SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN KONSENTRASI MATA KULIAH (STUDI KASUS PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI UNIKOM)

  • Annisa Paramitha Fadillah Program Studi Sistem Informasi, Universitas Komputer Indonesia
  • Muhammad Rajab Fachrizal Program Studi Sistem Informasi, Universitas Komputer Indonesia
Keywords: sistem pendukung keputusan, naive bayes, data mining

Abstract

UNIKOM adalah salah satu perguruan tinggi swasta yang terkenal di Bandung. UNIKOM memeiliki beberapa program studi yang cukup besar salah satunya program studi sistem informasi. Prodi sistem informasi menerapkan kurikulum yang mewajibkan mahasiswa pada semester 6 untuk memilih konsentrasi mata kuliah berdasarkan minatnya. Akan tetapi mahasiswa terkadang merasa kesulitan untuk memililh konsentrasi mata kuliah tersebut, sehingga mahasiswa biasanya akan meminta saran dosen wali. Pada penelitian sebelumnya dengan judul “penerapan naïve bayes classifier untuk pemilihan konsentrasi mata kuliah†[1] telah dipaparkan mengenai pemodelan menggunakan metode naïve bayes itu sendiri. Pada penelitian ini akan membahas mengenai perancangan sistem pendukung keputusan yang didalamnya menggunakan metode naïve bayes. Diharapkan dengan adanya sistem pendukung keputusan ini, dapat mempermudah dalam memberikan rekomendasi pemilihan konsentrasi mata kuliah baik untuk mahasiswa maupun dosen wali.. Penggunaan naïve bayes classifier, dikarenakan naïve bayes classifier merupakan metode yang mudah dipahami dan cukup sederhana.

References

A. P. Fadillah and B. Hardiyana, “Penerapan naïve bayes classifier untuk pemilihan konsentrasi mata kuliah,†Jati, 2018.

A. P. Fadillah and B. Hardiyana, “Classification of Subject Concentration using Algorithm C4.5,†in INCITEST- IOP conference series : Science & Engineering, Bandung, 2018.

Y. S. Nugroho, “DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÃVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO,†2014.

S. L. B. Ginting and R. P. Trinanda, “TEKNIK DATA MINING MENGGUNAKAN METODE BAYES CLASSIFIER UNTUK OPTIMALISASI PENCARIAN PADA APLIKASI PERPUSTAKAAN (STUDI KASUS : PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS PASUNDAN – BANDUNG),†JATI : Jurnal Teknologi dan Informasi UNIKOM, vol. Volume 1 No 6, 2014.

A. Suryadi and D. Nurdiana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI UJIAN MASUK PERGURUAN TINGGI MENGGUNAKAN NBC (NAÃVE BAYES CLASSIFIER),†KINETIK, Vols. Vol 1, No. 3, no. ISSN : 2503-2259; E-ISSN : 2503-2267, pp. 173-182, 2016.

Darussalam and A. P. Fadillah, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEREKOMENDASIKAN CABANG BARU PADA OUTLET RESTO BMC,†in Prosiding Seminar Teknik Informatika Unpad, Bandung, 2018.

R. A. S. and M. S. , Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Objek, Bandung: Penerbit Informatika, 2013.

Kusrini, Algoritma Data Mining, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.

E. d. Turban, Decicion Support Systems and Intelligent Systems, Andi Offset, 2005.

I. C. Gumilang, D. S. M. and A. R. S. , “PREDIKSI PERSEDIAAN OBAT DENGAN METODE NAÃVE BAYES (STUDI KASUS : APOTEK SAPUTRA),†PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA, FAKULTAS KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH SURAKARTA, Surakarta, 2014.

E. Prasetyo, Data Mining konsep dan Aplikasi menggunakan MATLAB, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2012.

Suyanto, Buku Data Mining untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data, Bandung: Penerbit Informatika, 2017.

A. P. Fadillah, “Penerapan Metode CRISP-DM untuk Prediksi Kelulusan Studi Mahasiswa Menempuh Mata Kuliah (Studi Kasus Universitas XYZ),†JUTISI, vol. VOL. 1, pp. 260-270, 3 Desember 2015.

Published
2018-10-31
How to Cite
[1]
A. Fadillah and M. Fachrizal, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN KONSENTRASI MATA KULIAH (STUDI KASUS PROGRAM STUDI SISTEM INFORMASI UNIKOM)”, JAMIKA, vol. 8, no. 2, Oct. 2018.