Yayak Kartika Sari Implementasi Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes

  • Yayak Kartika Sari
Abstract views: 221 , PDF downloads: 0

Abstract

Abstrak – Universitas Nusantara PGRI kediri menghadapi kendala dalam prediksi
kelulusan mahasiswa, proses prediksi kelulusan mahasiswa membutuhkan waktu yang lama karena
proses perhitungan nilai mahasiswa dilakukan secara manual. Sehingga sangat diperlukan sebuah
sistem untuk pengambilan keputusan kelulusan mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untuk
melakukan klasifikasi terhadap data kelulusan mahasiswa Program Studi Teknik FT UN PGRI
Kediri tahun 2011 dengan memanfaatkan proses data mining dengan menggunakan teknik
klasifikasi. Algoritma yang digunakan untuk klasifikasi kelulusan adalah Algoritma Naïve Bayes.
Naïve Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasar pada
penerapan teorema atau aturan. Pada penelitian ini Metode Naive Bayes digunakan untuk
menghitung probabilitas dari beberapa variabel yang telah ditentukan. Variabel yang digunakan
dalam penelitian yaitu nilai mahasiswa yang berhubungan dengan IT dari nilai semester satu
sampai semester akhir. Hasil dari proses perhitungan naive bayes berupa nilai perhitungan
probabilitas akhir serta sebagai rekomendasi bagi pengambilan keputusan untuk menentukan
kelulusan mahasiswa.

PlumX Metrics

Published
2017-06-28
How to Cite
Sari, Y. K. (2017). Yayak Kartika Sari Implementasi Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Generation Journal, 1(2), 96-103. https://doi.org/10.29407/gj.v1i2.763