Penerapan Naive Bayes Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Rekayasa Perangkat Lunak Politeknik Negeri Bengkalis - Samosir, May Sinta; Lidya Wati (REMIK: Riset dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Naïve Bayes sebagai metode prediksi kelulusan mahasiswa Rekayasa Perangkat Lunak Politeknik Negeri Bengkalis. Naïve Bayes digunakan untuk mengelompokkan data mahasiswa berdasarkan atribut-atribut tertentu guna memprediksi kemungkinan kelulusan. Dataset yang digunakan adalah data alumni mahasiswa rekayasa perangkat lunak tahun 2020 – 2023 meliputi IPS, IPK, SKS, organisasi, kompetisi skill programming, keaktifan di kelas dan tahun kelulusan mahasiswa tersebut. Hasil prediksi kelulusan dari algoritma Naïve Bayes dengan perolehan hasil precision sebesar 92,31%, recall 80% dan akurasi sebesar 76,47% untuk perbandingan data latih dan data uji sebesar (90% dan 10%) sehingga didapatkan 146 data latih, 17 data uji. Sedangkan jika perbandingan data latih dan data uji sebesar (80% dan 20%) maka didapatkan data latih = 130 dan data uji = 32, hasil akurasi 84,38%, presisi = 96.3%, recall = 87%. Hasil yang diharapkan dapat memberikan informasi dan masukan bagi pihak perguruan tinggi dalam membuat kebijakan kedepannya.