## IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI HASIL KELULUSAN MADRASAH MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Teguh Adrian 1 , Nana Suarna 2
1 Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon
2 Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon Jl Perjuangan No 10B Majasem Kesambi Kota Cirebon adrianteguh090@gmail.com

## ABSTRAK
Madrasah merupakan lembaga pendidikan yang sangat penting untuk mempersiapkan generasi bangsa dan agama.  Madrasah  muncul  di  Indonesia  sejak  awal  abad  ke-20  sebelum  Indonesia  mengalami  kemerdekaan. Perkembangan  Pendidikan  islam  di  Indonesia  semakin  pesat  dimulai  pada  masa  awal  kemerdekaan  Indonesia pada  masa  ini  madrasah  sangat  jauh  berkembang,  dengan  meningkatnya  perkembangan  sekolah  di  Indonesia, indeks yang menjadi sayarat kelulusan bagi para siswa juga mengalami keanaikan. Metode yang digunakan dalam Artikel  ini  yaitu  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  dengan  tahapan  selection,  preprocessing, transformation,  data  mining  dan  evaluation,  algoritma  naïve  bayes  digunakan  karena  cocok  dengan  klasifikasi binary yaitu dengan mengklasifikasi dua kategori lulus dan tidak lulus  , Tujuan Artikel ini untuk memudahkan para guru untuk mengetahui hasil dari prediksi kelulusan siswa madrasah, kemudian untuk siswa yang nilainya dibawah  kriteria  kelulusan  akan  tetap  lulus  namun  bersyarat  apakah  ada  tugas  tambahan  atau  program pengulangan  agar  mencapai  standar  kelulusan  dan  memberikan  rekomendasi  untuk  meningkatkan  tingkat kelulusan. Hasil dari Artikel ini memperoleh akurasi sebesar 88,24%, Recall sebesar 92,11% dan precision sebesar 87,50% yang diperoleh dari 132 data latih dan 68 data uji dan mendapatkan ROC sebesar 0.922. karena tingkat akurasi diatas 50% ini berarti kinerja naïve bayes dalam permasalahan ini sudah cukup baik.
Kata kunci : Data mining, klasifikasi, naïve bayes, madrasah, KDD

## 1. PENDAHULUAN
Madrasah merupakan suatu Lembaga Pendidikan formal  dibawah  naungan  kementrian  agama  yang Sebagian  besar  merupakan  madrasah  swasta  dan memiliki  daya  saing  yang  masih  rendah  terutama dalam hal kualitas pembelajaran. Menyadari akan hal itu  kementrian  agama  memberikan  suatu  kebijakan dalam  rangka  untuk  meningkatkan  mutu  dan  daya saing  madrasah  salah  satu  contohnya  mencenangkan program madrasah riset pada tahuh 2013[1]
Di  Indonesia  sendiri  sekolah  ada  dua  macam yaitu  sekolah  umum  dan  sekolah  agama,  sekolah umum  seperti  SD,  SMP,  SMA  dan  sekolah  agama seperti  MAN,  MA,  Madrasah  dan  lainnya.  Dengan meningkatnya  perkembangan  sekolah  diindonesia indeks yang menjadi sayarat kelulusan bagi para siswa juga ikut naik [2].
Madrasah  berdiri  sejak  awal  abad  ke-  20  sebelum masa kemerdekaan Indonesia, berdirinya madrasah di barengi  dengan  dibentuknya  ormas-ormas  islam seperti nadhatul ulama, muhamadiyah dan lainnya.[3]
Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh penulis diantaranya  oleh  Edhy  Poerwandono  dengan  judul Penerapan  data  mining  Untuk  penialian  Kinerja Karyawan  di  Pt  Riksa  Dinar  Djaya  Menggunakan Metode Naïve Bayes Classification hasil dari penelitian menggunakan  algoritma  naïve  bayes  adalah  accuracy sebesar  99.44%  untuk  pengambilan  keputusan  dalam menilai kinerja karyawan di PT. Riksa Dinar Djaya [4].
Tujuan Artikel ini adalah untuk mengembangkan sebuah  model  klasifikasi  menggunakan  Teknik pembelajaran mesin untuk mengklasifiksai
berdasarkan kelulusan siswa dan meningkatkan minat belajar siswa dan mengetahui hasil dari kelulusan para siswa apakah dinyatakan lulus atau belum lulus
Alasan  mengambil  judul  tersebut  karena berdasarkan  latar  belakang  yang  di  atas  maka dilakukan  Artikel  dengan  judul  yaitu  implementasi data  mining  untuk  mengklasifikasi  hasil  kelulusan madrasah  menggunakan  algoritma  naïve  bayes pada artikel  ini  algoritma  naïve  bayes  dipilih  karena memudahkan peneliti dalam menghitung dan menentukan kemungkinan lulus atau tidaknya siswa.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Madrasah
Kata  “Madrasah”  merupakan  kata  serapan  dari Bahasa Arab yaitu “darasa” yang memiliki arti tempat belajar  bagi  para  pelajar.  Zaman  sekarang  istilah madrasah  mungkin  sudah  menyatu  dengan  istilah sekolah ataupun perguruan tinggi khususnya perguruan islam, namun ada yang berpendapat bahwa sistem  pengajaran  di  madrasah  sama  seperti  sekolah pada  umumnya  namun  pengajaran  tentang  agama islam lebih di khususkan ketimbang sekolah biasa.[5]

