Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Mengetahui Penyebab Siswa Jarang Masuk Kelas dengan Sistem Berbasis WEB

Narfatina Dari Ola; Rahmawati Rahmawati

doi:10.69693/jesa.v3i2.96

Authors

Narfatina Dari Ola Universitas Pamulang
Rahmawati Rahmawati Universitas Pamulang

DOI:

https://doi.org/10.69693/jesa.v3i2.96

Keywords:

Sistem Informasi Absensi, Naive Bayes Classifier, Ketidakhadiran Siswa, Laplace Smoothing, Sistem Berbasis Web

Abstract

Ketidakhadiran siswa yang tinggi dapat menghambat proses pembelajaran dan menyulitkan pihak sekolah dalam menentukan tindakan pembinaan apabila penyebabnya tidak diketahui secara jelas. SMPN 8 Tangerang Selatan masih menggunakan pencatatan absensi secara manual sehingga pengelolaan data, pemantauan kehadiran, dan identifikasi penyebab ketidakhadiran belum optimal. Penelitian ini bertujuan merancang sistem informasi absensi siswa berbasis web serta menerapkan algoritma Naive Bayes Classifier untuk mengklasifikasikan penyebab siswa jarang masuk kelas. Metode pengembangan sistem menggunakan Waterfall, sedangkan data diperoleh melalui observasi, wawancara, dan studi literatur. Algoritma Naive Bayes diterapkan dengan teknik Laplace Smoothing menggunakan enam parameter evidence, yaitu pola absen, riwayat kesehatan, latar belakang ekonomi keluarga, jarak rumah ke sekolah, moda transportasi, dan lingkungan pertemanan. Data latih terdiri dari 24 kasus simulasi yang dipisahkan dari data operasional. Sistem mengklasifikasikan lima penyebab dominan, yaitu masalah kesehatan, ekonomi keluarga, jarak rumah, kendala transportasi, dan pengaruh lingkungan pertemanan. Hasil implementasi menunjukkan sistem mampu mencatat absensi, melakukan klasifikasi otomatis, menampilkan probabilitas, serta memberikan rekomendasi tindak lanjut bagi Guru Bimbingan Konseling. Evaluasi Leave-One-Out Cross-Validation terhadap 24 data latih menghasilkan akurasi 75%. Pada pengujian data aktual, satu kasus menunjukkan masalah kesehatan sebagai kelas dominan dengan tingkat keyakinan 95,11%. Pengujian Black Box terhadap 14 skenario menghasilkan 100% valid, sedangkan White Box menghasilkan kompleksitas siklomatik V(G)=6 dengan 100% path coverage pada enam jalur independen. Sistem ini dapat membantu sekolah mengelola absensi dan mengidentifikasi kecenderungan penyebab ketidakhadiran sebagai dasar pembinaan yang lebih tepat sasaran.

Downloads

Download data is not yet available.

References

[1] Arofah, S., Astuti, R., & Basysyar, F. M. (2024). ANALISIS SENTIMEN PEMAKAIAN SISTEM ABSENSI BERBASIS WEB UNTUK PEGAWAI ASN DI KABUPATEN CIREBON MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA NAÏVE BAYES. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 8, Number 3).

[2] Firdaus Pratomo, A., & Putri, R. (2024). Perancangan Sistem Informasi Penjualan Barang Berbasis Website Pada Bengkel Las Cahaya Utama Tajurhalang. https://journal.mediapublikasi.id/index.php/logic

[3] Firmansyah, F., & Yulianto, A. (2023). Prediksi Hasil Belajar Menggunakan Naïve Bayes Classifier pada Tingkat Sekolah Dasar. Remik, 7(2), 1174–1182. https://doi.org/10.33395/remik.v7i2.12375

[4] Harmain, A., Kurniawan, H., Maulina, D., & Universitas Amikom Yogyakarta, M. (2021). NORMALISASI DATA UNTUK EFISIENSI K-MEANS PADA PENGELOMPOKAN WILAYAH BERPOTENSI KEBAKARAN HUTAN DAN LAHAN BERDASARKAN SEBARAN TITIK PANAS.

