Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier - Mustafa, M. Syukri -; Simpen, I Wayan - (SISITI : Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, 2019)
Penelitian ini difokuskan untuk mengevaluasi kinerja akademik mahasiswa STMIK Dipanegara Makassar pada tahun ke-2 dan diklasifikasikan dalam kategori mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu atau tidak. Input dari sistem ini adalah data induk mahasiswa dan data akademik mahasiswa. Sampel nilai yang digunakan untuk data latih dan testing adalah nilai mahasiswa angkatan 2008-2011 yang sudah dinyatakan lulus, sedangkan mahasiswa angkatan 2013-2014 dan belum lulus akan digunakan sebagai data target. Data input akan diproses menggunakan teknik data mining algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) untuk membentuk tabel probabilitas sebagai dasar proses klasifikasi kinerja akademik mahasiswa yang kelulusannya akan diklasifikasikan dan memberikan rekomendasi untuk proses kelulusan tepat waktu yang paling tepat dengan nilai optimal berdasarkan histori nilai yang telah ditempuh mahasiswa. Hasil pengujian menunjukkan bahwa faktor yang paling berpengaruh dalam penentuan klasifikasi kinerja akademik mahasiswa yaitu Indeks Prestasi (IP) semester 1,2,3,4 dan jenis kelamin. Sehingga faktor-faktor tersebut dapat digunakan sebagai bahan evaluasi bagi pihak pengelola STMIK Dipanegara. Pengujian pada beberapa data mahasiswa angkatan 2008-2011 yang diambil secara acak, algoritma NBC menghasilkan nilai akurasi 92,3%.