PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI POTENSI PEKERJAAN PADA IMPLEMENTASI LINK AND MATCH SMK

Fani, Harli Septia (2022) PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI POTENSI PEKERJAAN PADA IMPLEMENTASI LINK AND MATCH SMK. Masters thesis, Universitas Bina Darma.

	Text (Bab 0) Bab 0.pdf Download (1MB)
	Text (Bab I) Bab I.pdf Download (370kB)
	Text (Daftar Pustaka) Daftar Pustaka.pdf Download (403kB)
	Text (Bab II) Bab II.pdf Restricted to Registered users only Download (234kB)
	Text (Bab III) Bab III.pdf Restricted to Registered users only Download (812kB)
	Text (Bab IV) Bab IV.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB)
	Text (Bab V) Bab V.pdf Restricted to Registered users only Download (224kB)
	Text (Turnitin) Turnitin.pdf Restricted to Registered users only Download (9MB)

Abstract

Dengan revolusi industri 4.0 yang sudah gencar diterapkan di seluruh dunia, maka dunia kerja masa depan akan sangat berbeda dengan masa sekarang. Akan terbentuk dunia kerja yang berbeda dalam hal struktur, teknologi dan konsep aktualisasi diri. Strategi link and match yang telah dilakukan di SMK diharapkan lebih membantu lulusannya lebih cepat terserap di dunia kerja sesuai dengan tuntutan industry 4.0. Seiring dengan perkembangan teknologi, permasalahan tersebut dapat diantisipasi dengan cara klasifikasi atau pengelompokan bidang minat sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Kompetensi berupa hard skill dan soft skill merupakan hal yang sangat penting bagi lulusan SMK. Kompetensi yang dimiliki memberikan gambaran potensi pekerjaan yang bisa didapat. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pekerjaan berdasarkan kompetensi yang dipelajari siswa selama belajar di SMK dengan menggunakan algoritma naïve bayes untuk menentukan potensi pekerjaan yang cocok. Uji coba dilakukan dengan tools WEKA menggunakan teknik cross validation. Pengujian yang dilakukan terhadap 56 data menggunakan 10-fold cross validation menghasilkan Correctly Classified Instance sebesar 66.0714% dan tingkat Incorrectly Classified Instance sebesar 33.9286%. yang menyimpulkan bahwa algoritma naïve bayes ini dapat melakukan prediksi dengan akurasi yang cukup optimal. Keyword : link and match, SMK, naïve bayes, WEKA

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Mr Irfan Irfan
Date Deposited:	09 Nov 2022 07:41
Last Modified:	09 Nov 2022 07:41
URI:	http://repository.binadarma.ac.id/id/eprint/6858

Actions (login required)

View Item