Kombinasi Metode Naive Bayes dan K-Medoid dalam Memprediksi Penjurusan Siswa di Sekolah Menengah Atas

Penjurusan merupakan suatu proses penempatan atau penyaluran dalam pemilihan program pengajaran kepada siswa. Tujuan dari penentuan penjurusan itu sendiri adalah agar kelak dikemudian hari pelajaran yang diberikan kepada siswa lebih terarah. SMA Laboratorium Undiksha memiliki permasalahan dalam penentuan penjurusan dan pembagian kelas siswa. Proses penentuan jurusan membutuhkan waktu yang cukup lama, masih menggunakan perhitungan manual di excel dalam menentukan penjurusan siswa. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan Pengembangan Sistem Prediksi Penjurusan Kelas Siswa Menggunakan Kombinasi Metode Naive Bayes Dan K-Medoid. Ada 22 kriteria yang digunakan dalam penentuan jurusan kelas siswa yaitu, jenis kelamin, nilai raport semester 3 sampai dengan semester 5, nilai matematika semester 3 sampai dengan semester 5, nilai ipa semester 3sampai dengan semester, nilai ips semester 3 sampai dengan semester 5, nilai bahasa indonesia semester 3 sampai dengan semester 5, nilai bahasa inggris semester 3 sampai dengan semester 5, minat siswa 1, minat siswa 2 dan minat orang tua. Berdasarkan hasil perhitungan kinerja metode, didapatkan nilai akurasi sebesar 76% yang menunjukkan bahwa metode yang digunakan memiliki nilai akurasi yang cukup baik dalam memprediksi jurusan siswa. Precision yang dihasilkan sebesar 84,33% menunjukkan kategori data yang diklasifikasi telah sesuai dengan kategori yang sebenarnya. Recall yang dihasilkan sebesar 70,67% menunjukkan tingkat keberhasilan metode dalam mengenali suatu kategori sudah baik.