Klasifikasi kelulusan tepat waktu mahasiswa UIN Sunan Ampel Surabaya dengan menggunakan metode Naive Bayes

Data kelulusan mahasiswa sangat penting untuk universitas maupun program studi karena data tersebut merupakan salah satu instrumen dalam penilaian proses akreditasi universitas maupun program studi. Data kelulusan di uinsa sendiri pada tahun 2012 mempunyai persentase 12% hal ini menunjukkan bahwa antara quota masuk pada tahun ajran baru dan tingkat kelulusan sangatlah tidak seimbang. Oleh karena itu dibutuhkannya sebuah sistem yang dapat mengklasifikasikan kelulusan mahasiswa sehingga kita dapat mengetahui pola data seperti apa yag menyebabkan ketidakseimbangan antara quota masuk dan data kelulusan. Pada penelitian ini akan menggunakan metode Naïve Bayes untuk membuat sistem klasifikasi antara mahasiswa lulus tepat waktu dan mahasiswa lulus tidak tepat waktu. Hasil dari penelitian ini ialah dengan menggunakan perbandingan data training 80% dan data testing 20% mempunyai akurasi tertinggi yaitu 80,43% dengan 58 mahasiswa yang tepat terklasifikasikan sebagai mahasiswa lulus tepat waktu dan 920 mahasiswa yang diprediksikan sebagai mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu.