SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA BIDIKMISI DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Abstract
Beasiswa merupakan salah satu cara pemerintah membantu seseorang yang ingin belajar agar menyelesaikan pendidikan yang akan di tempuh. Salah satunya adalah beasiswa BidikMisi, Bidikmisi adalah program bantuan biaya pendidikan kurang mampu yang diberikan oleh pemerintah, namun permasalahan yang sering terjadi adalah kesulitan dalam menentukan mahasiswa yang tepat menerima beasiswa. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah sistem yang mampu melakukan proses penentuan kelayakan penerimaan beasiswa bidikmisi. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan menerapkan metode naive bayes. Pada penelitian ini dilakukan pengujian dengan confusion matrix dan UAT(User Acceptance Test) serta confusion matrix dengan akurasinya mencapai 85,5% dan hasil pengujian uat dapat dianalisa bahwa sistem telah mampu memenuhi kebutuhan admin serta hasil sistem yang dibuat dapat digunakan untuk mengeleksi peserta beasiswa bidikmisi.Kata Kunci: naive bayes, beasiswa bidikmisi, confusion matrix, UATReferences
Callum & Nigam (t.t). A Comparison of Event Models for Naive Bayes Text Classification
Cheeseman, P., & Stutz, J. (1996). Bayesian classification (AutoClass): Theory and results. In Advances in knowledge discovery and data mining.
Dikti, Ditjen. (2015). Pedoman Penyelenggaraan Bantuan Biaya Pendidikan Bidikmisi Tahun 2015. Jakarta.
Dewi, Yunita & Indrawati(t.t). Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Feldman, R., Sanger, J. (2006). The Text Mining Handbook:Advanced Approach in Analyzing Unstructure Data.
Garg, Bandana. (2013). Design and Development of Naive Bayes Classifier. North Dakota State University of Agriculture and Applied Science.
Gorunesc, Florin. (2011). Data Mining: Concepts, Models and Techniques, Springer.
Han, Jiawei, Kamber, Micheline & Pei, Jian. (2012). Data Mining: Concepts and Techniques ( ed.). USA: Elsevier Inc.
Yuliana. (2013). Sistem Pengelolaan Proyek Akhir Menggunakan Text Mining Pada Politeknik Caltex Riau. Tugas Akhir D4 Politeknik Caltex Riau. Riau: Pekanbaru.
Han, Jiawei, & Kamber, Micheline. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques( ed.). San Francisco: Elsevier Inc.
Indranandita, Susanto & Rachmat (2008). Sistem Klasifikasi dan Pencarian Jurnal Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes Dan Vector
Kao, A., Poteet, S.R. (2007). Natural Language Processing and Text Mining. United States of America:Springer.
Larose, Daniel T. (2005). Discovering Knowledge in Data : An Introduction to Data mining, Wiley-Interscience A John Wiley & Sons,Inc
Larose, Daniel T. (2006). Data Mining Methods and Models
Liwei (2010). Independent Component Analysis For Naive Bayes Classification
Lowd dan Domingos (t.t). Naive Bayes Models for Probability Estimation
Mitchell, Tom (2015). Generative and discriminative classifiers naive bayes and logistic regression
Murphy, Kevin (2006). Naive Bayes classifiers
.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright info for authors
1. Authors hold the copyright in any process, procedure, or article described in the work and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.
2. Authors retain publishing rights to re-use all or portion of the work in different work but can not granting third-party requests for reprinting and republishing the work.
3. Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work.
