JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Vol. 7 No. 1 (2023): JATI Vol. 7 No. 1

MODEL ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DAN NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA

Situmorang, Ryan (Unknown)
Isti Rahayu, Woro (Unknown)
Siti Fathonah, Rd Nuraini (Unknown)

Article Info

Publish Date
23 Feb 2023

Abstract

Jurnal ini membahas penggunaan dua model algoritma machine learning, yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN) dan Naïve Bayes, untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. K-NN adalah algoritma yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi, sementara Naïve Bayes adalah algoritma yang digunakan untuk klasifikasi. Kedua algoritma ini dapat digunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan memanfaatkan data historis, seperti nilai ujian, absensi, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi kelulusan. Dalam artikel ini, akan dijelaskan secara rinci bagaimana model-model ini bekerja dan bagaimana cara mengimplementasikannya untuk memprediksi kelulusan mahasiswa.

Copyrights © 2023




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
Website

Abbrev

jati

Publisher

Institut Teknologi Nasional Malang

Subject

Computer Science & IT

Description

Adalah jurnal mahasiswa yang diterbitkan oleh Teknik Informatika Institut Teknologi Nasional Malang, sebagai media publikasi hasil Skripsi Mahasiswa Teknik Informatika ke khalayak luas, diterbitkan secara berkala 6 kali setahun pada bulan Februari, April, Juni, Agustus, Oktober, ...