PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN TEOREMA BAYES (Studi Kasus di Universitas Pendidikan Ganesha) - I Gede Bendesa Subawa (Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika : JANAPATI, 2019)
Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi terhadap data mahasiswa program sarjana melalui proses data mining menggunakan algoritme teorema bayes . Data mahasiswa Universitas Pendidikan Ganesha menghasilkan data yang sangat berlimpah berupa data profil mahasiswa dan data akademik. Informasi yang tersembunyi dapat diketahui dengan cara melakukan penggalian dan analisis terhadap data mahasiswa sehingga lebih berguna bagi pihak universitas. Fitur yang digunakan adalah jurusan, asal sekolah, jalur masuk perguruan tinggi, indek prestasi kumulatif, sks kumulatif, dan tahun lulus mahasiswa. Akurasi algoritme teorema bayes  untuk memprediksi kelulusan mahasiswa sebesar 80.96% dengan data latih sebanyak 3892 data. Hasil prediksi menunjukkan bahwa terdapat 1205 mahasiswa lulus tepat waktu dan 634 mahasiswa lulus tidak tepat waktu per Agustus 2019. Hasil penelitian ini digunakan sebagai salah satu dasar pengambilan keputusan untuk menentukan kebijakan oleh pihak jurusan.