PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5, KNN, DAN NAIVE BAYES UNTUK PENENTUAN MODEL KLASIFIKASI PENANGGUNG JAWAB BSI ENTREPRENEUR CENTER

PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5, KNN, DAN NAIVE BAYES UNTUK PENENTUAN MODEL KLASIFIKASI PENANGGUNG JAWAB BSI ENTREPRENEUR CENTER

• By Nurhasan, Fuad; Hikmah, Noer; Utami, Dwi Yuni;
• Jurnal Nasional Terakreditasi
• 96
• 169-174

 BSI Entrepreneur Center is one of the organizations engaged in entrepreneurship within the Bina Sarana Informatika University with the aim of forming students who want to become entrepreneurs. Currently BSI Entrepreneur Center has had responsibility in each campus of Bina Sarana Informatika University. But the existing human resources have not been able to fulfill the needs as the person in charge of BSI Entrepreneur Center to be placed on each campus of Bina Sarana Informatika University. Therefore, a system is needed to find appropriate human resources to be in charge of the BSI Entrepreneur Center on each campus of the Bina Sarana Informatika University. This study uses primary data as many as 300 records consisting of 12 attributes with the algorithm method C.45, KNN and Naive Bayes to classify employees according to the existing criteria. And the results of this study are suggestions from employees who are eligible to be in charge of BSI Entrepreneurs Center  on each campus of the Information Technology Development University with the Naive Bayes method which has a high accuracy of 80%

• Katakunci ALGORITMA C4.5, KNN, DAN NAIVE BAYES
• URL http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/view/35
• Penerbit ,

REFERENSI

Aprilianty, E. (2012). Pengaruh Kepribadian Wirausaha, Pengetahuan Kewirausahaan, dan Lingkungan Terhadap Minat Berwirausaha Siswa SMK. Pengaruh Kepribadian Wirausaha, Pengetahuan 

  

Kewirausahaan, Dan Lingkungan Terhadap Minat Berwirausaha Siswa SMK, 2(3), 311–324. https://doi.org/10.1007/s11365-012-0246-x 

 

Budiman, I. (2012). DATA CLUSTERING MENGGUNAKAN METODOLOGI CRISP-DM UNTUK PENGENALAN POLA PROPORSI PELAKSANAAN TRIDHARMA. Universitas Diponegoro. Retrieved from http://eprints.undip.ac.id/36029/ 

 

Hamzah, A. (2012). KLASIFIKASI TEKS DENGAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) UNTUK PENGELOMPOKAN TEKS BERITA DAN ABSTRACT AKADEMIS. In Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III (pp. 269–277). https://doi.org/10.1016/j.comcom.2003.09.001 

 

Hastuti, K. (2012). Analisis komparasi algoritma klasifikasi data mining untuk prediksi mahasiswa non aktif, 2012(Semantik), 241–249. 

 

Imtiyaz, M. Z., Nasrun, M., & Ahmad, U. A. (2015). ANALISIS DAN IMPLEMENTASI FRAMEWORK CRISP-DM UNTUK MENGETAHUI PERILAKU DATA TRANSAKSI PELANGGAN, 2(1), 596–602. 

 

Jusmin, E. (2012). Pengaruh latar belakang keluarga, kegiatan praktik di unit produksi sekolah, dan pelaksanaan pembelajaran kewirausahaan terhadap kesiapan berwirausaha siswa smk di kabupaten tanah bumbu. Jurnal Pendidikan Teknologi Dan Kejuruan, 21, 46–59. 

 

Kurniawardhani, A., Suciati, N., & Arieshanti, I. (2014). Klafisikasi Citra Batik Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri yang Invariant Terhadap Rotasi. JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi, 12(2), 48. https://doi.org/10.12962/j24068535.v12i2.a322 

 

Leidiyana, H. (2013). Penerapan algoritma k-nearest neighbor untuk penentuan resiko kredit kepemilikan kendaraan bemotor. Jurnal Penelitian Ilmu Komputer, System Embedded & Logic, 1(1), 65–76. North, M. A. (2012). Data Mining for the Masses. Computer Global Text Project. Georgia: Global Text Project. 

 

Nuraeni, N. (2017). Penentuan Kelayakan Kredit Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier : Studi Kasus Bank Mayapada Mitra Usaha Cabang PGC. Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI, 3(1), 9–15. 

 

Nurhasan, F., Hikmah, N., & Utami, D. Y. (2018). Laporan Akhir Penelitian Mandiri. Jakarta. 

 

Nuswantoro, D. (2009). DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA UNIVERSITAS (pp. 1–11). 

 

Priyana, F. A. (2015). DATA MINING ASOSIASI UNTUK MENENTUKAN CROSS-SELLING PRODUK MENGGUNAKAN ALGORITMA FREQUENT PATTERN-GROWTH PADA KOPERASI KARYAWAN PT. PHAPROS SEMARANG FRISMADANI (pp. 0–1). 

 

Safitri, K., Waruwu, F. T., & Mesran. (2017). BERPRESTASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIEARARCHY PROCESS ( Studi Kasus : PT . Capella Dinamik Nusantara Takengon ). Issn 2548-8368, 1(1), 17–21. 

 

Wisti Dwi Septiani. (2017). Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis, 13(1), 76–84.