PENERAPAN NAÏVE BAYES DALAMS PREDIKSI KETERCAPAIAN NILAI KRITERIA KETUNTASAN MINIMAL SISWA

Authors

  • DWI HARTANTI -

Keywords:

Prediski, Naïve Bayes, Data Mining, Confusion Matriks

Abstract

Data mining adalah proses menemukan bagaimana hubungan dalam data yang tidak diketahui oleh pengguna menyajika dengan cara yang dapat dipahami sehingga hubungan menjadi dasar dalam pengambilan keputusan. Setiap sekolah memiliki sebuah masalah dalam nilai KKM siswa. Jika banyak siswa yang nilai tidak tercapai nilai KKM akan menjadi sebuah pekerjaan sekolah dalam hal ini. Dalam hal ini sekolah membutuhkan sebuah penerapan datamining yang dapat melakukan prediksi ketercapain nilai KKM siswa. Agar sekolah mendapatkan informasi siswa yang diperkirakan tidak tercapai nilai mata pelajaran. Sehingga sekolah dapat melakukan sebuah tindakan untuk masalah ini. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan prediksi ketercapaian nilai KKM siswa dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dalam melakukan pengukuran tingkat akurasi ketepatan hasil naïve bayes dalam melakukan prediksi ketercapain nilai KKM dalam mengikuti mata pelajaran. Atribut yang digunakan adalah nilai raa-rata UTS gasal, pendidikan orang tua, bimbingan belajar dan presensi kehadiran. Hasil pengujian dengan 600 record dengan porsi 75% data latih dan 25% data uji. Sistem menghasilkan akurasi sebesar 78%.

Downloads

Published

2018-08-02

How to Cite

[1]
D. HARTANTI, “PENERAPAN NAÏVE BAYES DALAMS PREDIKSI KETERCAPAIAN NILAI KRITERIA KETUNTASAN MINIMAL SISWA”, JUSIKOM PRIMA, vol. 2, no. 1, Aug. 2018.

Issue

Section

Articles