Penerapan Algoritma Naive Bayes dalam Memprediksi Tingkat Mahasiswa Drop Out pada Program Studi Informatika - Putra, Juniardi Akhir; Septian, Bayu (Digital Transformation Technology, 2024)
Tingkat drop out mahasiswa di perguruan tinggi merupakan isu penting yang dapat berdampak pada reputasi dan keberhasilan institusi pendidikan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang mampu memprediksi kemungkinan drop out mahasiswa secara akurat dan dini. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah aplikasi berbasis web yang menggunakan algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi drop out mahasiswa pada Program Studi Informatika di Universitas Teknologi Sumbawa. Sistem yang dikembangkan dalam penelitian ini memanfaatkan berbagai data historis mahasiswa, seperti Jenis Pendaftaran, Status Sync, Jenis Beasiswa, Indek Prestasi Semester (IPS) dari Semester 1 sampai dengan Semester 8, Indek Prestasi Kumulatif (IPK), dan Total SKS. Data tersebut diolah dan dianalisis menggunakan teknik data mining dengan algoritma Naïve Bayes, yang terkenal dengan kesederhanaan dan efektivitasnya dalam melakukan klasifikasi. Implementasi sistem dilakukan menggunakan bahasa pemrograman Python dan framework Django, serta Microsoft SQL Server sebagai basis data. Aplikasi berbasis web yang dikembangkan memungkinkan pengguna, dalam hal ini admin dan staf akademik, untuk mengakses prediksi drop out secara mudah melalui antarmuka yang user-friendly. Fitur-fitur yang disediakan termasuk dashboard untuk monitoring, formulir input data mahasiswa, serta laporan hasil prediksi yang dapat diunduh. Dengan adanya sistem ini, diharapkan pihak program studi informatika universitas teknologi sumbawa dapat mengambil langkah-langkah preventif lebih awal untuk mengurangi tingkat drop out mahasiswa dan meningkatkan kualitas pendidikan