Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa - Sri Hartati; Haries Anom SAN (Jurnal Cakrawala Informasi, 2022)
Kelulusan merupakan sesuatu yang sangat dinantikan oleh peserta didik. Hal tersebut sangat wajar karena tujuan akhir dari pembelajaran adalah lulus. Salah satu penilaian pada saat akreditasi adalah kelulusan mahasiswa. Semakin banyak jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu, semakin bagus nilainya. Untuk mengetahui jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu dapat meggunakan suatu teknik agar mendapatkan hasil yang tepat dan akurat. Teknik yang peneliti gunakan adalah data mining, yaitu suatu teknik untuk mengekstrak ilmu pengetahuan. Macam teknik data mining ada beberapa, diantaranya klasifikasi, clustering, dan prediksi. Peneliti menggunakan teknik prediksi Naive Bayes, untuk menyelesaikan permasalahan. Naive Bayes merupakan algoritma yang bersifat klasikal, sederhana, dan independen. Faktor kelulusan tepat waktu dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti motivasi dari mahasiswa itu sendiri, faktor biaya, faktor pelaksanaan pembelajaran di kampus, status mahasiswa regular pagi atau malam. Klasifikasi, clustering, dan prediksi. Peneliti menggunakan teknik prediksi Naive Bayes, untuk menyelesaikan permasalahan. Naive Bayes merupakan algoritma yang bersifat klasikal, sederhana dan, independen. Faktor kelulusan tepat waktu dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti motivasi dari mahasiswa itu sendiri, faktor biaya, faktor pelaksanaan pembelajaran di kampus, status mahasiswa regular pagi atau malam.