Windapatrianingsih, Ni Kadek (2022) ANALISIS PERBANDINGAN METODE NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA PREDIKSI POTENSI AKADEMIK SISWA SMK TI BALI GLOBAL BADUNG. Masters thesis, Universitas Pendidikan Ganesha.
![[img]](http://repo.undiksha.ac.id/style/images/fileicons/text.png) |
Text (COVER)
1820101013- COVER.pdf Download (328kB) |
|
Text (ABSTRAK)
1829101013-ABSTRAK.pdf Download (154kB) |
|
Text (BAB 1 PENDAHULUAN)
1829101013 - BAB 1 PENDAHULUAN.pdf Download (44kB) |
|
Text (BAB 2 KAJIAN TEORI)
1829101013 - BAB 2 KAJIAN TEORI.pdf Restricted to Repository staff only Download (170kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 3 METODELOGI PENELITIAN)
1829101013 - BAB 3 METODELOGI PENELITIAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (69kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN)
1829101013 - BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN.pdf Restricted to Repository staff only Download (410kB) | Request a copy |
|
Text (BAB 5 PENUTUP)
1829101013 - BAB 5 PENUTUP.pdf Restricted to Repository staff only Download (31kB) | Request a copy |
|
Text (DAFTAR PUSTAKA)
1829101013 - DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (152kB) |
|
Text (LAMPIRAN)
1829101013 - LAMPIRAN.pdf Download (136kB) |
Abstract
Winda Patrianingsih, Ni Kadek. (2022). Analisis Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan K-Nearest Neighbor Pada Prediksi Potensi Akademik Siswa SMK TI Bali Global Badung. Tesis, Ilmu Komputer, Pascasarjana, Universitas Pendidikan Ganesha. Tesis ini sudah disetujui dan diperiksa oleh Pembimbing I: Dr. Komang Setemen, S.Si. M.T dan Pembimbing II: Dr. Dewa Gede Hendra Divayana, S.Kom., M.Kom. Kata-kata kunci: data mining, potensi akademik, Naïve Bayes, KNN SMK TI Bali Global Badung merupakan sekolah menengah kejuruan yang berfokus di bidang teknologi informasi. SMK TI Bali Global Badung memiliki sistem informasi akademik yang masih manual sehingga potensi yang dimiliki oleh siswa semata-mata hanya dapat dilihat dari segi nilai yang diperoleh saja, padahal faktor-faktor pendukung seperti misalnya tempat tinggal dan juga kondisi fisik dapat mempengaruhi potensi dari siswa tersebut. Seiring dengan perkembangan teknologi informasi, data mining dapat memberikan solusi bagi pihak sekolah untuk mengetahui potensi akademik siswa berdasarkan data yang tersimpan. Sistem data mining ini akan menghasilkan rangkuman data dari berbagai data dan informasi dengan cara menganalisis pola-pola ataupun hubungan keterkaitan tertentu dari berbagai macam data. Berdasarkan dari hasil penelitian yang sudah ada, dalam penelitian ini metode yang akan digunakan untuk memprediksi potensi akademik siswa SMK TI Global Badung, yaitu Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor. Model prediksi potensi akademik siswa SMK TI Bali Global Badung dengan menggunakan metode Naive Bayes dan KNN dibangun dengan menggunakan kriteria dan subkriteria dalam proses perhitungannya. Pada penelitian ini, digunakan 7 kriteria, yaitu karakter, aktivitas akademik, keikutsertaan dalam intra-kulikuler, keikutsertaan dalam ekstra-kulikuler, tempat tinggal, dan status sosial ekonomi. Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, Naive Bayes menghasilkan nilai accuracy sebesar 43,48%, precision sebesar 63,64 dan recall sebesar 31,11. K-Nearest Neighbor menghasilkan nilai accuracy sebesar 57,97%, precision sebesar 62,5 dan recall sebesar 88,89. Pada penelitian selanjutnya juga dapat dipertimbangkan untuk melakukan kombinasi metode sehingga dapat meningkatkan efektivitas prediksi yang dihasilkan.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | data mining, potensi akademik, Naïve Bayes, KNN |
| Subjects: | T Technology > TN Mining engineering. Metallurgy |
| Divisions: | Pascasarjana > Program Studi Ilmu Komputer (S2) |
| Depositing User: | Ni Kadek Winda Patrianingsih |
| Date Deposited: | 22 Jul 2022 07:44 |
| Last Modified: | 22 Jul 2022 07:44 |
| URI: | http://repo.undiksha.ac.id/id/eprint/12602 |
Actions (login required)
 |
View Item |