Detail Cantuman Kembali
PREDIKSI KELAYAKAN CALON PENERIMA BANTUAN BIDIKMISIrnPENGGANTI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYESrnCLASSIFICATION (STUDI KASUS: UNIVERSITAS GADJAH MADA)
- Bagikan:
Setiap semester terdapat kurang lebih 50 mahasiswa di Universitas GadjahrnMada dari berbagai angkatan yang mengundurkan diri dari penerima BantuanrnBidikmisi dengan berbagai alasan. Proses seleksi calon penerima bantuanrnbidikmisi pengganti saat ini masih dilakukan secara manual menyebabkan prosesrnseleksi berjalan lamban dan berpotensi tidak konsisten. Penelitian ini bertujuanrnuntuk membantu bagian proses seleksi dengan membangun aplikasi perangkatrnlunak untuk memprediksi kelayakan calon penerima bantuan bidikmisi penggantirnUniversitas Gadjah Mada.rnDalam penelitian ini dilakukan pemodelan data mining denganrnmenggunakan algoritma Naive Bayes untuk mendapatkan langkah – langkahrnsistematis dalam memprediksi kelayakan calon penerima bantuan bidikmisirnpengganti. Data yang digunakan merupakan data primer yaitu dataset pelamarrnbantuan bidikmi di Universitas Gadjah Mada. Penetuan kelayakan calon penerimarnbantuan bidikmisi pengganti menggunakan beberapa kriteria antara lain:rnpenghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua, ipk, dan status penerimaanrnbeasiswa.rnDari hasil pengujian model yang digunakan diperoleh nilai rata – ratarnakurasi yang cukup tinggi yaitu 93,4% dengan laju error 6,6%. Dengan demikianrnpenerapan algoritma Naive Bayes dapat dijadikan alternatif pengambilanrnkeputusan dalam prediksi kelayakan calon penerima bantuan bidikmisi pengganti.rnKata kunci: data mining, bidikmisi, algoritma Naive Bayes
079 Mut P R.1
NONE
Text Skripsi
Indonesia
STMIK AKAKOM
2019
Yogyakarta
x, 72 hlm, ilus; 29 cm
LOADING LIST...
LOADING LIST...