa PenyebabPenyakit Tanaman Singkong
EnJOI, Vol.1, No.1, Januari 2016, pp. 22~28 ISSN: 2502-2237 22 Implementasi Metode Forward Chaining untuk Mendiagnosa PenyebabPenyakit Tanaman Singkong Iluh Dewi Sari *1, Ade Irna 2, Andi Tenri Sumpala
Lebih terperinciEVALUASI BASIS DATA SISTEM INFORMASI MANAJEMEN UNIVERSITAS COKROAMINOTO PALOPO (SIMUNCP)
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 EVALUASI BASIS DATA SISTEM INFORMASI MANAJEMEN UNIVERSITAS COKROAMINOTO PALOPO (SIMUNCP) Nahrun Hartono 1, Rusmala 2 1,2 Program Studi Teknik Informatika,
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI PREMI DAN KLAIM BERBASIS WEB di PT. ASURANSI BINTANG Tbk
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISTEM INFORMASI PREMI DAN KLAIM BERBASIS WEB di PT. ASURANSI BINTANG Tbk Ahmad Sazili *1, Daniel Udjulawa, S.kom., M.T.I 2, Della Oktaviany, S.kom.,
Lebih terperinciANALISIS PERFORMA DAN KUALITAS CITRA BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA KRIPTOGRAFI RIJNDAEL, DAN SERPENT
IJCCS, Volx, Nox, Julyxxxx, pp 1~5 ISSN: 1978-1520 1 ANALISIS PERFORMA DAN KUALITAS CITRA BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN ALGORITMA KRIPTOGRAFI RIJNDAEL, DAN SERPENT Sutrisno 1, Isrok Husnaidi 2, M Haviz
Lebih terperinciAPLIKASI LAYANAN DELIVERY ORDER BERBASIS WEB PADA RUMAH MAKAN PODOTEKO
semantik, Vol.3, No.2, Jul-Des 2017, pp. 23-30 ISSN : 2502-8928 (Online) 23 APLIKASI LAYANAN DELIVERY ORDER BERBASIS WEB PADA RUMAH MAKAN PODOTEKO Rahmat Purnomo* 1, Akbar Nurdin 2 1,2,3 Politeknik INDOTEC
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN DENGAN METODE SAW PADA PT DOK & PERKAPALAN KODJA BAHARI (PERSERO)
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN DENGAN METODE SAW PADA PT DOK & PERKAPALAN KODJA BAHARI (PERSERO) PeiterBudiman 1,Suwirno Mawlan
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 INFORMASI KEPEGAWAIAN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS HALU OLEO SUB-SISTEM UTILITY DAN PENGGAJIAN
semantik, Vol.2, No.1, Jan-Jun 2016, pp. 187-194 ISSN : 2502-8928 (Online) 187 SISTEM INFORMASI KEPEGAWAIAN FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS HALU OLEO SUB-SISTEM UTILITY DAN PENGGAJIAN Muhammad Ichwan Utari*
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI ADMINISTRASI AKADEMIK BERBASIS DESKTOP PADA SMA AISYIYAH 1 PALEMBANG
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISTEM INFORMASI ADMINISTRASI AKADEMIK BERBASIS DESKTOP PADA SMA AISYIYAH 1 PALEMBANG Heri Kolaba, Fardiansyah Romli, Dien Novita STMIK GI MDP Jalan
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 terperinciKETEPATAN KLASIFIKASI STATUS KERJA DI KOTA TEGAL MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DAN FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR IN EVERY CLASS (FK-NNC) SKRIPSI
KETEPATAN KLASIFIKASI STATUS KERJA DI KOTA TEGAL MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DAN FUZZY K-NEAREST NEIGHBOR IN EVERY CLASS (FK-NNC) SKRIPSI Disusun Oleh : ATIKA ELSADINING TYAS 24010211120013 JURUSAN STATISTIKA
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 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 terperinciSISTEM INFORMASI MANAJEMEN ASET DAN TRANSAKSI PADA PT. HUDA JAYA BERKAH
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISTEM INFORMASI MANAJEMEN ASET DAN TRANSAKSI PADA PT. HUDA JAYA BERKAH Rio Awallur Rizal* 1, Fredy Saputra 2, Mardiani 3 STMIK GI MDP; Jl. Rajawali
Lebih terperinciRANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI LAYANAN DAN MONITORING SISWA PADA LKS PALEMBANG BERBASIS WEB
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 RANCANG BANGUN SISTEM INFORMASI LAYANAN DAN MONITORING SISWA PADA LKS PALEMBANG BERBASIS WEB Intan Permata Sari* 1, Delia Mayang Sari* 2,Antonius
Lebih terperinciSPK PEMILIHAN JURUSAN BERDASARKAN KUESIONER MINAT BAKAT MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
SPK PEMILIHAN JURUSAN BERDASARKAN KUESIONER MINAT BAKAT MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES Dhiya Uddin Lutfiansyah 1, Yan Watequlis Syaifudin,ST.,MMT 2, Budi Harijanto, ST., MMKom 3 1,2,3 Program StudiTeknik
Lebih terperinciSISTEM INFORMASI COSTUMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEBSITE PADA CV. SUMBER ALAM TABARAK PALEMBANG
IJCCS, Vol.x, No.x, Julyxxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520 1 SISTEM INFORMASI COSTUMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEBSITE PADA CV. SUMBER ALAM TABARAK PALEMBANG Fadli Agasi 1, Rendy Rusli. 2, Dien Novita
Lebih terperinci