PREDIKSI JUMLAH PENDAFTAR ULANG DI STMIK AKAKOM
YOGYAKARTA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÃVE BAYES
Total View This Week5
Total View This Week5
Institusion
STMIK Akakom
Author
Yanotama, Tyas - 155410121
Subject
Bahasa Pemrograman
Datestamp
2020-11-25 03:30:14
Abstract :
STMIK AKAKOM Yogyakarta setiap tahunnya melakukan penerimaan mahasiswa baru yang dilakukan oleh bagian marketing dan admisi, penerimaan mahasiswa baru sangat penting untuk STMIK AKAKOM Yogyakarta karena operasional kampus dibiayai oleh pemasukan yang berasal dari SPP mahasiswa STMIK AKAKOM Yogyakarta mengharapkan jumlah mahasiswa baru setiap tahunnya sesuai target, sehingga bagian marketing dan admisi STMIK AKAKOM Yogyakarta memilki jumlah target penerimaan mahasiswa baru setiap tahunnya, perlunya target penerimaan mahasiswa baru digunakan untuk memberikan gambaran jumlah mahasiswa baru ditahun selanjutnya, atrribut yang digunakan dalam penelitian anatara lain gelombang pendaftaran, jurusan, pendapatan orang tua, biaya kuliah dan nilai rata-rata UN Naïve Bayes adalah pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class Naïve Bayes didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi seperti decision tree dan neural network (Kusrini 2009) Naïve Bayes digunakan untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru dengan menggunakan data pendaftar ulang di tahun sebelumnya yang memiliki atribut yaitu asal kota, gelombang, program studi, penghasilan orang tua, nilai UN dan status registrasi, sehingga pihak marketing dan admisi STMIK AKAKOM Yogyakarta mendapat gambaran jumlah mahasiswa baru ditahun depan Hasil dari penelitian ini adalah sistem yang dapat memprediksi data dengan kelas yaitu registrasi dan tidak registrasi Dari 1704 data testing yang di proses menggunakan sistem didapatkan hasil prediksi registrasi sebanyak 1226 data dan tidak registrasi 478 data Untuk pengujian dari 731 data didapatkan hasil prediksi 679 data terprediksi benar dan 52 data salah prediksi Tingkat akurasi probabilitas yang didapatkan sebesar 92,88% Kata Kunci : Registrasi, Data Mining, Naïve Bayes
STMIK AKAKOM Yogyakarta setiap tahunnya melakukan penerimaan mahasiswa baru yang dilakukan oleh bagian marketing dan admisi, penerimaan mahasiswa baru sangat penting untuk STMIK AKAKOM Yogyakarta karena operasional kampus dibiayai oleh pemasukan yang berasal dari SPP mahasiswa STMIK AKAKOM Yogyakarta mengharapkan jumlah mahasiswa baru setiap tahunnya sesuai target, sehingga bagian marketing dan admisi STMIK AKAKOM Yogyakarta memilki jumlah target penerimaan mahasiswa baru setiap tahunnya, perlunya target penerimaan mahasiswa baru digunakan untuk memberikan gambaran jumlah mahasiswa baru ditahun selanjutnya, atrribut yang digunakan dalam penelitian anatara lain gelombang pendaftaran, jurusan, pendapatan orang tua, biaya kuliah dan nilai rata-rata UN Naïve Bayes adalah pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class Naïve Bayes didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi seperti decision tree dan neural network (Kusrini 2009) Naïve Bayes digunakan untuk memprediksi jumlah mahasiswa baru dengan menggunakan data pendaftar ulang di tahun sebelumnya yang memiliki atribut yaitu asal kota, gelombang, program studi, penghasilan orang tua, nilai UN dan status registrasi, sehingga pihak marketing dan admisi STMIK AKAKOM Yogyakarta mendapat gambaran jumlah mahasiswa baru ditahun depan Hasil dari penelitian ini adalah sistem yang dapat memprediksi data dengan kelas yaitu registrasi dan tidak registrasi Dari 1704 data testing yang di proses menggunakan sistem didapatkan hasil prediksi registrasi sebanyak 1226 data dan tidak registrasi 478 data Untuk pengujian dari 731 data didapatkan hasil prediksi 679 data terprediksi benar dan 52 data salah prediksi Tingkat akurasi probabilitas yang didapatkan sebesar 92,88% Kata Kunci : Registrasi, Data Mining, Naïve Bayes
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
