Sistem Data Mining Metode Naive Bayes v2 (Klasifikasi Karakteristik Kepribadian)

Produk ini berisi source code dan ulasan tentang program aplikasi penerapan data mining menggunakan metode naive bayes classifier berbasis Web dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Studi kasus aplikasi ini adalah Data Mining dalam Melakukan Klasifikasi Karakteristik Kepribadian Siswa. Aplikasi ini akan menghasilkan informasi nama kepribadian siswa dari data uji berdasarkan data training/data latih yang digunakan. Hasil analisa didapatkan dari proses klasifikasi yang dilakukan naive bayes berdasarkan total data training. Klasifikasi dapat dilakukan dengan data uji secara otomatis pada sistem dengan mengupload data dalam format excel, atau siswa melakukan klasifikasi secara manual pada sistem dengan login di akun masing-masing.

Berikut beberapa halaman dan fitur yang disediakan pada aplikasi sistem:

1. Siswa, halaman pengelolaan data siswa.

2. Data latih, pengelolaan data hasil kuisioner yang diadakan, ini adalah data latih yang dipindahkan ke excel dan dapat diimport ke sistem.

3. Data soal, data soal kuisioner yang dilakukan siswa untuk melakukan klasifikasi di sistem, ini juga data yang dipindahkan ke excel dan dapat diimport ke sistem.

4. Data uji, halaman pengelolaan data siswa untuk dilakukan pengujian di sistem.

5. Uji akurasi, halaman proses klasifikasi. Proses ini dapat dilakukan dengan mengimport data uji atau melakukan klasifikasi manual dengan login di akun masing-masing siswa untuk mulai menjawab kuisioner.

6. Hasil klasifikasi 1, halaman hasil klasifikasi data uji yang menampilkan informasi jumlah prediksi, presentase akurat, tidak akurat, jumlah prediksi tepat dan prediksi tidak tepat.

7. Hasil klasifikasi 2, halaman hasil klasifikasi yang dilakukan oleh siswa pada sistem. 


Perbedaan dengan Aplikasi Data Mining Metode Naive Bayes v1:

1. Tampilan program

2. Tujuan implementasi

3. Manajemen data yang lengkap

4. Data latih dapat di import dari excel

5. Hasil analisa dan klasifikasi lengkap dan disertai peritungan manual


DAFTAR APLIKASI METODE DATA MINING

1. K-Means:

▪ versi 1 https://bit.ly/2FL6yBk 

2. Forecasting

▪ versi 1 https://bit.ly/3mVoYQZ 

3. K Nearest Neighbor:

▪ versi 1 https://bit.ly/36fFqFy 

4. Apriori:

▪ versi 1 https://bit.ly/3381OPl 

▪ versi 2 https://bit.ly/2HFAQX1 

5. Naive Bayes Classifier:

▪ versi 1 https://bit.ly/369Trom 

▪ versi 2 https://bit.ly/30gOGp5 

6. Algoritma C4.5:

▪ versi 1 https://bit.ly/36i5aBc 

▪ versi 2 https://bit.ly/2FYhfAZ 

▪ versi 3 https://bit.ly/2EGuuW9 


Data mining merupakan metode pengolahan data berskala besar oleh karena itu data mining ini memiliki peranan penting dalam bidang industri, keuangan, cuaca, ilmu dan teknologi. Secara umum kajian data mining membahas metode-metode yang bertujuan untuk Prediksi, Klasifikasi, Pengelompokan, Asosiasi dan Estimasi.


Sistem data mining sering disebut sistem pengolahan data untuk menemukan pola yang tersembunyi dari data tersebut. Hasil dari pengolahan data dengan metode data mining dapat digunakan untuk mengambil keputusan di masa depan.


Dapatkan ulasan dan source code aplikasi untuk berbagai tujuan, seperti Prediksi, Klasifikasi, Pengelompokan, Asosiasi dan Estimasi. Contoh penerapan metode data mining yang kami kembangkan meliputi metode Neural Network, Decision Tree dan Forecasting, metode Naive Bayes Classifier dan K-Nearest Neighbor, metode K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, dan Self Organizing Map, metode Apriori, FP-Growth, Generalized Sequential Pattern dan algoritma GRI, metode Point Estimation & Confidence Interval Estimations, Simple Linear Regression & Correlation, dan Multiple Regression.

Diperbarui 02 Jan 2023, 10:54 AM. Ditulis oleh MC Project. Kategori Web Algoritma.
Tidak ada komentar yang ditemukan.
Masuk untuk mengirim komentar
Produk ini belum menerima ulasan apapun.
Masuk untuk mereview item ini
Q. Apa yang di dapatkan?

A. Full source code & Database, Panduan instalasi, Izin pengembangan sesuai studi kasus, Update gratis untuk versi baru.

Q. Apa saja lisensi yang tersedia?

A. Secara default semua produk berlisensi reguler, tetapi juga tersedia lisensi extended, selengkapnya baca di lisensi produk.

Q. Apa perbedaan lisensi?

A. Perbedaan reguler dan extended hanya di penggunaan. Produk dan fitur sama.

Reguler: untuk 1 project milik Anda atau client.
Extended: untuk banyak project milik Anda atau client.

Contoh: Anda memiliki banyak client yang ingin membuat web, dengan lisensi extended Anda bisa gunakan produk dari MC Project.

Q. Adakah update kedepannya?

A. Tentu ada, aktifkan notifikasi di pengaturan, versi baru di informasikan via email.

Q. Apakah ada support?

A. Bantuan 24 jam via WA 082377823390 / email support@mycoding.id, khusus produk gratis belum tersedia bantuan penggunaan maupun pengembangan.

Q. Web hosting apa yang didukung?

A. Umumnya semua hosting standart berbasis cpanel dapat digunakan. Cek spesifikasi server sebelum menggunakan hosting yang direkomendasikan dibawah ini.

  1. NameCheap
  2. Hostinger
  3. BlueHost
  4. Domainesia
  5. DigitalOcean
  6. UltraHost
  7. Name.com
  8. HostGator
  9. InMotion
  10. LiquidWeb
  11. SSLs Hosting
  12. BigRock.in
  13. CrazyDomain
  14. ScalaHosting
  15. QloudHost
  16. AbeloHost
Detail Produk
Kategori Web Algoritma
Web Server Apache (Development & Testing)
Framework PHP Native
PHP Support Versi 5.6 - 7.4
Database MariaDB MySQLi
Resolusi tinggi Ya
Authors MC Project
Diposting 2021-09-02
Rilis 2020-06-06
Update 2021-07-07
Versi 2.5.1 (Saat Ini)
Penjualan 114 Item
Komentar 0

MC Project Web Sistem Data Mining Metode Naive Bayes v2

MC Project Official Store

Produk Digital Jasa Freelance Indonesia

Situs ini menggunakan cookie untuk pengalaman pengguna yang luar biasa. Dengan menggunakan web ini, Anda menyetujui penggunaan cookie.

Processing