Prediksi Kelulusan Siswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes

Stevanus Ardian, . (2024) Prediksi Kelulusan Siswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Other thesis, Universitas Pamulang.

	Text FILE COVER.pdf Restricted to Registered users only Download (722kB)
	Text FILE BAB I.pdf Restricted to Registered users only Download (179kB)
	Text FILE BAB II.pdf Restricted to Registered users only Download (428kB)
	Text FILE BAB III.pdf Restricted to Registered users only Download (434kB)
	Text FILE BAB IV.pdf Restricted to Registered users only Download (604kB)
	Text BAB V.pdf Restricted to Registered users only Download (146kB)
	Text JURNAL.pdf Restricted to Registered users only Download (487kB)

Abstract

Prediksi kelulusan siswa adalah elemen penting dalam pendidikan untuk membantu sekolah mengidentifikasi siswa yang memerlukan bantuan lebih awal dan memastikan pencapaian potensi mereka. Di SMPN 04 Tigaraksa, proses prediksi kelulusan saat ini dilakukan secara konvensional oleh guru, yang memerlukan waktu 2 hingga 4 hari dan memiliki tingkat akurasi sebesar 77,98% dengan 24 dari 109 siswa terdeteksi tidak lulus pada tahun sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi prediksi kelulusan siswa dengan memanfaatkan algoritma Naive Bayes. Algoritma ini diterapkan pada data historis kelulusan siswa melalui tahapan data mining, termasuk seleksi data, preprocessing, transformasi, data mining, dan interpretasi. Hasil prediksi menggunakan RapidMiner menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes mampu meningkatkan akurasi dan kecepatan prediksi, dengan akurasi 98,95%, recall 83,33%, precision 99,46%, dan waktu prediksi 1 hingga 2 jam, dibandingkan dengan metode konvensional.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Prediksi, Naive Bayes, Data Mining
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science
Divisions:	Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science
Depositing User:	Sri Lestari
Date Deposited:	06 Feb 2025 11:07
Last Modified:	06 Feb 2025 11:07
URI:	http://repository.unpam.ac.id/id/eprint/16347

Actions (login required)

View Item