ABSTRAKSI: Klasifikasi dapat diterapkan untuk mengatasi data explosion problem. Dengan adanya klasifikasi maka data-data yang sebelumnya kurang dimanfaatkan bisa digunakan untuk menemukan informasi berharga yang sebelumnya tidak diketahui.
Pada Tugas Akhir ini dilakukan pembangunan perangkat lunak untuk klasifikasi menggunakan metode Naive Bayesian Classifier yang merupakan pendekatan dengan ilmu statistik yaitu pengklasifikasian data berdasarkan pemilihan probabilitas tertinggi. Atribut yang digunakan bisa berupa atribut continuous maupun atribut diskret. Selain itu pada Tugas Akhir ini juga dilakukan penanganan probabilitas nol dan missing value pada atribut non-class.
Setelah dilakukan analisis dan pengujian ternyata metode yang sederhana ini mampu mengklasifikasikan data cukup akurat. Tugas Akhir ini dibangun menggunakan Borland Delphi 7 dan Oracle 8i versi 8.1.7Kata Kunci : klasifikasi, naive bayesian classifier, probabilitasABSTRACT: Classification overcomes data explosion problems. With classification, the data that previously less be exploited can be used to find valuable information that unknown before.
In this final project, the software for classification was built using Naive Bayesian Classifier method that uses statistics approach with highest probability for data classification. It uses continuous and discret attribute and also handling null probability and missing value in non-class attribute.
After analysis and testing done, we can result that this simple method can classify data accurately enough. This final project was built using Borland Delphi 7 and Oracle 8i version 8.1.7Keyword: classification, naive bayesian classifier, probability