Author (Penulis)

Puput Shinta Dewi
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

12.1.03.02.0290

Abstract

AGNES English Course merupakan lembaga kursus bahasa Inggris yang setiap tahunnya membuka pendaftaran untuk menerima peserta didik baru. Namun dari keseluruhan peserta didik yang terdaftar, terdapat sejumlah peserta didik yang mengundurkan diri tanpa adanya konfirmasi kepada pihak lembaga kursus. Hal ini menyebabkan pihak lembaga kursus tidak mampu mempertahankan peserta didiknya. Keterbatasan pihak lembaga kursus dalam memprediksi pengunduran diri peserta didik dalam jumlah besar tidak mungkin dilakukan secara manual karena membutuhkan waktu yang cukup lama. Oleh karena itu diperlukan metode agar dapat mencapai tujuan dari penelitian ini untuk membangun aplikasi yang membantu pihak lembaga kursus dalam memprediksi pengunduran diri peserta didik. Suatu metode yang bisa memfasilitasinya adalah Metode Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Classifier adalah pendekatan yang mengacu pada Teorema Bayes, dengan mengkombinasikan pengetahuan sebelumnya dengan pengetahuan baru. Metode ini digunakan untuk mengklasifikasikan peserta didik dalam kategori mengundurkan diri atau bertahan dengan memanfaatkan data peserta didik. Sehingga menghasilkan informasi prediksi pengunduran diri peserta didik melalui teknik data mining. Variabel penentu yang digunakan meliputi jarak tempuh, usia, pekerjaan, pendidikan terakhir, jenis kelamin, dan program kursus. Hasil pengujian tehadap 100 data testing yang sudah dilakukan pada sistem prediksi pengunduran diri dengan menggunakan metode Naive bayes Classifier menghasilkan 77 data peserta didik atau sebesar 77 % terklasifikasi bertahan dan 23 data atau sebesar 23 % terklasifikasi mengundurkan diri. Diharapkan berdasarkan hasil prediksi pengunduran diri peserta didik, pihak lembaga kursus dapat melakukan tindakan-tindakan yang diperlukan dalam mempertahankan peserta didik serta meminimalkan kemungkinan kerugian yang timbul akibat pengunduran diri peserta didik.

Keyword

a

Reference

PUBLISHED

2016-08-18

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Download PDF

Download PDF Kembali Home