## KLASIFIKASI LINEARITAS SERAPAN LULUSAN SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Hirga Ertama Putra * 1) , Cahyo Crysdian 2) , M. Imammudin 3)
1. S2 Teknik Informatika, Teknologi, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia
2. S2 Teknik Informatika, Teknologi, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia
3. S2 Teknik Informatika, Teknologi, UIN Maulana Malik Ibrahim Malang, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Algoritma Naive Bayes; Klasifi- kasi; Liniearitas; Serapan Lulusan
Keywords: Naive Bayes algorithm; Classifi- cation; Linear-bag; Graduate Uptake
Article history: Received 26 March 2024 Revised 9 April 2024 Accepted 23 April 2024 Available online 1 June 2024
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v9i2.5721
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: zegapoetra@gmail.com
Pendidikan merupakan instrumen dasar dalam peningkatan kualitas suatu bangsa dan negara. Melalui Sumber Daya Manusia (SDM) yang handal akan menambah kesejahteraan dan peningkatan kualitas bangsa. Secara yuridis SMK dibentuk untuk memberikan alumni yang siap bekerja. Ber- dasarkan CNN Indonesia menyampaikan bahwa TPT (Tingkat Pengang- guran Terbuka) tamatan SMK masih merupakan yang paling tinggi dibandingkan tamatan jenjang pendidikan lainnya. Berbeda dengan kon- disi yang ada di sekolah, banyak sekolah yang sudah bisa menyalurkan alumninya dengan cara mengadakan kegiatan jobfair. Dengan menggunakan Machine Learning diharapkan dapat membantu untuk mengklasifikasikan linearitas serapan lulusan siswa SMK. Algoritma Na- ive Bayes dipilih untuk mengolah dataset serapan lulusan SMK untuk mendapatkan klasifikasi linearitasnya. Berdasarkan hasil penelitian ini didapatkan 623 alumni yang terserap secara linier dan 59 alumni yang terserap tidak linier dari total data sebanyak 682 baris data.

## ABSTRACT
Education is a basic instrument in improving the quality of a nation and state. Through reliable Human Resources (HR), we will improve the wel- fare and improve the quality of the nation. Legally, Vocational Schools were formed to provide alumni who are ready to work. According to CNN Indonesia, the TPT (Open Unemployment Rate) for vocational school graduates is still the highest compared to graduates of other levels of ed- ucation. In contrast to the conditions that exist in schools, many schools are able to channel their alumni by holding job fair activities. By using Machine Learning it is hoped that it can help to classify the linearity of absorption of vocational school student graduates. The Naive Bayes al- gorithm was chosen to process the vocational school graduate uptake da- taset to obtain a linearity classification. Based on the results of this re- search, it was found that 623 alumni were absorbed linearly and 59 alumni were absorbed non-linearly from a total of 682 rows of data.
.

## I. P ENDAHULUAN
Pendidikan merupakan instrumen dasar dalam peningkatan kualitas suatu bangsa dan negara. Melalui Sumber Daya Manusia (SDM) yang handal akan menambah kesejahteraan dan peningkatan kualitas bangsa. Tercatat dalam sebuah data dalam Badan Pusat Statistik (BPS) bahwa tingkat penganguran pada Februari 2023 sebesar 5,45 persen dari jumlah penduduk Indonesia [1]. Lulusan Sekolah Menengah Kejuran (SMK) masih menjadi penyumbang pengangguran paling banyak, berdasarkan CNN Indonesia menyampaikan bahwa TPT (Tingkat Pengangguran Terbuka) tamatan SMK masih merupakan yang paling tinggi dibandingkan tamatan jenjang pendidikan lainnya yaitu sebesar 9,6 persen [2]. Selain dari CNN Indonesia, dituliskan juga pada penelitian sebelumnya yang sudah meneliti tentang indikator Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) adalah penyumbang pengangguran terbesar di Provinsi Jawa Timur [3]. Dinamika permasalahan ketenagakerjaan dan pengangguran di Indonesia juga menjadi fokus oleh beberapa peneliti sebelumnya [4]. Dalam penelitian tersebut menyebutkan juga masalah pengganguran yang sangat komplek dan proses penyelesaianya butuh banyak pihak yang harus bekerja sama. Dituliskan bahwa aspek kelembagaan adalah elemen kunci yang perlu diperbaiki dalam upaya menurunkan pengganguran.
Penelitian yang dilakukan oleh Amalia [5] menyampaikan bahwa dengan memanfaatkan data kelulusan siswa SMK sebagai sumber datanya, diharapkan dapat menghasilkan informasi tentang pola tingkat kelulusan siswa SMK melalui teknik datamining . Salah satunya dengan cara mengklasifikasi data lulusan dengan metode Naive Bayes . Naive Bayes adalah metode klasifikasi dengan menggunakan metode probabilitas dan statistik yang digunakan untuk memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya yang dikenal sebagai Teorema Bayes [6].  Pada penelitian yang dilakukan oleh Purnama,dkk  [7]  menyimpulkan bahwa  klasifikasi merupakan bagian dalam machine learning dimana klasifikasi merupakan sebuah proses pembelajaran dari sebuah fungsi target yang mampu memetakan tiap himpunan atribut ke dalam salah satu label class dependen yang sudah didefinisikan sebelumnya. Tahapan dalam klasifikasi antara lain adalah proses training dan proses testing . Proses training merupakan proses pembelajaran menggunakan data training . Proses testing merupakan proses melakukan pengujian terhadap model yang diperoleh pada proses training degan menggunakan data testing . Dengan adanya penelitian sebelumnya dan sumber yang lain, dapat disimpulkan bahwa metode Naive Bayes adalah salah satu algoritma yang digunakan untuk mengklasifikasikan sekelompok data. Selain itu, jika ditinjau dari hasil nilai accuracy dari setiap penelitian sebelumnya metode Naive Bayes tergolong algoritma yang mempunyai kecepetan dan ketepatan yang paling baik untuk mengklasifikasi serapan lulusan.
Dari latar belakang tersebut penulis melakukkan sebuah penelitian terkait liniearitas serapan lulusan SMK, untuk menjawab isu yang ada bahwa lulusan SMK bukan penyumbang pengganguran paling banyak. Dengan tema penelitian mengklasifikasikan serapan lulusan SMK menggunakan metode Naive Bayes .  Penelitian ini akan menggunakan feature  extraction jurusan, tahun lulus, nilai UKK, nilai KOMJARDAR,  dan  nilai PROGDAS. Dengan feature extraction tersebut yang akan dijadikan sebuah parameter untuk mendapatkan hasil dari linearitas serapan lulusan SMK.

## II. M ETODE P ENELITIAN
A. Metode Naive Bayes Metode Naive Bayes adalah metode yang memberikan cara yang berprinsip untuk memasukkan informasi eksternal ini ke dalam proses analisis data [8]. Proses ini dimulai dengan distribusi probabilitas yang sudah diberikan untuk kumpulan data yang dianalisis. Karena distribusi ini diberikan sebelum data apa pun dipertimbangkan, itu disebut distribusi sebelumnya. Kumpulan data baru memperbarui distribusi sebelumnya menjadi distribusi posterior . Alat dasar untuk pemutakhiran ini adalah Teorema Bayes . Teorema Bayes mewakili latar belakang teoritis untuk pendekatan statistik untuk masalah klasifikasi inferensi induktif. Algoritma Naive Bayesian menyediakan cara membangun yang probabilistik dalam menyelesaikan sebuah kasus [9]. Pendekatan ini menghitung probabilitas untuk setiap nilai variabel kelas untuk nilai variabel masukan tertentu. Dengan bantuan probabilitas bersyarat, untuk catatan tertentu yang tidak diketahui, modelnya menghitung hasil dari semua nilai kelas target dan menghasilkan pemenang yang diklasifikasikan.
Persamaan P(c|x) yang digunakan oleh metode Naive Bayes dapat disajikan sebagai berikut :
𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐿𝐿𝑃𝑃𝐿𝐿𝑃𝑃ℎ𝑃𝑃𝑃𝑃𝑜𝑜 . 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃

## 𝐸𝐸𝐸𝐸𝑃𝑃𝑜𝑜𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝑃𝑃
P( 𝐸𝐸 | 𝑥𝑥 )  = P( 𝑥𝑥 | 𝐸𝐸 ) P( 𝐸𝐸 ) P( 𝑥𝑥 )
Keterangan: P(c|x)  = Probabilitas hipotesis berdasarkan kondisi posteriori probabilitas P(x|c)  = Probabilitas berdasarkan kondisi c (likelihood) P(c)   = Probabilitas hipotesis prior probabilitas (prior) P(x)   = Probabilitas x  (evidance)
B. Prosedur Penelitian Metode yang digunakan pada penelitian ini, akan dijelaskan pada Gambar 1 tentang prosedur penelitian.

