Desain Aplikasi Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes dan Algoritma C4.5 - Suriana; Evi Dianti Bintari (Journal of Big Data Analytic and Artificial Intelligence, 2017)
Kelulusan merupakan permasalahan umum bagi pihak universitas dan mahasiswa, karena kedua pihak tersebut sama-sama tidak dapat memprediksi atau mengelompokkan waktu kelulusan mahasiswa. Dengan adanya masalah ini, perlu untuk menciptakan sistem yang dapat memprediksi atau mengklasifikasikan kelulusan mahasiswa. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Naive Bayes Classifier dan Algoritma C4.5. Penulis menggunakan bahasa pemrograman PHP (Personal Home Page) serta MySql sebagai databasenya. Penelitian ini menggunakan beberapa parameter atau kriteria, yaitu IPK (Indeks Prestasi Kumulatif), SKS (Satuan Kredit Semester), Status Sipil, Status Pekerjaan, Waktu Kuliah, dan Pernah Cuti atau Tidaknya mahasiswa. Penelitian ini menggunakan 150 data sebagai Data Latih (Data Training) dan dilakukan klasifikasi terhadap Data Uji (Data Testing). Hasil dari penelitian ini akan terbagi menjadi 3 kelas klasifikasi kelulusan, yaitu: LULUS CEPAT, TEPAT WAKTU dan TERLAMBAT. Dilakukan uji akurasi sebanyak 5 kali untuk masing-masing metode dan diperoleh rata-rata akurasi untuk metode Naïve Bayes Classifier sebesar 69.9 % dan rata-rata akurasi untuk metode Algoritma C4.5 sebesar 70.6 %.