PERBANDINGAN ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES DALAM MEMPREDIKSI KETEPATAN WAKTU LULUS MAHASISWA FASTIKOM UNSIQ - Reza Tri Kurniawan; Adi Suwondo; Saifu Rohman; Nur Hasanah; Sukowiyono (STORAGE: Jurnal Ilmiah Teknik dan Ilmu Komputer, 2023)
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer merupakan salah satu fakultas dari Universitas Sains Al-Quran yang memiliki mahasiswa cukup banyak. Banyaknya mahasiswa baru tidak sebanding dengan mahasiswa yang lulus. Hal ini berpengaruh terhadap fakultas itu sendiri untuk proses akreditasi. Observasi dan wawancara dengan mahasiswa Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer mengungkapkan beberapa kendala atau faktor yang membuat mahasiswa Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer terlambat lulus. Penelitian ini menggunakan dua metode yaitu Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes untuk mengetahui bagaimana penerapan Algoritma C4.5 dan Naïve Bayes dalam memprediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, dan dilakukan pengujian dengan aplikasi RapidMiner dan hasilnya menunjukan bahwa Algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi yang tinngi sebesar 100% dan Algoritma C4.5 sebesar 71,21%. Dapat disimpulkan bahwa algoritma Naïve bayes memiliki kinerja yang lebih baik daripada Algoritma C4.5