Analisis Komparasi Metode Gaussian Naïve Bayes dan Bernoulli Naïve Bayes dalam Klasifikasi Pemilihan Program Peminatan Siswa SMA - Binuryan, Podang; Satianingsih, Ni Made; Murwaningtyas, Chatarina Enny (JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), 2025)
Penerapan Kurikulum Merdeka memberikan fleksibilitas kepada siswa dalam memilih program peminatan sesuai minat, bakat, dan kemampuan, namun menimbulkan tantangan dalam pemberian arahan yang tepat. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa Gaussian Naïve Bayes dan Bernoulli Naïve Bayes dalam merekomendasikan program peminatan siswa di SMAS Katolik Santo Yoseph Denpasar. Model klasifikasi dibangun berdasarkan parameter seperti nilai akademik, jenis kelamin, preferensi pribadi, rencana jurusan, dan pengaruh orang tua. Dataset terdiri dari 449 baris data yang mencakup variabel numerik dan kategorikal, dengan variabel target berupa kelas terpilih (program peminatan siswa). Gaussian Naïve Bayes digunakan untuk data numerik, sementara Bernoulli Naïve Bayes diterapkan pada data yang telah dibinerisasi. Hasil studi menunjukkan bahwa Gaussian Naïve Bayes menghasilkan akurasi tertinggi (99%) untuk data numerik, tetapi performanya menurun saat ditambahkan variabel kategorikal. Sebaliknya, Bernoulli Naïve Bayes menunjukkan kinerja lebih stabil dengan akurasi 97%. Analisis learning curve menunjukkan bahwa kedua model memiliki kemampuan generalisasi yang baik, dengan Bernoulli lebih adaptif terhadap atribut biner. Penelitian ini menegaskan pentingnya pemilihan model yang sesuai dengan karakteristik data untuk mendukung pengambilan keputusan berbasis data di lingkungan pendidikan.