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Análisis de la gestión documentaria mediante el árbol de decisiones J48 para una data set normalizada usando la herramienta WEKA, en la UGEL Chucuito, Juli 2023.

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dc.contributor.advisor Aceituno Rojo, Miguel Romilio es_PE
dc.contributor.author Carbajal Pari, Jhenery Anyela es_PE
dc.contributor.author Tapia Barrios, Roger Wilber es_PE
dc.date.accessioned 2024-12-20T22:51:30Z
dc.date.available 2024-12-20T22:51:30Z
dc.date.issued 2024-12-26
dc.identifier.uri https://repositorio.unap.edu.pe/handle/20.500.14082/23842
dc.description.abstract En los tiempos actuales, la importancia de automatizar los procesos ha cobrado importancia en las organizaciones, con el fin de aumentar el rendimiento y eficiencia de la entidad, que puede ser tomado desde una percepción de la parte física (hardware) o parte lógica (software). Por ello, este estudio tuvo como objetivo realizar mejoras de la gestión documentaria mediante el árbol de decisiones J48 en la UGEL Chucuito, Juli, 2023. Para este estudio, se empleó una metodología de tipo aplicada de nivel descriptivo y explicativo, de diseño experimental de pre y post test. La población lo conformaron 1000 documentos; y, la muestra, 350 documentos. Para la obtención de la información, se dio a partir de los documentos ingresados a la entidad, los mismos que fueron procesados para adaptarse a la estructura de la información del árbol J48; posteriormente, se programó y se evaluó la calidad del programa bajo la norma ISO 25000. Los resultados indicaron que el árbol de decisión J48 mejore ligeramente la confiabilidad del ordenamiento de los documentos en la entidad. Se concluyo que la implementación del árbol de decisiones J48 en la gestión documentaria de la UGEL Chucuito, usando un data set normalizado en WEKA, ha mostrado buenos resultados. Con una exactitud del 84.29 %, el modelo es efectivo en clasificar documentos. Sin embargo, la tasa de error de 15.71 % sugiere que se pueden realizar ajustes para mejorar la precisión. En general, el modelo es exitoso y optimizable para una mejor clasificación. es_PE
dc.format application/pdf es_PE
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional del Altiplano. Repositorio Institucional - UNAP es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess es_PE
dc.rights.uri https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es es_PE
dc.subject Árbol de decisión es_PE
dc.subject J48 es_PE
dc.subject Gestión documentaria es_PE
dc.subject Automatización es_PE
dc.subject Configuración es_PE
dc.subject Clasificación es_PE
dc.subject Machine Learning es_PE
dc.title Análisis de la gestión documentaria mediante el árbol de decisiones J48 para una data set normalizada usando la herramienta WEKA, en la UGEL Chucuito, Juli 2023. es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis es_PE
thesis.degree.name Ingeniero de Sistemas es_PE
thesis.degree.discipline Ingeniería de Sistemas es_PE
thesis.degree.grantor Universidad Nacional del Altiplano. Facultad de Ingeniería Mecánica Eléctrica, Electrónica y Sistemas es_PE
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_PE
dc.publisher.country PE es_PE
dc.subject.ocde https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 es_PE
renati.advisor.orcid https://orcid.org/0000-0002-9298-2579 es_PE
renati.type https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis es_PE
renati.level https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional es_PE
renati.discipline 612049 es_PE
renati.juror Calderon Vilca, Edwin Fredy es_PE
renati.juror Jimenez Chura, Adolfo Carlos es_PE
renati.juror Sucasaire Monroy, Wildo es_PE
renati.author.dni 72438631
renati.author.dni 72251137
renati.advisor.dni 70398213


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