Implementasi Naïve Bayes Untuk Memprediksi Waktu Tunggu Alumni Dalam Memperoleh Pekerjaan
Abstract
STIKOM Bali mengimplementasikan sistem Tracer Study berbasis website untuk melakukan pelacakan dan mendapatkan umpan balik dari alumni. Salah satu aspek penilaian dari sistem Tracer Study STIKOM Bali adalah perihal waktu tunggu alumni dalam memperoleh pekerjaan. Data yang diperoleh dari penilaian ini belum diolah secara optimal oleh pihak STIKOM Bali. Jika digali lebih mendalam, maka bisa didapatkan suatu pola untuk memprediksi waktu tunggu alumni dalam memperoleh pekerjaan. Pada penelitian ini mencoba menerapkan salah satu teknik data mining, yaitu teknik klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classification. Naïve Bayes adalah metode klasifikasi yang menghitung sekumpulan probabilitas dari kombinasi nilai dalam dataset. Data sampel diperoleh dari sistem Tracer Study STIKOM Bali, dengan jumlah data 1240 terdiri dari 7 atribut bertipe kategorikal. Uji coba dilakukan dengan menggunakan aplikasi WEKA dengan parameter 10 folds cross-validation. Hasil uji coba menunjukan tingkat akurasi yang dihasilkan sebesar 48.629%, dimana dari 1240 data uji, 603 data berhasil diklasifikasi dengan benar.
Kata Kunci: Prediksi, Klasifikasi, Alumni, Naive Bayes
Full Text:
PDFReferences
Ristekdikti. (2019). Diakses pada Pelaksanaan Tracer Study Tingkat Perguruan Tinggi: http://belmawa.ristekdikti.go.id/2016/08/02/pelaksanaan-tracer-study-tingkat-perguruan-tinggi/
Amrinda, G A. (2018). Analisis Klasifikasi Waktu Tunggu Kerja Dengan Metode Support Vector Machine Dan Naïve Bayes Classification (Studi Kasus : Waktu tunggu kerja Alumni Universitas Islam Indonesia). Yogyakarta : Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Islam Indonesia
Ryan S.J.D. Baker and Kalinana Yacef. (2009) : "The State of Educational Data Mining in 2009: A Review and Future Visions,"
Turban, E., dkk. (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems. Yogyakarta: Andi Offset.
U. Pujianto, E. N. Azizah, A. S. Damayanti, "Naive Bayes using to predict students' academic performance at faculty of literature", 2017 5th International Conference on Electrical Electronics and Information Engineering (ICEEIE), pp. 163-169, 2017.
F. Harahap, A. Y. N. Harahap, E. Ekadiansyah, R. N. Sari, R. Adawiyah and C. B. Harahap, "Implementation of Naïve Bayes Classification Method for Predicting Purchase," 2018 6th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM), Parapat, Indonesia, 2018, pp. 1-5.
R. Reeta, G. Pavithra, V. Priyanka and J. S. Raghul, "Predicting Autism Using Naive Bayesian Classification Approach," 2018 International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP), Chennai, 2018, pp. 0109-0113.
Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei. (2011). Data Mining: Concepts And Techniques 3rd Edition. Urbana-Champaign: Morgan Kaufmann
Refbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2020 Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.