Suwartiningsih, Titis (2015) Rekomendasi Topik Tugas Akhir Mahasiswa Teknik Informatika di Universitas Muhammadiyah Jember Menggunakan Metode Naïve Bayesian Classifier. Undergraduate thesis, Universitas Muhammadiyah Jember.
|
Text
JURNAL.pdf Download (73kB) | Preview |
|
![[img]](http://repository.unmuhjember.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
HALAMAN JUDUL.pdf Download (15kB) |
|
|
Text
DAFTAR ISI.pdf Download (58kB) |
|
|
Text
Abstrak.pdf Download (10kB) |
|
|
Text
BAB I.pdf Download (23kB) |
|
|
Text
BAB II.pdf Restricted to Repository staff only Download (465kB) |
|
|
Text
BAB III.pdf Restricted to Repository staff only Download (228kB) |
|
|
Text
BAB IV.pdf Restricted to Repository staff only Download (222kB) |
|
|
Text
BAB V.pdf Restricted to Repository staff only Download (13kB) |
|
|
Text
Flowchart Sistem.pdf Restricted to Repository staff only Download (223kB) |
|
|
Text
Data Nilai.pdf Restricted to Repository staff only Download (54kB) |
|
|
Text
Lampiran data judul.pdf Restricted to Repository staff only Download (33kB) |
|
|
Text
BIODATA PENULIS.pdf Download (11kB) |
|
|
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (7kB) |
Abstract
Tugas akhir merupakan suatu bentuk karya tulis ilmiah yang memuat hasil pengamatan dari suatu penelitian terhadap masalah yang terjadi dengan menggunakan metode yang berkaitan dengan bidang ilmu tertentu. Setiap mahasiswa disetiap program studi harus menyusun tugas akhir. Namun, sebelum memulai menulis tugas akhir, setiap mahasiswa harus mempunyai topik sebagai tujuan penelitiannya karena pada dasarnya, pemilihan topik tugas akhir merupakan langkah awal sebelum mengerjakan tugas akhir. Salah satu cara untuk mendapatkan topik tugas akhir yaitu dengan melihat nilai mata kuliah serta judul tugas akhir mahasiswa yang telah yudisium dapat diambil topik yang mewakili setiap konsentasi jurusan. Kriteria yang digunakan adalah nilai 6 mata kuliah yaitu pemrograman API, proyek perangkat lunak, kecerdasan buatan, pengolahan citra digital, pengamanan jaringan dan jaringan komputer. Topik yang dipilih adalah teks mining, sistem pendukung keputusan, sistem terdistribusi, komputasi jaringan, forecasting dan visi komputer. Metode Naïve Bayesian Classifier merupakan salah satu metode machine learning yang menggunakan perhitungan probabilitas yang digunakan dalam statistika untuk menghitung suatu peluang. Bayes Optimal Classifier menghitung peluang dari suatu kelas dari masing-masing kelompok atribut yang ada untuk menentukan kelas mana yang paling optimal (Akhmad Basuki, 2006). Pengujian dilakukan dengan 60 data training dan 20 data testing menghasilkan suatu hasil yaitu 7 mahasiswa direkomendasikan mengambil topik sistem pendukung keputusan, teks mining sebanyak 1, visi komputer sebanyak 3, forecasting sebanyak 0 mahasiswa, sistem terdistribusi sebanyak 6, dan komputasi jaringan sebanyak 3 mahasiswa.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Additional Information: | Titis Suwartiningsih (1110651116) |
| Uncontrolled Keywords: | Naïve Bayesian Classifier, Klasifikasi, Rekomendasi, Topik Tugas Akhir |
| Subjects: | 000 Computer Science, Information, & General Works > 004 Data Processing, Computer Science |
| Divisions: | Faculty of Engineering > Department of Informatics Engineering (S1) |
| Department: | S1 Teknik Informatika |
| Depositing User: | Hendri UF |
| Date Deposited: | 29 Jul 2019 13:36 |
| Last Modified: | 27 Apr 2021 02:22 |
| URI: | http://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/2229 |
Actions (login required)
 |
View Item |