Sistem Pendukung Keputusan untuk Meningkatkan Mutu Kinerja Program Studi Melalui Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma NaÏve Bayes Berbasis Framework Laravel (Studi Kasus : Fakultas Ilmu Komputer dan Informatika Universitas Nurtanio Bandung)

Authors

  • Nopi Ramsari Universitas Nurtanio Bandung
  • Arfi Rheza Firmansyah Universitas Nurtanio

DOI:

https://doi.org/10.56244/formateks.v1i1.487

Keywords:

data, klasifikasi, prediksi, naïve bayes, kelulusan

Abstract

Perguruan Tinggi memiliki banyak data akademik, dimana data tersebut tersimpanbaik secara digital maupun cetakan di setiap program studi. Data akademik yang ada dapatdimanfaatkan bagi para pengambil keputusan. Data akademik tersebut dapat diolah menjadiinformasi seperti analisa prediksi kelulusan mahasiswa, sehingga dapat diprediksi ketepatanwaktu kelulusan mahasiswa. Hal ini tentunya sangat bermanfaat bagi program studi, karenadapat mengetahui waktu kelulusan mahasiswa, sehingga dapat meningkatkan mutu kelulusanagar mahasiswa dapat lulus dengan tepat waktu. Dengan adanya peningkatan mutu mahasiswatentunya akan berpengaruh terhadap akreditasi dari Program studi. Untuk mengolah data tersebutpenelitian ini menggunakan algoritma Naive Bayes sebagai metodenya untuk keperluanklasifikasi atau pengelompokan data mahasiswa yang lulus tepat waktu dan yang tidak tepatwaktu dengan menggunakan empat atribut sebagai masukan sistem, yaitu Lama studi, SKS, IPKdan jenis kelamin. Klasifikasi algoritma Naive Bayes menggunakan metode probabilitas danstatistika. Aplikasi dibuat dengan menggunakan Framework Laravel. Dalam hasil pengujianbahwa prediksi yang dilakukan sesuai dengan data yang telah ada dengan membandingkanhasilnya. Dari hasil penelitian ini menunjukan bahwa algoritma Naive Bayesdapat digunakansebagai algoritma untuk sistem pendukung keputusan sehingga dapat membantu para pengambilkeputusan dalam peningkatan mutu kinerja Program Studi.Keywords : data, klasifikasi, prediksi, naïve bayes, kelulusan

Downloads

Published

2022-06-10