MUTHI'AH, Putri (2023) Pengolahan Data Tracer Study dengan Perbandingan Naïve Bayes Classifier dan Algoritma C4.5 pada Alumni Fakultas Teknik Universitas Jenderal Soedirman. Skripsi thesis, Universitas Jenderal Soedirman.
PDF (Cover)
COVER-Putri Asma Muthi'ah-H1D016051-Skripsi-2023.pdf Download (108kB) |
|
PDF (Legalitas)
LEGALITAS-Putri Asma Muthi'ah-H1D016051-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (421kB) |
|
PDF (Abstrak)
ABSTRAK-Putri Asma Muthi'ah-H1D016051-Skripsi-2023.pdf Download (121kB) |
|
PDF (BabI)
BAB I-Putri Asma Muthi'ah-H1D016051-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (132kB) |
|
PDF (BabII)
BAB II-Putri Asma Muthi'ah-H1D016051-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (402kB) |
|
PDF (BabIII)
BAB III-Putri Asma Muthi'ah-H1D016051-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (164kB) |
|
PDF (BabIV)
BAB IV-Putri Asma Muthi'ah-H1D016051-Skripsi-2023.pdf Restricted to Repository staff only Download (587kB) |
|
PDF (BabV)
BAB V-Putri Asma Muthi'ah-H1D016051-Skripsi-2023.pdf Download (119kB) |
|
PDF (DaftarPustaka)
DAFTAR PUSTAKA-Putri Asma Muthi'ah-H1D016051-Skripsi-2023.pdf Download (118kB) |
Abstract
Data mining, sebagai bagian dari Knowledge Data Discovery, menggunakan metode seperti Naïve Bayes Classifier dan Decision Tree C4.5 untuk melakukan prediksi lebih jauh menggunakan data yang telah ada. Organisasi pemerintahan, seperti Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi (Kemenristekdikti) memanfaatkan data dalam jumlah besar, salah satunya adalah dalam program Tracer Study (TS) yang digunakan untuk melacak jejak alumni di pasar kerja. Namun menurut Kemenristekdikti sendiri, penggunaan data Tracer Study masih belum maksimal. Penelitian ini fokus pada TS di Fakultas Teknik Universitas Jenderal Soedirman, dengan metode Data Mining, membandingkan Naïve Bayes dan Decision Tree C4.5 dalam memprediksi relevansi jurusan dan pekerjaan alumni, sebagai salah satu bentuk langkah awal dalam pemanfaatan data TS. Dari hasil penelitian ini didapatkan akurasi sebesar 40% untuk prediksi menggunakan Naive bayes serta akurasi yang sama, 40% untuk algoritma C4.5.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Nomor Inventaris: | H23211 |
Uncontrolled Keywords: | Data Mining, Naïve Bayes Classifier, Decision Tree C4.5, Tracer Study |
Subjects: | D > D18 Data processing Information systems |
Divisions: | Fakultas Teknik > S1 Teknik Informatika |
Depositing User: | Mrs Putri Asma Muthi'ah |
Date Deposited: | 25 Aug 2023 06:38 |
Last Modified: | 25 Aug 2023 06:38 |
URI: | http://repository.unsoed.ac.id/id/eprint/23253 |
Actions (login required)
View Item |