Penerapan Algoritma KNN, Naive Bayes Dan C4.5 Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa - Embun Fajar Wati; Biktra Rudianto (FORMAT, 2022)
Seleksi penerimaan mahasiswa baru berfungsi untuk mendapatkan mahasiswa yang berkualitas. Kualitas mahasiswa dapat diukur dengan masa pendidikan di perguruan tinggi. Lulusan yang tepat waktu yang mempunyai predikat mahasiswa berkualitas. Jumlah kelulusan mahasiswa sangat mempengaruhi penilaian akreditasi bagi suatu perguruan tinggi. Banyak faktor yang sangat berpengaruh terhadap ketepatan waktu kelulusan bagi mahasiswa seperti, jenis kelamin, umur, status pernikahan, IPK, dan status pekerjaan. Kelima faktor inilah yang akan dijadikan variabel input dalam menentukan klasifikasi kelulusan mahasiswa. Variabel-variabel tersebut akan diolah dengan algoritma KNN (K-Nearest Neighbor), Naive Baye, C4.5. Data mahasiswa diseleksi sebanyak 300 mahasiswa. Data preprocessing menggunakan data mahasiswa yang terdiri dari data pribadi (jenis kelamin, umur, status pernikahan, dan status pekerjaan) dan data akademik (IPK). Berdasarkan data kelulusan, 203 siswa lulus tepat waktu dan 97 siswa lulus terlambat.Setelah dilakukan transformasi, keseluruhan data dapat digunakan karena tidak ada nilai yang kosong. Data yang diubah adalah umur (muda : 19 - 24, tua : 25 - 50) dan IPK (besar : 3 - 4, kecil : 1 - 2.9). Hasil confusion matrix, menunjukkan bahwa Naive Bayes mempunyai accuracy 100.00% dan AUC 1.000 lebih tinggi dibandingkan dengan C4.5 dan KNN. Sehingga algoritma Naive Bayes mempunyai kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan KNN dan C4.5.