Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositori.uma.ac.id/handle/123456789/26344
Title: Klasifikasi Minat dalam Berolahraga dengan menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Other Titles: Classification of Interest in Sports Using the Naive Bayes Classifier Method
Authors: Lumbantobing, Martin
metadata.dc.contributor.advisor: Novita, Nanda
Keywords: Klasifikasi;Minat Berolahraga;Naive Bayes;Analisis Data
Issue Date: Oct-2024
Publisher: Universitas Medan Area
Series/Report no.: NPM;178160067
Abstract: Minat di bidang olahraga harus dilakukan sejak usia dini serta memerlukan metode yang tepat untuk mencapai hasil yang diinginkan, yaitu dengan menggunakan metode Naive Bayes . Tujuan penelitian ini yaitu menggali minat olahraga siswa-siswi SDN 3 Tarutung dengan motode Naïve Bayes. Subjek penelitian ini adalah siswa kelas 4,5, dan 6 SDN Jenggolo Tuban yang menggemari olahraga dengan menggunakan metode pengumpulan data yaitu metode Naive Bayes, Observasi, Wawancara dan Tes praktek olahraga berbasis sport search yaitu tes Tinggi badan (TB), Tinggi duduk (TD), Berat badan (BB), Rentang tangan (RL), Lempar tangkap bola tenis (LTBT), Lempar bola basket (LBB), Loncat tegak (LT), Lari kelincahan (LK), Lari cepat 60 meter (L60M), dan lari multi tahap (MFT). Sistem pemodelan Naïve Bayes yaitu dilakukan dalam dua fase yaitu data pelatihan dan data testing. Hasil penelitian yang diperoleh yaitu hasil klasifikasi setiap siswa berbakat olahraga (sepak bola, bola voli, bulu tangkis, lari cepat, berenang) atau tidak berbakat olahraga (sepak bola, bola voli, bulu tangkis, lari cepat, dan berenang). Hasil data testing menunjukkan 7 siswa berbakat dalam bidang sepak bola, 2 siswa berbakat dalam bidang bola voli, 1 siswa berbakat dalam bidang bulu tangkis, 5 siswa berbakat dalam bidang lari cepat, dan 3 siswa berbakat dalam bidang berenang.
Description: 9 Halaman
URI: https://repositori.uma.ac.id/handle/123456789/26344
Appears in Collections:SP - Informatic Engineering

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
178160067 - Martin Lumbantobing Fulltext.pdfCover, Abstract, Chapter I, II, III, IV & V, Bibliography950.25 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.