Klasifikasi Anak Berpotensi Putus Sekolah Menggunakan Metode Naïve Bayes Di Kabupaten Manokwari

Abstract

Pembangunan nasional ditentukan oleh sumber daya manusia yang berkualitas. Pendidikan merupakan kegiatan yang universal dalam kehidupan suatu manusia. Untuk menciptakan manusia yang berkualitas harus dibekali dengan pendidikan, baik pendidikan di sekolah maupun pendidikan luar sekolah. Permasalahan utama pendidikan yang ada di Kabupaten Manokwari, Papua Barat adalah masih banyaknya anak-anak yang tidak melanjutkan Pendidikan atau berhenti sekolah di tengah perjalanannya. Algoritma Naïve Bayes dengan operator Cross Validation digunakan untuk menganalisis data dan memprediksi anak yang berpotensi putus sekolah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi prediksi sebesar 70%. Metode Naïve Bayes cenderung memberikan hasil yang akurat dalam memprediksi anak-anak yang tidak berpotensi putus sekolah dengan Class Precision sebesar 88.89%. Namun, metode ini memiliki keterbatasan dalam memprediksi anak-anak yang berpotensi atau sangat berpotensi putus sekolah, dengan Class Precision dan Class Recall yang rendah untuk label tersebut 0.00%.

National development is determined by qualified human resources. Education is a universal activity in the life of a human being. To create quality human beings must be equipped with education, both education at school and outside school. The main problem of education in Manokwari Regency, West Papua is that there are still many children who do not continue their education or stop going to school in the middle of their journey. The Naïve Bayes algorithm with Cross Validation operators was used to analyze the data and predict children who could potentially drop out of school. The results showed that the prediction accuracy rate was 70%. The Naïve Bayes method tends to provide accurate results in predicting children who are not likely to drop out of school with Class Precision of 88.89%. However, this method has limitations in predicting children who are potentially or very likely to drop out of school, with Class Precision and Class Recall being low for the label at 0.00%.