## Implementasi Algoritma Naïve Bayes
Menggunakan Feature Forward Selection dan

## SMOTE Untuk Memprediksi Ketepatan Masa Studi Mahasiswa Sarjana
Dede Kurniadi Fitri Nuraeni Sri Mulyani Lestari Jurusan Ilmu Komputer Jurusan Ilmu Komputer Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Garut Institut Teknologi Garut Institut Teknologi Garut Garut, Indonesia Garut, Indonesia Garut, Indonesia dede.kurniadi@itg.ac.id fitri.nuraeni@itg.ac.id 1806131@itg.ac.id
Abstract — The  punctuality  of  students  in  completing  their  studies  is  an  important  aspect  of  the  study program.  Because  there  are  still  students  who  have  not  been  able  to  complete  their  studies  on  time.  The purpose  of  this  study  is  to  determine  the  factors  that  influence  students  in  completing  their  studies  by extracting student academic data to obtain a classification model that can be used to predict the accuracy of the study period. The classification method for predicting the accuracy of the student's study period uses the Naive Bayes algorithm using the Feature Forward Selection and SMOTE. The method for data processing in this study uses CRISP-DM. The results of this study are in the form of a classification model to predict the accuracy of the study period of students who obtain a fairly high accuracy value of 87.13%, a recall value of 83.82%, and a precision value of 89.76%, and an AUC value of 0.92. included in the category of Excellent Classification.  The  use  of  SMOTE  has  succeeded  in  handling  Imbalanced  Class  on  the  data,  and  the application  of  Feature  Forward  Selection  resulted  in  5  factors  that  most  influence  the  accuracy  of  the student's study period, namely the attributes of Gender, School Category, Year of Entry, Study Program and Grade  Point  Average  for  the  third  semester.  The  prediction  model  generated  using  the  Naïve  Bayes algorithm, Feature Forward Selection, and SMOTE is expected to help study programs to find out earlier the possibility of students completing their studies on time or not on time .
Keywords— Prediction, Algorithm, Naïve Bayes, Feature Forward Selection, SMOTE

## I. P ENDAHULUAN
Kualitas  pengelolaan  pendidikan  suatu  perguruan  tinggi  dan  program  studi,  dapat dilihat dari peringkat akreditasinya. Pada proses akreditasi, salah satu aspek penting yang dinilai  adalah  mahasiswa,  mulai  dari  bagaimana  proses  mahasiswa  masuk  ke  perguruan tinggi, memilih program studi sampai pada ketepatan masa studi mahasiswa dari program studi tersebut. Masa studi mahasiswa telah diatur pada Permendikbud No.49 Tahun 2014 mengenai  Standar  Nasional  Pendidikan  Tinggi  (SN-PT)  yaitu  beban  belajar  minimal mahasiswa pada jenjang pendidikan S1 adalah 144 SKS dan untuk menuntaskan seluruh beban SKS mahasiswa S1 diberi batas waktu 4-5 tahun (8-10 semester) [1]. Namun pada berlangsungnya proses akademik pada suatu program studi, tidak semua mahasiswa dapat menyelesaikan  studi  sesuai  jangka  waktu  yang  telah  ditentukan.  Sering  kali  ditemukan sejumlah  mahasiswa  yang  menempuh  studi  S1  melebihi  batas  waktu  maksimal  dan beberapa diantaranya terancam drop out .
Gambaran  permasalahan  tersebut,  masih  ditemukan  pada  Institut  Teknologi  Garut (ITG)  yang  merupakan  perguruan  tinggi  swasta  di  Kabupaten  Garut  yang  sudah  berdiri sejak  Tahun  1990.  ITG  memiliki  5  program  studi  2  diantaranya  merupakan  prodi  baru yaitu Sistem Informasi dan Arsitek sedangkan 3 lainnya yaitu Teknik Informatika, Teknik Sipil dan Teknik Industri ketiganya sudah mendapat nilai akreditasi B (Baik Sekali) [2]. Pada masing-masing program studi tersebut, masih terdapat mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu setiap tahunnya. Jika hal ini dibiarkan, dikhawatirkan akan berdampak pada
nilai  akreditasi  program  studi  yang  telah  diperoleh.  Sehingga  memerlukan  suatu  upaya agar mengurangi jumlah mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu.
Gambar 1. Grafik Mahasiswa Lulus Tepat dan Tidak Tepat Waktu
Gambar  1  menunjukan  bahwa  pada  tiap  program  studi  di  Institut  Teknologi  Garut, masih  terdapat  banyak  mahasiswa  yang  terlambat  dalam  menyelesaikan  studi.  Oleh karena itu untuk mengurangi jumlah mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu, maka pihak program  studi  perlu  adanya  pencegahan  dan  arahan  dengan  melakukan  proses  prediksi ketepatan  masa  studi  mahasiswa  lebih  awal.  Prediksi  merupakan  suatu  kegiatan  yang dilakukan secara sistematis dan bertujuan untuk memperkirakan suatu hal yang mungkin terjadi di masa depan. Proses prediksi dapat diketahui berdasarkan informasi di masa lalu, sehingga  ditemukan  perbedaan  antara  sesuatu  yang  telah  terjadi  dan  hasil  yang diharapkan  dapat  diminimalisir  [3].  Hubungan  antara  masa  studi  mahasiswa  dengan kelulusan dapat diprediksi menggunakan data riwayat akademik mahasiswa di masa lalu [1].  Dengan  adanya  prediksi  ketepatan  masa  studi  mahasiswa  lebih  awal  yaitu  ketika semester  6,  pihak  program  studi  dapat  melakukan  perencanaan,  pengawalan  studi  dan bimbingan  yang  lebih  intensif  terhadap  mahasiswa  yang  terindikasi  lulus  tidak  tepat waktu dan terancam drop out.
Pada  proses  memprediksi  ketepatan  masa  studi  mahasiswa  dengan  menerapkan algoritma  pohon  keputusan  C4.5  pada  penelitian  [4]  memperoleh  nilai  akurasi  sebesar 73,99%.  Pada  tahun  berikutnya  penelitian  [5]  dalam  mengimplmentasikan  data  mining untuk  klasifikasi  masa  studi  mahasiswa  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor diperoleh  hasil  performa  akurasi  75.15%, precision 93.15%  dan recall 77.65%. Kemudian  penelitian  [6]  yang  membahas  sistem  rekomendasi  akademik  menggunakan Backpropagation  Neural  Network untuk  memprediksi  kemampuan  mahasiswa  dalam menyelesaikan  studi  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  80,95%,  presisi  83,20%,  dan recall 83,53%.  Penelitian  selanjutnya  yang  dilaporkan  oleh  [7]  penggunaan  data  induk mahasiswa  sebagai  prediktor  ketepatan  waktu  lulus  dan  algoritma CART untuk pengklasifikasiannya  diperoleh  nilai accuracy: 63.19%, specificity: 54.48%  dan sensitivity: 69.94%.  Sedangkan  penelitian  [3]  menggunakan  data  akademik  dan  non akademik  dalam  memprediksi  ketepatan  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  metode K- Means memperoleh  nilai  dengan  tingkat  akurasi  mencapai  90%  benar.  Selanjutnya penelitian  untuk  mencari  model  prediksi  ketepatan  masa  studi  mahasiswa  [8]  dengan menerapkan  fitur Forward  Selection pada  algoritma Naïve  Bayes menghasilkan  nilai akurasi yang cukup tinggi yaitu 92,94%.
