Yusuf, Hilman Hudaya (2013) SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN AUTO LEARNING DENGAN ALGORITMA ITERATIVE DICHOTOMISER 3 (ID3) (Studi Kasus: Penjurusan Siswa SMA). Fakultas MIPA, Universitas Lampung.
|
File PDF
COVER DALAM.pdf - Published Version Download (49Kb) | Preview |
|
|
File PDF
ABSTRAK.pdf - Published Version Download (7Kb) | Preview |
|
|
File PDF
HALAMAN PENGESAHAN.pdf - Published Version Download (108Kb) | Preview |
|
|
File PDF
HALAMAN PERSETUJUAN.pdf - Published Version Download (111Kb) | Preview |
|
|
File PDF
PERNYATAAN.pdf - Published Version Download (213Kb) | Preview |
|
|
File PDF
DAFTAR ISI.pdf - Published Version Download (84Kb) | Preview |
|
|
File PDF
BAB I.pdf - Published Version Download (96Kb) | Preview |
|
|
File PDF
BAB II.pdf - Published Version Download (659Kb) | Preview |
|
|
File PDF
BAB III.pdf - Published Version Download (387Kb) | Preview |
|
File PDF
BAB IV.pdf - Published Version Restricted to Hanya pengguna terdaftar Download (796Kb) |
||
|
File PDF
BAB V.pdf - Published Version Download (84Kb) | Preview |
|
|
File PDF
DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version Download (176Kb) | Preview |
Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)
Jenjang pendidikan Sekolah Menengah Atas (SMA) memiliki kebijakan untuk menentukan jurusan yang akan menempatkan siswa di jurusan yang sesuai dengan minat, bakat, dan kemampuannya. Dengan mengembangkan sistem pendukung keputusan auto learning dengan algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3) dapat membantu guru dalam menentukan keputusan jurusan untuk siswa. Algoritma ID3 adalah bagian dari teknik learning pada bidang ilmu kecerdasan buatan. Dengan menggunakan sample data penjurusan siswa sebelumnya sebagai data latih pada sistem pendukung keputusan, maka sistem dapat memberikan dukungan keputusan yang dapat dijadikan acuan bagi guru dalam mengambil keputusan. Untuk mendapatkan akurasi keputusan yang baik, maka dibutuhkan data latih dengan varietas yang beragam. Sistem ini dapat memproses data yang diujikan menjadi pengalaman jika data tersebut tidak sama dengan data latih. Pemrosesan pengalaman ini memungkinkan sistem menambah lebih banyak data latih. Hasil penelitian menunjukan bahwa semakin banyak data latih dengan varietas yang baik dapat membuat akurasi keputusan yang dihasilkan semakin tinggi. Selain itu algoritma ID3 yang diimplementasikan tahan terhadap data-data yang terdapat kesalahan (data noise) sehingga keputusan cenderung konsisten. Kata kunci : algoritma Iterative Dichotomiser (ID3), auto learning, kecerdasan buatan, penjurusan siswa SMA, Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Jenis Karya Akhir: | Skripsi |
---|---|
Subyek: | > QA Mathematics > QA76 Computer software > Teknologi (General) > Teknologi (General) Teknologi (General) |
Program Studi: | FAKULTAS MIPA > Prodi Ilmu Komputer |
Pengguna Deposit: | UPT Perpustakaan Unila |
Date Deposited: | 03 Feb 2014 05:27 |
Terakhir diubah: | 03 Feb 2014 05:27 |
URI: | http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/888 |
Actions (login required)
Lihat Karya Akhir |