PENERAPAN METODE NAIVE BAYES DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK PEMILIHAN DOSEN PEMBIMBING SKRIPSI

International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot Pub Date : 2019-04-28 DOI:10.53514/ir.v3i1.173

Mafiqotul Khoiriyah, Sita Muharni, Andreas Perdana

{"title":"PENERAPAN METODE NAIVE BAYES DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK PEMILIHAN DOSEN PEMBIMBING SKRIPSI","authors":"Mafiqotul Khoiriyah, Sita Muharni, Andreas Perdana","doi":"10.53514/ir.v3i1.173","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Skripsi adalah suatu karya ilmiah seorang mahasiswa merupakan syarat untuk menyelesaikan program sarjana, dalam menyusun skripsi mahasiswa membutuhkan dosen pembimbing skripsi sebagai tempat konsultasi dalam menyelesaikan skripsi tersebut. Pemilihan dosen pembimbing skripsi pada STMIK Dharma Wacana saat ini dirasa kurang efektif karena mempunyai kemungkinan terjadinya human error, sehingga tidak dilakukannya penyesuaian antara kategori/ bidang ilmu skripsi yang dipilih mahasiswa dengan bidang mata kuliah/keahlian dosen memungkinkan terjadinya ketidaksinambungan atau miss komunikasi antara mahasiswa dan dosen pembimbing skripsi nantinya. Tujuan penelitian mendapatkan rule dari kriteria kategori, menerapkan metode naive bayes, saw, dan menghasilkan keputusan dalam pemilihan dosen pembimbing skripsi. Dengan implementasi sistem penunjang keputusan yang dibangun menggunakan metode naive bayes dan Simple Additive Weighting (saw), metode naive bayes digunakan untuk menghitung proses penentuan tema dan metode saw akan digunakan untuk menghitung proses penentuan dosen pembimbing skripsi, Ke 2 (dua) metode tersebut akan diterapkan kedalam aplikasi dekstop menggunakan program Visual basic.net.","PeriodicalId":196584,"journal":{"name":"International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot","volume":"9 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2019-04-28","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.53514/ir.v3i1.173","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Skripsi adalah suatu karya ilmiah seorang mahasiswa merupakan syarat untuk menyelesaikan program sarjana, dalam menyusun skripsi mahasiswa membutuhkan dosen pembimbing skripsi sebagai tempat konsultasi dalam menyelesaikan skripsi tersebut. Pemilihan dosen pembimbing skripsi pada STMIK Dharma Wacana saat ini dirasa kurang efektif karena mempunyai kemungkinan terjadinya human error, sehingga tidak dilakukannya penyesuaian antara kategori/ bidang ilmu skripsi yang dipilih mahasiswa dengan bidang mata kuliah/keahlian dosen memungkinkan terjadinya ketidaksinambungan atau miss komunikasi antara mahasiswa dan dosen pembimbing skripsi nantinya. Tujuan penelitian mendapatkan rule dari kriteria kategori, menerapkan metode naive bayes, saw, dan menghasilkan keputusan dalam pemilihan dosen pembimbing skripsi. Dengan implementasi sistem penunjang keputusan yang dibangun menggunakan metode naive bayes dan Simple Additive Weighting (saw), metode naive bayes digunakan untuk menghitung proses penentuan tema dan metode saw akan digunakan untuk menghitung proses penentuan dosen pembimbing skripsi, Ke 2 (dua) metode tersebut akan diterapkan kedalam aplikasi dekstop menggunakan program Visual basic.net.

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

“neve BAYES和简单的ad拼写方法的应用”为论文顾问的选择

论文是一名学生完成论文的科学论文，编写论文需要一名学生顾问来完成论文。论文指导教授在选举STMIK佛法目前缺乏有效的营销策略,因为有说法之间的人为错误的可能性,所以不做调整类别-科学论文挑选学生的科目领域小姐-导致了ketidaksinambungan讲师技能或学生和教授之间的交流论文的导师。研究的目的是从类别标准中获得规则，采用“天真贝斯”(naive bayes)的方法，见“锯子”(saw)，并在论文顾问的选择中得出结论。生命维持系统建造的决定实施用天真贝叶斯方法和简单Additive Weighting(锯),天真贝叶斯方法用于计算过程确定主题和锯会用来计算方法确定论文指导教授的过程,去2(二)这种方法应用到台式电脑使用Visual basic程序。net应用程序。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文去求助

来源期刊

International Research on Big-Data and Computer Technology: I-Robot

自引率

0.00%

发文量