Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal "JAMASTIKA" Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika
Laila Devi Sari
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

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

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode Naive Bayes Pada Pola Prestasi Siswa Dengan Menggunakan Rapidminer Laila Devi Sari; Zaehol Fatah
Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Jamastika, Volume 4 Nomor 1 April 2025
Publisher : Universitas Ngudi Waluyo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35473/jamastika.v4i1.3622

Abstract

Penelitian ini membahas tentang penggunaan metode Naive Bayes untuk menganalisis pola prestasi siswa menggunakan RapidMiner. Tujuan utamanya adalah untuk mencari tahu faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi prestasi belajar siswa dan seberapa akurat metode Naive Bayes dalam memprediksi prestasi siswa. Data yang digunakan mencakup informasi seperti jenis kelamin, usia, jurusan, jam belajar per minggu, tingkat kehadiran, status kerja paruh waktu, dan kegiatan ekstrakurikuler, dengan nilai GPA sebagai tolak ukur prestasi. Dalam prosesnya, data dibersihkan dan disiapkan terlebih dahulu melalui tahap preprocessing. Nilai GPA dibagi menjadi dua kategori: "Kurang_Baik" untuk nilai 2,00-2,99 dan "Baik" untuk nilai 3,00-3,99. Metode Naive Bayes kemudian diterapkan untuk menganalisis dan memprediksi kategori prestasi siswa berdasarkan faktor-faktor yang ada. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naive Bayes mampu memprediksi prestasi siswa dengan tingkat akurasi 56,20%. Meskipun belum terlalu tinggi, hasil ini sudah cukup membantu dalam memahami pola prestasi siswa. Penelitian ini bisa menjadi dasar bagi pihak sekolah dalam mengambil keputusan untuk meningkatkan prestasi akademik siswa. Kata Kunci: Naive Bayes, Prestasi Siswa, Data Mining, RapidMiner, Klasifikasi
Co-Authors Zaehol Fatah