Record Detail Back
Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier Dalam Penilaian Kualitas Nastrap Polri Berdasarkan Hasil Sidang Nastrap (Studi kasus: Unit Kerja Evadasi Bag Bindik Sespimti)
- Share to:
Pendidikan Sespimti mewajibkan serdik untuk membuat tugas akhir atau disebut
sebagai Nastrap, data pengujian Nastrap diklasifiksikan untuk mengetahui
kualitasnya. Proses klasifikasi saat ini dilakukan dengan meninjau satu persatu dari
setiap atribut nilai, dicocokan dengan kriteria penialan kualitas kategori sehingga
membutuhkan waktu yang lama dan juga memiliki tinggan human error. Penelitian
ini menggunakan metode rekayasa dengan model pengembangan perangkat lunak
prototyping dan integrasi algoritma proses klasifikasi yaitu menggunakan algoritma
Naive Bayes Classifier. Hasil dari penelitian berupa aplikasi yang memiliki fitur
klasifikasi, yang dapat memprose data hasil sidang nastrap sehingga menghasilkan
klasifikasi kualitas Nastrap serdik. Aplikasi yang memiliki tingkat kecepatan dan
akurasi yang sangat baik, sehingga dapat mengoptimalkan proses bisnis yang
berjalan. Melalui penelitian ini bagian unit evadasi sangat dimudahkan dalam
memproses data nilai Nastrap serdik untuk mendapatkan kualitas Nastrap.
FAISHAL MUHAMMAD HABIB - Personal Name
NONE
Text
INDONESIA
TEKNIK INFORMATIKA UNLA
2023
BANDUNG
LOADING LIST...
LOADING LIST...
APA Citation
FAISHAL MUHAMMAD HABIB. (2023).Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier Dalam
Penilaian Kualitas Nastrap Polri Berdasarkan Hasil Sidang
Nastrap
(Studi kasus: Unit Kerja Evadasi Bag Bindik Sespimti).(Electronic Thesis or Dissertation). Retrieved from https://localhost/etd