p-Index From 2021 - 2026
3.839
P-Index
This Author published in this journals
All Journal IPTEK The Journal for Technology and Science Jurnal S2 Pendidikan Matematika AKSIOMA: Jurnal Program Studi Pendidikan Matematika AlphaMath: Journal of Mathematics Education Proceeding SENDI_U Union: Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika Jurnal Matematika: MANTIK Journal of Mathematics and Mathematics Education (JMME) Jurnal Pembelajaran Matematika JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) JCES (Journal of Character Education Society) DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology Buana Matematika : Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika Jurnal Informatika Global Jurnal Studi Guru dan Pembelajaran Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika (JMP) Jurnal Abdi Insani Infotek : Jurnal Informatika dan Teknologi Jurnal Sains dan Edukasi Sains Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Nusantara Science and Technology Proceedings Infotech: Jurnal Informatika & Teknologi INTELEKTIVA Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi KOMMAS: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Duta.com : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi dan Komunikasi Khatulistiwa: Jurnal Pendidikan dan Sosial Humaniora Proceeding of International Conference Health, Science And Technology (ICOHETECH) Politeknosain Nusantara Journal of Computers and its Applications SmartComp Jurnal Pendidikan dan Sosial Humaniora
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search
Journal : DoubleClick : Journal of Computer and Information Technology

Prediksi Jurusan pada Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes Herliyani Hasanah; Nugroho Arif Sudibyo; Edy Kurniawan
DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology Vol 4, No 1 (2020): Teknologi Tepat Guna di Era Pandemik Covid 2019
Publisher : Universitas PGRI Madiun

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25273/doubleclick.v4i1.6623

Abstract

SNMPTN merupakan salah satu jalur masuk perguruan tinggi negeri yang banyak diminati siswa karena hanya menggunakan parameter nilai raport, prestasi siswa, dan prestasi sekolah. Setiap jurusan mempunyai nilai diterima minimal yang berbeda-beda, besaran kuota yang ditetapkan LTMP 2019 minimal hanya 20% dari daya tampung program studi di setiap perguruan tinggi negeri. Besarnya minat siswa dan kecilnya jumlah kuota tidak sebanding sehingga menyebabkan persaingan diterima pada jalur ini semakin ketat. Namun, masih banyak siswa yang belum mempertimbangkan parameter tersebut saat mendaftar sehingga kemungkinan diterima pada jalur SNMPTN semakin kecil. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat memprediksi kemungkinan diterimanya siswa pada jurusan SNMPTN berdasarkan atribut yang sudah ditentukan. Naïve Bayes diterapkan untuk mencari nilai probabilitas terbesar dalam setiap variabel yang ada. Variabel yang digunakan meliputi nilai rata-rata matematika, bahasa indonesia, dan bahasa inggris semester 1 sampai 5 serta prestasi siswa yang dilampirkan saat mendaftar dan prestasi sekolah. Hasilnya dengan naïve bayes mampu menghasilkan akurasi sebesar 83,3%.