METODE KLASIFIKASI NAIVE BAYES UNTUK MENILAI KINERJA SISWA BERDASARKAN POLA HASIL UJIAN
DOI:
https://doi.org/10.54314/jssr.v8i4.4577Abstrak
Abstract: This research discusses the application of the Naïve Bayes classification method to assess student performance based on exam result patterns at SMK Swasta Animah Silau Laut. The data used were obtained from students' e-report scores, which were then analyzed using the Naïve Bayes algorithm. The results showed that this method can classify students into 'Good', and 'Poor' categories with a fairly high level of accuracy. This study is expected to help schools carry out more objective evaluations and support decision making processes to improve the quality of education. Therefore, the application of the Naïve Bayes method is expected to assist the school in gaining a comprehensive and objective understanding of students’ academic achievements, which can serve as a solid foundation for making informed decisions regarding the planning of learning improvement strategies and other academic policies. Furthermore, this research is expected to provide a reference for future studies related to the implementation of data mining or machine learning techniques in the education field, particularly in predicting and classifying student performance.
Â
Keywords: Naïve Bayes, Classification, Data Mining, Student Performance, Education Evaluation.
Â
Abstrak: Penelitian ini membahas penerapan metode klasifikasi Naïve Bayes untuk menilai kinerja siswa berdasarkan pola hasil ujian di SMK Swasta Animah Silau Laut. Data yang digunakan diperoleh dari nilai e-raport siswa yang kemudian dianalisis dengan algoritma Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ini dapat digunakan untuk mengklasifikasikan siswa ke dalam kategori 'Baik' dan 'Tidak', dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi. Penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak sekolah dalam melakukan evaluasi yang lebih objektif dan mendukung proses pengambilan keputusan terkait peningkatan mutu pendidikan. Dengan demikian, penerapan metode Naïve Bayes diharapkan dapat membantu pihak sekolah dalam memperoleh gambaran menyeluruh dan objektif terkait capaian akademik siswa, sehingga dapat menjadi dasar yang kuat bagi pengambilan keputusan yang tepat dalam perencanaan strategi peningkatan kualitas pembelajaran maupun kebijakan akademik lainnya. Penelitian ini juga diharapkan dapat menjadi referensi bagi penelitian selanjutnya yang berkaitan dengan penerapan teknik data mining atau machine learning dalam bidang pendidikan, khususnya dalam melakukan prediksi dan klasifikasi terhadap kinerja peserta didik..
Â
Kata Kunci: Naïve Bayes, Klasifikasi, Data Mining, Kinerja Siswa, Evaluasi Pendidikan
Unduhan
Referensi
Cahyo, A. D. (2023). Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Masa Studi Sarjana | Jurnal Teknologi Pintar. 3(4).
Punkastyo, D. A., Septian, F., & Syaripudin, A. (2024). Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Kelulusan Siswa. Journal Of System And Computer Engineering (Jsce), 5(1), 24–35. Https://Doi.Org/10.61628/Jsce.V5i1.
Rahman, A. (2023). Klasifikasi Performa Akademik Siswa Menggunakan Metode Decision Tree Dan Naive Bayes. Jurnal Saintekom, 13(1), 22–31. Https://Doi.Org/10.33020/Saintekom.V13i1.349
Rahman, F., & Firdaus, M. I. (2016). Penerapan Data Mining Metode Naïve Bayes Untuk Prediksi Hasil Belajar Siswa Sekolah Menengah Pertama (Smp). Al Ulum: Jurnal Sains Dan Teknologi, 1(2), 76–78. Https://Doi.Org/10.31602/Ajst.V1i2.436
Septiani, Y. (2022). Penerapan Algoritma Naive Bayes Menentukan Klasifikasi Tingkat Kelulusan Siswa Smk Media Informatika Jakarta. Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi, September, 607–613.
Wijaya, H. D., & Dwiasnati, S. (2020). Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Naïve Bayes Pada Penjualan Obat. 7(1), 1–7.
