Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JUTECHSY: Journal of Technology and Information System
Ahmad Nurshodiq Febriyanto Yuli Astuti
Sistem Informasi, Universitas Hasyim Asy'ari

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KARAKTERISTIK KEPRIBADIAN SISWA BERBASIS PEMROGRAMAN PHP(Studi Kasus : SMAI Sunan Ampel Jombang) Ahmad Nurshodiq Febriyanto Yuli Astuti; Reza Augusta Jannatul Firdaus; Hadi Sucipto; Hery Kristianto
Journal of Technology and Information System Vol. 1 No. 1: Juli 2025
Publisher : PT.EDWIN SOLUSINDO TEKNOLOGI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.65851/zfht3x31

Abstract

Permasalahan yang dihadapi di SMAI Sunan Ampel Jombang adalah kurangnya pemahaman guru terhadap karakteristik kepribadian siswa secara individu, sehingga proses pembinaan dan bimbingan belum berjalan optimal. Jumlah guru BK yang terbatas dibandingkan jumlah siswa menyebabkan tidak semua siswa dapat ditangani secara personal. Untuk mengatasi hal tersebut, diperlukan sistem berbasis teknologi yang dapat membantu dalam mengenali tipe kepribadian siswa secara otomatis dan akurat. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun sebuah sistem prediksi karakteristik kepribadian siswa berbasis web menggunakan metode Naive Bayes dengan pemrograman PHP dan database MySQL. Studi ini dilakukan di SMAI Sunan Ampel Jombang dan ditujukan untuk membantu guru bimbingan konseling (BK) dalam memahami kepribadian siswa secara lebih cepat, akurat, dan sistematis. Sistem ini mengacu pada teori tipologi kepribadian Hippocrates Galenus yang mengelompokkan kepribadian menjadi empat tipe, yaitu Sanguinis, Koleris, Melankolis, dan Plegmatis. Metode Naive Bayes digunakan karena sifatnya yang sederhana namun efektif dalam mengolah data probabilistik dan cocok untuk klasifikasi dengan jumlah data terbatas. Pengujian dilakukan dengan menggunakan data latih sebanyak 100 siswa dan data uji sebanyak 30 siswa. Dari hasil pengujian, sistem berhasil mencapai tingkat akurasi sebesar 90%, yaitu 27 prediksi tepat dan 3 prediksi tidak tepat.
Co-Authors Hadi Sucipto Kristianto, Hery Reza Augusta Jannatul Firdaus