Penggunaan Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa Diploma 3 STMIK Cipta Darma Surakarta
USE OF THE NAÃVE BAYES ALGORITHM TO PREDICT THE TIMELINESS OF GRADUATING DIPLOMA 3 STUDENTS
Keywords:
Algoritma Naïve Bayes, Data Mining, Kelulusan Tepat Waktu, Model PrediksiAbstract
Salah satu masalah yang dihadapi perguruan tinggi adalah penurunan tingkat kelulusan tepat waktu. Tujuan penelitian ini adalah mengatasi permasalahan tersebut menggunakan model prediksi algoritma Naïve Bayes untuk mengetahui siapa saja mahasiswa yang diprediksi yang akan lulus tepat waktu dan yang tidak tepat waktu sehingga bisa dilakukan tindakan oleh program studi terkait. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah eksperimen dengan mengikuti enam fase CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Hasilnya model prediksi ini bisa memberikan tingkat akurasi sebesar 93,75%.
Downloads
References
[2] Kotu, V., & Deshpande, B. (2015) Predictive Analytics and Data Mining. Concepts and Practice with RapidMiner. Massachusetts: Elsevier Inc.
[3] Yukselturk, E., Ozekes, S., & Türel, Y. K. (2014). Predicting Dropout Student: An Application of Data Mining Methods in an Online Education Program. European Journal of Open, Distance and e-Learning. [Online] 17(1), 118-133. Available from: doi:10.2478/eurodl-2014-0008 [Accessed 18th July 2020].
[4] Nugroho, Yuda Septian. (2014). Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro. ( Studi Kasus: Fakultas Ilmu Komputer Angkatan 2009 ). Skripsi. Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro.
[5] Amelia, Mongan Winny, Lumenta, Arie S. M., & Jacobus, Agustinus. (2017). Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. E-Journal Teknik Informatika. Vol 11, No.1 ISSN : 2301 – 8364
[6] Rakhman, Arif. (2017), Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis Particle Swarm Optimation. Smart Comp. Volume 6, No 1.
[7] Risqiati & Ismanto, Bambang. (2017), Analisis Komparasi Algoritma Naive Bayes Dan C4-5 untuk Waktu Kelulusan Mahasiswa. IC-Tech. Volume XII, No. 1
[8] Saifudin, Aries. (2018). Metode Data Mining untuk Seleksi Calon Mahasiswa pada Penerimaan Mahasiswa Baru di Universitas Pamulang. Jurnal Teknologi. Volume 10, No. 1.
[9] Dawson, C. W. (2009) Projects in Computing and Information Systems A Student’s Guide (2nd ed.). Great Britain: Pearson Education.
[10] Chapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinart, T., Shearer, C. and Wirth, R. (2000), CRISP–DM Step-by-step Data Mining Guide. [Online]. Available from: www.crisp-dm.org/CRISPWP-0800.pdf [Accessed 6th August 2020).
Downloads
Published
Issue
Section
License
Jurnal Teknologi dan Informatika (Teknomatika) is licensed under CC BY-SA 4.0