Dari  berbagai  metode  dan  algoritma  berdasarkan  penelitian  sebelumnya  untuk memprediksi  ketepatan  masa  studi  mahasiswa,  perlu  dibangun  model  klasifikasi. Pemilihan  algoritma Naïve  Bayes dianggap  menjadi  salah  satu  proses  klasifikasi  yang menghasilkan  nilai  akurasi  terbaik  [8].  Selain  itu,  untuk  mengetahui  atribut/faktor  yang
paling mempengaruhi terhadap ketepatan masa studi mahasiswa, diperlukan fitur seleksi atribut dengan menggunakan Forward Selection . Fitur ini mampu meningkatkan akurasi dengan  membuang  beberapa  fitur  yang  kurang  relevan  terhadap  proses  klasifikasi  [9]. Data yang digunakan yaitu data mahasiswa lulusan tahun 2015-2019 dari 3 program studi yaitu Teknik Informatika, Teknik Sipil dan Teknik Industri  ITG. Berdasarkan data yang diperoleh  terjadi imbalanced  class diantara  mahasiswa  yang  menyelesaikan  studi  tepat waktu  dan  tidak  tepat  waktu,  maka  diperlukan  teknik  SMOTE.  Penggunaan  teknik SMOTE ini mampu menyeimbangkan class imbalance pada data [10]. Berdasarkan latar belakang dan kajian penelitian sebelumnya, maka penelitian ini fokus pada Implementasi Algoritma Naïve  Bayes Untuk  Memprediksi  Ketepatan  Masa  Studi  Mahasiswa  Sarjana. Hasil yang diharapkan dari penelitian ini, dapat menjadi acuan bagi program studi untuk memberikan arahan kepada mahasiswa agar meningkatkan jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode pada proses prediksi ketepatan masa studi mahasiswa menggunakan metode tahapan  CRISP-DM  ( Cross-Industry  Standard  Practice  for  Data  Mining )  metode pendekatan  ini  memperkenalkan  standar  proses  data  mining  sebagai  strategi  untuk memecahkan masalah umum untuk mengatasi proses bisnis maupun penelitian[4]. .

## A. Kerangka Penelitian
Penerapan  metode  tahapan  CRISP-DM  diterapkan  pada  kerangka  penelitian  sebagai diagram yang menjelaskan secara garis besar dari alur berjalannya sebuah penelitian yang disajikan pada Gambar 2 berikut:
Gambar 2. Kerangka Penelitian
Keterangan :
RM  1  :  ―Bagaimana  menentukan  faktor/atribut  yang  mempengaruhi  terhadap  ketepatan masa studi mahasiswa?‖ Yang akan terjawab pada tahapan Data Understanding Phase & Data Preparation Phase.
RM 2 : ―Bagaimana menerapkan algoritma Naïve Bayes, Feature Forward Selection dan SMOTE  untuk  mencari  model  klasifikasi  untuk  memprediksi  ketepatan  masa  studi mahasiswa  dengan  tingkat  akurasi  yang  baik?‖  Yang  akan  terjawab  pada  tahapan Modelling Phase & Evaluation Phase.
Penjelasan mengenai kerangka penelitian  menggunakan metode tahapan  CRISP-DM terdapat  3  tahapan  yaitu input,  process dan output . Input merupakan  sumber  yang diperlukan untuk menghasilkan output . Process merupakan kegiatan mengolah input agar mendapatkan output . Sedangkan output merupakan hasil yang diperoleh dari input yang telah  di process .  Pada  tahapan process terdiri  dari  6  tahapan  yaitu Business Understanding  Phase,  Data  Understanding  Phase,  Data  Preparation  Phase,  Modelling Phase, Evaluation Phase dan Deployment Phase.

## B. Sumber Data
Sumber data yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan analisis data dan pemodelan pada penelitian ini, diperoleh dari database sistem informasi akademik Institut Teknologi Garut. Data yang digunakan merupakan data mahasiswa lulusan tahun 2015–2019 dari 3 program studi yaitu Teknik Informatika, Teknik Sipil dan Teknik Industri yang disajikan pada Gambar 3 berikut:
Gambar 3. Data yang terkumpul
Berdasarkan  Gambar  3  merupakan  data  yang  terkumpul  dan  masih  berupa  data mentah yang belum diolah. Terdiri dari 17 atribut dan 681 mahasiswa Institut Teknologi Garut. Berikut rincian data yang diperoleh, beserta atribut yang digunakan meliputi:
1) Data Mahasiswa (NIM, Jenis Kelamin, Kategori Sekolah, Usia)
2) Data Lulusan (Program Studi, Tahun Masuk, IPs 1, IPs 2, IPs 3, IPs 4, IPs 5, SKS 1, SKS 2, SKS 3, SKS 4, SKS 5 dan Status Kelulusan.
3) Menggunakan  17  atribut  dan  jumlah  dataset  yang  terkumpul  sebanyak  681 mahasiswa  yang  terdiri  dari  435  mahasiswa  Teknik  Informatika,  143  mahasiswa Teknik Industri dan 103 mahasiswa Teknik Sipil.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian  ini  merupakan  proses  dari  implementasi algoritma Naive  Bayes menggunakan Feature  Forward  Selection dan  SMOTE.  Proses
pemodelan  ini  dibantu  dengan  menggunakan tools Rapidminer .  Untuk  hasil  penelitian dan pembahasan hasil yang diperoleh, disajikan pada sub bahasan berikut:

## A. Hasil Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  pendekatan  CRISP-DM.  Adapun  hasil  dari penelitian  ini  akan  dijelaskan  berdasarkan  tahapan  CRISP-DM.  Untuk  lebih  jelasnya dapat dilihat pada sub poin berikut:
1) Business Understanding Phase
Berdasarkan  objek  penelitian  yang  telah  ditentukan,  maka  tahapan  pertama  dari penelitian  ini  yaitu  mengidentifikasi  masalah  yang  terjadi  di  ITG  dengan  melakukan wawancara dengan pihak kampus, yaitu ketua prodi Teknik Sipil, Teknik Informatika dan Teknik  Industri  mengenai permasalahan  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  studi. Berikut merupakan  hasil  wawancara  yang  diperoleh  bagaimana  alur  mahasiswa  dalam menyelesaikan studi terdapat pada Gambar 4.
Gambar 4. Flowchart Studi Mahasiswa
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  ketepatan  masa  studi  mahasiswa  menjadi terhambat. Dikarenakan proses pengulangan/pengambilan semester untuk perbaikan yang mengharuskan  mahasiswa  menambah  masa  studi.  Maka  dibutuhkan  solusi  untuk menangani  permasalahan  tersebut  agar  dapat  menyelesaikan  studi  tepat  waktu.  Proses yang  dilakukan  untuk  mencegah/menangani  permasalahan  tersebut  yaitu  dengan melakukan  perencanaan,  pengawalan  studi,  dan  bimbingan  yang  lebih  intensif  terhadap mahasiswa yang terindikasi lulus tidak tepat waktu ataupun yang terancam drop out jika lebih dari 14 semester.
