Mutiah, Siti - 145410103 (2019) PREDIKSI KELAYAKAN CALON PENERIMA BANTUAN BIDIKMISI PENGGANTI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFICATION (STUDI KASUS: UNIVERSITAS GADJAH MADA). Skripsi thesis, STMIK AKAKOM Yogyakarta.
|
Text
1_145410103_HALAMAN_DEPAN.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
2_145410103_BAB_I.pdf - Published Version Download (137kB) | Preview |
|
|
Text
3_145410103_BAB_II.pdf - Published Version Download (353kB) | Preview |
|
![[img]](http://eprints.akakom.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
4_145410103_BAB_III.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (869kB) | Request a copy |
|
|
Text
5_145410103_BAB_IV.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
|
Text
6_145410103_BAB_V.pdf - Published Version Download (127kB) | Preview |
|
|
Text
7_145410103_DAFTAR_PUSTAKA.pdf - Published Version Download (11kB) | Preview |
|
|
Text
8_145410103_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
|
|
Text
9_145410103_LISTING_PROGRAM.pdf - Published Version Restricted to Repository staff only Download (614kB) | Request a copy |
Abstract
Setiap semester terdapat kurang lebih 50 mahasiswa di Universitas Gadjah Mada dari berbagai angkatan yang mengundurkan diri dari penerima Bantuan Bidikmisi dengan berbagai alasan. Proses seleksi calon penerima bantuan bidikmisi pengganti saat ini masih dilakukan secara manual menyebabkan proses seleksi berjalan lamban dan berpotensi tidak konsisten. Penelitian ini bertujuan untuk membantu bagian proses seleksi dengan membangun aplikasi perangkat lunak untuk memprediksi kelayakan calon penerima bantuan bidikmisi pengganti Universitas Gadjah Mada. Dalam penelitian ini dilakukan pemodelan data mining dengan menggunakan algoritma Naive Bayes untuk mendapatkan langkah – langkah sistematis dalam memprediksi kelayakan calon penerima bantuan bidikmisi pengganti. Data yang digunakan merupakan data primer yaitu dataset pelamar bantuan bidikmi di Universitas Gadjah Mada. Penetuan kelayakan calon penerima bantuan bidikmisi pengganti menggunakan beberapa kriteria antara lain: penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, ipk, dan status penerimaan beasiswa. Dari hasil pengujian model yang digunakan diperoleh nilai rata – rata akurasi yang cukup tinggi yaitu 93,4% dengan laju error 6,6%. Dengan demikian penerapan algoritma Naive Bayes dapat dijadikan alternatif pengambilan keputusan dalam prediksi kelayakan calon penerima bantuan bidikmisi pengganti. Kata kunci: data mining, bidikmisi, algoritma Naive Bayes
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Additional Information: | Pembimbing : Ariesta Damayanti, S.Kom., M.Cs. |
| Uncontrolled Keywords: | data mining, bidikmisi, algoritma Naive Bayes |
| Subjects: | A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Bahasa Pemrograman A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Kecerdasan Buatan (Artificial Intelegence) A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi > Program Aplikasi Berbasis WEB A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Program Aplikasi |
| Divisions: | Jenjang Strata Satu > Teknik Informatika (Informatic Engineering) |
| Depositing User: | Users 6553 not found. |
| Date Deposited: | 07 Agu 2019 04:43 |
| Last Modified: | 07 Agu 2019 04:43 |
| URI: | http://eprints.akakom.ac.id/id/eprint/8367 |
Actions (login required)
 |
View Item |
