ANALISIS KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES - JONTINUS MANULLANG,; JONAS FRANKY R PANGGABEAN, (Jurnal Sains dan Teknologi ISTP, 2022)
Dari data yang dikumpulkan diputuskan Penentuan waktu, algoritma genetika,jadwal di university classifier mengklasifikasi statistik untuk memetakan kemungkinan keanggotaan kelas tertentu merupakan fungsi pengklasifikasian bayesian penelitian ini akan berusaha mengemukakan data klasifikasi prediksi kelulusan mahasiswa baru menggunakan metode algoritma Naive Bayes Kemampuan yang baik untuk memperkirakan kesempatan di hari yang akan datang berdasarkan peristiwa atau data di waktu yang terdahulu Dari proses penilaian yang telah dikerjakan didapat data yang terklasifikasi dengan baik berdasarkan kumpulan pilihan yang telah lulus terlebih dahulu pada pilihan pertama, pilihan kedua dan tidak lolos algoritma berjumlah 93.6288% atau berjumlah 338 data dan data rahasia, tetapi tidak cocok dengan kelas yang diperkirakan (instance salah diklasifikasikan) yang seharusnya merupakan grup dari dua atau opsi Lulus tetapi disertakan pada kelompok Pilihan I sebanyak 6,3712% atau berjumlah 23 data. Nilai Persentase ketepatan menampilkan efektivitas dataset Penerimaan diterapkan dengan metode Naïve Bayes Classification,yang mencapai 94%