2) Data Understanding Phase
Setelah  merumuskan  masalah,  selanjutnya  adalah  tahapan  pemahaman  data. Langkah-langkah yang harus dilakukan adalah sebagai berikut:
a) Tahap pengumpulan data yaitu proses mencari data dari pihak kampus ITG. Data yang  diperoleh  merupakan  data  mahasiswa  lulusan  tahun  2015-2019  dari  3 program  studi  yaitu  Teknik  Informatika,  Teknik  Sipil  dan  Teknik  Industri  yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Mentah No NIMHS NMMHS … Yudisium 1 1003014 Ridwan Trihasa … Tidak Berpredikat 2 1003018 Ardi Rustiardi … Tidak Berpredikat 3 1103003 Anggi Sutardi … Tidak Berpredikat … … … … … 681 1706115 Agung A. A. … Memuaskan
Data pada Tabel 1 merupakan file data yang masih terpisah, karena diperoleh dari  program  studi  yang  berbeda  yaitu  Teknik  Informatika,  Teknik  Industri  dan Teknik  Sipil  sebanyak  681 record dan  terdiri  dari  24  atribut  yaitu  NIM,  Nama Mahasiswa, Jenis Kelamin, Asal Sekolah, Tanggal Lahir, Tempat Lahir, Program Studi, Tahun  Masuk,  Skorusm,  IPs  1  sampai  IPs  5,  SKS  1 sampai  SKS  5,  IPK, Tahun Lulus, Status Kelulusan, Lama Studi dan Yudisium.
b) Tahap  mengidentifikasi  jenis  dataset  dan  menentukan  atribut  yang  akan digunakan.  Atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  meliputi  NIM,  jenis kelamin, asal sekolah, usia, program studi, tahun masuk, IPs 1, IPs 2, IPs 3, IPs 4, IPs 5, SKS 1, SKS 2, SKS 3, SKS 4, SKS 5 dan status kelulusan yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Atribut dalam dataset
Atribut Tipe Data Indikator NIM Bilangan bulat - Jenis Kelamin Binomial Laki-laki & Perempuan Kategori Sekolah Polynomial SMA, SMK, MA, SKB, Paket C & SPMA Usia Bilangan bulat - Program Studi Polynomial Teknik Sipil, Teknik Industri dan Teknik Informatika Tahun Masuk Polynomial 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017 Indeks Prestasi semester 1 Bilangan desimal - Indeks Prestasi semester 2 Bilangan desimal - Indeks Prestasi semester 3 Bilangan desimal - Indeks Prestasi semester 4 Bilangan desimal - Indeks Prestasi semester 5 Bilangan desimal - Satuan Kredit Semester 1 Bilangan bulat - Satuan Kredit Semester 2 Bilangan bulat - Satuan Kredit Semester 3 Bilangan bulat - Satuan Kredit Semester 4 Bilangan bulat - Satuan Kredit Semester 5 Bilangan bulat - Status Kelulusan Binomial Tepat Waktu & Tidak Tepat Waktu.
Berdasarkan  Tabel  2  terdapat  17  atribut  yang  terdiri  dari  7  tipe  data  bilangan  bulat pada atribut NIM, Usia dan jumlah SKS (Satuan Kredit Semester). Terdapat 2 tipe data binomial  pada  atribut  Jenis  Kelamin  dan  Status  Kelulusan.  Terdapat  3  tipe  data polynomial pada atribut Kategori Sekolah, Program Studi dan Tahun Masuk. Terdapat 5
tipe data bilangan desimal pada atribut IPs (Indeks Prestasi Semester). Setelah melakukan langkah-langkah pada tahapan Data Understanding Phase, maka diperoleh data mentah.
3) Data Preparation Phase
Data  mentah  yang  diperoleh  pada  tahapan  sebelumnya  perlu  dilakukan Data Preparation Phase. Proses yang harus dilakukan dalam pengolahan data pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
a) Proses Data  Integration yaitu  proses  penggabungan  data,  dimana  data  yang diperoleh  dari  3  program  studi  akan  dikombinasikan  atau  dibuat  menjadi  satu yang diilustrasikan pada Gambar 5 berikut ini:
Gambar 5. Ilustrasi Proses Data Integration
Berdasarkan  Gambar  5  ilustrasi  proses  penggabungan  data  yang  terdiri  dari  435 record mahasiswa  Teknik  Informatika,  143 record mahasiswa  Teknik  Industri  dan  103 record mahasiswa  Teknik  Sipil  dengan  total  jumlah  data  keseluruhan  menjadi  681 record.
b) Proses Data  Transformation digunakan  untuk  mengubah  data  ke  dalam  bentuk yang  dibutuhkan  sesuai  proses data  mining,  dengan mengganti  variabel  menjadi kode. Berikut merupakan proses Data Transformation seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Proses Transformasi Data
Berdasarkan Gambar 6 proses transformasi yang dilakukan tidak hanya pada atribut  KS  (Kategori  Sekolah).  Proses  ini  dilakukan  juga  pada  atribut  JK  (Jenis Kelamin) dengan mengubah keterangan Laki-laki dan Perempuan menjadi L dan P.  Sedangkan  untuk  atribut  Prodi  (Program  Studi)  menggunakan  kode,  yaitu
Data Mahasiswa Lulusan Tahun 2015-2019 Teknik Informatika Teknik Industri Teknik Sipil
Teknik  Informatika  menjadi  IF,  Teknik  Industri  menjadi  TI  dan  Teknik  Sipil menjadi TS.
c) Proses Data  Cleaning yaitu  proses  pembersihan  data  mahasiswa  lulusan  tahun 2015-2019  mulai dari yang tidak valid, kosong, dan duplikat menjadi data yang siap untuk diolah. Data yang dihasilkan setelah melakukan proses data cleaning terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Mahasiswa Lulusan Tahun 2015-2019 No NIM JK KS … Status Kelulusan 1 0811010 L SMA … Tidak Tepat Waktu 2 0811015 L SMK … Tidak Tepat Waktu 3 0811038 P SMK … Tidak Tepat Waktu … … … … … … 675 1706115 L SMA … Tepat Waktu
Data  pada  Tabel  3  merupakan  data  yang  telah  melewati  proses Data Integration  &  Data  Transformation .  Setelah  dilakukan  proses data  cleaning , jumlah data yang awalnya 681 record sekarang menjadi 675 record.
d) Proses Data  Reduction melalui  proses  seleksi  untuk  mengetahui  atribut/faktor yang  paling  mempengaruhi  terhadap  ketepatan  masa  studi  mahasiswa menggunakan tools Rapidminer . Feature  Forward  Selection merupakan  salah satu  seleksi  fitur  yang  dilakukan  sebelum  proses  klasifikasi.  Proses  ini  terbukti efektif  untuk  menentukan  atribut  yang  relevan  dalam  suatu  data.  Hal  ini mempengaruhi  terhadap  hasil  klasifikasi  dan  mengurangi  dimensi  data  untuk meningkatkan akurasi pada proses klasifikasi [9]. Seleksi fitur ini bertujuan untuk mengetahui  atribut  yang  mempengaruhi  terhadap  tingkat  akurasi.  Berikut langkah-langkah dalam menerapkan Forward Selection meliputi:
1. Membangun  model  dengan  meregresikan  variabel  respons  Y  pada  setiap prediktor. Kemudian pilih model dengan nilai R 2 tertinggi.
2. Regresi  respons  Y  menggunakan  prediktor  X a dan  prediktor  lain  selain prediktor X a . Kemudian pilih model dengan nilai R 2 tertinggi. Nilai F sekuensial X b juga dapat diperoleh dengan mengkuadratkan statistik uji-T prediktor X b . 3. Proses  ini  dilakukan  berulang  sampai  F sequential >  F in .  Karena  nilai  F in =  F(1,
v, ), dan model terbaik yang dipilih adalah model tanpa prediktor F sequential < F in .
