Analisa Klasifikasi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Metode Algoritma Naïve Bayes Menggunakan Rapidminer - Firmansyah, Agung; Muhammad Fatchan; Rifa’i, Anggi Muhammad (Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2024)
Perkembangan teknologi informasi menghasilkan data besar dari berbagai bidang, termasuk pendidikan. Data mining membantu menemukan pola dalam dataset agar lebih bermanfaat. Di perguruan tinggi, kelulusan tepat waktu menjadi indikator kinerja, tetapi banyak mahasiswa terlambat lulus karena faktor seperti keuangan, pekerjaan, dan kurangnya tanggung jawab. Penelitian ini menggunakan Naive Bayes Classifier untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dan merekomendasikan langkah yang diperlukan. Analisis dengan perhitungan manual, Microsoft Excel, dan RapidMiner menunjukkan akurasi 93,33%, precision 100%, dan recall 66,67%, membuktikan metode ini efektif untuk klasifikasi data tingkat kelulusan.