Prediksi Indeks Prestasi Mahasiswa dengan Metode Maximum Dependency of Attributes dan Naïve Bayes

Abstract

Memprediksi indeks prestasi mahasiswa merupakan hal penting agar perkuliahan dapat berjalan dengan lancar. Namun, memprediksi indeks prestasi mahasiswa merupakan masalah yang tidak mudah, disebabkan banyaknya atribut – atribut yang mempengaruhi Indek Prestasi mahasiswa baik secara internal maupun eksternal. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes dan Rough Set MDA dengan 8 atribut yang direduksi oleh MDA menjadi 4 atribut. Data yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 116 data mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Rough Set MDA berhasil menaikkan akurasi klasifikasi Naïve Bayes menjadi 75% dibandingkan Naïve Bayes hanya mendapatkan akurasi 70% tanpa Rough Set MDA.