APLIKASI PREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC) (STUDI KASUS : DI STMIK YADIKA BANGIL)
Kurniawan Wahyu Haryanto 1) , Risky Adi Saputra 2) Teknik Informatika, STMIK Yadika Bangil, email : kurniawan.wahyu@stmik-yadika.ac.id 1) , riskydeliver16@gmail.com 2)
Abstract  : Tingkat  kelulusan  dianggap  sebagai  salah  satu  parameter  efektivitas  lembaga  pendidikan.  Jumlah siswa  yang  lulus  tepat  waktu  menjadi  indikator  efektivitas  perguruan  tinggi  baik  negeri  maupun  swasta. Kelulusan  yang  tepat  waktu  merupakan  masalah  penting  yang  perlu  ditangani  secara  bijak  oleh  lembaga pendidikan,  karena  penurunan  angka  kelulusan  akan  mempengaruhi  akreditasi  perguruan  tinggi,  sehingga dibutuhkan solusi untuk dapat meningkatkan masalah kelulusan tepat waktu. Penambangan data adalah proses melakukan  analisis  untuk  mencari  informasi  dalam  basis  data.  Algoritma  yang  digunakan  untuk  klasifikasi kelulusan  adalah  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC).  The  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  adalah  teknik prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  berdasarkan  penerapan  teorema  bayes  atau  aturan  dengan  asumsi independensi  yang  kuat  pada  fitur,  yang  berarti  bahwa  fitur  pada  data  Tidak  terkait  dengan  ada  atau  tidak adanya  fitur  lain  dalam  data  yang  sama.  Dalam  tugas  akhir  ini,  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC) digunakan  untuk  memprediksi  masa  studi  siswa  dengan  kelulusan  tepat  waktu  dari  hasil  yang  diperoleh  dan sistem  hanya  sebagai  pembantu  siswa  untuk  memecahkan  masalah  dalam  menentukan  prediksi  masa  studi mahasiswa  Teknik  Informatika  STMIK  Yadika  Bangil.  Dari  algoritma  yang  dipilih  dapat  menampilkan  NIM, Nama  siswa,  IPK,  Grade,  didukung  oleh  ilmu  probabilitas  dan  ilmu  statis  dalam  penggunaan  data  pelatihan sebagai pendukung keputusan klasifikasi.
Kata kunci: Tingkat Kelulusan Diprediksi, Data Mining, Naïve Bayes Classifier.
1. Pendahuluan

## 1.1   Latar Belakang
Jurusan  teknik  informatika  STMIK  Yadika Bangil    merupakan  program  pendidikan  yang memilki  beban  sekurang-kurangnya  148  (seratus lima  puluh)  sks  (satuan  kredit  semester)  yang dijadwalkan  untuk  8  (delapan)  semester  dan dapat  ditempuh  dalam  waktu  kurang  dari 8(delapan) semester paling lama 14 (empat belas) semester.    Hal  ini  menunjukan  bahwa  masih banyak  mahasiswa  Program  Sarjana  (S1)  regular di  jurusan  Teknik  Informatika  STMIK  Yadika Bangil  yang  menempuh  lama  studi  dari  8 semester  dari  yang  dijadwalkan  8  semester. Sebutan mahasiswa abadi atau mahasiswa paling lama (mapala) yang kuliah S1 hingga tujuh tahun (14  semester)  sudah  tidak  ada  lagi.  Pasalnya Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan (Kemendikbud)  mengeluarkan  kebijakan  lama kuliah  sarjana  S1  yaitu  4-5  tahun  saja.  Aturan baru  ini  tertuang  dalam  Permendikbud  49/2014 tentang  Standar  Nasional  Pendidikan  Tinggi (SNPT)  .  Jadi  peneliti  dapat  menarik  sebuah kesimpulan  bahwa  keputusan  baru  dengan  lama studi untuk S1 yaitu maksimal 5 (lima) tahun dan S2  selama  4  (empat)  tahun  jika  lebih  dari  yang sudah ditetapkan maka terancam di DO.
Oleh  karena  itu,  untuk meningkatkan kelulusan  tepat  waktu  disuatu  perguruan  tinggi, maka  dibutuhkan  sebuah  aplikasi  prediksi  masa studi  mahasiswa  menggunakan  algoritma  Naïve Bayes Classifier .  Aplikasi  tersebut  diharapkan dapat  membantu  dalam  memprediksi  masa  studi mahasiswa lebih  dini,  sehingga  pihak  jurusan Teknik  Informatika STMIK Yadika Bangil dapat melakukan  tindakan-tindakan  yang  diperlukan agar mahasiswa dapat lulus tepat 8 semester  dari yang sudah ditetapkan.