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  untuk  menentukan suatu  Kumpulan  data  dengan  pola  atau  fungsi-fungsi yang memisahkan antara kelas yang satu dengan kelas yang  lainnya.  Tujuan  dari  klasifikasi  adalah  untuk memprediksi  suatu  kelas  dari  objek  yang  belun  di ketahui  kelasnya  ada  beberapa  algoritma  dalam
klasifikasi  contohnya  naïve  bayes,  KNN,  C45  dan lainya [6]

## 2.3. Data Mining
Data  mining  digunakan  guna  meningkatkan pemahaman  tentang  informasi  dalam  database,  data mining  merupakan  proses  pencarian  informasi  yang menggunakan  Teknik  statistika,  Matematika  dan Marchine  learning  untuk  mengidentifikasi  informasi yang  bermanfaat  dari  berbagai  database  tujuan  dari data  mining  sendiri  adalah  untuk  mendapatkan  pola yang mungkin memberikan indikasi yang bermanfaat [7].
Istilah  data  mining  dan  KDD  sering  kali digunakan  namun  ternyata  kedua  istilah  tersebut memiliki konsep yang berbeda tetapi saling berkaitan karena  data  mining  merupakan  bagian  dari  tahapan dalam proses knowledge Discovery In Database [8]

## 2.4. Naïve Bayes
Metode Naïve bayes di kemukakan oleh seorang ilmuwan  berkebangsaan  inggris  yaitu Thomas  Bayes dengan  memprediksikan  peluang  di  masa  depan berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya sehingga disebut Teorema Bayes [9]
P(H|X) = 𝑷(𝑿|𝑯).𝑷(𝑯) 𝑷(𝑿) Antara lain: X: Data dengan class yang belum diketahui H: Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X): probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (probabilitas proserior)
P(H): Probabilitas hipotesis H (probabilitas prior)
P(X|H): Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H
P(X): probabilitas X
Pada  algoritma Naïve  Bayes memanfaatkan probabilitas  dan  statistic  untuk  menyelesaikan  suatu masalah klasifikasi, kelebihan dari metode naïve bayes adalah lebih cepat dalam melakukan perhitungan dan data  yang  dibutuhkan  tidak  terlalu  banyak  dalam melakukan klasifikasi ini [10].

## 2.5. Confusion Matrix
Confusion matriks adalah sebuah tabel yang berguna untuk mendeskripsikan perfoma suatu model marchine learning [11].
Gambar 1 Confusion Matrix
Confusion  matrix  merupakan  metode  yang banyak dipakai untuk menghitung akurasi pengukurannya memiliki istilah sebagai berikut:  True Negative (TN) prediksi negative, real negative
 True Positive (TP) prediksi positive, real positive
 False  Negative (FN)  prediksi  negative,  real positive
 False Positive (FP) prediksi positive, real negative

## 2.6. Acuracy
Akurasi dihasilkan dari perbandingan antara data yang diklasifikasikan secara benar dengan keseluruhan data akurasi menunjukan kedekatan hasil klasifikasi dengan nilai sebenarnya [12]
Acuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100%
2.7. precision Precision adalah  tingkat  kertepatan yang menunjukan  seberapa  dekat  perbedaan  nilai  setiap melakukan  pengulangan  [13]  yang  merupakan  fraksi positif yang diitentifikasi benar positif.
Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100%

## 2.8. Recall
Recall atau  sensitivitas  adalah  rasio  prediksi benar  positif  dilakukan  dengan  seluruh  data  yang benar positif atau mengukur proporsi positif asli yang diprediksi benar positif [14]
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100%

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  guna mendapatkan  data  yang  digunakan  untuk  membuat artikel, teknik yang digunakan adalah Wawancara Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan wawancara  kepada  guru  di  madrasah  Nurul  Anwar untuk mendapatkan data yang diperlukan.

## 3.2. Sumber data
Sumber data berasal dari madrash Nurul Anwar yang  berarti  merupakan  data  primer , Metode  analisis digunakan  untuk  membuat  artikel  adalah  analisis deskriptif  kuantitatif  yang  digunakan  untuk  menguji data berdasarkan perhitungan statistika dan matematika yang digunakan pada penelitian ini.

## 3.3. Metode Naïve bayes
Tahapannya sebagai berikut:
1) Mulai  Algoritma:  Inisialisasi  proses  Naïve Bayes.
2) Persiapkan Data Training
3) Hitung  Probabilitas  Kelas:  Hitung  probabilitas priori untuk setiap kelas.
4) Hitung  Probabilitas  Atribut  untuk  Setiap  Kelas (Likelihood):  Hitung  probabilitas  likelihood untuk setiap atribut pada setiap kelas.
5) Hitung  Probabilitas  Prior  (Priori):  Hitung probabilitas  priori  menggunakan  jumlah  contoh yang dimasukkan ke dalam perhitungan.
6) Hitung Posteriori Probabilitas:
Hitung probabilitas  posteriori  menggunakan  rumus 1 0
1 TP
FP 0
FN
TN Ground Truth Pr ed ik si
Bayes,  yang  menggabungkan probabilitas priori dan likelihood.
7) Pilih  Kelas  dengan  Probabilitas  Tertinggi:  Pilih kelas  yang  memiliki  probabilitas  posteriori tertinggi sebagai kelas yang diprediksi.
8) Kelas Terpilih: Kelas yang dipilih menjadi hasil prediksi untuk sampel data tertentu.

## Gambar 2 Flowchat Naive bayes

## 3.4. Metode Analisa Data
Gambar 3 Metode Analisa
Pengembangan data  mining untuk  menganalisis data  yaitu  menggunakan  metode Knowladge  In Database (KDD)  yang  tahapannya  adalah  data selection,  pre-processing,  Transformation,  Data mining,  Evaluation .  Adapun  tahapannya  sebagai berikut:
a. Data Selection Merupakan  sebuah  proses  menyeleksi  data  atau menyiapkan data yang akan dijadikan atribut/indicator/sebuah target dalan sebuah data yang besar
b. Pre-Processing/Cleaning
Merupakan  sebuah  proses  untuk  memperbaiki kesalahan dalam data, memilah data yang ganda dan data yang dianggap kesalahan cetak.
c. Data Transformation
Merupakan sebuah proses perubahan data. Proses ini  dilakukan  untuk  mempermudah  dalam mengolah  data  dan  merupakan  data  yang  sudah siap untuk dilakukan ke tahap data mining . d. Data Mining
Merupakan proses menggali informasi atau pola yang menarik dan bermanfaat dengan menggunakan cara atau metode tertentu.
e. Evaluation
Merupakan  sebuah  proses  menampilkan  hasil dan  informasi dari proses data mining ke dalam sebuah bentuk yang mudah untuk dimengerti.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian  ini  yang dilakukan di  Madrasah Nurul Anwar Kecamatan Plumbon Kabupaten Cirebon dengan  menggunakan  dataset  kelulusan  pada  siswa kelas  5  dari  tahun  2019  sampai  dengan  2023  dengan jumlah  data  sebanyak  200  data  dengan  jumlah  data dari  tiap  tahun  masuk  sebagai  berikut:  tahun  2015 sebanyak  35  siswa,  2016  sebanyak  37  siswa,  2017 sebanyak 44 siswa, 2018 sebanyak 51 siswa dan tahun 2019  sebanyak  34  siswa  ,  pada  penelitiaan  ini  untuk dataset dibagi menjadi dua untuk data traning diambil dari  setiap  kelompok  tahun  masuk  siswa  dari  tahun 2015  sebanyak  22  siswa,  2016  sebanyak  27  siswa  , 2017  sebanyak  29  siswa,  tahun  2018  sebanyak  34 siswa dan  2019 sebanyak 21 siswa . Maka total data traning sebanyak 132 siswa dan data test sebanyak 68 siswa,  dengan  menggunakan  aplikasi  Rapid  miner studio menghasilkan hasil sebagai berikut: 1. Data  selection  untuk  menentukan  atribut  yang digunakan
Gambar 4 Read Excel
Menggunakan  operator  read  excel  untuk membaca dataset kita punya.
2. Pre-processing/cleaning
bertujuan untuk membersihkan data.
Gambar 5 Pre-procesing
Pada rapid miner menggunakan operator replace missing  value dari processing sebanyak 200 data dan semuanya tidak ada data yang missing ataupun noise
3. Transformation untuk mengubah data.
Gambar 6. Transformation
Operator  yang  digunakan  adlah  numerical  to polynominal  mengubah  data  numeric  menjadi polynominal.
4. Data  Mining  yang  bertujuan  untuk  menggali informasi dari dataset yang telah kita tentukan Ada  operator  tambahan  yang  digunakan  yaitu apply model naïve bayes dan performance.

