Analisis Klasifikasi Konsentrasi Peminatan Terhadap Mahasiswa Teknik Informatika Menggunakan Metode Naïve Bayes

Universitas Katolik Santo Thomas (UNIKA) merupakan salah satu perguruan tinggi swasta yang memiliki program studi teknik informatika. Salah satu faktor yang menentukan mutu perguruan tinggi adalah persentase kemampuan mahasiswa menyelesaikan studi tepat waktu. Hal ini tentunya diperoleh dengan memilih konsentrasi yang tepat sesuai minat mahasiswa dan kemampuan akademik mahasiswa saat perkuliahan. Memilih konsentrasi yang sesuai minat juga akan berpengaruh pada fokus penelitian untuk tugas akhir mahasiswa. Mahasiswa teknik informatika memiliki kewajiban untuk memilih konsentrasi peminatan yaitu:bidang peminatan Software Engineer, Computer Network Analyst, dan Database Administrator. untuk menentukan peminatan bidang keahlian tersebut penulis mengambil dari beberapa variabel atau atribut yaitu nilai mata kuliah (wajib dan terikat) terdiri dari 13 mata kuliah wajib, 9 mata kuliah yang terkait dengan konsentrasi peminatan mahasiswa dan nilai index prestasi sementara (IPS) dari semester 1 hingga semester 4. Metode yang digunakan yaitu Naïve Bayes, perhitungan metode dilakukan dengan menggunakan aplikasi Rapid Miner dan sistem pendukung keputusan berbasis web yang dibangun sebagai alat bantu untuk mengklasifikasikan bidang peminatan mahasiswa, Hasil implementasi dataset sebanyak 187, dimana 131 data training dan 56 data testing yang menghasilkan akurasi sebesar 98,21 %.