KLASIFIKASI TUGAS AKHIR UNTUK MENENTUKAN DOSEN PEMBIMBING MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) - Putri Elfa Mas`udia (SENTIA 2015, 2015)
Pemilihan dosen pembimbing tugas akhir yang sesuai dengan kompetensi sering menjadi polemik yang harus dilakukan oleh sang pengambil keputusan (Decision Maker) dalam hal ini adalah ketua program studi. Dosen pembimbing yang sesuai dan berkompeten akan mampu mengarahkan dan menentukan keberhasilan tugas akhir mahasiswa yang dibimbing. Data mining dapat diterapkan untuk mengklasifikasikan judul tugas akhir berdasarkan keahlian dan pengalaman dosen pembimbing, dengan memasukkan judul tugas akhir beserta nama dosen pembimbing tahun sebelumnya sebagai data training. Salah satu metode klasifikasi adalah menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC).Pada penelitian ini akan disimulasikan proses klasifikasi tugas akhir. input dari sistem ini adalah data training dan data testing. Data training berupa 10 judul tugas akhir mahasiswa dan 4 nama dosen pembimbing . Sedangkan Data testing berupa judul tugas akhir yang akan diklasifikasikan ke 4 nama dosen pembimbing. output dari sistem ini adalah rekomendasi nama dosen yang didapatkan melalui perhitungan probabilistik pada proses klasifikasi menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC).Learning dilakukan terhadap 10 judul tugas akhir dan 4 dosen pembimbing sebagai data training, hasil probabilitas klasifikasi data testing adalah P(Sarosa) = 0.00797, P(Azam) = 0.000332, P(Anshori) = 0.0099667 dan P(Koesmarijanto) = 0.00049. Dari hasil perhitungan, terlihat bahwa nilai probabilitas P(MA Anshori) lebih besar, maka MA.Anshori direkomendasikan untuk membimbing judul tugas akhir yang digunakan sebagai data testing.