## Gambar 7 Data mining
5. Evaluation yang  bertujuan  untuk  menampilkan hasil  dari  proses  penambangan  data  satu  data mining sebagai berikut:
a. Confusion Madrix
Dihasilkah hasil sebagai berikut true positive: 35 false positive: 5 true negative: 25 false negative: 3 Acuracy Acuracy = (35+25) (35+5+25+3) = 0,8824 × 100% = 88,24%
Maka didapatkan hasil dari perhitungannya adalah 88,24%
b. Precision
Precision = 35 (35+5) = 0.875 × 100% = 87,50%
Maka didapatkan hasil dari perhitungan adalah 87,50%
c. Recall
Recall = 35 (35+3) = 0,9211 × 100% = 92,11%
Maka didapatkan hasil dari perhitungan adalah 92,11%

## d. Roc
Hasil  roc  sebesar  0.922  itu  berarti  penggunaan metode  naïve  bayes  sudah  cukup  bagus  dalam mengklasifikasi hasilnya.
e. Confidance
hasil Confidancenya sebagai berikut:
Tabel 1 Hasil Confidance
Has il Predic tion Confid ance (BL) Confid ance (L) Jenis Kelam in Asal Tah un Mas uk N Q N H N A NA K N F N TI lulu s lulus 0.01723 9 0.98276 06 peremp uan cireb on 2015 9 8. 5 7. 5 7.8 8 7. 8 lulu s lulus 1.54E- 04 0.99984 59 laki- laki cireb on 2015 8. 8 9. 5 8. 5 8.3 8 7. 5 bel um lulu s belum lulus 0.99999 7 3.24E- 06 laki- laki cireb on 2015 7. 2 7. 5 7 7.3 7 7 bel um lulu s belum lulus 0.95507 2 0.04492 78 peremp uan cireb on 2015 8 8. 5 7. 5 7.5 8 7. 5 … ... … … … … … … … … … … …
hasilnya sebagai berikut untuk tahun 2015 dari 13 data  uji  terprediksi  secara  benar  semua,  untuk  tahun 2016  dari  10  data  uji  terprediksi  benar  semua,  untuk tahun  2017  dari  15  data  uji  ada  2  data  belum  lulus terprediksi  lulus  dan  2  data  lulus  terprediksi  belum lulus,  tahun  2018  dari  17  data  uji  ada  2  data  belum lulus ternyata terprediksi lulus dan 1 data lulus ternyata terprediksi belum lulus, tahun 2019 ada 1 data belum lulus ternyata terprediksi lulus.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  dari implementasi  data  mining  menggunakan  metode Analisa Knowladge  discovery  in  database dan algoritma  klasifikasi  yaitu naïve  bayes  classifier menghasilkan  sebuah  informasi  baru  dan  dapat mengklasifikasi  hasil  nilai  kelulusan  siswa  madrasah dengan  membandingkan  antara  132  data  traning  dan 68 data testing dan juga menghasilkan akurasi sebesar 88,24%, recall  sebesar  92,11%  dan  precision  sebesar 87,50% dan roc sebesar 0.922.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  P.  Agama,  D.  Keagamaan,  B.  Litbang,  D. Diklat, and K. Agama, “Website: http://jurnaledukasikemenag.org EDUKASI: Jurnal  Penelitian  Pendidikan  Agama  dan INOVASI MADRASAH MELALUI PENYELENGGARAAN  MADRASAH  RISET THE INNOVATION OF MADRASAH THROUGH IT’S RESEARCH
ENFORCEMENT  Umul  Hidayati,”  vol.  17,  no.
Lulus Belum Lulus Lu lu s 35 5 Be lu m L ul us 3 25 Ground Truth Pr ed ik si Gambar 8 Hasil Confusion Matrix 1
Gambar 10 Precision
Gambar 11 Recall
Gambar 12 Roc
3,  pp.  238–255,  2019,  [Online].  Available: http://jurnaledukasikemenag.org
[2]  S.  Mulyati,  S.  Maulana  Husein,  and  K.  Kunci, “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  DATA MINING  PREDIKSI  KELULUSAN  UJIAN NASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA (KNN)  K-NEAREST  NEIGHBOR  DENGAN METODE  EUCLIDEAN  DISTANCE  PADA SMPN 2 PAGEDANGAN sistem dapat memprediksi  dan  mengklasifikasikan  dengan baik dan cepat,” pp. 65–73, 2020.
