APLIKASI DATA MINING DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA - Neni Purwati; Agnes Dwi Januanti (Department of Computer Science, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Lampung, 2021)
Tumpukan Data dari sistem transaksional perusahaan atau instansi merupakan aset yang saat ini belum termanfaatkan untuk dianalisis dan menghasilkan pengetahuan atau informasi baru yang sangat berharga untuk masa mendatang. Menggunakan metode Naïve Bayes yang merupakan pengklasifikasian probabilitas sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang ada. Dengan memanfaatkan data kelulusan mahasiswa, diharapkan dapat menghasilkan pengetahuan baru tentang tingkat kelulusan. Data yang digunakan adalah data kelulusan mahasiswa yang telah dinyatakan lulus dari tahun 2016-2019 pada perguruan tinggi XYZ. Adapun atribut yang digunakan yaitu, Jenis Kelamin, Umur, Asal, Kelas, Jurusan, IPK. Sebagai tindakan preventif dengan aplikasi berbasis web ini, yang bisa diakses dimana saja dan kapan saja oleh mahasiswa, sehingga hasil prediksi tersebut dapat memotivasi mahasiswa dalam penyelesaian kuliahnya, memudahkan pihak kampus untuk memprediksi tingkat kelulusan agar membantu dalam merancang langkah perbaikan untuk meningkatkan kualitas kampus, nilai akreditasi kampus, sehingga tingkat kepercayaan stakeholder dapat meningkat di masa yang akan datang.