Penerapan Teknik Data Mining Untuk Klasifikasi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Telkom Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier - Naziah Amalia; Shaufiah Shaufiah; Siti Sa'adah (eProceedings of Engineering, 2015)
Ketepatan waktu lulus mahasiswa merupakan hal yang penting bagi sebuah universitas karena merupakan salah satu syarat akreditasi, tak terkecuali Universitas Telkom. Universitas Telkom merupakan salah satu universitas swasta di Indonesia yang menawarkan berbagai program studi, salah satunya Teknik Informatika. Program studi tersebut menerima kurang lebih 640 mahasiswa setiap tahunnya. Namun, jumlah mahasiswa tersebut tidak diimbangi dengan mahasiswa yang lulus tepat waktu. Mahasiswa yang lulus tepat waktu hanya mencapai kisaran 15% setiap tahunnya. Banyak aspek yang menyebabkan mahasiswa lulus tidak tepat waktu. Beberapa diantaranya adalah kota asal, jumlah SKS, IPK, berapa kali mengambil mata kuliah TA, dan masih banyak lagi aspek yang bisa mempengaruhi ketepatan waktu lulus. Ketepatan waktu lulus tersebut dapat diklasifikasikan berdasarkan aspek yang ada. Pada Tugas Akhir ini, dilakukan klasifikasi ketepatan waktu lulus dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Algoritma tersebut dibangun dengan menggunakan Java Netbeans. Pengujian dilakukan untuk mengetahui titik optimum dari algoritma Naive Bayes Classifier. Hasil pengujian dengan perbandingan data tersebut didapatkan akurasi sebesar 91%. Titik optimum algoritma tersebut berada pada pembagian data dengan perbandingan 90% data training dan 10% data testing. Berdasarkan pengujian yang dilakukan per atribut, faktor yang mempengaruhi ketepatan waktu lulus merupakan atribut TA1, karena memiliki prosentase yang paling tinggi dibandingkan atribut yang lain.