Klasifikasi Proses Penjurusan Siswa Tingkat SMA Menggunakan Data Mining - Fata Nidaul Khasanah (Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Universitas Bina Insani, 2016)
Abstrak: Pengarahan jurusan sejak dini dapat memudahkan siswa memilih bidang ilmu yang akan ditekuninya di akademik atau universitas yang tentunya akan mengarah pula kepada karirnya kelak. Kurikulum yang digunakan saat ini penjurusan dilakukan di awal kelas X. Penjurusan siswa SMA merupakan upaya untuk mengarahkan siswa berdasarkan kemampuan akademik dan minat siswa. Proses penjurusan melibatkan beberapa attribute yang digunakan sebagai bahan pertimbangan dimana setiap satuan pendidikan dapat menambah attribute penjurusan sesuai dengan karakteristik dan kebutuhan setiap satuan pendidikan. Perkembangan teknologi saat ini, proses penjurusan siswa tingkat SMA dapat diatasi dengan teknik pengelompokan data didapat dari hasil data mining. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi untuk proses penentuan jurusan siswa tingkat SMA. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil yang diperoleh dari empat algoritma, yaitu J48, Naïve Bayes, OneR dan ZeroR. Algoritma Niave Bayes merupakan algoritma yang mempunyai nilai akurasi tertinggi yaitu 96.74%, selanjutnya adalah algoritma J48 dengan 93.48%, algoritma OneR 90.22%, dan algoritma ZeroR merupakan algoritma yang mempunyai nilai akurasi terendah yaitu 59.78%. Kata kunci: J48,Klasifikasi, Naïve Bayes, OneR, ZeroR Abstract: Briefing the Department early on can ease the students choose the fields that will be practiced in the academic or University which certainly will lead to his career in the future. The curriculum used in addition currently done at the beginning of class x. Addition high school students is an attempt to direct the students based on academic ability and interest of students. The process of addition involves some attribute that is used as a material consideration where each unit of education can add attribute in addition according to the characteristics and needs of each educational unit. The current technological developments, HIGH SCHOOL level students in addition process can be overcome by the technique of grouping data obtained from the results of data mining. This research uses a method of classification for students majoring in the process of determining the level of the high school. This study aims to compare the results obtained from four different algorithms, namely the J48, Naïve Bayes, OneR and ZeroR. The algorithm is the algorithm of Bayes Niave had the highest accuracy value i.e. 96.74%, next is J48 algorithm with 93.48% 90.22% OneR, algorithm, and the algorithm is an algorithm which ZeroR has the lowest i.e. 59.78% accuracy. Keywords: J48, Classification, Naïve Bayes, OneR, ZeroR