Klasifikasi Kesiapan Anak Masuk Sekolah Dasar menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Algoritma C4.5 - Fanani, M. Rudi; Sintia, Dona Siska (Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2024)
Sekolah dasar merupakan dunia baru bagi anak-anak yang menuntut mereka untuk menjadi lebih serius dibandingkan saat mereka masih di taman kanak-kanak. Banyak faktor yang mempengaruhi prestasi belajar, salah satunya adalah kesiapan anak saat memasuki tingkat pendidikan tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menguji tingkat akurasi perbandingan antara algoritma Naive Bayes dan Algoritma C4.5 dalam memprediksi kesiapan anak saat memasuki tingkat pendidikan Sekolah Dasar. Dalam penelitian ini, dilakukan pengujian model dengan membandingkan dua metode data mining, yaitu algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Data yang digunakan adalah data siswa di TK Pratiwi di Desa Kemplong, Kecamatan Wiradesa. Data terdiri dari siswa yang siap dan belum siap, dengan total 135 data siswa. Model yang diuji akan menghasilkan confussion matrix seperti akurasi (accuracy), presisi (precision), recall, dan Area Under Curve (AUC) dari algoritma Naïve Bayes dan C4.5. Hasil evaluasi dan validasi model menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan algoritma C4.5. Algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 96,30% dan AUC sebesar 1,000, sementara algoritma C4.5 menghasilkan akurasi sebesar 92,59% dan AUC sebesar 0,974. Berdasarkan hasil penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa algoritma Naïve Bayes adalah metode yang efektif dalam memprediksi kesiapan siswa untuk memasuki sekolah dasar di TK Pratiwi.