PENERAPAN ALGORITME NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA UNIVERSITAS BUDI LUHUR BERBASIS WEB

Abstrak

Pandemi COVID-19 merupakan sebuah wabah yang terjadi hampir di mana-mana di dunia, covid-19 salah satunya telah berdampak pada Pendidikan, Tidak sedikit mahasiswa yang mengalami hambatan dengan masalah kelulusan untuk waktu yang lama. Mahasiwa adalah asset penting bagi sebuah institusi Pendidikan dan untuk itu perlu diperhatikan tingkat kelulusan mahasiwa tepat pada waktunya. Karena presentasi naik turunnya kemampuan mahasiswa untuk menyelesaikan studi tepat waktu merupakan salahsatu elemen penilaian akreditasi kampus. Pada penelitian ini menggunakan metode algoritma pengklasifikasi Naive Bayes untuk menentukan nilai pengujian tingkat kelulusan. dataset yang digunakan adalah data kelulusan mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Budi Luhur dengan tahun masuk 2017 dan 2018 gasal yang sudah diketahui tahun kelulusannya sebanyak 268 data. Hasil evaluasi pengujian menggunakan confusion matrix dan pada penelitian ini Keputusan data dibagi antara 90% data training dan 10% data testing. Berdasarkan jumlah data mahasiswa yang statusnya "Tepat Waktu" dan "Terlambat" pada atribut status kelulusan sebagai label class. Hasil pengujian menunjukkan bahwa model Naïve Bayes memiliki kinerja rata-rata nilai Accuracy 81,5%, Precision 81,5%, dan Recall 100%.