PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN NAÏVE BAYES DAN FEATURE SELECTION INFORMATION GAIN

Kelulusan seorang mahasiswa dipengaruhi oleh banyak faktor, diantaranya kondisi ekonomi keluarga, nilai atau karena faktor lain yang berhubungan dengan tempat belajar. merupakan salah satu penting pada saat proses akreditasi suatu perguruan tinggi. Oleh itu apabila lulus tepat waktu akan mempengarui akreditasinya. Permasalahan tersebut di atas harus segera diatasi metode. Data mining metode paling untuk mengatasi maslah atas. Suatu keilmuan mempelajari mengekstrak pengetahuan menemukan pola dari data besar. kelulusan hal prioritas peneliti mengusulkan melakukan mengembangkan penelitian tentang Predkisi semula hanya menggunakan naive bayes, menambahkan feature selection information gain sebagai menyeleksi atribut berbobot.