Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Prediksi Penerimaan Siswa Baru SDN Inpres 1 Arso III

Yanik Utari
Sartika Situmorang
Linarti
Yanti Magrice Jewun
Heru Sutejo

Tamilis Synex: Multidimensional Collaboration
Analysis of the Influence of Performance on Company Value and Purchasing Decisions in the Digital Er

Penerimaan peserta didik baru (PPDB) merupakan proses penting dalam sistem pendidikan yang mempengaruhi kualitas pendidikan di setiap sekolah. Di SDN Inpres 1 Arso III, proses seleksi penerimaan siswa baru masih dilakukan secara manual, yang berpotensi menyebabkan ketidakakuratan data dan memperlambat proses seleksi. Untuk mengatasi masalah ini, penelitian ini mengusulkan penerapan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi penerimaan siswa baru secara lebih efisien dan akurat. Algoritma Naive Bayes, yang berbasis pada teori probabilitas, dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi data dengan memperhitungkan kemungkinan suatu siswa memenuhi kriteria penerimaan berdasarkan variabel seperti usia, nilai ujian, dan faktor sosial ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan objektivitas dalam proses seleksi PPDB di SDN Inpres 1 Arso III. Hasil penelitian diharapkan dapat memberikan solusi yang mengurangi kesalahan manusia dalam pengelolaan data dan membantu sekolah dalam membuat keputusan yang lebih tepat dalam menerima siswa baru.