Kodri, Muhammad (2020) Penerapan Data Mining untuk Klasifikasi Peminatan Sekolah Menengah Atas Pada SMA Negeri 10 Muaro Jambi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier. Skripsi thesis, Universitas Dinamika Bangsa.
![]() |
Text
BAB I.pdf Download (307kB) |
![]() |
Text
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (580kB) |
![]() |
Text
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (218kB) |
![]() |
Text
BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (668kB) |
![]() |
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (10kB) |
![]() |
Text
BAB VI.pdf Download (191kB) |
![]() |
Text
BAB IV.pdf Download (1MB) |
Abstract
Di SMAN 10 Muaro Jambi data-data siswa khususnya kelas X (sepuluh) semakin bertambah setiap tahunnya dan tidak ada tindak lanjut manfaat dari data-data yang tersedia. Oleh karena itu, penulis melakukan analisis data mining pada data-data siswa tersebut agar menjadi informasi yang sangat berharga bagi organisasi. Penulis menggunakan data siswa kelas X (sepuluh) tahun 2019 sebanyak 228 data yang kemudian di sajikan kedalam bentuk arff. Dalam melakukan analisis penulis menggunakan alat bantu tools WEKA. Metode yang digunakan adalah metode klasifikasi Naïve Bayes dengan 5 atribut. Untuk menyeleksi atribut penulis menggunakan algoritma classifier attribute evaluation hasil klasifikasi Naïve Bayes dengan persentasi akurasi terbesar diperoleh dengan menggunakan 5 Fold Cross Validation dengan persentasi akurasi Correctly Classified Instances sebesar 100%, menggunakan Use Training Set dengan persentasi akurasi Correctly Classified Instances sebesar 99.1228%, menggunakan 10 Fold Cross Validation dengan persentasi akurasi Correctly Classified Instances sebesar 99.5614%. menggunakan 60% Percentage Split dengan persentasi akurasi Correctly Classified Instances sebesar 98.913%, menggunakan 80% Percentage Split dengan persentasi akurasi Correctly Classified Instances sebesar 50%. Sedangkan hasil seleksi atribut menggunakan algoritma classifier attribute evaluation dinyatakan bahwa atribut yang paling berpengaruh terhadap klasifikasi penjurusan siswa adalah nilai IPS
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | Artificial Intelligence |
Divisions: | Skripsi > Teknik Informatika > 2020 |
Depositing User: | Digital Library |
Date Deposited: | 13 Aug 2020 03:06 |
Last Modified: | 13 Aug 2020 03:06 |
URI: | http://repository.unama.ac.id/id/eprint/1382 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |