Optimasi Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes - Hartatik Hartatik (Universitas Sebelas Maret, 2020)
Abstrak :Prediksi tentang status kelulusan mahasiswa menjadi persoalan tersendiri di perguruan tinggi. Perguruan tinggi utamanya di era Big Data sangatlah penting untuk melakukan prediksi perilaku akademik mahasiswa aktif sehingga dapat di ketahui kemungkinan mahasiswa bisa studi secara tepat waktu serta dapat diketahui langkah preventive dalam membuat prpgram perencanaan. Salah satu cara yang digunakan adalah teknik data mining yaitu menggunakan Algoritma naive bayes. Algoritma Naive bayes merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Peneliti dalam hal ini menerapkan metode Naive bayes menggunakan parameter Indeks prestasi kumulatif( IPK) dan membandingkan dengan menggunakan prediksi naive bayes methods berdasarkan parameter IPK dan sosial parameter yaitu jenis kelamin dan status tinggal. Dalam penelitian ini menggunakan parameter akademis dan dilakukan optimasi menggunakan parameter sosial yang melekat pada mahasiswa. Berdasarkan hasil evaluasi untuk mendapatkan akurasi, hasil dari penelitian ini mendapatkan nilai akurasi untuk metode Naive bayes sebesar 75% dan akurasi untuk model prediksi dengan parameter sosial sebesar 85% dengan selisih akurasi 10%.__________________________Abstract : Predictions about a student's graduation status are a problem in college. Major tertiary institutions in the era of Big Data are very important to predict the behavior of active students so that they can find out the possibility of students in a timely manner and can determine preventive steps in making program planning. One method used is data mining techniques using the Naive bayes Algorithm. The Naive bayes algorithm is one of the methods used to predict student graduation. Researchers in this case applied the Naive bayes method using the cumulative achievement index (GPA) parameter and compared using the prediction of the Naive bayes method based on the GPA parameters and social parameters, namely gender and status. This study uses academic parameters and is carried out optimally using social parameters inherent in students. Based on the results of the evaluation to get an accuracy value, the results of this study get an accurate value for the Naive bayes method of 75% and accurate for prediction models with social parameters of 85% with a difference of 10%.