Penulis  Korespondensi.  Risa  Helilintar,  Teknik Informatika,  Fakultas  Teknik,  Universitas  Nusantara PGRI Kediri, e-mail : risa.helilintar@gmail.com 1,2*,3 Teknik  Informatika,  Fakultas  Teknik,
Universitas Nusantara PGRI Kediri, e-mail  : agraanggakara@gmail.com 1 , risa.helilintar@gmail.com 2* , riskyaswiramadhani@gmail.com 3
JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia Vol. 4 No. 1 (2023)
Received 11 th Aug 2022, revision 13 th Sep 2022, accepted 3 rd Feb 2023, published 30 th Jun 2023

## Sistem Penentuan Kelas Unggulan pada Siswa SMP Menggunakan Metode Naïve Bayes
Agra  Anggakara 1 ,  Risa  Helilintar 2 ,  Risky  Aswi  Ramadhani 3

## ABSTRAK
Objektif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengklasifikasi  anggota  kelas  unggulan  di  SMP Katholik  Mardiwiyata  Kota  Kediri.  Penelitian  ini  tergolong  pada  penelitian  aplikatif  karena  di  dalamnya terdapat  informasi  yang  lengkap  tentang  klasifikasi  siswa  yang  lolos  kelas  unggulan,  maka  penelitian  ini disusun  menggunakan  konsep  Sistem  Development  Life  Cycle.  Sumber  data  dalam  penelitian  ini  diperoleh secara langsung dengan melakukan wawancara pada salah satu guru SMP Katholik Mardiwiyata Kota Kediri. Jumlah  total  siswa  SMP  Katholik  Mardiwiyata  yaitu  ada  260  siswa,  dan  jumlah  siswa  kelas  7  saat  ini berjumlah 85siswa. Penentuan kelas unggulan ditentukan beberapa kriteria atau variabel, yaitu: Nilai Harian, UTS, UAS, Nilai Keterampilan, Nilai Spiritual dan Nilai Sosial pada kelas 7 semester gasal dan semester genap. Material  and  Metode.  Tabel data training berisikan data rekap akhir dari dua semester pada kelas 7. Berisi No,  NIS,  Nama  Peserta  Didik,  Jenis  Kelamin,  Nilai  Harian,  Nilai  UTS,  Nilai  UAS,  Nilai  Keterampilan,  Nilai Spiritual, Nilai  Sosial,  Rata  rata  nilai,  Predikat  dan  keterangan  lolos  atau  tidak.  Data  training  ini  digunakan sebagai acuan mencari probabilitas yang nantinya akan digunakan untuk menentukan perhitungan klasifikasi kelas unggulan.
Hasil.  Hasil  pengujian  sistem  menggunakan  confusion  matrix  diperoleh  precision:  75%,  recall:  85%  dan accuracy: 82%
Kesimpulan.  Dari  hasil  uji  coba  Sistem  Penentuan  Kelas  Unggulan  Pada  Siswa  SMP  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  dengan  confusion  matrix  didapatkan  akurasi  82%.  Hal  ini  menunjukkan  sistem  sudah  berjalan dengan  baik,  karena  nilai  presisi,  recall  dan  akurasi  berimbang,  namun  pada  penelitian  kedepan  sistem  ini perlu perbaikan lebih lanjut sampai nilai presisi, recall dan akurasinya diatas 90%.
Kata kunci : Naïve Bayes, Kelas Unggulan, SMP

## ABSTRACT
Objective  This  study  aims  to  analyze  and  classify  members  of  the  superior  class  at  Mardiwiyata  Catholic Junior  High  School,  Kediri  City.  This  research  is  classified  as  an  applicative  research  because  it  contains complete  information  about  the classification of  students who pass  the superior class,  so this research  was compiled using the concept of the Development Life Cycle System. The source of the data in this study was obtained  directly  by  conducting  interviews  with  one  of  the  teachers  of  the  Mardiwiyata  Catholic  Middle School in Kediri City. The total number of students at Mardiwiyata Catholic Middle School is 260 students, and the  current  number  of  7th  grade  students  is  85  students.  The  determination  of  the  superior  class  is determined by several criteria or variables, namely: Daily Values, UTS, UAS, Skill Values, Spiritual Values and Social Values in grade 7 odd semesters and even semesters.
Materials and Methods. The training data table contains the final recap data from two semesters in grade 7. Contains No, NIS, Student Name, Gender, Daily Value, UTS Score, UAS Score, Skill Value, Spiritual Value, Social Value, Average Score, Predicate and pass or not. This training data is used as a reference to find probabilities which will later be used to determine the calculation of the superior class classification.
Results.  The  results  of  system  testing  using  confusion  matrix  obtained  precision:  75%,  recall:  85%  and accuracy: 82%
Conclusion.  From  the  results  of  the  trial  of  the  Superior  Class  Determination  System  for  Middle  School Students  Using  the  Naïve  Bayes  Method  with  the  confusion  matrix,  an  accuracy  of  82%  was  obtained.  This shows  that  the  system  has  been  running  well,  because  the  values  of  precision,  recall  and  accuracy  are balanced,  but  in  future  research  this  system  needs  further  improvement  until  the  precision,  recall  and accuracy values are above 90%.
Keywords: Naive Bayes, Superior Class, Middle School.

