IMPLEMENTASI ORANGE DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MODEL K-NEAREST NEIGHBOR, DECISION TREE SERTA NAIVE BAYES - Hozairi Hozairi; Anwari Anwari; Syariful Alim (Universitas Trunojoyo Madura, 2021)
Proses pemantauan dan evaluasi terhadap kelulusan mahasiswa Universitas Islam Madura (UIM) sangat perlu untuk dilakukan karena tingkat kelulusan mahasiswa merupakan salah satu unsur penilaian akreditasi yang sangat penting untuk setiap Program Studi. Data Mining bisa digunakan untuk klasifikasi ketepatan kelulusan mahasiswa, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan aplikasi orange data mining dengan menggunakan model K-Nearest Neighbor (K-NN), Decision Tree serta Naive Bayes dan selanjutnya akan dilakukan evaluasi akurasi dari masing-masing model tersebut. Penelitian ini dilakukan di Prodi Teknik Informatika Universitas Islam Madura tahun angkatan 2016, selanjutnya data mahasiswa akan dianalisa menggunakan aplikasi orange data mining dengan menggunakan model K-NN, Decision Tree serta Naive Bayes . Proses pengujian data menerapkan K-Fold Cross Validation (K=5), sedangkan model evaluasi yang digunakan adalah Confusion Matrix dan ROC. Hasil perbandingan ketiga model sebagai berikut, K-NN memiliki tingkat akurasi sebesar 77%, Decision Tree tingkat akurasi sebesar 74%, dan Naive Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 89%. Maka dari itu, untuk klasifikasi tingkat kelulusan mahasiswa Prodi Teknik Informatika Universitas Islam Madura merekomendasikan model Naive Bayes karena memiliki tingkat akurasi lebih baik dibanding K-NN dan Decision Tree.