KLASIFIKASI MINING DALAM MENGELOMPOKKAN INDEKS PRESTASI KUMULATIF MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES ( Studi Kasus : Universitas Pembangunan Nasional "Veteran" Jakarta) - Kholifah Perdana Rahmawati, - (2015)
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan. Data mining mampu menganalisa data yang besar menjadi informasi berupa pola yang mempunyai arti bagi pendukung keputusan. Hasil dari aplikasi data mining tersebut di evaluasi untuk menemukan suatu informasi/pengetahuan baru yang menarik dan bernilai bagi perusahaan, dan kemudian di visualisasikan agar mempermudah bagi user memilih informasi-informasi yang mempunyai arti bagi pendukung keputusan. Salah satu proses dalam data mining adalah klasifikasi, pada klasifikasi diberikan sejumlah record yang dinamakan training set, yang terdiri dari beberapa atribut, salah satu atribut menunjukkan kelas untuk record. Tujuan dari klasifikasi adalah untuk menemukan model dari training set yang membedakan record kedalam kategori atau kelas yang sesuai, model tersebut kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan record yang kelasnya belum diketahui sebelumnya. Salah satu metode yang digunakan di dalam klasifikasi adalah pengklasifikasian menggunakan naive bayes (probalilitas bayesian).