Sinaga, Karolina (2021) Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Siswa dengan Metode Naive Bayes. Skripsi thesis, Prodi Teknik Informatika.
![[img]](http://repository.upbatam.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text
cover s.d bab III.pdf - Submitted Version Download (547kB) |
|
Text
bab IV & V.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (947kB) | Request a copy |
Abstract
Masalah nilai siswa sangat penting sebagai tolak ukur untuk melihat tingkat kelulusan siswa. Manajemen nilai yang efektif dengan aplikasi pendukung yang sangat membantu dalam menghitung perhitungan yang akurat. Dengan begitu penggunaan metode Teknologi Naive Bayes mampu menjawab permasalahan di bidang informasi data yang terintegrasi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat kelulusan siswa dalam pelaksanaan data mining bagi siswa yang lulus dan tidak lulus, berdasarkan nilai Ujian Akhir Sekolah (UAS), Nilai Ujian Nasional (UN), Nilai Akhir (NA). Selama 3 tahun terakhir, 2017 sampai dengan 2019. Metode studi data yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan observasi dan wawancara dengan narasumber dari SMK Putra Jaya School Batam. Aplikasi pembantu dalam penelitian yang digunakan adalah WEKA untuk menghitung hasil kelulusan siswa. Penelitian ini menggunakan 70 data siswa sebagai tes nilai untuk diolah dan menghasilkan sebanyak 210 data dengan 167 siswa yang dinyatakan lulus dan 43 siswa yang tidak lulus.
| Item Type: | Thesis (Skripsi) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Data Mining, Naive Bayes, WEKA |
| Subjects: | 000 Karya Umum > 000-009 Ilmu Umum dan Komputer > 004 Pemrosesan Data, Ilmu Komputer, Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Teknik dan Komputer > Teknik Informatika |
| Depositing User: | Chrisna Sumbayak |
| Date Deposited: | 23 Apr 2021 08:29 |
| Last Modified: | 23 Apr 2021 08:29 |
| URI: | http://repository.upbatam.ac.id/id/eprint/547 |
Actions (login required)
 |
View Item |