Berikut  merupakan  atribut  hasil  dari  penerapan  Feature  Forward  Selection disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Atribut Hasil Forward Selection No Attribute Weight 1 Jenis Kelamin 1 2 Kategori Sekolah 1 3 Usia 0 4 Program Studi 1 5 Tahun Masuk 1 6 Indeks Prestasi semester 1 0 7 Indeks Prestasi semester 2 0 8 Indeks Prestasi semester 3 1 9 Indeks Prestasi semester 4 0 10 Indeks Prestasi semester 5 0 11 Satuan Kredit Semester 1 0 12 Satuan Kredit Semester 2 0 13 Satuan Kredit Semester 3 0 14 Satuan Kredit Semester 4 0 15 Satuan Kredit Semester 5 0
Penggunaan tools  Rapidminer membantu  dalam  proses  perhitungan  untuk mencari nilai pada setiap atribut.  Hasil yang diperoleh dari penggunaan operator Forward Selection pada Rapidminer, menghasilkan nilai pada setiap atribut yang dinyatakan  dalam  bentuk  biner  0  dan  1.  Berdasarkan  Tabel  4  terdapat  5  atribut yang  memiliki  bobot  nilai  1.  Maka  dapat  disimpulkan  atribut  yang  paling mempengaruhi  terhadap  ketepatan  masa  studi  mahasiswa  yaitu  Jenis  Kelamin, Kategori Sekolah, Program Studi, Tahun Masuk dan Indeks Prestasi semester 3.
e) Proses Data Balancing ini dilakukan karena terdapat class imbalanced pada data mahasiswa  yang  tepat  dan  tidak  tepat  waktu. Synthetic  Minority  Over  Sampling Technique (SMOTE)  adalah  suatu  teknik  untuk  menyamakan  distribusi  data sampel  pada  kelas  minoritas  dengan  cara  memilih  data  sampel  sampai  jumlah sampel  data  sama  dengan  jumlah  sampel  pada  kelas  mayoritas.    SMOTE memungkinkan  untuk  mengatasi overfitting.  Overfitting dapat  terjadi  karena duplikasi  data  di  kelas  minoritas,  memungkinkan    data  pelatihan  yang  sama digunakan  [10].  Untuk  proses  menyeimbangkan  data  pada  atribut  Status Kelulusan. Atribut ini merupakan label klasifikasi pada penelitian yang disajikan pada diagram berikut ini:
Gambar 7. Diagram Class Imbalanced
Proses  sampling  ulang  dilakukan  pada  jumlah  data  mahasiswa  tepat  waktu sebanyak  32,74%  menyesuaikan  dengan  jumlah  data  mahasiswa  tidak  tepat  waktu. Proses pengambilan data sampel dilakukan secara random. Sehingga dibutuhkan tools yang  membantu  dalam  proses  menyeimbangkan  data. Tools yang  digunakan  yaitu Rapidminer dengan  menerapkan  operator  SMOTE  Upsampling  pada  saat  proses pemodelan.
4) Modelling Phase
Setelah memiliki data yang siap untuk diproses, tahapan selanjutnya yaitu melakukan pemilihan teknik pemodelan yang sesuai untuk mengoptimalkan hasil. Teknik Pemodelan data  mining  yang  dipilih  pada  penelitian  ini,  dalam  menemukan  model  klasifikasi  yaitu dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes menggunakan Feature Forward Selection dan SMOTE. Data mining memiliki banyak fungsi yang dapat digunakan. Fungsi data mining dapat diterapkan pada kasus tertentu untuk menyelesaikan permasalahan yang ada [11].
Algoritma Naïve Bayes adalah algoritma untuk mengklasifikasikan data, dengan cara yang  sangat  sederhana  dalam  mengasumsikan  klasifikasi  atribut.  Algoritma  ini  sering digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  pada  proses machine  learning .  Algoritma  ini dikenal memiliki tingkat akurasi yang tinggi dengan perhitungan sederhana [12]. Berikut Teorema Bayes disajikan pada persamaan:
p ( H|X ) = (1)
Keterangan:
X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis X merupakan suatu class spesifik P( H|X )  = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x P( H ) = Probabilitas hipotesis H P( X|H )  = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut
P( X ) = Probabilitas dari X
Implementasi  algoritma Naïve  Bayes menggunakan Feature  Forward  Selection dan SMOTE  untuk  memprediksi  ketepatan  masa  studi  mahasiswa,  diharapkan  mampu memberikan hasil yang optimal dan memperoleh nilai akurasi yang baik. Untuk langkah pertama pada tahapan Modelling Phase yaitu mencari nilai probabilitas kelas yaitu atribut Status  Kelulusan,  Adapun  proses  untuk  menghitung  probabilitas  menggunakan persamaan (1) sebagai berikut:
p ( H|X ) = p (Tepat Waktu) = = 0,672592593 p (Tidak Tepat Waktu)   = = 0,327407407
Selanjutnya  mencari  nilai  probabilitas  pada  setiap  atribut.  Berdasarkan  perolehan hasil Feature  Forward  Selection ,  atribut  yang  paling  mempengaruhi  terhadap  ketepatan masa  studi  mahasiswa  yaitu  Jenis  Kelamin,  Kategori  Sekolah,  Tahun  Masuk,  Program Studi  dan  IPS  3.  Adapun  proses  untuk  menghitung  probabilitas  atribut  menggunakan persamaan (1) disajikan pada Tabel 5 sampai Tabel 9 sebagai berikut:
T abel 5. Nilai Probabilitas Atribut Jenis Kelamin Jenis Kelamin Class Tidak Tepat Waktu Tepat Waktu L 0,848 0,735 P 0,152 0,265
Berdasarkan  Tabel  5  merupakan  perolehan  nilai  dari  hasil  perhitungan menggunakan persamaan (1), dalam mencari nilai probabilitas atribut jenis kelamin. Nilai  yang  diperoleh  yaitu  0,848  mahasiswa  laki-laki  dan  0,152  mahasiswa perempuan  dari  jumlah  total  mahasiswa  tidak  tepat  waktu  sebanyak  221  orang. Sedangkan  nilai  mahasiswa  yang  tidak  tepat  waktu  yaitu  0,735  mahasiswa  laki-laki dan 0,265 mahasiswa perempuan dari jumlah total mahasiswa tepat waktu sebanyak 454 orang.
Tabel 6. Nilai Probabilitas Atribut Kategori Sekolah
Kategori Sekolah Class Tidak Tepat Waktu Tepat Waktu SMA 0,167 0,006 SMK 0,136 0,206 MA 0,015 0,051 Paket C 0,015 0
SPMA 0 0,002 SKB 0 0,002 0,666 0,647
Berdasarkan Tabel 6 merupakan perolehan nilai dari hasil perhitungan menggunakan persamaan  (1),  dalam  mencari  nilai  probabilitas  atribut  kategori  sekolah.  Nilai  yang diperoleh yaitu 0,167 mahasiswa yang berasal dari SMA. 0,136 mahasiswa yang berasal dari  SMK  dan  0,015  mahasiswa  yang  berasal  dari  MA  dan  Paket  C.  Untuk  mahasiswa yang  berasal  dari  SPMA  dan  SKB  bernilai  0  atau  dinyatakan  tidak  terdapat  mahasiswa yang  tidak  tepat  waktu  dan  terdapat  data missing pada  atribut  Kategori  Sekolah  dengan perolehan nilai 0,666 mahasiswa yang tidak tepat waktu dari jumlah total 221 orang.
Selain  itu,  mahasiswa  yang  tepat  waktu  memperoleh  nilai  0,096  mahasiswa  yang berasal  dari  SMA.  0,206  mahasiswa  yang  berasal  dari  SMK.  0,051  mahasiswa  yang berasal  dari  MA.  0,002  mahasiswa  yang  berasal  dari  SPMA  dan  SKB.  Sedangkan mahasiswa  dari  Paket  C  bernilai  0 atau  dinyatakan tidak  terdapat  mahasiswa  yang  tepat waktu.  Untuk  data  yang missing pada  mahasiswa  tepat  waktu  memperoleh  nilai  0,647 dari jumlah total 454 orang.
