Jurnal Informatika Upgris
Vol 1, No 1 Juni (2015): informatika

Naïve Bayes dan Filtering Feature Selection Information Gain untuk Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa

Rozzaqi, Ade Ricky (Unknown)



Article Info

Publish Date
10 Jun 2015

Abstract

Tingkat kelulusan mahasiswa merupakan hal sangat penting untuk prestise suatu perguruan tinggi, tingkat kelulusan mahasiswa juga berpengaruh terhadap nilai akreditasi suatu perguruan tinggi itu sendiri, oleh karna itu penelitian tentang prediksi kelulusan menjadi hal yang sangat menarik untuk diteliti, dalam penelitian ini peneliti mencoba mengkomparasikan 2 algoritma yaitu algoritma klasifikasi Naïve Bayes dan algoritma Fitur Selection Information Gain untuk memperoleh hasil akurasi nilai tertinggi dan hasil AUC yang tinggi. Dalam penelitian ini dilakukan tahap pengolahan dengan menggunakan dua metode yaitu: metode yang hanya menggunakan algoritma Naïve Bayes,dan metode yang mengkomparasikan dua algoritma yaitu algoritma Naïve Bayes dan algoritma Fitur Selection Information Gain. Hasil penelitian menunjukan bahwa nilai akurasi tertinggi diperoleh dengan metode yang menggabungkan antara algoritma Naïve Bayes dan algoritma Fitur Selection Information Gain dengan memperoleh nilai hingga 89,79 % untuk penggunaan 3 atribut, dan peningkatan AUC meningkat dengan 3 atribut. Kata Kunci: Prediksi kelulusan, naïve bayes, Fitur Selection Information Gain.

Copyrights © 2015






Journal Info

Abbrev

JIU

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Journal of Informatics UPGRIS published since June 2015 with frequency 2 (two) times a year, ie in June and December. The editors receive scientific writings from lecturers, teachers and educational observers about the results of research, scientific studies and analysis and problem solving closely ...