Deborah Kurniawati, S.Kom., M.Cs. Additional Author Rochmana, Lintang Suci - 155610027 Additional Author mixed material bibliography STMIK AKAKOM STMIK AKAKOM 2019 monographic id Indonesia

Text Skripsi

xiv, 76 hlm, ilus; 29 cm Mahasiswa yang tidak lulus tepat waktu menjadi masalah tersendiri bagirnprogram studi karena ketidaksesuaian jumlah mahasiswa masuk dengan jumlahrnmahasiswa yang lulus setiap tahun. Hal tersebut perlu dilakukan prediksi kelulusanrnsehingga prodi dapat melakukan tindakan terhadap mahasiswa yang diprediksi.rnNaïve bayes adalah teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana yangrnberdasar pada penerapan Teorema Bayes. Data yang digunakan adalah datarnkelulusan mahasiswa prodi Sistem Informasi tahun ajaran 2016/2017 sampairn2017/2018 sebagai data training dengan jumlah 80 data dan data mahasiswa yangrnmasih aktif sebagai data testing, namun untuk mengukur keakuratan sistemrnmembutuhkan sebagian data kelulusan sebagai data testing dengan jumlah 20 datarndengan kriteria jurusan asal sekolah mahasiswa, indeks prestasi semester 1, IPKrnsemester 4, jumlah nilai D dan E (dalam sks). Data diambil dari sistem informasirnakademik Akakom pada alamat website hhtps://sia.akakom.ac.id.rnPrediksi kelulusan yang dilakukan menggunakan 80 data training dan 20rndata testing diperoleh tingkat akurasi sebesar 70% dan presentasi error sebesarrn30%. Berdasarkan hasil pengujian setiap kriteria diperoleh kesimpulan bahwarnmahasiswa yang SMAnya berasal dari jurusan IPS mempunyai peluang lebih besarrnuntuk lulus terlambat. Kriteria ip semester 1 dan ipk semester 4 ≥ 2,00, total sksrnsampai semester 4 ≥ 72, jumlah nilai D (dalam sks) ≤ 20% dari total sks, dan jumlahrnnilai E (dalam sks) = 0 mempunyai peluang lebih besar untuk lulus tepat waktu.rnKata Kunci : data mining, kelulusan mahasiswa, naïve bayes, prediksi Metode Naive Bayes Implementasi NONE Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia Katalog Online Perpustakaan Universitas Teknologi Digital Indonesia 006 Roc I R.1 ROCH000619 01SI RAK REFERENSI SKRIPSI SI 006 Roc I R.1 418 2020-08-10 13:32:14 2020-08-10 13:32:14 machine generated