Rancangan Sistem Rekomendasi Topik Tugas Akhir dengan Naive Bayes Classifier (Studi Kasus Departemen Sistem Informasi, Universitas Andalas) - Hanif Izza Pratama; Siti Nur Aisah; Fajril Akbar (Departemen Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Andalas, 2025)
Tugas akhir merupakan salah satu syarat yang harus dipenuhi oleh mahasiswa untuk menyelesaikan pendidikan di perguruan tinggi. Namun, seringkali mahasiswa mengalami kesulitan dalam menentukan topik yang sesuai. Oleh sebab itu, dilakukan pembangunan sebuah sistem web classification yang menjadi solusi efektif. Dalam penelitian ini digunakan metode klasifikasi Naive Bayes Classifier dalam pengembangan sistem web classification untuk mengklasifikasikan judul tugas akhir mahasiswa Departemen Sistem Informasi Universitas Andalas, data yang digunakan diperoleh dari nilai mata kuliah Struktur Data Algoritma (SDA), Sistem Informasi Geografis (SIG), Pemrograman Teknologi Bergerak (PTB), Pemrograman Web (PWeb), Sistem Informasi Manajemen (SIM), Enterprise Resource Planning (ERP), Business Intelligence (BI), dan Machine Learning (ML). Data diolah dengan membangun aplikasi yang menerapkan algoritma NaÃ¯ve Bayes menggunakan Python. Hasil keluaran sistem memiliki akurasi 83%. Hasil pengujian yang dilakukan dengan perbandingan data latih 80% dan data uji 20% menyatakan algoritma NaÃ¯ve Bayes memiliki performa dengan hasil Acuracy, Recall, Precision, F1-score dengan nilai 83%, 185%, 84% dan 84%. Penelitian ini dapat memberikan rekomendasi untuk judul tugas akhir bagi mahasiswa.