IMPLEMENTASI ALGORITMA DATA MINING NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA - Diqy Fakhrun Shiddieq; Patricia Patricia (Journal of Business Computers, 2020)
Tujuan dari prediksi kelulusan mahasiswa adalah untuk menemukan informasi tentang kelulusan mahasiswa berdasarkan IPK yang diperoleh, serta dapat membantu pihak manajemen atau pimpinan dalam mencari solusi dan kebijakan untuk prestasi mahasiswa agar dapat menyelesaikan studinya dengan hasil yang memuaskan. Prediksi kelulusan mahasiswa ini menggunakan Metode Data Mining. Data Mining dapat menggali dan mengekstrak data yang belum diketahui dan menghasilkan informasi baru. Data mining dapat mengenali pola dari pemanfaatan data historis kelulusan mahasiswa dengan menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes. Perancangan basis data untuk prediksi kelulusan mahasiswa menggunakan suatu model data berorientasi objek dan metode pemrograman berorientasi objek, sehingga produktivitas program dapat meningkat. Pemrograman yang akan dibuat, menggunakan framework CodeIgniter dengan database MySQL. CodeIgniter digunakan untuk melakukan import dan perhitungan proses mining data historis kelulusan mahasiswa. Program yang dibangun ini akan bekerja untuk memprediksi kelulusan mahasiswa Berdasarkan data historis di STMIK & Politeknik LPKIA Bandung.