Fitur Seleksi Information Gain untuk Menentukan Atribut yang Berpengaruh pada Klasifikasi Nilai Akhir Siswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Yusuf, Muhammad (2018) Fitur Seleksi Information Gain untuk Menentukan Atribut yang Berpengaruh pada Klasifikasi Nilai Akhir Siswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Undergraduate thesis, UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER.

[img] Text
PENDAHULUAN.pdf

Download (640kB)
[img] Text
ABSTRAKSI.pdf

Download (11kB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (122kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (578kB) | Request a copy
[img] Text
BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (541kB) | Request a copy
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (908kB) | Request a copy
[img] Text
BAB V.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (8kB) | Request a copy
[img] Text
LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (529kB) | Request a copy

Abstract

Sekolah merupakan lembaga atau sarana dalam melaksanakan pelayanan belajar atau proses pendidikan. Saat ini, masalah nilai akhir siswa dan faktor penyebabnya menjadi topik yang menarik untuk diteliti. Data Mining dalam dunia pendidikan dikenal dengan Educational data Mining. EDM dapat membantu pendidik untuk menganalisis siswa, mendeteksi siswa yang memerlukan dukungan dan memprediksi performa siswa. Naive Bayes memanfaatkan fungsi seleksi fitur dari Information gain untuk pemilihan atribut data dengan karakteristik data itu sendiri, dan meningkatkan ketepatan klasifikasi naive bayes. Information gain berbasis Naive Bayes lebih akurat dan efektif dalam mengkalsifikasikan nilai akhir siswa dengan hasil akurasi 88.35% dengan memperoleh atribut yang berpengaruh yaitu: G3, G2, G1, Failures, Medu, Mjob, Goout, Higher, Schoolsup, Fjob, Internet, guardian.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Data Mining, Education Data Mining, Klasifikasi, Naive Bayes, Fitur Seleksi, Information Gain
Subjects: 000 General Works > 004 Data Processing, Computer Science
Divisions: Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1 - Undergraduate Thesis)
Depositing User: Hendri Uut Fahrullah
Date Deposited: 04 Nov 2019 02:28
Last Modified: 04 Nov 2019 02:28
URI: http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/2631

Actions (login required)

View Item View Item