Prediksi Jurusan pada Seleksi Nasional Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) Menggunakan Metode Klasifikasi Naïve Bayes
Abstract
SNMPTN merupakan salah satu jalur masuk perguruan tinggi negeri yang banyak diminati siswa karena hanya menggunakan parameter nilai raport, prestasi siswa, dan prestasi sekolah. Setiap jurusan mempunyai nilai diterima minimal yang berbeda-beda, besaran kuota yang ditetapkan LTMP 2019 minimal hanya 20% dari daya tampung program studi di setiap perguruan tinggi negeri. Besarnya minat siswa dan kecilnya jumlah kuota tidak sebanding sehingga menyebabkan persaingan diterima pada jalur ini semakin ketat. Namun, masih banyak siswa yang belum mempertimbangkan parameter tersebut saat mendaftar sehingga kemungkinan diterima pada jalur SNMPTN semakin kecil. Oleh karena itu diperlukan sebuah sistem yang dapat memprediksi kemungkinan diterimanya siswa pada jurusan SNMPTN berdasarkan atribut yang sudah ditentukan. Naïve Bayes diterapkan untuk mencari nilai probabilitas terbesar dalam setiap variabel yang ada. Variabel yang digunakan meliputi nilai rata-rata matematika, bahasa indonesia, dan bahasa inggris semester 1 sampai 5 serta prestasi siswa yang dilampirkan saat mendaftar dan prestasi sekolah. Hasilnya dengan naïve bayes mampu menghasilkan akurasi sebesar 83,3%.
Keywords
SNMPTN; klasifikasi; naïve bayes; probabilitas
Full Text:
PDFArticle Metrics
Abstract has been read : 1473 timesPDF file viewed/downloaded: 0 times
DOI: http://doi.org/10.25273/doubleclick.v4i1.6623
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2020 DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Indexed By.
Kantor Sekertariat:
Program Studi Informatika, Fakultas Teknik
Universitas PGRI Madiun
Jl. Auri No. 14-16 Kota Madiun 63118
E-mail : doubleclick@unipma.ac.id
E-mail : doubleclick@unipma.ac.id
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional.