## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 709-718 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.4969

## Klasifikasi Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembinaan Pendidikan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan Support Vector Machine
Huzaifah Umar 1 , R. Kusumawati 1,* , M. Imamudin 1 , Moh. Ainur Rohman 2
1 Fakultas Sains dan Teknologi, Magister Informatika, UIN Maulana Malik Ibrahim, Malang, Indonesia
2 Fakultas Teknik, Program Studi Profesi Insinyur, Universitas Jember, Kota Jember, Indonesia Email: 1 huzaifahumar23@gmail.com, 2,* ririen.kusumawati@ti.uin-malang.ac.id, 3 imamudin@ti.uin-malang.ac.id,
4 ainurrohman869@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ririen.kusumawati@ti.uin-malang.ac.id
Abstrak− Keterlambatan  pembayaran  SPP  merupakan  salah  satu  masalah  yang  sering  dihadapi  oleh  sekolah.  Hal  ini  dikarenakan dapat berpengaruh pada proses penggajian guru dan karyawan maupun program peningkatan mutu pendidikan di lingkungan sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasifikasi keterlambatan pembayaran SPP menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine . Metode yang digunakan adalah Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Uji coba metode dilakukan dengan 5 kali percobaan. Berdasarkan hasil pengujian diperoleh rata rata performa Naïve Bayes yaitu accuracy (62,88%), precision (65,27%), recall (77,42%) dan f1-score (70,75%). Sedangkan rata rata performa Support Vector Machine yaitu accuracy (63,51%), precision (62,25%), recall (94,48%) dan f1-score (75,04%).
Kata Kunci: Klasifikasi; SPP; Naïve Bayes; Support Vector Machine ; CRISP-DM
Abstract− Payment delinquency of SPP is a commonly occurring issue in school. It affects the salary of teachers and staffs alongside school’s  various  development  program.  The  study  aims  to  classify  payment  delinquencies  using Naïve  Bayes and Support  Vector Machine . Research methode is Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Method testing was carried out with 5 trials. Based on the test results, the average performance of Naïve Bayes is accuracy (62,88%), precision (65,27%), recall (77,42%) dan f1-score (70,75%).  Meanwhile,  the  average  performance  of  the Support  Vector  Machine is accuracy 63,51%),  precision (62,25%), recall (94,48%) dan f1-score (75,04%).
Keywords : Classification; SPP; Naïve Bayes ; Support Vector Machine ; CRISP-DM

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  memiliki peran sebagai fondasi pembangunan kepribadian manusia. Dengan  adanya pendidikan seseorang akan  mampu  mengatasi  masalah  kebodohan  yang  melanda  pribadinya  bahkan  dalam  lingkup  yang  lebih  luas  yaitu mencerdaskan kehidupan bangsa. MTs Lukmanul Hakim merupakan salah satu lembaga pendidikan swasta yang berada di  Samarinda  yang  pembiayaan  pendidikannya  dibebankan  kepada  siswa.  Salah  satu  biaya  pendidikan  yang  harus dipenuhi  adalah  sumbangan  pembinaan  pendidikan  atau  yang  biasa  dikenal  dengan  SPP.  Pada  umumnya  SPP diterapkan oleh sekolah swasta karena dalam pengelolaan pendidikannya dibebankan kepada masyarakat atau kebijakan lokal sedangkan sekolah negeri biaya pengelolaan pendidikannya ditanggung oleh pemerintah.
Masalah yang sering muncul dalam hal pembayaran SPP adalah apabila siswa terlambat membayar tagihan SPP dari  waktu  yang  telah  ditentukan  oleh  sekolah.  Hal  ini  menjadi  masalah  dikarenakan  keterlambatan  pembayaran  SPP dapat  berpengaruh  pada  proses  penggajian  guru  dan  karyawan  maupun  program  peningkatan  mutu  pendidikan  di lingkungan  sekolah.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  bendahara  sekolah  diketahui  bahwa  siswa  yang  terlambat membayar  SPP  pada  tahun  ajaran  2023/2024  sekitar  42%  dari  total  seluruh  siswa  yang  berjumlah  248  siswa.  Oleh karena  itu,  perlu  adanya  solusi  terhadap  permasalahan  tersebut  sehingga  dapat  menjadi  bahan  evaluasi  oleh  pihak sekolah. Solusi yang dapat dilakukan adalah dengan melakukan klasifikasi keterlambatan pembayaran SPP.
Beberapa  penelitian  tentang  klasifikasi  pembayaran  SPP  telah  dilakukan  seperti  penelitian  tentang  teknik klasifikasi  pembayaran  SPP  menyebutkan  biaya  pendidikan  sangat  berperang  penting  dalam  penyelenggaraan pendidikan  di  pondok  pesantren.  Keterlambatan  dalam  melakukan  pembayaran  SPP  menjadi  masalah  yang  serius  di lingkungan  pesantren  sebab  SPP  menjadi  sumber  dana  yang  akan  digunakan  pesantren  dalam  mendukung penyelenggaraan  pendidikan.  Oleh  karena  itu  diperlukan  solusi  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  dengan  melakukan klasifikasi  pembayaraan  SPP  berdasarkan  tingkat  ketepatan  waktu  pembayaran  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes sehingga  dapat  menjadi  bahan  evaluasi  pihak  pesantren.  Dari  model  yang  digunakan  mengasilkan  tingkat  akurasi sebesar 63,64% (Prabowo et al., 2021).
Penelitian tentang klasifikasi ketepatan waktu pembayaran SPP mengatakan masalah yang sering muncul dalam pembayaran  SPP  adalah  ketika  para  santri  terlambat  dalam  melakukan  pembayaran  SPP  dari  batas  waktu  yang  telah ditentukan.  Hal  tersebut  menjadi  masalah  yang  serius  karena  SPP  menjadi  salah  satu  faktor  penting  dalam meningkatkan kualitas pelayanan yang baik di lingkungan pesantren. Faktor faktor yang menjadi penyebab  diantaranya adalah  penghasilan  orang  tua  dan  kebiasaan  dari  santri  itu  sendiri.  Maka  diperlukan  solusi  terhadap  permasalahan tersebut  dengan  melakukan  pengklasifikasian  pembayaran  SPP.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengklasifikasikan pembayaran  SPP  berdasarkan  ketepatan  waktu  pembayaran  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Hasil  akurasi  yang diperoleh sebesar 63,64% berdasarkan 45 data training dan 22 data testing (Bahtiar & Firmansyah, 2017).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 709-718 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.4969
Penelitian  tentang  optimasi  metode Naïve  Bayes dengan feature  selection mengungkapkan  bahwa  siswa  yang terlambat membayar SPP pada tahun ajaran 2017/2018 adalah sebesar 60% dari total seluruh siswa yang berjumlah 236 siswa. Hal ini menunjukkan bahwa permasalahan keterlambatan pembayaran SPP di lingkungan sekolah masih menjadi permasalahan  yang  serius.  Oleh  karena  itu  diperlukan  solusi  berupa  sistem  yang  mampu  memperkirakan  siswa  yang tepat  atau  terlambat  dalam  melakukan  pembayaran  SPP.  Penelitian  ini  menerapkan  model  gabungan  antara  algoritma Information Gain dan Naïve Bayes . Hasil yang diperoleh sebesar 90% sedangkan jika hanya menggunakan Naïve Bayes hanya  memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  80%(Muqorobin  et  al.,  2019).  Selanjutnya  penelitian  tentang  prediksi keterlambatan  pembayaran  sumbangan  pembangunan  pendidikan  sekolah  melakukan  penelitian  dengan  dataset  yang sama dari Dari hasil penelitian didapatkan hasil tingkat akurasi sebesar 73% (Ginting et al., 2020).
Penelitian tentang optimasi seleksi fitur Information  Gain pada algortima Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk  mengatasi  permasalahan  keterlambatan  pembayaran  biaya  kuliah  di  Universitas  Muhammadiyah  Kalimantan Timur. Berdasarkan data yang diperoleh terjadi kenaikan yang sangat drastis jumlah mahasiswa yang terlambat dalam melakukan pembayaran biaya kuliah.  Berdasarkan hasil perhitungan seleksi fitur Information Gain diperoleh 4 atribut yang sangat berpengaruh yaitu fakultas, prodi, angkatan, dan gender. Hasil evaluasi confuson matrix diperoleh tingkat akurasi sebesar 55,19% menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan Information Gain . Sedangkan pada algoritma K- Nearest  Neighbor dengan Information  Gain hanya  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  50,76%  (Norhalimi  &  Siswa, 2022).
Penelitian  tentang  analisis  kemungkinan  keterlambatan  pembayaran  SPP  di  SMP  Perintis  2  Bandar  Lampung menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine .  Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  Weka  dan  Ms.  Excel mendapatkan  tingkat  akurasi  yang  sama  besar  namun  terdapat  kekurangan  pada  Ms.  Excel  yaitu  waktu  yang  tidak efisien  dan  memiliki  kemungkinan  human  error.  Solusi  yang  ditawarkan  ialah  pihak  sekolah  dapat  memberikan himbauan  kepada  orang  tua  untuk  menyiapkan  biaya  pembayaran  SPP  lebih  awal  sebelum  batas  waktu  pembayatan. Selain itu orang tua bisa membayar SPP dengan mekanisme cicilan (Rosiana, 2022).
Penelitian tentang prediksi keterlambatan pembayaran SPP di SMK Al-Islam Surakarta menggunakan metode K- Nearest  Neighbor .  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  digunakan  oleh  pihak  sekolah  untuk  meminimalisir  keterlambatan pembayaran SPP di sekolah. Nilai akurasi yang dihasilkan menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor sebesar 86%. Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  dapat  menggunakan  metode  klasifikasi  lainnya  (Abdullah  et  al., 2019).
Penelitian  tentang  analisis  kemungkinan  keterlambatan  pembayaran  SPP  menggunakan  algoritma  C4.5.  Hasil klasifikasi  dari  algoritma  tersebut  kemudian  divalidasi  dan  dievaluasi  menggunakan cross  validation dan confusion matrix agar dapat diketahui tingkat akurasinya. Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa hasil akurasi terbaik dihasilkan oleh partisi 2 yaitu sebesar 75% (Apandi et al., 2019).
Penelitian  tentang  melakukan  klasifikasi  penyesuaian  UKT  mahasiswa  terdampak  pandemi  Covid-19 menggunakan  algoritma Support  Vector  Machine .  Dari  hasil  pengujian  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  83,00%  dari 100 dataset yang diujicobakan menggunakan aplikasi Rapidminer (Nugraha, 2021).
Penelitian  tentang  klasifikasi  penundaan  biaya  kuliah  mahasiswa  menggunakan Support  Vector  Machine . Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  menggunakan Support  Vector  Machine dalam memberikan  rekomendasi  penundaan  pembayaran  kuliah.  Dari    hasil  pengujian  diperoleh  tingkat  akurasi  tertinggi didapat pada scenario keempat yaitu  sebesar 87%. Sedangkan untuk pada jenis kernel, akurasi tertinggi  mrnggunakan kernel Gaussian RBF yaitu sebesar 97% (Widayani & Harliana, 2021). Beberapa penelitian terdahulu yang telah diuraikan belum membahas tentang penerapan metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine dalam melakukan klasifikasi keterlambatan pembayaran SPP sehingga pada penelitian kali ini akan dilakukan klasifikasi keterlambatan pembayaran SPP pada MTs Lukmanul Hakim menggunakan Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine .  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membangun  model  klasifikasi  keterlambatan  pembayaran SPP  menggunakan Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine .  Kedua  algoritma  tersebut  dipilih  karena  merupakan bagian dari 10 algoritma terbaik dalam data mining berdasarkan paper yang dipublikasikan pada tahun 2006 oleh IEEE International  Conference  on  Data  Mining (Wu  et  al.,  2008).  Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  dijadikan  sebagai bahan pertimbangan oleh pihak sekolah dalam mengatasi keterlambatan pembayaran SPP.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Cross-Industry  Standard  Process  for  Data  Mining (CRISP-DM)  yang dikembangkan oleh beberapa industri  yaitu Daimler-Chrysler, SPSS, dan NCR .  CRISP-DM dipilih  karena  merupakan standard dalam data mining yang paling popular saat ini berdasarkan hasil polling datascience-pm.com (Sukesa, 2022). Tahapan  CRISP-DM  terdiri  dari business  understanding,  data  understanding,  data  preparation,  modeling,  evaluation dan deployment (Shafique & Qaiser, 2014).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 709-718 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.4969
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  pada  gambar  1  diawali  dengan  tahap business  understanding yang  merupakan  tahap  awal dari  CRISP-DM  yang  dilakukan  untuk  mendefinisikan  business  problem  dengan  sederhana  dan  tepat.  Pada  tahap business  understanding akan  diketahui  masalah  yang  akan  dipecahkan  yaitu  keterlambatan  pembayaran  SPP  di  MTs Lukmanul Hakim Samarinda. Selanjutnya adalah tahap data understanding yaitu tahap memahami struktur data. Pada data  understanding dilakukan  pengumpulan  data  awal.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  data keterlambatan pembayaran SPP yang diperoleh dari bagian tata usaha dan bendahara sekolah. Data tersebut berjumlah 248  data  dan  memiliki  atribut  seperti  nama  pekerjaan  ayah,  pekerjaan  ibu,  penghasilan  ayah,  penghasilan  ibu, tanggungan dan kategori pembayaran. Selanjutnya adalah tahap data preparation yaitu melakukan persiapan data awal sehingga  siap  digunakan  pada  saat  permodelan.  Secara  garis  besar data  preparation dilakukan  untuk  memperbaiki masalah dalam data. Kegiatan yang dilakukan antara lain seleksi data, integrasi data dan transformasi data.
Setelah melewati tahap data preparation selanjutnya adalah tahap modeling yaitu melakukan penerapan metode Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine untuk  melakukan  klasifikasi  keterlambatan  pembayaran  SPP . Setelah  itu melakukan  evaluasi  terhadap  model  untuk  menilai  performa  model  menggunakan confusion  matrix . confusión  matrix menggunakan tabel matriks yang menampilkan hasil klasifikasi data testing berdasarkan data training (Paramitha et al., 2023).  Adapun  dalam  tahap  evaluasi  akan  diperoleh  hasil  performa  dari Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine berdasarkan  nilai accuracy, precision,  recall dan f1-score. Berikut adalah  tabel confusion matrix dengan 4  kombinasi nilai prediksi dan nilai actual yang berbeda.
Tabel 1. Confusion matrix
Actual Values Predicted Values True Positive (TP) False Positive (FP)
False Negative (FN)  True Negative (TN)
Pada  tabel  1  data  true  positive  (TP)  adalah  data  positif  yang  diprediksi  benar. True  negative (TN)  adalah  data negatif yang diprediksi benar. False positive (FP) adalah data negatif tapi diprediksi sebagai data positif sedangkan false negative (FN)  adalah  data  positif  tapi  diprediksi  sebagai  data  negatif.  Perhitungan  performa  berdasarkan  model  dapat dilihat pada persamaan 1, persamaan 2, persamaan 3 dan persamaan 4 berikut ini: (Indrayuni, 2018)
Accuracy = (TN + TP) x 100% (1) (TN + FN + TP + FP) Precision = TP x 100% (2) TP + FP Recall = TP x 100% (3) TP + FN f1-score =  2  x Precision x Recall (4) Precision + Recall
Selanjutnya  adalah  tahap deployment yang  merupakan  tahapan  akhir  dari  metode  CRISP-DM. Deployment bertujuan untuk mengetahui hasil dari penelitian yang telah dilakukan dan jika memungkinkan hasil dari penelitian ini dapat dikembangkan untuk penelitian selanjutnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Naïve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  salah  satu  metode  klasifikasi  yang  bersumber  pada  teorema  Bayes. Naïve  Bayes merupakan metode pengklasifikasian untuk menghitung probabilitas kelas.(Medhat et al., 2014) Secara sederhana pengelompokan Naïve Bayes menganggap adanya suatu fitur tertentu dalam suatu kelas tidak memiliki keterikatan dengan fitur lainnya (Anam & Santoso, 2018). Persamaan teorema Bayes berdasarkan dapat dilihat pada persamaan 5 berikut ini (Bustami, 2014).
P(H|X) = P (X|H).P(H) (5) P(X) Keterangan:
X
: Data dengan kelas yang belum diketahui
H : Hipotesis data X yang merupakan suatu kelas spesifik

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 709-718 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.4969
P(H) : Probabilitas hipótesis H (prior) P(H|X)  : Probabilitas hipótesis H berdasarkan kondisi X (posterior) P(X) : Probabilitas X P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipótesis H
Gambar 2. Alur metode Naïve Bayes
Tahapan dalam melakukan klasifikasi menggunakan Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar 2. Langkah pertama dimulai dengan membaca data training selanjutnya dilakukan perhitungan probabilitas prior dari masing masing kelas tepat  dan  kelas  terlambat.  Setelah  mengetahui  probabilitas  masing  masing  kelas,  selanjutnya  melakukan  perhitungan probabilitas posterior setiap kelas. Selanjutnya nilai probabilitas posterior akan dikalikan dengan probabilitas priornya. Kemudian membandingkan hasil per kelas dan menghitung hasil penentuan kelas.

## 3.2 Uji Coba Naïve Bayes

## 3.2.1 Percobaan Pertama (Data 90:10)
Percobaan pertama dilakukan menggunakan pembagian data 90:10 dengan 224 data training dan 24 data testing.  Hasil klasifikasi percobaan pertama dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Uji Coba NB Percobaan Pertama Predicted Values Actual Values True Tepat  True Terlambat Pred.Tepat 103 61 Pred.Terlambat 27 33
Tabel 2 menunjukkan jumlah data tepat yang diklasifikasikan tepat sebanyak 103 record (TP) dan jumlah data tepat yang diklasifikasikan terlambat sebanyak 27 record (FN). Berikutnya jumlah data terlambat yang diklasifikasikan tepat  sebanyak  61 record (FP)  dan  jumlah  data  terlambat  yang  diklasifikasikan  terlambat  sebanyak  33 record (TN). Berdasarkan hasil pengukuran performa  model Naïve Bayes pada percobaan pertama diperoleh nilai accuracy sebesar 60.71%, nilai precisión sebesar 62,80%, nilai recall sebesar 79,23% dan nilai f1-score sebesar 70,07%.

## 3.2.2 Percobaan Kedua (Data 80:20)
Percobaan  kedua  dilakukan  menggunakan  pembagian  data  80:20  dengan  198  data  training  dan  50  data  testing.  Hasil klasifikasi percobaan kedua dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Uji Coba NB Percobaan Kedua
Predicted Values Actual Values True Tepat  True Terlambat Pred.Tepat 88 40 Pred.Terlambat 27 43
Tabel 3  menunjukkan jumlah data tepat  yang diklasifikasikan tepat sebanyak 88 record (TP) dan jumlah data tepat yang diklasifikasikan terlambat sebanyak 27 record (FN). Berikutnya jumlah data terlambat yang diklasifikasikan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 709-718 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.4969
tepat  sebanyak  40 record (FP)  dan  jumlah  data  terlambat  yang  diklasifikasikan  terlambat  sebanyak  43 record (TN). Berdasarkan  hasil  pengukuran  performa  model Naïve  Bayes pada  percobaan  kedua  diperoleh  nilai accuracy sebesar 66,16%, nilai precisión sebesar 68,75%, nilai recall sebesar 76,52% dan nilai f1-score sebesar 72,43%.

## 3.2.3 Percobaan Ketiga (Data 70:30)
Percobaan  ketiga  dilakukan  menggunakan  pembagian  data  70:30  dengan  174  data  training  dan  74  data  testing.  Hasil klasifikasi percobaan ketiga dapat dilihat pada tabel 4 berikut ini:
Tabel 4. Uji Coba NB Percobaan Ketiga Predicted Values Actual Values True Tepat  True Terlambat Pred.Tepat 75 40 Pred.Terlambat 26 33
Tabel 4  menunjukkan jumlah data tepat  yang diklasifikasikan tepat sebanyak 75 record (TP) dan jumlah data tepat yang diklasifikasikan terlambat sebanyak 26 record (FN). Berikutnya jumlah data terlambat yang diklasifikasikan tepat  sebanyak  40 record (FP)  dan  jumlah  data  terlambat  yang  diklasifikasikan  terlambat  sebanyak  33 record (TN). Berdasarkan  hasil  pengukuran  performa  model Naïve  Bayes pada  percobaan  ketiga  diperoleh  nilai accuracy sebesar 62,07%, nilai precisión sebesar 65,22%, nilai recall sebesar 74,26% dan nilai f1-score sebesar 69,45%.

## 3.2.4 Percobaan Keempat (Data 60:40)
Percobaan keempat dilakukan menggunakan pembagian data 60:40 dengan 148 data training dan 100 data testing. Hasil klasifikasi percobaan keempat dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Uji Coba NB Percobaan Keempat Predicted Values Actual Values True Tepat  True Terlambat Pred.Tepat 73 40 Pred.Terlambat 13 22
Tabel  5  menunjukkan  jumlah  data  tepat  yang  diklasifikasikan  tepat  sebanyak  73 record (TP)  dan  jumlah  data tepat yang diklasifikasikan terlambat sebanyak 13 record (FN). Berikutnya jumlah data terlambat yang diklasifikasikan tepat  sebanyak  40 record (FP)  dan  jumlah  data  terlambat  yang  diklasifikasikan  terlambat  sebanyak  22 record (TN). Berdasarkan hasil pengukuran performa model Naïve Bayes pada percobaan keempat diperoleh nilai accuracy sebesar 64,19%, nilai precisión sebesar 64,60%, nilai recall sebesar 84,88% dan nilai f1-score sebesar 73,37%.

## 3.2.5 Percobaan Kelima (Data 50:50)
Percobaan kelima dilakukan menggunakan pembagian data 50:50  dengan 124 data training dan 124 data testing. Hasil klasifikasi percobaan kelima dapat dilihat pada tabel 6 berikut ini:
Tabel 6. Uji Coba NB Percobaan Kelima
Predicted Values Actual Values True Tepat  True Terlambat Pred.Tepat 52 28 Pred.Terlambat 20 24
Tabel  6  menunjukkan  jumlah  data  tepat  yang  diklasifikasikan  tepat  sebanyak  52 record (TP)  dan  jumlah  data tepat yang diklasifikasikan terlambat sebanyak 20 record (FN). Berikutnya jumlah data terlambat yang diklasifikasikan tepat  sebanyak  28 record (FP)  dan  jumlah  data  terlambat  yang  diklasifikasikan  terlambat  sebanyak  24 record (TN). Berdasarkan  hasil  pengukuran  performa  model Naïve  Bayes pada  percobaan  kelima  diperoleh  nilai accuracy sebesar 61,29%, nilai precisión sebesar 65,00%, nilai recall sebesar 72,22% dan nilai f1-score sebesar 68,42%.

## 3.2.6 Performa Naïve Bayes
Setelah  melakukan  uji  coba  dengan  5  percobaan  maka  rata  rata  performa Naïve  Bayes berdasarkan  nilai accuracy, precisión, recall, dan f1-score dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini:
Tabel 7. Performa Naïve Bayes
NO PERCOBAAN DATA PERFORMA NAÏVE BAYES Accuracy  Precision Recall f1-score 1 Percobaan Pertama 90:10 60,71% 62,80% 79,23% 70,07% 2 Percobaan Kedua 80:20 66,16% 68,75% 76,52% 72,43% 3 Percobaan Ketiga 70:30 62,07% 65,22% 74,26% 69,45%

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 709-718 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.4969
NO PERCOBAAN DATA PERFORMA NAÏVE BAYES Accuracy  Precision Recall f1-score 4 Percobaan Keempat 60:40 64,19% 64,60% 84,88% 73,37% 5 Percobaan Kelima 50:50 61,29% 65,00% 72,22% 68,42% Rata Rata 62,88% 65,27% 77,42% 70,75%
Pada tabel 7 diketahui nilai accuracy dan precisión tertinggi diperoleh pada percobaan kedua yaitu 66,16% dan 68,75%, sedangan nilai recall dan f1-score tertinggi diperoleh pada percobaan keempat yaitu 84,88% dan 73,37%. Rata rata performa Naïve Bayes adalah accuracy sebesar 62,88%, precision sebesar 65,27%, recall sebesar 77,42% dan f1- score sebesar 70,75%.

## 3.3 Support Vector Machine
Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma komputer yang belajar melalui contoh untuk menetapkan label pada objek (Noble, 2006). Support Vector Machine bekerja berdasarkan Structural Risk Minimization (SRM) yang dirancang untuk mengolah data menjadi hyperline (pemisah). Desain alur Support Vector Machine dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Alur metode Support Vector Machine
Pada gambar 3 langkah pertama adalah input dataset ke dalam sistem, selanjutnya data tersebut akan dilakukan pembagian data training dan testing. Setelah itu dilakukan penentuan nilai vector bobot (w) dan bias (b).  Pada dataset memiliki 5  fitur  maka  w akan  memiliki 5 fitur juga (w1, w2,  w3,  w4, dan  w5) dengan formula  yang akan digunakan untuk meminimalkan margin adalah sebagai berikut:
‖ ‖
(6)
Dengan yi (wi.xi + b) > 1,i= 1,2,3,4,5……n yi(w1.x1 + w2.x2 + w3.x3 + w4.x4 + w5.x5 ≧ +1 untuk kategori tepat) yi(w1.x1 + w2.x2 + w3.x3 + w4.x4 + w5.x5 ≧ -1 untuk kategori terlambat)
Pada proses klasifikasi jika data pada kelas tepat akan diberi label +1 sedangkan data pada kelas terlambat diberi label -1. Selanjutnya adalah menentukan hyperplane pada masing masing kelas setelah itu penetapan kelas berdasarkan nilai terbesar dari hyperplane . Tahap selanjutnya adalah melakukan uji coba penerapan model Support Vector Machine melalui 5 percobaan.

