MODEL DATA MINING DALAM PENENTUAN KELAYAKAN PEMILIHAN TEMPAT TINGGAL MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Berkembangnya teknologi dan kemajuan pertumbuhan penduduk di Indonesia, mengakibatkan semakin meningkatnya daya beli untuk kebutuhan tempat tinggal. Hal ini terbukti dengan semakin banyaknya, perumahan-perumahan yang sudah disiapkan dengan menggunakan cara angsuran atau cicilan yang murah. Oleh kare...
Main Author: | |
---|---|
Format: | Article |
Language: | Indonesian |
Published: |
Universitas Muria Kudus
2016-11-01
|
Series: | Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer |
Online Access: | http://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/787 |
Summary: | Berkembangnya teknologi dan kemajuan pertumbuhan penduduk di Indonesia, mengakibatkan semakin meningkatnya daya beli untuk kebutuhan tempat tinggal. Hal ini terbukti dengan semakin banyaknya, perumahan-perumahan yang sudah disiapkan dengan menggunakan cara angsuran atau cicilan yang murah. Oleh karena itu, banyak konsumen yang masih merasa kesulitan dalam menentukan letak atau lokasi tempat tinggal. Tempat tinggal yang baik adalah tempat tinggal yang dapat memberikan kenyamanan bagi penghuninya. Penelitian ini membahas tentang pemilihan tempat tinggal yang layak sesuai dengan 7 kriteria, yaitu Keamanan, fasilitas Umum, bebas banjir, harga, air bersih, model, sejuk dan nyaman. Dalam penentuan kelayakan pemilihan tempat tinggal dengan metode Naive Bayes dan pemodelan Data mining dihasilkan 3 kriteria utama dalam penentuan kelayakan pemilihan tempat tinggal yaitu keamanan, bebas banjir dan harga tempat tinggal. Model Data mining untuk penentuan tempat tinggal menggunakan metode Naive Bayes memberikan manfaat yang besar untuk konsumen dalam mempertimbangkan penentuan pencarian tempat tinggal, yang diantaranya menghasilkan probabilitas antara layak (sesuai) atau tidak sesuai, yang nantinya dapat digunakan oleh masyarakat umum untuk mempermudah dalam penentuan pencarian tempat tinggal.
Kata kunci: naive bayes, masyarakat, tempat tinggal. |
---|---|
ISSN: | 2252-4983 2549-3108 |