IMPLEMENTASI METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER TERHADAP KELAYAKAN PENERIMA ZAKAT PADA BADAN AMIL ZAKAT NASIONAL (BAZNAS) KOTA DUMAI

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.

	Text BAB I.docx - Accepted Version Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (17kB)
	Text DAFTAR PUSTAKA.docx - Bibliography Restricted to Repository staff only Available under License Creative Commons Public Domain Dedication. Download (14kB)

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 %.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Naive Bayes Classifier, Zakat, Kelayakan
Subjects:	Z Bibliography. Library Science. Information Resources > Z665 Library Science. Information Science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Unnamed user with email merinapratiwi@mail-sttdumai.ac.id
Date Deposited:	23 Jun 2020 03:28
Last Modified:	23 Jun 2020 03:28
URI:	http://repository.sttdumai.ac.id/id/eprint/119

Actions (login required)

View Item