Perbandingan Algoritma Naive Dan Bayes Logistic Regression Untuk Penerimaan Siswa Baru (Studi Kasus Calon Siswa SMA Negri 1 Brebes)

Ria Indah Fitria (universitas Pancasakti Tegal)
Rizki Prasetyo Tulodo (universitas Pancasakti Tegal)
Nur Tulus Ujianto (universitas Pancasakti Tegal)
Ali Sofian (universitas Pancasakti Tegal)

Engineering Jurnal bidang Teknik
Vol. 15 No. 1 (2024)

Di SMA (Sekolah Menengah Atas) , siswa biasanya belajar dalam selama tiga tahun, meliputi kelas 10, 11, dan 12. Siswa biasanya berusia antara 15 hingga 18 tahun selama masa ini. SMA merupakan tahap penting dalam pendidikan di Indonesia karena siswa diharapkan memperoleh pengetahuan dan keterampilan yang lebih. SMA juga mempersiapkan siswa untuk ujian nasional yang biasanya diambil pada akhir tahun kelas 12. Hasil ujian nasional ini penting untuk menentukan kelayakan siswa untuk melanjutkan ke pendidikan tinggi, baik di universitas maupun institusi pendidikan vokasional. Pendaftaran di SMA memiliki beberapa kriteria, Misalnya 1)Apakah tempat tinggal calon siswa dengan sekolah jaraknya lebih dekat (zonasi) , 2) nilai rata- rata dalam 3-5 semester pada raport , dan 3) Calon siswa memiliki prestasi baik itu non akademik atau akademik. Calon siswa yang memenuhi 3 kriteria diatas maka akan diterima di SMA. Dalam penelitian penulis membandingkan kedua algoritma dan metode adalah Algoritma Naive Bayes dan logistic regresi.