Naïve Bayes, Neural Network dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Topik Tugas Akhir - Wibowo, Ari Putra; Widiyono, Widiyono; Saifudin, Anas; Darmawan, Arief Soma; Budihartono, Eko (Politeknik Harapan Bersama, 2022)
Pemilihan topik atau judul skripsi menentukan mahasiswa dalam menyelesaikan pengerjaan skripsi tepat waktu, hal ini juga berpengaruh dalam kebutuhan akreditasi program studi. Namun penentuan topik atau judul skripsi menjadi hal yang cukup sulit untuk mahasiswa, beberapa penelitian mengenai klasifikasi topik skripsi telah banyak dilakukan untuk mengelolompokkan topik atau judul skripsi sesuai dengan konsentrasi keahliannya sehingga memberikan informasi yang dapat membantu mahasiswa. Pada penelitian ini dilakukan perbandingan model klasifikasi untuk mengetahui model klasifikasi terbaik dalam klasifikasi topik atau judul skripsi. Ada tiga model klasifikasi yang dibangun dalam penelitian ini dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes, Neural Network dan K-Nearest Neighbor. Evaluasi hasil dilakukan dengan metode cofusion matrix untuk mengetahui nilai akurasi, presisi, recall dan f-score. Dari hasil eksperimen menunjukkan bahwa model klasifikasi dengan algoritma Neural Network memiliki nilai akurasi paling tinggi dengan nilai 94,1% sedangkan nilai akurasi paling rendah adalah model klasifikasi Naïve Bayes dengan nilai 79% .