Implementasi Algoritma Naive Bayes pada Sistem Pendukung Keputusan Prediksi Kelulusan Mahasiswa
DOI:
https://doi.org/10.33050/9x7kaq72Keywords:
Sistem Pendukung Keputusan, Prediksi Kelulusan, Naive Bayes, MahasiswaAbstract
Prediksi kelulusan mahasiswa merupakan salah satu aspek penting dalam proses manajemen akademik, agar pihak kampus dapat melakukan pendampingan dan pembinaan akademik secara lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat memprediksi kelulusan mahasiswa menggunakan metode Naive Bayes. Metode Naive Bayes dipilih karena kemampuannya dalam melakukan klasifikasi berdasarkan probabilitas kondisi atribut, serta kecepatan dan kesederhanaannya dalam pengolahan data. Data yang digunakan dalam penelitian ini meliputi atribut IPK, kehadiran, jumlah SKS yang lulus, masa studi, dan aktivitas akademik mahasiswa. Tahap penelitian meliputi pra-proses data, perhitungan probabilitas Naive Bayes, pembuatan sistem SPK, dan pengujian akurasi menggunakan data uji. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu memprediksi status kelulusan mahasiswa dengan akurasi 80%, presisi 81,8%, dan recall 81,8%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem dapat bekerja secara efektif dalam mengenali pola data mahasiswa untuk menentukan kemungkinan kelulusan tepat waktu atau tidak. Dengan adanya sistem ini, pihak kampus dapat melakukan deteksi dini terhadap mahasiswa yang berisiko tidak lulus tepat waktu, sehingga dapat memberikan pembinaan akademik lebih terarah. Kesimpulannya, metode Naive Bayes terbukti efektif dan andal untuk prediksi kelulusan mahasiswa, serta dapat menjadi basis pengembangan sistem pendukung keputusan akademik yang lebih lanjut.
Downloads
References
M. Yassir And W. Cahyani, “Prediction Analysis Of Package C Student Graduation At The Bollo Dmansel Community Learning Activity Center (Pkbm) With The Naïve Bayes Algorithm Method,” Internet Of Things And Artificial Intelligence Journal, Vol. 4, No. 3, Pp. 441–451, Aug. 2024, Doi: 10.31763/Iota.V4i3.751.
A. Jazaudhi’fi, A. V. Vitianingsih, Y. Kristyawan, A. Lidya Maukar, And V. Yasin, “Recommendation System To Determine Achievement Students Using Naïve Bayes And Simple Additive Weighting (Saw) Methods,” Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, Vol. 15, No. 1, Pp. 67–79, May 2024, Doi: 10.31849/Digitalzone.V15i1.19746.
F. F. Asman, E. Permata, And M. Fatkhurrokhman, “Prototype Of Smart Lock Based On Internet Of Things (Iot) With Esp8266,” Jurnal Ilmiah Teknik Elektro Komputer Dan Informatika, Vol. 5, No. 2, P. 101, Feb. 2020, Doi: 10.26555/Jiteki.V5i2.15317.
B. Prasetya Adhi, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Pada Program Studi Pendidikan Teknik Informatika Dan Komputer Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes.”
M. Farid Rifai, H. Jatnika, B. Valentino, And S. Tinggi Teknik Pln, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (Mos),” Vol. 12, No. 2, 2019.
M. Awaludin, V. Yasin, And M. Wahyuningsih, “Ciptaan Disebarluaskan Di Bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional. Optimization Of Naïve Bayes Algorithm Parameters For Student Graduation Prediction At Universitas Dirgantara Marsekal Suryadarma,” Journal Of Information System, Informatics And Computing Issue Period, Vol. 6, No. 1, Pp. 91–106, 2022, Doi: 10.52362/Jisicom.V6i1.785.
D. Destiani, S. Fatimah, And E. Rahmawati, “Penggunaan Metode Decision Tree Dalam Rancang Bangun Sistem Prediksi Untuk Kelulusan Mahasiswa.” [Online]. Available: Https://Jurnal.Itg.Ac.Id/
F. Alfiah, A. Setiadi, And H. Setiawan, “Sistem Penunjang Keputusan Evaluasi Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” 2023.
