Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.152
P-Index
This Author published in this journals
All Journal TEKNIK INFORMATIKA Panrita Abdi - Jurnal Pengabdian pada Masyarakat DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology Cyber Security dan Forensik Digital (CSFD) JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM) Jurnal Elektrosista
Nila Feby Puspitasari
Universitas AMIKOM Yogyakarta
Humanities Automotive Engineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Education Engineering Environmental Science Other

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : JOURNAL OF INFORMATION SYSTEM MANAGEMENT (JOISM)

 1 
PENERAPAN DATA MINING DAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PEMILIHAN KONSENTRASI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI Muhammad Farid Satrio Wibowo; Nila Feby Puspitasari; Barka Satya
Journal of Information System Management (JOISM) Vol. 3 No. 2 (2022): Januari
Publisher : Universitas Amikom Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (621.825 KB) | DOI: 10.24076/joism.2022v3i2.680

Abstract

Pemilihan konsentrasi atau minat studi merupakan hal yang tidak mudah dilakukan oleh seorang mahasiswa pada sebuah jurusan di Perguruan Tinggi. Mahasiswa akan berupaya memilih konsentrasi yang menurut mereka paling tepat dan sesuai dengan kompetensi dan minat studi, karena konsentrasi yang dipilih akan mempengaruhi minat belajar, prestasi, lama studi dan juga berpengaruh terhadap Indeks Prestasi Akademik (IPK) mahasiswa. Pentingnya memilih sebuah konsentrasi penjurusan bagi mahasiswa pada Institusi Perguruan Tinggi, maka perlu dibangun suatu model yang dapat membantu mahasiswa dalam memilih konsentrasi sesuai dengan kompetensi dan minat studi mahasiswa. Oleh karena itu, peneliti akan melakukan penelitian dengan membuat sistem untuk pemilihan konsentrasi mahasiswa menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan metode klasifikasi. Untuk membantu dalam mengambil keputusan pemilihan konsentrasi, penelitian ini menggunakan teknik data mining sebagai proses pencarian pola yang diinginkan dalam sebuah database yang besar. Hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap sample dataset sebanyak 1534 data menggunakan Algoritma Naïve Bayes, diperoleh bahwa hasil prediksi untuk menentukan konsentrasi memiliki nilai akurasi sebesar 84.27%. Variabel berpengaruh terhadap tingkat akurasi yang di hasilkan. Ukuran variabel yang sempit atau sedikit menyebabkan hasil akurasi yang kurang baik, tetapi ukuran variabel yang luas dapat menghasilkan akurasi ouput yang lebih optimal
Co-Authors Achmad Lukman Banu Santoso Barka Satya Bayu Setiaji Dimas Arif Setyawira Erni Seniwati Hastari Utama Muhammad Aryanto Muhammad Farid Satrio Wibowo Nugroho, Muhammad Agung Rio Ramadhan Zulfikar Firmansyah Firmansyah