Timor, Yanuar Regif (2016) Klasifikasi Tingkat Pemahaman Masyarakat Tentang BPJS Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Undergraduate thesis, universitas muhammdiyah jember.
|
Text
ARTIKEL.pdf - Published Version Download (652kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.unmuhjember.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
PENDAHULUAN.pdf Download (443kB) |
|
|
Text
ABSTRAKSI.pdf Download (91kB) |
|
|
Text
BAB I.pdf Download (91kB) |
|
|
Text
BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (314kB) |
|
|
Text
Bab III.pdf Restricted to Repository staff only Download (339kB) |
|
|
Text
BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (678kB) |
|
|
Text
BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (88kB) |
Abstract
Pemahaman masyarakat tentang BPJS sangat penting demi mempermudah pihak BPJS dalam penyuluhan. Untuk menanggulangi masyarakat yang akan datang pentingnya pemahaman BPJS. maka Pada penelitian ini teknik klasifikasi data dalam memprediksi masyarakat paham atau tidak paham di tahun berikutnya dengan menggunakan metode naive bayes classifier. Metode dapat dimanfaatkan untuk memprediksi probabilitas kelulusan mahasiswa. Kelebihan naive bayesian filtering diantaranya adalah tingkat akurasi yang tinggi dan error rate yang minimum. Penelitian ini mengambil parameter nilai dari IPK semester 1 sampai 6, marital status dan cuti mahasiwa, yang dibuat dengan algoritma naïve bayes untuk memprediksi kelulusan tepat waktu. Dari lima skenario percobaan didapatkan tingkat akurasi di percobaan-1 60%, percobaan-2 63%, percobaan-3 63%, percobaan-4 66%, percobaan-5 67%. Jadi nilai rata-rata dari lima skenario percobaan, tingkat keberhasilan metode Naïve Bayes untuk mengklasifikasikan yang paham dan tidak paham dari hasil tingkat keakurasian lebih besar sama dengan 64%.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Additional Information: | Yanuar Regif Timor (1010651030) | |||||||||
| Uncontrolled Keywords: | Pemahaman,Klasifikasi, naive bayes | |||||||||
| Subjects: | 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science | |||||||||
| Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Electrical Engineering (S1) | |||||||||
| Department: | S1 Teknik Informatika | |||||||||
| Depositing User: | Hendri UF | |||||||||
| Contributors: |
|
|||||||||
| Date Deposited: | 15 Aug 2018 07:07 | |||||||||
| Last Modified: | 13 Apr 2020 09:21 | |||||||||
| URI: | http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/572 |
Actions (login required)
 |
View Item |