Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.475
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Elkom: Jurnal Elektronika dan Komputer Jurnal Restikom : Riset Teknik Informatika dan Komputer Jurnal Esensi Infokom: Jurnal Esensi Sistem Informasi dan Sistem Komputer Innovative: Journal Of Social Science Research Jurnal Penelitian Sistem Informasi Jurnal Ilmiah Betrik : Besemah Teknologi Informasi dan Komputer
Nur Aini H
Universitas Prabumulih
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Electrical & Electronics Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Public Health Other

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Innovative: Journal Of Social Science Research

 1 
Metode Naïve Bayes Classifier (NBC) Pada Klasifikasi Rekomendasi Promosi Internet Telkomsel Orbit Studi Kasus Kecamatan Prabumulih Selatan Nur Aini H; Nistrayani Nistrayani; Myke Lastri .M; Eva Mailasari; Elfeni Damayanti
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 2 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i2.966

Abstract

Era Intenet of things mempengaruhi kehidupan kita sehari-hari dalam penggunaan internet, menyikapi akan hal yang terjadi telkomsel meluncur akses internet orbit di kota prabumulih, namun sayang nya informasi tentang internet rumah ini belum banyak di ketahui oleh masyarakat, untuk itu penulis ingin membuat sebuah penelitian yang membahas tentang strategi yang cocok menggunakan peneran metode naïve bayes untuk klasifikasi strategi promosi agar dapat memperluas promosi dengan harapan kedepannya internet orbit ini dapat menjamur di kota prabumulih layaknya provider intenet rumah lainnya.
Mengimplementasikan Metode Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Nur Aini H; Hengky P; M Amin Yusuf; Frastio Frastio; M Ali Akbar
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 2 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research (Special Issue)
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i2.1329

Abstract

Tingkat kesuksesan Universitas untuk mempertahankan mutu pembelajaran dan kualitas belajar mengajar dapat diketahui dari banyaknya jumlah mahasiswa yang lulus dengan predikat tinggi dan tepat waktu.. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu. Fokus penelitian ini adalah pada mahasiswa program Sistem Informasi di Universitas Prabumulih. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Naive Bayes, yang merupakan metode klasifikasi berbasis probabilitas. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup informasi tentang mahasiswa Sistem Informasi seperti IPK, jumlah SKS yang diambil per semester, kehadiran, dan atribut lain yang relevan. Analisis tingkat kelulusan adalah salah satu faktor pendukung dalam memperbaiki mutu dan layanan pendidikan pada lingkup Universitas Prabumulih, oleh karena itu penelitian ini menjadi hal yang sangat penting untuk dilakukan. Hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Visi dan Misi yang telah dijalankan oleh Universitas Prabumulih Jurusan Sistem Informasi Angkatan 2020,2021,2022 akan menghasilkan sarjana tepat waktu bahkan lebih cepat dari waktunya.
Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Klasifikasi Produk Terlaris Pada Penjualan Voucher Kuota Di Edi Cell Nur Aini H; Muchlis Muchlis; Deo Novaldi; Andestan Wirayuda; Ivan Mei Dwintara
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 2 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research (Special Issue)
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i2.1293

Abstract

Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perkembangan teknologi informasi dan komunikasi Sangat cepat dan selalu lebih murah, sehingga masyarakat membutuhkan Voucher Kuota wajib hari ini. Dari berbagai produk Voucher Kuota yang tersedia di konter EDI Cell Voucher Kuota Telkomsel, Voucher Kuota XL, Indosat dan Voucher Kuota 3 memeringkat mereka sebagai best seller dan non seller. Tujuannya untuk memahami penerapan data mining menggunakan algoritma Naive Bayes untuk menentukan klasifikasi produk terlaris dan keakuratan data hasil dengan basis kredit. Kumpulkan data hingga 600 Data untuk 480 data latih dan 120 data uji. Penambangan data adalah bentuk penambangan data yang dalam Klasifikasi data besar dengan alat RapidMiner dan algoritma Naive Bayes merupakan metode klasifikasi yang banyak digunakan karena kesederhanaan dan akurasinya yang tinggi Mengkategorikan data. Berdasarkan penelitian, jenis produk yang paling laris adalah yang dijual nama produk Voucher Kuota Tri. Tingkat akurasi klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes Mengembalikan skor presisi 97,50%, skor presisi 100%, dan skor recall 93,48%, sesuai metode Naive Bayes adalah metode yang cukup baik untuk penelitian ini.
Implementasi Algoritma Naïve Bayes untuk Memprediksi Penjualan Lampu Pada Toko Satria Nur Aini H; Khana Wijaya; Niken Rahmanti; Reisya Kurnia; Rizky Ulyani; Elsa Phelia Mufti
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 2 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research (Special Issue)
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i2.1330

Abstract

Perkembangan teknologi yang pesat saat ini didorong oleh keinginan masyarakat untuk mencari alternatif dan mengembangkan alat yang dapat dengan mudah mengimplementasikan semua fungsi, seperti penggunaan lampu saat ini. Di Prabumulih banyak terdapat toko lampu di berbagai tempat, termasuk toko Satria. Toko Satria adalah perusahaan yang bergerak di bidang peralatan elektronik. Toko Satria ini masih menggunakan cara manual untuk menghasilkan laporan penjualan. Laporan penjualan ini berguna jika Anda ingin mengetahui lampu mana yang banyak diminati pembeli. Penulisan dilakukan untuk implementasi dan menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk memprediksi penjualan Lampu terlaris Satria. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa proses perhitungan manual dapat dikatakan berhasil jika dibuat tabel probabilitas dan tingkat akurasi untuk setiap variable 77% pada data testing yang dibuat dan dengan mengetahui informasi tersebut dapat diberikan kepada toko Satria untuk membuat keputusan yang lebih tepat di masa depan.
Co-Authors Andestan Wirayuda Ariansyah Army Chella Pusfitasyari Deo Novaldi Desi Oktariya Elfeni Damayanti Elsa Phelia Mufti Eva Mailasari Frastio Frastio Hengky P Hepnyi Samosir Ivan Mei Dwintara Iwan Setiawan Khana Wijaya Khana M Ali Akbar M Amin Yusuf Muchlis Muchlis MUTIARANI GINTING Myke Lastri .M Niken Rahmanti Nistrayani Nistrayani Okta Riyani Phinton Panglipur Regita Samelia Reisya Kurnia Rizky Ulyani Suhartini Yuntari Purbasari