## 1. PENDAHULUAN
SMP  Katholik  Mardi  Wiyata  Kediri  adalah  salah  satu  sekolah  menengah pertama  yang  berada  di  Kota  Kediri.  Sekolah  ini  didirikan  pada  tanggal  1  Agustus 1947  dan  berlokasi  di  Jalan  Jaksa  Agung  Suprapto  No  4  Kediri  yang  semula
bernama  SMP Katolik Bagian Putra, kemudian berganti nama menjadi SMP Katholik Mardi Wiyata pada tanggal 28 Juni 1990. Dengan jumlah rata rata siswa satu kelas berjumlah  kurang lebih  30  siswa.  Penelitian  ini  tergolong  pada  penelitian  aplikatif karena di dalamnya terdapat media informasi yang lengkap tentang klasifikasi siswa yang lolos kelas unggulan, maka penelitian ini disusun menggunakan konsep System Development Life Cycle.
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengklasifikasi anggota kelas unggulan  di  SMP  Katholik  Mardiwiyata  Kota  Kediri.  Sumber data  dalam  penelitian ini  diperoleh secara  langsung dengan  melakukan  wawancara  pada  salah satu  guru SMP  Katholik  Mardiwiyata  Kota  Kediri.  Jumlah  total  siswa  pada  SMP  Katholik Mardiwiyata  yaitu  ada  260  siswa,  dan  jumlah  siswa  kelas  7  saat  ini  berjumlah 85siswa. Di sekolah ini terdapat pengklasifikasian kelas unggulan pada saat kelas 7, siswa  yang  terpilih  adalah  siswa  terbaik.  Tetapi  terkadang  kebijakan  yang diterapkan atau diadopsi oleh sekolah tidak tepat untuk siswa. Dengan keterampilan dan  kecerdasan  yang  berbeda,  tidak  semua  siswa  dapat  diperlakukan  dengan kebijakan yang sama, misalnya penentuan kelas bagi siswa yang cerdas ditempatkan merata  pada  seluruh  kelas  dengan  siswa  yang  kurang  cerdas.  Kebijakan ini sering diterapkan dengan harapan siswa yang cerdas dapat menciptakan semangat belajar pada siswa yang kurang cerdas dan membantu siswa yang kurang cerdas mendalami materi  yang  diajarkan  oleh  guru.  Namun  pada  kenyataannya,  anak  yang  cerdas cenderung bosan dan malas di kelas karena harus menunggu siswa lain yang belum memahami  materi  yang  disampaikan  guru.  Penentuan  kelas  unggulan  ditentukan berdasarkan  beberapa  kriteria  atau variabel,  yaitu:  Nilai  Harian,  UTS,  UAS,  Nilai Keterampilan,  Nilai  Spiritual  dan  Nilai  Sosial  pada  kelas  7  semester  gasal  dan semester  genap.  Sistem  yang  dibuat  oleh  SMP  Katholik  Mardi  Wiyata  Kota  Kediri menggunakan  Excel  dan  tidak  menggunakan  kriteria  ganda  untuk  menentukan siswa terbaik. Akibatnya penilaian menjadi kurang efisien dan membutuhkan waktu lama  untuk memasukkan  data penilaian  siswa  terbaik  SMP  Katholik Mardi Wiyata Kota Kediri.
Pada penelitian ini dirancang sebuah sistem aplikasi penentuan kelas unggulan dengan  menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Dalam  hal  ini  melibatkan  aktivitas seorang  user  dalam  mengakses  halaman  indeks.  kemudian  mengimplementasikan dan  mengklasifikasikan  nilai  siswa  dengan  metode  Naive  Bayes.  Sistem  ini digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  penentuan  kelas  unggulan  pada siswa,  serta  memberikan  informasi  mengenai  hasil  penentuan  kelas  unggulan secara  online.  Cara  kerja  dari  sistem  ini  pertama  admin  harus  menginputkan  data siswa  yang  berisi  nama,  kelas  dan  tahun  ajaran,  kemudian  menginputkan  nilai siswa semester 1 dan semester
2. lalu  dihitung  probabilitas  dari  variabel  tersebut  sehingga  dapat  diketahui  30 siswa yang terpilih untuk masuk dalam kelas unggulan. informasi kelas unggulan ini bisa diakses oleh siswa tanpa harus login terlebih dahulu dan siswa dapat langsung mencetak rekap siapa saja yang masuk dalam kelas unggulan
Algoritma  naive  bayes  adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi  berdasarkan teorema pada  statistika.  Naive  Bayes  merupakan  pengklasifikasian dengan  metode probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuan  Inggris  Thomas  Bayes, merupakan teknik prediks berbasis probabilistik sederhana yang berdasarkan pada penerapan  teorema  Bayes  (atau  aturan  Bayes)  dengan  asumsi  independensi (ketidaktergantungan)  yang  kuat  (Naif).  Pada  Naive  Bayes,  poin  penting  tentang independensi fungsi yang kuat  adalah bahwa fungsi dalam data tidak terkait dengan ada atau tidak adanya fungsi lain dalam data yang sama.
𝑃(𝑋)

