Perpustakaan Universitas Nurul Jadid Paiton-Probolinggo

  • Beranda
  • Informasi
  • Berita
  • Bantuan
  • Pustakawan
  • Area Anggota
  • Pilih Bahasa :
    Bahasa Arab Bahasa Bengal Bahasa Brazil Portugis Bahasa Inggris Bahasa Spanyol Bahasa Jerman Bahasa Indonesia Bahasa Jepang Bahasa Melayu Bahasa Persia Bahasa Rusia Bahasa Thailand Bahasa Turki Bahasa Urdu
No image available for this title

Electronic Resource

Klasifikasi Penjurusan Menggunakan Metode Naive Bayes (Study Kasus SMK Islam Syekh Badri Masduqi Kraksaan)

MOHAMMAD AMIN - Nama Orang;

Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Islam Syekh Badri Masduqi Kraksaan adalah lembaga keterampilan
setingkat SLTA yang berada di bawah naungan Yayasan Syekh Badri Masduqi Kraksaan. SMK Islam
Syekh Badri Masduqi Kraksaan merupakan sekolah yang bergerak di bidang Teknik Informatika yang
memiliki Prodi Multimedia dan Rekayasa Perangkat Lunak yang didalamnya mencakup Multimedia
Desain, Android Developer, Videography, dan lain sebagainya. SMK Islam Syekh Badri Masduqi
Kraksaan ini memiliki 2 penjurusan yaitu MultiMedia dan Rekayasa Perangkat Lunak. Saat ini di SMK
Islam Syekh Badri Masduqi Kraksaan melakukan penjurusan siswa baru dengan tes seleksi yang masih
menggunakan data yang ada misalnya angket minat penjurusan dan nilai-nilai siswa dimasa SMP. Tes
Seleksi Penjurusan bagi siswa diperkenalkan sebagai upaya untuk mengarahkan siswa terhadap
bakat minat, nilai Intelligence Quotient (IQ) dan tes wawancara, serta kemampuan akademik siswa
tersebut. Dengan demikian pemilihan jurusan benar-benar menjadi masalah yang sangat fatal ketika
pemilihan ditentukan secara asal-asalan Berdasarkan permasalahan yang terjadi di atas, solusi yang
ditawarkan ialah sekolah mampu mengklasifikasi siswa baru berdasarkan nilai raport dan tes
wawancara Metode yang akan digunakan adalah metode data mining yang klasifikasi yaitu Metode
Naive Bayes Classifier merupakan metode algoritma klasifikasi menggunakan metode probabilitas dan
statistik. Hasil penelitian menunjukan kinerja metode Naive Bayes Classifier dengan akurasi menca pai
79.04%.


Ketersediaan
1401373714 MOH k 737Perpustakaan Universitas Nurul JadidTersedia namun tidak untuk dipinjamkan - Koleksi Digital
Informasi Detail
Judul Seri
-
No. Panggil
14 MOH k 737
Penerbit
PAITON PROBOLINGGO : UNUJA., 2018
Deskripsi Fisik
87 hlm
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
14013737
Klasifikasi
NONE
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
-
Subjek
-
Info Detail Spesifik
SMK Islam Syekh Badri Masduqi, Penjurusan, Naive Bayes Classifier.
Pernyataan Tanggungjawab
-
Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain

Lampiran Berkas
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
  • Harap masuk untuk melihat lampiran
Komentar

Anda harus masuk sebelum memberikan komentar

Perpustakaan Universitas Nurul Jadid Paiton-Probolinggo
  • Informasi
  • Layanan
  • Pustakawan
  • Area Anggota

Tentang Kami

As a complete Library Management System, SLiMS (Senayan Library Management System) has many features that will help libraries and librarians to do their job easily and quickly. Follow this link to show some features provided by SLiMS.

Cari

masukkan satu atau lebih kata kunci dari judul, pengarang, atau subjek

Donasi untuk SLiMS Kontribusi untuk SLiMS?

© 2025 — Senayan Developer Community

Ditenagai oleh SLiMS
Pilih subjek yang menarik bagi Anda
  • Karya Umum
  • Filsafat
  • Agama
  • Ilmu-ilmu Sosial
  • Bahasa
  • Ilmu-ilmu Murni
  • Ilmu-ilmu Terapan
  • Kesenian, Hiburan, dan Olahraga
  • Kesusastraan
  • Geografi dan Sejarah
Icons made by Freepik from www.flaticon.com
Pencarian Spesifik