Klasifikasi karir mahasiswa bidang web developer menggunakan algoritma naïve bayes - Sonia Wanda Mafriza; Armansyah (INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi, 2023)
Mengenyam pendidikan sebagai mahasiswa IT (Information and Technology), tidak selalu menjamin seorang individu untuk memahami potensi dirinya di bidang tersebut. Banyak dari mahasiswa IT yang bahkan ketika mencapai semester akhir perkuliahan tidak mengetahui arah karir yang harus ia tuju sebagai seorang yang berada di bidang IT karena tidak mengetahui potensi dirinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan mahasiswa IT, khususnya Program Studi Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, yang berpotensi menjadi seorang Web Developer, pada bagian karir “Front-end Developer” atau “Back-end Developer” dengan menggunakan algoritma naïve bayes. Sebanyak 64 data terkait performa dan pemahaman mahasiswa di bidang Web Development digunakan sebagai model pembelajaran. Hasil pemodelan dengan Algoritma Naïve Bayes menunjukkan bahwa minat karir mahasiswa IT di UINSU lebih besar pada karir Back-end Developer dibanding pada bagian Front-end Developer dengan akurasi model sebesar 85%. Diharapkan dengan adanya penelitian ini, dapat menjadi pemicu mahasiswa IT di UINSU untuk memperdalam potensi yang dimiliki dan menentukan tujuan karir mereka pada karir Web Developer.