PENERAPAN METODE BAYESIAN UNTUK MEMPREDIKSI
PEMINAT PROGRAM STUDI MATEMATIKA PADA SBMPTN
Tugas : Demo Program Data Mining
Disusun sebagai salah satu syarat untuk memenuhi tugas Projek Akhir mata kuliah Data Mining.
Oleh :
Riza Nidhom Fahmi
NRP 2110157002
PROGRAM STUDI D4 LJ PJJ TEKNIK INFORMATIKA
DEPARTEMEN TEKNIK INFORMATIKA DAN KOMPUTER
Penerapan Bayesian Datamining untuk Prediksi Tingkat Peminat Program Studi Matematika Pada Seleksi SBMPTN.
Data Mentah: Kreteria Daya Tampung Diolah Dengan Aturan Sebagai Berikut:
Kecil = 1 sd 50 Sedang = 51 sd 100 Besar = 101 sd 300
Kriteria Peminat diolah Dengan Aturan Sebagai Berikut:
Rendah = 0 sd 500 Sedang = 501 sd 1000 Tinggi = 1001 sd 4000
Tabel Yang dihasilkan Dari Data Diatas Sebagai Berikut:
NO Nama PTN Prodi PTN Akreditasi
Fakta:
Jumlah Data = 10
Jumlah Peminat Tinggi = 2
Jumlah Peminat Sedang = 2
Jumlah Peminat Rendah = 6
X1=Akreditasi A Jumlah Datanya = 5
rendah=2/5
sedang=1/5
Tinggi=2/5
X2=Daya Tampung Kecil Jumlah Datanya = 6
rendah=5/6
sedang=1/6
Tinggi=0
Dari data diatas dapat dihutung sebagai berikut:
Tingkat Peminat Rendah=X1 Rendah * X2 redah * Peluang Rendah
= {(2/5) * (5/6)}* (6/10)
= 0.2
Tingkat Peminat Sedang= X1 sedang * X2 sedang * Peluang sedang
= {(1/5) * (1/6 )} * (2/10)
= 0.0666
Tingkat Peminat Tinggi = X1 tinggi * X2 tinggi * Peluang Tinggi
= {(2/5) * (0)} * (2/10)
= 0
