KNOWLEDGE DISCOVERY DALAM PREDIKSI NILAI SISWA BERDASARKAN BULAN KELAHIRAN SISWA DI SMP NEGERI 2 TUNGKAL JAYA MENGGUNAKAN NAIVE BAYES - Haidar Afif Mufid, Muhammad; Attika Putri, Shopi; Gustiani, Sindy; Wirnanti, Rintan; Sabar Manahan, Nico; Ditha Tania, Ken; Rifai, Ahmad (Institut Teknologi Nasional Malang, 2025)
Pendidikan memiliki peran yang sangat penting dalam membentuk kualitas akademik siswa, di mana prestasi belajar dipengaruhi oleh berbagai faktor, baik yang bersifat internal maupun eksternal. Penelitian ini fokus pada hubungan antara bulan kelahiran dengan pencapaian nilai siswa di SMP Negeri 2 Tungkal Jaya, yang selama ini masih menggunakan metode tradisional tanpa mempertimbangkan faktor non-tradisional seperti bulan kelahiran. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun model prediksi nilai siswa menggunakan metode Naive Bayes, yang dapat membantu sekolah dalam mengidentifikasi siswa yang berisiko mengalami kesulitan akademik berdasarkan bulan kelahirannya, sekaligus memberikan rekomendasi untuk strategi pembelajaran yang inklusif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Knowledge Discovery in Databases (KDD), yang melalui beberapa tahapan, dimulai dari pengumpulan data dari 123 siswa, kemudian melakukan preprocessing dengan mengklasifikasikan nilai ke dalam kategori A, B, dan C, dilanjutkan dengan transformasi, dan terakhir melakukan data mining menggunakan Naive Bayes di RapidMiner. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa akurasi tertinggi dicapai pada nilai IPS, yaitu sebesar 72,75%, sementara akurasi terendah terdapat pada Matematika dengan 40,30%. Rata-rata akurasi prediksi untuk Bahasa Indonesia, Bahasa Inggris, dan rapor berada di atas 70%.