ANALISIS PERBANDINGAN K-NEAREST NEIGHBORS DAN NAIVE BAYES UNTUK REKOMENDASI PILIHAN PROGRAM STUDI BAGI MAHASISWA - Nurwati Nurwati; Yudi Santoso (Universitas Budi Luhur, 2025)
Kesulitan memilih program studi bagi lulusan Sekolah Menengah Atas (SMA) dan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) merupakan tantangan besar bagi alumni. Tantangan ketidakpastian karir di masa depan yang sering kali menjadikan proses pemilihan program studi semakin rumit. Tantangan lainnya, banyak alumni siswa SMA belum sepenuhnya memahami minat bakat yang dimiliki. Berbeda dengan lulusan SMK yang telah mendapatkan pendidikan dan pengalaman kerja magang selama di sekolah. Tekanan orang tua, faktor biaya, keterbatasan informasi yang dimiliki alumni mengenai program studi yang diimpikan, serta memilih antara minat dan peluang karir merupakan faktor yang dipertimbangkan bersama orang tua. Dengan demikian, permasalahan penelitian ini adalah tantangan apa saja yang dihadapi oleh lulusan SMA juga SMK dalam memperoleh informasi yang memadai mengenai program studi di perguruan tinggi impian serta bagaimana lulusan mengatasi kebingungan dalam menentukan program studi yang cocok dengan bakat, minat serta prospek kerjanya. Untuk mengatasi hal ini tujuan penelitian memberikan rekomendasi untuk calon mahasiswa dalam menentukan program studi yang cocok berdasarkan latar belakang akademik dan kemampuan calon mahasiwa yang dimiliki. Rekomendasi program studi ini menggunakan metode text mining dengan membandingkan hasil nilai akurasi antara algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dengan algoritma Naive Bayes. Perbandingan algoritma ini mendukung pengambilan keputusan. Data set yang digunakan data mahasiswa tiga angkatan total 347 data. Selanjutnya, data dibagi menjadi data latih dan data uji. Akurasi metode KNN tercatat sebesar 81,16% dengan nilai K=2 dan proporsi data uji sebesar 40%. Akurasi Naive Bayes mencapai 82,61% program studi Teknik Informatika. Hasil akurasi tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan, namun metode Naive Bayes menghasilkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan KNN.