Perbandingan Algoritma Naive Bayes Classifier Dan C4.5 Dalam Memprediksi Masa Studi Mahasiswa UIN Sunan Gunung Djati

Fallah, Indra (2018) Perbandingan Algoritma Naive Bayes Classifier Dan C4.5 Dalam Memprediksi Masa Studi Mahasiswa UIN Sunan Gunung Djati. Diploma thesis, UIN Sunan Gunung Djati Bandung.

[img]
Preview
Text (COVER)
1_cover.pdf

Download (110kB) | Preview
[img]
Preview
Text (ABSTRAK)
2_abstrak.pdf

Download (68kB) | Preview
[img]
Preview
Text (DAFTAR ISI)
3_daftarisi.pdf

Download (110kB) | Preview
[img]
Preview
Text (BAB I)
4_bab1.pdf

Download (130kB) | Preview
[img] Text (BAB II)
5_bab2.pdf
Restricted to Registered users only

Download (232kB) | Request a copy
[img] Text (BAB III)
6_bab3.pdf
Restricted to Registered users only

Download (607kB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
7_bab4.pdf
Restricted to Registered users only

Download (574kB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
8_bab5.pdf
Restricted to Registered users only

Download (52kB) | Request a copy
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
9_daftarpustaka.pdf
Restricted to Registered users only

Download (252kB) | Request a copy

Abstract

Jurusan Teknik Informatika UIN Sunan Gunung Djati Bandung memiliki rata-rata presentasi kelulusan mahasiswa tepat waktu yaitu 13.5%. Sedangkan tiap memasuki tahun ajaran baru kuota mahasiswa yang diterima semakin bertambah. Dari keterangan tersebut diketahui bahwa tidak semua mahasiswa dapat lulus tepat waktu sesuai dengan masa studi yang ditempuh sehingga mengakibatkan jumlah mahasiswa semakin banyak yang berdampak pula pada peningkatan jumlah data. Algoritma Naive Bayes Classifier dan C4.5 memiliki nilai akurasi yang cukup tinggi serta mudah untuk diimplementasikan. Penulis akan mencoba membandingan algoritma Naive Bayes Classifier dengan C4.5 berdasarkan data mahasiswa Teknik Informatika UIN Sunan Gunung Djati. Atribut yang akan digunakan dalam memprediksi kelulusan adalah NIM, nama, jenis kelamin, IPK, jalur masuk, tahfidz, asal sekolah, dan kegiatan ekstra selama masa perkuliahan. Kesimpulan yang dapat diperoleh dari hasil analisis aplikasi prediksi masa studi mahasiswa menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier dan C4.5 adalah Algoritma Naive Bayes Classifier dan C4.5 yang diterapkan untuk memprediksi masa studi mahasiswa berjalan dengan baik dan cukup akurat akurat dan Algoritma Naive Bayes Classifier memiliki tingkat akurasi lebih baik dibandingkan dengan algoritma C4.5 yaitu 88% dan 87%. Sedangkan dari segi kecepatan algoritna C4.5 lebih baik dibandingkan dengan algoritma Naive Bayes Classifier yaitu 0.003 nano second dan 12.7 nano second.

Item Type: Thesis (Diploma)
Uncontrolled Keywords: Naive Bayes Classifier; C4.5; Prediksi Masa Studi Mahasiswa
Subjects: Data Processing, Computer Science > Computer Science Education
Divisions: Fakultas Sains dan Teknologi > Program Studi Teknik Informatika
Depositing User: Indra Fallah
Date Deposited: 20 Aug 2018 03:31
Last Modified: 20 Aug 2018 03:31
URI: http://digilib.uinsgd.ac.id/id/eprint/12134

Actions (login required)

View Item View Item