@thesis{thesis,
		author={Asri  Saffinah Indah - 175410022},
		title ={PENERAPAN DATA MINING SISTEM PENILAIAN PRESTASI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFICATION 
(STUDI KASUS STMIK AKAKOM YOGYAKARTA)},
		year={2021},
		url={https://eprints.akakom.ac.id/9489/},
		abstract={Sistem Penilaian Prestasi Mahasiswa karena kita dapat mengukur standar
kemampuan mahasiswa dalam bidang hardskill dan softskill. Hardskill diperoleh dari
proses pembelajaran selama kuliah, sedangkan softskill diperoleh dari kegiatankegiatan
ektrakulikuler ataupun non- kulikuler.
Algoritma naïve bayes classification digunakan pada pembuatan sistem ini
karena naïve bayes classification hanya membuntukan sejumlah data latihan untuk
memperkirakan parameter yang diperlukan, pengklasifikasian statistik yang dapat
digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class.
Memperhatikan masalah pada sistem penilaian prestasi mahasiswa maka perlu
dibangun sistem untuk menentukan klasifikasi penilaian prestasi mahasiswa
menggunakan algoritma naïve bayes. Sistem ini dibangun menggunakan bahasa
pemrograman php dan basis data MySQL. Data yang digunakan adalah data dari
bidang kemahasiswaan berkaitan dengan prestasi mahasiswa dari tahun 2013- 2019.
Dilakukan 3 kali pengujian data, pertama dengan 150 data training dan 130 data
testing, kedua dengan 250 data training dan 249 data testing dan ketiga dengan 149
data training dan 100 data testing. Hasil peneilitian ini menunjukkan akurasi sebesar
83.13%. dengan kata lain penggunaan metode naïve bayes untuk mengklasifikasi
penilaian prestasi mahasiswa telah di implementasikan menggunakan web
programming.
Kata kunci : algoritma naïve bayes classification (nbc), klasifikasi, penilaian prestasi
mahasiswa.}
		}