Scientific Student Journal for Information, Technology and Science
Vol. 5 No. 1 (2024): Scientific Student Journal for Information, Technology and Science

Klasifikasi Data Guru Sekolah Menengah Pertama (SMP) PNS & NON PNS Kabupaten Karawang Menggunakan Algoritma Naïve Bayes

Ishal Saepulloh (Unknown)
Tatang Rohana (Unknown)
Cici Sukmawati (Unknown)



Article Info

Publish Date
31 Jan 2024

Abstract

Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga (Disdikpora) merupakan salah satu lembaga yang melaksanakan urusan pemerintahan daerah berdasarkan asas otonomi dan tugas pembantuan di bidang pendidikan. Salah satu tugasnya yaitu melakukan pengelolaan kesekretariatan meliputi perencanaan umum, kepegawaian, keuangan, evaluasi dan pelaporan. Permasalahan yang terjadi di Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga Kabupaten Karawang yaitu banyaknya jumlah Data Guru SMP PNS dan NON PNS seluruh Sekolah Negeri maupun Swasta yang ada di Kabupaten Karawang harus didata secara akurat dikarenakan agar tidak terjadi kesalahan data untuk recruitment guru baru untuk memenuhi kurangnyaa guru yg ada di sekolah, dan adanya pengangkatan guru NON PNS menjadi PNS yang diatur oleh Pemerintahan Dinas Pendidikan Pemuda dan Olahraga. Berdasakan permasalahan tersebut, maka peneliti akan menggunakan teknik data mining dalam klasifikasi data Guru SMP PNS dan NON PNS Kabupaten Karawang yang menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk mengatahui tingkat akurasi yang dihasilkannya. Dalam klasifikasi Data Guru SMP PNS dan NON PNS menghasilkan confusion matrix yang akan menjadipenunjang dalam proses perhitungan tingkat keakurasian data. Dataset dibagi menjadi dua yakni data training 174 dan data testing 35. Pengujian ini menggunakan microsoft excel untuk perhitungan manual dan pemrograman python dengan model data 174 yaitu data training dan 35 data testing. Didalam pembagian data untuk data training memiliki nilai akurasi sebesar 100%, presisi sebesar 100%, recall sebesar 100% dengan itu data tersebut sangat baik digunakan dalam klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes.

Copyrights © 2024






Journal Info

Abbrev

ssj

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Scientific Student Journal for Information, Technology and Science berisi artikel-artikel hasil penelitian mahasiswa dari program studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer pada Universitas Buana Perjuangan Karawang. Jurnal ini dipublikasikan sebanyak dua kali setiap tahun oleh ...