IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÃVE BAYESSIAN DENGAN LAPLACIAN SMOOTHING UNTUK PEMINATAN DAN LINTAS MINAT SISWA SMAN 5 PAMEKASAN
- INDAH LISTIOWARNI,M.KOM 2020 INFORMATIKA Rp. 3,000,000,-
Deskripsi: Kurikulum 2013 memiliki beberapa perubahan dasar dari kurikulum sebelumnya, salah satunya adalah peyaluran dan penempatan siswa pada program peminatan. Program peminatan siswa tersebut tidak lagi dilakukan saat siswa menginjak kelas XI melainkan mulai diklasifikasikan sejak siswa menjadi siswa baru (kelas X) di SMAN 5 Pamekasan, sehingga siswa diharapkan mampu menguasai bidang yang diinginkannya sejak mulai masuk SMA. Setelah itu semua siswa akan diklasifikasikan lagi menggunakan nilai tes, yang disebut sebagai Lintas Minat Siswa yang akan dilakukan pada tahun pertama semester kedua. Rumitnya proses klasifikasi dan banyaknya data yang ada, maka dibutuhkan sebuah metode yang dapat membantu memudahkan proses klasifikasi dan penanganan data, yaitu dengan memanfaatkan teknik klasifikasi dari hasil data mining. Naive Bayes merupakan salah satu metode machine learning yang menggunakan perhitungan probabilitas, dan memggunakan laplacian smoothing untuk menghindari hasil akhir bernilai 0. Nilai perhitungan accuracy dan error rate pada 100 data training dengan pengambilan 5 kali jumlah data testing yang berbeda menggunakan algoritma naive bayessian dan laplacian smoothing, didapat nilai accuracy : 93,22% dan nilai error rate : 6,88%
Keyword: Naive bayes, algoritma naive bayes, peminatan, lintas minat siswa, laplacian smoothing,add-one smoothing, data mining, klasifikasi,akurasi
File: Klik Untuk Donwload
