PERANCANGAN SISTEM PREDIKSI PENERIMAAN SNBP DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES BERBASIS WEBSITE (Studi Kasus : SMA Negeri 4 Cibinong)

1903015138 - Tubagus Alver Alifiady Kartawijaya; Erizal, S.Kom., M.Kom;

Dalam studi kasus pada SMA Negeri 4 Cibinong dalam proses prediksi penerimaan
SNMPTN masih dilakukan secara manual. Karena dalam proses prediksi
penerimaan SNMPTN atau SNBP yang masih dilakukan secara manual maka
tingkat akurasi dari prediski tidak menentu. Dan tingkat akurasi tergantung pada
pengalaman dari guru bimbingan konseling. Kesulitan yang juga dialami oleh guru
bimbingan konseling adalah dalam proses mempresiksi dengan jumlah siswa yang
banyak. Maka upaya dalam membantu tugas dari guru bimbingan konseling dapat
diperoleh dengan adanya sistem yang dapat menganalisis data siswa untuk dapat
lolos pada seleksi SNBP. Pada penelitian ini metode yang digunakan untuk
membuat sistem yaitu waterfall. Dan metode data mining dalam penelitian ini
menggunakan algoritma naïve bayes untuk digunakan pada implementasi sistem
prediksi penerimaan seleksi SNBP pada siswa SMA Negeri 4 Cibinong. Hasil
analisis data menggunakan algoritma naïve bayes, menghasilkan tabel distribusi
yang dapat digunakan dalam membangun sistem prediksi penerimaan SNBP.
Evaluasi model yang dihasilkan mendapatkan nilai accuracy sebesar 75%, error
rate sebesar 25%, precision sebesar 69% dan recall sebesar 82%. Maka model dari
algoritma naïve bayes baik untuk digunakan dalam membangun sistem prediksi
penerimaan SNBP. Hasil pengujian skala likert dengan tingkat kepuasan dari admin
dan guru sebesar 95,83% dan pada siswa (user) sebesar 97,33%. Dengan ini dapat
membantu guru bimbingan konseling, jurusan dan perguruan tinggi negeri yang
siswa pilih memiliki peluang diterima atau tidak diterima yang dapat memudahkan
guru bimbingan konseling dalam menyampaikan informasi kepada siswa.