IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN CALON MITRA BADAN PUSAT STATISTIK MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

Melani Vebtania Nomseo

Abstract


Badan Pusat Statistik (BPS) adalah lembaga resmi yang bertanggung jawab untuk menyelenggarakan kegiatan statistik di tingkat Nasional di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai akurasi yang baik dan tepat pada kriteria-kriteria yang mempengaruhi kelayakan calon mitra BPS. Metode pengklasifikasian yang digunakan yaitu metode naïve bayes.  Hasil dari penelitian ini menunjukan kriteria yang mempengaruhi kelayakan  calon mitra BPS diterima  adalah umur dari 18-30 tahun dan hasil prediksi perhitungan Naive Bayes dengan menggunakan RapidMiner dengan jumlah data yang diuji 1.611 data, Jumlah data yang diprediksi benar "Diterima"  660 data, Jumlah data yang diprediksi benar "Tidak Diterima" 403 data, Jumlah data yang diprediksi salah "Diterima" 452 data, Jumlah data yang diprediksi salah " Tidak Diterima" 96 data. Dengan akurasi sebesar 65.98% dan tingkat eror sebesar 34.02%. Maka sangat cocok untuk memprediksi peluang dimasa depan.

Keywords


BPS, Naïve Bayes, Nilai akurasi, Prediksi

Full Text:

PDF

References


Y. Yumhi, “Implementasi Rekrutmen Di Bps Kabupaten Lebak (Studi Kasus Rekrutmen Tenaga Sensus),” The Asia Pacific Journal of Management Studies, vol. 7, no. 3, 2020.

S. Mubarok, S. Zauhar, E. Setyowati, and S. Suryadi, “Policy implementation analysis: exploration of george edward iii, marilee s grindle, and mazmanian and sabatier theories in the policy analysis triangle framework,” JPAS (Journal of Public Administration Studies), vol. 5, no. 1, pp. 33–38, 2020.

D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada sistem pendukung keputusan. Deepublish, 2017.

S. Baker et al., “Teaching Academic Content and Literacy to English Learners in Elementary and Middle School. IES Practice Guide. NCEE 2014-4012.,” What Works Clearinghouse, 2014.

I. M. A. A. Pramana, I. W. Sudiarsa, and P. G. S. C. Nugraha, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Pada CV Akusara Jaya Abadi,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi), vol. 10, no. 4, 2023.

E. Manalu, F. A. Sianturi, and M. R. Manalu, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Pemesanan Pada Cv. Papadan Mama Pastries,” Jurnal Mantik Penusa, vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017.

N. Maulidah, R. Supriyadi, D. Y. Utami, F. N. Hasan, A. Fauzi, and A. Christian, “Prediksi Penyakit Diabetes Melitus Menggunakan Metode Support Vector Machine dan Naive Bayes,” Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE), vol. 7, no. 1, pp. 63–68, 2021.




DOI: https://doi.org/10.15548/map.v7i1.8629

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

 

Lisensi Creative Commonsis licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.