Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Sistem Rekomendasi Pemilihan Program Studi Pendidikan Tinggi Berbasis Website - Rizki Suwanda; Said Fadlan Anshari; Rizky Putra Fhonna; Tulus Setiawan (Jurnal Minfo Polgan, 2025)
Pemilihan program studi pendidikan tinggi merupakan keputusan penting yang berdampak pada arah karir dan pengembangan potensi siswa. Namun, banyak siswa mengalami kesulitan dalam menentukan pilihan yang sesuai dengan minat dan kemampuan akademik mereka. Dalam praktiknya, pemilihan program studi masih sering dilakukan secara subjektif tanpa dukungan data atau sistem yang dapat membantu proses pengambilan keputusan secara rasional dan terukur. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sebuah sistem rekomendasi berbasis metode Naïve Bayes yang mampu memberikan saran program studi kepada siswa berdasarkan data minat dan prestasi akademik. Metode Naïve Bayes dipilih karena mampu mengklasifikasikan data secara efisien dengan pendekatan probabilistik, meskipun asumsi antar atribut bersifat independen. Sistem ini diharapkan dapat menjadi alat bantu bagi siswa maupun pihak sekolah (seperti guru BK) dalam memberikan arahan akademik berbasis data. Tahapan penelitian dimulai dari studi literatur dan perancangan sistem, dilanjutkan dengan pengumpulan data berupa minat siswa dan nilai akademik, baik melalui dataset simulasi maupun data uji terbatas dari responden nyata. Data tersebut kemudian diproses dan digunakan untuk membangun model klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes. Selanjutnya, sistem diuji untuk mengukur akurasi dan efektivitasnya dalam memberikan rekomendasi program studi yang sesuai. Penelitian ini juga mencakup evaluasi sistem berdasarkan hasil klasifikasi serta analisis keterkaitan antara input (minat dan prestasi) dan output rekomendasi program studi.