Implementasi Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Penelitian Mahasiswa Universitas Banten Jaya Dengan Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier (original) (raw)

Kinerja Penelitian Mahasiswa bersumber dari hasil penelitian mahasiswa berupa skripsi atau TA. Selama ini Universitas Banten Jaya menerapkan pengukuran karya ilmiah mahasiswa melalui pengujian baik berupa seminar atau siding skripsi saja, namun belum ada penilaian kinerja penelitian mahasiswa yang dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi penilaian kinerja mahasiswa melalui publikasi. Fokus penelitian ini untuk mengevaluasi kinerja penelitian mahasiswa dari tahun 2019-2020 di Unversitas Banten Jaya dengan menggunakan data mining. Data mining memiliki tujuan untuk memanfaatkan data dalam basis data dengan mengolahnya sehingga menghasilkan informasi baru yang berguna. Pada penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk membentuk tabel probabilitas sebagai dasar proses klasifikasi kinerja penelitian mahasiswa. Atribut yang digunakan terdapat 5 macam dengan masing-masing memiliki value ya dan tidak. Berdasarkan hasil klasifikasi NBC pada tools weka diperoleh kesimpulan bahwa metode NBC berhasil mengklasifikasikan 50 data dari 64 data yang diuji. Sehingga metode NBC berhasil memprediksi artikel mahasiswa yang sudah terpublish dengan presentase akurasi sebesar 78,125% sementara presentase untuk incorrectly classified instances sebesar 21,875% . Hasil dari NBC dapat digunakan untuk mengklasifikasikan kinerja penelitian mahasiswa tahun selanjutnya dan data penelitian ini dapat dijadikan sebagai data training.