MUCHAMMAD, AINURROFIQ (2016) IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENENTUKAN KESIAPAN SISWA DALAM MENGHADAPI UJIAN NASIONAL. Skripsi,Fakultas Ilmu Komputer.
![[img]](http://eprints.dinus.ac.id/style/images/fileicons/application_pdf.png)
| PDF Download (4Kb) | Preview | |
| PDF Download (430Kb) | Preview | |
| PDF Download (68Kb) | Preview | |
| PDF Download (94Kb) | Preview | |
| PDF Download (263Kb) | Preview | |
| PDF Download (315Kb) | Preview | |
| PDF Download (130Kb) | Preview | |
| PDF Download (91Kb) | Preview | |
| PDF Download (19Kb) | Preview | |
| PDF Download (934Kb) | Preview | |
| PDF Download (87Kb) | Preview | |
| PDF Download (15Kb) | Preview |
Abstract
Tryout adalah tahab evaluasi untuk menghadapi Ujian Nasional sesungguhnya, kesiapan dalam menghadapi ujian merupakan hal mutlak untuk dilakukan oleh siswa kelas 3, tryout ini merupakan latihan ujian terakhir bagi siswa kelas 3 yang akan mengikuti ujian nasional, yaitu. Pihak sekolah, guru bimbingan dan konseling mempunyai peranan penting dalam pemberian layanan tryout pada siswa. Layanan tryout siswa sebelum mengikuti ujian nasional memerlukan penangan khusus secara profesional, sebab menyangkut kesuksesan siswa dalam menghadapi ujian nasional. Kekeliruan dalam menentukan kesiapan siswa menghadapi ujian nasional dapat berpengaruh negatif terhadap proses dan hasil Ujian Nasional siswaitu sendiri. Maka dibutuhkan sebuah metode yang dapat membantu meminimalisir dampak dari kekeliruan saat menentukan kesiapan siswa tersebut, yaitu dengan teknik pengelompokan data dari hasil data mining. Perlunya data mining karena adanya sejumlah besar data yang dapat digunakan untuk menghasilkan informasi dan knowledge yang berguna. Naïve Bayes merupakan salah satu metode machine learning yang menggunakan perhitungan probabilitas. Penggunaan algoritma ini dinilai sesuai karena naive bayesian classifier merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki kemampuan dan akurasi tinggi. Fungsi untuk prediksi dibuat menggunakan Tools Matlab, yang menghasilkan akurasi sebesar 83,8798 % dengan error rate sebesar 16,1202 %.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | T Technology > Teknik Informatika Universitas Dian Nuswantoro > Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
| Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer |
| Depositing User: | Psi Udinus |
| Date Deposited: | 22 Sep 2016 13:18 |
| Last Modified: | 22 Sep 2016 13:18 |
| URI: | http://eprints.dinus.ac.id/id/eprint/18720 |
Actions (login required)
| View Item |