## 1.2   Rumusan Masalah
Adapun  perumusan  masalah  berdasarkan latar  belakang  yang  telah  diuraikan  sebagai berikut :
a. Bagaimana membuat aplikasi dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) ?
b. Bagaimana  menentukan  arsitektur Naïve Bayes Classifier (NBC) paling sesuai dengan persoalan yang ada ?
c. Bagaimana  menguji  performance  aplikasi dengan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier (NBC) untuk pengklasifikasian data?

## 1.3   Batasan Masalah
Didalam  penulisan  skripsi  ini    batasan  – batasan  masalah  perlu  ditetapkan  agar  tidak menyimpang  dari  maksud  tujuan  dari  penelitian yang semula direncanakan
sehingga
mempermudah  mendapatkan  data  dan  informasi yang  diperlukan,  maka  penulis  menetapkan batasan-batasan sebagai berikut:
a. Prediksi  masa  studi  mahasiswa  teknik informatika berdasarkan data nilai akademik.  Data  nilai  akademik  berupa Indeks  Prestasi  Komulatif  (IPK)  dari semester 1 sampai semester 6.
b. Data  latih  berupa  data  riwayat  studi mahasiswa  angkatan  2012  yang  telah  lulus dengan  IPK  semester  1-6  yang  berjumlah 113 data mahasiswa.
c. Data  uji  berupa  data  IPK  studi  mahasiswa yang telah lulus berjumlah 30 data.

## 1.4   Tujuan Penelitian
Tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan adalah sebagai berikut :
a. Menerapkan dan
mengimplementasi
algoritma  Naïve  Bayes  Clasification  untuk memprediksi masa studi mahasiswa .
b. Mengetahui  prediksi  lama  masa  studi  dari setiap  mahasiswa  yang  telah  menempuh kuliah  hingga  minimal  semester  VI  dengan menggunakan dasar data kelulusan
sebenarnya.
c. Membuat  aplikasi  dengan  menerapkan algoritma Naive Bayes Classifier (NBC)

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  studi  kasus  ini  menggunakan penelitian pendekatan kualitatif, Adapun langkah-langkah  metode  penelitian  melalui beberapa tahap sebagai berikut :
a. Tahap  pendahuluan,  meliputi  :  identifikasi masalah, tinjauan pustaka
b. Tahap  perancangan,  meliputi  :  analisis kebutuhan  sistem,  desain  sistem  dan kontruksi sistem
c. Tahap  penyelesaian,  meliputi  :  testing  dan pelaporan

## 2.1   Tempat dan Waktu Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  STMIK  Yadika Bangil.Waktu  penelitian  mulai  terhitung  bulan November  2016  dan  Observasi  pada  bulan Desember 2016 – Februari 2017.

## 2.2   Metode Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan melalui langkah-langkah seperti di bawah ini :
a. Study kasus
b. Observasi
c. Studi Pustaka
d. Studi Literatur Sejenis

## 2.3   Metodologi Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan pada  penelitian  ini  adalah  model  pengembangan sistem sekuensial linier atau disebut pula sebagai model air terjun (waterfall).

## 3. Perancangan Sistem
3.1  Analisa Kebutuhan Sistem a. Kebutuhan Hardware No  Spesifikasi Kebutuhan 1 CPU AMD Quad-Core A8-7410 APU 2 RAM 4GB DDR3L-1600 SDRAM 3 HardDisk 500GB 5400 rpm SATA 4 Layar 14” HD LED 5 Graphics Radeon R5 6 Wifi 802.11b/g/n b. Kebutuhan Software No  Spesifikasi Kebutuhan 1 OS Windows, 7, 8, 10 2 Web Server XAMPP (Apache Web Server) 3 Database Server MySQL (PhpMyAdmin) 4 Web Browser Mozilla Firefox, Google Chrome 5 Design Proses, Design Basis Data Power Designer, Microsoft Visio 2013

## 3.2  Perhitungan Naïve Bayes
a. Kriteria Penilaian
Dalam  Studi  Kasus  ini,  kriteria  yang digunakan  dalam  sistem  ini  sesuai  dengan data  kebutuhan  Mitra  Statistik  di  BPS  Kota Pasuruan yang ada, antara lain :
No Kriteria Jenis Data 1 Jenis Kelamin Kategori 2 IPK Numeric 3 Nilai Grade Kategori 4 IP Numeric

