https://digitalmaine.com/alien_docs/16571/thumbnail.jp

Denis, Rose

English

Maine State Documents (Maine State Library)

Maine State LibraryMaine State DocumentsRegistrations Alien Registrations1940Alien Registration- Denis, Rose (Winslow,Kennebec County)Rose DenisFollow this and additional works at: http://digitalmaine.com/alien_docsThis Text is brought to you for free and open access by the Alien Registrations at Maine State Documents. It has been accepted for inclusion inRegistrations by an authorized administrator of Maine State Documents. For more information, please contact statedocs@maine.gov.Recommended CitationDenis, Rose, "Alien Registration- Denis, Rose (Winslow, Kennebec County)" (1940). Registrations. 15571.http://digitalmaine.com/alien_docs/15571STA TE O F MAI N E OFFICE OF THE ADJUTANT GENERAL AUGUST A ALIEN REGISTRATION ........ Winalow .. ......... ... ...... ..... ... .. ........... , Maine Date ........ ..... .... J.~ .... ?.7.L~.~.9 ............. ...... .... . Name ... ............... Mr.s .•.. . Rose .. .0.enis. ······· ··· ... ......... ............ ······ . ... .. ......... .. . ......... ........ .... .. .... ... .. ... .... ....... ......... .... ...... . Street Address ...... /..3 .. &lint.o.n ... AY~., ... 1.1.at.e.rv.i ;J,.).~ .. , ... ~~ .~ .............. ........... .... ... ....... .. ..... .... .... .................. .. ...... ... . City or Town ........ .. ... .... t.~.J~., ... ~~ .... ........ .............. ........ ................. ....... ........... .......... .. .. ......... ............................... . How long in United States ............. . ) 9 ... Y.~~!.8- ... ....... ... .... .............. ..... How lo ng in Maine ....... .. .?..? . .Y.:~~.r.~ ...... . Born in ... ?.~.~~pJ~.9, .. .P..~ .. . Q.! ............... ...... .. ........... ...... .... ....... ............ Date of Birth ... ~~P~.~ ... ~.?. ... ~~.?.~ .... ....... . If married, how many children ...... . ~ ........... .. ............... ....... ..... ...... .... ..... Occupation . Kg~~~.k.~~P~:i:". ......... ........... . Name of employer ......... ............ .... ....... .. .. ........ ........... .. .... ... ........ ... ...... ............... .......... ... .. ..... ........... .. ............. .... ... .. .. .. . . (Present or last) Address of employer ..... ................ .. .. ............ ....... .... .................... .. .......... ....... .. ..... ......... ............ . ..... ... .... ... ... ........... .... ... . English ... ............... ............... .... . Speak .. ... No ... .......................... Read .... .. .... N.9. ... ... ............. .. Write .... .. ~~ .................... ... . French Speaks Other languages .............. ........ ..... ..... .......... ........ ...................... ... .. ...... ....... ................... ............ .. ..... ........... ..... .. ... .... .. .. .... . H ave you m ade application for citizenship? .... ... .. ... ... .. .... ........ ~9 .... .............. ...... ...... .... ... ........ ........ .... .... .. ..... .. ..... ..... . Have you ever had military service? ... ........ .. ...... ...... .. ... .... ... .... ...... rn~ .......... ............. ...... ........................ ...................... . 

Alien Registration- Denis, Rose (Winslow, Kennebec County)

Missing value sering terjadi dalam metode klasifikasi disebabkan karena informasi tentang objek tidak diberikan, sulit dicari, atau memang informasi tersebut tidak ada, hal ini akan menyebabkan menurunya keakuratan dan kualitas data pada saat data diolah. Mengganti variabel kosong dengan estimasi dari beberapa nilai tidak dapat langsung dilakukan jika variabel kosong. Diperlukan pendekatan spesifik untuk mengetahui korelasi antara variabel kosong (missing value) dengan variabel pengganti atau cadangan. Menentukan jurusan bagi siswa SMA, murid dan orang tua mereka sering mengabaikan untuk mengisi data yang lengkap. Data mengalami missing value dapat diatasi dengan menambahkan data variabel cadangan yang diperoleh dari hasil pengukuran menggunakan pendekatan korelasi dengan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN). Pendekatan korelasi dilakukan karena peneliti perlu mengetahui ketersediaan dan kekuatan korelasi variabel yang berkaitan dengan objek. Pendekatan korelasi bertujuan untuk mengetahui bukti adanya korelasi antara variabel dan untuk mendapatkan korelasi signifikan atau tidak signifikan. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-NN, karena termasuk metode klasifikasi dengan konsistensi kuat, menghitung hubungan antara kasus baru dan kasus lama berdasarkan nilai k dan tetangga terdekatnya. Mengamati hasil kuesioner dilakukan untuk meneliti nilai korelasi data cadangan, hal ini termasuk dalam kategori data cadangan yang layak. Hasil percobaan pada k nilai metode K-NN dengan menggunakan k value = 3, 5, 7, 9, dan 11 dan 500 data dan 31 pola kasus lama, menunjukkan bahwa akurasi yang tinggi 97% pada nilai k = 5

