KLASIFIKASI KEPRIBADIAN SISWA-SISWI DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Abstract
SMA Negeri 3 Bengkulu Utara merupakan Sekolah Menengah Atas Negeri yang terdapat di Kabupaten Bengkulu Utara Provinsi Bengkulu. Guru Bimbingan Konseling menjadi wadah dalam membenahi serta mendidik para siswa-siswa yang mempunyai permasalahan dalam hal psikologi, karakteristik, ataupun hal lainnya. Klasifikasi kepribadian siswa-siswi dengan menggunakan Metode Naive Bayes di SMA Negeri 3 Bengkulu Utara dapat membantu pihak sekolah dalam mengetahui dan mengidentifikasi kepribadian setiap siswa-siswi di sekolah berdasarkan ciri-ciri yang dimiliki oleh siswa, dimana kepribadian siswa merujuk pada Tipologi Hippocrates-Galenus yang terdiri dari kepribadian melankolis, sanguinis, plegmatis, dan koleris. Berdasarkan data uji/testing sebanyak 10 siswa kelas X.B yang diperoleh dari SMA Negeri 3 Bengkulu Utara, diperoleh hasil klasifikasi tipe kepribadian siswa yakni melankolis sebanyak 3 (tiga) siswa, sanguinis sebanyak 3 (tiga) siswa, plegmatis sebanyak 2 (dua) siswa, dan koleris sebanyak 2 (dua) siswa.
Full Text:
PDFReferences
Firman, A., 2019. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Surabaya: Penerbit Qiara Media.
Fitriani, A. et al., 2023. Konsep Dasar Psikologi Dalam Perilaku Manusia. Padang Sumatera Barat: PT. Global Eksekutif Teknologi ISBN:978-623-198-035-9.
Haerani, R. & Nugraha, D., 2019. Rancangan Aplikasi Pemesanan Makanan Dengan Macromedia Dreamweaver dan MySQL. Seminar Nasional Sains Teknologi dan Inovasi Indonesia (Senastindo AAU), Volume Vol.1 No.1 ISSN:2685-8991.
Halfiani, S. & Wibowo, A., 2022. Klasifikasi Metode Naive Bayes Untuk Karakteristik Siswa Pada MTSN 32 Jakarta Selatan. Jakarta-Indonesia, Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI) Vol.1 No.1 ISSN:2962-8628.
Kadarsih & Pujianto, D., 2022. Step By Step Belajar Database MySQL Untuk Pemula. Tangerang Selatan: Pascal Books.
Khaidir, et al., 2021. Pendidikan Akhlak Anak Usia Dini. Aceh: Yayasan Penerbit Muhammad Zaini ISBN:978-623-97050-6-0.
Meilana, et al., 2021. Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasikan Kepribadian Siswa SMP Berdasarkan Tipologi Hippocrates-Galenus. Jurnal Sistem Informasi (Sistemasi), Volume Vol.10 No.2 e-ISSN:2540-9719.
Nasution, A. L. & Fathonah, R. N. S., 2023. Klasifikasi Kondisi Peralatan Elektronik Metode Gaussian Naive Bayes. Bandung Barat: Penerbit Buku Pedia ISBN:978-623-88528-0-2.
Novia, E. A., Rahayu, W. I. & Prianto, C., 2020. Sistem Perbandingan Algoritma K-Means dan Naive Bayes Untuk Memprediksi Prioritas Pembayaran Tagihan Rumah Sakit Berdasarkan Tingkat Kepentingan. Bandung: Penerbit Kreatif Industri Nusantara ISBN:978-623-7898-71-9.
Plaza, M. A. J., 2021. Desain Basis Data. Yogyakarta: Deepublisher ISBN:978-623-02-2338-9.
Sidiq, Y. N. S., Fathonah, R. N. S. & Riza, N., 2020. Metode Klasifikasi Menentukan Kenaikan Level UKM Bandung Timur Dengan Algoritma Naive Bayes Pada Sistem Juragan Berbasis Komunitas. Bandung: Penerbit Kreatif Industri Nusantara ISBN:978-623-7898-72-6.
Suprapto, U., 2021. Pemodelan Perangkat Lunak (C3) Kompentesi Keahlian : Rekayasa Perangkat Lunak Untuk SMK/MAK Kelas XI. Jakarta: Grasindo.
Urva, G. et al., 2023. Penerapan Data Mining Di Berbagai Bidang (Konsep, Metode, dan Studi Kasus). Jambi: PT. Sonpedia Publishing Indonesia ISBN:978-623-09-3319-6.
Wahyudi, M., Masitha, Saragih, R. & Solikhun, 2020. Data Mining : Penerapan Algoritma K-Means Clustering dan K-Medoids Clustering. Medan: Penerbit Yayasan Kita Menulis.
Wanto, A. et al., 2020. Data Mining : Algoritma Dan Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis.
Yendrianof, D. et al., 2022. Analisis dan Perancangan Sistem Informasi. Medan: Yayasan Kita Menulis.
Yendrizal, 2022. Algoritma C.4.5 Pada Teknik Klasifikasi Penyusutan Volume Pupuk. Sumatera Barat: Penerbit CV.Azka Pustaka ISBN:978-623-5832-58-6.
Yuliyana & Sinaga, A. S. R. M., 2019. Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Gigi Menggunakan Metode Naive Bayes. Fountain Of Informatics Journal, Volume Vol.4 No.1 ISSN. 2541-4313.
DOI: https://doi.org/10.54314/jssr.v7i4.2182
Article Metrics
Abstract view : 25 timesPDF - 1 times