Penerapan Metode Naive Bayes dalam Menentukan Diagnosa Kerusakan pada Smartphone

Raja Rizki Alanta Nasution; Relita Buaton

doi:10.60076/indotech.v2i1.383

Authors

Raja Rizki Alanta Nasution STMIK Kaputama
Relita Buaton STMIK Kaputama

DOI:

https://doi.org/10.60076/indotech.v2i1.383

Keywords:

Smartphone Deteksi Kerusakan Metode Naïve Bayes

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi penerapan metode Naive Bayes dalam menentukan diagnosa kerusakan pada smartphone. Metode ini bertujuan untuk mengklasifikasikan kerusakan berdasarkan gejala yang diamati pada perangkat. Dengan menggunakan data gejala kerusakan dari sejumlah smartphone yang bervariasi, penelitian ini menguji efektivitas metode Naive Bayes dalam memprediksi dan menentukan diagnosa dengan akurasi yang tinggi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes mampu menghasilkan diagnosa yang akurat dan konsisten pada berbagai jenis kerusakan smartphone. Keakuratan diagnosa ini dapat menjadi dasar bagi sistem untuk memberikan rekomendasi langkah perbaikan yang tepat atau solusi kepada teknisi. Dengan demikian, penerapan metode Naive Bayes dalam industri perbaikan smartphone dapat memberikan kontribusi positif dalam meningkatkan efisiensi proses perbaikan dan kepuasan pelanggan. Penelitian ini menyoroti potensi metode analisis data yang dapat diterapkan dalam bidang teknologi informasi untuk meningkatkan kualitas layanan dan efektivitas operasional. Oleh karena itu, pemahaman yang lebih baik tentang aplikasi metode Naive Bayes dalam diagnosa kerusakan smartphone dapat memperluas pemahaman kita tentang penerapan teknologi dalam pemecahan masalah di bidang teknologi konsumen.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Setiaji, G. (2017) Pengaruh Garansi Produk Dan Citra Merek Terhadap Keputusan Pembelian Smartphone Di Kota Solo. Skripsi thesis, Universitas Muhammadiyah Surakarta.

Billfakkar, M. F dan Dominica A, W. 2016. Perilaku Konsumen Smartphone Xiaomi Redmi 1s di Jakarta. Prosiding Seminar Nasional INDOCOMPAC Universitas Bakrie, Jakarta. 2-3 Mei 2016

Jiwono, E, A, L., Rahman, dan Hasniati. 2017. Implementasi metode naïve bayes pada aplikasi Sistem pakar berbasis web untuk mendiagnosa Kerusakan pada hardware komputer. JTRISTE, Vol.4, No.1, Maret 2017, pp. 23~33 ISSN: 2355-3677

Mukti, H, C. (2017) PERBANDINGAN ALGORITMA CERTAINTY FACTOR DAN NAÏVE BAYES UNTUK DIAGNOSA PENYAKIT EPILEPSI. Skripsi, STMIK Sinar Nusantara Surakarta.

Fadillah, Annisa Paramitha (2018) Perancangan Sistem Informasi Pemilihan Media Promosi Menggunakan Metode Naïve Bayes. Skripsi, Universitas Komputer Indonesia.

Wardhani, D, Y. 2017. “Pembuatan Sistem Berbasis Android Untuk Memprediksi Penyakit Berdasarkan Gejala Yang Ditimbulkannya Menggunakan Metode Naïve Bayes”, S.Kom., Program Studi Teknik Komputer, Universitas Komputer Indonesia, Bandung.

Prabowo, A, D, R. 2014. Prediksi Nasabah yang Berpotensi Membuka Simpanan Deposito Menggunakan Naive Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization. Universitas Dian Nuswantoro.

Jurafsky, D., & Martin, J.H. (2019). Naïve Bayes and Sentiment Classification. Speech and Language Processing, p. 3-13.

Ahmad, M., & Nasution, D. P. (2018). Analisis Kualitatif Kemampuan Komunikasi Matematis Siswa Yang Diberi Pembelajaran Matematika Realistik. Jurnal Gantang, 3(2), 83–95. https://doi.org/10.31629/jg.v3i2

Suleman, S., Widodo, A. E., Ardiansyah, A., & Fauzi, A. (2018). Sistem Pakar Diagnosa Kerusakan Printer Menggunakan Metode Naïve Bayes. IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), 3(2).