Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

Klasifikasi Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes (Studi Kasus SMP NEGERI 3 Selomerto) Ahmad Misbachudin Riyadi; Hidayatus Sibyan; Iman Ahmad Ihsanuddin; Nulngafan Nulngafan; M. Alif Muwafiq Baihaqi
Journal of Engineering and Informatic Vol. 1 No. 2: Mei 2023
Publisher : Journal of Engineering and Informatic

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (390.774 KB) | DOI: 10.56854/jei.v1i2.61

Abstract

SMP 3 Selomerto memberikan bantuan beasiswa untuk kelangsungan belajar siswanya. Pemberian beasiswa dilakukan agar para siswa dapat tetap melanjutkan sekolah atribut yang digunakan yang digunakan terdiri dari jarak, tanggungan, pekerjaan orag tua, pendapatan orang tua, kelengkapan keluarga dan kelayakan. Dikarenakan belum ada metode untuk menentukan penerima beasiswa maka sering salah sasaran dalam memberikan beasiswa. Oleh karena itu diperlukan klasifikasi penerima beasiswa yang teat dan akurat. Salah satunya data mining dengan metode deskriptif analitis. Bisa dikatakan penelitian deskriptif analitis mengambil masalah atau memperhatikan masalah- masalah yang ada saat penelitian kemudian diolah untuk mendapatkan sebuah kesimpulan. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan klasifikasi penerima beasiswa di SMP N 3 Selomerto dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, dari 186 data siswa yang terdiri dari 150 data training dan 36 data testing diperoleh hasil akurasi yang cukup tinggi sebesar 91,67% baik secara perhitungan manual maupun menggunakan aplikasi Rapidminer. Dapat disimpulkan bahwa Algoritma Naïve Bayes cukup tepat diterapkan untuk membantu pengklasifikasian penerima beasiswa sehingga proses pemberian beasiwa dapat lebih cepat dan akurat.
Implementasi Data Mining untuk Menentukan Pola Penjualan di Armada Computer Menggunakan Algoritma Apriori Zulhilmi Dharma Nugraha; Hidayatus Sibyan; Nahar Mardiyantoro; Erna Dwi Astuti; Rina Mahmudati
Journal of Engineering and Informatic Vol. 1 No. 2: Mei 2023
Publisher : Journal of Engineering and Informatic

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (350.509 KB) | DOI: 10.56854/jei.v1i2.62

Abstract

Algoritma Apriori adalah metode penambangan data untuk menentukan aturan asosiasi antara satu set item. Untuk mengidentifikasi tren penjualan, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi kombinasi produk dan layanan yang paling umum. Komputer Armada memiliki masalah karena tidak tahu apa yang diinginkan pelanggan dan bagaimana mereka berbelanja. Satu hal yang harus diketahui oleh pelanggan adalah barang mana yang sering dibeli bersama. Algoritma Apriori akan digunakan dalam data mining untuk mengidentifikasi kombinasi produk yang sering dibeli bersama oleh pelanggan untuk mengatasi masalah tersebut. Penelitian ini menghasilkan 29 aturan produk yang sering dibeli bersama. bersama-sama dengan dukungan minimum 5% dan kepercayaan minimum 70%. Rekomendasi ini akan digunakan untuk mempromosikan produk untuk bisnis.