SUHARNO, 131240000107 (2017) PREDIKSI NILAI UJIAN NASIONAL MATEMATIKA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA DATA MINING NEURAL NETWORK DI SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN NEGERI 1 PAKIS AJI JEPARA. Skripsi thesis, UNISNU JEPARA.
131240000107_COVER.pdf - Published Version
Download (788kB) | Preview
131240000107_BAB I.pdf - Published Version
Download (200kB) | Preview
131240000107_BAB II.pdf - Published Version
Download (556kB) | Preview
131240000107_BAB III.pdf - Published Version
Download (274kB) | Preview
131240000107_BAB IV.pdf - Published Version
Download (1MB) | Preview
131240000107_BAB V.pdf - Published Version
Download (184kB) | Preview
131240000107_DAFTAR PUSTAKA.pdf - Published Version
Download (187kB) | Preview
Abstract
Dari tahun ke tahun SMK Negeri 1 Pakis Aji menyelenggarakan ujian nasional merupakan suatu rutinitas, hasil kelulusannya beragam dan sulit di prediksi. Selama ini guru hanya memberikan materi ujian nasional dan soal – soal tambahan tanpa mengetahui cara untuk memprediksi nilai ujian nasional mata pelajaran matematika. Dengan penelitian yang dilakukan menggunakan algoritma data mining neural network dapat menjadikan hasil akurasi prediksi ujian nasional Matematika di SMK Negeri 1 Pakis Aji meningkat. Algoritma data mining neural network dapat di peroleh tingkat RMSE (Root Mean Square Error) yang digunakan sebagai dasar pengayaan dan clustering kelas. Hasil penelitian dengan menggunakan algoritma data mining neural network di dapat RMSE sebesar 0.138 +/- 0.092. Semakin rendah tingkat RMSE maka semakin mendakati akurasi neural network untuk prediksi nilai matematika SMK Negeri 1 Pakis Aji.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Additional Information: | Pembimbing I : Ir.Adi Sucipto,M.Kom Pembimbing II : Nur Aeni Widiastuti,S.Pd.,M.Kom |
Uncontrolled Keywords: | Data Mining, Neural Network, Prediksi, RMSE |
Subjects: | 000 Karya Umum > 000 Ilmu Umum dan Komputer > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika |
Divisions: | Fakultas Sains dan Teknologi > Teknik Informatika |
Depositing User: | Admin Perpustakaan Unisnu |
Date Deposited: | 06 Apr 2022 03:59 |
Last Modified: | 06 Apr 2022 03:59 |
URI: | https://eprints.unisnu.ac.id/id/eprint/2982 |