L2P UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PONOROGO
Universitas Muhammadiyah Ponorogo
Temukan setiap halaman yang menunggu untuk dibaca, setiap pengetahuan yang siap mengubah dunia.
SISTEM PREDIKSI SISWA MELANJUTKAN KE PERGURUAN TINGGI ATAU BEKERJA DENGAN METODE NAIVE BAYES
DIAN WAHYU PERMATASARI (18533008) - Nama Orang;
Skripsi · 2025
Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengembangkan sistem prediksi berbasis web yang mampu mengklasifikasikan kecenderungan siswa kelas XII di SMK Negeri 2 Ponorogo untuk melanjutkan ke perguruan tinggi atau langsung bekerja. Sistem ini memanfaatkan algoritma Naive Bayes sebagai metode utama dalam klasifikasi data siswa, dengan mempertimbangkan atribut-atribut relevan seperti jenis kelamin, jurusan, nilai rapor, minat siswa, dan pekerjaan orang tua. Pemilihan metode Naïve Bayes didasarkan pada kemampuannya dalam mengolah data dengan pendekatan probabilistik yang sederhana namun efektif, sehingga dapat menghasilkan prediksi yang akurat dan mudah dipahami oleh pengguna non-teknis. Tujuan dari pengembangan sistem ini meliputi implementasi algoritma Naive Bayes untuk klasifikasi kecenderungan pilihan siswa pasca kelulusan, serta penyediaan alat bantu berbasis data yang objektif bagi guru Bimbingan Konseling (BK) dan wali kelas dalam memberikan bimbingan karier. Sistem dirancang dengan antarmuka web yang mudah diakses, dengan pembatasan peran pengguna menjadi admin dan pengguna biasa tanpa registrasi berbasis email. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dikembangkan berhasil memberikan prediksi yang dapat diandalkan dan berfungsi sebagai alat pendukung pengambilan keputusan dalam konseling karier siswa. Manfaatnya dirasakan oleh pihak sekolah sebagai sarana optimalisasi pembimbingan karier, oleh siswa sebagai referensi dalam menentukan masa depan, serta oleh akademisi sebagai acuan penelitian lanjutan di bidang prediksi pendidikan.
Penanda Bagikan
About this edition
Edisi: -
ISBN/ISSN: -
Page count: xix, 55 p, 30 cm.
Published: 2025
Format: text
Penerbit: TEKNIK UNMUH PONOROGO
Bahasa: Indonesia
Tipe Isi: text
Tipe Media: -
Tipe Pembawa: -
Ketersediaan
#
Prodi Teknik Informatika (Rak Koleksi Khusus)
53 PER s FT-2025
KK1208FT
Tersedia namun tidak untuk dipinjamkan - No Loan
Versi lain/terkait
Tidak tersedia versi lain
