<?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="59121">
 <titleInfo>
  <title>Klasifikasi Karya Ilmiah (Tugas Akhir) Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (NBC)</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Nurdin</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">Riau</placeTerm>
   <publisher>Universitas Islam Indragiri</publisher>
   <dateIssued>2021</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code"></languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd">Artikel Jurnal</form>
  <extent>hlm : 268-279</extent>
 </physicalDescription>
 <relatedItem type="series">
  <titleInfo/>
  <title>SISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi</title>
 </relatedItem>
</mods>
<note>ABSTRAK&#13;
&#13;
Tugas akhir atau skripsi merupakan hasil penelitian yang membahas suatu masalah sesuai bidang ilmu dari mahasiswa. Dengan bertambah jumlah lulusan, maka jumlah dokumen tugas akhir yang dihasilkan juga akan semakin besar. Jumlah dokumen karya ilmiah atau tugas akhir yang besar akan sulit dicari sesuai dengan topik jika tidak dikelompokkan. Jumlah dokumen yang besar akan tidak efektif jika dilakukan klasifikasi secara manual. Penelitian ini membuat aplikasi klasifikasi karya ilmiah bertujuan untuk mengklasifikasikan karya ilmiah (tugas akhir) mahasiswa dalam bidang ilmu Teknik Informatika. Aplikasi ini dibangun dengan mengimplementasikan algoritma Naive Bayes Classifier berdasarkan parameter latar belakang dan akan diklasifikasikan menjadi 5 kategori yaitu pengolahan citra, data mining, sistem pengambilan keputusan, sistem informasi geografis dan sistem pakar. Dengan tahapan penelitian yaitu pengumpulan data, preprocessing, perhitungan metode Naive Bayes Classifier,implementasi dan pengujian sistem.Penelitian ini menggunakan data sebanyak 170 data karya ilmiah, yang dibagi menjadi 150 data untuk pelatihan dan 20 data untuk pengujian. Hasil penelitian ini menggambarkan bahwa algoritma Naive Bayes Classifier merupakan algoritma sederhana yang mampu digunakan untuk melakukan klasifikasi karya ilmiah dengan rata-rata akurasi 86,68% serta rata-rata waktu proses yang dibutuhkan dalam setiap pengujian yaitu 5,7406 detik/pengujian.</note>
<note type="statement of responsibility"></note>
<subject authority="">
 <topic>Sistem Informasi</topic>
</subject>
<classification>SISTEMASI</classification>
<identifier type="isbn">23028149</identifier>
<location>
 <physicalLocation>Perpustakaan Teknik UPI YAI </physicalLocation>
 <shelfLocator>SISTEMASI V10N2 Mei 2021</shelfLocator>
 <holdingSimple>
  <copyInformation>
   <numerationAndChronology type="1">SISTEMASI4-002</numerationAndChronology>
   <sublocation>Perpustakaan FT UPI YAI</sublocation>
   <shelfLocator>SISTEMASI V10N2 Mei 2021</shelfLocator>
  </copyInformation>
 </holdingSimple>
</location>
<slims:image>cover_issue_30_en_US.png.png</slims:image>
<recordInfo>
 <recordIdentifier>59121</recordIdentifier>
 <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2023-02-20 15:29:51</recordCreationDate>
 <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2023-02-20 15:29:51</recordChangeDate>
 <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
</recordInfo>
</modsCollection>