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:	https://repository.unas.ac.id/id/eprint/10326

Actions (login required)

View Item