KOMPARASI UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BANTUAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE C.45 BERBASIS WEBSITE (Studi Kasus: SMP Islam Dewan Da’wah)

Lazuardi Imani, Ayyuba (2023) KOMPARASI UNTUK MENENTUKAN PENERIMAAN BANTUAN BEASISWA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE C.45 BERBASIS WEBSITE (Studi Kasus: SMP Islam Dewan Da’wah). Other thesis, UNSADA.

	Text COVER.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (677kB)
	Text BAB 2.pdf Download (989kB)
	Text BAB 3.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text BAB 4.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB)
	Text BAB 5.pdf Download (543kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (673kB)
	Text HASIL TURNITIN.pdf Restricted to Registered users only Download (677kB)

Abstract

SMP Islam Dewan Da’wah merupakan salah satu sekolah swasta yang terletak di daerah Tambun Selatan, Sekolah ini mempunyai banyak siswa/siswi berprestasi. Oleh karena itu, penentuan beasiswa harus mempertimbangkan multifaktor yang sebagaimana pihak penerima beasiswa sudah sesuai dengan kriterianya. Metode data mining untuk klasifikasi dapat digunakan untuk membantu meningkatkan kecepatan dan ketepatan dalam penentuan penerimaan beasiswa. Algoritma Naïve Bayes dan Decision Tree C.45 mempunyai tingkat akurasi yang berbeda dalam menentukan proses penentuan beasiswa. Penelitian menggunakan data set yang memiliki tujuh kriteria penentu, yaitu prestasi, penghasilan orang tua, status, nilai bahasa Indonesia, nilai agama, nilai matematika dan bahasa Inggris. Berdasarkan hasil pengujian dengan mekomparisasikan dua algoritma tersebut metode Decision Tree C.45 memberikan hasil yang lebih baik dibanding Naïve Bayes.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Komparisasi, C45, Naïve Bayes, Klasifikasi.
Subjects:	000 Generalities/Karya Umum > 005.3 Programs/ Program
Divisions:	Fakultas Teknik > Teknik Informatika
Depositing User:	Suwatno Suwatno Perpustakaan
Date Deposited:	01 Mar 2024 02:22
Last Modified:	01 Mar 2024 02:22
URI:	http://repository.unsada.ac.id/id/eprint/7668

Actions (login required)

View Item