Menu
- Home
- Pemesanan
- Metode & Algoritma
- AHP
- Forward Chaining
- Backward Chaining
- GAP (Generic Acces Profile)
- Prifile Matching
- Teorema Bayes
- Case Based Reasoning (CBR)
- Dempher Shaper
- Fuzzy Logic
- Fuzzy Mamdani
- Generate And Test
- Ant Colony Optimization (ACO)
- Shortest Path Astar
- Algoritma ID3
- Algoritma C4.5
- Algoritma ANP
- Algoritma Indeks Davies-Bouldin SOM (Self Organizing Map)
- Algoritma Classification And Regression Trees (CART
- Algoritma Genetika
- Algoritma Genetika
- Source Code
- Katagori Skripsi
- Android
- Aplikasi
- Artificial Intellegence
- Backward Chaining
- Case Based Reasoning
- Flash MX
- Forward Chaining
- Game
- Java
- Java Android
- Kecerdasan Buatan
- Multimedia
- My-SQL
- Pengolahan Citra
- Security Komputer
- Sistem Informasi
- Sistem Informasi Goegrafis (GIS)
- Sistem Pakar
- Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
- SMS Gateway
- Visual Basic (Dekstop)
- Web (PHP-MySQL)
- Project
- FAQ
- About
Separator
piramidaskripsi.com saat ini sudah beralih ke piramidaskripsi.net | Bagi Yang Butuh Program Web Custome Bisa ke Wa atau email biaya IDR-500-800K
Rabu, 04 Januari 2023
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Pegawai Baru Dengan Teknik Klasifikasi Dengan Metode Naive Bayes Classifier | PHP&MySQL
Rekrutmen karyawan merupakan cara untuk mendapatkan karyawan sesuai dengan kriteria perusahaan. Proses rekrutmen karyawan di instansi atau perusahaan masih menggunakan cara manual dengan membandingkan berkas calon pelamar dan kriteria perusahaan kemudian dilanjutkan dengan tes seperti tes wawancara dan tes kemampuan, sehingga menyebabkan divisi kepegawaian mengalami kendala terkait proses pengambilan keputusan karena banyaknya jumlah pelamar dan penerimaan karyawan yang terbatas dan penerimaan karyawan harus tepat sasaran agar pengerjaan proyek dapat berjalan sesuai manajemen perussahaan. Oleh karena itu pada penelitian ini penulis ingin membangun sebuah sistem web untuk analisis data dan menyeleksi data karyawan secara online dan real time. Dalam membangun sebuah sistem penerimaan karyawan berbasis website. Pendekatan rancang bangunnya menggunakan metode Naive Bayes Classifier untuk memprediksi penerimaan karyawan . Naive Bayes Classifier merupakan teknik prediksi berbasis probabilistic sederhana yang berdasar penerapan teorema Bayes dengan asumsi independensi yang kuat (naif). Naive Bayes Classifier digunakan untuk membantu membuat keputusan dengan sistem dengan cara yaitu melatih data Training dalam hal ini data pelamar tahun sebelumnya yang pernah diseleksi, dan kemudian data latih akan di uji variabel nilainya pada data Uji yaitu data pegawai yang akan dilakukan seleksi, sehingga akan membuat hasil keputusan lebih cepat, akurat serta kredibel dengan mengandalkan sistem.
BAB 1, 2, 3, 4 dan 5 (.word) (hubungi admin)
Download Source Code Program SPK=pegawai-naive-bayes-classifier.rar
Screnshot Program :
Senin, 02 Januari 2023
Jaringan Saraf Tiruan (JST) Menggunakan Metode Learning Vector Quantization Untuk Klasifikasi Kesehatan Ibu Hamil | Web PHP
ABSTRAK
Penanganan
proses bersalin oleh tenaga medis bisa dijadikan salah satu acuan untuk
mengukur pelayanan kesehatan disuatu wilayah. Indikator yang perlu dianggap
penting dalam pelayanan kesehatan ibu adalah Angka Kematian Ibu (AKI) serta
pada bayi adalah Angka Kematian Bayi (AKB) (Kementerian Kesehatan, et. al.,
2013). Klasifikasi menggunakan Learning
Vector Quantization (LVQ) adalah bagian dari Jaringan Saraf Tiruan (JST)
yang merupakan single layer net dengan setiap lapisan input terhubung secara langsung
dengan neuron output. Keduanya dihubungkan dengan suatu bobot. Struktur
jaringan pada LVQ terdiri dari xi adalah input, wii merupakan bobot dan yi
sebagai output. Dengan adanya metode klasifikasi ini maka dapat memantau
kesehatan bayi dan ibu hamil dengan memantau indikator seperti Adanya
peningkatan berat badan, kadar hormone, perkembangan perut ibu hamil, detak
jantung yang stabil, pergerakan janin dalam perut, gerakan bayi akan menurun
sebelum kelahiran dan sebaginya.
Program
dirancang dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP berbasis web dengan tujuan
hasil dari klasifikasi dengan menggunakan JST LVQ diharapkan dapat bermanfaat
bagi puskesmas dalam menentukan klasifikasi kesehatan bayi dan ibu hamil.