ImplementasiAlgoritmaNaïve Bayes ClassifierDalam Menentukan Topik Tugas Akhir Mahasiswa Berbasis Web - T. Zakia Maulani; Zulfan Khairil Simbolon; Amirullah Amirullah (Jurnal Infomedia:Teknik Informatika, Multimedia & Jaringan, 2019)
Tugas akhir merupakan karya tulis ilmiah yang memuat hasil pengamatan dari suatu penelitian terhadap beberapa masalah yang terjadi dengan menggunakan kaidah/aturan maupun metode yang berkaitan dengan bidang ilmu tersebut. Mahasiswa tingkat akhir yang akan menghadapi Tugas Akhir (TA) harus memiliki topik yang akan diajukan dalam Seminar Proposal, di mana topik tersebut akan menjadi pokok bahasan dalam Tugas Akhir. Tidak sedikit mahasiswa yang mengalami kesulitan dalam memilih topik Tugas Akhir. Banyaknya mata kuliah yang telah ditempuh justru membuat mahasiswa semakin sulit menentukan pilihan pada satu bidang yang akan difokuskan sebagai Tugas Akhir. Untuk itu, penelitian ini mengusulkan dibangunnya sebuah sistem penentuan topik tugas akhir dengan melihat nilai probabilitas tertinggi pada suatu classdengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifieryang bertujuan untuk memudahkan mahasiswa dalam menentukan kategori topik tugas akhir yang akan dipilih. Sistem yang dibuat ini menghasilkan sistem informasi berbasis web dengan menggunakan beberapa parameter yaitu nilai mata kuliah inti yang diambil dari semester 1 sampai 6 pada program studi Teknik Informatika Politeknik Negeri Lhokseumawe, data dosen pembimbing tahun ajaran 2018/2019 dan minat kategori atau class topik tugas akhir yang dikelompokkan menjadi 8 classyaitu Sistem Informasi, Sistem Pendukung Keputusan, Sistem Informasi Geografis, Sistem Pakar, Sistem Cerdas, E-Learning, Citra, dan Jaringan Komputer. Sistem ini menggunakan data mahasiswa Teknik Informatika tahun 2014 dan 2015 sebagai data latih dan data uji yang dibagi menjadi 76 data latih dan 20 data uji. Pada penelitian ini, berhasil dibangun sistem penentuan topik tugas akhir mahasiswa yang menghasilkan satu kategori classsebagaihasil rekomendasi yang dilihatberdasarkan nilai probabilitas tertinggi diantara 8 class yang ada. Selain itu, akan ditampilkan referensi jurnal-jurnal terkait kategori atau class yang telah direkomendasikan sebelumnya. Dari hasil pengujian sistem, salah satu mahasiswa memperoleh kategori Sistem Pendukung Keputusan di mana class tersebut memiliki nilai probabilitas tertinggi yaitu 0,982661230600192 di antara class-class lainnya. Penelitian yang telah dilakukan dengan metode naïve bayes ini diharapkan dapat  membantu  mahasiswa dalam menentukan kategori topik tugas akhir, serta dengan adanya referensi jurnal-jurnal yang diberikan oleh sistem dapat mempermudah mahasiswa dalam memilih judul untuk diajukan dalam proposal tugas akhir