PERBANDINGAN MODEL NA¨IVE BAYES DAN RANDOM FOREST DALAM PREDIKSI KLASIFIKASI MASA STUDI SARJANA MATEMATIKA UNIVERSITAS LAMPUNG

SHELVIRA , HESTINA PUTRI (2025) PERBANDINGAN MODEL NA¨IVE BAYES DAN RANDOM FOREST DALAM PREDIKSI KLASIFIKASI MASA STUDI SARJANA MATEMATIKA UNIVERSITAS LAMPUNG. FAKULTAS MATEMATIKA ILMU PENGETAHUAN ALAM, UNIVERSITAS LAMPUNG.

Preview	File PDF ABSTRAK.pdf Download (82Kb) | Preview
	File PDF SKRIPSI FULL.pdf Restricted to Hanya staf Download (3120Kb) | Minta salinan
Preview	File PDF SKRIPSI FULL TANPA BAB PEMBAHASAN.pdf Download (2970Kb) | Preview

Abstrak (Berisi Bastraknya saja, Judul dan Nama Tidak Boleh di Masukan)

Perkembangan teknologi informasi telah mendorong pemanfaatan data mining dalam berbagai bidang, termasuk dunia pendidikan. Data mining memungkinkan analisis terhadap data berukuran besar untuk menemukan pola yang bermakna dan menghasilkan prediksi berdasarkan pola tersebut. Dalam konteks pendidikan tinggi, ketepatan waktu kelulusan mahasiswa merupakan indikator penting yang berkaitan dengan akreditasi program studi dan efisiensi institusi. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan performa dua algoritma klasifikasi berbasis machine learning, yaitu Na¨ıve Bayes dan Random Forest, dalam memprediksi masa studi mahasiswa Program Studi Sarjana Matematika Universitas Lampung. Data yang digunakan adalah data akademik mahasiswa yang telah diberi label berdasarkan status kelulusan tepat waktu atau tidak. Evaluasi model dilakukan dengan menggunakan confusion matrix dan dua teknik validasi, yaitu metode data splitting dan k-fold cross validation. Hasil pengujian menunjukkan bahwa algoritma Random Forest memiliki akurasi tertinggi sebesar 94,44%, mengungguli Na¨ıve Bayes. Selain itu, kedua model mencapai hasil akurasi tertinggi saat menggunakan metode data splitting. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Random Forest merupakan metode yang lebih baik dalam klasifikasi masa studi sarjana Matematika Universitas Lampung. Kata-kata kunci: Data Mining, klasifikasi, Na¨ıve Bayes, Random Forest, Perbandingan, Masa Studi, Kelulusan Tepat Waktu.

Jenis Karya Akhir:	Skripsi
Subyek:	500 ilmu pengetahuan alam dan matematika 500 ilmu pengetahuan alam dan matematika > 510 Matematika
Program Studi:	FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM (FMIPA) > Prodi S1 Matematika
Pengguna Deposit:	2506981397 Digilib
Date Deposited:	19 Jun 2025 08:29
Terakhir diubah:	19 Jun 2025 08:29
URI:	http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/89054

Actions (login required)

Lihat Karya Akhir