[3]  A.  T.  Hidayatullah,  U.  Islam,  Z.  Hasan,  G. Probolinggo,  J.  Mahalli,  and  A.  A.  Yaqin, “SEJARAH LEMBAGA
PENDIDIKAN ISLAM (MADRASAH) DAN
PERKEMBANGANNYA  DI  INDONESIA,” Jurnal Mahasiswa , vol. 4, no. 3.
[4]  E. Poerwandono and J. Perwitosari,  “Penerapan Data Mining Untuk Penilaian Kinerja Karyawan Di PT. Riksa Dinar DJaya Menggunakan Metode Naïve Bayes Classification (Edhy Poerwandono 1  ,  Faizal  Joko  Perwitosari  2  )  Penerapan  Data Mining  Untuk  Penilaian  Kinerja  Karya  Di  PT Riksa Dinar Djaya Menggunakan Metode Naive Bayes  Classification,” Jurnal Sains dan Teknologi ,  vol.  5,  no.  1,  p.  |pp,  2023,  doi: 10.55338/saintek.v5i1.1416.
[5]  Y. Chairiyah Madrasah Aliyah Negeri, “SEJARAH PERKEMBANGAN SISTEM PENDIDIKAN MADRASAH SEBAGAI LEMBAGA PENDIDIKAN ISLAM,” 2021.
[6]  A. H. Nasrullah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA  DECISION  TREE  UNTUK KLASIFIKASI PRODUK LARIS,” vol. 7, no. 2, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.fikom- unasman.ac.id
[7]  F.  Juliawati,  R.  Buaton,  R.  Saragih,  and  S. Kaputama,  “Pengelompokan  Data  Mining Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus : Kantor  Desa  Payabakung  Hamparan  Perak),” 2023.
[8]  H.  Nicodemus  Turnip  and  H.  Fahmi,  “Hendra Turnip,  2  Hasanul  Fahmi  (Penerapan  Data Mining  Pada  Penjualan  Kartu  Paket  Internet Yang  Banyak  Diminati  Konsumen  Dengan Metode K-Means) Penerapan Data Mining Pada Penjualan  Kartu  Paket  Internet  Yang  Banyak Diminati Konsumen Dengan Metode K-Means,”
JIKOMSI  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sistem Informasi , vol. 4, no. 2, pp. 36–41, 2021.
[9]  I.  Arfanda,  W.  Ramdhan,  R.  A.  Yusda,  and  H. Artikel,  “Naive  Bayes  Dalam  Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai,”  vol. 1, no. 1, 2021, doi: 10.47709/briliance.vxix.xxxx.
[10]  H. Apriyani, “Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Penyakit  Diabetes  Melitus,”  2020.  [Online]. Available: https://journal- computing.org/index.php/journal-ita/index
[11]  K.  Kristiawan  and  A.  Widjaja,  “Perbandingan Algoritma  Machine  Learning  dalam  Menilai Sebuah  Lokasi  Toko  Ritel,” Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi , vol. 7, no. 1,
Apr. 2021, doi: 10.28932/jutisi.v7i1.3182.
[12]  J.  Homepage et  al. ,  “MALCOM:  Indonesian Journal  of  Machine  Learning  and  Computer Science  Sentiment  Analysis  of  Online  Lectures in  Indonesia  from  Twitter  Dataset  Using  InSet Lexicon Analisis Sentimen terhadap Perkuliahan Daring  di  Indonesia  dari  Twitter  Dataset Menggunakan InSet Lexicon,” vol. 1, pp. 24–33, 2021.
[13]  R.  Indra  Borman,  I.  Ahmad,  and  Y.  Rahmanto, “Klasifikasi  Citra  Tanaman  Perdu  Liar Berkhasiat  Obat  Menggunakan  Jaringan  Syaraf Tiruan  Radial  Basis  Function,” Bulletin  of Informatics and Data Science , vol. 1, no. 1, 2022, [Online].
Available:
https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/index
[14]  U.  M.  Kudus,  J.  Ganesha,  and  P.  Kudus,  “Fida Maisa Hana.”