IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK REKOMENDASI PENENTUAN MAHASISWA PENERIMA BEASISWA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES STUDI KASUS : UNIVERSITAS KUNINGAN - Aah Sumiah; Wisnu Ahmad Maulana (Universitas Kuningan, 2018)
Beasiswa adalah bantuan yang diberikan oleh lembaga Pendidikan untuk meringankan beban mahasiswa dan untuk meningkatkan prestasi bagi mahasiswa. Sehingga mahasiswa tidak perlu memikirkan beban biaya kuliah dan fokus pada prestasi akademiknya. Untuk bisa memperoleh beasiswa, mahasiswa yang mendaftar harus dinyatakan lolos seleksi administrasi dan memenuhi beberapa komponen penilaian lainnya sebagai syarat mahasiswa layak menerima beasiswa. Dalam mengambil keputusan untuk menentukan mahasiswa yang layak mendapatkan beasiswa tersebut pada prosesnya terkadang membutuhkan waktu yang cukup lama dan terkadang pula beasiswa yang diberikan dirasa kurang tepat sasaran, hal ini dikarenakan proses seleksi masih dilakukan secara manual dan pengolahan data yang belum transfaran. Sehingga perlu dibuatkan sebuah sistem yang dapat membantu pihak lembaga dalam mengambil keputusan dengan cepat agar beasiswa dapat didistribusikan tepat waktu dan tepat sasaran.Tujuan Penelitian ini adalah menghasilkan sebuah sistem informasi dari hasil analisis data mining yang dapat digunakan oleh bagian akademik sebagai rekomendasi dalam proses seleksi penerimaan beasiswa. Metode yang digunakan yaitu naive bayes classifier dimana metode ini akan mengklasifikasikan mahasiswa menjadi dua kelas yaitu kelas mahasiswa yang layak mendapatkan beasiswa dan kelas mahasiswa yang tidak layak mendapatkan beasiswa dan implementasi program menggunakan visual basic.net dan sql server.