PREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES: STUDI KASUS FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN NASIONAL - I Gede Indra Suardika (JURNAL ILMU KOMPUTER INDONESIA, 2019)
Data merupakan kumpulan informasi yang tersimpan dari kegiatan atau transaksi. Data ini akan memberikan informasi yang lebih baik dan dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan dengan menggunakan data mining. Universitas Pendidikan Nasional merupakan Perguruan Tingga Swasta yang memiliki keunggulan tidak hanya lingkup lokal namun mencakup Bali dan Nusa Tenggara. Fakultas Ekonomi dan Bisnis dengan Akreditasi BAN PT A pada Program Studi Manajemen dan B pada Program Studi Akuntansi pada Universitas Pendidikan Nasional merupakan salah satu Program Studi yang diminati oleh calon mahasiswanya. Tantangan Universitas dalam menyelenggarakan pendidikan adalah menghasilkan sarjana yang mempunyai kompetensi, bersaing dan beradaptasi di dunia global serta lulus sesuai waktu yang telah ditentukan. Prediksi tingkat kelulusan adalah salah satu faktor pendukung dalam memperbaiki mutu dan layanan pendidikan pada lingkup Universitas Pendidikan Nasional, oleh karena itu penelitian Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu menggunakan Naive Bayes pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis menjadi hal yang sangat penting untuk dilakukan. Dengan menggunakan salah satu tehnik data mining yaitu Naive Bayes dapat dilakukan prediksi terhadap tingkat kelulusan tepat waktu mahasiswa fakultas tersebut terhadap data yang ada. Hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Visi dan Misi yang telah dijalankan oleh Universitas Pendidikan Nasional Fakultas Ekonomi dan Bisnis telah menghasilkan sarjana tepat waktu empat tahun dengan prosentase 98 persen.