## Gambar 1 Prosedur Penelitian
C. Data collection Pengumpulan data adalah tahapan yang penting dalam sebuah penelitian. Ketersediaan data menentukan dalam proses pengolahan dan analisa selanjutnya. Pengumpulan data harus dilakukan dengan cara yang tepat dan menjamin bahwa data yang diperoleh itu benar dan dapat dipertanggungjawabkan. Cara pengumpulan data yang bersifat teoritis dilakukan dengan mempelajari beberapa literatur, jurnal-jurnal penelitian dan sumber-sumber informasi lain yang ada hubungannya dengan permasalahan yang akan dibahas. Penelitian ini menggunakan data primer yang didapatkan dari data alumni 3 tahun terakhir (2021, 2022, dan 2023) pada SMK Telkom Malang. Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan aplikasi alumni tracert yang dimiliki oleh sekolah dan data nilai diperoleh dari pihak kurikulum sekolah. Jumlah data alumni pada SMK Telkom Malang yang terkumpul sebanyak 682 alumni. Parameter yang akan digunakan dapat dilihat pada Tabel 1 tentang kriteria untuk parameter.
T ABEL 1 K RITERIA P ARAMETER Parameter Kriteria Jurusan RPL TKJ Tahun Lulusan 2021 2022 2023 Bidang Teknologi Tidak Teknologi Nilai UKK Nilai UKK  > 90 Nilai UKK = 80 – 89 Nilai UKK = 70 – 79
Nilai UKK < 69 Nilai KOMJARDAS Nilai KOMJARDAS > 90
Nilai KOMJARDAS = 80 – 89
Nilai KOMJARDAS = 70 – 79 Nilai KOMJARDAS = 60 – 69
Nilai KOMJARDAS < 59
Nilai PROGDAS Nilai PROGDAS > 90
Nilai PROGDAS = 80 – 89 Nilai PROGDAS = 70 – 79 Nilai PROGDAS = 60 – 69 Nilai PROGDAS < 59

## D. System Development
System development yang digunakan pada penelitian ini, akan dijelaskan pada Gambar 2 tentang desain sistem.

## Gambar 2 Desain Sistem
Desain system development yang ditampilkan pada Gambar 2 menjelaskan bahwa akan dilakukan proses pengumpulan data lulusan SMK. Selanjutnya akan ditambahkan dengan feature extraction yang berisi Jurusan, Tahun Lulus, Bidang, Nilai Uji Kompetensi Kejuruan (UKK), Nilai Komputer Jaringan Dasar (KOMJARDAS), Nilai Pemrograman Dasar (PROGDAS). Kemudian akan diproses dengan algoritma Naive Bayes yang digunakan untuk mendapatkan hasil yaitu liniearitas serapan lulusan SMK.

## E. Feature Extraction
Tahap feature extraction menentukan class klasifikasi diantaranya class linier dan class tidak linier. Setelah menentukan class , tahapan berikutnya adalah menentukan tingkatan jawaban dari kriteria pada masing-masing parameter tersebut dan terlihat pada Tabel 2 tentang tingkatan kriteria.
T ABEL 2
T INGKATAN K RITERIA Parameter Kriteria Tingkatan Jurusan RPL RPL 1 RPL 2 RPL 3 TKJ TKJ 1 TKJ 2 TKJ 3 Tahun Lulus 2021 Lulusan 2021 2022 Lulusan 2022 2023 Lulusan 2023 Bidang Teknologi Kategori Teknologi Tidak Teknologi Kategori Tidak Teknologi Nilai UKK Nilai = 90 – 100 Sangat Kompeten Nilai = 80 – 89 Kompeten Nilai = 70 – 79 Cukup Kompeten Nilai < 69 Tidak Kompeten Nilai KOMJARDAS Nilai = 90 – 100 Predikat A Nilai = 80 – 89 Predikat B Nilai = 70 – 79 Predikat C Nilai = 60 – 69 Predikat D Nilai < 59 Predikat E Nilai PROGDAS Nilai = 90 – 100 Predikat A Nilai = 80 – 89 Predikat B Nilai = 70 – 79 Predikat C Nilai = 60 – 69 Predikat D Nilai < 59 Predikat E
Tahap berikutnya adalah membentuk basis kasus yang akan menggunakan 682 basis kasus dari data alumni. Kemudian dilakukan pencocokan dengan algoritma Naive Bayes , untuk menentukan hasil probabilitasnya. Berikut rician dataset yang akan digunakan untuk proses klasifikasi ditunjukan pada Tabel 3 tentang data alumni.
T ABEL 3 D ATA A LUMNI NO Nama Jurusan  Tahun Lulus UKK KOM JAR DAS PROG DAS Industri Bidang 1 ACHMAD AZHAR ALDIANSYAH RPL 2023 85 77 81 PT TELKOM AKSES KEDIRI Teknologi 2 ADINDA KHARISMA PUTRI TANDAWIJAYA RPL 2023 76 87 84 CV SINARA SUKSES BERSAMA Teknologi 3 AIZAR RAHIMA SUPRAYITNO RPL 2023 95 91 91 BINA NUSANTARA UNIVERSITY Sistem Informasi 4 AMELIA RPL 2023 85 86 84 PT FINNET Teknologi
Penentuan data alumni pada tabel 3 tentang data alumni didapat dari data alumni tracert dan digabungkan dengan data nilai dari alumni SMK Telkom Malang.

## III. H ASIL P ENELITIAN D AN P EMBAHASAN
Berdasarkan data alumni dan parameter yang sudah ditentukan, maka muncul sebuah dataset yang disajikan pada Tabel 4 tentang dataset alumni. Pada Tabel 4 tentang dataset alumni, semua parameter yang sudah ditentukan akan disesuaikan.

## T ABEL 4 DATASET ALUMNI
Pengujian terhadap metode klasifikasi Naive Bayes dilakukan dengan cara teknik spit validation dan menghasilkan confusion matrix , dinama teknik spit validation adalah dataset yang digunakan dibagi kedalam dua bagian yakni 75% (511 baris) dari dataset akan dijadikan sebagai data training dan 25% (171 baris) dari dataset dijadikan sebagai data testing . C onfusion matrix adalah performa dari sebuah algoritma yang dihasilkan dari proses klasifikasi dan dikomparasi dengan data aktual. Berikut data training yang ditampilkan pada Tabel 5 tentang data training .
T ABEL 5 D ATA T RAINING INDRIANA INDONESIA 5 ARDHIAN CALWA NUGRAHA RPL 2023 98 86 86 TELKOM UNIVERSITY BANDUNG TEKNIK INFORMATI KA ... .......... ... ... ... ... ... .......... .......... 680 SYFANADYA WENING ADI TKJ 2021 81 85 94 TELKOM UNIVERSITY BANDUNG TEKNIK INFORMATI KA 681 YUDISTIRA ANDRA FIRMANSYAH TKJ 2021 71 88 92 PLN UDIKLAT PANDAAN Teknologi 682 YUWANDI RULI BAYHAQQI TKJ 2021 87 85 93 TELKOM UNIVERSITY BANDUNG Sistem Informasi
NO Nama Jurusan  Tahun Lulus UKK KOM JAR DAS PROG DAS Industri Bidang 1 ACHMAD AZHAR ALDIANSYAH RPL 1 2023 B C B PT TELKOM AKSES KEDIRI Teknologi 2 ADINDA KHARISMA PUTRI TANDAWIJAYA RPL 1 2023 C B B CV SINARA SUKSES BERSAMA Teknologi 3 AIZAR RAHIMA SUPRAYITNO RPL 1 2023 A A A BINA NUSANTARA UNIVERSITY Sistem Informasi 4 AMELIA INDRIANA RPL 1 2023 B B B PT FINNET INDONESIA Teknologi 5 ARDHIAN CALWA NUGRAHA RPL 1 2023 A B B TELKOM UNIVERSITY BANDUNG TEKNIK INFORMATI KA ... .......... ... ... ... ... ... .......... .......... 680 SYFANADYA WENING ADI TKJ 3 2021 B B A TELKOM UNIVERSITY BANDUNG
TEKNIK INFORMATI KA 681 YUDISTIRA ANDRA FIRMANSYAH TKJ 3 2021 C B A PLN UDIKLAT PANDAAN Teknologi 682 YUWANDI RULI BAYHAQQI TKJ 3 2021 B B A TELKOM UNIVERSITY BANDUNG Sistem Informasi NO Nama Jurusan  Tahun Lulus UKK KOM JAR DAS PROG DAS Industri Bidang Aktual 1 ACHMAD AZHAR ALDIANSYAH RPL 1 2023 B C B PT TELKOM AKSES KEDIRI Teknologi Linier 2 ADINDA KHARISMA PUTRI TANDAWIJAYA RPL 1 2023 C B B CV SINARA SUKSES BERSAMA Teknologi Linier 3 AIZAR RAHIMA SUPRAYITNO RPL 1 2023 A A A BINA NUSANTARA UNIVERSITY Sistem Informasi Linier
Selanjutnya adalah membuat sebuah data testing, dimana data testing didapat dari 25% dari dataset alumni. Data testing berisi 171 baris data yang ditampilkan pada Tabel 6 data testing .
