Penerapan Metode Naïve Bayes dan Weighted Product untuk Prediksi Lanjut Studi Peserta Didik

The low interest of students at the Hidayaturrohman Teluknaga Foundation to continue their education from MTs Hidayaturrohman to Hiro High School makes it necessary to look for the factors causing this lack of interest. This study aims to combine the application of advanced study predictions of students using the naïve Bayes method and the application of ranking with the weighted product method. The data for this research object are graduates of MTs Hidayaturohman in 2022. The research sample is 322 data. The data collection method is in the form of secondary data, namely students graduating from MTs Hidayaturrohman in 2022. The attributes used to assess factors for graduates of MTs Hidayaturrohman to continue their studies at Hiro High School consist of 5 attributes, namely hobbies, modes of transportation, parents' income, distance from home to school and school test scores. In the study, 322 data were divided by 85% (273 data) for training data and 15% (49 data) for testing data. The results showed that the Naïve Bayes method could be applied in predicting the further study of students from MTs Hidayaturrohman to Hiro High School. This is evidenced by the accuracy test using the confusion matrix with an accuracy value of 71%. Where from 49 testing data it is predicted that 34 data with advanced results and 15 data with moving results. Furthermore, data ranking using a weighted product was carried out on 316 data, where 50% of the data (158 data) with the highest vector value v entered advanced ranking and the rest entered moving ranking. The 50% figure is in accordance with the expectations of Hiro High School, namely that as many as 50% of MTs Hidayaturrohman graduates continue on to Hiro High School. Then the highest vector v value is 0.005945284 for parent number 19207207 and the lowest vector v value is 0.001552376 for parent number 19207219.Rendahnya animo peserta didik pada Yayasan Hidayaturrohman Teluknaga untuk melanjutkan pendidikan dari MTs Hidayaturrohman ke SMA Hiro menyebabkan perlu dicari faktor-faktor penyebab kurangnya minat tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengkombinasikan penerapan prediksi lanjut studi peserta didik dengan metode naïve bayes dan penerapan perangkingan dengan metode weighted product. Data obyek penelitian ini adalah para lulusan MTs Hidayaturohman tahun 2022. Sampel penelitian sebanyak 322 data. Metode pengumpulan data berupa data sekunder yaitu siswa lulusan MTs Hidayaturrohman tahun 2022. Adapun atribut yang digunakan untuk menilai faktor-faktor pada lulusan MTs Hidayaturrohman untuk melanjutkan ke SMA hiro terdiri dari 5 atribut yaitu hobi, moda tranportasi, penghasilan orang tua, jarak dari rumah ke sekolah dan nilai ujian sekolah. Dalam penelitian, 322 data dibagi sebanyak 85% (273 data) untuk data training dan 15% (49 data) untuk data testing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode naïve bayes dapat diterapkan dalam memprediksi lanjut studi peserta didik dari MTs Hidayaturrohman ke SMA Hiro. Hal ini dibuktikan dengan uji akurasi menggunakan confusion matrix dengan nilai akurasi 71%. Dimana dari 49 data testing diprediksi 34 data dengan hasil lanjut dan 15 data dengan hasil pindah. Selanjutnya perangkingan data menggunakan weighted product dilakukan terhadap 316 data, dimana 50% data (158 data) dengan nilai vektor v tertinggi masuk perangkingan lanjut dan sisanya masuk perangkingan pindah. Adapun angka 50%, sesuai dengan harapan pihak SMA Hiro yaitu sebanyak 50% lulusan MTs Hidayaturrohman melanjutkan ke SMA Hiro. Kemudian diperoleh hasil nilai vektor v tertinggi 0,005945284 untuk nomor induk 19207207 dan nilai vektor v terendah 0,001552376 untuk nomor induk 19207219