ANALISIS PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER (Studi Kasus : Program Studi Diploma III Teknologi Bank Darah di Poltekkes BSI Yogyakarta)

CAHYO, MASUNGGING DWI - 205411150 (2024) ANALISIS PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN METODE NAIVE BAYES CLASSIFIER (Studi Kasus : Program Studi Diploma III Teknologi Bank Darah di Poltekkes BSI Yogyakarta). Skripsi thesis, Universitas Teknologi Digital Indonesia.

[img] Text (HALAMAN DEPAN)
1_205411150_HALAMAN_DEPAN.pdf.pdf - Published Version
Download (4MB)
[img] Text (BAB I)
2_205411150_BAB_I.pdf.pdf - Published Version
Download (161kB)
[img] Text (BAB II)
3_205411150_BAB_II.pdf.pdf - Published Version
Download (244kB)
[img] Text (BAB III)
4_205411150_BAB_III.pdf.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (3MB) | Request a copy
[img] Text (BAB IV)
5_205411150_BAB_IV.pdf.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (3MB) | Request a copy
[img] Text (BAB V)
6_205411150_BAB_V.pdf.pdf - Published Version
Download (3MB)
[img] Text (DAFTAR PUSTAKA)
7_205411150_DAFTAR_PUSTAKA.pdf.pdf - Published Version
Download (3MB)
[img] Text (CARA MENJALANKAN PROGRAM)
8_205411150_CARA_MENJALANKAN_PROGRAM.pdf.pdf - Published Version
Download (3MB)
[img] Text (LISTING PROGRAM)
9_205411150_LISTING_PROGRAM.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only
Download (3MB) | Request a copy

Abstract

Perguruan tinggi berperan penting dalam mencetak sumber daya manusia yang berkualitas, dan salah satu indikator kualitas pendidikan tinggi adalah tingkat kelulusan mahasiswa. Semakin banyak mahasiswa yang lulus tepat waktu, semakin baik kinerja perguruan tinggi tersebut. Penelitian ini menggunakan data mahasiswa Program Studi Diploma III Teknologi Bank Darah di Poltekkes BSI Yogyakarta angkatan tahun 2020/2021, 2021/2022, dan 2022/2023. Atribut yang digunakan meliputi jenis kelamin, asal daerah, Indeks Prestasi Semester (IPS) 1 hingga 4, dan nilai mata kuliah kompetensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Naive Bayes Classifier memiliki akurasi yang tinggi dalam memprediksi kelulusan mahasiswa, yaitu sebesar 94%. Berdasarkan hasil analisis, nilai F1-Score menunjukkan keseimbangan yang cukup baik antara presisi dan recall, yaitu sebesar 49%. Dengan demikian, model ini dapat digunakan secara efektif sebagai alat bantu dalam mengevaluasi dan meningkatkan kualitas pendidikan di Politeknik Kesehatan Bhakti Setya Indonesia (Poltekkes BSI) Yogyakarta. Kata Kunci : Evaluasi, Kelulusan, Naive Bayes, Prediksi

Item Type: Thesis (Skripsi)
Additional Information: Pembimbing: Sri Redjeki, S.Si., M.Kom., Ph.D
Uncontrolled Keywords: Evaluasi, Kelulusan, Naive Bayes, Prediksi
Subjects: A Karya Umum (General) > Ilmu Komputer (Computer Science) > Metode Naive Bayes Classifiers
Divisions: Jenjang S1 > Informatika (S1)
Depositing User: Titis Pratiwi
Date Deposited: 13 Sep 2024 03:07
Last Modified: 13 Sep 2024 03:07
URI: http://eprints.utdi.ac.id/id/eprint/10436

Actions (login required)

View Item View Item
UTDI Repository is powered by EPrints 3 which is developed by the School of Electronics and Computer Science at the University of Southampton. More information and software credits.