KLASIFIKASI PEMINATAN KONSENTRASI BIDANG KEAHLIAN DI PRODI INFORMATIKA UNJANI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES

Abstrak

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengklasifikasian peminatan mahasiswa dalam memilih Konsentrasi Bidang Keahlian (KBK) pada program Studi Informatika. fokus klasifikasi difokuskan pada 2 peminatan yaitu Artificial Intelligence and Games (AIG) dan Data Science and Engineering (DSE. Metode klasifikasi yang dipergunakan metode Naïve Bayes. Data yg dikumpulkan dalam penelitian ini berasal dari beberapa sumber. Pertama, minat mahasiswa terhadap peminatan AIG serta DSE, kedua, kumpulan nilai-nilai yang berhubungan dengan peminatan AIG dan DSE diambil sebagai indikator kemampuan mereka dalam bidang Informatika. dalam penelitian ini, metode Naïve Bayes digunakan untuk melatih model klasifikasi menggunakan data yg terkumpul. model ini akan mengklasifikasikan mahasiswa sesuai minat serta kemampuan mereka, sehingga nantinya program Studi Informatika dapat memberikan saran yang tepat pada mahasiswa sesuai preferensi mereka, dengan mempertimbangkan minat dan kemampuan mahasiswa, sehingga mereka dapat mengembangkan potensi dan keahlian mereka di bidang AIG atau DSE. Penelitian ini juga memberikan kontribusi dalam pengembangan kurikulum di Program Studi Informatika, dengan memastikan relevansi dan adaptabilitasnya terhadap kebutuhan mahasiswa. Dengan demikian, diharapkan penelitian ini akan membantu meningkatkan kepuasan dan keberhasilan mahasiswa dalam memilih peminatan KBK yang sesuai dengan minat dan kemampuan mereka di bidang Informatika. Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan sistem klasifikasi peminatan DSE AIG memiliki akurasi sebesar 0.89, presisi sekitar 0.99, recall sebesar 0,90, dan F1-Score sekitar 0.94. Ini menunjukkan bahwa model memiliki performa yang baik dalam mengklasifikasikan data dengan kelas DSE dan AIG, dengan recall yang tinggi dan presisi yang cukup baik