FORECASTING KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES: (STUDI KASUS : TEKNIK INFORMATIKA UNIROW) - Muqtadir, Asfan; Maslakah, Siti; Ariffia, Amaludin (Program Studi Teknik Informatika Universitas PGRI Ronggolawe, 2021)
Program Studi teknik Informatika merupakan salah satu program studi di Universitas PGRI Ronggolawe Tuban yang memiliki data mahasiswa lebih besar dibandingkan dengan program studi lainnya. Setiap tahunnya data kelulusan tersebut semakin bertambah banyak. Disisi lain data yang dimiliki tersebut jika tidak dikelola dengan baik, maka hanya akan menjadi tumpukan data yang tidak bermanfaat, sehingga informasi yang dihasilkan juga tidak banyak. Oleh karena itu, tujuan penelitian ini adalah membuat suatu aplikasi untuk melakukan peramalan / prediksi terhadap lama studi kelulusan mahasiswa dengan menerapkan teknik data mining. Aplikasi yang dibuat, menggunakan bahasa pemrograman PHP, dan basis data MySql. Metode yang digunakan dalam aplikasi peramalan ini adalah algoritma naïve bayes. Dari hasil pengujian yang dilakukan menggunakan data sebanyak 30 dengan data training dan 30 sebagai data testing, akurasi polanya sebesar 70% dan errornya 60% jadi jumlah data yang tepat sebanyak 42 dan yang tidak tepat 18.