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

Main Article Content

Yayak Kartika Sari

Abstract

Abstrak – Universitas Nusantara PGRI kediri menghadapi kendala dalam prediksikelulusan mahasiswa, proses prediksi kelulusan mahasiswa membutuhkan waktu yang lama karenaproses perhitungan nilai mahasiswa dilakukan secara manual. Sehingga sangat diperlukan sebuahsistem untuk pengambilan keputusan kelulusan mahasiswa. Penelitian ini bertujuan untukmelakukan klasifikasi terhadap data kelulusan mahasiswa Program Studi Teknik FT UN PGRIKediri tahun 2011 dengan memanfaatkan proses data mining dengan menggunakan teknikklasifikasi. Algoritma yang digunakan untuk klasifikasi kelulusan adalah Algoritma Naïve Bayes.Naïve Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasar padapenerapan teorema atau aturan. Pada penelitian ini Metode Naive Bayes digunakan untukmenghitung probabilitas dari beberapa variabel yang telah ditentukan. Variabel yang digunakandalam penelitian yaitu nilai mahasiswa yang berhubungan dengan IT dari nilai semester satusampai semester akhir. Hasil dari proses perhitungan naive bayes berupa nilai perhitunganprobabilitas akhir serta sebagai rekomendasi bagi pengambilan keputusan untuk menentukankelulusan mahasiswa.

Article Details

How to Cite
SARI, Yayak Kartika. Implementasi Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Generation Journal, [S.l.], v. 1, n. 2, p. 96-103, june 2017. ISSN 2549-2233. Available at: <http://ojs.unpkediri.ac.id/index.php/gj/article/view/763>. Date accessed: 20 sep. 2017.
Section
Artikel