## 2. MATERIAL DAN METODE
Pada  penelitian  ini  tergolong  pada  penelitian  aplikatif  karena  di  dalamnya terdapat media  informasi  yang  lengkap  tentang  klasifikasi  siswa  yang  lolos  kelas unggulan,  maka  penelitian ini disusun  menggunakan  konsep System  Development Life Cycle.

## 2.1 Metode Naïve Bayes
Algoritma naive bayes adalah salah satu algoritma klasifikasi berdasarkan teorema  pada  statistika.  Naive  Bayes  merupakan  pengklasifikasian  dengan metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuan  Inggris Thomas  Bayes,  merupakan  teknik  prediks  berbasis  probabilistik  sederhana yang berdasarkan pada penerapan teorema Bayes (atau aturan Bayes) dengan asumsi  independensi  (ketidaktergantungan)  yang  kuat  (Naif).  Pada  Naive Bayes,  poin  penting  tentang  independensi  fungsi  yang  kuat  adalah  bahwa fungsi dalam data tidak terkait dengan ada atau tidak adanya fungsi lain dalam data yang sama [1][2][3][5].
Untuk  merepresentasikan  suatu  kelas,  terdapat  suatu  indeks  yang diperlukan  untuk  melakukan  klasifikasi,  yang  berguna  dalam  menjelaskan kemungkinan  masuknya  sampel  karakteristik  tertentu  ke  dalam  kelas  yang terakhir.  Probabilitas  kemunculan  suatu  kelas  (sebelum  masuknya  sampel, sering  disebut  prior),  dikalikan  dengan  peluang  kemunculan  ciri-ciri  populasi sampel  disebut  juga  dengan  evidence.  Nilai  evidence  akan  selalu  tetap  untuk setiap  kelas  dalam  suatu  sampel.  Nilai  posterior  dibandingkan  dengan  yang nilai  posterior  dari  kelas  lain  untuk  menentukan  kelas  mana  yang  termasuk dalam sampel. Klasifikasi Naive Bayes berasumsi bahwa ada atau tidak adanya karakteristik  tertentu  dari  suatu  kelas  tidak  ada  hubungannya  dengan karakteristik kelas lain. Persamaan dari Naive Bayes adalah sebagai berikut:
𝑃 ( 𝑋 ) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ) . 𝑃 ( 𝐻 )
Misal  jika  memiliki  beberapa  hipotesis  h € H.  Dalam  Naïve  Bayes,  dan menginginkan  hipotesis  maksimal  yang  paling  mungkin,  h,  atau  maximum apriori (MAP) jika diberi data x. Ini dapat dirumuskan sebagai berikut:
h 𝑀𝐴𝑃 = arg max ( ℎ | 𝑥 )
= arg 𝑚𝑎𝑥 (P(x │ h)P(h))/(P(x)) = arg max P(x|h)P(h) ............ ( 1 )
Dalam  mengansumsikan  hipotesis  h  dalam  H  memiliki  peluang  perior yang  sama  (( ℎ i)= 𝑃 ( ℎ j)  untuk  semua ℎ i  dan ℎ i  dalam  H).  dalam  hal  ini  untuk penyederhanaan  persamaan  diatas  cukup  mempertimbangkan  P(x|h)  untuk pencarian  hipotesis  yang  paling  mungkin.  Seperti  yang  diterangkan  pada sebelumnya  bahwa P(x|h) disebut juga likelihood dari  data  x diberikan  h  dan hipotesis  yang  memaksimalkan  P(x|h)  inamakan  maximum  likelihood,  dapat dirumuskan sebagai berikut:
h 𝑀𝐿
= arg 𝑚𝑎𝑥 ℎ € 𝐻 ( ℎ | 𝑥 ) ............. ( 2 )
Dalam  data  x  dapat  disebut  data  training  dan  H  adalah  suatu  tempat dimana fungsi f(.) yang akan kita cari [6][7][10].

