PRASETYO, BAYU AJI (2020) PENERAPAN STRATIFIED SAMPLING PADA KASUS PENENTUAN JURUSAN SEKOLAH MENENGAH ATAS GUNA MENINGKATKAN KINERJA ALGORITMA NAIVE BAYES. Other thesis, Universitas Pesantren Tinggi Darul 'Ulum.
Full text not available from this repository.Abstract
Penelitian ini bertujuan untuk menyajikan mode klasifikasi dengan algoritma Naive Bayes dalam mengimplementasikan penentuan jurusan di SMAN 3 Jombang untuk siswa baru. Pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara kepada Wakil Kepala (WAKA) Kurikulum SMAN 3 Jombang. Data input dalam penelitian ini antara lain : nilai Ujian Nasional (UN) Matematika dan IPA di tingkat SMP sederajat, nilai Tes Potensi Akademik (TPA) matematika, fisika, biologi, pilihan siswa. Proses penentuan jurusan di SMAN 3 Jombang saat ini masih dilakukan secara manual dengan melakukan perhitungan di Excel. Proses penentuan jurusan ini bertujuan untuk membantu kepada pihak panitia penjurusan siswa mempermudah dalam proses pememilihan jurusan siswa di SMAN 3 Jombang. Beberapa algoritma klasifikasi telah digunakan dalam penelitian sebelumnya untuk menentukan pemilihan jurusan di antaranya adalah algoritma Decision Tree, dan C4.5. Penelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes untuk kasus pemilihan jurusan di tingkat SMA. Dengan kasus Balanced Class dimana dalam kasus ini ada 2 missing value. Pengujian data yang pertama adalah memuat datalatih dan datauji dengan perbandingan 90% sampai 10%. Kemudian melalui tahap Stratified sampling dengan aplikasi Rapidminner Studio guna mendistribusikan datalatih dan datauji. Dari percobaan itu menghasilkan nilai akurasi sebesar 97,06% dengan 311 datalatih dan 34 data uji. Kata Kunci: Algoritma Naive Bayes, Balanced class, Klasifikasi, Rapidminner.
| Item Type: | Thesis (Other) |
|---|---|
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA76 Computer software |
| Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi Fakultas Sains dan Teknologi > Sistem Informasi |
| Depositing User: | Iqbal Iqbal |
| Date Deposited: | 22 Jun 2021 02:13 |
| Last Modified: | 10 Mar 2024 02:23 |
| URI: | http://eprints.unipdu.ac.id/id/eprint/2231 |
Actions (login required)
Downloads
Downloads per month over past year
 |
View Item |
