Perbandingan Kinerja Metode Klasifikasi Data Mining Menggunakan Naive Bayes dan Algoritma C4.5 untuk Prediksi Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa.
Teks penuh
Gambar
Dokumen terkait
Dari hasil penelitian tersebut, maka penulis juga ingin menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma naïve bayes dalam memprediksi kelulusan mahasiswa karena penelitian yang
Berdasarkan hasil pengujian untuk melakukan prediksi retweet dengan fitur berbasis pengguna dan tingkat sentiment menggunakan metode klasifikasi naïve bayes menghasilkan nilai
Metode yang diusulkan adalah metode perbandingan tingkat akurasi dari algoritma naïve bayes yang dapat digunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa.. Eksperimen dan
Ide dasar dari penelitian ini adalah untuk membandikangkan nilai akurasi dari algoritma naïve bayes ,algoritma SMO,dan J48 apakah kedua algoritma tersebut dapat
Setelah penelitian ini dilakukan, diperoleh hasil penelitian dengan kesimpulan bahwa hasil perbandingan klasifikasi dosen berprestasi menggunakan metode Naïve Bayes mendapatkan
Prediksi hasil pemilu legislatif Kabupaten Lombok Timur dengan algoritma naïve bayes tanpa fitur seleksi memiliki akurasi 85,14% dengan nilai AUC 0.978, sedangkan
Accuracy Naïve Bayes Dari perhitungan accuracy didapatkan hasil bahwa prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Sains Al-Qur’an sebesar
Klasifikasi Data Mining dengan menggunakan Naïve Bayes Classifier dengan Algoritma
