Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Naiive Bayes dan Implementasi Menggunakan Pyton - Milatul, Farida; Arianyanto, Rio (LP3M Universitas Putra Bangsa, 2025)
Kelulusan mahasiswa merupakan aspek penting untuk meningkatkan kualitas pembelajaran dan intervensi yang tepat. Prediksi kelulusan mahasiswa merupakan salah satu aspek penting dalam dunia pendidikan yang dapat membantu institusi meningkatkan kualitas pembelajaran dan keberhasilan akademik. Penelitian ini menggunakan metode Naive Bayes, algoritma berbasis probabilitas yang dikenal sederhana namun efektif, untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Data yang digunakan mencakup berbagai faktor, seperti IPK, Pelatihan Pengembangan Diri, Prestasi, Forum Komunikasi Kuliah,kegiatan Organisasi dan Lulus Cepat. Implementasi dilakukan menggunakan Python, dengan memanfaatkan pengolahan data, pelatihan model, dan visualisasi hasil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Naive Bayes memiliki performa yang cukup baik dalam memprediksi kelulusan mahasiswa, dengan akurasi yang signifikan. Model ini dapat dimanfaatkan oleh institusi pendidikan untuk mengidentifikasi mahasiswa yang membutuhkan perhatian lebih dini, sehingga memungkinkan pemberian intervensi yang tepat waktu untuk meningkatkan peluang kelulusan. Kata Kunci: prediksi kelulusan, metode Naive Bayes, Python