AL-ULUM: JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI
Vol 1, No 2 (2016)

PENERAPAN DATA MINING METODE NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI HASIL BELAJAR SISWA SEKOLAH MENENGAH PERTAMA (SMP)

Fathur Rahman (Unknown)
Muhammad Iqbal Firdaus (Unknown)

Article Info

Publish Date
01 Aug 2016

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi serta hasil presisi dan Recall  dari metode klasifikasi data mining yaitu Naïve Bayes untuk prediksi hasil belajar siswa menengah pertama (SMP. Penentuan hasil belajar dari siswa didik merupakan hal penting dalam dunia pendidikan, Hal ini dianggap serius karena sulitnya menentukan faktor atau variabel yang mempengaruhi hasil belajar siswa. Penerapan data mining yang dapat mengenali dan mengekstrak pola pengetahuan menawarkan solusi untuk masalah pendidikan ini. Ada beberapa model klasifikasi dalam data mining yaitu algoritma ID3 dan C4.5 juga Naïve Bayes yang dapat digunakan untuk memprediksi hasil belajar siswa khususnya siswa menengah pertama. Pada penelitian ini akan digunakan metode klasifikasi naïve bayes untuk memprediksi hasil belajar siswa SMP dengan harapan mendapat akurasi yang lebih baik dari metode sebelumnya yang pernah diuji.

Copyrights © 2016




Citation Download
RIS
EndNote, Reference Manager, ProCite
BibTex
Latex, Jabref
Full PDF
155.892 KB
Original Source
Download Original
Google Scholar
Check in Google Scholar
Journal Info
AL-ULUM: JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI
Website

Abbrev

JST

Publisher

Universitas Islam Kalimantan Muhammad Arsyad Al Banjari

Subject

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Energy

Description

Al Ulum: Jurnal Sains dan Teknologi = Al Ulum: Journal of Science and Technology (JST) is an international and open access journal with registered number ISSN 2477-4731 (Online). JST is a peer-reviewed journal published three times a year (April, August and December) by UPT Publication and Journal ...