Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes : Systematic Review - Lila Setiyani; Mokhamad Wahidin; Dudi Awaludin; Sri Purwani (Faktor Exacta, 2020)
Salah satu tantangan yang dihadapi perguruan tinggi adalah menghasilkan sarjana yang mempunyai kopetensi, bersaing dan beradaptasi di dunia global serta lulus sesuai dengan waktu yang telah ditentukan. Kelulusan mahasiswa tepat waktu menjadi salah satu kriteria penilaian akreditasi bagi suatu perguruan tinggi. Untuk mendapatkan hasil akreditasi yang baik maka dibutuhkan prediksi tingkat kelulusan dengan suatu metode sehingga dapat mengantisipasi keterlambatan kelulusan mahasiswa. Database yang dimiliki oleh setiap perguruan tinggi dapat dijadikan acuan sebagai bahan untuk memprediksi kelulusan Mahasiswa. Data mining adalah istilah yang digunakan untuk mendapatkan pengetahuan dan atau informasi didalam database. Terdapat beberapa metode dalam data mining salah satunya yaitu metode naïve bayes.Metode data mining naïve bayes merupakan metode probabilitas dan statistik yang memprediksi peluang di masa depan berdasarkan data yang ada sebelumnya. Sytematic review ini bertujuan untuk mengulas apakah metode data mining naïve bayes dapat memprediksi kelulusan mahasiswa dengan akurasi yang tinggi. Metode yang digunakan dalam penulisan systematic review ini menggunakan PRISMA framework. Dalam  Systematic review ini, penulis mengulas tiga literatur dari beberapa sumber penerbit dan melakukan analisa terhadap metode dan hasil yang didapat.