Sistem Rekomendasi Penjurusan Keahlian pada SMK Jurusan Komputer Berbasis Sinyal Electroencephalograph (EEG) - Muhammad, Ali; Widyastuti, Nurul; Firizkiansah, Angge; Ardiansyah, Miri; Rizki Maulana, Imron; Ramadhan, Afrijal Gigih; Putri, Syakila Harika (Prodi Bisnis Digital Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2025)
Penjurusan pada Sekolah Menengah Kejuruan menjadi tonggak utama untuk kesuksesan siswa dalam mempengaruhi kualitas pembelajaran dan kesiapan mereka didunia kerja. Penelitian bertujuan untuk membuat sistem rekomendasi penentuan jurusan berbasis sinyal EEG (Electroencephalography) dari gelombang otak. Manfaat penelitian ini adalah membantu pada pendidik dan siswa dalam menentukan jurusan dan keahlian siswa. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi Naïve Bayes dengan model pengembangan aplikasi berbasis metode DevOps. Pengujian aplikasi ini menggunakan Metode BlackBox dan Human Organization Technology (HOT-Fit Model). Hasil pengujian menunjukkan bahwa bahwa Algoritma Naïve Bayes dapat mengklasifikasikan potensi dan keahlian siswa berdasarkan potensi dan keahlian siswa yang diperoleh dari perekaman gelombang otak. Hasil pengujian Blackbox menunjukkan bahwa aplikasi dapat berjalan sesuai dengan parameter yang diharapkan. Pengujian Human Organization Technology (HOT-Fit Model) pada tingkat kepuasan pengguna menunjukkan hasil bahwa 99% pengguna sangat setuju bahwa aplikasi sangat bermanfaat untuk kegiatan penggalian potensi dan keahlian siswa. Terakhir, pengujian Net Benefit pada Human Organization Technology (HOT-Fit Model) menunjukkan bahwa 100% pengguna sangat setuju bahwa aplikasi sangat membantu dalam menemukan informasi potensi dan keahlian siswa dan aplikasi dapat digunakan sebagai sarana pencapai tujuan penelitian dan pembelajaran yang efektif.