Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Informatika Upgris

Naïve Bayes dan Filtering Feature Selection Information Gain untuk Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Rozzaqi, Ade Ricky
JIU Vol 1, No 1 Juni (2015): informatika
Publisher : JIU

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tingkat kelulusan mahasiswa merupakan hal sangat penting untuk prestise suatu perguruan tinggi, tingkat kelulusan mahasiswa juga berpengaruh terhadap nilai akreditasi suatu perguruan tinggi itu sendiri, oleh karna itu penelitian tentang prediksi kelulusan menjadi hal yang sangat menarik untuk diteliti, dalam penelitian ini peneliti mencoba mengkomparasikan 2 algoritma yaitu algoritma klasifikasi Naïve Bayes dan algoritma Fitur Selection Information Gain untuk memperoleh hasil akurasi nilai tertinggi dan hasil AUC yang tinggi. Dalam penelitian ini dilakukan tahap pengolahan dengan menggunakan dua metode yaitu: metode yang hanya menggunakan algoritma Naïve Bayes,dan metode yang mengkomparasikan dua algoritma yaitu algoritma Naïve Bayes dan algoritma Fitur Selection Information Gain. Hasil penelitian menunjukan bahwa nilai akurasi tertinggi diperoleh dengan metode yang menggabungkan antara algoritma Naïve Bayes dan algoritma Fitur Selection Information Gain dengan memperoleh nilai hingga 89,79 % untuk penggunaan 3 atribut, dan peningkatan AUC meningkat dengan 3 atribut. Kata Kunci: Prediksi kelulusan, naïve bayes, Fitur Selection Information Gain.
Nai?î?åve Bayes dan Filtering Feature Selection Information Gain untuk Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Ade Ricky Rozzaqi
Jurnal Informatika Upgris Vol 1, No 1 Juni: (2015)
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/jiu.v1i1 Juni.807

Abstract

Tingkat kelulusan mahasiswa merupakan hal sangat penting untuk prestise suatu perguruan tinggi, tingkat kelulusan mahasiswa juga berpengaruh terhadap nilai akreditasi suatu perguruan tinggi itu sendiri, oleh karna itu penelitian tentang prediksi kelulusan menjadi hal yang sangat menarik untuk diteliti, dalam penelitian ini peneliti mencoba mengkomparasikan 2 algoritma yaitu algoritma klasifikasi Nai?î?åve Bayes dan algoritma Fitur Selection Information Gain untuk memperoleh hasil akurasi nilai tertinggi dan hasil AUC yang tinggi. Dalam penelitian ini dilakukan tahap pengolahan dengan menggunakan dua metode yaitu: metode yang hanya menggunakan algoritma Nai?î?åve Bayes,dan metode yang mengkomparasikan dua algoritma yaitu algoritma Nai?î?åve Bayes dan algoritma Fitur Selection Information Gain. Hasil penelitian menunjukan bahwa nilai akurasi tertinggi diperoleh dengan metode yang menggabungkan antara algoritma Nai?î?åve Bayes dan algoritma Fitur Selection Information Gain dengan memperoleh nilai hingga 89,79 % untuk penggunaan 3 atribut, dan peningkatan AUC meningkat dengan 3 atribut. Kata Kunci: Prediksi kelulusan, nai?î?åve bayes, Fitur Selection Information Gain.