Akurasi Data Mining Untuk Menghasilkan Pola Kelulusan Mahasiswa dengan Metode NAÃVE BAYES - Effendi, M. Ridwan (JSI (Jurnal sistem Informasi) Universitas Suryadarma, 2016)
Data mining merupakan cara untuk menemukan informasi dengan mencari pola atau aturan tertentu dari data dalam jumlah besar yang diharapkan dapat mengatasi kondisi tersebut. Dengan memanfaatkan data mahasiswa dan data kelulusan mahasiswa sebagai sumber datanya, diharapkan dapat menghasilkan informasi tentang pola tingkat kelulusan mahasiswa melalui teknik data mining. Kategori tingkat kelulusan di ukur dari nilai IPK (Indek Prestasi Komulatif). Metode Algoritma yang digunakan adalah metode algoritma naïve bayes. Proses pada aplikasi ini ada 2 macam yaitu, proses analisa pola data kelulusan siswa yang telah ada sebelumnya (Learning Phase) berdasarkan atribut – atribut yang di ujikan dan proses dari analisa pola data baru yang diujikan berdasarkan pola yang telah ada (Testing Phase). Informasi yang ditampilkan pada aplikasi tersebut ada 2 macam yaitu, informasi hasil proses Learning Phase dan informasi data berupa nilai probabilitas posterior (kemungkinan kemunculan) dari masing-masing kategori tingkat kelulusan. Pada analisa data yang dilakukan diproses testing, di dapat akurasi datamining pada tingkat keakuratan sekitar 99,33% dan memiliki nilai error 0.27% berdasarkan pengujian 1043 data mahasiswa tahun 2013-2014.