Diska, Kemal Refta
(2023)
Sistem Informasi Prediksi Kelulusan mahasiswa Menggunaka Metode Naive Bayes Classifier.
(Studi Kasus: Prodi Pendidikan Teknik Informatika UNP).
Skripsi thesis, Universitas Negeri Padang.
Abstract
Prediksi (forecasting) adalah suatu kegiatan yang memperkirakan apa yang terjadi pada masa yang akan datang. Masalah pengambilan keputusan merupakan masalah yang dihadapi maka peramalan juga merupakan masalah yang harus dihadapi, karena peramalan berkaitan erat dengan pengambilan suatu keputusan. Prediksi kelulusan mahasiswa merupakan upaya untuk membantu mahasiswa mengetahui status kelulusannya. Metode yang digunakan yaitu metode prototyping merupakan salah satu metode pengembangan perangkat lunak yang menggunakan pendekatan untuk membuat rancangan dengan cepat dan bertahap sehingga dapat segera dievaluasi oleh calon pengguna/klien. Aplikasi prediksi mahasiswa ini diuji menggunakan data mahasiswa PTI angkatan 2014 dan 2015 sebagai data training berjumlah 94 data, dan data mahasiswa angkatan 2016 sebagai data testing berjumlah 46 data. Pada aplikasi ini klasifikasi naive bayes classifier digunakan untuk melakukan klasifikasi data berdasarkan basil studi 6 semester dan total sks. Hasil klasifikasi dari aplikasi ini menyatakan bahwa dari 46 data testing mernperoleh basil accuracy 82,61%, precision 91,66%, recall 61,11%. Aplikasi ini dapat membantu memprediksi basil kelulusan mahasiswa tepat waktu atau tidak tepat waktu berdasarkan basil studi.
Actions (login required)
 |
View Item |
