Klasifikasi Daftar Ulang Calon Mahasiswa Baru Dengan Menggunakan Metode Klasifikasi Naive Bayes

Abstract

Registrasi ulang merupakan prosedur yang wajib dilakukan oleh calon mahasiswa yang berkeinginan menjadi mahasiwa aktif dan sudah lulus seleksi. Kebanyakan mahasiswa yang tidak ingin melanjutkan proses registrasi ulang memilih menunggu batas akhir registrasi ulang daripada menghubungi pihak Universitas. Untuk memprediksi calon mahasiwa yang akan melakukan registrasi ulang penellitian ini menggunakan metode Naïve Bayes tehadap dataset calon mahasiwa. Penelitian ini menggunakan dua dataset yang mana merupakan dataset dengan kelas yang tidak seimbang dan dataset dengan kelas yang seimbang yang diseimbangkan menggunakan metode Undersampling, ditambah dengan beberapa skenario klasifikasi dengan melakukan penyeleksian atribut menggunakan metode Mutual information. Hasil akurasi tertinggi yang didapat adalah 63.83% pada dataset dengan kelas yang tidak seimbang dengan menggunakan 14-16 atribut dan 63.53% pada dataset dengan kelas yang seimbang dengan menggunakan 15-16 atribut. Nilai Mutual Information kedua dataset sangatlah rendah yaitu dibawah 0.09. Berdasarkan hasil yang di dapat dari setiap pengujian skenario nilai Mutual Information yang rendah dan rentang nilai yang berdekatan kemungkinan besar mengakibatkan tingkat akurasi menurun setiap dilakukan proses penyeleksian atribut.