PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM MENENTUKAN KEPRIBADIAN SISWA DI SMA TAMAN SISWA

Aulia, Risha (2022) PENERAPAN DATA MINING DENGAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DALAM MENENTUKAN KEPRIBADIAN SISWA DI SMA TAMAN SISWA. Sarjana thesis, UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK PADANG.

[img] Text
Skripsi_18101152610421_Risha Aulia_Abstrak.pdf

Download (141kB)
[img] Text
Skripsi_18101152610421_Risha Aulia_BAB I.pdf

Download (303kB)
[img] Text
Skripsi_18101152610421_Risha Aulia_Daftar Pustaka.pdf

Download (255kB)
[img] Text
Skripsi_18101152610421_Risha Aulia_Full Text.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (4MB)

Abstract

Kepribadian merupakan sesuatu yang menggambarkan ciri khas atau keunikan yang dimiliki oleh individu guna untuk membedakan individu tersebut dengan individu lainnya. Setiap individu memiliki tipe kepribadian yang berbeda–beda, terdapat 4 tipe macam kepribadian yaitu Sanguin, Koleris, Melankolis dan Plegmatis. Oleh karena itu penting bagi setiap wali kelas untuk dapat mengetahui tipe kepribadian yang dimiliki oleh setiap individu siswa sebagai sarana untuk menilai secara softskill, yang mana akan ada perbedaan tindakan terhadap tiap-tiap siswa sehingga dapat menjalin komunikasi yang baik agar terciptanya hubungan yang baik antara siswa dan wali kelas sehingga dapat meningkatkan kualitas pembelajaran yang baik, efektif serta berkualitas. Dengan menerapkan Data Mining menggunakan metode naïve bayes dalam mengambil keputusan dapat diketahui bahwa Dari pencocokan data tersebut maka didapatkan hasil yaitu Jumlah prediksi 10, Jumlah Tepat 8 dan Jumlah tidak Tepat 2 dan Akurasi serta Laju error yang dihasilkan adalah Akurasi = 80 % dan Laju Error 20%. Berdasarkan hasil dapat disimpulkan bahwa penerapan data mining menggunakan metode Naïve Bayes mampu menganalisa dan mengelompokan tipe kepribadian siswa dengan cepat dan akurat. Kata kunci: Kepribadian, Naïve Bayes, Data Mining

Item Type: Thesis (Sarjana)
Subjects: 0 Research > Ilmu Komputer
0 Research > Ilmu Komputer > Sistem Informasi
Divisions/ Fakultas/ Prodi: Fakultas Ilmu Komputer
Depositing User: Ryan Ariadi A.Md
Date Deposited: 18 Jan 2024 02:48
Last Modified: 18 Jan 2024 02:48
URI: http://repository.upiyptk.ac.id/id/eprint/9253

Actions (login required)

View Item View Item