Kinerja Metode Naïve Bayes dalam Prediksi Lama Studi Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer

Desi Anggreani, Herman Herman, Wistiani Astuti

Abstract


Lama studi seorang mahasiswa menjadi perhatian khusus oleh program studi. Banyak hal yang menjadi faktor terkait lama studi seorang mahasiswa seperti kehadiran, nilai IPK dan keaktifan mahasiswa. Dalam penelitian ini, lama studi mahasiswa akan di analisa untuk membantu pihak program studi dan fakultas dalam mengetahui lama studi mahasiswa. Dalam studi ini dengan metode Naïve Bayes telah digunakan untuk memprediksi masa atau lama studi mahasiswa. Berdasarkan hasil penelitian, dengan mengambil data latih sejumlah 20 dan data uji yang memiliki kriteria tertentu didapatkan hasil bahwa mahasiswa tersebut dapat menyelesaikan lama studi dengan tepat waktu. Dari pengujian hasil prediksi dengan data uji sebanyak 20 didapatkan nilai akurasi 60% dan 30 data uji didapatkan nilai akurasi sebesar 76%, sehingga semakin banyak data uji yang digunakan maka semakin tinggi nilai akurasi yang didapatkan. Adapun nilai yang dianalisa adalah IPK karena merupakan faktor utama dalam menilai lama masa studi mahasiswa. Metode Naïve Bayes merupakan metode yang dapat digunakan dalam memprediksi karena mampu menghasilkan nilai akurasi yang baik

Keywords


lama studi; Naïve Bayes; mahasiswa; prediksi

Full Text:

PDF

References


A. Jananto, “Algoritma Naive Bayes untuk Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa P ( H | X ) P ( X | H ) P ( H ),” vol. 18, no. 1, pp. 9–16, 2013.

J. Gaussian, “1 , 2 , 3 1,” vol. 3, pp. 173–181, 2014.

M. M. A. Tair and A. M. El-halees, “Mining Educational Data t o Improve Students ’ Performance : A Case Study,” vol. 2, no. 2, pp. 140–146, 2012.

S. Kasus, U. Dehasen, S. Haryati, A. Sudarsono, and E. Suryana, “IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA C4 . 5,” vol. 11, no. 2, pp. 130–138, 2015.

D. Kurniawaty, S. K. Sari, I. Cholissodin, F. Ilmu, and K. Universitas, “IMPLEMENTASI METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK SELEKSI,” vol. 3, no. 4, pp. 273–278, 2016.

R. Gupta, N. Joshi, and I. Mathur, “Quality Estimation of English-Hindi Outputs using Naïve Bayes Classifier,” pp. 3–6.

C. Science and S. Engineering, “Prediction of Different Dermatological Conditions Using Naïve Bayesian Classification,” vol. 4, no. 1, pp. 864– 868, 2014.

A. Saleh and U. P. Utama, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” no. June, 2016.

D. Teori, “PENGGUNAAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA APLIKASI PERPUSTAKAAN.”

M. C. Wijanto, “Sistem Pendeteksi Pengirim Tweet dengan Metode Klasifikasi Naive Bayes,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. Vol., vol. 1, no. 2, pp. 172–182, 2015.

F. Handayani and S. Pribadi, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Classifier dalam Pengklasifikasian Teks Otomatis Pengaduan dan Pelaporan Masyarakat melalui Layanan Call Center 110,” vol. 7, no. 1, 2015.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2018 Prosiding SAKTI (Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi)

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.