ANALYSIS AND IMPLEMENTATION NAÏVE BAYES FOR FAST TRACK STUDENT GRADUATION DIAGNOSIS AT STMIK ROYAL

Abstract: Student graduation is one thing that needs to be considered because it included in the College's Internal Quality Assurance Standards (SPMI). STMIK Royal of universities experiencing problems with student graduation. To achieve quality these graduates, a diagnosis standards have been set for students who are still carrying out studies very necessary so anticipatory steps can taken from beginning overcome occurrence academic field. This research aims diagnose fast-track by using data mining model classification function. The technique used Naïve Bayes Algorithm. dataset as training and testing 2021 fast track students. criteria determine Gender, class, credits, GPA, Tuition Fee, Guidance Process, KKL Report. results modeling Algorithm produce an accuracy value 83%. Keywords: mining; graduation; naïve Abstrak: Kelulusan mahasiswa adalah salah satu hal yang harus diperhatikan karena termasuk ke dalam Standar Penjaminan Mutu (SPMI) perguruan tinggi. tinggi mengalami masalah kelulusan mahasiswa. Untuk mencapai kualitas lulusan tersebut, dengan standar telah ditetapkan untuk masih menjalankan studi sangat diperlukan sehingga dapat dilakukan langkah antisipasi dari awal menanggulangi terjadinya permasalahan bidang akademik. Tujuan diadakannya penelitian ini mendiagnosis menggunakan fungsi klasifikasi. Teknik digunakan klasifikasi Algoritma Bayes. Dataset akan menjadi latih dan uji tahun 2021. Kriteria diganosis mahasiswa, diantaranya Jenis Kelamin, Kelas, SKS, IPK, Uang Kuliah, Proses Bimbingan, Pengumpulan Laporan KKL. Hasil pemodelan menghasilkan nilai akurasi sebesar Kata kunci: kelulusan; bayes