## b. Data Training
Data  Training merupakan data  yang penting dalam  implementasi  metode  naïve  bayes  pada Proses  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  di STMIK  Yadika  Bangil  ini.  Dimana  probabilitas masing-masing  kriteria  didapat  bersumber  dari data  training  tersebut.  Dalam  kasus  ini,  peneliti mengambil  data  training  dari  Prediksi  Masa Studi Mahasiswa yang telah lulus angkatan 2012 yang  berjumlah  113  data,mahasiswa  seleksi Mitra  Statistik  sebelumnya  yaitu  tetepat  waktu berjumlah 82 mahasiswa dan terlambat berjumlah 31mahasiswa.

## c. Data Testing
Data  Testing  merupakan  data  uji  dalam implementasi  metode  naïve  bayes  pada  Proses Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  di  STMIK Yadika  Bangil  ini.  Dimana  data  ini  digunakan sebagai  pengujian  akurasi  dalam  perhitungan naïve  bayes  pada  aplikasi  prediksi  masa  studi mahasiswa  di  STMIK  Yadika  Bangil.  Dalam kasus  ini,  peneliti  mengambil  data  testing  dari mahasiswa  STMIK  Yadika  Bangil  angkatan 2012 berjumlah 113 data mahasiswa.

## d. Perhitungan Naïve Bayes
Proses  Perhitungan  metode  Naïve  Bayes  ini dapat dilihat dalam FlowChart Proses berikut ini :
START IMPORT DATA TRAINING DATA NUMERIC ? TIDAK YA INPUT DATA TESTING TABEL MEAN & STDEV TABEL JUMLAH & PROBABILITAS Pa(diterima) = P1 . P2   Pn Pa(ditolaK) = P1 . P2   Pn Pa(diterima) > Pa(ditolak) KEPUTUSAN = DITERIMA KEPUTUSAN = DITOLAK No Yes CETAK HASIL PERHITUNGAN SOLUSI END
Dilihat  dari  FlowChart  Proses  diatas Langkah Pertama yang dilakukan adalah mengklasifikasi data training berkategori berdasarkan hasil keputusan diterima dan ditolak. Berikut Tabel Data Klasifikasi dari Data Training data  berkategori  Aplikasi  prediksi  masa  studi mahasiswa di STMIK Yadika Bangil.
Tabel 3.3 Data Klasifikasi Kategori Kriteria Tepat Terlambat Jenis Kelamin L 14 3 P 68 28
Langkah  selanjutnya,  yaitu  menghitung probabilitas data berkategori dengan rumus
dimana  P(C)  P(F1…  Fn  |C)  adalah  probabilitas independen kelas C dari semua fitru dalam vektor
(F1…Fn)  yang  merupakan  data  klasifikasi  data training dan P (F1… Fn) adalah probabilitas awal kelas  X  yang  merupakan  jumlah  data  atribut berdasarkan hasil keputusan.
Seperti  contoh  pada  kategori  laki-laki  di atribut Jenis Kelamin yang tepat waktu sebanyak 82  dan  yang  terlambat  sebanyak  31  mahasiswa, sedangkan jumlah dari keseluruhan kategori Jenis Kelamin = L yang Tepat Waktu sebanyak 14, dan yang Terlambat sebanyak 3. Maka dapat diambil probabilitasnya sebagai berikut :
P  (Jenis  Kelamin=L  |  Tepat  Waktu)  =  14/  82= 0,170 P (Jenis Kelamin=L | Terlambat ) = 3/ 82= 0,036
Setelah  dilakukan  perhitungan seluruh probabilitas  data  berkategori.  Diperoleh  Tabel Data Probabilitas berkategori sebagai berikut :
Tabel 3.4 Data Probabilitas Kategori Kriteria Tepat Waktu Terlambat Jenis Kelamin L  0.170731707  0.036585366 P  0.829268293  0.341463415 Langkah berikutnya yaitu menghitung probabilitas  data  numeric  pada  kriteria  Usia,
Berat  Badan,  dan  Tinggi  Badan.  data  numeric digunakan  rumus  Normal  Distribusi  Probability yaitu :
Dimana  pada  parameter  u ij dapat  diestimasi berdasarkan  sampel  mean  X i (x)  untuk  seluruh training  record  yang  dimiliki  kelas  Y j dan  σ 2 ij dapat  diestimasi  dari  sampel  varian  (s2)  training record tersebut. Dalam hal ini, perhitungan naïve bayes pada data numeric menggunakan distribusi
dikarakterisasi  dengan  dua  parameter,  yaitu mean,  u, dan  varian σ 2 (sampel  Varian  /  Standar Deviasi)  karena  data  tersebut  dapat  diasumsikan dalam  bentuk  tertentu  dari  distribusi  probabilitas untuk  fitur  kontinus  dan  dapat  diperkirakan parameter distribusi dengan data training.
Maka  diperoleh  rumus  dengan  parameter  yang ada yaitu :
P(X|Y) =
Keterangan : SD = (Standar Deviasi) X = Data Testing Mean  = Rata-rata dengan Y = phi (3,14) = 2,718 Langkah awal untuk menentukan probabilitas  data  numeric  yaitu  melakukan perhitungan  mean  pada  setiap  atribut  dalam  data numeric  yang  ada.  Sebagai  contoh  pada  atribut IPK  Semester  6  dengan  keputusan  (Y)  tepat waktu  dengan  data  Jumlah  Data  IPK  Semester  6 yang  Tepat  Waktu  yaitu,  dilakukan  perhitungan dengan rumus:
X(IPK Smt 6| Tepat Waktu)  =
= = 3,160
Berikut  tabel  Perhitungan  Mean  pada Aplikasi  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  di STMIK Yadika Bangil.
Tabel 3.5 Mean Data Numeric
Langkah selanjutnya yaitu melakukan perhitungan  varian  σ 2 (sampel  Varian  /  Standar Deviasi).  Sebagai  contoh  pada  atribut  Usia dengan  keputusan  (Y)  Tepat  Waktu  di  STMIK Yadika  Bangil  dengan  data  Jumlah  Data  IPK Semester  6  yang  tepat  waktu  yaitu,  Digunakan rumus yang digunakan sebagai berikut :