Tabel 7. Nilai Probabilitas Atribut Program Studi Program Studi Class Tidak Tepat Waktu Tepat Waktu TS 0,288 0,044 TI 0,121 0,228 IF 0,591 0,728
Berdasarkan Tabel 7 merupakan perolehan nilai dari hasil perhitungan menggunakan persamaan  (1)  yang,  dalam  mencari  nilai  probabilitas  atribut  program  studi.  Nilai  yang diperoleh yaitu 0,288 mahasiswa Program Studi Teknik Sipil, 0,121 mahasiswa Program Studi  Teknik  Industri  dan  0,591  mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Informatika  dari jumlah total mahasiswa yang tidak tepat waktu sebanyak 221 orang.
Sedangkan  mahasiswa  yang  tidak  tepat  waktu  memperoleh  nilai  0,44  mahasiswa Program Studi Teknik Sipil, 0,228 mahasiswa Program Studi Teknik Industri dan 0,728 mahasiswa Program Studi Teknik Informatika dari jumlah total mahasiswa sebanyak 454 orang.
Tabel 8. Nilai Probabilitas Atribut Tahun Masuk Tahun Masuk Class Tidak Tepat Waktu Tepat Waktu 2008 0,015 0 2009 0,030 0 2010 0,106 0 2011 0,212 0,103 2012 0,197 0,132 2013 0,091 0,235 2014 0,333 0,176 2015 0,015 0,345 2016 0 0,007 2017 0 0,004
Berdasarkan Tabel 8 merupakan perolehan nilai dari hasil perhitungan menggunakan persamaan (1), dalam mencari nilai probabilitas atribut tahun masuk. Nilai yang diperoleh yaitu 0,015 pada mahasiswa Angkatan 2008 dan 2015. 0,030 pada mahasiswa Angkatan 2009.  0,106  pada  mahasiswa  Angkatan  2010.  0,212  pada  mahasiswa  Angkatan  2011. 0,197  pada  mahasiswa  Angkatan  2012.  0,091  pada  mahasiswa  Angkatan  2013.  0,333 pada mahasiswa Angkatan 2014 dan untuk mahasiswa Angkatan 2016 dan 2017 bernilai 0 atau dinyatakan tidak terdapat mahasiswa yang tidak tepat waktu dari jumlah total 221 orang.  Lalu  mahasiswa  yang  tepat  waktu  memperoleh  nilai  0,103  pada  mahasiswa
Angkatan 2011. 0,132 pada mahasiswa Angkatan 2012. 0,235 pada mahasiswa Angkatan 2013.  0,176  pada  mahasiswa  Angkatan  2014.  0,345  pada  mahasiswa  Angkatan  2015. 0,007 pada mahasiswa Angkatan 2016. 0,004 pada mahasiswa Angkatan 2017 dan untuk mahasiswa  Angkatan  2008,  2009  dan  2010  bernilai  0  atau  dinyatakan  tidak  terdapat mahasiswa yang tepat waktu dari jumlah total 454 orang.
Tabel 9. Nilai Probabilitas Atribut IPs 3
IPs 3 Class Tidak Tepat Waktu Tepat Waktu 2,1 0,009 0 2,2 0,004 0 2,3 0,013 0,002 2,4 0,018 0,002 2,5 0,054 0,019 2,6 0,058 0,024 2,7 0,095 0,026 2,8 0,122 0,048 2,9 0,063 0,061 3 0,104 0,103 3,1 0,113 0,151 3,2 0,126 0,110 3,3 0,045 0,110 3,4 0,045 0,116 3,5 0,036 0,085 3,6 0,049 0,044 3,7 0,022 0,055 3,8 0,009 0,015 3,9 0,009 0,011 4 0 0,011
Berdasarkan Tabel 9 merupakan perolehan nilai dari hasil perhitungan menggunakan persamaan  (1),  dalam  mencari  nilai  probabilitas  atribut  Indeks  Prestasi  semester  3. Perolehan  nilai  tertinggi  pada  mahasiswa  tidak  tepat  waktu  yaitu  0,126  yang  terdapat pada  indikator  nilai  IPs  3,2  dan  nilai  terendah  pada  mahasiswa  tidak  tepat  waktu  yaitu bernilai 0 atau dinyatakan tidak terdapat mahasiswa yang tidak tepat waktu pada indikator nilai  IPs  4  dari  jumlah  total  221  orang.  Sedangkan  Perolehan  nilai  tertinggi  pada mahasiswa  tepat  waktu  yaitu  0,151  yang  terdapat  pada  indikator  nilai  IPs  3,1  dan  nilai terendah  pada  mahasiswa  tepat  waktu  yaitu  bernilai  0  atau  dinyatakan  tidak  terdapat mahasiswa  yang  tepat  waktu  pada  indikator  nilai  IPs  2,1  dan  2,2  dari  jumlah  total  454 orang.
Selanjutnya  yaitu  proses  klasifikasi  dengan  menghitung  semua  nilai  probabilitas atribut.  Adapun  proses  untuk  menghitung  nilai  label  yaitu  dengan  mengalikan  nilai seluruh atribut label. Setelah itu cari nilai tertinggi pada label, maka itu merupakan hasil dari klasifikasi tersebut. Untuk contoh proses perhitungan klasifikasi terdapat pada Tabel 10 berikut:
Tabel 10. Proses Perhitungan Klasifikasi NIM JK KS Prodi TM IPs 3 Prediksi 1506123 L SMK IF 2015 2,8 Tepat Tepat 0,735 0,206 0,345 0,048 0,048 0,00148 Tidak 0,848 0,136 0,015 0,122 0,122 0,00015
Berdasarkan  Tabel  10  proses  perhitungan  klasifikasi  dilakukan  dengan  cara mengalikan seluruh nilai indikator atribut pada setiap class yaitu Tepat dan Tidak. Setelah menemukan  hasilnya,  lakukan  perbandingan  diantara  kedua class tersebut.  Berdasarkan hasil  yang  diperoleh,  nilai  tertinggi  didapat  dari Class Tepat.  Maka  ilustrasi  penerapan
model  klasifikasi  untuk  memprediksi  ketepatan  masa studi  mahasiswa dinyatakan  benar atau sesuai berdasarkan data yang dimiliki.
Untuk mengetahui performa hasil dari pemodelan, diperlukan tools untuk mengetahui nilai akurasi yang diperoleh. Tools yang digunakan pada penelitian ini yaitu Rapidminer . Untuk  mengetahui  tahapan  dan  operator-operator  yang  digunakan  pada  penelitian  ini, yaitu terdapat pada Gambar 8 dan Gambar 9 sebagai berikut:
Gambar 8. Data Preprocessing
Berdasarkan  Gambar  8  tahapan  penggunaan Rapidminer untuk  melakukan  data preprocessing yaitu  memilih  operator Read  Excel yang  berfungsi  untuk  membaca  jenis data  yang  digunakan.  Selanjutnya  operator Replace  Missing  Values ,  operator  ini berfungsi  untuk  menormalisasikan  data  yang  missing.  Lalu  operator Set  Role berfungsi untuk  mengatur  label  atribut  yang  akan  digunakan  pada  proses  pemodelan  dan operator Forward Selection , operator ini berfungsi untuk mengetahui atribut pada data yang paling mempengaruhi terhadap ketepatan masa studi mahasiswa.