## 2.2 Flowchart
Flowchart  atau  proses  bisnis  adalah  suatu  kumpulan  aktivitas  atau pekerjaan terstruktur  yang  saling  terkait  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah tertentu  atau  yang  menghasilkan  produk  atau  layanan  demi  meraih  tujuan tertentu.  Suatu proses bisnis dapat dipecah menjadi beberapa subproses yang masing-masing  memiliki  atribut  sendiri  tapi  juga  berkontribusi  untuk mencapai tujuan dari superprosesnya[4][11] ditunjukan pada gambar berikut.
Gambar 1. Flowchart
Gambar  1  menjelaskan  proses  bisnis  atau  alur  kerja  Sistem  Penentuan Kelas Unggulan Pada Siswa SMP Menggunakan Metode Naïve Bayes.

## Gambar 2 Tampilan Login
Berikut adalah tampilan awal data user. Bisa dilihat pada gambar.
Keterangan: Tabel data user menampilkan data user yang ada pada sistem Tampilan tabel probabilitas bisa dilihat pada gambar berikut. Bisa dilihat pada gambar 4 .
Gambar 4. 17 Tampilan Menu Probabilitas
Keterangan:
Pada tampilan probabilitas menampilkan tabel nilai semester 1, semester 2 dan tabel penghitungan probabilitas untuk menentukan siswa lolos masuk kelas unggulan atau tidak. Ketiga tabel tersebut ditampilkan berdasarkan filter taun ajaran dan nama kelas. Tabel nilai semester 1 dan semester 2 sama sepert pada tampilan tampil data nilai.
Tampilan data unggulan. Bisa dilihat pada gambar 5.
Gambar 5.  Tampilan Data Unggulan
Keterangan:
Pada  tampilan  data  unggulan  menampilkan  tabel  nilai  semester  1, semester  2  dan  tabel  penghitungan  probabilitas  untuk  menentukan  siswa lolos  masuk  kelas  unggulan  atau  tidak.  Ketiga  tabel  tersebut  ditampilkan berdasarkan  filter  tahun  ajaran,  jadi  data  nilai  semester  1  dan  semester  2 akan ditampilkan per tahun ajaran. Dan tampilan tabel probabilitas disini di urutkan  descending  dan  diambil  30  siswa  dengan  probabilitas  nilai tertinggi  untuk  kemudian  dikelompokan  menjadi  1  kelas  sebagai  anggota kelas unggulan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengujian  pada  sistem  ini  menggunakan  confusion  matrix,  confusion  matrix adalah  sebuah  metode  perhitungan  yang  memiliki  kegunaan  untuk  melakukan perhitungan  akurasi  pada  konsep  data  mining  dengan  memiliki  3  hasil  keluaran yaitu  recall,  precision  dan  accuracy  [8][9][15].  Dengan  kasus  kita  ingin  mengukur kinerja  dari  sebuah  Sistem  Penentuan  Kelas  Unggulan  Pada  Siswa  SMP  yang bertugas  mengklasifikasikan  siswa  unggulan  dari  jumlah  total  siswa  kelas  7  pada suatu  sekolah.  Untuk  mengujinya  kita  akan  memasukkan  35  siswa  yang  katanya pandai  dan  51  siswa  kurang  pandai.  Hasilnya  sistem  memisahkan  40  siswa  yang dideteksi sebagai siswa yang pandai. Ke 40 siswa tersebut  kemudian dicek  kembali oleh  wali  kelas,  ternyata  dari  40  siswa  tersebut  hanya  30  siswa  yang  merupakan siswa pandai, sedangkan 10 lainnya merupakan siswa kurang pandai.

