Klasifikasi Data Kelulusan Siswa SMK Muhammadiyah 1 Palembang Menggunakan Metode Naive Bayes

Abstract

Perkembangan saat ini semakin pesat seiring dengan berkembangnya teknologi informasi, untuk membantu karyawan
dalam menyelesaikan tugasnya dan menjamin efisiensi waktu. Didalam dunia pendidikan, penerapan data mining
memberikan peluang besar untuk membantu sekolah dan perguruan tinggi, baik negeri maupun swasta dalam memperoleh
wawasan yang berguna. Salah satu klasifikasi yang cocok digunakan dalam menyeleksi informasi alumni lebih lanjut
adalah metode Naive Bayes karena memiliki tingkat kecepatan dan akurasi yang lebih tinggi sehingga mampu menangkap
data lebih banyak dibandingkan metode lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Naïve Bayes dalam
klasifikasi data lulusan siswa SMK Muhammadiyah 1 Palembang. Dataset diperoleh dari Wakil Kepala Sekolah SMK
Muhammadiyah 1 Palembang 562 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data training sebanyak 393 data dengan
algoritman Naïve Bayes berhasil memprediksi besarnya kelulusan mahasiswa dengan presentase keakuratan sebesar
85,80%. Data mining dan naïve bayes mampu menampilkan informasi prediksi kelulusan siswa dengan menggunakan
data siswa yang telah lulus sebagai data training dan data testing. Sebanyak 169 data testing yang dihasilkan penelitian
ini bahwa siswa yang lulus sebanyak 110 siswa atau sekitar 65% dari jumlah data testing sebesar 85,80%. Berdasarkan
hasil ini, metode naïve bayes direkomendasikan untuk klasifikasi data dalam memprediksi kelulusan siswa.