Pengklasifikasian Kemampuan Akademik Mahasiswa Menggunakan Metode Information Gain Dan Naive Bayes Classifier Dalam Prediksi Penyelesaian Studi Tepat Waktu

Data mahasiswa merupakan data yang berlimpah terdiri dari awal masuk sampai dengan kelulusan . dikarenakan data yang sangat banyak faktor data warehouse menjadi peluang besar untuk mencul, data yang masuk secara beruntun pada setiap tahunnya memiliki pola tertentu sehingga diperlukan suatu teknik analisis data yang dapat mengambil informasi yang berharga dari sekian banyak data yang terkumpul pada suatu perangkat komputer atau pelaporan. penelitian ini dilakukan pada Universitas Jenderal Achmad Yani tepatnya pada jurusan informatika diperlukan suatu teknik analisis data untuk menganalisis data tersebut. Pada penelitian kali ini data latih sebanyak 82 dan data uji sebanyak 35 diperlukan beberapa atribut dalam menyelesaikan persolanan tersebut diantaranya NIM, nama mahasiswa matakuliah semester 1 sampai dengan 6 dengan total jumlah matakuliah sebanyak 65 dengan penyelesaian studi tepat waktu 4 tahun metode yang digunakan adalah Naïve Bayes classifier penelitian ini memperoleh nilai akurasi sebelum menggunakan seleksi fitur sebesar 62 % dan setelah menggunakan seleksi fitur meningkat tidak signifikan sebesar 6 % atau menjadi 68 % sehingga seleksi fitur menggunakan information gain dapat menghilangkan noise dalam proses pengklasifikasian menggunakan naive bayes classifier