Irawan, Novta Dany'eI

45  DAFTAR PUSTAKA  Abdurahman, & Muhidin. (2007). Analisis Korelasi, Regresi dan Jalur Penelitian. Bandung: CV Pustaka Setia. Abidin, Zainal. (2010). Penelitian Korelasional. Jakarta. PT Raja Grafindo Pergoda. Aprillani, Isti. (2012). Analisis Penanganan Missing Value Dengan Metode Predictive Mean Matching (PMM). Bandung: Fakultas Teknik Informatika Universitas Telkom. Creswell, John W. (2008). Research Design Pendekatan Kualitatif, Kuantitatif, dan Mixed. Yogyakarta: Pustaka Belajar. Faenkel., & Wallen. (2008). How to Design and Evaluate Research in Education. New York: McGraw-Hill Companies, Inc. Jiawei, Han., & Micheline, Kamber. (2006). Data Mining: Concept and Techniques Second Edition. Morgan Kaufmann Publishers. Krisandi, Nobertus, Helmi, Bayu P. (2013). Algoritma K-Nearest Neighbor Dalam Klasifikasi Data Hasil Produksi Kelapa Kawit Pada PT. Minamas Kecamatan Parindu. Buletin Ilmiah Math, Stat dan Terapannya (Bimaster). Volume 02. hal. 33-38. Kusrini, & Lutfhi T. E. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Mariana., Atastina, Imelda., & Adiwijaya. (2011). Analisis Penanganan Missing Value dengan Metode Collateral Missing value Estimation (CMVE). Bandung: Fakultas Teknik Informatika Universitas Telkom. Sevilla, Consuelo G. (2007). Pengantar Metode Penelitian (Terjemahan). Jakarta: UI Press.  Sulistyo, Ari. (2013). Penentuan Jurusan Sekolah Menengah Atas Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor Classifier Pada SMAN 16 Semarang. Semarang: Fakultas Ilmu Komputer UDINUS. 46    Sumarlin. (2015). Implementasi Algoritma K-Nearest Neighbor Sebagai Pendukung Keputusan Klasifikasi Penerima Beasiswa PPA dan BBM. Jurnal Sistem Informasi Bisnis. Sparague., & Watson (1993). Decision Support Systems :Putting Theory Into Practice. Englewood Clifts, N. J. Prentice Hall. Syamsudin., & Damayanti. (2011). Metode Penelitian Pendidikan Bahasa. Bandung: Remaja Rosadakarya. Tim Penyusun. (2013). Babon Kurikulum 2013. Jakarta : Kemendikbud RI. Triyani, Hendrawati. (2015). Kajian Metode Imputasi Dalam Menangani Missing Data. Universitas Padjajaran. Turban., Efraim., & Aroson, Jay E. (2001). Decision Support System and Intelligent Systems. 6th edition. Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ. Zechmester JS. (2007). Metode Penelitian Psikologi (Terjemahan). Yogyakarta: Pustaka Belajar.                 

Analisis Dan Implementasi Pendekatan Korelasi Untuk Perbaikan Missing Value Dengan Metode K-Nearest Neighbor(K-NN)

Missing value sering terjadi dalam metode klasifikasi disebabkan karena informasi tentang objek tidak diberikan, sulit dicari, atau memang informasi tersebut tidak ada, hal ini akan menyebabkan menurunya keakuratan dan kualitas data pada saat data diolah. Mengganti variabel kosong dengan estimasi dari beberapa nilai tidak dapat langsung dilakukan jika variabel kosong. Diperlukan pendekatan spesifik untuk mengetahui korelasi antara variabel kosong (missing value) dengan variabel pengganti atau cadangan. Menentukan jurusan bagi siswa SMA, murid dan orang tua mereka sering mengabaikan untuk mengisi data yang lengkap. Data mengalami missing value dapat diatasi dengan menambahkan data variabel cadangan yang diperoleh dari hasil pengukuran menggunakan pendekatan korelasi dengan metode klasifikasi K-Nearest Neighbor (K-NN).

Pendekatan korelasi dilakukan karena peneliti perlu mengetahui ketersediaan dan kekuatan korelasi variabel yang berkaitan dengan objek. Pendekatan korelasi bertujuan untuk mengetahui bukti adanya korelasi antara variabel dan untuk mendapatkan korelasi signifikan atau tidak signifikan. Metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah K-NN, karena termasuk metode klasifikasi dengan konsistensi kuat, menghitung hubungan antara kasus baru dan kasus lama berdasarkan nilai k dan tetangga terdekatnya.

Mengamati hasil kuesioner dilakukan untuk meneliti nilai korelasi data cadangan, hal ini termasuk dalam kategori data cadangan yang layak. Hasil percobaan pada k nilai metode K-NN dengan menggunakan k value = 3, 5, 7, 9, dan 11 dari 500 data dan 31 pola kasus lama, menunjukkan bahwa akurasi yang tinggi 97% pada nilai k = 5

Irawan, Novta Dany’el

Analisis Dan Implementasi Pendekatan Korelasi Untuk Perbaikan Missing Value Dengan Metode 

K-Nearest Neighbor (K-Nn)

http://repository.ub.ac.id/171291/2/DAFTAR%20PUSTAKA.pdf

Alien Registration- Denis, Rose (Winslow, Kennebec County)

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Maine State Documents (Maine State Library)

bkg

bkg