Implementasi Data Mining untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi Kasus :Universitas Muhammadiyah Jambi) - Hetty Rohayani; Rico; Kevin Kurniawansyah; Arpan Saputra Harahap (LPPM Universitas Adiwangsa Jambi, 2022)
Fakultas Sains dan Teknologi universitas muhammadiyah Jambi memiliki cukup banyak mahasiswa. Dengan bertambah pesatnya jumlah mahasiswa baru setiap tahunnya maka secara otomatis akan terciptanya data-data yang sangat banyak dan akan bertambah melimpahnya data yang tersimpan dalam database. Agar data yang awalnya sangat minim inoformasi tersebut dapat diubah menjadi suatu informasi yang sangat bermanfaat dengan menggunakan teknik data mining. Salah satunya penelitian ini difokuskan untuk mengevaluasi kategori mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu atau tidak berdasarkan atribut-atribut yang digunakan, Metode naive bayes digunakan untuk menganalisis data dalam pengenalan pola dan memprediksi kelulusan mahasiswa. Data yang dibutuhkan adalah data-data mahasiswa yang sudah lulus sebagai data training sedangkan data-data mahasiswa yang masih menempuh studi kuliah sebagai data uji. Berdasarkan hasil prediksi setelah melakukan uji coba sebanyak 6x percobaan hasil didapatkan dengan keakuratan 93.88% yaitu pred Lulus dengan true lulus 18 dan true tidak 2 class precision 90.00% dan pred Tidak dengan true lulus 1 dan true tidak 28 class precision 96.55%.