KRITERIA MEAN TEPAT TERLAMBAT IPK 3.16066 1.31091 NILAI A 12.03659 2.38710 AB 10.42683 2.35484 B 14.31707 5.87097 BC 4.79268 3.87097 C 3.03659 4.03226 D 0.15854 2.06452 E 0.01220 6.19355
S (IPK Smt 6 | Tepat Waktu)
= = = =
= 0,48357
Dengan  demikian  didapat  tabel  Perhitungan Standar  Deviasi  pada  Aplikasi  Prediksi  Masa Studi Mahasiswa di STMIK Yadika Bangil.
Tabel 3.6 Standar Deviasi Data Numeric
KRITERIA STANDAR DEVIASI TEPAT TERLAMBAT IPK 0.48357 1.04776 NILAI A 6.77950 2.31916 AB 3.75164 2.88153 B 4.35147 5.45736 BC 3.27632 3.37384 C 2.36980 3.20919 D 0.92255 1.67203 E 0.11043 4.43786
Perhitungan  selanjutnya  yaitu  menentukan probabilitas numeric akhir, Seperti contoh : Pada kategori  IPK  Semester  6  dengan  data  testing bernilai  2,90  untuk  Hasil  Keputusan  Tepat Waktu.  Maka  dapat  diambil  probabilitasnya sebagai berikut:
P(X|Y)  =
P (IPK Smt 6=2,9 | Tepat Waktu ) =
= 0.71188
Langkah  terakhir  dalam  perhitungan naïve  bayes  yaitu  menghitung  probabilitas  akhir dengan melakukan perkalian seluruh kriteria pada setiap  kelas  hasil  keputusan.  Seperti  contoh menghitung  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa dengan kriteria :
Jenis Kelamin = P IPK Semester 6 = 2,92 Grade Nilai A = 3 Grade Nilai AB = 5 Grade Nilai B = 17 Grade Nilai BC = 6
Grade Nilai C = 7 Grade Nilai D = 1 Grade Nilai E = 0
Kemudian  dilakukan  perhitungan  setiap kriteria  sesuai  dengan  table  perhitungan  tersebut di atas maka didapatkan nilai probabilitas sebagai berikut:
Tabel 3.7 Nilai Probabilitas Akhir Kriteria (P) Tepat Waktu (C) Terlambat (C) Jenis Kelamin = P 0.829268293  0.3414634 IPK Smt 6 = 2,92 0.72623 0.1176933 Grade Nilai A 0.02421 0.1661168 Grade Nilai AB 0.0373529 0.0908455 Grade Nilai B 0.0758102 0.0091389 Grade Nilai BC 0.1137725 0.096898 Grade Nilai C 4.247E-05 0.0493822 Grade Nilai D 0.2852773 0.1948263 Grade Nilai E 3.5906151 0.0339461 Naïve Bayes Probability 2.043E-10 1.754E-10
Dilihat  dari  hasil  akhir  perhitungan  naïve bayes  pada  Contoh  di  atas,  Nilai  probabilitas Kriteria pada hasil keputusan “Diterima” sebesar 2.043E-10  sedangkan  pada  hasil  keputusan “Ditolak”  sebesar  1.754E-10.  Karena  nilai probabilitas tepat waktu lebih besar daripada nilai probabilitas  terlambat,  Maka  dapat  disimpulkan bahwa  keputusan  untuk  Calon  Mitra  Statistik dengan  kriteria  tersebut  di  atas  adalah “Tepat Waktu”.
Start Login Valid Halaman Home Input Data Menu Master Proses Perhitungan NBC Tampil Hasil End Ya Tidak Tbl_data_training Tbl_pengguna Admin Mahasiswa Prediksi Masa Studi Input data mahasiswa Perhitungan Naive Bayes Clasifited Menampilkan hasil prediksi Logout Login Pengguna Username Password Data SKS Data Indeks Data Mahasiswa Data Kuliah Data Training Data Testing Melakukan Admin
- - - No Nama Password : varchar : varchar : varchar + Memprediksi Mahasiswa ()
...
Login
- - Username Password : int : int + + + Proses Login () Login Sukses () Login Gagal () ... Data Mahasiswa
- - - - - - - - Nim Nama Jenis_kelamin Jurusan TTL Tahun_lulus IPK Grade : int : int : int : int : int : int : int : int + + + Tambah Data () Hapus Data () Update Data () ... Proses NBC - - - - Klasifikasi Probabilitas Mean Standart Deviasi : int : int : int : int + + + Tambah Data () Hapus Data () Update Data () Tampil Hasil - - - - -
- - - - - Nim Nama Semester IPK Hasil Lp_tepat Nilai 1 Nilai 2 Nilai 3 Nilai 4 : int : int : int : int : int : int : int : int : int : int + + + Tambah Data () Hapus Data () Update Data () ... Mahasiswa - - Nim Nama : int : int + Hasil Prediksi () Menginputkan Menghasilkan Memberikan Mengklasifikasikan
3.3  Desain Proses a. Flowchart
b. Use Case Diagram
c.
d. Activity Diagram
d.     Class Diagram
SequenceDiagram Aplikasi Prediksi Masa Studi Mahasiswa 8 :Hasil Prediksi Masa Studi () 7 : Hasil Prediksi Masa Studi Mahasiswa () 6 :Proses Naive Bayes Clasifited () 5 :Menginputkan data menu master () 4: Login Gagal () 3 :Login Berhasil () 3 :Membuka halaman home () 2 :User ID, Password () 1 :Hasil Prediksi Masa Studi () Mahasiswa Hasil Prediksi Admin Form Login Halaman Home Data Master Perhitungan NBC Hasil Prediksi Mahasiswa 8 :Hasil Prediksi Masa Studi () 7 : Hasil Prediksi Masa Studi Mahasiswa () 6 :Proses Naive Bayes Clasifited () 5 :Menginputkan data menu master () 4: Login Gagal () 3 :Login Berhasil () 3 :Membuka halaman home () 2 :User ID, Password () 1 :Hasil Prediksi Masa Studi () e.     Squence Diagram Hasil dan Pembahasan 4.1  Implementasi Sistem Teknologi yang digunakan dalam pengembangan  sistem  ini  adalah  teknologi aplikasi  berbasis  vb.net,  yang  membentuk sebuah  program  yang  dapat  berdiri  sendiri dan  dioperasikan  dengan  aplikasi  prediksi masa  studi  mahasiswa.  Pada  aplikasi prediksi  masa  studi  mahasiswa  ini  terdapat beberapa  primary  interfaces  atau  tampilan utama  yang  meliputi:  halaman  login,  home, data master,metode, data hasil.

