Perancangan Aplikasi Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan Metode C4.5 dan Naïve Bayes

Yuliansen, Charles (2019) Perancangan Aplikasi Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan Metode C4.5 dan Naïve Bayes. Skripsi thesis, Universitas Tarumanagara.

	Text 535150026_Charles Yuliansen_01 Cover.pdf Download (131kB)
	Text 535150026_Charles Yuliansen_02 Lembar Pernyataan.pdf Download (311kB)
	Text 535150026_Charles Yuliansen_03 Abstrak.pdf Download (360kB)
	Text 535150026_Charles Yuliansen_04 Kata Pengantar.pdf Download (429kB)
	Text 535150026_Charles Yuliansen_05 Daftar Isi, Tabel, Gambar, Lampiran.pdf Download (450kB)
	Text 535150026_Charles Yuliansen_06 Bab 1.pdf Restricted to Registered users only Download (528kB)
	Text 535150026_Charles Yuliansen_07 Bab 2.pdf Restricted to Registered users only Download (864kB)
	Text 535150026_Charles Yuliansen_08 Bab 3.pdf Restricted to Registered users only Download (702kB)
	Text 535150026_Charles Yuliansen_09 Bab 4.pdf Restricted to Registered users only Download (529kB)
	Text 535150026_Charles Yuliansen_10 Bab 5.pdf Restricted to Registered users only Download (403kB)
	Text 535150026_Charles Yuliansen_11 Daftar Pustaka.pdf Download (339kB)
	Text 535150026_Charles Yuliansen_12 Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (15MB)

Abstract

Dalam studi perguruan tinggi tiap masa studi menggunakan sistem semester dimana tiap semester masa studi akan memperoleh Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dimana IPK menunjukkan nilai yang diperoleh selama masa studi pada semester tersebut. Dengan perhitungan yang tepat IPK dapat digunakan sebagai penentu lama dari masa studi seorang mahasiswa. Aplikasi prediksi ini dibuat menggunakan metode klasifikasi. Data yang digunakan diperoleh secara legal dari fakultas dan digunakan untuk melakukan proses pelatihan dan pengujian aplikasi yang telah dibuat. Untuk metode pengembangan menggunakan metode testruktur dengan beberapa alat bantu dan teknik pengerjaan seperti flowchart, diagram konteks, dan hubungan antar tabel. Bahasa pemograman yang digunakan dalam pembuatan aplikasi yaitu PHP, Python, basis data yang digunakan adalah MySQL. Metode pelatihan dan pengujian yang digunakan dalam pembuatan aplikasi adalah Naïve Bayes dan C4.5. Hasil pengujian sistem menunjukkan bahwa menggunakan 237 data mahasiswa diperoleh bahwa metode C4.5 selalu unggul dibanding dengan metode Naïve Bayes. Penambahan variabel jenis kelamin tidak mengubah akurasi secara signifikan.

Item Type:	Thesis (Skripsi)
Uncontrolled Keywords:	Prediksi, Naïve Bayes, C4.5, Klasifikasi
Subjects:	Skripsi/Tugas Akhir > Fakultas Teknologi Informasi
Divisions:	Fakultas Teknologi Informasi > Teknik Informatika
Depositing User:	TDI Family perpus
Date Deposited:	07 May 2021 01:53
Last Modified:	04 Aug 2021 03:30
URI:	http://repository.untar.ac.id/id/eprint/28399

Actions (login required)

View Item