Kartika Sari
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Sulawesi Barat

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

Pengelompokan Judul Penelitian Mahasiswa menggunakan Algoritma Naïve Bayes pada Program Studi Teknik Informatika Kartika Sari; Nurdina Rasjid; Adi Heri
Journal of Computer and Information System ( J-CIS ) Vol 5 No 2 (2022): J-CIS Vol 5 No. 2 Tahun 2022
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/jcis.v5i2.2551

Abstract

Judul tugas akhir bagi mahasiswa di program studi Teknik Informatika di Universitas Sulawesi Barat (UNSULBAR) terdiri dari tiga konsentrasi utama, yaitu Sistem Cerdas (Smart System), Rekayasa Perangkat Lunak (Software Engineering), dan Jaringan Komputer (Internet of Things). Namun, pengelompokan judul skripsi oleh mahasiswa di UNSULBAR belum terklasifikasi secara optimal sesuai dengan bidang konsentrasinya. Oleh karena itu, diperlukan metode pengelompokan yang dapat membantu mahasiswa dalam menemukan judul skripsi yang relevan dengan konsentrasi studinya. Salah satu teknik klasifikasi yang dapat digunakan adalah text mining, yaitu teknik data mining yang mencari pola menarik dari kumpulan data teks yang besar. Dalam penelitian ini, algoritma naive bayes digunakan untuk mengklasifikasikan judul skripsi berdasarkan topiknya. Hasil pengujian menunjukkan bahwa tingkat akurasi algoritma naive bayes dalam mengklasifikasikan judul skripsi mencapai 97% dengan nilai presisi 0,97%, recall 0,96%, dan laju error 0,03%. Dari hasil pengujian ini, dapat disimpulkan bahwa implementasi metode naive bayes dapat memilah judul skripsi ke dalam kategori kelas secara efektif dan efisien.