ANALISIS MINAT CALON MURID DALAM MEMILIH MTS MAMBAUL ULUM PADA SPMB MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

Azis, Moch Janwar Abdul (2026) ANALISIS MINAT CALON MURID DALAM MEMILIH MTS MAMBAUL ULUM PADA SPMB MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES. Diploma thesis, S1 Sistem Informasi.

	Text (Cover Moch Janwar Abdul Azis_22166024) Cover_Moch Janwar Abdul Azis_22166024.pdf Download (655kB)
	Text (BAB I MOCH JANWAR ABDUL AZIS_22166024) Bab 1_Moch Janwar Abdul Azis_22166024.pdf Download (177kB)
	Text (BAB II MOCH JANWAR ABDUL AZIS_22166024) Bab 2_Moch Janwar Abdul Azis_22166024.pdf Download (298kB)
	Text (BAB III MOCH JANWAR ABDUL AZIS_22166024) Bab 3_Moch Janwar Abdul Azis_22166024.pdf Restricted to Registered users only Download (585kB) | Request a copy
	Text (BAB IV MOCH JANWAR ABDUL AZIS_22166024) Bab 4_Moch Janwar Abdul Azis_22166024.pdf Restricted to Registered users only Download (404kB) | Request a copy
	Text (BAB V MOCH JANWAR ABDUL AZIS_22166024) Bab 5_Moch Janwar Abdul Azis_22166024.pdf Download (150kB)
	Text (DAFTAR PUSTAKA_SKRIPSI MOCH JANWAR ABDUL AZIS_22166024) Daftar Pustaka_Moch Janwar Abdul Azis_22166024.pdf Download (145kB)
	Text (Lampiran Moch Janwar Abdul Azis_22166024) Lampiran_Moch Janwar Abdul Azis_22166024.pdf Download (2MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat minat murid yang telah memilih MTs Mambaul Ulum berdasarkan faktor lokasi sekolah, kualitas sekolah, fasilitas sekolah, dan biaya pendidikan menggunakan algoritma Naive Bayes. Data penelitian diperoleh melalui penyebaran kuesioner secara daring kepada murid MTs Mambaul Ulum yang telah memilih dan bersekolah di MTs Mambaul Ulum pada tahun ajaran 2023, 2024, dan 2025. Populasi dalam penelitian ini berjumlah 200 murid, sedangkan penentuan jumlah sampel menggunakan rumus Slovin dengan tingkat kesalahan 10% sehingga diperoleh 67 responden. Data yang diperoleh merupakan persepsi retrospektif responden berdasarkan pengalaman setelah memilih dan bersekolah di MTs Mambaul Ulum. Variabel yang digunakan terdiri atas lokasi sekolah, kualitas sekolah, fasilitas sekolah, biaya pendidikan, dan minat. Tahapan penelitian terdiri atas pengumpulan data, pemberian skor menggunakan Skala Likert, uji validitas, uji reliabilitas, transformasi data menggunakan metode interval kelas, analisis deskriptif data, pemodelan menggunakan algoritma Naive Bayes, serta evaluasi model menggunakan metode 10-Fold Cross Validation pada perangkat lunak RapidMiner. Data hasil kuesioner dikelompokkan ke dalam kategori rendah, sedang, dan tinggi. Variabel lokasi sekolah, kualitas sekolah, fasilitas sekolah, dan biaya pendidikan digunakan sebagai atribut prediktor, sedangkan variabel minat digunakan sebagai label yang diprediksi. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa kategori tinggi mendominasi pada atribut lokasi sekolah sebanyak 42 responden (62,69%), kualitas sekolah sebanyak 41 responden (61,19%), fasilitas sekolah sebanyak 36 responden (53,73%), dan minat sebanyak 39 responden (58,21%). Sementara itu, atribut biaya pendidikan paling banyak berada pada kategori sedang dengan 33 responden (49,25%). Hasil evaluasi menggunakan metode 10-Fold Cross Validation menunjukkan bahwa algoritma Naive Bayes memperoleh accuracy rata-rata sebesar 61,67% ± 17,33%. Nilai precision untuk kategori tinggi, sedang, dan rendah masing-masing sebesar 68,18%, 31,25%, dan 85,71%, sedangkan nilai recall masing-masing sebesar 76,92%, 25,00%, dan 75,00%. Berdasarkan hasil tersebut, algoritma Naive Bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasikan tingkat minat murid yang telah memilih MTs Mambaul Ulum, tetapi kemampuan model masih terbatas terutama dalam mengidentifikasi kategori sedang. Hasil penelitian dapat digunakan sebagai informasi pendukung bagi pihak sekolah dalam memahami karakteristik tingkat minat responden yang telah memilih MTs Mambaul Ulum. Kata kunci: Data Mining, Naive Bayes, Minat Murid, Klasifikasi, SPMB.

Item Type:	Thesis (Diploma)
Subjects:	T Technology > T Technical Information
Divisions:	Fakultas Sains & Teknologi > S1 Sistem Informasi
Depositing User:	MOCH JANWAR ABDUL AZIS
Date Deposited:	01 Oct 2026 04:51
Last Modified:	01 Oct 2026 04:51
URI:	http://repository.harkatnegeri.ac.id/id/eprint/8050

Actions (login required)

View Item