## 3.4 Uji Coba Support Vector Machine

## 3.4.1 Percobaan Pertama (Data 90:10)
Percobaan pertama dilakukan menggunakan pembagian data 90:10 dengan 224 data training dan 24 data testing.  Hasil klasifikasi percobaan pertama dapat dilihat pada tabel 8 berikut ini:
Tabel 8. Uji Coba SVM Percobaan Pertama
Predicted Values Actual Values True Tepat  True Terlambat Pred.Tepat 122 77

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 709-718 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.4969
Predicted Values Actual Values True Tepat  True Terlambat Pred.Terlambat 8 17
Tabel 8 menunjukkan jumlah data tepat yang diklasifikasikan tepat sebanyak 122 record (TP) dan jumlah data tepat yang diklasifikasikan terlambat sebanyak 8 record (FN). Berikutnya jumlah data terlambat yang diklasifikasikan tepat  sebanyak  77 record (FP)  dan  jumlah  data  terlambat  yang  diklasifikasikan  terlambat  sebanyak  17 record (TN). Berdasarkan  hasil  pengukuran  performa  model Support  Vector  Machine pada  percobaan  pertama  diperoleh  nilai accuracy sebesar  62,05%,  nilai precisión sebesar  61,31%,  nilai recall sebesar  93,85%  dan  nilai f1-score sebesar 74,17%.

## 3.4.2 Percobaan Kedua (Data 80:20)
Percobaan  kedua  dilakukan  menggunakan  pembagian  data  80:20  dengan  198  data  training  dan  50  data  testing.  Hasil klasifikasi percobaan kedua dapat dilihat pada tabel 9 berikut ini:
Tabel 9. Uji Coba SVM Percobaan Kedua Predicted Values Actual Values True Tepat  True Terlambat Pred.Tepat 111 69 Pred.Terlambat 4 14
Tabel 9 menunjukkan jumlah data tepat yang diklasifikasikan tepat sebanyak 111 record (TP) dan jumlah data tepat yang diklasifikasikan terlambat sebanyak 4 record (FN). Berikutnya jumlah data terlambat yang diklasifikasikan tepat  sebanyak  69 record (FP)  dan  jumlah  data  terlambat  yang  diklasifikasikan  terlambat  sebanyak  14 record (TN). Berdasarkan hasil pengukuran performa model Support Vector Machine pada percobaan kedua diperoleh nilai accuracy sebesar 63,13%, nilai precisión sebesar 61,67%, nilai recall sebesar 96,52% dan nilai f1-score sebesar 75,26%.

## 3.4.3 Percobaan Ketiga (Data 70:30)
Percobaan  ketiga  dilakukan  menggunakan  pembagian  data  70:30  dengan  174  data  training  dan  74  data  testing.  Hasil klasifikasi percobaan ketiga dapat dilihat pada tabel 10 berikut ini:
Tabel 10. Uji Coba SVM Percobaan Ketiga
Predicted Values Actual Values True Tepat  True Terlambat Pred.Tepat 92 54 Pred.Terlambat 9 19
Tabel 10 menunjukkan jumlah data tepat yang diklasifikasikan tepat sebanyak 92 record (TP) dan jumlah data tepat yang diklasifikasikan terlambat sebanyak 9 record (FN). Berikutnya jumlah data terlambat yang diklasifikasikan tepat  sebanyak  54 record (FP)  dan  jumlah  data  terlambat  yang  diklasifikasikan  terlambat  sebanyak  19 record (TN). Berdasarkan hasil pengukuran performa model Support Vector Machine pada percobaan ketiga diperoleh nilai accuracy sebesar 63,79%, nilai precisión sebesar 63,01%, nilai recall sebesar 91,09% dan nilai f1-score sebesar 74,50%.

## 3.4.4 Percobaan Keempat (Data 60:40)
Percobaan keempat dilakukan menggunakan pembagian data 60:40 dengan 148 data training dan 100 data testing. Hasil klasifikasi percobaan keempat dapat dilihat pada tabel 11 berikut ini:
Tabel 11. Uji Coba SVM Percobaan Keempat
Predicted Values Actual Values True Tepat  True Terlambat Pred.Tepat 83 49 Pred.Terlambat 3 13
Tabel 11 menunjukkan jumlah data tepat yang diklasifikasikan tepat sebanyak 83 record (TP) dan jumlah data tepat yang diklasifikasikan terlambat sebanyak 3 record (FN). Berikutnya jumlah data terlambat yang diklasifikasikan tepat  sebanyak  49 record (FP)  dan  jumlah  data  terlambat  yang  diklasifikasikan  terlambat  sebanyak  13 record (TN). Berdasarkan  hasil  pengukuran  performa  model Support  Vector  Machine pada  percobaan  keempat  diperoleh  nilai accuracy sebesar  64,86%,  nilai precisión sebesar  62,88%,  nilai recall sebesar  96,51%  dan  nilai f1-score sebesar 76,15%.

