<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<modsCollection xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3" xmlns:slims="http://slims.web.id" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/mods/v3 http://www.loc.gov/standards/mods/v3/mods-3-3.xsd">
<mods version="3.3" id="2458">
 <titleInfo>
  <title>Implementasi Metoda Bayesian Network Pada Sistem Rekomendasi Program Studi Di Institut Teknologi Harapan Bangsa</title>
 </titleInfo>
 <name type="Personal Name" authority="">
  <namePart>Yosep Tando Wijaya 1108008</namePart>
  <role>
   <roleTerm type="text">Primary Author</roleTerm>
  </role>
 </name>
 <typeOfResource manuscript="no" collection="yes">mixed material</typeOfResource>
 <genre authority="marcgt">bibliography</genre>
 <originInfo>
  <place>
   <placeTerm type="text">Bandung</placeTerm>
   <publisher>ITHB</publisher>
   <dateIssued>2012</dateIssued>
  </place>
 </originInfo>
 <language>
  <languageTerm type="code">id</languageTerm>
  <languageTerm type="text">Indonesia</languageTerm>
 </language>
 <physicalDescription>
  <form authority="gmd"></form>
  <extent></extent>
 </physicalDescription>
 <note>ABSTRAK&#13;
&#13;
Pada jaman sekarang ini banyak universitas atau perguruan tinggi melakukan penawaran tentang program studi yang terdapat pada universitas tersebut. Berbagai cara untuk melakukan penawaran tersebut salah satunya menggunakan jalur prestasi akademik dari beberapa nilai mata pelajaran tertentu pada Sekolah Menengah Atas (SMA). &#13;
Dalam tugas akhir ini dikembangkan sistem rekomendasi program studi berdasarkan jurusan SMA, nilai mata pelajaran dalam Ujian Akhir Nasional (UAN) dengan metode Bayesian Network. Dengan menggunakan metode Bayesian Network, kita dapat mengetahui hubungan antara variabel satu dengan variabel lainnya. Berdasarkan struktur Bayesian Network yang dihasilkan dapat diperoleh rekomendasi mengenai jurusan atau program studi apa yang sesuai dengan kriteria nilai Ujian Akhir Nasional seorang siswa. &#13;
Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, implementasi metode Bayesian Network dengan algoritma TPDA dapat digunakan untuk merepresentasikan hubungan antara variabel jurusan SMA, nilai mata pelajaran, dan program studi. Jumlah dan variasi data yang digunakan dalam pembelajaran, serta batasan threshold yang digunakan akan sangat mempengaruhi struktur Bayesian Network yang dihasilkan.&#13;
Kata kunci : algoritma TPDA, Bayesian Network, Data mining.&#13;
</note>
 <classification></classification>
 <identifier type="isbn"></identifier>
 <location>
  <physicalLocation>Perpustakaan ITHB Senayan Open Source Library Management System</physicalLocation>
  <shelfLocator>TA/IF 204</shelfLocator>
  <holdingSimple>
   <copyInformation>
    <numerationAndChronology type="1">TA/IF 204</numerationAndChronology>
    <sublocation>My Library</sublocation>
    <shelfLocator>TA/IF 204</shelfLocator>
   </copyInformation>
  </holdingSimple>
 </location>
 <slims:image>TA_IF_204.jpg.jpg</slims:image>
 <recordInfo>
  <recordIdentifier>2458</recordIdentifier>
  <recordCreationDate encoding="w3cdtf">2012-09-11 09:25:25</recordCreationDate>
  <recordChangeDate encoding="w3cdtf">2012-09-12 15:03:29</recordChangeDate>
  <recordOrigin>machine generated</recordOrigin>
 </recordInfo>
</mods>
</modsCollection>