Klasifikasi Tingkat Pemahaman Masyarakat Tentang BPJS Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier

Timor, Yanuar Regif (2016) Klasifikasi Tingkat Pemahaman Masyarakat Tentang BPJS Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier. Undergraduate thesis, universitas muhammdiyah jember.

[img]
Preview
Text
ARTIKEL.pdf - Published Version

Download (652kB) | Preview
[img] Text
PENDAHULUAN.pdf

Download (443kB)
[img] Text
ABSTRAKSI.pdf

Download (91kB)
[img] Text
BAB I.pdf

Download (91kB)
[img] Text
BAB II.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (314kB)
[img] Text
Bab III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (339kB)
[img] Text
BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (678kB)
[img] 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:
ContributionContributor NameNIDN/NIDK
UNSPECIFIED-, Daryantonidn0707077203
UNSPECIFIEDOktavianto, Hardiannidn0722108105
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 View Item