KLASIFIKASI TOPIK SKRIPSI TEKNIK INFORMATIKA BERDASARKAN PEMINATAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) - Magai, Etinus; Istiadi, Istiadi; Putra, Rangga Pahlevi (Prosidia Widya Saintek, 2025)
Pemilihan topik skripsi yang sesuai dengan minat mahasiswa menjadi tantangan bagi program studi Teknik Informatika. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem klasifikasi topik skripsi berdasarkan peminatan menggunakan algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Dataset berjumlah 121 judul skripsi diklasifikasikan ke dalam empat kategori: Machine Learning, Data Mining, Web/Mobile, dan IoT/Jaringan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa metode K-NN memberikan akurasi tertinggi sebesar 92%, sedangkan Naive Bayes mencapai 88%. Temuan ini menunjukkan bahwa klasifikasi otomatis berbasis machine learning dapat membantu mahasiswa memilih topik skripsi secara lebih efektif dan sesuai minat.