Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa

S. Hartati, Haries Anom San
{"title":"Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa","authors":"S. Hartati, Haries Anom San","doi":"10.54066/jci.v2i2.234","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Kelulusan merupakan sesuatu yang sangat dinantikan oleh peserta didik. Hal tersebut sangat wajar karena tujuan akhir dari pembelajaran adalah lulus. Salah satu penilaian pada saat akreditasi adalah kelulusan mahasiswa. Semakin banyak jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu, semakin bagus nilainya. Untuk mengetahui jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu dapat meggunakan suatu teknik agar mendapatkan hasil yang tepat dan akurat. Teknik yang peneliti gunakan adalah data mining, yaitu suatu teknik untuk mengekstrak ilmu pengetahuan. Macam teknik data mining ada beberapa, diantaranya klasifikasi, clustering, dan prediksi. Peneliti menggunakan teknik prediksi Naive Bayes, untuk menyelesaikan permasalahan. Naive Bayes merupakan algoritma yang bersifat klasikal, sederhana, dan independen. Faktor kelulusan tepat waktu dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti motivasi dari mahasiswa itu sendiri, faktor biaya, faktor pelaksanaan pembelajaran di kampus, status mahasiswa regular pagi atau malam. Klasifikasi, clustering, dan prediksi. Peneliti menggunakan teknik prediksi Naive Bayes, untuk menyelesaikan permasalahan. Naive Bayes merupakan algoritma yang bersifat klasikal, sederhana dan, independen. Faktor kelulusan tepat waktu dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti motivasi dari mahasiswa itu sendiri, faktor biaya, faktor pelaksanaan pembelajaran di kampus, status mahasiswa regular pagi atau malam.","PeriodicalId":114910,"journal":{"name":"Jurnal Cakrawala Informasi","volume":"74 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Jurnal Cakrawala Informasi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.54066/jci.v2i2.234","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 1

Abstract

Kelulusan merupakan sesuatu yang sangat dinantikan oleh peserta didik. Hal tersebut sangat wajar karena tujuan akhir dari pembelajaran adalah lulus. Salah satu penilaian pada saat akreditasi adalah kelulusan mahasiswa. Semakin banyak jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu, semakin bagus nilainya. Untuk mengetahui jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu dapat meggunakan suatu teknik agar mendapatkan hasil yang tepat dan akurat. Teknik yang peneliti gunakan adalah data mining, yaitu suatu teknik untuk mengekstrak ilmu pengetahuan. Macam teknik data mining ada beberapa, diantaranya klasifikasi, clustering, dan prediksi. Peneliti menggunakan teknik prediksi Naive Bayes, untuk menyelesaikan permasalahan. Naive Bayes merupakan algoritma yang bersifat klasikal, sederhana, dan independen. Faktor kelulusan tepat waktu dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti motivasi dari mahasiswa itu sendiri, faktor biaya, faktor pelaksanaan pembelajaran di kampus, status mahasiswa regular pagi atau malam. Klasifikasi, clustering, dan prediksi. Peneliti menggunakan teknik prediksi Naive Bayes, untuk menyelesaikan permasalahan. Naive Bayes merupakan algoritma yang bersifat klasikal, sederhana dan, independen. Faktor kelulusan tepat waktu dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti motivasi dari mahasiswa itu sendiri, faktor biaya, faktor pelaksanaan pembelajaran di kampus, status mahasiswa regular pagi atau malam.
该算法对学生的毕业预测是天真的
毕业是学习者迫切需要的。这是很自然的,因为学习的最终目标是通过。认证考试的评估之一是学生毕业。按时毕业的学生越多,成绩就越好。要知道按时毕业的学生的数量,可以使用一种技术来获得准确和准确的结果。研究人员使用的技术是数据挖掘,这是一种科学提取技术。一种数据挖掘技术包括分类、分类和预测。研究人员使用天真的贝斯预测技术来解决问题。天真的贝斯是一个古典、简单、独立的算法。按时毕业的因素受到一些因素的影响,如学生的动机、成本因素、校园学习因素、正常的早晚成绩。分类,分类和预测。研究人员使用天真的贝斯预测技术来解决问题。天真的贝斯是一个古典、简单、独立的算法。按时毕业的因素受到一些因素的影响,如学生的动机、成本因素、校园学习因素、正常的早晚成绩。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信