Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Menentukan Konsentrasi Skripsi dan Rekomendasi Bahasa Pemrograman

Pratama, Teddy (2018) Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Menentukan Konsentrasi Skripsi dan Rekomendasi Bahasa Pemrograman. Skripsi thesis, IIB DARMAJAYA.

[img] Text
6.Bab 1.pdf
Download (397kB)
[img] Text
7.Bab 2.pdf
Download (484kB)
[img] Text
8.Bab 3.pdf
Download (787kB)
[img] Text
10.Bab 5.pdf
Download (280kB)
[img] Text
9.Bab 4.pdf
Download (2MB)
[img] Text
11.Daftar Pustaka.pdf
Download (219kB)
[img] Text
12.Lampiran.pdf
Download (92kB)

Abstract

ABSTRAK Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Menentukan Konsentrasi Skripsi dan Rekomendasi Bahasa Pemrograman Oleh : Teddy Pratama Npm. 1411010024 Algoritma Naive Bayes adalah metode yang dilakukan dalam bentuk klasifikasi data training dan data testing. Data tersebut dihitung dengan cara menghitung peluang dari suatu kelas masing – masing atribut yang ada, dengan menentukan kelas mana yang paling optimal sehingga menghasilkan suatu hipotesa. Salah satu penerapan naïve bayes adalah pengambilan keputusan dalam menentukan konsentrasi skripsi dan rekomendasi Bahasa pemrograman pada mahasiswa jurusan Teknik Informatika Institut Infortmatika dan Bisnis (IIB) Darmajaya. Jurusan Teknik Informatika memilliki dua konsentrasi skripsi yaitu Intelegent System dan Multimedia. Selama ini Mahasiswa jurusan Teknik Informatika dalam memilih Konsentrasi Skripsi tidak berdasarkan keahlian yang dimiliki oleh mahasiswa dan nilai–nilai mata kuliah sehingga mahasiswa mengalami kesulitan dalam menyelesaikan skripsi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Algoritma Naïve Bayes yang memiliki 14 Variable Input, dan 2 Konsentrasi Skripsi.Tujuan dari penelitian ini adalah menghasilkan suatu sistem menggunakan Algoritma Naive Bayes sebagai alternatif penyelesaian masalah dalam menentukan konsentrasi skripsi dan rekomendasi bahasa pemrograman. Hasil penelitian ini adalah impementasi Algortima naive bayes dalam menentukan konsentrasi skripsi dan rekomendasi bahasa pemrograman. Berdasarkan pengujian 29 data mahasiswa terdapat tingkat akurasi ketepatan data sebesar 96.5517 %. Kata kunci: Kosentrasi Skripsi ,Rekomendasi Bahasa pemrograman, Naïve Bayes.

Item Type: Thesis (Skripsi)
Subjects: Ilmu Komputer
Divisions: Pasca Sarjana > Magister Teknologi Informasi
Depositing User: editor 1
Date Deposited: 01 Sep 2020 03:36
Last Modified: 01 Sep 2020 03:36
URI: http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/1329

Actions (login required)

View Item View Item