PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFICATION UNTUK MEMPREDIKSI PENDAFTARAN SISWA BARU DI SHAFIYA SMART SCHOOL

Detail Cantuman

Prodi Teknik Informatika

PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFICATION UNTUK MEMPREDIKSI PENDAFTARAN SISWA BARU DI SHAFIYA SMART SCHOOL

XML

Tugas akhir ini bertujuan untuk menerapkan metode klasifikasi NaïveBayes dalam memprediksi pendaftaran siswa baru di Shafiya Smart School.Penerimaan siswa baru merupakan proses penting dalam sistem pendidikan, danprediksi yang akurat dapat membantu sekolah untuk mengelola sumber dayadengan lebih efektif. Metode Naïve Bayes telah terbukti berhasil dalam banyakaplikasi klasifikasi, termasuk prediksi penerimaan siswa. Pada tahap awal, datahistoris pendaftaran siswa dan atribut terkait seperti jumlah penduduk,angkakelahiran, jumlah siswa masuk tahun sebelumnya dan faktor lainnya yangdikumpulkan. Data ini akan digunakan sebagai dataset pelatihan untuk melatihmodel klasifikasi Naïve Bayes. Model tersebut akan mempelajari hubungan antaraatribut-atribut tersebut dan label penerimaan siswa (prediksi jumlah). Hasil daritugas akhir ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga bagi ShafiyaSmart School dalam mengoptimalkan proses penerimaan siswa baru mereka.Metode Naïve Bayes yang diterapkan dalam penelitian ini dapat memberikanpanduan yang bermanfaat dalam pengambilan keputusan penerimaan siswa, sertamembantu meningkatkan efisiensi dan efektivitas pengelolaan sumber dayasekolah.
Kata kunci : Algoritma Naive Bayes, Prediksi, Pendaftaran Siswa Masuk


Detail Information

Item Type
Laporan Tugas Akhir
Penulis
Ali Tegar Alfian - Personal Name
Student ID
2018150081
Dosen Pembimbing
Dian Asmarajati., M.Kom. - - Dosen Pembimbing 1
Saifu Rohman, M.Kom. - - Dosen Pembimbing 2
Penguji
Kode Prodi PDDIKTI
55201
Edisi
Published
Departement
Teknik Informatika
Kontributor
Bahasa
Indonesia
Penerbit : Wonosobo.,
Edisi
Published
Subyek
No Panggil
Copyright
Individu Penulis
Doi

Lampiran Berkas

LOADING LIST...



Informasi


DETAIL CANTUMAN


Kembali ke sebelumnya  XML Detail