Prediksi Kelulusan Mahasiswa Program Pendidikan Multi Profesi 1 Tahun dengan Metode Naïve Bayes - Suhendra Anjar Dinata; Hijrah; Rahmat Musfikar (P3M STMIK LIKMI, 2022)
Tingkat kelulusan mahasiswa program pendidikan multi profesi satu tahun El Rahma sejak tahun akademik 2014 sampai 2016 mengalami penurunan. Kondisi tersebut sehingga mendorong pihak El Rahma melakukan evaluasi serta menyusunlangkah langkah strategis terhadap permasalahan tersebut untuk meningkatkan tingkat kelulusan mahasiswa dengan cara sasaran mutu bisa tercapai. Evaluasi terhadap permsalahan program studi tersebut perlu ditingkatkan dengan membuat sebuah sistem untuk memprediksi tingkat kelulusan pada proses perkuliahan. Dengan teknik data mining khususnya dalam klasifikasi untuk prediksi dengan algoritma klasifikasi naive bayes dapat dilakukan prediksi terhadap kelulusan studi dari mahasiswa. Data training dan testing yang digunakan diambil secara random pada data master yang digunakan adalah data kelulusan tahun 2016. Algoritma naive bayes mampu menghitung perbandingan peluang antara jumlah masing-maisng kriteria nilai atribut terhadap nilai hasil prediksi kelulusan mahasiswa. Dari penelitian dengan menggunakan data mahasiswa sebanyak 229 dengan jumlah 171 mahasiswa lulus dan 58 mahasiswa tidak lulus makan dengan menerapkan algoritma Naïve bayes didapatkan hasil bahwa tingkat akurasi menunjukan 90,85 % hal ini menunjukan bahwa algoritma naïve bayes baik diterapkan dalam melakukan prediksi kelulusan mahasiswa adapun hasil dari klasifikasi algoritma naïve bayes dapat diketahui attribut yang memberikan pengaruh pada tingkat kelulusan mahasiswa program pendidikan multi profesi satu tahun El Rahma diantaranya jenis kelamin, daerah asal, status marital, asal sekolah, status kerja, SPP bulanan, umur dan gelombang