eprintid: 119 rev_number: 12 eprint_status: archive userid: 1 dir: disk0/00/00/01/19 datestamp: 2020-06-23 03:28:08 lastmod: 2020-06-23 03:28:13 status_changed: 2020-06-23 03:28:13 type: thesis metadata_visibility: show creators_name: HARAHAP, INDRIANI creators_name: Sari, Febrina creators_name: Pratiwi, Merina creators_id: NIM. 1555201074 creators_id: NIDN 1014029101 creators_id: NIDN 1020088601 contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS contributors_type: http://www.loc.gov/loc.terms/relators/THS contributors_name: Sari, Febrina contributors_name: Pratiwi, Merina contributors_id: NIDN 1014029101 contributors_id: NIDN 1020088601 title: IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER TERHADAP KELAYAKAN PENERIMA ZAKAT PADA BADAN AMIL ZAKAT NASIONAL (BAZNAS) KOTA DUMAI ispublished: unpub subjects: Z665 divisions: sch_ecs full_text_status: restricted keywords: Naive Bayes Classifier, Zakat, Kelayakan abstract: Badan Amil Zakat Nasional ( BAZNAS) Kota Dumai sebagai salah satu badan pengelola zakat saat ini secara aktif telah menerima dan menyalurkan zakat kepada mustahik zakat yang berada di Kota Dumai. Jenis zakat yang diberikan kepada pemohon ialah jenis zakat konsumtif dan produktif maka diperlukan suatu pengolahan data yang mampu menganalisa penerima zakat berdasarkan pengelompokan nya. Metode Naive Bayes Classifier melakukan klasifikasi data dengan membentuk kelas-kelas data dan mencari kelas data yang menjadi target pemetaan dalam klasifikasi. Penerapan metode Naive Bayes dalam pembuatan sistem ini sebagai pengetahuan untuk menentukan apakah seseorang tersebut layak atau tidak layak dalam penerimaan Zakat. Implementasi Metode Naive Bayes Classifier Terhadap Kelayakan Penerima Zakat dari tahap evaluasi sistem untuk pengukuran kinerja dengan cara membagi partisi data 55%, 65% dan 75% tahap evaluasi sistem diketahui nilai recall , precision, accuracy dan f-measure untuk setiap percobaan. Nilai tertinggi di dapat pada dan diperoleh penilaian kinerja dengan accuracy tertinggi pada partisi data 65% di proleh nilai precision : 98.55 % , Recall , : 98.55% Accuracy : 97.44 % , F-Measure: 98.55 %. date: 2018-12-05 date_type: completed pages: 5 institution: Sekolah Tinggi Teknologi Dumai department: Teknik Informatika thesis_type: other thesis_name: other referencetext: Aditya., Sukma Nur., 2013, Klasifikasi Calon Pendonor Darah Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier A.S Rosa., dan Shalahuddin. M., 2014, Rekayasa Perangkat Lunak, 2nd ed, Bandung: Informatika. Bustami., 2013, Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi, TECHSI : Jurnal Penelitian Teknik Informatika, Vol. 3, No.2, Hal. 127-146. Deni Darmawan., dan Kunkun Nur Fauzi., 2013, Perancangan Sistem Pengelolaan Data Pembinaan Kegiatan Kerja Narapidana Lembaga Pemasyarakatan Kleas IIA Pemuda. Dhimas Bayususetyo., Rukun Santoso., Tarno., 2017, Klasifikasi Calon Pendonor Darah Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier, Vol 6, No 2, Hal 193-200 Faridl M., 2015, Fitur Dahsyat Sublime Text 3. Guterres, dkk., 2012, Analisis Efektivitas Algoritma C4.5 dalam Menentukan Peserta Pemenang Tender Projek., SNASTIKOM., ISBN 978‐602‐19837‐0‐6. Hidayatullah, Jauhari Khairul Kawistira., 2014, Pemrograman Web. Bandung, 005-262 Jogiyanto, H.M., 2005, Analisa dan Desain Sistem Informasi Pendekatan Terstuktur Teori dan Praktik Aplikasi Bisnis. Ladjamudin., 2013, Analisis dan Desain Sistem Informasi. Graha Ilmu, Yogyakarta. Mujiasih, S., 2011, Pemanfaatan Data Mining Untuk Prakiraan Cuaca, Jurnal Meteorologi dan Geofisika, Vol. 12, No. 2, Hal 189 - 195. Pattekari, S. A., Parveen, A., 2012, Prediction System for Heart Disease Using Naive Bayes, International Journal of Advanced Computer and Mathematical Sciences, ISSN 2230-9624, Vol. 3, No 3, Hal 290-294. Patil, T. R., Sherekar, M. S., 2013, Performance Analysis of Naive Bayes and J48 Classification Algorithm for Data Classification, International Journal of Computer Science and Applications, Vol. 6, No. 2, Hal 256-261. Rahardjo., 2015, Penerapan Data Mining Untuk Mengklasifikasi Penerima Dan Bukan Penerima Kartu Identitas Miskin (KIM) Ridwan, M., Suyono, H., Sarosa, M., 2013, Penerapan Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier, Jurnal EECCIS, Vol 1, No. 7, Hal. 59-64. Romney, Marshall B., dan Steinbart, paul J., 2012. Accounting Information Systems. Global Edition. Twelfth Edition. England : Pearson Education Limited. Sakur., 2010, Pemrograman Berorientasi Objek konsep dan Implementasi, Yogyakarta : ANDI OFFSET Sinulingga., 2014, Implementasi Program Bantuan Siswa Miskin Bagi Siswa SMA Negeri Di Kota Binjai, Vol 7, No 1 Subekti, dkk., 2013, Rekaya Perangkat Lunak Informasi Wisata Sumatera Selatan Berbasis Android. Sutarman., 2012, Pengantar Teknologi Informasi. Jakarta. Bumi Aksara Taruna R, S., Hiranwal, S., 2013, Enhanced Naive Bayes Algorithm for Intrusion Detection in Data Mining, International Journal of Computer Science and Information Technologies, Vol.6, No. 4, Hal 960-962. Winarno Edy, Ali Zaki,. 2014. Pemrograman Web Berbasis HTML5, PHP, dan JavaScript. Jakarta: PT Elex Media Komputindo. citation: HARAHAP, INDRIANI and Sari, Febrina and Pratiwi, Merina (2018) IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER TERHADAP KELAYAKAN PENERIMA ZAKAT PADA BADAN AMIL ZAKAT NASIONAL (BAZNAS) KOTA DUMAI. Other thesis, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai. document_url: http://repository.sttdumai.ac.id/119/1/BAB%20I.docx document_url: http://repository.sttdumai.ac.id/119/2/DAFTAR%20PUSTAKA.docx