## 4.2  Penjelasan Program
a. Halaman Login Tampilan  awal  adalah  halaman  login yang  digunakan  untuk  validasi  setiap pengguna  yang  akan  masuk  ke  sistem.  User pengguna  harus  Memasukkan  username  dan password  kemudian  pilih  login.  Berikut tampilan  halaman  login  pada  aplikasi prediksi masa studi mahasiwa:.
b. Halaman Home
Setelah  melakukan  Proses  Login,  kita  akan masuk  pada  sebuah  halaman  Home  Sistem dengan  berbagai  menu  di  dalamnya  meliputi  : data  master,  penghitungan  metode,  dan  tampil hasil  prediksi.  Berikut  tampilan  Home  pada aplikasi prediksi masa studi mahasiswa:
c. Data Training Training  merupakan  sumber  data  dari nilai probabilitas,dimana nilai tersebut nantinya di  gunakan untuk memprediksi dari data  hasil  sebenarnya  dengan  data  hasil prehitungan  dari  algoritma  Naïve  Bayes Classifier (NBC).
d. Data Testing Testing adalah sub  menu  untuk memprediksi  mahasiwa  dimana  dengan menginputkan data mahasiswa yang ingin di prediksi dan memasukan grade,dimana akan keluar  hasil  prediksi  lulus  tepat  waktu  atau lulus terlambat.
. Simpulan 5.1  Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari aplikasi prediksi masa studi mahasiswa menggunakan  algoritma  Naive  Bayes Classifier (NBC), maka dapat disimpulkan bahwa : a. Sistem ini digunakan  untuk memprediksi masa studi mahasiswa dengan menggunakan  algoritma  Naive  Bayes Classifier (NBC yang diimplementasikan menggunakan Bahasa Pemrograman Visual Basic.Net,dan Syntax MySQL b. Dari algoritma terpilih
dapat menampilkan  NIM,  Nama  Mahasiswa, IPK,  Grade,  Prediksi  kelulusan  tepat waktu  yang  merupakan  hasil  klasifikasi datamining  dengan  menggunakan  Naïve Bayes Classifier (NBC)
c. Algoritma  Naive  Bayes  didukung  oleh ilmu  Probabilistik  dan  ilmu  Statistika khususnya dalam penggunaan data
training  untuk  mendukung  keputusan pengklasifikasian.  Pada  algoritma  Naive Bayes,  semua  atribut  akan  memberikan kontribusinya dalam pengambilan keputusan,  dengan  bobot  atribut  yang sama penting.
d. Hasil  yang  diperoleh  dari  sistem  ini hanya sebagai pendukung bagi pengguna
untuk menyelesaikan permasalahan dalam menentukan prediksi masa studi mahasiswa.

