Showing 3 articles found for "Bayes"

Analisa Perkembagan Teknologi Informasi Di Kalangan Remaja Dengan Metode Naïve Bayes Pada SMAN 1 Wewewa Selatan

Maria Herlinda Bora, Friden Elefri Neno, Titus Kurra
Abstract: Teknologi informasi berkembang dengan cepat dan semakin kompleks dari waktu ke waktu, dan bisnis serta lembaga pendidikan secara intrinsik terkait dengannya. Salah satu aspek utama yang memiliki dampak besar pada pendidikan… kan adalah teknologi informasi. Dengan demikian, untuk meningkatkan keberhasilan dan efisiensi pendidikan, manajemen teknologi informasi menjadi sangat penting. salah satu faktor utama perkembagan sekolah adalah tekonologi Informasi. Teknologi informasi (TI) pada hakikatnya merupakan hasil samping dari kecanggihan dan kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi yang dikembangkan oleh manusia dengan tujuan untuk menghasilkan manusia yang berkualifikasi dan berpendidikan tinggi. Analisis merupakan proses menyelidiki atau menganalisis suatu kejadian dengan menggunakan fakta-fakta untuk menentukan keadaan yang sebenarnya. Biasanya, prosedur ini dilakukan bersamaan dengan pengolahan data atau penelitian. Hasil analisis diprediksi akan meningkatkan pemahaman dan memudahkan pengambilan keputusan. Tahapan perencanaan analisis sentimen pendekatan Naïve Bayes memberikan gambaran umum tentang tahapan penelitian yang dilakukan. Pendapat siswa tentang bagaimana teknologi informasi berkembang di SMA Negeri 1 Wewewa Selatan terlihat terbagi. Temuan penelitian menunjukkan bahwa sikap masyarakat terhadap perkembangan teknologi informasi sebagian besar positif, sebagaimana dibuktikan oleh hasil metode Naïve Bayes yang menunjukkan akurasi 87,50%, presisi 17,50%, dan recall 20%

Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Memprediksi Kelayakan Penerima Bantuan Sosial Beras Miskin Di Kelurahan Sidomulyo

Elvie Yanti, Rahma Diana Daulay, Rozi Juliantika, Wiwin Handoko
Abstract: Bantuan sosial adalah salah satu program utama pemerintah untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat. Salah satu program bantuan sosial yang menjadi perhatian pemerintah adalah bantuan Raskin (beras untuk keluarga miskin).… . Pengelolaan program bantuan sosial Raskin di Kelurahan Sidomulyo selama ini dilakukan dengan cara manual, yang mengakibatkan ketidakakuratan data dan ketidaktepatan sasaran penerima bantuan. Penelitian ini bertujuan untuk memperbaiki akurasi dan efisiensi proses seleksi penerima bantuan Raskin dengan menerapkan model Naive Bayes. Model ini digunakan untuk mengelompokkan data penerima berdasarkan kriteria, seperti kondisi rumah, status kepemilikan rumah, tanggungan keluarga, dan jumlah penghasilan. Berdasarkan penelitian yang dilakukan menggunakan data dari 300 kepala keluarga, model ini berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 81,66%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa 60,3% kepala keluarga dinyatakan layak menerima bantuan, sedangkan 39,7% tidak layak. Implementasi model Naive Bayes diharapkan dapat meningkatkan transparansi, keadilan, dan efisiensi dalam pelaksanaan program bantuan sosial di masa yang akan datang. 

Pengaruh Aplikasi Makanan Bergizi Seimbang Pencegah Stunting Balita Menggunakan Metode Dempster Shafer Dan Naive Bayes

Syarlaila, Nova, Dewi Maharani, Yori Apridonal M
Abstract: Stunting yaitu kekurangan gizi menahun atau kronis yang dapat terlihat pada tinggi badan balita lebih pendek dari balita seusianya. Pravelensi balita yang terjangkit stunting secara nasional sebesar 37,6 persen (2007) dan… n mengalami penurunan menjadi 35,8 persen (2010). Namun meningkat kembali menjadi 37,2 persen (2013) dan menurun kembali menjadi 29,9 persen (2018). Data tersebut menunjukkan pravelensi stunting yang tidak menentu. Banyak faktor yang mempengaruhi stunting khususnya pengetahuan orang tua mengenai mengenai gizi seimbang pencegah stunting. Pencegahan stunting perlu dilakukan dengan pemantauan status gizi secara berkala dan pemenuhan gizi seimbang Balita. Berdasarkan penelitian tersebut, maka dilakukan pemberian makanan bergizi seimbang pencegah Stunting dan sistem pakar deteksi dini stunting dengan sistem pakar. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode Dempster Shafer dapat mendeteksi stunting balita lebih baik dengan akurasi  90% dibandingkan metode Naive Bayes dengan akurasi 75%. Aplikasi ini bertujuan membantu menurunkan angka stunting balita yang masih menjadi masalah saat ini.