KLASIFIKASI POTENSI BERDASARKAN KEPRIBADIAN SISWA DENGAN METODE NAÃVE BAYES
DOI:
https://doi.org/10.31328/ciastech.v3i1.1883Keywords:
Klasifikasi, Potensi, Kepribadian Siswa, Naïve BayesAbstract
Dalam dunia pendidikan, sekolah berperan penting dalam menghasilkan siswa yang berkualitas dan bermutu. Karena sekolah merupakan sarana untuk tumbuh kembang siswa dalam menciptakan karakter atau kepribadiannya. Maka sekolah merupakan salah satu faktor untuk membentuk potensi yang dimiliki siswa. Akan tetapi sekolah lebih memperhatikan siswa yang lebih pintar sehingga menimbulkan kenakalan bagi siswa yang tidak diperhatikan. Masalah tersebut muncul karena kurangnya pengetahuan guru terhadap potensi masing-masing siswa, sehingga guru hanya memberikan arahan dengan bimbingan konseling untuk mengatasi kenakalan siswa. Maka penelitian ini bertujuan untuk mengetahu dan mengklasifikasikan potensi sehingga potensi siswa dapat dikembangkan dan siswa menjadi sdm yang bermutu dan berkualitas. Dalam penelitian ini menggunakan pendekatan kuatitatif, yaitu dengan membagikan kuisioner kepada beberapa siswa. Dengan objek kepribadian siswa. Dan memilih metode Naïve Bayes sebagai metode untuk mengklasifikasi potensi siswa kedalam 4 kategori, yaitu Artistic,Realistic, Social dan Enterprise. Maka hasil dari penelitian yang dilakukan untuk mengklasifikasikan potensi siswa ini mendapatkan akurasi sebesar 95,83% dari 24 data yang di uji.References
H. Artanto, Istiadi, F. Marisa, and D. Purnomo, “Implementasi Dan Komparasi Algoritma Fuzzy C-Means Dan K-Means Untuk Mengelompokkan Siswa Berdasarkan Nilai Akademik Dan Perilaku Siswa ( Data Survey ),†Conf. Innov. Appl. Sci. Technol. (CIASTECH 2019), no. Ciastech 2019, pp. 287–292, 2019, [Online]. Available: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/ciastech/article/view/1118.
S. Yumnah, S. Tinggi, A. Islam, and P. Bangil, “Kecerdasan anak dalam pengenalan potensi diri.â€
T. Informatika, U. Malikussaleh, and A. Utara, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi,†vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014, doi: 10.26555/jifo.v8i1.a2086.
K. S. Nugroho, I. Istiadi, and F. Marisa, “Naive Bayes classifier optimization for text classification on e-government using particle swarm optimization,†J. Teknol. dan Sist. Komput., vol. 8, no. 1, pp. 21–26, 2020, doi: 10.14710/jtsiskom.8.1.2020.21-26.
K. N. Aisyah, I. Cholissodin, and C. Dewi, “Optimasi Fungsi Keanggotaan Fuzzy Dua Tahap menggunakan Algoritme Genetika untuk Penentuan Bakat dan Tingkat Persentase Kecerdasan Anak,†J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 2, no. 2, pp. 565–576, 2018.
M. Jasri, “Analisis Pemilihan Algoritma Klasifikasi Terbaik Dengan Studi Kasus Dalam Penentuan Bidang Minat dan Bakat Santri Pada Usia 13-15 Di Pondok Pesantren Nurul Jadid,†vol. 1, no. 1, pp. 27–32.
U. Nihayah, “MENGEMBANGKAN POTENSI ANAK: Antara Mengembangkan Bakat dan Ekploitasi,†Sawwa J. Stud. Gend., vol. 10, no. 2, p. 135, 2015, doi: 10.21580/sa.v10i2.1429.
F. Ratnawati, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Terhadap Analisis Sentimen Opini Film Pada Twitter,†INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
