METODE NAÏVE BAYES PADA KLASIFIKASI DATA TRACER STUDY FAKULTAS TEKNOLOGI KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA

Syuhada, Farhan (2024) METODE NAÏVE BAYES PADA KLASIFIKASI DATA TRACER STUDY FAKULTAS TEKNOLOGI KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA. Bachelor thesis, Universitas Nasional.

	Text Cover.pdf Download (1MB)
	Text BAB 1.pdf Download (373kB)
	Text BAB 2.pdf Download (347kB)
	Text BAB 3.pdf Download (495kB)
	Text BAB 4.pdf Download (1MB)
	Text BAB 5.pdf Download (441kB)
	Text LAMPIRAN.pdf Download (1MB)

Abstract

Dalam kompleksitas dunia pendidikan, pemantauan karier alumni menjadi semakin penting. Tracer study merupakan strategi yang dapat digunakan oleh perguruan tinggi untuk mengikuti perkembangan prestasi alumni setelah menyelesaikan studi. Meskipun memiliki nilai penting, proses pengumpulan data alumni seringkali masih dilakukan secara manual, yang memunculkan berbagai permasalahan dalam efisiensi dan analisis data. dalam konteks ini, penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut dan meningkatkan efektivitas kemampuan pengumpulan data yang lebih akurat pada klasifikasi Tracer Study yang menggunakan metode naïve bayes di Program Studi Sistem Informasi Universitas Nasional. Penggunaan Naïve Bayes. Salah satu tugas yang dapat digunakan dalam rangka Tracer Study dalam data mining adalah tugas klasifikasi. Dengan menggunakan teknik klasifikasi, seperti algoritme Naive Bayes, dapat ditemukan pola-pola berdasarkan probabilitas pada setiap atribut tertentu yang memungkinkan untuk mengidentifikasi perkembangan karir lulusan dan mengidentifikasi berbagai aspek terkait. dalam pengujian yang dilakukan, klasifikasi kesuksesan karir alumni Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika (FTKI) Universitas Nasional menggunakan metode Naïve Bayes pada data tracer study menunjukkan akurasi sebesar 0,06395899104. Hasil analisis dari 95 data tracer study menyoroti atribut-atribut penting seperti program studi, waktu tunggu kerja, jenis kelamin, IPK, dan kesesuaian pekerjaan dalam memprediksi kesuksesan karir alumni. Penelitian ini memberikan landasan yang kuat untuk pengembangan lebih lanjut dalam pemantauan karier alumni serta menegaskan keefektifan Naïve Bayes dalam konteks analisis tracer study dan data mining di perguruan tinggi.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Subjects:	H Social Sciences > HA Statistics T Technology > TA Engineering (General). Civil engineering (General)
Divisions:	Skripsi > Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika > Program Studi Sistem Informasi
Depositing User:	- Abdurrahman -
Date Deposited:	22 Mar 2024 07:30
Last Modified:	22 Mar 2024 07:30
URI:	http://repository.unas.ac.id/id/eprint/10326

Actions (login required)

View Item