Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Arcitech: Journal of Computer Science and Artificial Intelligence
Waru, Daka
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Daya Serap Lulusan Siswa Menggunakan Algoritma Native Bayes Waru, Daka; Astuti, Reny Wahyuning; Kahar, Novhirtamely
Arcitech: Journal of Computer Science and Artificial Intelligence Vol. 1 No. 1 (2021): June 2021
Publisher : Institut Agama Islam Negeri (IAIN) Curup

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (791.95 KB) | DOI: 10.29240/arcitech.v1i1.3294

Abstract

The importance of predicting the absorption of Vocational High School (SMK) graduates in the world of work, especially SMK Negeri 9 Muaro Jambi which is not yet known about the prediction of the world of work that accepts SMK graduates so that the purpose of this study is to analyze the prediction of the accuracy of the absorption of graduates of SMK Negeri 9 Muaro Jambi as material. a reference to see whether the graduates of SMK Negeri 9 Muaro Jambi have achieved the expected goals or not so that this analysis can be used as input for schools to improve the competence of SMK students. This implementation is assisted by using the Rapidminer and WEKA applications with 100 alumni work data input. The attributes used in this analysis process are Department, Waiting Time and Field of Work and Class of Work Field Accuracy. The process in this analysis is carried out with data that has been provided with the Naïve Bayes Classification Method to predict the absorption of graduates. The results of this study the highest accuracy value in the Rapidminer application is at 100% and WEKA is at 100%.
Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Daerah Terjangkit Demam Berdarah Dengue Di Provinsi Jambi Waru, Daka; Astuti, Reny Wahyuning
JTIK (Jurnal Teknik Informatika Kaputama) Vol. 5 No. 2 (2021): Volume 5, Nomor 2, Juli 2021
Publisher : STMIK KAPUTAMA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59697/jtik.v5i2.549

Abstract

DBD atau Demam Berdarah Dengue adalah penyakit yang disebabkan oleh salah satu dari empat virus dengue,yaitu virus dengue serotype-1,serotype-2,serotype-3, dan serotype-4. Demam berdarah juga merupakan penyakit yang mudah menular. Untuk dapat memprediksi daerah terjangkit demam berdarah dengue (DBD) diperlukan metode yang dapat digunakan untuk mempermudah dalam mengantisipasi penyebaran ataupun penanggulangan penyebaran penyakit tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi tingkat penyebaran demam berdarah dengue (DBD) di Provinsi Jambi. Implementasi ini dibantu dengan menggunakan aplikasi Rapidminer dengan input data daerah terjangkit DBD di Provinsi Jambi. Proses dalam analisis ini dilakukan dengan data yang telah diberikan dengan Metode Naïve Bayes untuk memprediksi daerah terjangkit DBD di Provinsi Jambi. Hasil dari penelitian ini Nilai accuracy tertinggi pada aplikasi Rapidminer ada pada angka 100%.
Co-Authors Novhirtamely Kahar Reny Wahyuning Astuti, Reny Wahyuning