PREDIKSI LAMA STUDI MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS XYZ MENGGUNAKAN NAIVE BAYES

Abstract

Banyaknya mahasiswa yang lulus tepat waktu dapat di tingkatkan dengan ditingkatkannya kualitas pembelajaran dan layanan akademik untuk mahasiswa. Selain itu, jika waktu penyelesaian studi dapat diprediksi maka penanganan mahasiswa akan menjadi lebih efektif Proses kelimuan untuk mendapatkan pengetahuan yang sistematis berdasarkan dari bukti fisik merupakan penjelasan dari prediksi . Salah satu teknik melakukan prediksi yang dapat dilakukan dengan cara data mining atau penggalian data. Penelitian ini mencoba memprediksi kelulusan atau lama studi mahasiswa Teknik Informatika Universitas xyz. Web prediksi kelulusan mahasiswa ini menggunakan algoritma naïve bayes dengan bantuan library machine learnin g php - ml. Data yang digunakan merupakan data dari 291 mahasiswa Teknik Informatika Universitas XYZ angkatan 2006 - 2013. Karena banyak mahasiswa pada semester dua merasa salah jurusan, banyak kejutan pada bidang jurusan, tidak betah pada lingkungannya, maupu n putus asa dengan mata kuliahnya. Output dari penelitian ini menghasilkan aplikasi yang dapat memprediksi lama studi mahasiswa Teknik Informatika pada Universitas xyz menggunakan metode Naive Bayes . Hasil pengujian akurasi terbesar yang didapat dengan me tode naïve bayes adalah sebesar 0,4375 dengan atribut algorithma programming, applied mathematics 1, introduction to information technology, Entrepreneur 1, computer organization and architecture, dan Entrepreneur 2.