[5] Istiqomah Istiqomah, Priti Rindi Artika, M. Fakhriza, & Pitta Emma Sitorus. (2024). Sistem Informasi Absensi Siswa Berbasis Web di SMKS Teladan Pematangsiantar. Jurnal Ilmiah Sistem Informasi Dan Ilmu Komputer, 4(1), 65–77. https://doi.org/10.55606/juisik.v4i1.743

[6] Malius, H., & Ali Hakam Dani, A. (2021). SISTEM INFORMASI SEKOLAH BERBASIS WEB PADA SEKOLAH DASAR NEGERI (SDN) 109 SERITI. Indonesian Journal Of Education And Humanity, 1.

[7] Nakata, L., & Alfari, D. A. (2026). Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Analisis Potensi Siswa Berdasarkan Nilai Rapor (Vol. 5).

[8] Nazir, M., Putri, S. F., & Malik, D. (2022). Perancangan Aplikasi E-Voting Menggunakan Diagram Uml (Unified Modelling Language). Jurnal Ilmiah Komputer Terapan Dan Informasi, 1(1), 5–9.

[9] Noviana, R. (2022). PEMBUATAN APLIKASI PENJUALAN BERBASIS WEB MONJA STORE MENGGUNAKAN PHP DAN MYSQL. JTS, 1(2).

[10] Praniffa, A. C., Syahri, A., Sandes, F., Fariha, U., Giansyah, Q. A., & Hamzah, M. L. (2023). PENGUJIAN BLACK BOX DAN WHITE BOX SISTEM INFORMASI PARKIR BERBASIS WEB BLACK BOX AND WHITE BOX TESTING OF WEB-BASED PARKING INFORMATION SYSTEM. In Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi (Vol. 1, Number 1).

[11] Prasetya, A. F., Sintia, & Putri, U. L. D. (2022). Perancangan Aplikasi Rental Mobil Menggunakan Diagram UML (Unified Modelling Language). Jurnal Ilmiah Komputer Terapan Dan Informasi, 1(1), 14–18.

[12] Rusdiana Ekawati, R., Atina, V., & Maulidar, J. (2025). Prediksi Ketuntasan Belajar Siswa Menggunakan Naive Bayes dengan Integrasi Data Akademik, Absensi, dan Partisipasi Ekstrakurikuler. Jurnal Pendidikan Dan Teknologi Indonesia, 5(4), 1161–1173. https://doi.org/10.52436/1.jpti.752

[13] Silmi Az Zahra, F., & Solikhun. (2021). PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM MENENTUKAN KONSENTRASI SISWA TERHADAP PROSES BELAJAR MENGAJAR DI SMP TAMAN ASUHAN. https://s.id/jurnalresistor

[14] Sudarso, A., Fakultas Ekonomi, M., Bhayangkara, U., & Raya, J. (2022). PEMANFAATAN BASIS DATA, PERANGKAT LUNAK DAN MESIN INDUSTRI DALAM MENINGKATKAN PRODUKSI PERUSAHAAN (LITERATURE REVIEW EXECUTIVE SUPPORT SISTEM (ESS) FOR BUSINESS). 3(1), 2022. https://doi.org/10.38035/jmpis.v3i1

[15] Suhendri. (2025). PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENYEWAAN MOBIL BERBASIS WEB. JIIC: JURNAL INTELEK INSAN CENDIKIA. https://jicnusantara.com/index.php/jiic

[16] Susana, H., & Suarna, N. (2022). PENERAPAN MODEL KLASIFIKASI METODE NAIVE BAYES TERHADAP PENGGUNAAN AKSES INTERNET. Jurnal Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi), 4(1), 1–8.

[17] Zikri Amanda, A., Jabar, A., & Satifa, R. (2023). PERANCANGAN APLIKASI PENGELOLAAN PEMBAYARAN SPP BERBASIS WEB PADA MI RAUDHATUL ATHFAL MENGGUNAKAN MODEL PENGEMBANGAN WATERFALL (Vol. 1).