<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="2555">
 <titleInfo>
  <title>IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA KARTU JAKARTA PINTAR (KJP) DI SMA DARUL MA’ARIF MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>James Ramadhan</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">JAKARTA</placeTerm>
  </place>
  <publisher>USNI</publisher>
  <dateIssued>2019</dateIssued>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Text</form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>Kartu Jakarta Pintar adalah kartu yang disediakan oleh pemerintah daerah&#13;
bekerja sama dengan Bank DKI untuk diberikan kepada siswa dari keluarga tidak&#13;
mampu sebagai sarana pengambilan bantuan biaya operasional pendidikan.&#13;
Seiring banyaknya data pembuat KJP, membuat SMA Darul Ma’arif tidak&#13;
objektif dalam pemilihan kelayakan penerima KJP. Tujuan penelitian ini yaitu&#13;
mengimplementasi data mining dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes&#13;
untuk melakukan klasifikasi kelayakan penerima KJP. Algoritma Naïve Bayes&#13;
hanya membutuhkan jumlah data pelatihan (Training Data) yang kecil untuk&#13;
menentukan estimasi paremeter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian.&#13;
dengan menghitung probabilitas 98 data menggunakan atribut seperti Status&#13;
Pekerjaan Ortu, Penghasilan Ortu, Tempat Tinggal dan Kendaraan dapat&#13;
menghasilkan Correctly Classified Instance sebesar 72.45% dan Incorrectly&#13;
Classified Instance sebesar 27.55%</note>
 <note type="statement of responsibility">James Ramadhan</note>
 <subject authority="">
  <topic>Teknik Informatika</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>DATA MINING</topic>
 </subject>
 <subject authority="">
  <topic>Naïve Bayes</topic>
 </subject>
 <classification>NONE</classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Institutional Repository USNI Universitas Satya Negara Indonesia</physicalLocation>
  <shelfLocator></shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">8190031</numerationAndChronology>
    <sublocation>Perpustakaan USNI Kampus A (SKRIPSI)</sublocation>
    <shelfLocator></shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:digitals>
  <slims:digital_item id="2584" url="" path="/6e205dc3f689c0742e78b19167467430.pdf" mimetype="application/pdf">IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI KELAYAKAN PENERIMA KARTU JAKARTA PINTAR (KJP) DI SMA DARUL MA’ARIF MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES</slims:digital_item>
 </slims:digitals>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>2555</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2022-09-28 13:08:52</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2022-09-28 13:09:48</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>