PREDIKSI HERREGISTRASI CALON MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Abstract
Data mining merupakan suatu cara dalam menguraikan penemuan pengetahuan, selain untuk memudahkan dalam melakukan pengambilan keputusan saat penerimaan calon mahasiswa baru dengan melakukan prediksi herregistrasi. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi herregistrasi yaitu naive bayes, naive bayes merupakan teknik prediksi yang berbasis probabilistik sederhana dengan penerapan teorema Bayes. Peneliti melakukan penelitian dengan membuat suatu sistem aplikasi untuk melakukan prediksi herregistrasi bagi calon mahasiswa baru dengan menggunakan algoritma naive bayes. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa aplikasi dapat digunakan untuk melakukan prediksi herregistrasi calon mahasiswa baru.
Kata kunci: Herregistrasi, Data Mining, Naive Bayes
Full Text:
PDFReferences
Prasetyo, E., Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab, Andi Offset, Yogyakarta, 2012.
Prasetyo, E., Data Mining: Mengolah Data menjadi Informasi Menggunakan Matlab, Andi Offset, Yogyakarta, 2014.
Harwati, et al., Drop out Estimation Students based on the Study Period: Comparison between Naïve Bayes and Support Vector Machines Algorithm Methods, IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering, 2016.
Supriyanti, W et al., Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes Untuk Ketepatan Pemilihan Konsentrasi Mahasiswa, Jurnal INFORMA Politeknik Indonusa Surakarta, ISSN: 2442-7942, Vol.1 No 3, 2016.
Hadi, Erik. S., & Burhan, A. M, 2014, Implementasi Data Mining dengan Naïve Bayes Classifier untuk Mendukung Strategi Pemasaran di Bagian Humas STMIK AMIKOM Yogyakarta, Semnasteknomedia, 2014.
Kusrini, & Emha T. Luthfi., 2009, Algoritma Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta
Turban, E; Aronston; Liang p T, Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas, Jilid I. Andi Offset, Yogyakarta, 2005
Larose D.T, Discovering Knowledge in Data. New Jersey : John Willey & Sons, Inc, 2005
Refbacks
- There are currently no refbacks.