• Tidak ada hasil yang ditemukan

Klasifikasi Desa Mandiri Mocaf Kabupaten Banjarnegara Menggunakan Metode Naive Bayes - Repository Universitas Jenderal Soedirman

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2024

Membagikan "Klasifikasi Desa Mandiri Mocaf Kabupaten Banjarnegara Menggunakan Metode Naive Bayes - Repository Universitas Jenderal Soedirman"

Copied!
3
0
0

Teks penuh

(1)

77 DAFTAR PUSTAKA

Damuri, A., Riyanto, U., Rusdianto, H., & Aminudin, M. (2021). Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 8(6), 219–

225. https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3655

Fauziah, N. S., & Dana, R. D. (2023). Implementasi Algoritma Naive bayes dalam Klasifikasi Status Kesejahteraan Masyarakat Desa Gunungsari. Blend Sains Jurnal Teknik, 1(4), 295–305. https://doi.org/10.56211/blendsains.v1i4.234

Hadianto, N., Novitasari, H. B., & Rahmawati, A. (2019). Klasifikasi Peminjaman Nasabah Bank Menggunakan Metode Neural Network. Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 15(2), 163–170. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i2.658

Hasanah, R. L., Hasan, M., Pangesti, W. E., Wati, F. F., & Gata, W. (2019).

Klasifikasi Penerima Dana Bantuan Desa Menggunakan Metode KNN (K- Nearest Neighbor). Jurnal Techno Nusa Mandiri, 16(1), 1–6.

https://doi.org/10.33480/techno.v16i1.25

Hendrian, S. (2018). Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Siswa Dalam Memperoleh Bantuan Dana Pendidikan. Faktor Exacta, 11(3), 266–274. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v11i3.2777

Herwanto, H. (2019). Diagnosa Statistik Pemetaan Pemahaman Bahasa Pemograman sebagai Acuan untuk Mempersiapkan Penelitian Mahasiswa.

Nuansa Informatika, 13(2), 33–39.

https://doi.org/10.25134/nuansa.v13i2.1950

Indonesia, R. (2018). Peraturan Menteri Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi Nomor 16 Tahun 2018 tentang Prioritas Penggunaan Dana Desa Tahun 2019 (Patent 16). Otonomi Daerah dan Pemerintah Daerah - Pengelolaan Keuangan Negara/Daerah - Desa - Dana Desa.

(2)

78 Nofitri, R., & Irawati, N. (2019). Analisis Data Hasil Keuntungan Menggunakan Software Rapidminer. JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi), 5(2), 199–204. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.365

Nopi, N. P. (2021). Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai Menggunakan Metode Decision Tree. Jurnal Informasi dan Teknologi, 167–

173. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i4.148

Nurahman, N., & Aminah, S.-. (2022). Klasifikasi Penerima Bantuan Sosial di Desa Batuah Menggunakan Metode Algoritma C4.5. Jurnal Teknik Informasi dan Komputer (Tekinkom), 5(2), 271.

https://doi.org/10.37600/tekinkom.v5i2.516

Prasetyo, D. (2019). Membangun Desa Mandiri (Claudia, Ed.). CV. Derwati Press.

Raharja, S., Udin, F., & Suparno, O. (2019). Mocaften (Mocaf-Gluten). IPB Press.

Santosa. (2018). Karakteristik dan Potensi Pengembangan Tepung Singkong Termodifikasi (Modified Cassava Flour). Jurnal Teknologi dan Industri Pangan, 29(2), 144–151.

Sokolova, M., & Lapalme, G. (2009). A systematic analysis of performance measures for classification tasks. Information Processing & Management, 45(4), 427–437. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2009.03.002

Suharto, A. (2023). Fundamental Bahasa Pemrograman Python. Eureka Media Aksara.

Suntoro, J. (2019). Data Mining: Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman PHP. Elex Media Komputindo.

Wibawa, A. P. (2018). Metode - metode Klasifikasi. Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, 3(1), 134–138.

(3)

79 Widodo, A. (2023). Pengembangan Mocaf (Modified Cassava Flour) Berbasis Desa Mandiri Mocaf: Studi Kasus Kabupaten Banjarnegara. Bappenas Working Papers, 6(1), 1–21. https://doi.org/10.47266/bwp.v6i1.198

Referensi

Dokumen terkait

IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFICATION DALAM KLASIFIKASI KELAYAKAN CALON PENDONOR DARAH

Dari hasil penelitian tersebut, maka penulis juga ingin menggunakan metode klasifikasi dengan algoritma naïve bayes dalam memprediksi kelulusan mahasiswa karena penelitian yang

Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi kelahiran Caesar dengan mengaplikasikan algoritma Naïve Bayes untuk menentukan apakah kelahiran akan diberikan tindakan

4.3 Perolehan Hasil Klasifikasi Setelah pengimplementasian metode Naive Bayes dalam proses klasifikasi penerima program beasiswa Bidik Misi seperti yang dijelaskan diatas,

2, Agustus 2022 p-ISSN : 2502-5724; e-ISSN : 2541-5735 122 Implementasi Metode Adaboost untuk Mengoptimasi Klasifikasi Penyakit Diabetes dengan Algoritma Naïve Bayes Lidia

2021, Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerimaan Bantuan Sembako, Jurnal Riset Komputer, Vol.8, No.6.. Chattamvelli, R., 2009., Data

Hasil penelitian algoritma naïve bayes ini dapat diterapkan dalam menilai kelayakan kredit, dengan menggunakan data awal, didapatkan akurasi sebesar 79,84%, sedangkan menggunakan data

- Selanjutnya penelitian yang dilakukan oleh Nurhidayati, Yahya, Fathurrahman, L.M Samsu, dan Wajizatul Amnia yang berjudul “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi