Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Putus studi Menggunakan Algoritma Naive Bayes Pada Fakultas Teknik Unismuh Makassar

Kamsurya, Rianita
Hayat, Muhyddin A.M
Bakti, Rizki Yusliana

ARUS JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI
Vol 2 No 2: Oktober (2024)

Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi potensi putus studi mahasiswa di Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Makassar. Penelitian ini dilakukan di Universitas Muhammadiyah Makassar, khususnya di Fakultas Teknik, pada periode 2013 sampai 2015 Metode penelitian yang digunakan meliputi pengumpulan data, praproses data, pembagian data, klasifikasi menggunakan algoritma Naive Bayes, dan pengujian sistem. Dari hasil yang didapat, algoritma naive bayes memiliki hasil peforma yang cukup tinggi dengan akurasi sebesar 97%. Sehingga algoritma ini menjadi salah satu algoritma yang baik dalam mengklasifikasi mahasiswa potensi putus studi dan tidak potensi pada jurusan Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Makassar. Pengujian menggunakan 10-fold cross-validation menunjukkan rata-rata akurasi 95,38%. Hasil ini mengindikasikan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat memberikan hasil yang konsisten dan andal dalam mengklasifikasikan mahasiswa berpotensi putus studi.