Deskripsi Fisik

xv + 66 hal; 30 cm

Subyek

METODE NAIVE BAYES

Kata Kunci

Anotasi

ABSTRAK Beasiswa merupakan bagian penting dalam proses pembelajaran dan pendidikan. Sekolah MI di Surabaya merupakan salah satu Sekolah yang memberikan beasiswa kepada siswa/siswi nya khususnya bagi hafidz. Kendala yang sering terjadi adalah pemilihan siswa/siswi yang layak mendapatkan beasiswa hafidz tersebut. Data mining adalah suatu proses pengerukan atau pengumpulan informasi penting dari suatu data yang besar. Proses data mining seringkali menggunakan metode statistika, matematika, hingga memanfaatkan teknologi artificial intelligence. Klasifikasi merupakan teknik dalam data mining untuk mengelompokkan data berdasarkan keterikatan data terhadap data sampel. Pada penelitian ini, kami melakukan perbandingan teknik klasifikasi untuk mengklasifikasi Siswa/Siswi yang berhak mendapatkan beasiswa Hafidz. Naïve Bayes Classifier merupakan sebuah metoda klasifikasi yang berakar pada teorema Bayes . Metode pengklasifikasian dg menggunakan metode probabilitas dan statistik yg dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan 20 kali dengan menggunakan sampel dari 10 Sekolah dan pembagian kelas yang merata antara kelas yang mendapatkan beasiswa dan kelas yang tidak mendapatkan didapatkan nilai akurasi sejumlah 95% dan nilai error sejumlah 5%. Pengaruh kriteria hafalan juz sangat mempengaruhi hasil dari Prediksi ini dibuktikkan bahwasanya dalam perbandingan antar siswa dalam 1 Sekolah Siswa yang menghafal Juz lebih banyak lebih berpeluang untuk mendapatkan Beasiswa. Dari Analisa Precision dan recall yang telah di ujikan pada dua kelas menghasilkan nilai yang baik yaitu di kisaran 0,9 sampai 1. Pada precision dapat senilai 0,9 dan pada precision tidak dapat senilai 1. Sedangkan pada recall dapat beasiswa senilai 1 dan pada recall tidak dapat senilai 0,9.