Aplikasi Datamining Naive Bayes Berbasis Web PHP

Aplikasi Data Mining Naive Bayes Berbasis Web dengan PHP

Solusi Efisien untuk Klasifikasi dan Prediksi Data

Di era digital saat ini, kebutuhan akan analisis data semakin meningkat, terutama dalam bidang pendidikan, penelitian, dan pengembangan teknologi. Salah satu metode yang sering digunakan dalam data mining adalah Naive Bayes, algoritma klasifikasi probabilistik yang sederhana namun powerful. Untuk memudahkan proses ini, kami memperkenalkan Aplikasi Data Mining Naive Bayes berbasis Web dengan PHP, solusi praktis dan efisien yang bisa diakses langsung melalui browser tanpa perlu instalasi rumit.

Apa Itu Aplikasi Data Mining Naive Bayes?

Aplikasi ini adalah sebuah sistem berbasis web yang dirancang untuk mempermudah pengguna dalam melakukan proses klasifikasi data menggunakan algoritma Naive Bayes. Dikembangkan dengan PHP, aplikasi ini memiliki tampilan yang user-friendly dan fitur yang lengkap untuk menunjang proses data mining secara end-to-end.

Fitur Unggulan Aplikasi

Berikut adalah fitur-fitur utama yang tersedia dalam aplikasi ini:

• Login dan Manajemen Akses: Sistem login aman untuk membatasi akses hanya kepada pengguna yang terdaftar.
• Upload Dataset: Pengguna dapat mengunggah dataset berformat CSV yang akan digunakan untuk proses klasifikasi.
• Proses Naive Bayes: Proses klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes langsung dari web browser, cepat dan praktis.
• Form Prediksi: Input data baru secara manual untuk diprediksi hasil klasifikasinya berdasarkan model yang sudah dilatih.
• Performance Analysis: Evaluasi performa model menggunakan metrik seperti akurasi, presisi, dan recall.

Kelebihan Aplikasi

• Berbasis Web: Tidak perlu instalasi, cukup akses dari browser.
• Open Source & Customizable: Mudah dimodifikasi sesuai kebutuhan pengguna atau institusi.
• Efisien dan Cepat: Performa tinggi meski berbasis PHP.
• Mudah Digunakan: Antarmuka sederhana, cocok untuk semua kalangan.

Siapa yang Cocok Menggunakan Aplikasi Ini?

Aplikasi ini ideal untuk:

• Mahasiswa: Untuk tugas akhir atau riset tentang data mining.
• Dosen: Sebagai alat bantu pengajaran konsep klasifikasi.
• Peneliti: Untuk uji coba algoritma klasifikasi secara praktis.
• Developer: Untuk integrasi modul klasifikasi ke sistem lain.

Teknologi yang Digunakan

• Bahasa Pemrograman: PHP (dengan struktur MVC sederhana)
• Frontend: HTML, CSS (Bootstrap)
• Format Dataset: Xlsx