PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENJURUSAN SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER

Naenggolan, Rotua (2020) PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENJURUSAN SISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER. Strata 1 thesis, Universitas Teknokrat Indonesia.

	Text (Full Skripsi) skripsi16311006.pdf - Published Version Restricted to Registered users only Download (1MB) | Request a copy
	Text (Pendahuluan) b116311006.pdf - Published Version Download (71kB)
	Text (Abstrak) abstrak16311006.pdf - Published Version Download (11kB)
	Text (Daftar Pustaka) daftar_pustaka16311006.pdf - Bibliography Download (73kB)

Abstract

SMAN 02 Negeri Agung belum memiliki sistem yang dapat membantu pihak sekolah dalam melakukan penentuan penjurusan. Permasalahan yang terjadi adalah SMAN 02 Negeri Agung saat melakukan penjurusan masih menggunakan data yang ada misalnya menggunakan angket minat penjurusan, diangket minat penjurusan terdapat pertanyaan minat yang diinginkan siswa, dan nilai-nilai raport SMP mereka yang terdiri dari nilai Bahasa Indonesia, Matematika, IPA, IPS, dan Bahasa Inggris. Akan tetapi masih banyak para siswa yang memilih jurusan bukan berdasar minat sendiri ataupun history nilai, seperti mengikuti pilihan teman dan lain sebagainya. Hal tersebut dapat menghambat aktivitas akademik siswa untuk kedepannya yang akan berpengaruh terhadap nilai dan pengembangan potensi siswa. Dengan adanya sistem penjurusan ini diharapkan dapat membantu pihak sekolah maupun siswa dalam meminimalisir kesalahan untuk menentukan dan memilih jurusan. Berdasarkan uraian dari permasalahan yang telah dijelaskan diatas maka penulis ingin menerapkan metode Naïve Bayes, dimana akan menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi dalam menentukan penjurusan siswa baru secara lebih afektif dan afisien. Kata kunci: Prediksi, Penjurusan Siswa, Naive Bayes

Item Type:	Thesis (Strata 1)
Uncontrolled Keywords:	Prediksi, Penjurusan Siswa, Naive Bayes
Subjects:	TEKNIK KOMPUTER (S1) > Algoritma dan Pemrograman
Divisions:	Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer > S1 Sistem Informasi
Depositing User:	Asep Haikal Kurniawan S.IP., M.A
Date Deposited:	12 Nov 2021 05:28
Last Modified:	11 Jan 2023 07:34
URI:	http://repository.teknokrat.ac.id/id/eprint/3022

Actions (login required)

View Item