Analisis Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes : Systematic Review

Lila Setiyani(1*), Mokhamad Wahidin(2), Dudi Awaludin(3), Sri Purwani(4)

(1) STMIK ROSMA
(2) STMIK ROSMA
(3) STMIK ROSMA
(4) STMIK ROSMA
(*) Corresponding Author

Abstract


Salah satu tantangan yang dihadapi perguruan tinggi adalah menghasilkan sarjana yang mempunyai kopetensi, bersaing dan beradaptasi di dunia global serta lulus sesuai dengan waktu yang telah ditentukan. Kelulusan mahasiswa tepat waktu menjadi salah satu kriteria penilaian akreditasi bagi suatu perguruan tinggi. Untuk mendapatkan hasil akreditasi yang baik maka dibutuhkan prediksi tingkat kelulusan dengan suatu metode sehingga dapat mengantisipasi keterlambatan kelulusan mahasiswa. Database yang dimiliki oleh setiap perguruan tinggi dapat dijadikan acuan sebagai bahan untuk memprediksi kelulusan Mahasiswa. Data mining adalah istilah yang digunakan untuk mendapatkan pengetahuan dan atau informasi didalam database. Terdapat beberapa metode dalam data mining salah satunya yaitu metode naïve bayes.Metode data mining naïve bayes merupakan metode probabilitas dan statistik yang memprediksi peluang di masa depan berdasarkan data yang ada sebelumnya. Sytematic review ini bertujuan untuk mengulas apakah metode data mining naïve bayes dapat memprediksi kelulusan mahasiswa dengan akurasi yang tinggi. Metode yang digunakan dalam penulisan systematic review ini menggunakan PRISMA framework. Dalam  Systematic review ini, penulis mengulas tiga literatur dari beberapa sumber penerbit dan melakukan analisa terhadap metode dan hasil yang didapat.

Full Text:

PDF

References


Ayub, M. (2018). Proses Data Mining dalam Sistem Pembelajaran Berbantuan Komputer. (January 2012), 21–30.

Broto Legowo, M., & Indiarto, B. (2017). Model Sistem Penjaminan Mutu Berbasis Integrasi Standar Akreditasi BAN-PT dan ISO 9001:2008. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi), 1(2), 90. https://doi.org/10.29207/resti.v1i2.51

Chien, C. F., Wang, W. C., & Cheng, J. C. (2007). Data mining for yield enhancement in semiconductor manufacturing and an empirical study. Expert Systems with Applications, 33(1), 192–198. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2006.04.014

Effendi, M. R. (2014). Akurasi Data Mining Untuk Menghasilkan Pola Kelulusan Mahasiswa dengan Metode NAÏVE BAYES. Jurnal Sistem Informasi Universitas Suryadarma, 3(2), 101–106. https://doi.org/10.35968/jsi.v3i2.66

Kantardzic, M. (2011). Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms: Second Edition. In Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms: Second Edition. https://doi.org/10.1002/9781118029145

Nugroho, M. F., & Wibowo, S. (2017). Fitur Seleksi Forward Selection Untuk Menetukan Atribut Yang Berpengaruh Pada Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Ilmu Komputer UNAKI Semarang Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Informatika Upgris, 3(1), 63–70. https://doi.org/10.26877/jiu.v3i1.1669

Saleh, A., & Nasari, F. (2018). Penerapan Equal-Width Interval Discretization Dalam Metode Naive Bayes Untuk Meningkatkan Akurasi Prediksi Pemilihan Jurusan Siswa. Masyarakat Telematika Dan Informasi : Jurnal Penelitian Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 9(1), 1. https://doi.org/10.17933/mti.v9i1.113

Septiani, W. D. (2017). Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Algoritma C4.5 Dan Naive Bayes Untuk Prediksi Penyakit Hepatitis. None, 13(1), 76–84.

Suardika, I. G. I. (2019). Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Naive Bayes: Studi Kasus Fakultas Ekonomi Dan Bisnis Universitas Pendidikan Nasional. Jurnal Ilmu Komputer Indonesia, 4(2), 37–44. https://doi.org/10.23887/jik.v4i2.2775

Wulandari, D. ., Jatnika, H., & Purwanto, Y. . (2015). Rancang Bangun Aplikasi Data Mining Untuk. Jurnal Kajian Ilmu Dan Teknologi, 1(1), 31–38.

Zatmiko, R. . (2015). ANALISIS PENERAPAN METODE. In Universitas Nusantara PGRI Kediri (Vol. 01)




DOI: http://dx.doi.org/10.30998/faktorexacta.v13i1.5548

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Bookmark and Share


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

template doaj grammarly tools mendeley crossref SINTA sinta faktor exacta   Garuda Garuda Garuda Garuda Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Flag Counter

site stats View Faktor Exacta Stats


pkp index