Klasifikasi Data Kelulusan Siswa SMK Muhammadiyah 1 Palembang Menggunakan Metode Naive Bayes - Ramadhani, Kiki; Suhandi, Nazori; Irfani, Muhammad Haviz (Universitas Indo Global Mandiri, 2025)
Perkembangan saat ini semakin pesat seiring dengan berkembangnya teknologi informasi, untuk membantu karyawandalam menyelesaikan tugasnya dan menjamin efisiensi waktu. Didalam dunia pendidikan, penerapan data miningmemberikan peluang besar untuk membantu sekolah dan perguruan tinggi, baik negeri maupun swasta dalam memperolehwawasan yang berguna. Salah satu klasifikasi yang cocok digunakan dalam menyeleksi informasi alumni lebih lanjutadalah metode Naive Bayes karena memiliki tingkat kecepatan dan akurasi yang lebih tinggi sehingga mampu menangkapdata lebih banyak dibandingkan metode lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Naïve Bayes dalamklasifikasi data lulusan siswa SMK Muhammadiyah 1 Palembang. Dataset diperoleh dari Wakil Kepala Sekolah SMKMuhammadiyah 1 Palembang 562 data. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data training sebanyak 393 data denganalgoritman Naïve Bayes berhasil memprediksi besarnya kelulusan mahasiswa dengan presentase keakuratan sebesar85,80%. Data mining dan naïve bayes mampu menampilkan informasi prediksi kelulusan siswa dengan menggunakandata siswa yang telah lulus sebagai data training dan data testing. Sebanyak 169 data testing yang dihasilkan penelitianini bahwa siswa yang lulus sebanyak 110 siswa atau sekitar 65% dari jumlah data testing sebesar 85,80%. Berdasarkanhasil ini, metode naïve bayes direkomendasikan untuk klasifikasi data dalam memprediksi kelulusan siswa.