ANALISIS DATA MINING UNTUK PEMETAAN MAHASISWA YANG MEMBUTUHKAN BIMBINGAN DAN KONSELING MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER - Hadi Kurnia Saputra (Jurnal Teknologi Informasi dan Pendidikan, 2018)
Keberhasilan mahasiswa dalam menjalani proses pendidikan di Perguruan Tinggi dapat diukur melalui kinerja akademik dan masa penyelesaian studi. Namun, dalam perjalanan mahasiswa mengikuti proses pendidikan tidak bisa lepas dari berbagai permasalahan, baik yang bersumber dari lingkungan pendidikan maupun lingkungan keluarga dan pergaulan. Salah satu upaya yang dilakukan oleh institusi pendidikan untuk mendorong peningkatan kinerja akademik mahasiswa yang rendah adalah dengan memberikan pelayanan Bimbingan dan Konseling (BK). Dengan Data Mining dapat dilakukan klasifikasi mahasiswa yang memiliki kinerja akademik yang baik dan buruk. Algoritma Naïve Bayes Classifier dipilih untuk melakukan klasifikasi mahasiswa yang berkinerja akademik rendah dan dinilai membutuhkan proses Bimbingan dan Konseling. Penelitian yang dilakukan terhadap 507 record set data akademik mahasiswa Tahun Masuk 2008 program Strata-1 Fakultas Teknik Universitas Negeri Padang, algoritma Naïve Bayes mampu mengklasifikasi mahasiswa yang membutuhkan proses Bimbingan dan Konseling. Berdasarkan pengujian yang dilakukan terhadap mahasiswa Fakultas Teknik yang mewakili keseluruhan Program Studi diperoleh akurasi sebesar 81%. Sedangkan pengujian yang dilakukan terhadap mahasiswa setiap Program Studi diperoleh akurasi : Program Studi Pendidikan Teknik Bangunan = 82.1429%, Pendidikan Teknik Elektro = 90.566%, Pendidikan Teknik Elektronika = 84.6154%, Pendidikan Teknik Informatika dan Komputer = 82.9268%, Pendidikan Teknik Mesin = 79.1045%, Pendidikan Teknik Otomotif = 81.8182%, Pendidikan Kesejahteraan Keluarga = 73.1343%.