PENERAPAN DATA MINING DAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PEMILIHAN KONSENTRASI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI - Muhammad Farid Satrio Wibowo; Nila Feby Puspitasari; Barka Satya (Journal of Information System Management (JOISM), 2022)
Pemilihan konsentrasi atau minat studi merupakan hal yang tidak mudah dilakukan oleh seorang mahasiswa pada sebuah jurusan di Perguruan Tinggi. Mahasiswa akan berupaya memilih konsentrasi yang menurut mereka paling tepat dan sesuai dengan kompetensi dan minat studi, karena konsentrasi yang dipilih akan mempengaruhi minat belajar, prestasi, lama studi dan juga berpengaruh terhadap Indeks Prestasi Akademik (IPK) mahasiswa. Pentingnya memilih sebuah konsentrasi penjurusan bagi mahasiswa pada Institusi Perguruan Tinggi, maka perlu dibangun suatu model yang dapat membantu mahasiswa dalam memilih konsentrasi sesuai dengan kompetensi dan minat studi mahasiswa. Oleh karena itu, peneliti akan melakukan penelitian dengan membuat sistem untuk pemilihan konsentrasi mahasiswa menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan metode klasifikasi. Untuk membantu dalam mengambil keputusan pemilihan konsentrasi, penelitian ini menggunakan teknik data mining sebagai proses pencarian pola yang diinginkan dalam sebuah database yang besar. Hasil pengujian yang telah dilakukan terhadap sample dataset sebanyak 1534 data menggunakan Algoritma Naïve Bayes, diperoleh bahwa hasil prediksi untuk menentukan konsentrasi memiliki nilai akurasi sebesar 84.27%. Variabel berpengaruh terhadap tingkat akurasi yang di hasilkan. Ukuran variabel yang sempit atau sedikit menyebabkan hasil akurasi yang kurang baik, tetapi ukuran variabel yang luas dapat menghasilkan akurasi ouput yang lebih optimal