Gambar 9. Modelling Phase
Berdasarkan  Gambar  9  tahapan  penggunaan  Rapidminer  untuk  melakukan  proses modelling yaitu  menggunakan  operator  SMOTE  Upsampling  yang  berfungsi  untuk menyeimbangkan Imbalanced  Data. Lalu  operator Split  Data , operator  ini  berfungsi untuk  membagi  2  data  menjadi Data  Testing  &  Data  Training. Nilai  yang  digunakan untuk  membagi data  testing dan data  training yaitu  0,7  dan  0,3.  Pemilihan  nilai perbandingan tersebut merupakan model yang paling optimal dalam memperoleh tingkat akurasi  dibandingkan  nilai  perbandingan  lainnya  yang  terdapat  pada  tabel  Tabel  11 berikut:
Tabel 11. Perbandingan nilai Split Data No. Nilai perbandingan Accuracy 1 0,4 : 0,6 83,46% 2 0,6 : 0,4 84,34% 3 0,3 :0,7 82,70% 4 0,7 : 0,3 87,13% 5 0,2 : 0,8 83,20% 6 0,8 : 0,2 84,62% 7 0,1 : 0,9 81,91% 8 0,9 : 0,1 85,56%
Selanjutnya  operator Naïve  Bayes digunakan  sebagai  algoritma  untuk  proses pemodelan dan operator Apply Model yang berfungsi membantu saat proses pemodelan. Setelah itu operator Performance untuk mengetahui performa model dan tingkat akurasi yang diperoleh.
5) Evaluation Phase
Proses  pada  tahapan  ini  yaitu  melakukan  evaluasi  model  dari  hasil  pemodelan klasifikasi yang diperoleh pada tahapan sebelumnya. Proses yang dilakukan pada tahapan ini  adalah  melakukan  uji  akurasi  menggunakan Confusion  Matrix [13] dan  disajikan dalam  bentuk  kurva  ROC  untuk  mengetahui  kategori  klasifikasi  yang  diperoleh[14]. Pengujian  ini  menghasilkan  performa  model  dalam  berbagai  nilai,  berikut  merupakan persamaan dalam memperoleh nilai dari hasil pengujian:
Accuracy = (2) Recall = (3) Precision = (4)
Keterangan:
P : Condition Positive N : Condition Negative TP : True Positive TN : True Negative FP : False Positve FN : False Negative
Hasil  yang  diperoleh  dari  penggunaan tools  Rapidminer dibuat  menjadi  beberapa model. Proses pemodelan dengan menerapkan algoritma Naïve Bayes dilakukan beberapa kali  untuk  mengetahui  model  mana  yang  menghasilkan  tingkat  akurasi  paling  baik. Penyajian  tabel  perbandingan  dalam  penerapan  algoritma Naïve  Bayes terdapat  pada Tabel 12 sebagai berikut:
Tabel 12. Perbandingan Model Jenis Model Precision Recall Accuracy AUC 1 85,71% 79,41% 77,23% 0,82 2 81,42% 67,65% 76,10% 0,88 3 86,33% 88,24% 82,67% 0,87 4 89,76% 83,82% 87,13% 0,92
Keterangan: Model 1 : Naive Bayes Model 2 : Naive Bayes & SMOTE Model 3 : Naive Bayes & Feature Forward Selection Model 4 : Naive Bayes dengan Feature Forward Selection & SMOTE
Berdasarkan  Tabel  12  dari  beberapa  model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini perolehan nilai Precision tertinggi didapat dari model 4 yaitu penerapan algoritma Naïve Bayes dengan Forward  Selection &  SMOTE.  Untuk  perolehan Recall tertinggi  didapat dari model 3 yaitu penerapan algoritma Naïve Bayes dan Forward Selection. Sedangkan perolehan Accuracy tertinggi didapat dari model 4 yaitu penerapan algoritma Naïve Bayes dengan Forward  Selection &  SMOTE.  Terakhir,  perolehan  nilai  AUC  tertinggi  didapat dari  model  4  yaitu  penerapan  algoritma Naïve  Bayes dengan Forward  Selection & SMOTE.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  model  terbaik  dalam  mengimplementasikan algoritma Naïve  Bayes yaitu  terdapat  pada  model  4.  Hasil  perbandingan  implementasi algoritma Naïve Bayes disajikan dalam kurva ROC Compare yang terdapat pada Gambar 10.

## Gambar 10. Kurva Perbandingan Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan  Gambar 10 terdapat  4  garis  kurva  dengan  warna  yang  berbeda.  Kurva tersebut  berada  diantara  2  sumbu,  yaitu  sumbu  X  dan  sumbu  Y.  Sumbu  X  merupakan False  Positive  Rate sebagai Specitivity sedangkan  sumbu  Y  merupakan True  Positive Rate sebagai Sensitivity . Rentang nilai pada kedua sumbu dimulai dari 0,00 hingga 1,05. Jika garis kurva mendekati titik (1,1) maka proses klasifikasi yang diperoleh sangat baik [14].
Kurva  perbandingan  penerapan  algoritma Naïve  Bayes pada  gambar  terdiri  dari  4 model.  Pertama  garis  kurva  yang  berwarna  biru  merupakan  hasil  dari  penerapan algoritma Naïve  Bayes .  Garis  kurva  yang  berwarna  kuning  merupakan  hasil  dari penerapan  algoritma Naïve  Bayes dan  SMOTE.  Garis  kurva  yang  berwarna  merah merupakan  hasil dari  penerapan algoritma Naïve  Bayes dan Feature  Forward  Selection . Sedangkan  garis  kurva  yang  berwarna  hijau  merupakan  hasil  dari  penerapan  algoritma Naïve Bayes dengan Feature Forward Selection dan SMOTE.
Selanjutnya  pada  tahap  evaluasi  terhadap  model  yang  dipilih  yaitu  Implementasi algoritma Naïve  Bayes dengan Feature  Forward  Selection &  SMOTE  menggunakan  2 metode pengujian yaitu Confusion Matrix dan Kurva ROC(AUC). Penggunaan Confusion Matrix ini  bertujuan  untuk  menghitung  performa  model.  Adapun  nilai  yang  diperoleh terdapat pada Tabel 13.
