SISTEM INFORMASI PENILAIAN SISWA UNTUK PENJURUSAN PADA SMA NEGERI 1 PLOSOKLATEN KEDIRI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES SKRIPSI

Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri

SISTEM INFORMASI PENILAIAN SISWA UNTUK PENJURUSAN PADA SMA NEGERI 1 PLOSOKLATEN KEDIRI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Komputer (S. Kom) Program Studi TEKNIK INFORMATIKA

OLEH : IRANA BAUTY NPM : 12.1.03.02.0120

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS NUSANTARA PERSATUAN GURU REPUBLIK INDONESIA UNP KEDIRI 2016

Irana Bauty| 12.1.03.02.0120 Teknik - Teknik Informatika

simki.unpkediri.ac.id || 1||








SISTEM INFORMASI PENILAIAN SISWA UNTUK PENJURUSAN PADA SMA NEGERI 1 PLOSOKLATEN KEDIRI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES IRANA BAUTY 12.1.03.02.0120 Teknik –Teknik Informatika [email protected] M. Rizal Arief, S. T., M. Kom dan Ardi Sanjaya, M. Kom., UNIVERSITAS NUSANTARA PGRI KEDIRI

ABSTRAK

Penelitian ini dilatarbelakangi berdasarkan pada kebingungan para guru membantu siswa mengambil jurusan yang tepat sesuai dengan nilai mata pelajaran yang di dapat serta membutuhkan waktu yang lama, hal ini disebabkan banyaknya siswa. Permasalahan penelitian adalah Bagaimana merancang dan membuat sistem yang dapat memberikan saran untuk dapat mendukung keputusan pengambilan jurusan dengan perhitungan naive bayes? Penelitian ini menggunakan salah satu teknik data mining yaitu perhitungan naive bayes dengan atribute dari perhitungan adalah mata pelajaran yang menjadi pokok penting dalam penjurusan sekolah. Menggunakan nilai probabilitas dari mata pelajaran sebagai data training. Kesimpulan hasil penelitian adalah dengan adanya sistem ini pekerjaan para guru dalam membantu siswa mengambil jurusan semakin mudah karena user dalam hal ini adalah siswa tinggal memasukkan data nilai pada sistem, lebih cepat karena tidak membutuhkan waktu yang lama dan lebih efisen biaya/tidak membutuhkan banyak kertas. Hasil penelitian ini, direkomendasikan perlu dilakukan pengembangan dengan teknik data mining yang lain. Kata Kunci : Penjurusan, Naïve Bayes




I. LATAR BELAKANG

3) Mencari

nilai

Kegiatan guru-guru dalam melakukan

probabilitas

perhitungan nilai untuk menyarankan

((P(XH))

penjurusan terhadap siswa SMA Negeri 1

posterior

dari

evidence

4) Mencari nilai probabilitas posterior

Plosoklaten masih menghasilkan data yang kurang akurat karena masih terdapat

keseluruhan

dari hipotesa (P(HX)) III.

HASIL DAN KESIMPULAN

data yang berulang, tidak tercatat, kurang

laporan simpan user laporan pendaftaran 1.1

teliti, salah perhitungan dalam penilaian.

simpan data user

pendaftaran

input data user

laporan data user 1

Selain itu, sistem yang sedang berjalan

table user 1.2

Cek data

cek data user

User login

login

pada SMAN 1 Plosoklaten ini kurang

ambil data user 1.3

Admin

cek data testing

efisien waktu karena jumlah data siswa yang banyak maka data yang ditampung

testing

laporan data testing

cek sistem

cek data kategori

1.8

input nilai 1.4

ambil nilai user

laporan cek sistem

akan semakin besar, sehingga akan

pengambilan kategori lihat kategori

3

table kategori

maintenance sistem

1.5 laporan data kategori

memperlambat kinerja para guru untuk

pengambilan mapel

ambil kategori

laporan data mapel

menyajikan informasi secara tepat dan

4

laporan data training table mapel

cek mapel 1.6

cek data mapel

tepat.

proses rekom ambil mapel

mulai training

laporan data training 5

table training

cek data training

salah

penerapan

dari

satu

algoritma

laporan data tampung

ambil data training

simpan hasil simpan hasil training

6

Perhitungan

teorema

bayes.

