Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Mulawarman

Dahri, Diasrina; Agus, Fahrul; Khairina, Dyna Marisa

doi:10.31227/osf.io/urcyx

Cited by 10 publications

(12 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Naïve bayes merupakan salah satu metode yang menerapkan klasifikasi dalam teknik datamining [8][9]. Asusmi yang sangat kuat akan independensi dari masing-masing kejadian merupakan ciri utama dari klasifikasi naïve bayes [10]. Cara kerja naïve bayes didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa jika diberikan nilai output, maka nilai atribut secara kondisional saling bebas.…”

Section: Gambar 2 Pemodelan Metode Naïve Bayesunclassified

Komparasi Metode Naïve Bayes dan SAW untuk Pemilihan Penerimaan Insentif Karyawan

Widyassari¹,

Suryani²

2021

j.ilm.intech

View full text Add to dashboard Cite

Pemberian insentif merupakan penghargaan dalam bentuk uang kepada karyawan yang dapat bekerja melampaui standar yang telah ditentukan. Kriteria yang digunakan seperti absensi, responsibilitas, perencanaan, capaian tujuan, social, kreativitas dan lain sebagainya. Beberapa teknik pendekatan yang dapat digunakan adalah dengan pendekatan machine learning dan juga pembobotan. Metode machine learning yang digunakan yaitu Algoritma Naive Bayes Classifier, merupakan salah satu metode yang menerapkan klasifikasi dalam teknik datamining. Cara kerjanya didasarkan pada anggapan penyederhanaan bahwa jika diberikan nilai output, maka nilai atribut secara mengikuti situasinya saling bebas, artinya memiliki otoritas yang kuat dari masing-masing kejadian. Sedangkan metode pembobotan yang relative simple dan mudah yaitu Simple Additive Weighting (SAW) karena memiliki kelebihan yaitu adanya perhitungan normalisasi matriks sesuai dengan nilai kriteria (antara nilai benefit dan cost) dan adanya bobot di setiap kriteria yang digunakan untuk menghitung preferensi sehingga hasilnya lebih tepat. Dalam perhitungannya naïve bayes menggunakan software rapidminer dan SAW menggunakan exel. Pengujian menggunakan data penilaian karyawan PT Wifgasindo Cabang Bojonegoro tahun 2011. Dari hasil analisa didapatkan akurasi untuk naïve bayes 90% dan SAW 93%.

show abstract

Section: Gambar 2 Pemodelan Metode Naïve Bayesunclassified

Komparasi Metode Naïve Bayes dan SAW untuk Pemilihan Penerimaan Insentif Karyawan

Widyassari¹,

Suryani²

2021

j.ilm.intech

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Metode ini merupakan metode terbaik dari kelas klasifikasinya. Hasil yang diberikan oleh metode Naive Bayes juga akurat (Dahri, Agus, & Khairina, 2016).…”

Section: Pendahuluan 11 Latar Belakangunclassified

Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes

Kurnia

Budi

Susilo

2020

JTI

View full text Add to dashboard Cite

Pentingnya menimba ilmu untuk masa depan yang lebih baik, apalagi jika mahasiswa memiliki prestasi, namun harus berhenti di tengah jalan dikarenakan tidak memiliki biaya. Universitas Islam Lamongan memberikan beasiswa kepada mahasiswa yang berprestasi dan tidak mampu. Pemberian beasiswa berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan kemudian dilakukan perankingan menggunakan excel. Berdasarkan masalah tersebut, akan dibuat sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa menggunakan metode Naive Bayes dan mengukur tingkat akurasi dari sistem yang telah dibuat. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa menggunakan metode Naive Bayes. Sistem pendukung keputusan merupakan penyelesaian dari suatu masalah yang ada. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes yang merupakan metode terbaik dari kalangan klasifikasi. Data yang digunakan dalam perhitungan adalah data kriteria mahasiswa dari tahun sebelumnya yang diperoleh dari rumah beasiswa Universitas Islam Lamongan. Perhitungan Naive Bayes dilakukan dengan mencari probabilitas setiap kategori kemudian dicari nilai yang tertinggi. Nilai tertinggi merupakan hasil dari perhitungan. Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa menggunakan metode Naive Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 92,7%. Tingkat akurasi tersebut menunjukkan bahwa sistem pendukung keputusan penerimaan beasiswa menggunakan metode Naive Bayes sangat layak digunakan.

