Implementasi Algoritma Naive Bayes dan Random Forest Dalam Memprediksi Prestasi Akademik Mahasiswa Universitas Islam Negeri Ar-Raniry Banda Aceh

Prestasi akademik di tentukan oleh dua faktor, yaitu faktor internal yang berasal dari dalam diri individu dalam hal ini mahasiswa dan faktor eksternal yang berasal dari luar diri individu atau hal yang di pengaruhi oleh lingkungan. Ada banyak cara mencari suatu prestasi akademik, salah satunya menggunakan data mining yang bertujuan memprediksikan atau mengklasifikasikan data menggunakan algoritma klasifikasi. Penelitian ini bertujuan untuk 1) mengetahui cara menerapkan algoritma Naive Bayes terhadap prestasi mahasiswa, dan 2) melihat keakuratan algoritma Naive Bayes terhadap prestasi mahasiswa. Jenis penelitian yang digunakan adalah data sekunder yang berupa data mahasiswa yang di peroleh dari pusat teknologi informasi dan pangkalan data UIN Ar-Raniry. Penelitian ini menggunakan algoritma naive bayes dan algoritma random forest. Hasil yang di peroleh dari penelitian ini menunjukkan nilai korelasi tertinggi pada variabel IP awal sebesar r=0,783 dan variabel cuti memiliki tingkat korelasi sangat lemah sebesar r=0,054. Nilai keakuratan variabel algoritma naive bayes setelah di cleaning sebesar 78.0% dan variabel algoritma Random Forest sebesar 76,7%.