Klasifikasi Peminatan Topik Keilmuan Dalam Penyelesaian Studi Menggunakan Algoritma Naive Bayes

  • Waldi Setiawan * Mail STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
  • Dedy Hartama STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Indonesia
  • Muhammad Ridwan Lubis STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Indonesia
  • Ihsan Syajidan STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Indonesia
  • Agus Perdana Windarto STIKOM Tunas Bangsa, Pematang Siantar, Indonesia
Keywords: Data Mining; Classification; Naïve Bayes; Prediction; RapidMiner

Abstract

Academic expertise is a subject of study taught at the university level to assist students in completing their thesis writing, thereby enabling them to successfully complete their graduate studies. The chosen academic specialization aligns with the vision and mission of each program and can have a positive impact on the university. Students' chosen fields of expertise in completing their studies may either align or not align with the program's vision and mission. The variables used in this research are GPA, MKRV1, MKRV2, and Academic Expertise. The aim of this research is to determine how many students select an academic topic that aligns with the program's vision and mission, particularly in this case, the Computer Science program, as they complete their studies. The Naïve Bayes algorithm is employed in this research, yielding an accuracy rate of 98.11%. This research can provide valuable insights for STIKOM Tunas Bangsa Pematang Siantar to understand the extent to which students from other programs choose academic expertise that aligns with the vision and mission of each program.

References

E. Buulolo, Data Mining Untuk Perguruan Tinggi, 1st ed. Yogyakarta: Deepublish, 2020.

A. Widiastari, Solikhun, and Irawan, “Analisa Datamining dengan Metode Klasifikasi C4 . 5 Sebagai Faktor Penyebab Tanah Longsor,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 2, no. 3, pp. 247–255, 2021.

D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. 2015.

S. Hosana and D. S. D. Putra, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Kualitas Sperma (Fertility) Berbasis Android,” Algor Univ. Buddhi Dharma, vol. 1, no. 1, pp. 64–71, 2019.

Y. Lukito and A. R. Chrismanto, “Recurrent neural networks model for WiFi-based indoor positioning system,” Proceeding 2017 Int. Conf. Smart Cities, Autom. Intell. Comput. Syst. ICON-SONICS 2017, vol. 2018–Janua, no. 118, pp. 121–125, 2018.

S. M. Dewi, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Datamining Dengan Metode Klasifikasi Untuk Strategi Penjualan Produk Di Ud.Selamat Selular,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 617–621, 2019.

D. P. Utomo and M. Mesran, “Analisis Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 2, p. 437, 2020.

R. H. Sukarna and Y. Ansori, “Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Feature Selection Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu,” J. Ilm. Sains dan Teknol., vol. 6, no. 1, pp. 50–61, 2022.

S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019.

A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 8, no. 6, pp. 219–225, 2021.

J. Ipmawati, Kusrini, and E. Taufiq Luthfi, “Komparasi Teknik Klasifikasi Teks Mining Pada Analisis Sentimen,” Indones. J. Netw. Secur., 2017.

Triase and Samsudin, “Implementasi Data Mining Dalam Mengklasifikasikan Ukt ( Uang Kuliah Tunggal ) Pada Uin Sumatera Utara Medan,” J. Teknol. Inf., vol. 4, no. 2, pp. 370–376, 2020.

Baskoro, Sriyanto, and L. Setya Rini, “Prediksi Penerima Beasiswa dengan Menggunakan Teknik Data Mining di Universitas Muhammadiyah Pringsewu,” Semin. Nas. Has. Penelit. dan Pengabdi. Masy. Inst. Inform. dan Bisnis Darmajaya, pp. 87–94, 2021.

Sunardi, A. Fadlil, and Suprianto, “Analisis Sentimen Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Pada Angket Mahasiswa,” Saintekbu, vol. 10, no. 2, pp. 1–9, 2018.

K. Ayu Milati Nur Azizah, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Mahasiswa Penerima Beasiswa Menggunakan Metode NaãVe Bayes Berbasis Web,” Antivirus J. Ilm. Tek. Inform., vol. 10, no. 1, pp. 6–10, 2016.

D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, p. 131, 2021.

A. P. Windarto, U. Indriani, M. R. Raharjo, and L. S. Dewi, “Bagian 1 : Kombinasi Metode Klastering dan Klasifikasi ( Kasus Pandemi Covid-19 di Indonesia ),” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 3, pp. 855–862, 2020.

Dimensions Badge
Published
2024-03-17
Section
Articles