HYBRID FUZZY DAN NAIVE BAYES DALAM PENENTUAN STATUS UKT (STUDI KASUS PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS KHAIRUN)

Uang Kuliah Tunggal (UKT) merupakan nama dari sebuah sistem pembayaran yang saat ini berlaku diseluruh PTN. Ketentuan ini berdasarkan Permendibud No. 55 Tahun 2013 asal 1 ayat 3 yakni setiap mahasiswa hanya membayar satu komponen. Jumlah mahasiswa baru di Universitas Khairun yang begitu banyak dan kuota per UKT terbatas maka terkadang dalam hal penentuan status UKT masih terdapat ketidaksesuain dengan ekonomi Mahasiswa. Oleh karena itu dibutuhkan aplikasi penentuan status UKT yang lebih akurat. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk membuat aplikasi penentuan status UKT dengan menggunakan metode Fuzzy dan Naive Bayes dan membandingkan akurasi Naive Bayes dan akurasi dari kombinasi metode Fuzzy dan Naive Bayes. Untuk membandingkan akurasi Naive Bayes dan Fuzzy Naive Bayes peneliti melakukan 2 percobaan dengan menggunakan data training sebanyak 50 dan data testing sebanyak 20, percobaan pertama diakukan dengan mengguakan4 kriteria, dengan metode Naive Bayes hasil akurasi yaitu 70%, dan metode Fuzzy Naive Bayes hasil akurasi yaitu 55%, percobaan kedua dilakukan dengan menggunakan 6 kritaria, dengan metode Naive Bayes hasil akurasi yaitu 90% dan dengan menggunakan Fuzzy Naive Bayes hasil akurasi mencapai 85%. Dari penelitian tersebut diketahui bahwa akurasi Naive Bayes lebih tinggi dari pada akurasi Fuzzy Naive Bayes dan jumlah kriteria sangat berpengaruh dalam peningkatan akurasi.