Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
3.512
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL INSTEK (Informatika Sains dan Teknologi) METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi Jurnal Mandala Pengabdian Masyarakat NUSANTARA: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat IC Tech: Majalah Ilmiah SmartComp Bestikom: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat IC Tech: Majalah Ilmiah
WIBOWO, ARI PUTRA
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Public Health Social Sciences Other

Published : 31 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 31 Documents
Search

 1   2   3   4 
Naïve Bayes, Neural Network dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Topik Tugas Akhir Wibowo, Ari Putra; Widiyono, Widiyono; Saifudin, Anas; Darmawan, Arief Soma; Budihartono, Eko
Smart Comp :Jurnalnya Orang Pintar Komputer Vol 11, No 4 (2022): Smart Comp: Jurnalnya Orang Pintar Komputer
Publisher : Politeknik Harapan Bersama

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30591/smartcomp.v11i4.4251

Abstract

Pemilihan topik atau judul skripsi menentukan mahasiswa dalam menyelesaikan pengerjaan skripsi tepat waktu, hal ini juga berpengaruh dalam kebutuhan akreditasi program studi. Namun penentuan topik atau judul skripsi menjadi hal yang cukup sulit untuk mahasiswa, beberapa penelitian mengenai klasifikasi topik skripsi telah banyak dilakukan untuk mengelolompokkan topik atau judul skripsi sesuai dengan konsentrasi keahliannya sehingga memberikan informasi yang dapat membantu mahasiswa. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan model klasifikasi untuk mengetahui model klasifikasi terbaik dalam klasifikasi topik  atau judul skripsi. Ada tiga model klasifikasi yang dibangun dalam penelitian ini dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, Neural Network dan K-Nearest Neighbor. Evaluasi hasil dilakukan dengan metode cofusion matrix untuk mengetahui nilai akurasi, presisi, recall dan f-score. Dari hasil eksperimen menunjukkan bahwa model klasifikasi dengan algoritma Neural Network memiliki nilai akurasi paling tinggi dengan nilai 94,1% sedangkan nilai akurasi paling rendah adalah model klasifikasi Naïve Bayes dengan nilai 79% .
Co-Authors AGUS SETIAWAN Amalia M.Si SE. Ilmiani Anggraeni, Auliya Zakiatul Audrey Elvina Khoirunnisa Azzahra, Marisa DARMAWAN, ARIEF SOMA Darmawan, Wachid Eko Budihartono, Eko Faizal Kurniawan Hapsoro, Hermanus Wim Ilyas, Agus Isabela, Isabela Jumiati, Eny Munafisah, Siti Nurul Amalia Prihandoyo, M. Teguh Raden Mohamad Herdian Bhakti Risqiati, Risqiati Saifudin, Anas Sara Silvia Selviana, Natania Siregar, Dicke J.S.H soma, arief Sugianti, Devi Sulistiyaningsih, Riski Supajar Bayu Aji Syaifudin, Anas Wafa Khansa Fadhilah Wahyu Setianto, Wahyu Wenti Ayu Sunarjo Widiyono, Widiyono Wim Hapsoro, Hermanus Yunianto, Era