## Tabel 2. Confusion Matrix
Gambar  2  menjelaskan  keterangan  TP  (True  Positive),  FP  (False  Positive),  FN (False  Negative)  dan  TN  (True  Negative).  Dalam  kasus  diatas  TP  diperoleh  dari pengecekan  sistem  dan  pengecekan  manusia  dan hasil  yang  didapat  ada  30  siswa yang  benar  benar  pandai.  FP  didapat  dari  perhitungan  sistem  yaitu  ada  40  siswa pandai dikurangi perhitungan manusia  yaitu ada 30 siswa dan ditemukan hasil 10. FN didapat dari jumlah data uji yaitu 35 siswa yang katanya pandai dikurang TP. Dan TN  didapat  dari  51  anak  yg  kurang  pandai  dikurang  FP  dan  dihasilkan  41 [12][13][14].  Dan  kemudian  dimasukkan  kedalah  rumus  perhitungan  sebagai berikut:
Precision =
𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 =    30 30 + 10 = 0,75 Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 =    30 30 + 5 = 0,85 Accuracy
= 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 =    30 + 41 30 + 41 +
10+ 5
= 0,82

## Tabel 3. Hasil
Tabel 3 menjelaskan mengenai hasil uji coba Sistem Penentuan Kelas Unggulan Pada Siswa SMP Menggunakan Metode Naïve Bayes.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  uji  coba  Sistem  Penentuan  Kelas  Unggulan  Pada  Siswa  SMP Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dengan  confusion  matrix  didapatkan  akurasi sebesar 82%. Hal ini menunjukkan bahwa sistem sudah berjalan dengan baik, karena nilai presisi,  recall  dan  akurasi berimbang,  namun  pada  penelitian  kedepan  sistem ini perlu ada perbaikan lebih lanjut sampai nilai presisi, recall dan akurasinya diatas 90%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andi, C. J., & Imelda, P. (2019). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Seleksi Beasiswa  Pemprov  Dan  Bawaku  Di  Universitas  Komputer  Indonesia.  Dari Universitas Komputer Indonesia Bandung
[2] Diasrina,  D.,  Fahrul,  A.,  &  Dyna,  M.  K.  (2016).  Metode  Naive  Bayes  Untuk Penentuan  Penerima  Beasiswa  Bidikmisi  Universitas  Mulawarman.  Jurnal Informatika Mulawarman. Dari Universitas Mulawarman
[3] Intan,  W.  (2019).  Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Untuk  Penentuan  Siswa/I Terbaik Di Sma Negeri 1 Pardasuka. Dari IIB Darmajaya Bandar Lampung
[4] Maulana, A. F., Risa, H., & Danie, S. (2020). Klasifikasi Mutu Beras Menggunakan Metode Learning Vector Quantization. Dari Universitas PGRI Kediri.
[5] Suntoro.  (2019).  Data  Mining:  Algoritma  dan  Implementasi  dengan Pemrograman PHP. Jakarta: Elex Media Komputindo.
[6] Umi,  M.  (2016).  Aplikasi  Penentuan  Anggota  Kelas  Unggulan  Dengan  Metode Naïve Bayes. Dari Universitas PGRI Kediri.
[7] Yoyok,  S.  (2016).  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Penentuan  Penerima  Beasiswa Bidikmisi Universitas Mulawarman. Dari Universitas PGRI Kediri.
[8] Yuyun, N. H., &  Supriadi, S. (2021). Algoritma Multinomial Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Sentimen Pemerintah Terhadap Penanganan Covid-19 Menggunakan Data Twitter. STMIK Handayani Makassar.
[9] Dwi, H., Kusrini., & Emha, L. T., (2018). Penerapan Naïve Bayes Dalams Prediksi Ketercapaian  Nilai  Kriteria  Ketuntasan  Minimal  Siswa.  Dari  Universitas AMIKOM Yogyakarta.
[10] Nugraha,  C.,  Suryo,  W.,  &  Risky,  A.  R.,  (2017).  Penerapan  Metode  Naïve  Bayes Untuk Menentukan Jenis Ikan Cupang Hias. Dari Universitas PGRI Kediri.
[11] Irwanto.  (2021).  Perancangan  Sistem  Informasi  Sekolah  Kejuruan  dengan Menggunakan Metode Waterfall. Dari Untirta.
[12] Irkham, W. S., & Beti, W. S. (2019). Naïve Bayes Algorithm Performance Test for Student Study Prediction. Dari Universitas AMIKOM Yogyakarta.
[13] Windi,  I.  (2021).  Visualisasi  Data  Pada  Data  Mining  Menggunakan  Metode Klasifikasi Naïve Bayes. Dari BSI.
[14] Pungkas,  S.,  Enggar,  P.,  &  Septi,  O.  (2016).  Perbandingan  Metode  Klasifikasi Data  Mining  untuk  Nasabah  Bank  Telemarketing.  Dari  Universitas  Amikom Purwokerto.
[15] Habib,  F.  F.  (2021).  Identifikasi  Cyberbullying  pada  Media  Sosial  Twitter Menggunakan Metode LSTM dan BiLSTM. Dari Universitas Islam Indonesia .