Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Topik Skripsi Menggunakan Naïve Bayes Classifier - Farid Farid; Ultach Enri; Yuyun Umaidah (Universitas Widyagama Malang, 2021)
Setiap mahasiswa dituntut untuk melakukan kewajiban, salah satunya berupa penelitian. Sebagai wujud nyata proses akhir menuju sarjana setiap mahasiswa diharuskan membuat artikel ilmiah dalam bentuk buku yang diberi nama skripsi. Selama ini proses menentukan topik skripsi mahasiswa dilakukan secara manual, baik pembimbing skripsi yang memberi masukan atau ide diperoleh dari berbagai makalah penelitian. Dan proses penentuan topik skripsi tanpa menggunakan sistem terkomputerisasi. Maka dari itu peneliti membuat penelitian ini agar dapat membantu Mahasiswa dalam menentukan topik skripsi yang sesuai dengan kompetensi Mahasiswa. Metode penelitian ini menggunakan metode pengembangan data mining dan perangkat lunak dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier ke sistem berbasis website. Hasil dari penelitian ini adalah sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi topik skripsi berdasarkan data nilai mata kuliah pilihan. Nilai accuracy model terbaik yang diimplementasikan pada sistem ini adalah sebesar 69,27%. Nilai akurasi kurang baik karena jumlah data yang tidak seimbang pada setiap kategori topik skripsi.