Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier (Studi Kasus STMIK Primakara) - Putu Sainanda Cahyani Moonallika; Ketut Queena Fredlina; I.B. Kresna Sudiatmika (STMIK Banjarbaru, 2020)
ABSTRAK. Tingkat ketepatan kelulusan mahasiswa merupakan salah satu indikator penting untuk menilai kualitas mahasiswa maupun perguruan tinggi. Prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa diharapkan dapat membantu pihak manajemen perguruan tinggi untuk menjaga kestabilan tingkat kelulusan mahasiswa, agar kualitas lulusan dapat terus dikelndalikan dengan baik. Artikel ini menyajikan penggunaan metode naive bayes classifier untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Pengujian akurasi sistem dilakukan dengan mencocokkan hasil prediksi dengan data yang sesungguhnya dengan metode pengujian confusion matrix. Hasil uji menunjukkan recall sebesar 80%, accuracy sebesar 80% dan precision sebesar 80%. Kata Kunci: Data Mining, Naive Bayes Classifier, Prediksi Kelulusan Mahasiswa ABSTRACT. The level of accuracy of student graduation is one important indicator to assess the quality of students and universities. The predicted timeliness of graduating students is expected to help the management of higher education to maintain a stable level of student graduation, so that the quality of graduates can continue to be controlled well. This article presents the use of the Naive Bayes classifier method to predict student graduation. System accuracy testing is done by matching the results of predictions with actual data with the confusion matrix testing method. The test results showed a recall of 80%, an accuracy of 80% and a precision of 80%. Keywords: Data Mining, Naive Bayes Classifier, Student Graduation Prediction