T ABEL 6 D ATA T ESTING
Berdasarkan tabel training yang sudah ditampilkan pada tabel 5 tentang data training , maka untuk perhitungan prior adalah sebagai berikut :
𝑃𝑃 ( 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ) = 623 682 =  0,91
𝑃𝑃 ( 𝑇𝑇𝐿𝐿𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ) = 59 682 =  0,086
• Nilai Evidence adalah sebagai berikut :
𝑃𝑃 ( 𝐿𝐿𝑟𝑟𝑟𝑟 ) = 354 682 =  0,51 𝑃𝑃 ( 𝑡𝑡𝑇𝑇𝑡𝑡 ) = 328 682 =  0,48 𝑃𝑃 ( 2021 ) = 233 682 =  0,341 𝑃𝑃 ( 2022 ) = 232 682 =  0,340
𝑃𝑃 ( 2023 ) = 217 682 =  0,318
• Nilai Likelihood adalah sebagai berikut :
4 AMELIA INDRIANA RPL 1 2023 B B B PT FINNET INDONESIA Teknologi Linier 5 ARDHIAN CALWA NUGRAHA RPL 1 2023 A B B TELKOM UNIVERSITY BANDUNG TEKNIK INFORMATI KA Linier ... .......... ... ... ... ... ... .......... .......... 509 MUHAMMAD FACHRI AFIF RPL 2 2021 C B B SEVEN INC JOGJA (DOUBLE) Teknologi Linier 510 MUHAMMAD RAFI PUTRA SATRIA RPL 2 2021 B B B PT JENDELA DIGITAL INDONESIA (INDONESIA IT) Teknologi Linier 511 MUHAMMAD ZIDANE IQBAL RPL 2 2021 A B B PT. Digital Netwerk Venture Indonesia Teknologi Linier NO Nama Jurusan  Tahun Lulus UKK KOM JAR DAS PROG DAS Industri Bidang Aktual 1 Mukhammad Nuril Haidar RPL 2 2021 C B A Politeknik Negeri Malang TEKNIK INFORMATI KA Linier 2 NABILA JENNANDA RIDWAN RPL 2 2021 C B C PDAM NGAWI Teknologi Linier 3 NAFARRAS AYU PATRYCHIA RPL 2 2021 C B B BINA NUSANTARA UNIVERSITY BUSINESS MANAGEM ENT Tidak Linier 4 NISRINA IZDIHAR ARDANA PUTRI RPL 2 2021 C A B BINA NUSANTARA UNIVERSITY Sistem Informasi Linier 5 RAFI RAIHAN FIRDAUS RPL 2 2021 C B B TELKOM UNIVERSITY BANDUNG Teknik Telekomunik asi Linier ... .......... ... ... ... ... ... .......... .......... 169 SYFANADYA WENING ADI TKJ 3 2021 B B A TELKOM UNIVERSITY BANDUNG TEKNIK INFORMATI KA Linier 170 YUDISTIRA ANDRA FIRMANSYAH TKJ 3 2021 C B A PLN UDIKLAT PANDAAN Teknologi Linier 171 YUWANDI RULI BAYHAQQI TKJ 3 2021 B B A TELKOM UNIVERSITY BANDUNG Sistem Informasi Linier
𝑃𝑃 ( 𝐿𝐿𝑟𝑟𝑟𝑟 | 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ) = 317 682 =  0,46
𝑃𝑃 ( 𝐿𝐿𝑟𝑟𝑟𝑟 | 𝑇𝑇𝐿𝐿𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ) = 37 682 =  0,054 𝑃𝑃 ( 𝑡𝑡𝑇𝑇𝑡𝑡 | 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ) = 306 682 =  0,44 𝑃𝑃 ( 𝑡𝑡𝑇𝑇𝑡𝑡 | 𝑇𝑇𝐿𝐿𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 ) = 22 682 =  0,032 𝑃𝑃 ( 2021 | Linier ) = 208 682 =  0,30
𝑃𝑃 ( 2021 | TidakLinier ) = 25 682 =  0,036 𝑃𝑃 ( 2022 | Linier ) = 222 682 =  0,32
𝑃𝑃 ( 2022 | TidakLinier ) = 10 682 =  0,014 𝑃𝑃 ( 2023 | Linier ) = 193 682 =  0,28 𝑃𝑃 ( 2023 | TidakLinier ) = 24 682 =  0,035
