Klasifikasi Lama Studi dan Predikat Kelulusan Mahasiswa menggunakan Metode Naïve Bayes - I Nyoman Rudy Hendrawan; I Made Arya Budhi Saputra; Gusti Ayu Putu Cahya Dewi; I Gede Surya Adi Pranata; Ni Luh Nyoman Wedasari (Bagian Perpustakaan dan Publikasi Ilmiah - Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali, 2021)
Ketepatan waktu studi mahasiswa adalah hal yang penting dalam perguruan tinggi. Ketepatan waktu mahasiswa dalam menyelesaikan studi menjadi salah satu penunjang penilaian kualitas perguruan tinggi. Hal ini tentu saja berpengaruh terhadap mutu kelulusan mahasiswa dan predikat kelulusan pada mahasiswa itu sendiri terutama pada saat proses akreditasi. Oleh karena itu, pada penelitian ini diklasifikasikan lama studi dan predikat kelulusan mahasiswa dengan tujuan untuk membantu pihak program studi dan fakultas dalam menganalisis luaran pembelajaran. Metode klasifikasi yang diterapkan pada penelitian ini adalah Naïve Bayes. Data yang digunakan adalah data mahasiswa Institut Teknologi dan Bisnis STIKOM Bali tahun 2008 sampai dengan tahun 2016 dengan total jumlah data sebanyak 5.081. Atribut dataset yang digunakan untuk mengklasifikasikan Lama Studi dan Predikat Kelulusan adalah Jenis Kelamin, Prodi, Konsentrasi, Tahun Masuk, dan Tahun Lulus. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa akurasi tes classifier untuk klasifikasi lama studi sebesar 0,74 dan untuk akurasi tes klasifikasi predikat kelulusan sebesar 0,61 pada kelompok data Program Studi Sistem Komputer. Kemudian untuk kelompok data Program Studi Sistem Informasi akurasi tes klasifikasi lama studi sebesar 0,73 dan untuk akurasi klasifikasi predikat kelulusan sebesar 0,67.