KLASIFIKASI PERKIRAAN KELULUSAN MAHASISWA JENJANG MAGISTER MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

Galih Hery Herlambang, Aryo Nugroho, Badrus Zaman

Abstract


Pendidikan tinggi adalah jenjang pendidikan pada jalur pendidikan formal setelah pendidikan menengah yang dapat berupa program pendidikan diploma, sarjana, magister, spesialis dan doktor, yang diselenggarakan oleh perguruan tinggi. Dilihat dari banyaknya peminat dari tiap tahun akademik perguruan tinggi dapat memperhatikan berbagai faktor yang berpengaruh terhadap pengelolaan daya tampung mahasiswa, salah satunya ketepatan dari masa studi. Tujuan dari penelitian ini untuk melakukan klasifikasi perkiraan ketepatan lulus dari calon mahasiswa menggunakan metode naïve bayes. Data yang digunakan adalah data pendaftar calon mahasiswa jenjang magister pada sebuah perguruan tinggi dengan delapan atribut yaitu usia, jenis kelamin, nilai toefl, IPK S1, sumber biaya, dan pekerjaan pendaftar. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa nilai akurasi terbaik sebesar 80%.


Keywords


Data mining, Kelulusan Mahasiswa, Klasifikasi, Naïve Bayes

References


“PERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 66 TAHUN 2010.pdf.”

“Peraturan Rektor Unair No 27 Tahun 2018.pdf.” .

A. C. Lagman et al., “Embedding naïve Bayes algorithm data model in predicting student graduation,” in Proceedings of the 3rd International Conference on Telecommunications and Commu-nication Engineering, Tokyo Japan, Nov. 2019, pp. 51–56, doi: 10.1145/3369555.3369570.

“Peraturan Rektor Unair No 29 Tahun 2018.pdf.” .

A. Romadhona and H. Himawan, “Prediksi Kelu-lusan Mahasiswa Tepat Waktu Berdasarkan Usia, Jenis Kelamin, Dan Indeks Prestasi Menggunakan Algoritma Decision Tree,” vol. 13, p. 15, 2017

D. Novianti, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Data Set Hepatitis Menggunakan Rapid Miner,” Paradig. - J. Komput. Dan Inform., vol. 21, no. 1, pp. 49–54, Mar. 2019, doi:10.31294/p.v21i1.4979.

N. Priandini, B. Zaman, and E. Purwanti, “Cate-gorizing document by fuzzy C-Means and K-nearest neighbors approach,” Surabaya, Indone-sia, 2017, p. 020012, doi: 10.1063/1.4994415.

S. Fitri, “Perbandingan Kinerja Algoritma Klas-ifikasi Naïve Bayesian, LAZY-LBK, Zero-R, Dan Decision Tree- J48,” vol. 15, no. 1, p. 5, 2014.

A. Rohman, “Model Algoritma K-Nearest Neigh-bor (K-Nn) Untuk Prediksi Kelulusan Maha-siswa,” Neo Tek., vol. 1, no. 1, Mar. 2015, doi: 10.37760/neoteknika.v1i1.350.

A. Nugroho, R. Hidayatillah, S. Sumpeno, and M. H. Purnomo, “Klasifikasi Interaksi Kampanye di Media Sosial Menggunakan Naïve Bayes Kernel Estimator,” J. Nas. Tek. Elektro Dan Teknol. Inf. JNTETI, vol. 8, no. 2, p. 107, May 2019, doi: 10.22146/jnteti.v8i2.499.

B. Zaman, A. Justitia, Kretawewika Nuraga Sani, and Endah Purwanti, “An Indonesian Hoax News Detection System Using Reader Feedback and Naïve Bayes Algorithm,” Cybern. Inf. Technol., vol. 20, no. 1, pp. 82–94, Mar. 2020, doi: 10.2478/cait-2020-0006.

H. Kim, J. Kim, J. Kim, and P. Lim, “Towards perfect text classification with Wikipedia-based semantic Naïve Bayes learning,” Neurocomputing, vol. 315, pp. 128–134, Nov. 2018, doi: 10.1016/j.neucom.2018.07.002.

Z. E. Rasjid and R. Setiawan, “Performance Comparison and Optimization of Text Document Classification using k-NN and Naïve Bayes Clas-sification Techniques,” Procedia Comput. Sci., vol. 116, pp. 107–112, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.10.017.

M. Ridwan and H. Suyono, “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Maha-siswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” vol. 7, no. 1, p. 6, 2013.

F. I. Puspitasari, S. Soebandhi, D. H. Subagyo, and A. Nugroho, “Altruism and Egoism in e-WOM: The moderating effect of Facebook perceived ease of use,” in 2019 International Seminar on Application for Technology of Information and Communication (iSemantic), Semarang, Indonesia, Sep. 2019, pp. 536–541, doi: 10.1109/ISEMANTIC.2019.8884276.

D. L. Fithri and E. Darmanto, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memprediksi Kelu-lusan Mahasiswa Menggunakan Metode Naïve Bayes,” p. 6, 2014.




DOI: http://dx.doi.org/10.36564/njca.v5i1.186

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2020 Galih Hery Herlambang, Aryo Nugroho, Badrus Zaman


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

NJCA(Nusantara Journal of Computers and Its Applications)
Published by Computer Society of Nahdlatul Ulama, Indonesia.