Image of Algoritma Naive Bayes untuk Mengklasifikasikan Kepribadian Siswa SMP Berdasarkan Tipologi Hippocrates-Galenus

Artikel Jurnal

Algoritma Naive Bayes untuk Mengklasifikasikan Kepribadian Siswa SMP Berdasarkan Tipologi Hippocrates-Galenus



Abstrak

Perkembangan teknologi informasi berbasis komputer rentan memberikan dampak yang negatif terhadap siswa di usia remaja, secara khusus pada jenjang SMP yaitu usia 12 hingga 15 tahun. Usia tersebut merupakan masa peralihan usia anak-anak menuju remaja. Guru bimbingan konseling (BK) menjadi wadah untuk membenahi serta mendidik para siswa yang mempunyai permasalahan dari segi psikologi, karakteristik, ataupun hal pendukung lainnya. Namun pada prakteknya saat kegiatan konseling siswa akan merasa malu mengungkapakan permasalahan yang dihadapi dan cenderung menutupinya sehingga BK butuh banyak waktu untuk mengetahui permasalahan dan karakter siswa. Oleh karena itu diperlukan sistem untuk mengetahui karakteristik yang dimiliki oleh siswa, dengan tujuan agar BK dapat berkomunikasi dengan baik terhadap siswa yang memiliki permasalahan dan bisa mengetahui karakternya sehingga akan mempermudah dalam penanganannya. Penerapan algoritma Naïve Bayes Classifier pada penelitian ini ditujukan untuk mengklasifikasikan data berdasarkan karakteristik yang sudah di tentukan sebelumnya, yakni sanguin, koleris, melankolis, plegmatis. Metode ini digunakan untuk mentukan kelas tertinggi yang akan ditujukan pada karakteristik kepribadian tersebut. Atribut yang diperlukan pada penelitian ini adalah nama siswa, usia, jenis kelamin, asal sekolah serta jawaban soal test A, B, C, dan D. Pengujian terhadap sistem dilakukan sebanyak 6 kali pengujian, dimana pengujian pertama mendapatkan nilai akurasi sebesar 68,57%, pengujian kedua sebesar 74%, pengujian ketiga sebesar 77,78%, pengujian keempat sebesar 81,18%, pengujian kelima sebesar 85,88% serta pengujian keenam sebesar 83,53%. Nilai akurasi tertinggi dihasilkan dari pengujian kelima sebesar 85,88% pengujian tersebut menggunakan Confusion Matrix, dalam hal ini Algoritma Naïve Bayes Classifier mampu mengklasifikasikan dengan baik dan memperoleh hasil akurasi yang cukup tinggi.


Ketersediaan

SISTEMASI4-020SISTEMASI V10N2 Mei 2021Perpustakaan FT UPI YAITersedia

Informasi Detil

Judul Seri
SISTEMASI : Jurnal Sistem Informasi
No. Panggil
SISTEMASI V10N2 Mei 2021
Penerbit Universitas Islam Indragiri : Riau.,
Deskripsi Fisik
hlm : 480-489
Bahasa
Indonesia
ISBN/ISSN
2302-8149
Klasifikasi
SISTEMASI
Tipe Isi
-
Tipe Media
-
Tipe Pembawa
-
Edisi
Volume 10 Nomor 2 Mei 2021
Subyek
Info Detil Spesifik
-
Pernyataan Tanggungjawab

Versi lain/terkait

Tidak tersedia versi lain




Informasi


DETAIL CANTUMAN


Kembali ke sebelumnyaXML DetailCite this