• Jadi hasil nilai Posterior adalah sebagai berikut :

## 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 = 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐿𝐿𝑃𝑃𝐿𝐿𝑃𝑃ℎ𝑃𝑃𝑃𝑃𝑜𝑜 . 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 𝐸𝐸𝐸𝐸𝑃𝑃𝑜𝑜𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝑃𝑃
P( 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 | 𝑃𝑃𝑟𝑟𝐿𝐿 ) = P( 𝑃𝑃𝑟𝑟𝐿𝐿 | 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ) ∗ P( 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 )
P( 𝑃𝑃𝑟𝑟𝐿𝐿 ) = 0,46 ∗ 0,91 0,51 = 0,41 0,51 =  0,80
P( 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 | 𝑃𝑃𝐿𝐿𝑡𝑡 ) = P( 𝑃𝑃𝐿𝐿𝑡𝑡 | 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ) ∗ P( 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 )
P( 𝑃𝑃𝐿𝐿𝑡𝑡 ) = 0,44 ∗ 0,91 0,48 = 0,40 0,48 = 0,83
Dari perhitungan tersebut, untuk parameter jurusan RPL mendapat nilai 0,80 dan jurusan TKJ mendapat nilai 0,83. Dapat disimpulkan bahwa untuk jurusan TKJ lebih banyak alumni yang terserap secara linier daripada jurusan RPL.
P( 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 |2021) = P(2021| 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ) ∗ P( 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ) P(2021)
= 0,30 ∗ 0,91 0,341   =
0,273
0,341 = 0,80 P( 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 |2022) = P(2022| 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ) ∗ P( 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ) P(2022) = 0,32 ∗ 0,91 0,340   = 0,291
0,340 = 0,85 P( 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 |2023) = P(2023| 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ) ∗ P( 𝐿𝐿𝑃𝑃𝐸𝐸𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 ) P(2023) = 0,28 ∗ 0,91 0,318   =
0,254
0,318 = 0,80
Dari perhitungan tersebut, untuk parameter tahun lulus 2022 mendapat nilai 0,85 dan tahun lulus 2021 dan 2022 mendapat nilai 0,80. Dapat disimpulkan bahwa untuk tahun lulus 2022 lebih banyak alumni yang terserap secara linier daripada lulusan tahun 2021 dan lulusan tahun 2023.
Penelitian yang ditulis oleh Amalia [5] sebelumnya, menggunakan atribut nilai Bahasa Indonesia, Matematika, IPA dan Jumlah Nilai  dengan jumlah data sebanyak 100 baris data. Pada penelitian ini menggunakan atribut jurusan, tahun lulus, nilai UKK, nilai KOMJARDAS, nilai PROGDAS dan bidang keahlian dengan jumlah data sebanyak 682 baris data. Selain dari jumlah data dan atribut, pembaharuan yang dilakukkan pada penelitian ini adalah dengan menggunakan bahasa Python yang sebelumnya dengan menggunakan Rapid Miner .

