OPTIMASI ALGORITMA NAIVE BAYES DENGAN PARTICLE SWARM OPTIMIZATION UNTUK KLASIFIKASI PEMINATAN PENJURUSAN SISWA BARU DI SMAN 1 MLONGGO (Science and Technology (SciTech), 2022)
Penjurusan merupakan upaya untuk membantu siswa dalam memilih jenis sekolah atau program pengajaran khusus atau program studi yang akan diikuti Oleh siswa dalam pendidikan lanjutannya. Penentuan jurusan ini hendak berakibat terhadap aktivitas akademik berikutnya serta pengaruhi pemilihan bidang ilmu maupun riset untuk siswa- siswi yang mau melanjutkan ke akademi teratas nantinya. Namun dikarenakan siswa/siswi yang kerap kebingungan untuk menentukan jurusan, digunakan algoritma Klasifikasi untuk mengatasi masalah tersebut. Salah satu algoritma terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database yang besar adalah Naive Bayes. Namun metode Naive Bayes juga memiliki Kekurangan yaitu adalah banyaknya celah untuk mengurangi keefektifan metode ini, maka dari itu perlu adanya pengotimasian metode naive bayes agar mendapatkan Akurasi yang lebih akurat yaitu menggunakan metode algoritma Partical Swarm Optimization (PSO) karena metode ini mampu meningkatkan nilai akurasi yang lebih tinggi dibanding algoritma yang lain. Dari pengujian, didapat hasil akurasi dari algoritma Naive Bayes saja sebesar 68,00% dan Naive Bayes yang dioptimasi Partical Swarm Optimization sebesar 92,00% didapat peningkatan akurasi sebesar 36,00%.