Syamsu Windarti, Dra., M.T. Additional Author Atun, Fitri - 135410310 Additional Author mixed material bibliography Yogyakarta STMIK AKAKOM Yogyakarta 2017 monographic Bahasa Inggris

Text Skripsi

xi, 56 hlm, ilus; 29 cm Penjurusan di SMA (Sekolah Menengah Atas) merupakan suatu hal yangrnwajib dan tidak terelakan dari dunia pendidikan. Penjurusan dilakukan untukrnmengarahkan siswa agar menekuni karir yang diinginkan sesuai denganrnkemampuan. Dalam penjurusan ada beberapa hal yang dipertimbangkan sekolahrnuntuk menempatkan siswa pada jurusan yang sesuai. Penjurusan di SMA Negeri 3rnBantul dilakukan pada awal tahun pelajaran 2016/2017 sesuai dengan kurikulumrnbaru yaitu kurikulum 2013. Penjurusan tersebut diperoleh dari hasil nilairnakademis yang dipertimbangkan yaitu nilai hasil Ujian Nasional pada saat selesairnmenempuh Sekolah Menengah Pertama (SMP) yang meliputi Mata PelajaranrnMatematika, Ilmu Pengetahuan Alam dan kuisioner Pilihan Jurusan yang telahrndipilih oleh peserta didik baru.rnPada penelitian ini data yang digunakan adalah data siswa angkatanrn2016/2017 Sekolah Menengah Atas Ngegeri 3 Bantul yang berjumlah 190 data,rnsetelah dilakukan pre-processing diperoleh data yang siap diolah berjumlah 190rndata yang dibagi menjadi 2 bagian yaitu 152 sebagai data latih dan 38 sebagai datarnuji. Tujuan dari penelitian ini adalah bagaimana merancang dan membangunrnmetode Naïve Bayesian sebagai salah satu metode dalam data mining untukrnPrediksi Penjurusan SMA Negeri 3 Bantul. Sistem ini dibangun menggunakanrnMatlab 2015a.rnHasil penelitian yang diperoleh adalah prediksi penjurusan dengan tingkatrnakurasi rata-rata sebesar 78,0701% menggunakan data uji sebanyak 38 datarnrecord yang diambil secara acak. Sistem ini masih mempunyai banyakrnkekurangan dan perlu dikembangkan lagi, antara lain yaitu perlu penambahan datarnyang lebih bervariasi, penambahan halaman tampilan untuk pengguna yaiturnpengisian setiap nilai sebagai data uji baru, serta penggunaan metode datarnklasifikasi lainnya.rnKata kunci : Matlab, Naïve Bayes Classifier, Penjurusan, SMA. Metode Naive Bayes Implementasi NONE Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia Katalog Online Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia 176 Atu i r.1 ATU17617 01 TI Rak Referensi Skripsi Informatika 176 Atu i r.1 2140 2020-08-10 13:32:14 2020-08-10 13:32:14 machine generated