## 5.2  Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan untuk mengembangkan penelitian  ini adalah sebagai berikut :
a. baik  Metode  Naïve  Bayes  Classifier
(NBC)  digunakan  untuk  menghitung
probabilitas  dengan  kemungkinan  tepat waktu atau terlambat dalam menentukan prediksi kelulusan mahasiswa. b. Untuk pengembangan selanjutnya, hendaknya  pengujian  sistem  dilakukan dengan  melibatkan  lebih  banyak  data. Semakin  banyak  data  yang  terlibat dalam  pengujian  sistem  maka  kinerja dari  sistem  yang  dibuat  akan  diketahui dengan.

## Daftar Pustaka
Arief  Jananto, Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk
Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa, Jurnal Tekhnologi Informasi
DINAMIK, vol 18 , no.1, Januari 2013.
Han,  J.,  Kamber,  M,  2000. Data  mining, Concepts  and  Techniques, New  York: Morgan-Kaufman.
Huda,  N.M,  2010. Aplikasi  data  mining  unutk menampilkan
tingkat kelulusan mahasiswa  dengan  studi  kasus  FMIPA Universitas
Diponegoro” , Skripsi,
Program Studi Teknik Informatika.
Kadir,  K,2008.  Belajar  Basis  Data  Dengan MySql, Andi, Yogyakarta.
Kusrini,  Luthfi,  E.T,2009. Algoritma  Data Mining, Andi Offset. Surabaya .
Meinanda,  M.H.,  Anisa,  M.,  Muhandri,  N., Suryadi,  K,2009. Prediksi  masa  studi sarjana dengan artificial neural network, Internetworking Indonesia Journal, Vol.1 No.2, pp. 31-35.
Prabowo.  2012.  Aneka  Teknik, Piranti  dan Penerapan  Data  Mining:  Studi  Kasus Peramalan Harga Saham Industri Telekomunikasi  Berbasis  Jaringan  Saraf Tiruan. Modul  Perkuliahan  Universitas Budi Luhur.