PEMANFAATAN ALGORITMA FUZZY NAIVE BAYES DALAM PEMILIHAN BIDANG KEAHLIAN MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ISLAM LAMONGAN

nurul fuad

Sari


Salah satu faktor yang dapat menentukan kelancaran mahasiswa dalam menempuh perkuliahan dengan baik adalah pemilihan bidang minat yang sesuai dengan kemampuan mahasiswa, artinya jika mahasiswa dalam menentukan pilihan jurusan sesuai dengan bidang keahliannya maka dipastikan tidak akan ada kesulitan untuk mengembangkan diri dalam proses perkuliahan.oleh karena itu dalam penelitian ini dengan memanfaatkan dua algoritma, yaitu Fuzzy dan Naive Bayes untuk menentukan bidang keahlian mahasiswa. Mahasiswa Teknik Informatika mempunyai kesempatan dalam memilih bidang keahlian, yaitu: bidang keahlian jaringan, pemrograman, dan desain. Mahasiswa tidak semua akan menguasai bidang keahlian tersebut, sehingga harus memilih sesuai skill, hoby dan mata kuliah kesukaan, dan nilai. Penelitian ini akan membuat system untuk mengklasifikasi bidang keahlian mahasiswa teknik informatika UNISLA. Algoritma yang diimplimentasikan, yaitu Fuzzy untuk mengkategorikan dari nilai atau inputan angka, sedangkan Naïve Bayes digunakan untuk klasifikasi.

Kata Kunci: Naive Bayes, Fuzzy,Bidang Keahlian


Kata Kunci


Teknik Informatika

Referensi


Dina Yulina Heriyani,Agus Sidiq Purnomo (2018).Rekomendasi Pemilihan Jurusan SMK Menggunakan Inferensi Fuzzy (Sugeno).

Teddy Pratama, Yulmainis,Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Menentukan Konsentrasi Skripsi Dan Rekomendasi Bahasa Pemrograman .

Nur Nafi'iyah, Chastine Fatichah. (2018). Metode Fuzzy ID3 untuk Klasifikasi Bentuk Wajah Manusia Menggunakan Dental Panoramic.

Nur Nafi'iyah, Siti Mujilahwati. (2018, Agustus). Analisi Algoritma Backpropagation dan Naive Bayes dalamdentifikasi Jenis Kelamin Manusia Berdasarkan Foto Panoramik Gigi.

Anief Fauzan Rozi, Agus Sidiq Purnomo (2017) .Rekomendasi Pemilihan Minat Studi Menggunakan Metode Mamdani.

Darmawan, R. (2017). Perancangan Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Seminar Proposal Menggunakan Metode Naive Bayes.

Hartatik, (2017). Klasifikasi konsentrasi penjurusan mahasiswa universitas amikom Yogyakarta.

Eza Budi Perkasa (2017), Logika Fuzzy Untuk Penentuan Peminatan Pada SMAN 1 Pangkalpinang.

Basri, Muhammad Assidiq (2017) Klasifikasi Data pada Sistem Penjurusan dengan Preferensi Standar Simple Additive Weighting (PS-SAW) .

Husni Naparin, (2016).Klasifikasi Peminatan Siswa Sma Menggunakan Metode Naive Bayes.




DOI: https://doi.org/10.30736/jt.v11i2.331

Refbacks

  • Saat ini tidak ada refbacks.


##submission.license.cc.by4.footer##

Indexed By :