show abstract

“…Hal ini menyebabkan Unipa mengalami kevakuman prestasi dan spirit pengembangan prestasi sumberdaya mahasiswa di kampus. Lain halnya dengan banyak kampus besar di luar Unipa (Sampurno et al, 2018;Hendrayana et al, 2014;Jayadi & Yazid, 2016;Rohman & Mintarti, 2018;Baskoro, 2016;Dahri et al, 2016;Takriyuddin et al, 2016), kegiatankegiatan yang berbau sains dan teknologi serta budaya selalu ditunjang oleh berbagai sumberdaya yang tersedia.…”

Section: Pembahasanunclassified

Feedback Mahasiswa Penerima Bidikmisi Universitas Papua dalam Kegiatan Kompetisi Sains, Teknologi dan Seni Budaya di Manokwari Papua Barat

Iyai¹,

Siburian²,

Runtuboi³

et al. 2020

JPP

View full text Add to dashboard Cite

Kegiatan bidikmisi adalah sarana pembinaan karakter anak bangsa. Kesiapan generasi anak bangsa akan menentukan kesiapan negara dalam bersaing di era milenial. Kegiatan bidikmisi dilaksanakan di kampus Universitas Papua yang diikuti oleh mahasiswa penerima bidikmisi dari 12 Fakultas di Unipa. Sebanyak 193 mahasiswa terlibat dalam memberikan respon melalui survey online yang disiapkan panitia. (1) Kompetisi Sains yaitu Lomba penulisan artikel ilmiah popular; (2) Pameran Budaya yaitu Cultural Attraction; (3) Kontes karya cipta sains, teknologi dan seni. Analisis data dilakukan menggunakan program angket dalam program Google Forms. Data hasil kajian ditampilkan dalam bentuk grafik yang disajikan secara proporsional (persentase %). Hasil penelitian menunjukkan bahwa peserta lebih banyak memberikan respon pada kegiatan atraksi budaya (84 mahasiswa) dan stand-up comedy (84 mahasiswa). Sementara penulisan artikel ilmiah paling sedikit mendapatkan feedback dari mahasiswa yaitu hanya 18 orang mahasiswa. Ditemukan mahasiswa sangat puas 28.6% diikuti dengan 24% cukup puas dan hanya 1% tidak puas. Kegiatan Teknologi, karya Sastra, Sains dan Seni, diketahui 52.1% sangat puas diikuti 2.6% cukup puas dan hanya 2.1% tidak puas. Untuk kegiatan stand-up comedy, 57.8% sangat puas, 25% cukup puas dan hanya sebagian kecil mahasiswa tidak puas 2.1%. Disimpulkan mahasiswa Unipa sangat puas dalam mengikuti kegiatan pembinaan. Ada asas manfaat, pembinaan karakter, independensi, rasa percaya diri, mampu beraktualisasi ide, gagasan dan talenta.

show abstract

Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Mulawarman

Cited by 10 publications

References 0 publications

Komparasi Metode Naïve Bayes dan SAW untuk Pemilihan Penerimaan Insentif Karyawan

Komparasi Metode Naïve Bayes dan SAW untuk Pemilihan Penerimaan Insentif Karyawan

Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes

Feedback Mahasiswa Penerima Bidikmisi Universitas Papua dalam Kegiatan Kompetisi Sains, Teknologi dan Seni Budaya di Manokwari Papua Barat

Contact Info

Product

Resources

About