Tabel 13. Performa Model Predicted Condition True Condition Positive Negative Positive 123 22 Negative 13 114
Proses  perhitungan Confusion  Matrix ini  bertujuan  untuk  mengetahui  performa model.  Nilai  tersebut  diperoleh  dari data  testing yang  digunakan  pada  proses  evaluasi. Berikut ini merupakan perolehan nilai untuk jumlah True Positive sebanyak 123, jumlah True  Negative sebanyak  114,  jumlah False  Positive sebanyak  22  dan  jumlah False Negative sebanyak  13.  Berdasarkan  nilai  yang  diperoleh  maka  proses  perhitungan performa untuk mengetahui nilai Accuracy, Precision dan Recall adalah sebagai berikut:
Proses untuk mengetahui nilai Accuracy dilakukan dengan menggunakan persamaan (2). Adapun proses perhitungannya adalah sebagai berikut:
Accuracy =
= = = 0,8713 / 87,13%
Sedangkan  proses  untuk  menghitung  nilai Recall dilakukan  dengan  menggunakan persamaan (3). Adapun proses perhitungannya adalah sebagai berikut:
Recall
=
= = = 0,9044 / 90,44%
Kemudian proses untuk menghitung nilai Precision dilakukan dengan menggunakan persamaan (4). Adapun proses perhitungannya adalah sebagai berikut:
Precision =
= =
= 0,8482 / 84,82%
Setelah  diketahui  performa  model  dengan  perolehan  nilai Accuracy 87,13%, Precision 84,82%  dan Recall 90,44%.  Maka  prediksi  ketepatan  masa  studi  mahasiswa melalui proses  klasifikasi dengan  menerapkan  algoritma Naïve  Bayes,  Feature Forward Selection dan Synthetic  Minority  Over  Sampling  Technique dinyatakan  baik  dan  cukup akurat dikarenakan memiliki tingkat akurasi yang tinggi[12]. Proses evaluasi selanjutnya yaitu  ditampilkan  pada  kurva  ROC  yang  bertujuan  untuk  mengetahui  kategori  dan  nilai dari hasil penelitian ini terdapat pada Gambar 12 sebagai berikut:

## Gambar 12. Hasil Kurva ROC
Berdasarkan  Gambar  12  dari  penerapan  algoritma Naïve  Bayes dengan Feature Forward Selection dan SMOTE terdapat 2 garis kurva, yaitu garis kurva berwarna merah dan  garis  kurva  berwarna biru.  Garis  kurva  merah  merupakan  representasi  data training sedangkan  garis  kurva  biru  merupakan  representasi  data testing .  Kurva  tersebut  berada diantara 2 sumbu, yaitu sumbu X dan sumbu Y. Sumbu X merupakan False Positive Rate sebagai Specitivity sedangkan sumbu Y merupakan True Positive Rate sebagai Sensitivity . Rentang  nilai  pada  kedua  sumbu  dimulai  dari  0,00  hingga  1,05.  Jika  garis  kurva mendekati titik (1,1) maka proses klasifikasi yang diperoleh sangat baik.
Garis  kurva  merah  bergerak  mulai  dari  titik  (0,0)  dengan  arah  tujuan  kurva  keatas menuju titik (1,1). Sedangkan garis kurva biru bergerak mulai dari titik (0,1) dengan arah tujuan  kebawah  menuju  titik  (1,0).  Sebagaimana  terlihat  pada  gambar,  garis  kurva membentuk cermin. Maka dapat dinyatakan jumlah kelas data telah seimbang, antara data training dan  data testing .  Perolehan  nilai Accuracy sebesar  87,13%,  menghasilkan  nilai AUC  sebesar  0,92.  Berdasarkan  perolehan  nilai  AUC  tersebut,  maka  dapat  disimpulkan bahwa AUC tersebut termasuk pada kategori Excellent Classification [14] .

## 6) Deployment Phase
Fase  penyebaran  ini  menjadi  gambaran  sebagaimana  hasil  dari  pemodelan  ini  akan digunakan  oleh  program  studi,  dalam  memberikan  arahan  dan  bimbingan  terhadap mahasiswa  berdasarkan  hasil  prediksi  ketepatan  masa  studi  mahasiswa  yang  dilakukan pada  semester  6.  Jika  terdapat  mahasiswa  yang  terprediksi  akan  terlambat  dalam menyelesaikan  studi.  Maka  program  studi  akan  memberikan  perhatian  lebih  terhadap mahasiswa tersebut agar dapat menyelesaikan studi tepat waktu. Untuk contoh penerapan model klasifikasi untuk memprediksi ketepatan masa studi mahasiswa pada Gambar 13:
Gambar 13. Ilustrasi Penerapan Model Klasifikasi
Berdasarkan  Gambar  13  ilustrasi  penerapan  model  klasifikasi  untuk  memprediksi ketepatan  masa  studi  mahasiswa  di  Institut  Teknologi  Garut.  Data  yang  tertera  pada gambar merupakan indikator atribut yang dimiliki mahasiswa tersebut. Untuk mengetahui mahasiswa  tersebut  akan  menyelesaikan  studi  tepat  waktu  atau  tidak  tepat  waktu, diperlukan  proses  klasifikasi.  Proses  klasifikasi  yang  dilakukan  yaitu  dengan  cara menghitung  nilai  pada  setiap  atribut  yang  sudah  diperoleh  pada  tabel  distribusi  dan membagi  2  kelas  yaitu  Tepat  Waktu  dan  Tidak  Tepat  waktu.  Untuk  proses  perhitungan klasifikasi dalam memprediksi ketepatan masa studi mahasiswa terdapat pada Tabel 14:
Tabel 14. Proses Prediksi Model Klasifikasi NIM JK KS Prodi TM IPs 3 Prediksi 1506123 L SMK IF 2015 2,8 Tepat Tepat 0,735 0,206 0,345 0,048 0,048 0,00148 Tidak 0,848 0,136 0,015 0,122 0,122 0,00015
Berdasarkan  Tabel  14  proses  perhitungan  klasifikasi  dilakukan  dengan  cara mengalikan seluruh nilai indikator atribut pada setiap class . Setelah menemukan hasilnya, lakukan  perbandingan  diantara  kedua class tersebut.  Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh, nilai tertinggi didapat dari Class Tepat Waktu. Maka ilustrasi penerapan model klasifikasi yang terdapat pada Phase Modelling dalam memprediksi ketepatan masa studi mahasiswa dapat  digunakan  karena  hasil  klasifikasi  yang  diperoleh  benar  atau  sesuai  berdasarkan data yang dimiliki.

## B. Pembahasan Hasil
Pada  latar  belakang  telah  disinggung  bahwa  masa  studi  mahasiswa  telah  diatur  pada Permendikbud  No.  49  Tahun  2014  mengenai  Standar  Nasional  Pendidikan  Tinggi  (SN- PT) yaitu beban belajar minimal mahasiswa pada jenjang S1 diberi batas waktu 4-5 tahun (8-10  semester)[1].  Namun  pada  proses  berlangsungnya  akademik,  tidak  semua mahasiswa  dapat  menyelesaikan  studi  sesuai  jangka  waktu  yang  telah  ditentukan.  Dari hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  memberikan  dampak  positif  atau  manfaat,  baik secara teoritis maupun praktis.
Pembahasan  mengenai  keselarasan  penelitian  merupakan  kejelasan  apakah  hasil  dari penelitian ini sesuai/selaras berdasarkan latar belakang penelitian, rumusan masalah, dan hasil dari penelitian yang diperoleh. Dari hasil penelitian yang diperoleh, setiap Program Studi  di  Institut  Teknologi  Garut  harus  menangani  permasalahan  mahasiswa  dalam menyelesaikan  studi.  Terdapat  5  permasalahan  yang  menghambat  mahasiswa  dalam menyelesaikan studi antara lain: Mahasiswa mengambil cuti terlalu lama, Terdapat nilai D  pada  mata  kuliah  yang  telah  diambil,  Tidak  Lulus  Kerja  Praktik,  Penerbitan  Jurnal Skripsi  yang  memakan  waktu  dan  Tidak  Lulus  Sidang  Skripsi.  Untuk  menangani
permasalahan  tersebut,  maka  diperlukan  suatu  proses  prediksi  agar  dapat  mencegah/ menangani  mahasiswa  yang  terindikasi  akan  terlambat  dalam  menyelesaikan  studi. Permasalahan  dalam  menentukan  faktor/atribut  yang  mempengaruhi  terhadap  ketepatan masa studi mahasiswa, dilakukan penyeleksian atribut. Proses penyeleksian ini dilakukan untuk  mengetahui atribut manakah  yang  paling  mempengaruhi terhadap  ketepatan  masa studi  mahasiswa.  Penerapan Feature  Forward  Selection membantu  dalam  proses penyeleksian  atribut.  Hasil  dari  penerapan  fitur  ini  yang  terdapat  pada  tahapan Data Preparation  Phase ,  pada  proses Data  Reduction memperoleh  5  atribut  yang  paling mempengaruhi terhadap ketepatan masa studi mahasiswa. Kelima atribut tersebut terdiri dari Jenis Kelamin, Kategori Sekolah, Tahun Masuk, Program Studi dan Indeks Prestasi Semester 3.
