Widyasari, Eno (2021) Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Menentukan Tingkat Kejenuhan Belajar Siswa Masa Pandemi Covid-19. Undergraduate thesis, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya.
Text
201710225126_Eno Widyasari_Cover - Daftar Isi.pdf Download (1MB) |
|
Text
201710225126_Eno Widyasari_BAB I.pdf Download (242kB) |
|
Text
201710225126_Eno Widyasari_BAB II, III, IV.pdf Restricted to Registered users only Download (2MB) |
|
Text
201710225126_Eno Widyasari_BAB V.pdf Download (102kB) |
|
Text
201710225126_Eno Widyasari_Daftar Pustaka.pdf Download (316kB) |
|
Text
201710225126_Eno Widyasari_Lampiran.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
Abstract
Kejenuhan belajar siswa di masa pandemi adalah suatu kondisi dimana siswa dalam keadaan jenuh atau mengalami kebosanan yang terjadi selama proses pembelajaran jarak jauh yang menimbulkan rasa lesu, tidak bersemangat atau hidup tidak bergairah dalam melaksanakan proses pembelajaran jarak jauh ditambah dengan adanya covid-19 yang mengharuskan siswa tidak berinteraksi dengan guru atau teman – teman lainnya . Tujuan dari penelitian ini sebagai berikut, menerapkan pengolahan database menentukan tingkat kejenuhan belajar di SMPN 5 Babelan dengan algoritma Naïve Bayes untuk keakuratan kriteria yang telah ditentukan. Metode yang digunakan adalah Cross-Industry Standart Process for Data Mining (CRISP-DM) dan menggunakan PHP sebagai bahasa pemrograman dan MySQL sebagai database. Berdasarkan hasil penelitian ini didapatkan sesuai dengan tujuan yaitu untuk menentukan tingkat kejenuhan belajar siswa SMP Negeri 5 Babelan di masa pandemi covid-19 dengan mengelompokkan data dari 10% data awal yang diuji dengan faktor-faktor kejenuhan belajar yaitu Metode Pembelajaran (A01), Media Pembelajaran (A02), Hambatan Siswa (A03), Jaringan Komunikasi (A04) yang menghasilkan nilai akurasi 75% dengan pengujian 4 data dari 44 dataset berhasil diklasifikasikan dengan objek penelitian siswa kelas 8 pada tahun 2021
Item Type: | Thesis (Undergraduate) |
---|---|
Subjects: | Teknologi dan Ilmu Terapan > Komputer |
Divisions: | Fakultas Ilmu Komputer > Informatika |
Depositing User: | Admin Repositori |
Date Deposited: | 24 Sep 2023 19:29 |
Last Modified: | 24 Sep 2023 19:29 |
URI: | http://repository.ubharajaya.ac.id/id/eprint/23648 |
Actions (login required)
View Item |
Downloads
Downloads per month over past year