Prediksi Masa Studi Mahasiswa dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes - amelia, mongan winny; Lumenta, Arie S.M; Jacobus, Agustinus (Jurnal Teknik Informatika, 2017)
Data mining adalah teknik yang memanfaatkan data dalam jumlah yang besar untuk memperoleh informasi berharga yang dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan penting. Data kelulusan mahasiswa Universitas Sam Ratulangi menghasilkan data akademik mahasiswa yang berpengaruh pada kualitas perguruan tinggi lewat akreditas yang dilaksanakan oleh Badan Akreditasi Nasional atau BAN-PT. Naïve Bayes merupakan algoritma yang dapat digunakan untuk prediksi masa studi mahasiswa yang bisa dikategorikan tepat waktu, terlambat dan tidak lulus. Dengan menggunakan data mining khususnya klasifikasi untuk prediksi dengan algoritma naïve bayes dapat dilakukan prediksi terhadap ketepatan waktu studi dari mahasiswa berdasarkan data training yang ada.. Pengujian yang dipakai yaitu k-fold cross validation 10-fold. Hasil pengujian didapat nilai akurasi rata-rata sebesar 85.17 % sedangkan nilai akurasi tertinggi sebesar 88.96 %. Kata kunci : Naïve Bayes, K-Fold Cross Validation, Data Mining, Prediksi.