PENERAPAN DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MINAT SISWA YANG MENDAFTAR DI SMK AL AMIN CIBARUSAH

Abstract

Untuk menentukan tingkat minat siswa yang akan mendaftar di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Al Amin Cibarusah bisa diperkirakan dengan menggunakan metode data mining, untuk mencari suatu informasi didalam data yang sangat besar diperlukan metode algoritma yang akurat, beberapa metode yang sangat akurat dalam prediksi dan klasifikasi yang sering digunakan adalah metode Naive Bayes, k-nearest neighbour dan Decision tree atau J.48. Fokus penulis dalam penelitian ini adalah menganasilsa penerapan algoritma Naive Bayes, k-nearest neighbour dan algoritma J.48 dalam memprediksi minat siswa yang ingin mendaftar di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Al Amin Cibarusah. Dan hasil yang diperoleh dapat diterapkan dalam pembuatan keputusan dan kebijakan sekolah. Dari penelitian yang dilakukan didapatkan nilai akurasi terbaik data training menggunakan algoritma naive bayes sebesar 68.5% dan data testing sebesar 68.857, algoritma J.48 nilai akurasi data training sebesar 73.5% dan nilai akurasi data testing sebesar 69.428%, sedangkan algoritma K-NN nilai akurasi data training sebesar 83.875% dan nilai akurasi data testing sebesar 65.428%. Dari hasil pengujian ketiga algoritma tersebut diketahui bahwa algoritma J.48 memeiliki nilai akurasi yang paling tinggi yaitu nilai akurasi data training sebesar 73.5% dan nilai akurasi data testing sebesar 69.428%.