Komparasi 3 Metode Algoritma Klasifikasi Data Mining Pada Prediksi Kenaikan Jabatan
Abstract
Keywords
Full Text:
PDFReferences
Ahamed, K. I. (2016). A Study on Neural Network Architectures. 1–7.
Al-kaf, H. A. G., Chia, K. S., & Mohammed, N. A. (2018). A comparison between single layer and multilayer artificial neural networks in predicting diesel fuel properties using near infrared spectrum. 6466. https://doi.org/10.1080/10916466.2018.1425717
Dalianis, H. (2018). Evaluation Metrics and Evaluation. Clinical Text Mining, 1967, 45–53. https://doi.org/10.1007/978-3-319-78503-5_6
Damuri, A., Riyanto, U., Rusdianto, H., & Aminudin, M. (2021). Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako. 8(6), 219–225. https://doi.org/10.30865/jurikom.v8i6.3655
Hayadi, B. H., Kim, J.-M., Hulliyah, K., & Sukmana, H. T. (2021). Predicting Airline Passenger Satisfaction with Classification Algorithms. IJIIS: International Journal of Informatics and Information Systems, 4(1), 82–94. https://doi.org/10.47738/ijiis.v4i1.80
Hayadi, B. H., Sudipa, I. G. I., & Windarto, A. P. (2021). Model Peramalan Artificial Neural Network pada Peserta KB Aktif Jalur Pemerintahan menggunakan Artificial Neural Network Back-Propagation. MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer, 21(1), 11–20. https://doi.org/10.30812/matrik.v21i1.1273
Ketut, N., Astuti, M., Utami, N. W., Putu, I. G., & Juliharta, K. (2022). CLASSIFICATION OF BLOOD DONOR DATA USING C4 . 5 AND K-NEAREST NEIGHBOR METHOD ( CASE STUDY : UTD PMI BALI PROVINCE ). 18(1). https://doi.org/10.33480/pilar.v18i1.2790
Madame, Y., & Wahyu, A. (2022). Klasifikasi Rumah Tangga Penerima Subsidi Listrik di Provinsi Gorontalo Tahun 2019 dengan Metode K-Nearest Neighbor dan Support Vector Machine Electricity Subsidy Recipient Households Classification in Gorontalo Province in 2019 using K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine. 10(1), 63–68. https://doi.org/10.26418/justin.v10i1.51210
Manullang, R. A., & Sianturi, F. A. (2021). Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbour Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa. 4(2), 42–50.
Rini, M. S. (2018). Kajian kemampuan metode neural network untuk klasifikasi penutup lahan dengan menggunakan Citra Landsat-8 OLI (kasus di Kota Yogyakarta dan sekitarnya). Geomedia: Majalah Ilmiah Dan Informasi Kegeografian, 16(1), 1–12. https://doi.org/10.21831/gm.v16i1.20974
Rizky, S. A., Yesputra, R., & Santoso, S. (2021). Prediksi Kelancaran Pembayaran Cicilan Calon Debitur Dengan Metode K-Nearest Neighbor. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi), 7(2), 195–202. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1078
Romli, I., & Putra, B. M. (2020). Evaluasi Penilaian Kinerja Dalam Klasifikasi Data Mining Dengan metode Naïve Bayes. 1(1), 36–45.
Saudi, R., Fathir, A., Agus, T. R., Suyono, A. A., & Ibrahim, F. (2021). Analisis Sentimen Haramnya Musik Secara Umum Menggunakan Metode KNN. https://doi.org/10.47002/metik.v5i2.284
Tasya, M. R., A, B. S. W., & Luthfi, E. T. (2020). Klasifikasi Kualitas Kematangan Wortel Menggunakan Metode GLCM ( Gray Level Co-Occurrence Matrix ) Dan Neural Network. 1–10.
Utami, E., Hartanto, A. D., Informatika, P. T., Komputer, F. I., & Yogyakarta, U. A. (n.d.). Klasifikasi Kepribadian dengan Metode DISC pada Twitter Menggunakan Algoritma Artificial Neural Network Indicator ), Big Five , dan DISC ( Dominance , Influence , Steadiness dan. 1–20.
Wanto, A., Herawan Hayadi, B., Subekti, P., Sudrajat, D., Wikansari, R., Bhawika, G. W., Sumartono, E., & Surya, S. (2019). Forecasting the Export and Import Volume of Crude Oil, Oil Products and Gas Using ANN. Journal of Physics: Conference Series, 1255(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/1255/1/012016
Wibawa, M. S., & Maysanjaya, I. M. D. (2018). Multi Layer Perceptron Dan Principal Component Analysis Untuk Diagnosa Kanker Payudara. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), 7(1), 90. https://doi.org/10.23887/janapati.v7i1.12909
Yanto, B., -, B., -, J., & Hayadi, B. H. (2020). Indentifikasi Pola Aksara Arab Melayu Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Convolutional Neural Network (Cnn). JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics), 3(3), 106–114. https://doi.org/10.36085/jsai.v3i3.1151
Yanto, B., Lubis, A., Hayadi, B. H., & Nst, E. A. (2021). Klarifikasi Kematangan Buah Nanas Dengan Ruang Warna Hue Saturation Intensity. 135–146
DOI: https://doi.org/10.53513/jsk.v5i2.5642
Refbacks
- There are currently no refbacks.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
JURNAL TEKNOLOGI SISTEM INFORMASI DAN SISTEM KOMPUTER TGD [ J-SISKO TECH]
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
PUSAT RISET DAN PENGABDIAN MASYARAKAT
STMIK TRIGUNA DHARMA
Jl. Pintu Air I/Jend. AH Nasution No. 73, Medan JohorSumatera Utara - Indonesia.
Phone: 061-8224051
Fax: 0618224051
Email: [email protected]