Berdasarkan  penelitian  yang  diperoleh,  proses  klasifikasi  untuk  memprediksi ketepatan  masa  studi  mahasiswa  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan Feature Forward  Selection dan  SMOTE,  menghasilkan  nilai  akurasi  yang  tinggi.  Hal  ini  selaras dengan  penelitian  Nuraeni,  dkk  [8]  bahwa  penggunaan Feature  Forward  Selection mempengaruhi  terhadap  tingkat  akurasi.  Selain  itu  penerapan  teknik  SMOTE  dalam mengatasi Imbalance Class memberikan dampak negatif terhadap perolehan nilai akurasi, jika  tanpa  menggunakan  fitur  seleksi  atribut.  Hal  ini  selaras  dengan  penelitian  Kasana, dkk [10] bahwa penerapan teknik SMOTE harus disertai penggunaan fitur seleksi atribut seperti Feature Forward Selection .
Berdasarkan hasil prediksi yang diperoleh dari proses klasifikasi yang telah dilakukan, memperoleh  hasil  yang  sesuai  dengan  data  yang  dimiliki.  Maka  keselarasan  hasil  dari penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  selaras  dengan  apa  yang  dibutuhkan  pada  setiap Program  Studi  di  Institut  Teknologi  Garut  dalam  menangani  permasalahan  mengenai ketepatan  masa  studi  mahasiswa  sarjana.  Selaras  dengan  penelitian  Kurniadi,  dkk  [6] pada objek penelitian yang sama yaitu di Institut Teknologi Garut, namun perbedaaanya dari output yang  dihasilkan  yang  bersifat multi-class .  yang  mana  penelitian  tersebut dalam  menangani  permasalahan  mengenai  ketepatan  masa  studi  mahasiswa  dilakukan dengan  menghasilkan  model  yang  mampu  memprediksi  kinerja  akademik  mahasiswa dengan  merepresentasikan output secara multiclass yang  bersifat multi-level representation .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang  diperoleh,  maka  dapat  ditarik kesimpulan berdasarkan nilai akurasi yang diperoleh bahwa, penerapan Feature Forward Selection dan  SMOTE  mempengaruhi  terhadap  perolehan  tingkat  akurasi. Hasil pengujian  model  prediksi  ketepatan  masa  studi  mahasiswa  menggunakan Confusion Matrix ,  menunjukkan  efektivitas  model  tertinggi  diperoleh  dari  penerapan  algoritma Naïve  Bayes dengan Feature  Forward  Selection dan  SMOTE,  dibandingkan implementasi  algoritma Naïve  Bayes tanpa Feature  Forward  Selection dan  SMOTE. Perolehan  hasil  performa  model  ini  sangat  baik  yaitu  nilai Accuracy sebesar  87,13  %, nilai Recall sebesar  83,82%  dan  nilai Precision sebesar  89,76%.  Perolehan  nilai  AUC pada  visualisasi  kurva  ROC  menghasilkan  kinerja  model  sebesar  0,92  yang  termasuk pada  kategori Excellent  Classification. Maka  model  prediksi  ketepatan  masa  studi mahasiswa  ini  dapat  diterapkan  pada  setiap  program  studi  sebagai  bahan  perencanaan, pengawalan  studi  serta  membimbing  mahasiswa  dalam  menangani  permasalahan mengenai  ketepatan  masa  studi  mahasiswa  Sarjana. Adapun  saran  untuk  penelitian berikutnya,  yaitu  dengan  menambahkan  atribut  data  mengenai  permasalahan  pribadi, diluar lingkup akademik yang dapat menghambat mahasiswa dalam menyelesaikan studi untuk meningkatkan kualitas data agar lebih aktual.

## D AFTAR P USTAKA
[1] E.  P.  K.  Orpa,  E.  F.  Ripanti,  and  Tursina,  ―Model  Prediksi  Awal  Masa  Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Decision tree c4.5,‖ vol. 7, no. 4, pp. 272– 278, 2019.
[2] ITG,  ―Pedoman  Akademik  Institut  Teknologi  Garut,‖ Angew.  Chemie  Int.  Ed. 6(11), 951–952. , pp. 10–27, 2021.
[3] M.  R.  A.  Fernanda,  P.  Sokibi,  and  R.  Fahrudin,  ―Sistem  Prediksi  Ketepatan Kelulusan  Mahasiswa  Berdasarkan  Data  Akademik  Dan  Non  Akademik Menggunakan  Metode  K-Means  (Studi  Kasus :  Universitas  Catur  Insan Cendekia),‖ J. Digit , vol. 11, no. 1, p. 89, 2021.
[4] S.  Yunianita,  N.  Setiani,  and  S.  Mulyati,  ―Prediksi  Ketepatan  Masa  Studi Mahasiswa dengan Algoritma Pohon Keputusan C45,‖ pp. 22–28, 2018.
[5] I.  A.  Nikmatun  and  I.  Waspada,  ―Implementasi  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbor,‖  vol.  10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[6] D.  Kurniadi,  E.  Abdurachman,  H.  Leslie,  H.  Spits,  and  W.  Suparta,  ―Predicting Student  Performance  With  Multi-Level  Representation  In  An  Intelligent Academic  Recommender  System  Using  Backpropagation  Neural  Network,‖  no. August, 2021.
[7] A.  Jananto,  Sulastri,  E.  Nur  Wahyudi,  and  Sunardi,  ―Data  Induk  Mahasiswa sebagai  Prediktor  Ketepatan  Waktu  Lulus  Menggunakan  Algoritma  CART Klasifikasi Data Mining,‖ J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 71–78, 2021.
[8] F. Nuraeni, Y. H. Agustin, S. Rahayu, D. Kurniadi, Y. Septiana, and S. M. Lestari, ―Student  Study  Timeline  Prediction  Model  Using  Naïve  Bayes  Based  Forward Selection  Feature,‖ 8th  Int.  Conf.  ICT  Smart  Soc.  Digit.  Twin  Smart  Soc.  ICISS 2021 - Proceeding , pp. 1–5, 2021.
[9] Y.  D.  Atma  and  A.  Setyanto,  ―Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan  K-NN  Dalam Identifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out,‖ vol. 2, no. 2, 2018.
[10] A.  N.  Kasanah,  Muladi,  and  U.  Pujianto,  ―Penerapan  Teknik  SMOTE  Untuk Mengatasi  Imbalance  Class  Dalam  Klasifikasi  Objektivitas  Berita  Online Menggunakan Algoritma KNN,‖ vol. 1, no. 10, 2019.
[11] I. G. I. Suwardika, I. G. N. Suariana, I. B. P. Bhiantara, and N. Y. Arso, ―Prediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Naive  Bayes:  Studi Kasus Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Pendidikan Nasional,‖ vol. 4, no. 2, 2019.
[12] R.  Y.  Hayuningtyas,  ―Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Rekomendasi Pakaian Wanita,‖ vol. 6, no. 1, pp. 18–22, 2019.
[13] D.  Normawati  and  S.  A.  Prayogi,  ―Implementasi  Naïve  Bayes  Classifier  Dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter,‖ vol. 5, no. November 2019, pp. 697–711, 2021.
[14] T. Arifin and S. Syalwah, ―Prediksi Keberhasilan Immunotherapy Pada Penyakit Kutil  Dengan  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,‖  vol.  2,  no.  1,  pp.  38–43, 2020.