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil pembahasan, dapat disimpulkan bahwa dari data alumni sebanyak 682  alumni yang dijadikan dataset dengan parameter jurusan, tahun lulus, nilai Uji Kompetensi Kejuruan (UKK), nilai Komputer Jaringan Dasar (KOMJARDAS), nilai Pemrograman Dasar (PROGDAS), dan bidang. Data alumni menjadi data primer yang akan digunakan untuk mengklasifikasikan serapan lulusan sekolah. Dari data primer tersebut dibuatlah dataset yang akan digunakan untuk proses uji coba metode dengan menyesuaikan parameter yang sudah dibuat. Dataset dibagi menjadi 2 bagian yaitu 75% dari dataset sebanyak  511  baris menjadi data training dan  25% sebanyak 171 baris menjadi data testing . Setelah dilakukan pengujian dengan metode Naive Bayes menghasilkan klasifikasi serapan lulusan sebesar 623 alumni terserap sesuai dengan jurusannya (linier) dan 59 siswa terserap
tidak sesuai dengan jurusannya (tidak linier). Hasil dari pengujian tersebut adalah untuk jurusan RPL mendapat nilai 0,80 sedangkan untuk jurusan TKJ mendapat nilai 0,83. Berdasarkan dari tahun lulus, alumni lulusan tahun 2021 diklasifikasikan dengan nilai 0,80 , untuk tahun lulus 2022 dengan nilai 0,85 dan untuk tahun lulus 2023 mendapat nilai 0,80.
Berdasarkan proses klasifikasi dengan metode Naive Bayes didapatkan kesimpulan bahwa lulusan SMK Telkom Malang dengan jumlah 682 alumni, dimana 623 alumni terserap linier sesuai dengan bidangnya dan 59 alumni yang tidak terserap secara linier. Dengan rincian pada tahun lulus 2022, alumni banyak terserap sesuai dengan bidangnya daripada tahun 2021 dan 2023 serta jurusan TKJ yang paling banyak terserap sesuai bidangnya.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Said, A. (2023). Berita Resmi Statistik. Retrieved from https://webapi.bps.go.id/down- load.php?f=2yo9/GXVDpdcQ2YjOsugqZU8/czFtlw2hegol0umTtlh727beuilKARfDmzFhje- qlND6OJ9qMAd+6whUUIgk+XSyQJ3Bv6aLsWY+8kMxHRzWix6SHOJ4uLZKFfm8ux7tEkxDLoRByv6bjy+sqxd+zueNIWXJ+i FKreuvTbG7HyVd7j/4uP5sVTpgtOe- oJmplpU0GCZpGFf4UcTG26GJy0pTUYv8LheX0l6CScqZ791KJ/8W5hUPe54vfLvnm6rk+9EgsGSVnCVJ59peSNuEjX2UnDr8r W/2LIFpzJG0gDUI=
[2] CNN Indonesia. (2023, May 5). Pengangguran di RI Terbanyak Lulusan SMK. Retrieved 02/29/2024 from https://www.cnnindone- sia.com/ekonomi/20230505130917-92-945695/pengangguran-di-ri-terbanyak-lulusan-smk
[3] Mukhlason, A., Winanti, T., & Yundra, E. (2020). Analisa Indikator SMK Penyumbang Penganguran di Provinsi Jawa Timur.
[4] Suhandi, Wiguna, W., & Quraysin, I. (2021). Dinamika Permasalahan Ketenagakerjaan dan Penganguran di Indonesia. https://doi.org/10.46306/vls.v1i1
[5] Amalia, R. (2020). Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Hasil Kelulusan Siswa Menggunakan Metode Naïve Bayes. JUISI, 06(01).
[6] Wiwik Sri Rahayu Ginantra, N. L., Nur Arifah, F., Hadi Wijaya, A., Septarini, R. S., Ahmad Dewa Putu Yudhi Ardiana, N., Effendy, F., … Surya Negara, E. (2021). Data Mining dan Penerapan Algoritma.
[7] Indra Purnama, D., Lathifah Islami, R., Sari, L., & Robinson Sihombing, P. (2021). Analisis Klasifikasi Data Tracer Study Dengan Support Vector MachineDan Neural Network. Jurnal Sistem Komputer Dan Kecerdasan Buatan.
[8] Kantardzic, M. (2020). DATA MINING Concepts, Models, Methods, and Algorithms Third Edition.
[9] Kotu, V., & Deshpande, B. (2015). Predictive analytics and data mining : concepts and practice with RapidMiner.
[10] Hutapea, E., & Enggar Harususilo, Y. (2019, August 29). SMK Bisa, Siswa SMK Indonesia Raih 15 Medali pada WSC 2019 Rusia. Retrieved 02/29/2024 from https://edukasi.kompas.com/read/2019/08/29/21175261/smk-bisa-siswa-smk-indonesia-raih-15-medali- pada-wsc-2019-rusia
[11] Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan. (2018, February 1). Terobosan Model Pembelajaran di SMK. Retrieved 02/29/2024 from https://www.kemdikbud.go.id/main/blog/2018/02/terobosan-model-pembelajaran-di-smk#:~:text=Tujuan%20pendidi- kan%20di%20SMK%20adalah,percepatan%20dan%20peningkatan%20kompetensi%20siswa.
