KLASIFIKASI MAHASISWA BERPOTENSI DROP OUT MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN DECISION TREE - Salmawati Samasil; Yuyun Yuyun; Hazriani Hazriani (JURNAL ILMU KOMPUTER, 2022)
Seiring perkembangan dunia pendidikan Indonesia, Perguruan Tinggi Negeri maupun Perguruan Tinggi Swasta bersaing begitu ketat dalam memberikan performanya dalam mencetak lulusan-lulusan berkualitas. Salah satu indikator kegagalan mahasiswa adalah kasus Drop Out. Dengan menggunakan data mining algoritma naive bayes dan decision tree dapat dilakukan klasifikasi mahasiswa berpotensi drop out. Parameter yang digunakan yaitu, jenis kelamin, IPK, SKS, penghasilan orang tua, jenis tempat tinggal dan jenis transformasi. Mahasiswa yang telah lulus/drop out angkatan 2010-2014 sebanyak 1155 data dijadikan sebagai data training dan data testing. Perbandingan algoritma vaive bayes dan decision tree menghasilkan masing-masing nilai akurasi 97,83% dan 99,13%. Dengan nilai rata-rata precision dan recall yaitu 61,54% dan 100% untuk algoritma naive bayes serta 84,61% dan 100% untuk algoritma decision tree. Nilai rata rata f1-score algoritma naive bayes sebesar 76,19% dan decision tree sebesar 91,67%. Algoritma decision tree memiliki hasil peforma lebih tinggi dari algoritma Naive Bayes. Sehingga algoritma decision tree merupakan algoritma paling baik. Decision tree menghasilkan 11 rule dengan atribut IPK sebagai akarnya. Itu artinya IPK merupakan faktor paling berpengaruh