Implementasi Data Mining Menggunakan Metodde Naive Bayes Untuk Analisis Perkembangan Anak Autisme Berbasis Web Di Yayasan Eva Lentera

Aldi Hermawan; Okta Irawati

doi:10.31004/riggs.v5i2.12404

Authors

Aldi Hermawan Universitas Pamulang
Okta Irawati Universitas Pamulang

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v5i2.12404

Keywords:

Data Mining, Naive Bayes, Autisme, Perkembangan Anak, Sistem Berbasis Web

Abstract

Pengelolaan data perkembangan anak autisme di Yayasan Eva Lentera Sahaja yang masih dilakukan secara manual menyebabkan proses pencatatan, evaluasi, dan penyusunan laporan belum berjalan secara optimal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem data mining berbasis web dengan menerapkan algoritma Naive Bayes untuk menganalisis perkembangan anak autisme. Sistem dikembangkan menggunakan model Waterfall, sedangkan proses klasifikasi menerapkan algoritma Naive Bayes yang dipadukan dengan teknik Laplace Smoothing untuk meningkatkan ketepatan perhitungan probabilitas. Penilaian perkembangan dilakukan berdasarkan lima kriteria, yaitu nilai, kehadiran, perilaku, kemandirian, dan sosialisasi sehingga menghasilkan empat kategori perkembangan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem yang dibangun mampu mengelola data perkembangan secara terkomputerisasi serta menghasilkan klasifikasi yang sesuai dengan perhitungan manual. Pengujian fungsional juga membuktikan bahwa seluruh fitur sistem berjalan sesuai rancangan. Penerapan sistem ini membantu terapis dan pengelola yayasan dalam melaksanakan evaluasi perkembangan anak secara lebih cepat, objektif, dan efisien.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Aldi Hermawan, Universitas Pamulang

Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pamulang

Okta Irawati, Universitas Pamulang

Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pamulang

References

1. 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

2. Kurniawan, A., Fadjeri, A., & Hidayat, T. (2024). Implementasi Sistem Informasi Absensi dan Nilai Berbasis Web di SMA Islam Al-Kahfi Somalangu Kebumen dengan Metode Waterfall. Jurnal Kridatama Sains Dan Teknologi, 6(02), 595–611. https://doi.org/10.53863/kst.v6i02.1305

3. Noperia, M., Ishak, I., & Sari, V. W. (2023). Implementasi Data Mining Pengelompokan Data Nilai Untuk Menentukan Minat Belajar Seni Budaya. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 2(1), 65. https://doi.org/10.53513/jursi.v2i1.5656

4. Rahmawati, K., & Nurmaliah, Y. (2025). Implementasi Metode Applied Behavior Analysis dalam Mengembangkan Perilaku Belajar Siswa dengan Autism Spectrum Disorder. Jurnal Pendidikan Kebutuhan Khusus, 9(2), 104–114. https://doi.org/10.24036/jpkk.v9i2.1369

5. Subariah, R., & Zein, A. (2023). Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Di Prodi Sistem Informasi Universitas Pamulang. Sainstech: Jurnal Penelitian Dan Pengkajian Sains Dan Teknologi, 33(2), 47–51. https://doi.org/10.37277/stch.v33i2.1585

6. Yohana Atma, A., & Kurniawaty, Y. (2025). Pemahaman Spektrum Autisme: Tinjauan Psikopatologi Perkembangan, Deteksi Dini, dan Intervensi Integratif pada Anak Usia Dini. Jurnal Penelitian Ilmu-Ilmu Sosial, 02(12), 388–391. https://doi.org/10.5281/zenodo.15676326