Skripsi
implementasi Sistem Informasi Beasiswa Gemilang STMIK Primakara Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Berbasis Web
clara averencia
Klasifikasi Data Pendonor Darah Menggunakan Metode C4.5 Dan K-Nearest Neighbor (Studi Kasus: UTD PMI Provinsi Bali)
Ni Ketut Melly Astuti
333x dilihat
~ 2.7 jam waktu baca
Deskripsi
Klasifikasi data pendonor darah dengan menerapkan algoritma C4.5 dan K-Nearest Neighbor. jumlah data data pendonor darah sebanyak 34.948, dimana 90?ta yaitu 31.454 digunakan sebagai data training. Sedangkan 10?ta yaitu 3.494 data digunakan sebagai data testing implementasi dengan menggunakan Aplikasi orange. Berdasarkan data prediksi karakteristik pendonor darah di UTP PMI Bali menunjukkan jenis kelamin laki-laki, wilayah Badung, Umur lebih dari sama dengan 20 sampai kurang 30, pekerjaan pegawai swasta mendominasi dalam donor darah.
Eksemplar
- Pemilik : Primakara University, Tersedia : 1, Dipinjam : 0
Call Number : 011.75 MEL k Klasifikasi : Skripsi ISSN/ISBN : Edisi : 1 Jumlah Halaman : 94 Pengarang : Ni Ketut Melly Astuti Penerbit : Primakara Tempat Diterbitkan : Denpasar Tahun Terbit : 2021 Tanggal Masuk Pustaka : 11 Mar 2022
Komentar
Berkomentarlah selalu dengan bahasa yang sopan
…
Primakara Library
Perpustakaan Online Primakara University
Jam Buka
| Senin | : 09:00 s/d 20:00 |
|---|---|
| Selasa | : 09:00 s/d 20:00 |
| Rabu | : 09:00 s/d 20:00 |
| Kamis | : 09:00 s/d 20:00 |
| Jum'at | : 09:00 s/d 20:00 |
| Sabtu | : Tutup |
| Minggu | : Tutup |