Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K- Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Pekerjaan Berdasarkan Nilai Mata Kuliah (Studi Kasus: Alumni Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya) - Wibisono, Jonathan; Suharsono, Aswin; Wijoyo, Satrio Hadi (Fakultas Ilmu Komputer (FILKOM), Universitas Brawijaya, 2024)
Seiring dengan pertumbuhan era digital, kebutuhan akan keterampilan di bidang teknologi menjadi krusial dalam pasar kerja. Perguruan tinggi, termasuk Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya, memiliki peran penting dalam mempersiapkan mahasiswa dengan keterampilan yang diperlukan. Dalam penelitian ini, metode analisis yang digunakan adalah Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor. Pada masa sebelumnya, algoritma klasifikasi seperti Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor telah digunakan dalam bidang pendidikan dan penelitian pekerjaan. Penelitian terdahulu menunjukkan hasil yang menjanjikan dalam memprediksi masa tunggu kerja alumni dan tingkat kelulusan mahasiswa. Namun, penelitian ini fokus pada analisis hubungan antara nilai mata kuliah dan pekerjaan yang dijalani oleh alumni Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi. Melalui penggunaan metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor, hasil penelitian ini mencapai tingkat akurasi sebesar 66,66%. Meskipun nilai akurasi ini dapat memberikan wawasan awal tentang hubungan antara nilai mata kuliah dan pekerjan alumni, masih diperlukan penelitian lebih lanjut untuk memperdalam pemahaman akan faktor-faktor yang mempengaruhi kesuksesan alumni bagi lulusan program ini.