Penentuan Model Terbaik pada Metode Naive Bayes Classifier dalam Menentukan Status Gizi Balita dengan Mempertimbangkan Independensi Parameter

Cahyanti, Apriliya Fitri; Saptono, Ristu; Sihwi, Sari Widya

doi:10.20961/its.v4i1.1754

Cited by 8 publications

(7 citation statements)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Pemodelan data dilakukan untuk mengetahui alur bagaimana proses-proses dan metode berjalan sebelum diimplementasikan ke dalam sebuah aplikasi dengan data yang ada. Berikut tahap pemodelan data untuk penentuan predikat UKBI menggunakan Naïve Bayes Classifier [11]…”

Section: Modellingunclassified

Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Pengelompokkan Predikat Peserta Uji Kemahiran Berbahasa Indonesia

Dennis¹,

Rahmaddeni²,

Zoromi³

et al. 2022

mib

View full text Add to dashboard Cite

Indonesian Language Proficiency Test is a proficiency test to measure a person's language proficiency in communicating using Indonesian, both Indonesian speakers and foreign speakers. The UKBI rating has 7 rating categories consisting of special, very excellent, excellent, intermediate, poor, marginal, and limited. The number of participants who take UKBI at the Riau Province Language Center has more than 1000 but no one has managed the data into new knowledge. One of the efforts that can be done with the data is classification. The Naïve Bayes Classification Algorithm is a classification algorithm that is very effective (getting the right results) and efficient (the reasoning process is carried out by utilizing existing inputs in a relatively fast way). In order to obtain good accuracy results, the Naive Bayes Algorithm is combined with the Adaboost feature selection with a 70:30 and 80:20 test scheme. The results of the research carried out resulted in the highest accuracy value, namely 89% which combined the Naive Bayes algorithm with the Adaboost feature selection with 70:30 data splitting

show abstract

Section: Modellingunclassified

Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Pengelompokkan Predikat Peserta Uji Kemahiran Berbahasa Indonesia

Dennis¹,

Rahmaddeni²,

Zoromi³

et al. 2022

mib

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Laplacian Smoothing is a smoothing method commonly used in the Naïve Bayes Classifier. Laplacian Smoothing is commonly known as add one smoothing, because in its calculation, each variable in each parameter is added by 1 [8]. The following is the Laplace Smoothing equation (7).…”

Section: Laplace Smoothingmentioning

confidence: 99%

“…TP TP + FP (8) Recall is the success rate of the system in retrieving information. to find the recall value used equation 9.…”

Section: Precision=mentioning

confidence: 99%

Application Of Naïve Bayes to Predict the Potential of Rain in Ternate City

et al. 2021

View full text Add to dashboard Cite

The amount of rainfall that occurs cannot be determined with certainty, but it can be predicted or estimated. In predicting the potential for rain, data mining techniques can be used by classifying data using the naive Bayes method. Naïve Bayes algorithm is a classification method using probability and statistical methods. The purpose of this study is how to implement the naive Bayes method to predict the potential for rain in Ternate City, and be able to calculate the accuracy of the Naive Bayes method from system created. The highest calculation results with new data with a total of 400 training data and 30 test data, obtained 30 correct data with 100% precision, 100% recall and 100% accuracy and the lowest calculation results with new data with a total of 500 training data and 50 test data, obtained 38 correct data and 12 incorrect data with a percentage of precision 61.29%, recall 100% and accuracy 76%.

show abstract

“…Korelasi parameter mempengaruhi hasil akurasi Naïve Bayes Clasifier, oleh karena itu sebelum melakukan klasifikasi perlu dilakukan perhitungan uji korelasi antar parameter terlebih dahulu [12]. Pada proses ini peneliti menggunakan ukuran kemiripan (similarity) dan metode yang digunakan adalah Rank Spearman Correlation.…”

Section: Melakukan Uji Kedekatan Objek Pada Setiap Atribut Yang Ada Pada Data Training Dengan Atribut Tepat Waktuunclassified

Metode Naïve Bayes Classifier (Nbc) Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu

Kadafi

2020

JSI

View full text Add to dashboard Cite

Untuk membantu menjaga kualitas penyelenggaraan program studi dalam hal ini adalah layanan akademik, maka penyeimbangan ratio antara penerimaan mahasiswa yang masuk dengan sarana dan prasana merupakan salah satu upaya yang perlu di lakukan oleh perguruan tinggi caranya adalah dengan memprediksi jumlah tingkat kelulusan mahasiswa yang tepat waktu, dengan mengetahui hal tersebut maka pimpinan dapat menetapkan ratio penerimaan mahasiswa baru pada tahun berikutnya berdasarkan data prediksi yang di dapat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data akademik yaitu dengan melakukan klasifikasi data kelulusan mahasiswa sebelumnya dan menggunakan pola yang terbentuk untuk memprediksi besaran persentase tingkat kelulusan mahasiswa serta mencari parameter apa saja yang mempengaruhi tingkat kelulusan. Metode yang digunakan adalah teknik klasifikasi data mining dengan Naïve Bayes Classifier (NBC). Hasil penelitian ini adalah jumlah ratarata persentase keseluruhan kelulusan mahasiswa tepat waktu yaitu sebesar 73.44% kelulusan dan parameter yang mempengaruhi kelulusan mahasiswa tepat waktu adalah IPK, IPS4, IPS3, IPS2. Hasil penelitian dapat dijadikan landasan bagi pimpinan untuk menentukan ratio penerimaan mahasiswa baru pada tahun berikutnya, dan sebagai bahan evaluasi dalam membantu mahasiswa untuk lulus tepat waktu.

show abstract

Penentuan Model Terbaik pada Metode Naive Bayes Classifier dalam Menentukan Status Gizi Balita dengan Mempertimbangkan Independensi Parameter

Cited by 8 publications

References 0 publications

Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Pengelompokkan Predikat Peserta Uji Kemahiran Berbahasa Indonesia

Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Pengelompokkan Predikat Peserta Uji Kemahiran Berbahasa Indonesia

Application Of Naïve Bayes to Predict the Potential of Rain in Ternate City

Metode Naïve Bayes Classifier (Nbc) Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu

Contact Info

Product

Resources

About