ALGORITMA NAIVE BAYES DENGAN FITUR SELEKSI UNTUK MENGETAHUI HUBUNGAN VARIABEL NILAI DAN LATAR BELAKANG PENDIDIKAN
| Main Authors: | Astuti, Yani Parti, Sudibyo, Usman, Kurniawan, Achmad Wahid, Rahayu, Yuniarsi |
|---|---|
| Other Authors: | Universitas Dian Nuswantoro Semarang |
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | ind |
| Terbitan: |
Universitas Muria Kudus
, 2018
|
| Online Access: |
https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2016 https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2016/1305 |
| ctrlnum |
article-2016 |
|---|---|
| fullrecord |
<?xml version="1.0"?>
<dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><title lang="id-ID">ALGORITMA NAIVE BAYES DENGAN FITUR SELEKSI UNTUK MENGETAHUI HUBUNGAN VARIABEL NILAI DAN LATAR BELAKANG PENDIDIKAN</title><creator>Astuti, Yani Parti</creator><creator>Sudibyo, Usman</creator><creator>Kurniawan, Achmad Wahid</creator><creator>Rahayu, Yuniarsi</creator><description lang="id-ID">Setiap Perguruan Tinggi mempunyai mahasiswa baru yang berasal dari berbagai sekolah menengah atas dan juga sekolah menengah kejuruan. Seperti halnya pada program studi teknik informatika fakultas ilmu komputer di Universitas Dian Nuswantoro. Program studi ini mempunyai mahasiswa terbanyak di Udinus, sehingga perlu selalu diadakan evaluasi. Dalam hal ini evaluasi yang dipilih adalah tentang asal jurusan sekolah mahasiswa dengan variabel nilai mata kuliah. Dengan mengambil mahasiswa dari angkatan tahun 2010 sampai 2012 sebanyak 10030 mahasiswa, hanya 489 mahasiswa yang mengisi asal jurusan sekolah. Dari sejumlah mahasiswa tersebut dilakukan preposisi dengan mengambil nilai mata kuliah wajib sebanyak 25 mata kuliah dan asal jurusan sekolah. Teknik data mining berupa algoritma naive bayes dioptimasi dengan fitur selesi forward selection telah meningkatkan akurasi dalam penemuan pola klasifikasi. Peningkatan akurasi dari naive bayes 64,77% menjadi 78,08% setelah dioptimasi dengan forward selection. Dengan demikian hasil klasifikasi tersebut bisa digunakan sebagai informasi dalam metode pembelajaran yang bisa diterapkan.Kata kunci: data mining, forward selection, naïve bayes.</description><publisher lang="id-ID">Universitas Muria Kudus</publisher><contributor lang="id-ID">Universitas Dian Nuswantoro Semarang</contributor><date>2018-04-01</date><type>Journal:Article</type><type>Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion</type><type>Other:</type><type>File:application/pdf</type><identifier>https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2016</identifier><identifier>10.24176/simet.v9i1.2016</identifier><source lang="id-ID">Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer; Vol 9, No 1 (2018): JURNAL SIMETRIS VOLUME 9 NO 1 TAHUN 2018; 597-602</source><source>2549-3108</source><source>2252-4983</source><source>10.24176/simet.v9i1</source><language>ind</language><relation>https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2016/1305</relation><rights lang="id-ID">##submission.copyrightStatement##</rights><recordID>article-2016</recordID></dc>
|
| language |
ind |
| format |
Journal:Article Journal Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion Other Other: File:application/pdf File Journal:eJournal |
| author |
Astuti, Yani Parti Sudibyo, Usman Kurniawan, Achmad Wahid Rahayu, Yuniarsi |
| author2 |
Universitas Dian Nuswantoro Semarang |
| title |
ALGORITMA NAIVE BAYES DENGAN FITUR SELEKSI UNTUK MENGETAHUI HUBUNGAN VARIABEL NILAI DAN LATAR BELAKANG PENDIDIKAN |
| publisher |
Universitas Muria Kudus |
| publishDate |
2018 |
| url |
https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2016 https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2016/1305 |
| contents |
Setiap Perguruan Tinggi mempunyai mahasiswa baru yang berasal dari berbagai sekolah menengah atas dan juga sekolah menengah kejuruan. Seperti halnya pada program studi teknik informatika fakultas ilmu komputer di Universitas Dian Nuswantoro. Program studi ini mempunyai mahasiswa terbanyak di Udinus, sehingga perlu selalu diadakan evaluasi. Dalam hal ini evaluasi yang dipilih adalah tentang asal jurusan sekolah mahasiswa dengan variabel nilai mata kuliah. Dengan mengambil mahasiswa dari angkatan tahun 2010 sampai 2012 sebanyak 10030 mahasiswa, hanya 489 mahasiswa yang mengisi asal jurusan sekolah. Dari sejumlah mahasiswa tersebut dilakukan preposisi dengan mengambil nilai mata kuliah wajib sebanyak 25 mata kuliah dan asal jurusan sekolah. Teknik data mining berupa algoritma naive bayes dioptimasi dengan fitur selesi forward selection telah meningkatkan akurasi dalam penemuan pola klasifikasi. Peningkatan akurasi dari naive bayes 64,77% menjadi 78,08% setelah dioptimasi dengan forward selection. Dengan demikian hasil klasifikasi tersebut bisa digunakan sebagai informasi dalam metode pembelajaran yang bisa diterapkan.Kata kunci: data mining, forward selection, naïve bayes. |
| id |
IOS552.article-2016 |
| institution |
Universitas Muria Kudus |
| institution_id |
139 |
| institution_type |
library:university library |
| library |
UPT Perpustakaan Universitas Muria Kudus |
| library_id |
630 |
| collection |
Jurnal Simetris |
| repository_id |
552 |
| subject_area |
Program Komputer dan Teknologi Informasi |
| city |
KUDUS |
| province |
JAWA TENGAH |
| repoId |
IOS552 |
| first_indexed |
2018-05-09T18:50:38Z |
| last_indexed |
2019-05-03T16:15:49Z |
| recordtype |
dc |
| _version_ |
1722472607890014208 |
| score |
17.203505 |