Aplikasi Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan Metode Naive Bayes Di Universitas Islam Batik Surakarta

Kualitas perguruan tinggi dapat diukur berdasarkan akreditasi yang dikeluarkan oleh Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi atau BAN-PT. Salah satu kriteria penilaian akreditasi yaitu tingkat kelulusan mahasiswa. Setiap tahun jumlah mahasiswa di UNIBA terjadi kenaikan dan penurunan, namun demikian tidak ada keseimbangan antara jumlah mahasiswa yang masuk dengan yang keluar setelah menyelesaikan studinya. Oleh karena itu, salah satu upaya untuk meningkatkan tingkat kelulusan mahasiswa perlu adanya prediksi kelulusan mahasiswa.
Metode dalam penelitian ini menggunakan naïve bayes untuk melakukan prediksi terhadap kelulusan mahasiswa tepat waktu ataupun terlambat, dengan hasil prediksi yang dapat dijadikan sebagai informasi dan masukan data bagi perguruan tinggi untuk meningkatkan kualitas perguruan tinggi. Metode naïve bayes memiliki kelebihan, diantaranya dapat memprediksi jumlah lulusan berdasarkan data-data konkrit, agar hasil yang diperoleh dapat dipertanggungjawabkan dan digunakan untuk prediksi selanjutnya.
Dalam melakukan prediksi diperlukan 13 variabel, antara lain jenis kelamin, status mahasiswa, umur, status menikah, indeks prestasi semester 1, indeks prestasi semester 2, indeks prestasi semester 3, indeks prestasi semester 4, indeks prestasi semester 5, indeks prestasi semester 6, indeks prestasi semester 7, indeks prestasi kumulatif, dan keterangan lulus. Dari data set sebanyak 302 mahasiswa dengan 13 atribut mahasiswa angkatan 2018 Universitas Islam Batik Surakarta dengan menggunakan aplikasi ini menghasilkan prediksi kelulusan tepat waktu, sedangkan pengujian metode naïve bayes dengan software jupyter notebook, penulis memperoleh hasil akurasi ketepatan prediksi sebesar 83%, dengan nilai precision terlambat 0.38, precision tepat 0.94, recall terlambat 0.57, recall tepat 0.87, f1-score terlambat 0.46, f1-score tepat 0.90.