Pelatihan Berbasis Kompetensi (PBK) memiliki manfaat besar dalam mengurangi tingkat pengangguran yaitu dengan peningkatan kompetensi. Hal ini menjadikan proses seleksi menjadi tahapan yang sangat penting untuk menghasilkan 16 orang yang paling layak untuk mengikuti pelatihan. Namun, proses seleksi yang berlangsung saat ini hanya mengakumulasikan nilai tanpa menentukan tingkat kepentingan antar kriteria serta proses perhitungan memerlukan waktu cukup lama dan tenaga lebih. Tujuan penelitian ini adalah membangun Sistem Pendukung Keputusan berbasis android dengan implementasi metode Analytical Hierachy Process (AHP) dan Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) untuk membantu proses pengambilan keputusan secara cepat dan akurat. Dalam proses pengambilan keputusan, metode AHP digunakan untuk mengecek konsistentensi kriteria yang digunakan dan metode SMART untuk melakukan perangkingan nilai dari alternatif. Pengumpulan data dilakukan dengan wawancara secara langsung kepada pihak UPTD BLK Kolaka terkait kebutuhan sistem dan tingkat kepentingan antar kriteria. Hasil yang diperoleh bahwa dengan implementasi metode AHP dan SMART pada SPK penerimaan peserta pelatihan di UPTD BLK Kolaka dengan sistem berbasis android dapat membantu dalam merekomendasikan peserta yang paling layak untuk mengikuti PBK secara cepat. Penggunaan sistem berbasis android  menjadikan pengambilan keputusan menjadi lebih cepat. Dari 25 alternatif yang digunakan dapat menghasilkan nilai dan perangkingannya dimana terdapat 16 alternatif yang berhak mengikuti pelatihan.

Setiap mahasiswa memiliki kebiasaan tersendiri dalam menyerap dan memproses materi kuliah yang diberikan. Kebiasaan ini disebut dengan gaya belajar. Mengetahui gaya belajar mahasiswa merupakan hal yang sangat penting bagi seorang dosen karena dengan mengetahui gaya belajar mahasiswa dalam satu kelas, dosen dapat menerapkan metode pembelajaran yang dapat mengakomodir seluruh gaya belajar mahasiswa. Pada mata kuliah Komputer di Program Studi Pendidikan Bahasa Indonesia dan Program Studi Pendidikan Bahasa Inggris, masih terdapat beberapa mahasiswa yang kesulitan memahami materi kuliah karena metode pembelajaran yang diberikan dosen hanya terpaku pada gaya belajar tertentu. Untuk itu, penelitian ini akan membantu dosen untuk mengetahui gaya belajar mahasiswa berdasarkan data-data terdahulu dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier pada Data Mining. Beberapa penelitian menyebutkan bahwa metode Naïve Bayes Classifier lebih baik dibandingkan dengan metode klasifikasi yang lain. Dalam penelitian ini, peneliti menggunakan Rapid Miner sebagai alat bantu dalam melakukan klasifikasi. Setelah melakukan pengujian terhadap data uji, diperoleh nilai akurasi sebesar 90%. Hal ini membuktikan bahwa model klasifikasi yang dibentuk dari data latih dapat memberikan hasil klasifikasi gaya belajar yang baik serta model ini dapat diterapkan oleh dosen untuk mengetahui gaya belajar mahasiswa.