SELENGKAPNYA

NIM MAHASISWA : 11043071


NAMA MAHASISWA : RIZKY MAULANA


JUDUL TA : Klasifikasi Sekolah Untuk Penerimaan Bos (Bantuan Operasional Sekolah) di Kabupaten Sidoarjo Dengan Menggunakan Metode Naive Bayes


DOSEN PEMBIMBING 1 : Syariful Alim


DOSEN PEMBIMBING 2 : Eko Prasetyo


ABSTRAK : Pendidikan merupakan proses aktivitas sosial yang memungkinkan masyarakat tetap ada dan berkembang, hal tersebut terbukti dengan diselenggarakannya program wajib belajar pendidikan dasar 9 tahun di Indonesia. Untuk mendukung program tersebut dan karena adanya kenaikan harga BBM maupun barang pokok lainnya, pemerintah membuat kompensasi tahap pertama yang berupa BOS (Bantuan Operasional Sekolah). Pemerintah Kabupaten Sidoarjo menemukan kendala dalam mengelompokkan sekolah penerima BOS, apakah sekolah tersebut termasuk kategori sekolah penerima dana BOS rendah, sedang, atau tinggi. Semua kategori tersebut dipengaruhi oleh beberapa kriteria yang dimiliki masing-masing sekolah. Klasifikasi merupakan sebuah teknik yang dapat digunakan untuk mengelompokkan sekolah berdasar data training yang ada. Data training tersebut berasal dari data sekolah tahun 2013-2014. Dan kriteria yang digunakan dalam sistem klasifikasi sekolah antara lain kecamatan, jumlah guru, jumlah murid, status sekolah, dan akreditasi sekolah. Secara konsep Naïve Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada penerapan teorema Bayes (atau aturan Bayes) dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan) yang kuat (naif). Dari beberapa hasil pengujian sistem klasifikasi untuk mengklasifikasikan sekolah penerima BOS di kabupaten Sidoarjo diperoleh rata-rata akurasi sebesar 37.124 %, sedangkan rata-rata laju errornya sebesar 62.876 %. Tinggi rendahnya tingkat akurasi dan laju error dipengaruhi oleh data latih dan data uji dan kriteria maupun kelas yang dimiliki kedua data tersebut.


KATA KUNCI : Pendidikan, Sekolah, BOS, Klasifikasi, Data Mining, Naïve Bayes, Sidoarjo.