Pratama, Komang Aditya (2020) Pengembangan Sistem Cerdas untuk Prediksi Daftar Kembali Penerimaan Mahasiswa Baru di Undiksha dengan Metode Naive Bayes. Undergraduate thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.
![[img]](http://repo.undiksha.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER)
1515051053-COVER.pdf Download (2MB) |
|
Text (ABSTRAK)
1515051053-ABSTRAK.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
1515051053-BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
1515051053-BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 3 METODELOGI PENELITIAN)
1515051053-BAB 3 METODELOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (2MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
1515051053-BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (13MB) | Request a copy |
|
Text (BAB 5 PENUTUP)
1515051053-BAB 5 PENUTUP.pdf Restricted to Repository staff only Download (1MB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
1515051053-DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (1MB) |
|
Text (LAMPIRAN)
1515051053-LAMPIRAN.pdf Download (6MB) |
Abstract
Universitas Pendidikan Ganesha atau Undiksha merupakan salah satu universitas negeri yang berada di Bali, tepatnya di kota Singaraja. Dalam penerimaan mahasiswa baru, Undiksha menerapkan 3 jalur penerimaan, antara lain jalur Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN), Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN), dan Seleksi Mahasiswa Baru Jalur Mandiri (SMBJM) yang terdiri 2 bagian yaitu Computer Based Test (CBT) dan Minat dan Bakat. Setiap tahunnya para panitia disibukkan dengan pendaftaran kembali calon mahasiswa yang berjumlah puluhan ribu. Dalam menentukan jumlah mahasiswa pendaftar kembali yang diluluskan, mereka masih menggunakan cara manual berupa file excel, sehingga mereka menginginkan untuk menggunakan sistem dalam pengerjaannya. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan menggunakan “Sistem Cerdas untuk Prediksi Daftar Kembali Penerimaan Mahasiswa Baru di Undiksha dengan Metode Naive Bayes”. Metode Naive Bayes digunakan untuk menentukan probabilitas daftar kembali mahasiswa baru sehingga dari jumlah mahasiswa yang mendaftar kembali dapat ditentukan berapa jumlah mahasiswa baru yang diluluskan. Dalam mengembangkan sistem, peneliti menggunakan Metodologi CRISP-DM sebagai standar proses data mining sekaligus metode penelitian. Hasil penelitian sistem prediksi ini menunjukan bahwa sistem dapat memprediksi dengan baik dengan rata-rata nilai akurasi sistem prediksi sebesar 71.67%.
| Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | sistem cerdas, data mining, prediksi, naive bayes, CRISP-DM |
| Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
| Divisions: | Fakultas Teknik dan Kejuruan > Jurusan Teknik Informatika > Program Studi Pendidikan Teknik Informatika (S1) |
| Depositing User: | Komang Aditya Pratama |
| Date Deposited: | 26 Feb 2020 04:21 |
| Last Modified: | 26 Feb 2020 04:21 |
| URI: | http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/1418 |
Actions (login required)
 |
View Item |