Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM)
Tri Gunantohadi
UIN Maulana Malik Ibrahim Malang
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
REVIEW PENERAPAN METODE KLASIFIKASI PADA SISTEM REKOMENDASI SOSIAL KEMASYARAKATAN Tri Gunantohadi; Cahyo Crysdian
Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) Vol 3 No 2 (2022): Jurnal Aplikasi Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) Oktober 2022
Publisher : Universitas Islam Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31102/jatim.v3i2.1578

Abstract

Perkembangan Teknologi Informasi saat ini sangat cepat seiring dengan perkembangan jaman. Salah satu yang dihasilkan dari teknologi informasi adalah sistem rekomendasi. Sistem rekomendasi sangatlah penting dalam pengambilan keputusan karena sudah menggunakan berbagai acuan atau parameter yang sesuai. Seperti pada perusahaan atau Lembaga sangat penting dalam menentukan keputusan yang didasari oleh rekomendasi. Misalnya penentuan beasiswa bagi siswa atau mahasiswa, penentuan bantuan sosial kepada masyarakat tidak mampu harus tepat sasaran, begitu juga perusahaan dalam menentukan promosi jabatan bagi karyawan. Hal tersebut secara langsung akan melibatkan manajemen SDM untuk menseleksi karyawan yang sesuai kompetensinya sehingga mendapatkan posisi jabatan yang sesuai dengan bidangnya. Teknologi Informasi dapat membantu dalam proses memberikan rekomendasi yaitu dengan menggunakan Machine Learning (ML). Machine Learning sangat membantu dalam menghasilkan sistem rekomendasi. Penelitian ini menggunakan studi literatur dengan menggunakan jurnal-jurnal tentang rekomendasi dan metode klassifikasi. Untuk mendapatkan algoritma yang sesuai dilakukan perbandingan hasil pengujian dari jurnal-jurnal yang digunakan. Metode klasifikasi digunakan didalam penelitian ini dengan tujuan untuk menentukan keputusan dengan melalui sistem rekomendasi. Hasil penelitian ini dihasilkan sistem rekomendasi yang dibuat menggunakan algoritma Naive Bayes dengan nilai akurasi sebesar 95,11% [10] dan C4.5 dengan nilai akurasi sebesar 99.03% [14] karena nilai akurasi pada metode tersebut memiliki nilai yang tertinggi
Co-Authors Cahyo Crysdian