Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui tahapan, langkah, serta hasil dalam memprediksi waktu tunggu alumni mendapat pekerjaan dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes Classification berbantuan WEKA. Naïve Bayes Classifcation merupakan algoritma klasifikasi dengan metode probabilitas dan statistik. Teorema bayes dikombinasikan dengan “naive” yang mengasumsikan kondisi antar atribut adalah independen tidak terkait satu atribut dengan atribut lain. Dari sejumlah 86 data sampel (data training) yang merupakan data alumni dan terdiri dari 17 atribut bertipe kategorikal, akan dilakukan klasifikasi penerapan algoritma Naïve Bayes dengan berbantuan WEKA. Dari hasil pengujian dengan parameter 75% percentage split didapatkan hasil akurasi ditinjau dari nilai correctly classified instances sebesar 71%. Dapat diketahui pula variabel yang berpengaruh dalam klasifikasi menggunakan parameter pengujian Attribute Evaluation dengan metode Ranker serta dengan menggunakan evaluator Correlation Ranking Filter, dengan hasil pengujian di mana variabel masa studi dan pengalaman kerja selama kuliah merupakan variabel paling berpengruh dalam klasifikasi waktu tunggu mendapat pekerjaan.

Keywords: Memperkirakan waktu tunggu mendapat pekerjaan, Naive Bayes, Data Mining, Prediksi.