PREDIKSI SISWA-SISWI SMK AZ-ZAHRA MLONGGO MASUK PASAR KERJA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES - Akhmad Khanif Zyen; Nur Aeni Widiastuti (Jurnal Disprotek, 2020)
Siswa-siswi SMK Azzahra setiap tahunnya sebagian besar diharapkan langsung bekerja sesuai bidangnya, tapi dalam pengolahan tingkat nilai prestasi siswa yang menetukan kriteria masuk pasar kerja masih menggunakan cara manual yang terdapat banyak kelemahan dan berpotensi mengakibatkan kesalahan. Perlu adanya Algoritma Klasifikasi untuk memecahkan permasalahan ini, ada salah satu Algoritma Klasifikasi yang sudah terbukti akurasi dan kecepatan yang baik untuk memecahkan permasalahan tersebut yaitu Algoritma Naive Bayes. Oleh karena itu penulis menganalisis prediksi siswa-siswi masuk pasar kerja dengan metode Naïve Bayes untuk menentukan lulus tidaknya masuk kriteria pasar kerja. Penulis membuat perhitungan metode Naïve Bayes secara manual menggunakan Excel dan menggunakan aplikasi pendukung Rapidminer 5.3, dimana dalam penelitian ini data yang digunakan tahun 2018-2020 denga total 247, dataset tersebut dibagi menadi 2 bagian, yakni 152 data training dan 75 data testing, dimana memprediksi siswa yang lulus kriteria masuk pasar kerja sebanyak 57 orang dan yang tidak lulus kriteria masuk pasar kerja sebanyak 18 orang. Hal ini bereda dengan data testing siswa dimana yang lulus kriteria masuk pasar kerja sebanyak 46 orang dan yang tidak lulus kriteria masuk pasar kerja sebanyak 29 orang dan akurasi yang diperoleh mendapatkan nilai sebesar 77,33%.  Jadi, dapat disimpulkan bahwa pengujian menggunakan metode Naïve Bayes dapat mendukung untuk memprediksi lulus tidaknya siswa-siswi dalam masuk pasar kerja.