Implementasi Naïve Bayes untuk Klasifikasi Tunggakan Iuran Sekolah
Authors: Alfi Rizal Nur 
Published: April 2021

<p><span style="font-family: 'Helvetica LT Std Cond', sans-serif;"><span style="font-size: 13.3333px; letter-spacing: -0.466667px;">Abstrak : </span></span></p><p> </p><p>Penunggakan iuran sekolah menjadi salah satu permasalahan yang ada pada setiap sekolah ataupun institusi pendidikan lainnya. Salah satu sekolah di Karawang mengalami masalah yang sama dalam penunggakan iuran sekolah yang dilakukan oleh para siswanya. Sekolah tersebut mengalami sejumlah kerugian akibat tunggakan ini. Terhambatnya proses administrasi sekolah akan terjadi dan pihak sekolah harus memiliki strategi untuk menanganinya. Maka dari itu, penelitian ini melakukan klasifikasi terhadap siswa yang akan melakukan tunggakan dengan mengimplementasikan algoritma <em>Naïve Bayes</em> dan hasilnya diterapkan ke dalam sebuah sistem berbasis <em>website</em>. Penelitian ini menggunakan metodologi <em>KDD</em> yang sering digunakan untuk olah <em>data mining</em>. Pada perhitungan pengujian diterapkan skenario pembagian <em>data training</em> dan <em>data testing </em>menggunakan <em>percentage split</em> guna mencari pemodelan mana yang menghasilkan kinerja optimal. Hasil akhir pemodelan menghasilkan rasio pembagian 50:50 memiliki hasil yang terbaik dengan nilai Akurasi sebesar 85.461%, nilai Presisi sebesar 0.869, nilai <em>Recall</em> sebesar 0.855 dan nilai <em>F-Measure</em> sebesar 0.857. Sistem berbasis <em>website</em> dibangun sebagai hasil akhir diuji menggunakan <em>Black Box Testing</em> dengan metode <em>Boundary Value Analysis</em> yang hasilnya menunjukkan tiga skenario uji berhasil dilakukan pada semua elemen <em>field</em> sistem yang ditandai dengan keterangan “<em>Success</em>” pada kesimpulan.</p><p>_______________________________</p><p>Abstract :</p><p><em>Arrears school tuition are one of the problems that exist in every school or other educational institution. One of schools in Karawang also experienced the same problem in context of arrears school tuition by its students. This school suffered from all students in many of arrears. Obstructed of school administration process will occur and the school must have a strategy to handle it. Therefore, this research classifies students who will do arrears by implementing the Naïve Bayes algorithm and the results are applied into a website for arrears school tuition. This research uses KDD methodology which is often used for data mining process. In the test calculations, scenario for split training data and testing data using a percentage split technique was carried out to find which modeling produces optimal performance. The final result of modeling produces a split ratio of 50:50 has the best results with an accuracy score of 85.461%, a precision score of 0.869, a recall score of 0.855 and a F-Measure score of 0.857. This website is built as the final result and tested using black box testing with the Boundary Value Analysis method, the results show that three test scenarios were successfully carried out on all elements of the system field which are marked with the description "Success" at the conclusion.</em></p><p><span style="font-family: 'Helvetica LT Std Cond', sans-serif;"><span style="font-size: 13.3333px; letter-spacing: -0.466667px;"><br /></span></span></p>