Penelitian ini difokuskan untuk mengevaluasi kelulusan mahasiswa
Teknik Informatika dalam kategori mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu atau
tidak. Kemudian dari klasifikasi tersebut, sistem akan memberikan rekomendasi
solusi untuk memandu mahasiswa lulus dalam waktu yang paling tepat dengan
nilai optimal berdasarkan histori nilai yang telah ditempuh mahasiswa.
Input dari sistem ini adalah data induk mahasiswa dan data akademik
mahasiswa. Sampel mahasiswa angkatan 2008-2012 yang sudah dinyatakan lulus
akan digunakan sebagai data training dan testing. Sedangkan data mahasiswa
angkatan 2014 dan belum lulus akan digunakan sebagai data target. Data input
akan diproses menggunakan teknik data mining algoritma Naive Bayes Classifier
(NBC) untuk membentuk tabel probabilitas sebagai dasar proses klasifikasi
kelulusan mahasiswa. Output dari sistem ini berupa klasifikasi kelulusan
mahasiswa yang diprediksi kelulusannya dan memberikan rekomendasi untuk
proses kelulusan tepat waktu atau tidak.
Hasil pengujian menunjukkan bahwa faktor yang paling berpengaruh
dalam penentuan klasifikasi kelulusan mahasiswa yaitu Indeks Prestasi Komulatif
(IPK) dan jenis kelamin pada mahasiswa Teknik Informatika angkatan 2014 di
Universitas Muhammadiyah Jember. Sehingga faktor-faktor tersebut dapat
digunakan sebagai bahan evaluasi bagi pihak pengelola perguruan tinggi.
Pengujian pada data mahasiswa angkatan 2014, algoritma NBC menghasilkan
nilai precision dan accuracy masing-masing 58,0%, dan 73,7%.
Kata Kunci — Kelulusan mahasiswa, data mining, dan Naive Bayes
Classifier