Skripsi

Prediksi kelulusan siswa SMA-IPA pada SNMPTN menggunakan metode Naive Bayes / Ulfa Qomaria

Abstrak
Prediksi Kelulusan Siswa SMA-IPA pada SNMPTN Menggunakan Metode Naive Bayes Ulfa Qomaria Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang Abstrak Persaingan untuk mendapatkan Perguruan Tinggi Negeri (PTN) terakreditasi A dan program studi yang sesuai dengan minat dan kemampuan siswa merupakan masalah bagi sebagian siswa. Agar dapat melanjutkan pendidikan di PTN terdapat tiga jalur seleksi masuk yaitu Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) Seleksi Bersama Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN) dan jalur mandiri. SNMPTN menjadi jalur masuk favorit bagi siswa karena tidak memerlukan ujian tertulis. SNMPTN dilakukan sebelum jalur masuk lainnya dibuka oleh karena itu untuk masuk ke PTN melalui jalur SNMPTN memiliki persaingan yang sangat ketat. Diterima pada PTN terakreditasi A dan program studi yang sesuai dengan minat siswa adalah hal yang membanggakan. Penelitian dilakukan untuk memprediksi kelulusan siswa SMA jurusan IPA di jalur seleksi masuk Perguruan Tinggi Negeri SNMPTN pada pilihan pertama menggunakan metode Naive Bayes. Hasil prediksi diharapkan mampu memberikan gambaran dan mengurangi kegelisahan siswa terhadap persaingan mendapatkan PTN. Dalam proses prediksi ketidakseimbangan kelas dialami pada data sehingga dilakukan proses penyetaraan kelas dengan menggunakan teknik SMOTE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan SMOTE akurasi metode Naive Bayes menjadi lebih baik. Kinerja metode Naive Bayes tanpa SMOTE menghasilkan nilai accuracy 90 1% precision 52 23% dan recall 51 66%. Sedangkan dengan menggunakan SMOTE menghasilkan accuracy 95 49% precision 95 53% dan recall 95 49%. Keywords SNMPTN Preidksi Naive Bayes SMOTE Confusion Matrix.

Informasi Detail

DDC

Rs 005.1 QOM p

Prodi

Universitas Negeri Malang. Program Studi Teknik Informatika, 2019.

Deskripsi Fisik

xii, 121 lembar: ill., tab.; 30 cm

Bahasa

Indonesia

No Reg

05955/KI/19

Edisi

Skripsi (Sarjana)--Universitas Negeri Malang. 2019

Subjek

1. ALGORITMA KOMPUTER
2. NAIVE BAYES
3. COMPUTER ALGORITHMS

Pembimbing

1. Muladi; 2. Utomo Pujianto

Lampiran Berkas