Suni, Bonifasius Henri (2020) KOMPARASI METODE NAÏVE BAYES DAN DECISION TREE UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN KE OBJEK WISATA DKI JAKARTA. S1 - Sarjana thesis, Universitas AMIKOM Yogyakarta.
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER-ABSTRAK)
COVER.pdf Download (713kB) |
|
Text (BAB I)
BAB I.pdf Download (206kB) |
|
Text (BAB II)
BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (852kB) |
|
Text (BAB III)
BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (745kB) |
|
Text (BAB IV)
BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (861kB) |
|
Text (BAB V)
BAB V.pdf Download (63kB) |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
Daftar Pustaka.pdf Restricted to Registered users only Download (65kB) |
![[img]](https://eprints.amikom.ac.id//style/images/fileicons/archive.png) |
Archive (SOURCE CODE)
Source Code-16.11.0362-BonifasiusHenriSuni - Bonifasius Henri Suni.zip Restricted to Repository staff only Download (11kB) |
|
Text (PUBLIKASI)
Publikasi-16.11.0362-BonifasiusHenriSuni - Bonifasius Henri Suni.pdf Restricted to Repository staff only Download (478kB) |
Abstract
Di sektor pariwisata, pertumbuhan data adalah tinggi karena data yang terekam terus bertambah seiring dengan jumlah kunjungan wisatawan yang masuk. Itu data yang direkam dapat dikelola untuk menemukan yang pasti informasi dengan menggunakan metode yang ada dalam data mining. Salah satu informasi yang dapat diperoleh dari mengalikan pola data memprediksi jumlah kunjungan wisatawan ke objek wisata. Proses untuk memprediksi jumlah wisatawan kunjungan ke suatu objek wisata dapat dilakukan oleh beberapa metode, termasuk metode nave Bayes dan metode pohon keputusan. Naïve Bayes dan pohon keputusan adalah metode data mining yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan dan memprediksi [7]. Untuk mengetahui metode mana yang memiliki tingkat prediksi yang lebih baik, penelitian ini dilakukan untuk membandingkan setiap metode dalam memprediksi jumlah kunjungan wisatawan ke objek wisata unggulan di DKI Jakarta propinsi. Dalam penelitian ini, nilai prediksi yang dihasilkanoleh dua metode yang sama untuk data pengujian, tetapi memiliki tingkat akurasi yang berbeda. The Naïve Bayes diperoleh akurasi sebesar 87,5%, sedangkan menggunakan Metode Decision Tree diperoleh akurasi sebesar 62,5%. Dari hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa kinerja metode Naïve Bayes lebih unggul daripada metode Pohon Keputusan.
| Item Type: | Thesis (S1 - Sarjana) | ||
|---|---|---|---|
| Contributor: |
|
||
| Uncontrolled Keywords: | Naive Bayes, Decision Tree, Prediksi turis kunjungan | ||
| Subjects: | 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 000 Ilmu komputer, informasi dan pekerjaan umum 000 - Komputer, Informasi dan Referensi Umum > 000 Ilmu komputer, ilmu pengetahuan dan sistem-sistem > 004 Pemrosesan data dan ilmu komputer |
||
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika | ||
| Depositing User: | RC Universitas AMIKOM Yogyakarta | ||
| Date Deposited: | 25 Jun 2022 01:45 | ||
| Last Modified: | 16 Aug 2023 04:18 | ||
| URI: | http://eprints.amikom.ac.id/id/eprint/2591 |
Actions (login required)
 |
View Item |