IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÃVE BAYES PADA PENGELOMPOKAN ASET FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH BENGKULU
DOI:
https://doi.org/10.36085/jsai.v3i3.1194Abstract
Perkembangan teknologi informasi sangat berpengaruh dalam pengelolaan data dan penyampaian informasi bagi setiap instansi sehingga mempermudah dalam pengelolaan data yang diolah secara manual menjadi berbasis komputerisasi. Sehingga dengan adanya teknologi informasi yang digunakan dalam bidang pengelompokan atau inventaris aset barang-barang, setiap pencatatan dapat didokumentasikan sebagai barang bukti. Pada Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu juga menerapkan sistem sebagai pengelolaan data asset seperti computer, infokus dan printer, sebagai data inventaris.
Dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes diharapkan dapat mengetahui atau memprediksi data inventaris atau data aset yang ada. Teorema keputusan bayes itu sendiri adalah pendekatan statistik yang fundamental dalam pengenalan pola (pattern recoginition). Pendekatan ini didasarkan pada kuantifikasi antara berbagai keputusan klasifikasi dengan menggunakan probabilitas dan ongkos yang ditimbulkan dalam keputusan keputusan tersebut. Ide dasar dari bayes adalah menangani masalah yang bersifat hipotesis yakni mendesain suatu klasifikasi untuk memisahkan objek. Sehingga nantinya dalam pembuatan system pengelompokan data asset ini dapat mengetahui data asset yang ada pada Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu.References
Budi Harijanto. “Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Klasifikasi Retensi Arsipâ€. Jurnal Informatika Polinema. ISSN: 2407-070X. Volume 4, Edisi 2, Februari, 2018.
Zhang, Harry. “The Optimality of Naive Bayesâ€. FLAIRS conference. 2004.
Walpole, E. R., Myers, R. H, “Ilmu Peluang dan Statistika untuk Insinyur dan Ilmuan, Edisi ke-4â€. Bandung, ITB. 1995.
Antoni Wibowo. “MasteOf Information Technologyâ€. mti.binus.ac.id. klasifikasi. 2017
Patil, T. R., Sherekar, M. S. “Performance Analysis of Naive Bayes and J48 Classification Algorithm for Data Classificationâ€, International Journal of Computer Science and Applications, Vol. 6, No. 2, Hal 256-261, 2013.
Bustami. “Penerapan algoritma naïve bayes Untuk mengklasifikasi data nasabah asuransiâ€. JURNAL INFORMATIKA. Vol. 8, No. 1, Januari 2014.
Gusmelia Testiana. “Perancangan Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu pada UIN Raden Fatahâ€. JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi) - Vol. 02, No.1, Juni, 2018.
Nagendra, V, K and Rajendra, C. “Customer Behaviour Analysis Using Cba ( Data Mining Approach ),†National Conference on Research Trends in Computer Science and Technology, Vol. 3, No. 1, pp. 65–68, 2012.
Erfan Karyadi Putra. “Analisis Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi prioritas pengembangan jalan di provinsi Kalimantan selatan. Technologia†Vol 9, No.2, April – Juni, 2018
Nugroho. ‘PHP dan MySQL dengan editor dreamweaver MX’. Yogyakarta : ANDI. 2004.
Dio Lavarino. “Rancang Bangun E – Voting Berbasis Website Di Universitas Negeri Surabayaâ€. Jurnal Manajemen Informatika. Volume 6 Nomor 1 Tahun 2016, 72-81, 2016
Syarli. “Metode Naïve Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi)â€. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 1, April, 2016.
Hasan Bisry Isa Alfaris. “Implementasi black box testing pada sistem informasi Pendaftaran santri berbasis web dengan menggunakan Php dan mysqlâ€. Jurnal SAINTEKBU: Jurnl Sains dan Teknologi. Volume 6 no. 1 Februari, 2013.
Nidhra, Srinivas, and Dondeti, Jagruthi. “Blackbox and Whitebox Testing Techniques - A Literature Reviewâ€. International Journal of Embedded Systems and Applications (IJESA) Vol.2, No.2, June, 2012.
