Cookie Consent
We serve cookies on this site to analyze traffic, remember your preferences, and optimize your experience.
Oops!
It seems there is something wrong with your internet connection. Please connect to the internet and start browsing again.
Assalamualaikum, jika postingan blog kamu mengalami error, pastikan postingan kamu lebih dari 10 postingan, atau atur di menu widget breaking news Subscribe

Source Code PHP SPK Klasifikasi Kelayakan Bantuan Metode Naive Bayes

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau dalam bahasa inggris Decision Support System (DSS) merupakan sebuah sistem yang mampu memberikan solusi atau informasi alternatif dalam mendukung sebuah keputusan. SPK klasifikasi kelayakan bantuan sosial sembako berbasis web ini dibangun dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, database MySQL dan framework Codeigniter (CI). PHP sendiri termasuk ke dalam bahasa pemrograman server side scripting, dengan kata lain proses eksekusi skrip PHP dilakukan pada sisi server. Proses pengklasifikasian menggunakan algoritma naive bayes. Program ini juga termasuk ke dalam konsep data mining yang mengedepankan pengklasifikasian.

Algoritma atau metode Naive Bayes classifier merupakan salah satu metoda dalam cabang machine learning atau pembelajaran mesin dengan memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik yang ditemukan oleh ilmuwan asal Inggris yang bernama Thomas Bayes, konsepnya yaitu memprediksi probabilitas di masa depan didasari pengalaman di masa sebelumnya. 

SPK klasifikasi kelayakan bantuan sosial sembako dengan metode naive bayes ini dikembangkan oleh Al Rafa. Di dalamnya terdapat beberapa fitur-fitur yang mendukung kegiatan pengklasifikasian kelayakan bantuan sosial sembako, seperti mengelola data training untuk dijadikan data latihan pada pembelajaran mesin untuk dapat memprediksi kelayakan di masa depan. Sedangkan fitur data uji dipergunakan untuk menguji hasil perngklasifikasian kelayakan bantuan sembako berdasarkan hasil pembelajaran sebelumnya dari data training.

Berikut interface dari SPK klasifikasi kelayakan bantuan sosial dengan metode naive bayes :

program Klasifikasi Naive Bayes

Source Code PHP SPK Klasifikasi Kelayakan Bantuan Sembako Metode Naive Bayes dengan CI

program Klasifikasi Naive Bayes php

Instalasi
Setelah source code berhasil terunduh, kemudian ekstrak. Apabila menggunakan local server XAMPP simpan folder spk-sembako ke dalam folder htdocs. Berikutnya buat database baru dengan nama db_naivebayes, kemudian import berkas db_naivebayes.sql yang ada di folder db ke dalam database yang barusan dibuat. Untuk menyesuaikan konfigurasi koneksi database terdapat pada berkas database.php yang berada di direktori application\config.

'hostname' => 'localhost',
'username' => 'root',
'password' => '',
'database' => 'db_naivebayes',
'dbdriver' => 'mysqli',

Selanjutnya buka web browser dan masukkan url localhost/spk-sembako/.

Apabila Anda tertarik dengan penerapan metode naive bayes classifier pada pengklasifikasian bantuan sembako berbasis web yang dibangun dengan bahasa PHP dan framework CI ini dan ingin mempelajarinya maupun mengembangkannya kembali. Anda dapat mengunduhnya melalui tombol yang tersedia di bawah ini secara gratis.

Download Source Code SPK Klasifikasi Bantuan Sembako Naive Bayes

Password .rar  : Terdapat dalam file .zip


Bingung bagaimana cara mendownload silahkan baca postingan : cara mendownload jika terdapat link yang mati atau file yang corrupt silahkan tulis di kolom komentar atau laporkan pada form kontak klik disini.

Semoga bermanfaat buat temen- temen semua, temen-temen juga boleh untuk mengembangkan sehingga menjadi lebih baik lagi. Dan jangan lupa tinggalkan jejak di kolom komentar, Share jika bermanfaat ke temen – temennya. Salam Berbagi.

Posting Komentar

Pergunakanlah kecerdasan anda saat berkomentar, dan tinggalkan komentar sesuai topik tulisan, menuliskan merek template selain merek template yang kami posting akan langsung kami hapus atau kami anggap sebagai spam
Masukkan URL Gambar atau URL Video YouTube atau Potongan Kode , atau Quote , lalu klik tombol yang kamu inginkan untuk di-parse. Salin hasil parse lalu paste ke kolom komentar.


image video quote pre code