<![CDATA[Penelitian ini membahas bagaimana perbandingan KNN dan Naive Bayes dalam memprediksi potensi putus kuliah pada mahasiswa. Data yang dijadikan variabel independen adalah data akademik yaitu nilai semester 1 hingga 6. Hasil dari penelitian ini diharapkan menjadi pedoman dalam menerapkan algoritma ke dalam sistem deteksi dini putus kuliah. Algoritma-algoritma ini diterapkan dengan library Scikit-learn pada Python. Nilai akurasi yang dihasilkan dari penelitian ini menunjukkan Naive Bayes (92%) lebih unggul dalam memprediksi status putus kuliah mahasiswa dibandingkan dengan algoritma KNN (85%). Namun perlu dilakukan penelitian lanjutan lagiuntuk menguji konsistensi dan akurasi pada data yang lebih besar dan lebih beragam.]]>
Copyrights © 2019
