Prediksi Keputusan Minat Penjurusan Siswa SMA Yadika 5 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Detrinal Putra, Arief Wibowo

Abstract


Minat belajar adalah hal yang penting dalam proses pembelajaran, karena hal tersebut akan mempermudah siswa dalam memahami pembalajaran di sekolah. Kurikulum 2013 dikembangkan untuk mempersiapkan siswa dalam memilih peminatan dengan tujuan untuk melatih kemapuan dan mengasah perkembangan seorang siswa yang akan melanjutkan pendidikan selanjutnya yaitu Sekolah Menengah Atas (SMA). Penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan teknik pengklasifikasi data mining untuk memperkirakan atau memprediksi keputusan minat penjurusan di SMA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes pada data siswa untuk memprediksi keputusan peminatan jurusan diperoleh tingkat akurasi sebesar 93.75%, tingkat presisi sebesar 83.33%, dan tingkat recall sebesar 100%. Hasil pemodelan dengan algoritma Naïve Bayes dapat diimplementasikan dalam bentuk aplikasi untuk memprediksi keputusan minat penjurusan SMA.

Full Text:

PDF

References


Yusuf Ali Kusnindar, “Pengertian Peminatan, Lintas Minat, dan Pendalaman Minat,” blogspot.com, 2014. http://bezoes.blogspot.com/2014/05/pengertian-peminatan-lintas-minat-dan.html#:~:text=Peminatan adalah suatu keputusan yang,kebutuhan untuk melanjutkan keperguruan tinggi.

R. Wijayatun and Y. Sulistyo, “Prediksi Rating Film Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Tek. Elektro, vol. 8, no. 2, pp. 60–63, 2016.

H. Naparin, “Klasifikasi Peminatan Siswa SMA Menggunakan Metode Naive Bayes,” Syst. Inf. Syst. Informatics J., vol. 2, no. 1, pp. 25–32, 2016, doi: 10.29080/systemic.v2i1.104.

D. Nofriansyah, K. Erwansyah, and M. Ramadhan, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet XL ( Studi Kasus di CV. Sumber Utama Telekomunikasi),” J. Saintikom, vol. 15, no. 2, pp. 81–92, 2016.

R. A. Saputra and S. Ayuningtias, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Penentuan Calon Penerima Beasiswa Pada Smk Pasim Plus Sukabumi,” Swabumi, vol. IV, no. 2, pp. 114–120, 2016.

Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes,” J. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014.

M. F. Rifai, H. Jatnika, and B. Valentino, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” Petir, vol. 12, no. 2, pp. 131–144, 2019, doi: 10.33322/petir.v12i2.471.




DOI: http://dx.doi.org/10.30645/senaris.v2i0.147

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


&nbsp