Sistem Pendukung Keputusan Hasil Rekomendasi Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Naive Bayes dan AHP

  • Devina Ninosari Universitas Dehasen Bengkulu
  • Jhoanne Fredricka Universitas Dehasen Bengkulu
Keywords: Akurasi Analytical Hierarchy Proses (AHP) Naïve Bayes Prediksi Rekomendasi

Abstract

Pada penelitian ini peneliti menggabungkan algoritma naïve bayes dan Analytical Hierarchi Proses untuk membantu calon mahasiswa baru dalam memilih jurusan pada perguruan tinggi sesuai dengan kemampuan bidangya. Naïve bayes digunakan untuk memprediksi calon mahasiswa baru diterima atau tidak diterima, setelah dinyatakan diterima maka akan dikalsifikasikan lagi potensi diterima dan tidak diterima dengan tiga potensi tinggi, sedang dan rendah. Setelah didapatkan potensi maka akan dijadikan salah satu kriteria pada algoritma Analytical Hierarchy Proses untuk selanjutnya dapat mengahsilkan rekomendasi paling tinggi maka akan dijadikan rekomendasi jurusan calon mahasiswa baru. Setelah dilakukan penggabungan kedua metode antara Analytical Hierarchy Proses (AHP) dan Naïve bayes dan dilakukan pengujian secara berulang kali maka didapatkan hasil rekomendasi jurusan yang tepat untuk calon mahasiswa agar terhindar dari heregistrasi jurusan dan Droup out (DO). Akurasi yang dihasilkan pada metode naïve bayes tingkat akurasi yang paling tinggi sebesar 98% presisi sebesar 90% dan nilai eror sebesar 3% dari hassil rekomendasi pada algoritma Analytical Hierarchy Proses didaptkan nilai akurasi 93%, Sistem computer 90% dan akutansi 91, 76%.

References

PUSTAKA BUKU
Gonunescu, Florin, 2011, Data Mining: Concepts, Model And Technique, Verieg Berlin Heidelberg : Springer
Ian H. Witten, Frank Eibe, And Mark A. Hall, Data Mining : Practical Machine Learning Tools And Techniques, 3rd Ed., Asma Stephan And Burlington, EDS. United States Of America: Morgan Kaufarmann, 2011
Kusrini, 2007, Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Penerbit Andi, Yogyakarta
Kusrini, & Emha T. Luthfi., 2009, Algoritma Data Mining, Andi Offset, Yogyakarta
Larose D.T, 2005, Discovering Knowledge In Data. New Jersey : John Willey & Sons, Inc
Mulyanto , A., 2009. Sistem Informasi Konsep Dan Aplikasi . Cetakan I Yogyakarta : Pustaka Pelajar
Prasetyo, E., 2013, Data Mining Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab, Andi Offset, Yogyakarta
Prasetyo Eko, 2014, Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab Andi Offset, Yogyakarta
Santosa, B., 2007, Data Mining Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis, Graha Ilmu, Yogyakarta
Turban, Aronson, Dan Liang, 20015, Decision Support System And Intelligent System, Yogyakarta, Penerbit Andi Jilid 1
Wibisono, D., 2013, Panduan Penyusunan Skripsi, Tesis, Dan Disertasi Yogyakarta, Penerbit Andi
PUSTAKA MAJALAH, JURNAL ILMIAH ATAU PROSIDING
Ansrea Teddy Kumala 2015, Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Jurusan Menggunakan Fuzzy Multipetle
Attribute Decision Making Dengan Metode Simple Addative Weighting Studi Kasus Pada Sma Sultan Agung 1 Semarang
Dian Novita ett all 2014, Pembuatan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Kuliah Bagi Siswa SMA Berbasis WEB Dengan Metode Promethe
Eka Saputra 2017, Sistem pendukung keputusan Pemilihan Program Studi Diperguruan Tinggi dengan menggunakan Metode AHP- ELECTRE
Fauzan et All 2016, Application of the naïve bayes method to a desicioon support System to provide discounts .
M Saputra et all 2018, Comprasion AHP and Saw to promotion Of head Major department SMK Muhamadiyah 04 Medan
Ni Gusti Ayu Putu Harry et all 2015, Dessicion Suport System For Scolarship In Bali State Polytechnic AHP and Topsis
Ninik Tri Hartanti 2016, Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Program Keahlian di SMK Syubbanul Wathon Magelang menggunakan metode kombinasi antara algoritma K- Means dengan AHP.
Reza Ade Putra 2016, Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Kelompok UKT Menggunakan Metode AHP dan topsis dan Naïve bayes classifier
Published
2022-06-30