Aplikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Siswa Dengan Metode Naïve Bayes Studi Kasus SMP Negeri 11 Kotabumi Utara - Tumini, Tumini; Damayanti, Lisma (STMIK Cikarang, 2018)
Data mining merupakan cara untuk menemukan informasi baru yang diambil dari data dalam jumlah besar yang membantu dalam pengambilan keputusan. Dengan memanfaatkan data induk siswa, kelulusan siswa, dan nilai rata-rata siswa sebagai sumber datanya, diharapkan dapat menghasilkan informasi tentang prediksi kelulusan siswa melalui teknik data mining. Kategori prediksi kelulusan di ukur dari jenis kelamin, perilaku, nilai rata-rata rapor dan nilai rata-rata UAS (ujian akhir sekolah). Proses teknik data mining ini ada 2 macam yaitu, proses analisa pola data kelulusan siswa yang telah ada sebelumnya (Data Training) berdasarkan atribut – atribut yang di ujikan dan proses dari analisa pola data baru yang diujikan berdasarkan pola yang telah ada (Data Testing). Informasi yang ditampilkan dari proses tersebut ada 2 macam yaitu, informasi hasil proses data training dan informasi data berupa nilai probabilitas posterior (kemungkinan kemunculan) dari masing-masing kategori prediksi kelulusan. Pada analisa data yang dilakukan diproses testing, di dapat tingkat keakurasian sistem sekitar 92% dan memiliki nilai error 0.8% berdasarkan pengujian 549 data siswa tahun 2014 sampai dengan tahun 2017 dengan menggunakan perhitungan manual metode naïve bayes clasifision dan perhitungan pembuktian menggunakan aplikasi RapidMiner