Sistem Informasi Prediksi Kelulusan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifer (Studi Kasus: Prodi Pendidikan Teknik Informatika) - Kemal Refta Diska; Khairi Budayawan (LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, Riau, Indonesia, 2023)
Prediksi (prediction) adalah kegiatan memprediksi apa yang akan terjadi di masa yang akan datang. Karena masalah pengambilan keputusan adalah masalah yang harus dihadapi, demikian juga peramalan. Karena prediksi sangat erat kaitannya dengan pengambilan keputusan. Prediksi kelulusan mahasiswa merupakan upaya untuk membantu mahasiswa mengetahui status kelulusannya. Metode yang digunakan yaitu metode prototyping merupakan salah satu metode pengembangan perangkat lunak yang menggunakan pendekatan untuk membuat rancangan dengan cepat dan bertahap sehingga dapat segera dievaluasi oleh calon pengguna/klien. Aplikasi prediksi mahasiswa ini diuji menggunakan data mahasiswa PTI angkatan 2014 dan 2015 sebagai data training berjumlah 94 data, dan data mahasiswa angkatan 2016 sebagai data testing berjumlah 46 data. Pada aplikasi ini klasifikasi naïve bayes classifier digunakan untuk melakukan klasifikasi data berdasarkan hasil studi 6 semester dan total sks. Hasil klasifikasi dari aplikasi ini menyatakan bahwa dari 46 data testing memperoleh hasil accuracy 82,61%, precision 91,66%, recall 61,11%. Aplikasi ini dapat membantu memprediksi hasil kelulusan mahasiswa tepat waktu atau tidak tepat waktu berdasarkan hasil studi.