K. Jaya Atmaja Et Al., “Naïve Bayes-Based Student Graduation Prediction Model: Effectiveness And Implementation To Improve Timely Graduation,” Architecture And High Performance Computing, Vol. 6, No. 3, 2024, Doi: 10.47709/Cnapc.V6i3.4408.
A. Rahman, “Klasifikasi Performa Akademik Siswa Menggunakan Metode Decision Tree Dan Naive Bayes,” Jurnal Saintekom, Vol. 13, No. 1, Pp. 22–31, Mar. 2023, Doi: 10.33020/Saintekom.V13i1.349.
R. Akhsani Et Al., “Sistemasi: Jurnal Sistem Informasi Penerapan Metode Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Performa Siswa Application Of Naïve Bayes Method For Student Performance Classification.” [Online]. Available: Http://Sistemasi.Ftik.Unisi.Ac.Id
M. Arifin, F. Helmi, And R. Bagus Hikmawansyah, “Analisis Metode Dan Algoritma Dalam Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memprediksi Kelulusan,” Jar’s, Vol. 3, No. 1, P. 73, 2024, [Online]. Available: Https://Www.Ejournalwiraraja.Com/Index.Php/Jars
R. Limia Budiarti And N. Kahar, “Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer Universitas Nurdin Hamzah Menggunakan Metode Naive Bayes.”
R. D. Pambudi, A. A. Supianto, And N. Y. Setiawan, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Kinerja Akademik Menggunakan Pendekatan Data Mining Pada Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya,” 2019. [Online]. Available: Http://J-Ptiik.Ub.Ac.Id
L. Lianah, S. Z. Harahap, And I. Irmayati, “Implementation Of The C4.5 And Naive Bayes Algorithms To Predict Student Graduation,” Sinkron, Vol. 8, No. 3, Pp. 1741–1757, Jul. 2024, Doi: 10.33395/Sinkron.V8i3.13860.
Z. Gustiana And A. Nia Sari, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Kombinasi Algoritma C 4.5 Dan Profile Matching.”
U. Bina, I. Lubuklinggau, D. Setiadi, And R. Syahri, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Pengguna Narkoba Di Kota Pagar Alam,” 2022.
R. Adrian, M. A. J. S. Perdana, A. Asroni, And S. Riyadi, “Applying The Naive Bayes Algorithm To Predict The Student Final Grade,” Emerging Information Science And Technology, Vol. 1, No. 2, 2020, Doi: 10.18196/Eist.127.
E. F. Wati, E. Sunita Perangin-Angin, And A. P. Sari, “Improved Naive Bayes Algorithm With Particle Swarm Optimization To Predict Student Graduation,” International Journal Of Information System & Technology Akreditasi, Vol. 7, No. 6, Pp. 386–391, 2024.
L. Rosnita, R. Kelana Putra, J. Batam, B. Pulo, And M. Satu, “Sistem Pendukung Keputusan Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Informatika Menggunakan Metode Saw Decision Support System Prediction Graduation Of Informatics Students Using The Saw Method,” Journal Of Informatics And Computer Science, Vol. 9, No. 1, 2023.
F. Muhammad Et Al., “Prediction Of Informatics Engineering Students’ Graduation Using The Naive Bayes Method Based On Values Assignments And Attendance,” 2024. [Online]. Available: Https://Journal.Iteeacademy.Org/
Rovidatul, Y. Yunus, And G. W. Nurcahyo, “Perbandingan Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Dalam Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” Jurnal Coscitech (Computer Science And Information Technology), Vol. 4, No. 1, Pp. 193–199, Apr. 2023, Doi: 10.37859/Coscitech.V4i1.4755.
R. Mubarak, M. Hanafi, And D. Sasongko, “Klik: Kajian Ilmiah Informatika Dan Komputer Komparasi Performa Naive Bayes Gaussian Dan K-Nn Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Crisp-Dm,” Media Online), Vol. 4, No. 6, Pp. 2982–2991, 2024, Doi: 10.30865/Klik.V4i6.1924.
A. N. Anwar, D. Dani, And A. Napila, “Naïve Bayes Algorithm Analysis For Student Graduation Timeliness Prediction,” Bit-Tech, Vol. 8, No. 1, Pp. 1039–1049, Aug. 2025, Doi: 10.32877/bt.v8i1.2825.
