Algoritma Naive Bayes Dalam Klasifikasi Lokasi Pembangunan Sumber Air

Abstract

The purpose of this study can predict the feasibility of the location of the development of clean water sources in the Tirta Lihou PDAM using the Naive Bayes algorithm. With the increasing number of MBR (Low-Income Communities) that enter each year in each region, the Tirta Lihou PDAM plans to find alternative springs solutions for several production units so that they can meet the needs of the community. In determining the appropriate alternative sources of clean water in several production units, the datamining method is used. By using data mining techniques specifically classification using the Naive Bayes algorithm, predictions can be made on the feasibility of the location of the construction of clean water sources based on existing data. Naive bayes is a simple probabilistic prediction technique based on the Bayes theorem with a strong assumption of independence (dependence). Based on the results of calculations using algoritma naive bayes, the clasification results from 19 alternatives used, where there are 8 feasible classes and 11 classes are not feasible with the number of accuracy obtained at 78,95%. From the results obtained, it is expected that this research can help the PDAM Tirta Lihou in determining the location that is feasible to develop water sources so that it can meet the needs of the community. This research is also expected to be a reference for further researchers relating to the user algorithm used.

Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Memprediksi Prestasi Siswa Di SMA Negeri 1 Panombeian Panei

“…Salah satu algoritma dalam klasifikasi yaitu algoritma Naive Bayes [8]. Dalam hal ini penulis menggunakan algoritma NaiveBayes dalam melakukan prediksi terhadap prestasi siswa di SMA Negeri 1 Panombeian Paneidengan tujuan untuk menentukan apakah siswa memiliki prestasi meningkat, menurun atau tetap.Variabel yang digunakan yaitu keberadaan guru, kemampuan siswa, motivasi dan lingkungan sekolah [9].…”

Sistem Penentuan Penginapan dengan Metode Promethee

“…Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) merupakan sistem berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dalam memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang bersifat semi terstruktur dan tidak terstruktur (Gusrianty et al, 2019) (Pramudhita, 2017) (Wardhani & Nur, 2017). Beberapa model SPK antara lain Simple Additive Weighting (SAW), Analityc Hierarchy Process (AHP), Profile Matching, Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), dan Weighted Product(WP) (Umar, Sunardi, et al, 2018)(Aprilia Triase;Sriani, Sriani, 2017) (Imandasari & Windarto, 2017). Beberapa penelitian yang terkait dengan penentuan penginapan diantaranya metode Promethee untuk pemilihan hotel bintang lima terbaik di Kota Medan (Pasaribu, 2019) dengan tujuh kritera, yaituprice list, fasilitas, kenyamanan, tata letak, akses keluar masuk, keamanan, dan pelayanan.…”

Implementasi Algoritma Naive Bayes Dan Random Forest Dalam Memprediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh

“…Berikut tahapan analisis algoritma naive bayes yaitu sebagai berikut [6] Dari grafik diatas dapat disimpulkan bahwa nilai semakin berkorelasi tiap variabelnya, maka makin tinggi hasil keakuratannya. Setelah data di cleaning, maka semakin bagus keakuratannya.…”