Perbandingan Algoritma Decision Tree dan Naive Bayes dalam Klasifikasi Data Pengaruh Media Sosial dan Jam Tidur Terhadap Prestasi Akademik Siswa - Husaini, Al -; Hariyanti, Ifani; Raharja, Agung Rachmat (Technologia : Jurnal Ilmiah, 2024)
Masalah : Penerapan dan perbandingan algoritma Decision Tree dan naïve bayes berkaitan dengan studi kasus mengenai dampak penggunaan media sosial dan pola tidur terhadap kinerja akademik mahasiswa.Tujuan: Kontribusi yang signifikan terhadap pemahaman tentang bagaimana media sosial dan kebiasaan tidur bersama-sama mempengaruhi kinerja akademik mahasiswa dengan penerapan algoritma Decision Tree dan Naïve BayesMetode: Pada penelitian ini perbandingan algoritma Decision Tree dan algoritma Naive Bayes digunakan untuk klasifikasi data pengaruh media sosial dan jam tidur terhadap prestasi akademik siswa.Hasil: Model interpretasi yang dibuat menghasilkan akurasi yang lebih tinggi untuk algoritma Decision Tree dibandingkan dengan Naive Bayes dengan akurasi sebesar 86,67% sedangkan Naive Bayes yaitu 70,00%, hal ini mengidikasikan kedua algoritma tersebut dapat mengklasifikasikan data terkait pengaruh media sosial dan jam tidur terhadap kinerja akademik siswa dengan menyesuaikan fitur dan penerapan algoritma yang digunakan.Kesimpulan: Algoritma Decision Tree mendapatkan hasil dengan interpretasi intuitif melalui representasi Decision Tree yang sesuai untuk data terstruktur, sedangkan  penggunaan algoritma Naive Bayes lebih efisien dalam menangani data dengan fitur yang indepedensi atau tidak adanya hubungan yang signifikan dari fitur fitur yang ada.Kata kunci: akademisi, media sosial, jam tidur, Decision Tree, Naive Bayes