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.
ARTIKEL.pdf - Published Version
Download (652kB)
PENDAHULUAN.pdf
Download (443kB)
ABSTRAKSI.pdf
Download (91kB)
BAB I.pdf
Download (91kB)
BAB II.pdf
Restricted to Registered users only
Download (314kB)
Bab III.pdf
Restricted to Registered users only
Download (339kB)
BAB IV.pdf
Restricted to Registered users only
Download (678kB)
BAB V.pdf
Restricted to Registered users 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%.
| Dosen Pembimbing: | -, Daryanto and Oktavianto, Hardian | nidn0707077203, nidn0722108105 |
|---|---|
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
| Additional Information: | Yanuar Regif Timor (1010651030) |
| Keywords/Kata Kunci: | 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) |
| Depositing User: | Hendri UF | hendri@unmuhjember.ac.id |
| Date Deposited: | 15 Aug 2018 07:07 |
| Last Modified: | 13 Apr 2020 09:21 |
| URI: | https://repository.unmuhjember.ac.id/id/eprint/572 |
