Author (Penulis)

ARIF SOFANUDIN
Universitas Nusantara PGRI Kediri

Author Identity (NPM)

12.1.03.03.0312

Abstract

Arif Sofanudin: Implementasi algoritma naive bayes untuk penjurusan di MA AL-Mahrusiyah Lirboyo. Skripsi, SISTEM INFORMASI, FT UN PGRI Kediri 2017. Penelitian ini dilatar belakangi hasil pengamatan dan pengalaman penelitian. Pada saat seorang siswa naik ke kelas XI, Siswa tersebut dihadapi dengan sebuah persoalan baru yaitu penentuan bidang jurusan. Kemungkinan yang akan terjadi jika siswa mengalami kesalahan dalam penjurusan adalah rendahnya prestasi belajar siswa atau dapat menyebabkan terjadinya ketidak cocokan dengan jurusan yang sudah dipilih oleh siswa atau siswi karena jurusan yang dipilih itu juga mempengaruhi kelak ketika memasuki perguruan tinggi. Untuk mengatasi masalah tersebut siswa hanya berkonsultasi secara langsung kepada guru wali kelas, BP atau dengan orangtua masing-masing yang dilakukan secara manual yaitu guru BP membagikan angket minat jurusan yang harus di isi siswa kemudian dikumpukan kembali ke guru BP untuk di seleksi pilihan jurusan mana yang tepat untuk siswa, dengan cara tersebut maka akan memakan waktu yang cukup lama dan dari hasil pembukuan nantinya tidak bisa digunakan lagi untuk tahun ke depanya sehingga data tersebut akan menumpuk begitu saja. Tetapi seiring dengan perkembangan teknologi hal itu dapat diatasi dengan membangun sistem untuk menentukan jurusan menggunakan program php dengan teknik mengimplementasikan pengelompokan data didapat dari hasil data mining MA AL Mahrusiayah Lirboyo degan metode Naive Bayes, dengan solusi tersebut diharapkan guru BP makin mudah dalam menentukan jurusan karena sudah menggunakan cara komputerisasi sehingga bisa tetap dipakai untuk tahun-tahun berikutnya. Dengan penelitian penjurusan di MA AL Mahrusiah Lirboyo menggunakan metode implementasi Naive Bayes dan program Php guru makin mudah dalam menentukan jurusan berdasarkan nilai prestasi dan minat sebagai acuan sedangkan untuk siswa sendiri tidak perlu kuatir karena dari hasil ini siswa tidak lagi akan salah jurusan karena sudah disesuaikan dengan nilai prestasi siswa itu sendiri berdasarkan kemampuanya. KATA KUNCI : Data mining, Penjurusan, Naive Bayes, MA Al Mahrusiah Lirboyo

Keyword

a

Reference

PUBLISHED

2017-02-13

JOURNAL

Simki-Techsain

ISSN

2599-3011

ISSUE

Download PDF

Download PDF Kembali Home