Prediksi Persentase Kelulusan Mahasiswa STMIK Widuri Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
| Main Authors: | Andreansyach, Caesar Ryan, Fardiansyah, Tangguh Seno, Apriani, Dina, Sani, Asrul |
|---|---|
| Format: | Article info application/pdf eJournal |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
Yayasan Kreatif Cemerlang Indonesia
, 2023
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jbpi/article/view/103 https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jbpi/article/view/103/27 |
| ctrlnum |
article-103 |
|---|---|
| fullrecord |
<?xml version="1.0"?>
<dc schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/oai_dc.xsd"><title lang="en-US">Prediksi Persentase Kelulusan Mahasiswa STMIK Widuri Menggunakan Algoritma Naïve Bayes</title><creator>Andreansyach, Caesar Ryan</creator><creator>Fardiansyah, Tangguh Seno</creator><creator>Apriani, Dina</creator><creator>Sani, Asrul</creator><subject lang="en-US">data mining</subject><subject lang="en-US">Naïve Bayes</subject><subject lang="en-US">Prediksi</subject><subject lang="en-US">Kelulusan</subject><description lang="en-US">Salah satu topik masalah yang masih menjadi bahan diskusi terkait kegagalan mahasiswa sarjana ialah tentang tidak tepat waktu. Mahaiswa yang lulus pada waktu yang tidak tepat tentu akan menimbulkan masalah dan kemungkinan putus sekolah, yang juga akan mempengaruhi kualitas pendidikan dan akreditasi. Berdasarkan hal tersebut maka diperlukan suatu sistem yang bisa memprediksi ketuntasan para mahasiswa dengan belajar mengevaluasi hasil aktualitas, yang dapat dilakukan oleh mahasiswa S1 dengan mengolahnya dengan data mining untuk menemukan pola pada data mahasiswa yang telah lulus dan kemudian digunakan sebagai dasar untuk memprediksi penyelesaian waktu studi selama beberapa tahun ke depan. Teknik data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma klasifikasi Naive Bayes, yang merupakan cara sederhana untuk menerapkan teorema Bayes. Mengetahui seberapa banyak mahasiswa yang lulus tidak sesuai dengan masa studi yang sudah ditentukan dengan metode Naïve Bayes merupakan suatu tujuan dari penelitian ini. Hasil dari penelitian ini berupa sistem yang dapat memprediksi ketepatan waktu penyelesaian.</description><publisher lang="en-US">Yayasan Kreatif Cemerlang Indonesia</publisher><date>2023-06-20</date><type>Journal:Article</type><type>Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion</type><type>Journal:Article</type><type>File:application/pdf</type><identifier>https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jbpi/article/view/103</identifier><source lang="en-US">Jurnal Bidang Penelitian Informatika; Vol. 1 No. 2 (2023): Periode Juni 2023; 75-84</source><source>3025-4434</source><language>eng</language><relation>https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jbpi/article/view/103/27</relation><rights lang="en-US">Copyright (c) 2023 Caesar Ryan Andreansyach, Tangguh Seno Fardiansyah, Dina Apriani, Asrul Sani</rights><rights lang="en-US">https://creativecommons.org/licenses/by/4.0</rights><recordID>article-103</recordID></dc>
|
| language |
eng |
| format |
Journal:Article Journal Other:info:eu-repo/semantics/publishedVersion Other File:application/pdf File Journal:eJournal |
| author |
Andreansyach, Caesar Ryan Fardiansyah, Tangguh Seno Apriani, Dina Sani, Asrul |
| title |
Prediksi Persentase Kelulusan Mahasiswa STMIK Widuri Menggunakan Algoritma Naïve Bayes |
| publisher |
Yayasan Kreatif Cemerlang Indonesia |
| publishDate |
2023 |
| topic |
data mining Naïve Bayes Prediksi Kelulusan |
| url |
https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jbpi/article/view/103 https://ejournal.kreatifcemerlang.id/index.php/jbpi/article/view/103/27 |
| contents |
Salah satu topik masalah yang masih menjadi bahan diskusi terkait kegagalan mahasiswa sarjana ialah tentang tidak tepat waktu. Mahaiswa yang lulus pada waktu yang tidak tepat tentu akan menimbulkan masalah dan kemungkinan putus sekolah, yang juga akan mempengaruhi kualitas pendidikan dan akreditasi. Berdasarkan hal tersebut maka diperlukan suatu sistem yang bisa memprediksi ketuntasan para mahasiswa dengan belajar mengevaluasi hasil aktualitas, yang dapat dilakukan oleh mahasiswa S1 dengan mengolahnya dengan data mining untuk menemukan pola pada data mahasiswa yang telah lulus dan kemudian digunakan sebagai dasar untuk memprediksi penyelesaian waktu studi selama beberapa tahun ke depan. Teknik data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma klasifikasi Naive Bayes, yang merupakan cara sederhana untuk menerapkan teorema Bayes. Mengetahui seberapa banyak mahasiswa yang lulus tidak sesuai dengan masa studi yang sudah ditentukan dengan metode Naïve Bayes merupakan suatu tujuan dari penelitian ini. Hasil dari penelitian ini berupa sistem yang dapat memprediksi ketepatan waktu penyelesaian. |
| id |
IOS19481.article-103 |
| institution |
Yayasan Kreatif Cemerlang Indonesia |
| institution_id |
10206 |
| institution_type |
library:public library |
| library |
YAKACI Library |
| library_id |
7572 |
| collection |
Jurnal Bidang Penelitian Informatika (JBPI) |
| repository_id |
19481 |
| subject_area |
Informatika Sistem informasi Machine Learning DATA MINING |
| city |
KOTA MEDAN |
| province |
SUMATERA UTARA |
| repoId |
IOS19481 |
| first_indexed |
2024-06-07T08:59:52Z |
| last_indexed |
2024-06-13T04:39:48Z |
| recordtype |
dc |
| _version_ |
1801719626014392320 |
| score |
9.9049015 |