METODE KLASIFIKASI DENGAN ALGORITMA NAÃVE BAYES UNTUK REKOMENDASI PENJURUSAN SMA TERANG BANGSA
DOI:
https://doi.org/10.33633/tc.v15i3.1235Abstract
SMA Terang Bangsa adalah salah satu sekolah yang sedang menerapkan pendidikan kurikulum 2013. Di mana kurikulum 2013 ini adalah penjurusan yang dilakukan di kelas X. Berbeda dengan tahun lalu di mana penjurusan di lakukan di kelas XI menggunakan faktor nilai-nilai SMA maka di kurikulum baru ini menggunakan faktor nilai SMP mereka. Penelitian ini bertujuan untuk membuat aplikasi data mining klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes. Algoritma Naive Bayes ini adalah algoritma yang menggunakan teknik probabilitas sederhana berdasarkan penerapan aturan bayes. Atribut yang di gunakan dalam penelitian ini adalah NIS (No Induk Siswa), nilai rata-rata pelajaran IPA, nilai rata-rata Matematika , nilai rata-rata Bahasa Inggris , dan minat. Hasil dari penelitian ini adalah terimplementasinya aplikasi data mining sebagai klasifikasi penjurusan Siswa SMA Terang Bangsa. Kata kunci : Data Mining, Algoritma Naïve Bayes , Penjurusan SMA , Kurikulum 2013.Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2016 Andrew Yova Kencana, Setia Astuti

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
License Terms
All articles published in Techno.COM Journal are licensed under the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0). This means:
1. Attribution
Readers and users are free to:
-
Share – Copy and redistribute the material in any medium or format.
-
Adapt – Remix, transform, and build upon the material.
As long as proper credit is given to the original work by citing the author(s) and the journal.
2. Non-Commercial Use
-
The material cannot be used for commercial purposes.
-
Commercial use includes selling the content, using it in commercial advertising, or integrating it into products/services for profit.
3. Rights of Authors
-
Authors retain copyright and grant Techno.COM Journal the right to publish the article.
-
Authors can distribute their work (e.g., in institutional repositories or personal websites) with proper acknowledgment of the journal.
4. No Additional Restrictions
-
The journal cannot apply legal terms or technological measures that restrict others from using the material in ways allowed by the license.
5. Disclaimer
-
The journal is not responsible for how the published content is used by third parties.
-
The opinions expressed in the articles are solely those of the authors.
For more details, visit the Creative Commons License Page:
? https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/