PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN PEMINATAN JURUSAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES BERBASIS WEBSITE (studi kasus : Program studi Teknik informatika FTII UHAMKA)

E Rizal; Gesit Izzulhaq;

PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN PEMINATAN PENJURUSAN
MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES BERBASIS WEBSITE
(studi kasus : Program studi Teknik informatika FTII UHAMKA)

Gesit Izzulhaq

Pemilihan peminatan kadang masih membingungkan untuk beberapa mahasiswa masih banyak
keraguan dan masih ada pertimbangan yang perlu diperhatikan. maka dari itu mahasiswa juga
memerlukan dukungan atau rekomendasi yang bisa membantunya dalam memutuskan sebuah
peminatan untuk diri mereka ke depannya. Tujuan dari penelitian ini adalah perancangan sebuah
rekomendasi untuk pemilihan peminatan yang berbasis website dengan menggunakan algoritma
naïve bayes yang dimana dalam perhitungan menggunakan data training dan testing yang dijadikan
sebagai acuan sebagai rekomendasi yang dimana berbasis website dengan HTML, PHP dan mySQL
sebagai dasar perancangannya, dengan hasil kepuasan mencapai 85.4% dari data mahasiswa
Fakultas Teknologi Industri dan informatika khususnya program studi Teknik informatika. Aplikasi
ini dengan menggunakan algoritma naïve bayes dapat memudahkan mahasiswa untuk menentukan
pemilihan atau memilih focus program studi mereka dan menambahkan dorongan penuh untuk
penentuannya.
Kata kunci : Pemilihan Penjurusan, Website, Rekomendasi, dan Fokus program studi, naïve bayes

ABSTRACT

DESIGNING A MAJOR SELECTION APPLICATION USING NAÏVE

BAYES ALGORITHM BASED WEBSITE

(Case Study: Informatics Engineering Program, FTII UHAMKA)

The selection of specializations can often be confusing for students, leading to doubts and
considerations that need to be addressed. Therefore, students require support or recommendations
to help them decide on a specialization for their future. The purpose of this research is to design a
web-based recommendation system for specialization selection using the Naive Bayes algorithm.
The system utilizes training and testing data as the basis for recommendations and is implemented
using HTML, PHP, and MySQL. With a satisfaction rate of 85.4% from students of the Faculty of
Industrial Technology and Informatics, particularly from the Informatics Engineering program, this
application helps students determine their specialization choices more easily and provides full
encouragement in making their decisions.
Keywords: Specialization Selection, Website, Recommendation, Study Focus, Naive Bayes
Algorithm