Naïve

Bayes

pada

berdasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut secara conditional saling bebas jika diberikan nilai output. Probabilitas mengamati secara bersama produk

dari

probabilitas

individu

(Santosa, 2007). Secara garis besar Naïve Bayes terdiri dari 4 langkah yaitu : 1) Mencari nilai probabilitas hipotesa (P(H)) 2) Mencari nilai probabilitas posterior evidence (P(XH))

tampil hasil training

1.7

II. METODE Merupakan

User

input nilai 2

ambil hasil training

table tampung

cek data tampung

KESIMPULAN : 1. Berdasarkan

hasil

penelitian

telah

dihasilkan rancangan sistem pen jurusan dengan perhitungan Naïve Bayes. 2. Dari sistem didapatkan bahwa nilai mata pelajaran dari siswa dapat digunakan sebagai acuan dalam memberikan saran penjurusan sehingga siswa tidak bingung lagi dalam memilih jurusan. IV.

DAFTAR PUSTAKA

Arfiana,

Fikri.

2014.

Klasifikasi

Kendaraan Roda Empat Menggunakan Metode Naïve Bayes . Skripsi. Bandung : Fakultas Teknik Universitas Widyatama.




Jananto, Arief. 2013. Algoritma Naïve Bayes untuk Mencari Perkiraan Waktu

Meilani Budanis Dwi dan Nofi Susanti.

Studi Mahasiswa. Jurnal Teknologi

2014. Sistem Data Mining untuk

Informasi DINAMIK Volume 18.

Menghasilkan Pola Kelulusan Siswa

No.1.Januari 2013 : 09-16.

dengan Metode Naïve Bayes . Jurnal Link Vol 21/No.2/September 2014.

Koesoema, Doni A. 2007. Pendidikan Karakter : Strategi Mendidik Anak di

Nofriansyah, Dicky. 2014. Konsep Data

Zaman Global. Jakarta : PT. Grasindo.

Mining VS Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta : CV. BUDI UTAMA.

Kurniawati, Anis. 2014. Pemetaan Pola Hubungan

Program

dengan

Ramadhan, Arief. 2006. Pemrograman

Algoritma Apriori-Studi Kasus SPMU

Web Database dengan PHP dan MySQL.

UNNES.

Jakarta : PT. Elex Media Komputindo.

Edu

Studi

Komputika

Journal.

http://journal.unnes.ac.id/sju/index.php/e dukom.

Santosa, Budi. 2007. Data Mining Teknik dan Pemanfaatan Data untuk Keperluan

Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi. 2009.

Bisnis teori dan sistem. Yogyakarta :

Algoritma Data Mining. Yogyakarta :

Graha Ilmu.

CV. ANDI OFFSET.

Ladjamuddin, Al Bahra. 2005. Sitem Informasi

Manajemen.

Yogyakarta :

Andi.

Larose,

Susanti, Sani dan Dedy suryadi. 2010. Pengantar pengetahuan

data dari

mining

menggali

bongkahan

data.

Yogyakarta : Andi.

D.T.

2005.

Discovering

Knowledge in Data : an Introduction to Data Mining. New Jersey: Prentice-Hall.


Wibisono, Dermawan. 2003. Riset Bisnis Panduan bagi Praktisi dan Akademisi. Jakarta : Gramedia Pustaka Utama.


SISTEM INFORMASI PENILAIAN SISWA UNTUK PENJURUSAN PADA SMA NEGERI 1 PLOSOKLATEN KEDIRI MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES SKRIPSI

Recommend Documents