## 3.4.5 Percobaan Kelima (Data 50:50)
Percobaan kelima dilakukan menggunakan pembagian data 50:50 dengan 124 data training dan 124 data testing. Hasil klasifikasi percobaan kelima dapat dilihat pada tabel 12 berikut ini:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 709-718 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.4969
Tabel 12. Uji Coba SVM Percobaan Kelima
Predicted Values Actual Values True Tepat  True Terlambat Pred.Tepat 68 41 Pred.Terlambat 4 11
Tabel 5.6 menunjukkan jumlah data tepat yang diklasifikasikan tepat sebanyak 68 record (TP) dan jumlah data tepat yang diklasifikasikan terlambat sebanyak 4 record (FN). Berikutnya jumlah data terlambat yang diklasifikasikan tepat  sebanyak  41 record (FP)  dan  jumlah  data  terlambat  yang  diklasifikasikan  terlambat  sebanyak  11 record (TN). Berdasarkan  hasil  pengukuran  performa  model Support  Vector  Machine pada  percobaan  kelima  diperoleh  nilai accuracy sebesar  62,39%,  nilai precisión sebesar  62,39%,  nilai recall sebesar  94,44%  dan  nilai f1-score sebesar 75,14%.

## 3.4.6 Performa Support Vector Machine
Setelah  melakukan  uji  coba  dengan  5  percobaan  maka  rata  rata  performa Support  Vector  Machine berdasarkan  nilai accuracy , nilai precisión , nilai recall , dan nilai f1-score dapat dilihat pada tabel 13 berikut ini:
Tabel 13. Performa Support Vector Machine
NO

## PERCOBAAN
DATA PERFORMA SUPPORT VECTOR MACHINE Accuracy Precision Recall f1-score 1 Percobaan Pertama 90:10 62,05% 61,31% 93,85% 74,17% 2 Percobaan Kedua 80:20 63,13% 61,67% 96,52% 75,26% 3 Percobaan Ketiga 70:30 63,79% 63,01% 91,09% 74,50% 4 Percobaan Keempat 60:40 64,86% 62,88% 96,51% 76,15% 5 Percobaan Kelima 50:50 63,71% 62,39% 94,44% 75,14% Rata Rata 62,88% 65,27% 63,51% 62,25%
Pada tabel 13 diketahui nilai accuracy tertinggi diperoleh pada percobaan keempat yaitu 64,86%, nilai precisión tertinggi  diperoleh  pada  percobaan  ketiga  yaitu  63,01%,  nilai recall tertinggi  diperoleh  dari  percobaan  kedua  yaitu 96,52%  dan f1-score tertinggi  diperoleh  pada  percobaan  keempat  yaitu  76,15%.  Rata  rata  performa Support  Vector Machine adalah accuracy sebesar  63,51%, precision sebesar  62,25%, recall sebesar  94,48%  dan f1-score sebesar 75,04%.

## 3.3 Pembahasan
Setelah diketahui hasil pengujian Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada percobaan pertama sampai percobaan kelima,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  perbandingan  performa Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine berdasarkan  nilai accuracy, nilai precisión, nilai recall dan  nilai f1-score. Perbandingan  performa Naïve  Bayes dan Support Vector Machine dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Perbandingan Performa NB dan SVM
Pada gambar 4 diketahui pada percobaan pertama performa Support Vector Machine unggul pada nilai accuracy (62,05%),  nilai recall (93,85%),  dan  nilai f1-score (74,17%).  Sedangkan Naïve  Bayes unggul  pada  nilai precisión (62,80%). Pada percobaan kedua diketahui performa Support Vector Machine unggul pada nilai recall (96,52%) dan f1- score (75,26%). Sedangkan Naïve Bayes unggul pada nilai accuracy (66,16%) dan precisión (68,75%). Pada percobaan ketiga diketahui performa Support Vector Machine unggul pada nilai accuracy (63,79%), recall (91,09%), dan f1-score (74,50%). Sedangkan Naïve Bayes unggul pada nilai precisión (65,22%). Pada percobaan keempat diketahui performa Support  Vector  Machine unggul  pada  nilai accuracy (64,86%), recall (96,51%),  dan f1-score (76,15%).  Sedangkan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 709-718 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.4969
Naïve Bayes unggul pada nilai precisión (64,60%). Pada percobaan kelima diketahui performa Support Vector Machine unggul  pada  nilai accuracy (63,71%), recall (94,44%),  dan f1-score (75,14%).  Sedangkan Naïve  Bayes unggul  pada nilai precisión (65,00%). Selanjutnya rata rata performa kedua model dapat dilihat pada gambar 5 berikut ini:
Gambar 5. Rata Rata Performa NB dan SVM
Berdasarkan  perolehan  rata  rata  performa Naïve  Bayes dan Support  Vector  Machine pada  gambar  5  diketahui bahwa Support Vector Machine memperoleh rata rata nilai accuracy (63,51%), precisión (62,25%), recall (94,48%),dan f1-score (75,04%). Sedangkan Naïve Bayes memperoleh rata rata nilai accuracy (62,88%), precisión (65,27%), recall (77,42%),dan f1-score (70,75%).

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  melakukan  klasifikasi  keterlambatan  pembayaran  SPP  menggunakan Naïve  Bayes dan Support Vector Machine . Data yang digunakan adalah data siswa di Madrasah Tsanawiyah Lukmanul Hakim Samarinda tahun ajaran 2021/2022 sampai 2023/2024. Berdasarkan hasil pengukuran performa  model Naïve Bayes dan Support Vector Machine melalui  percobaan  pertama  sampai  percobaan  kelima  diketahui  rata  rata  nilai  akurasi Naïve  Bayes sebesar 62,88% sedangkan Support Vector Machine sebesar 63,51%.

