PENGELOMPOKAN SISWA PENYANDANG DISABILITAS BERDASARKAN TINGKAT TUNAGRAHITA MENGGUNAKAN METODE NAÃVE BAYES - Fadlisyah, Fadlisyah (Universitas Malikussaleh, 2021)
Data mining merupakan ilmu yang digunakan untuk menganalisa sebuah data, mengkategorikan, mengelompokkan dan menyimpulkannya, dalam beberapa proses tersebut terdapat teknik mengelompokkan data pada data mining yang yaitu klasifikasi. Penelitian ini sendiri bertujuan untuk membangun sebuah sistem untuk mengelompokkan data siswa penyandang disabilitas berdasarkan tingkat tunagrahita untuk menentukan kelas yang ditempati sehingga pihak sekolah dapat mempersiapkan kebutuhan siswa. Kemudian untuk mengetahui penerapan algoritma NaÃ¯ve bayes dalam pengelompokan siswa tunagrahita ringan, sedang dan berat. Penelitian ini dilaksanakan di Sekolah Luar Biasa (SLB) kota Lhokseumawe. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini di batasi yaitu , NA( Nilai Akademik), NK(Nilai Keterampilan), IQ, fisik, Sikap, Golongan. Teknik pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan teknik wawancara (Interview), pengamatan lapangan (Observasi), dan Studi literature. Adapun teknik analisis data yang dilakukan dengan mengikuti tahapan KDD (Knowledge Discovery in Database) untuk mengelompokkan siswa penyandang disabilitas berdasarkan tingkat tunagrahita. Jumlah data berjumlah 63 data siswa tunagrahita yang terdiri dari 10 golongan siswa tunagrahita ringan, 35 golongan siswa tunagrahita sedang dan 18 golongan siswa tunagrahita berat, penelitian ini terdiri dari 50 data training. Untuk mendapatkan hasil akurasi digunakan 13 data testing, dari hasil pengujian menggunakan algoritma NaÃ¯ve bayes tingkat akurasi 69,23 % dan error 30,77%.