Komparasi Algoritma Naïve Bayes dan Neural Network untuk Menentukan Ketepatan Masa Studi Mahasiswa(Studi Kasus: Program Studi Teknologi Informasi Universitas Udayana) - Bintari, Ni Putu Erika Sari; Putra, I Ketut Gede Darma; Raharja, I Made Sunia (JITTER : Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer; Vol 3 No 2 (2022): JITTER, Vol.3, No.2, August 2022, 2022)
Abstrak Perguruan tinggi memiliki akreditasi sebagai acuan untuk penilaian terhadap kualitas kampus yang ditentukan oleh Badan Akreditasi Nasional Perguruan Tinggi (BAN-PT). Tingkat akreditasi perguruan tinggi salah satunya dinilai dari kualitas lulusan mahasiswa yaitu lama studi mahasiswa. Lama studi mahasiswa dapat diprediksi menggunakan metode data mining. Metode data mining yang digunakan untuk memprediksi masa studi mahasiswa adalah algoritma naïve bayes dan neural network. Data mahasiswa berupa NIM, jenis kelamin, jalur masuk, IP Semester 1, IP Semester 2, IP Semester 3, IP Semester 4, dan kategori. Data sampel merupakan alumni mahasiswa angkatan 2008-2013 sebanyak 363 mahasiswa. Metode data mining akan dilakukan sebanyak empat kali pengujian berdasarkan jumlah data training dan data testing. Hidden layer yang digunakan sebanyak 1 dan 2 dengan dua neuron, training cycles menggunakan angka kisaran 25 hingga 2000, momentum sebesar 0,9 dan learning rate sebesar 0.5. Nilai performa algoritma naïve bayes akan menampilkan confusion matrix berupa akurasi sedangkan nilai performa algoritma neural network akan menampilkan confusion matrix berupa akurasi dan nilai RMSE.