KLASIFIKASI PENENTUAN SISWA BERPRESTASI DI SMKS AL FALAH TANJUNGJAYA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - Sohibudin, Roni; Febriani SM, N. Nelis (IPSIKOM, 2026)
ABSTRAK Penentuan siswa berprestasi merupakan salah satu kegiatan penting dalam lingkungan pendidikan sebagai bentuk penghargaan terhadap peserta didik yang menunjukkan capaian terbaik. Di SMKS Al Falah Tanjungjaya, proses penentuan siswa berprestasi masih dilakukan secara konvensional dan umumnya hanya mempertimbangkan aspek akademik. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan penilaian yang kurang objektif serta belum memanfaatkan data siswa secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes dalam proses klasifikasi siswa berprestasi, agar keputusan yang dihasilkan menjadi lebih tepat, objektif, dan terukur. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif dengan tahapan Data Mining yang mencakup pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, model pembangunan, hingga evaluasi. Data yang dianalisis berjumlah 169 siswa dengan variabel berupa nilai seluruh mata pelajaran serta tingkat partisipasi dalam kegiatan organisasi. Proses pengolahan data dilakukan menggunakan aplikasi RapidMiner dengan pembagian data sebesar 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasikan siswa berprestasi dan tidak berprestasi dengan tingkat akurasi sebesar 97,06%. Hasil ini menunjukkan bahwa Naïve Bayes memiliki kinerja yang sangat baik dalam membantu proses penentuan siswa berprestasi secara lebih efisien, objektif, dan akurat.