Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier sebagai Sistem Rekomendasi Pembimbing Skripsi - Marsani Asfi; Nopi Fitrianingsih (InfoTekJar : Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, 2020)
Dosen pembimbing memiliki peran mendampingi mahasiswa dalam proses penyusunan skripsi. Penentuan awal calon pembimbing diberbagai kampus seringkali bersifat subjektif dan kebijakan langsung oleh ketua program studi ataupun dipilih langsung oleh mahasiswa. Penentuan dosen pembimbing terkadang belum dilakukan penyesuaian antara bidang ilmu skripsi yang dipilih mahasiswa dengan kompetensi dosen yang bersangkutan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan dengan penerapan metode yang tepat untuk menentukan dosen pembimbing. Algoritma Naive Bayes Classifier merupakan sebuah metode klasifikasi. Pada penelitian ini digunakan acuan data training dosen pembimbing 1 sebanyak 217 dan data training dosen pembimbing 2 sebanyak 177, sedangkan data uji yang digunakan sebanyak 10 data. Kriteria yang digunakan adalah kompetensi, jabatan fungsional dan homebase dosen. Implementasi algoritma Naive Bayes Classifier disisipkan dalam aplikasi sistem pengajuan skripsi terintegrasi SIMASITA CIC. Berdasarkan hasil pengujian algoritma Naive Bayes Classifier didapatkan perbandingan tingkat kesesuaian dosen pembimbing 1 sebesar 90% : 10% dan perbandingan tingkat kesesuaian dosen pembimbing 2 sebesar 30% :70%.