Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Pada Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi

Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi merupakan salah satu program studi baru di fakultas keguruan dan ilmu Pendidikan, Data dari pangkalan Data mahasiswa aktif sampai tahun 2023 ini berjumlah 520 orang, dari jumlah mahasiswa tersebut, ada sebanyak 27 orang mahasiswa yang telah lulus studi. Jika melihat data kelulusn berdasarkan angkatannya maka setidaknya ada 21 data lulusan mahasiswa Angkatan 2018 dari total penerimaan Angkatan pertama 97 mahasiswa, selanjutnya 6 mahasiswa lulus dari 146 mahasiswa Angkatan 2019. Penelitian ini bertujuan untuk: 1) Memodelkan prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu dengan melibatkan factor-faktor yang mendukung kelulusan mahasiswa tepat waktu. 2) Melakukan analisis factor-faktor penentu kelulusan mahasiswa tepat waktu dengan metode naïve bayes, dan 3) untuk mengetahui apakah metode naïve bayes dapat digunakan dalam memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu.  Metode penelitianyang digunakan adalah kuantitatif. Hasil dari penelitian ini adalah: Memodelkan prediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu dan tidak tepat waktu dengan melibatkan faktor-faktor yang mendukung kelulusan mahasiswa tepat waktu dan tidak tepat waktu, Metode naïve bayes dapat digunakan dalam memprediksi kelulusan mahasiswa tepat waktu, dengan probobalitas Kelulusan Tepat Waktu Sebesar 11% dan Tidak Tepat Waktu Sebesar 89%. Dengan Akurasi 100%, dengan hasil pelatihan dan pengujian tanpa error. Ini dibuktikan pada data pengujian model melalui RapidMiner.