## REFERENCES
Abdullah et al. (2019). Prediksi Keterlambatan Pembayaran SPP Sekolah Dengan Metode K-Nearest Neighbor (Studi Kasus SMK Al Islam Surakarta). Informasi Interaktif , Vol 4, No 3 , 160–164.
Anam, C., & Santoso, H. B. (2018). Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa. Jurnal Energy Universitas Panca Marga , 8 (1).
Apandi,  T.  H.,  Maulana,  R.  B.,  Piarna,  R.,  &  Vernanda,  D.  (2019).  Menganalisis  Kemungkinan  Keterlambatan Pembayaran Spp Dengan Algoritma C4.5 (Studi Kasus Politeknik Tedc Bandung). Jurnal Techno Nusa Mandiri , 16 (2), 93–98. https://doi.org/10.33480/techno.v16i2.659
Bahtiar, A., & Firmansyah, D. (2017). Klasifikasi Ketepatan Waktu Pembayaraan SPP di Pondok Pesantren Al-Arifah Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer , 01 (01). Bustami.  (2014).  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi. Jurnal Informatika , 8 (1).
Ginting,  V.  S.,  Kusrini,  K.,  &  Taufiq,  E.  (2020).  Implementasi  Algoritma  C4.5  untuk  Memprediksi  Keterlambatan Pembayaran Sumbangan Pembangunan Pendidikan Sekolah Menggunakan Python. Inspiration: Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , 10 (1). https://doi.org/10.35585/inspir.v10i1.2535 Indrayuni, E. (2018). Komparasi Algoritma Naive Bayes dan Support Vector Machine Untuk Analisa Sentimen Review Film. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 14 (2), 175. https://doi.org/10.33480/pilar.v14i2.918
Medhat, W., Hassan, A., & Korashy, H. (2014). Sentiment analysis algorithms and applications: A survey. Ain Shams Engineering Journal , 5 (4), 1093–1113. https://doi.org/10.1016/j.asej.2014.04.011 Muqorobin,  M.,  Kusrini,  K.,  &  Luthfi,  E.  T.  (2019).  Optimasi  Metode  Naive  Bayes  Dengan  Feature  Selection Information  Gain  Untuk  Prediksi  Keterlambatan  Pembayaran  SPP  Sekolah. Jurnal  Ilmiah  SINUS , 17 (1),  1. https://doi.org/10.30646/sinus.v17i1.378
Noble,  W.  S.  (2006).  What  is  a  support  vector  machine? Nature  Biotechnology , 24 (12),  1565–1567. https://doi.org/10.1038/nbt1206-1565

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 4, No 11, April 2024, page 709-718 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v4i11.4969
Norhalimi, M., & Siswa, T. A. Y. (2022). Optimasi Seleksi Fitur Information Gain pada Algoritma Naïve Bayes dan K-
Nearest Neighbor. JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , 7 (3), 237–255.
https://doi.org/10.14421/jiska.2022.7.3.237-255
Nugraha,  Y.  R.  A.  (2021).  Implementasi  Algoritma  Support  Vector  Machine  Untuk  Klasifikasi  Penyesuaian  Uang Kuliah Tunggal Terdampak Pandemi Covid-19. Jurnal Teknik Informatika Kaputama (JTIK) , Vol. 5 (No. 2). Paramitha, N. Y., Nuryaman, A., Faisol, A., & Setiawan, E. (2023). Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan Metode Naïve Bayes . 04 (01).
Prabowo, C., Hakim, L. N., Rohmat, C. L., & Rinaldi, A. R. (2021). Teknik Klasifikasi Pembayaran SPP Berdasarkan Tingkat Ketepatan Pembayaran. Jurnal Data Science dan Informatika (JDSI) , 1 (1).
Rosiana,  L.  (2022).  Analisis  Kemungkinan  Keterlambatan  Pembayaran  SPP  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector Machine (Studi Kasus: Smp Perintis 2 Bandar Lampung). Jurnal Ilmu Data , Vol 2 (No. 9). Shafique,  U.,  &  Qaiser,  H.  (2014).  A  Comparative  Study  of  Data  Mining  Process  Models  (KDD,  CRISP-DM  and SEMMA). International Journal of Innovation and Scientific Research , 12 (1), 6. Sukesa, I. K. (2022). CRISP DM Sebagai Salah Satu Standard untuk Menghasilkan Data Driven Decision Making yang Berkualitas . Diakses pada 11 Januari 2024 dari https://www.djkn.kemenkeu.go.id/artikel/baca/15134/CRISP-DM- Sebagai-Salah-Satu-Standard-untuk-Menghasilkan-Data-Driven-Decision-Making-yang-Berkualitas.html Widayani,  W.,  &  Harliana,  H.  (2021).  Analisis  Support  Vector  Machine  Untuk  Pemberian  Rekomendasi  Penundaan Biaya Kuliah Mahasiswa. Jurnal Sains dan Informatika , 7 (1), 20–27. https://doi.org/10.34128/jsi.v7i1.268
Wu, X., Kumar, V., Ross Quinlan, J., Ghosh, J., Yang, Q., Motoda, H., McLachlan, G. J., Ng, A., Liu, B., Yu, P. S., Zhou,  Z.-H., Steinbach, M.,  Hand, D. J., &  Steinberg, D.  (2008). Top 10 algorithms in  data  mining. Knowledge and Information Systems , 14 (1), 1–37. https://doi.org/10.1007/s10115-007-0114-2