[12] IDN Times. (2023, October 20). Potret Karya Siswa SMK di Penjuru Negeri. Retrieved 02/29/2024 from https://bali.id- ntimes.com/life/education/irma/potret-karya-siswa-smk-di-penjuru-negeri?page=all
[13] Lukman, O. : (2018). Kinerja Bursa Kerja Khusus (BKK) SMK Dalam Penyiapan Lulusannya Memasuki Dunia Kerja. Prodi Pendidi- kan Teknik Elektro (Vol. 8). Retrieved from http://journal.student.uny.ac.id/ojs/index.php/elektro
[14] MALANG POSCO MEDIA. (2023, October 31). Gandeng 35 Perusahaan, SMK PGRI 3 Malang Gelar Job Fair 2023; Fasilitasi Lu- lusan Masuk Dunia Kerja. Retrieved 02/29/2024 from https://malangposcomedia.id/gandeng-35-perusahaan-smk-pgri-3-malang-ge- lar-job-fair-2023-fasilitasi-lulusan-masuk-dunia-kerja/
[15] Menteri Ketenagakerjaan Republik Indonesia. Peraturan Menteri Ketenagakerjaan Republik Indonesia nomor 39 Tahun 2016 Tentang Penempatan Tenaga Kerja (2016).
[16] Janu, S., Tyas, S., Febianah, M., Solikhah, F., Kamil, A. L., & Arifin, W. A. (2021). Analisis Perbandingan Algoritma Naive Bayes dan C.45 dalam Klasifikasi Data Mining untuk Memprediksi Kelulusan, 8(1).
[17] Prasojo, M., Sriyanto, & Triwidianti, J. (2021). Prediksi Prestasi Siswa SMK Masuk Pasar Kerja Menggunakan Teknik Data Mining (Studi Kasus SMKN 1 KotaAgung Timur Tanggamus, Lampung).
[18] Presiden Republik Indonesia. Undang-Undang Republik Indonesia nomor 20 Tahun 2003 Tentang Sistem Pendidikan Nasional (2003). Available at: https://peraturan.bpk.go.id/Details/43920/uu-no-20-tahun-2003
[19] Ramadhan, L. A. (2022, June 11). Siswa SMK Telkom Malang Disiapkan Jadi Pekerja Digital Profesional. Beritajatim.Com. Retrieved 02/20/2024 from https://beritajatim.com/siswa-smk-telkom-malang-disiapkan-jadi-pekerja-digital-profesional
[20] Rizmayanti, A. I., Hidayati, N., Nugraha, F. S., Gata, W., & Mandiri, S. N. (2021). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Kompetensi Siswa Menggunakan Metode Decission Tree ( Studi Kasus SMK Multicomp Depok ). JURNAL SWABUMI, 9(1), 2021.
[21] Farid Rifai, M., Jatnika, H., & Valentino, B. (2019). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS), 12(2).
[22] Shihab, M. Q. (2002). Tafsir Al-Mishbah : pesan, kesan dan keserasian Al-Qur’an / M. Quraish Shihab (Vol. 15).
[23] Sinaga, K., & Handoko, K. (2021). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Siswa Dengan Metode Naive Bayes. JURNAL COMASIE (Vol. 04).
[24] Fortino, A. (2023). Data Mining and Predictive Analytics for Business Decisions.
[25] Widyawati, S. (2023, October 4). SMKN 11 Kota Malang Gelar Job Fair, Diikuti 22 Industri Kreatif & Umum, Serap Lulusan SMK Siap Kerja. Retrieved 02/29/2024 from https://jatim.tribunnews.com/2023/10/04/smkn-11-kota-malang-gelar-job-fair-diikuti-22-in- dustri-kreatif-umum-serap-lulusan-smk-siap-kerja
[26] Wydiastuty Kusuma, L. (2019). Prediksi Kemampuan Lulusan SMK untuk Dapat Bersaing Di Dunia Kerja dengan Menggunakan Naïve Bayes: Studi Kasus SMK Buddhi Tangerang. JURNAL ALGOR (Vol. 1). Retrieved from https://jurnal.buddhidharma.ac.id/in- dex.php/algor/index