Analisis Perbandingan Algoritma Data Mining Metode Decision Tree C4.5 Dengan Naïve Bayes dalam Penjurusan Siswa : (Studi Kasus MAN 1 Kota Tangerang Selatan) - Nanang , Nanang (Scientia Sacra: Jurnal Sains, Teknologi dan Masyarakat, 2022)
Penjurusan siswa pada MAN 1 Kota Tangerang Selatan ditentukan berdasarkan hasil psikotes, oleh karena itu sangat penting dilakukan penelitian terkait penjurusan siswa yang sesuai dengan kemampuan nilai akademik. Penjurusan siswa dilakukan sejak awal masuk kelas X dengan tujuan untuk memberikan kesempatan kepada siswa dalam mengembangkan kompetensi sikap, kompetensi keterampilan siswa sesuai dengan minat, bakat, dan kemampuan siswa. Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data hasil ujian masuk dan data nilai dari hasil psikotes yang diselenggarakan di sekolah untuk siswa baru yang telah dinyatakan lulus seleksi masuk MAN 1 Kota Tangerang Selatan. Penelitian ini menggunakan dua algoritma klasifikasi data mining yaitu Naïve Bayes dan Decision Tree, dalam penelitian ini dapat dibuktikan Naïve Bayes menghasilkan akurasi lebih tinggi dibandingkan Decision Tree, dengan nilai akurasi 95,92 % untuk algoritma Naïve Bayes dan 91,84 % untuk algoritma Decision Tree.