SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES STUDI KASUS MAHASISWA SISTEM INFORMASI
| Main Authors: | Darmanto, Eko , Laily Fithri, Diana |
|---|---|
| Format: | Report NonPeerReviewed application/pdf |
| Terbitan: |
, 2014
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://eprints.umk.ac.id/3185/1/HALAMAN_Depan.pdf http://eprints.umk.ac.id/3185/2/BAB_I.pdf http://eprints.umk.ac.id/3185/3/BAB_II.pdf http://eprints.umk.ac.id/3185/4/BAB_III.pdf http://eprints.umk.ac.id/3185/5/BAB_IV.pdf http://eprints.umk.ac.id/3185/6/BAB_V.pdf http://eprints.umk.ac.id/3185/7/LAMPIRAN.pdf http://eprints.umk.ac.id/3185/ |
Daftar Isi:
- Data Mining muncul dikarenakan adanya masalah dalam informasi data untuk menentukan tingkat kualitas dan kuantitas mahasiswa. Hal ini juga dialami oleh Progdi Sistem Informasi Fakultas Teknik, dimana data yang tersimpan banyak, akan tetapi tidak memunculkan informasi yang berguna. Dalam penerapan data mining ini, objek yang diteliti adalah data induk mahasiswa. Alasan dari digunakannya data induk mahasiswa sebagai objek penelitian adalah karena adanya praduga bahwa terdapat keterkaitan antara data historis mahasiswa terhadap tingkat kelulusan mahasiswa.. Dalam pengolahan data mining ini menggunakan metode Naïve bayes dengan tingkat akurasi 93% dengan 8 ( delapan ) parameter sebagai alat ukur, yaitu Jenis kelamin, alamat, umur, status pekerjaan mahasiswa, status pernikahan mahasiswa, rata – rata IPK, jumlah SKS dan status mahasiswa.