## PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENGKLASIFIKASI TINGKAT PRESTASI AKADEMIK SANTRI PONDOK PESANTREN MAHASISWA (PPM) BAITUL JANNAH MALANG

## Yoga Mochammad Firdaus
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia yogamochfirdaus@gmail.com

## ABSTRAK
Hasil  prestasi  akademik  yang  bagus  akan  membuat  santri  menjadi  lebih  termotivasi,  sehingga  dalam berjalannya proses belajar mengajar ilmu agama kepada santri bisa memenuhi target masing-masing guru, dan setiap  santri  yang  diajar  bisa  menerima  ilmu  agama  dengan  maksimal.  Para  dewan  guru  di  Pondok  Pesantren Mahasiswa (PPM) Baitul Jannah semuanya masih menggunakan  catatan dibuku  dan sedikit bantuan teknologi yaitu Microsoft Ecxel untuk mencatat dan meyimpan data nilai maupun prestasi akademik para santri, sehingga dirasa  kurang  maksimal  dan  beresiko  terjadinya human  error untuk  bisa  mengetahui  dan  menentukan  prestasi akademik santri yang naik dan menurun, sehingga para dewan guru sering kurang teliti dalam mengetahui para santrinya yang butuh bimbingan lebih dalam urusan keilmuan dan materi pembelajaran.  Karna itu dibutuhkan suatu  sistem  baru  yang  lebih  cepat  dan  efisien  untuk  bisa  mengetahui  prestasi  akademik  santri  di  PPM  Baitul jannah.
Pada proses penelitian ini, maka dibuatlah sebuah sistem untuk mengklasifikasi tingkat prestasi akademik santri    untuk  memudahkan  para  dewan  guru/ustadz    dalam  proses  penetuan  prestasi  akademik  santri  dengan menggunakan  metode Naive  Bayes  Classifier  (NBC). Kriteria  yang  digunakan  pada  sistem    ini  adalah  nilai materi  pokok,  nilai  pemahaman  konsep  dan  praktikum,  nilai  sikap  dan  perilaku,  nilai  lima  sukses  santri,  nilai kegian  ekstrakurikuler,  absensi  dan  keaktifan  dan  nilai  prestasi  kuliah.  Aplikasi  pada  penelitian  ini diimplementasikan  dan  dirancang    dengan  menggunakan  bahasa  pemograman  PHP  (Hypertext  Preprocessor), dan Database menggunakan MySQL.
Dari hasil pengujian aplikasi yang telah dibuat dengan metode Naive Bayes Classifier untuk memprediksi predikat  prestasi  akademik  Santri,  mampu  menghasilkan  akurasi  dengan  nilai  76%.  Pengujian  algoritma  ini dilakukan  menggunakan  perhitungan  probabilitas  yaitu  membandingkan  predikat  pada  data  lama  dengan predikat  hasil  prediksi.  Selain  itu  juga  dilakukan  pengujian  aplikasi  dengan  menggunakan  3  browser  yang berbeda,  semua  tampilan  dan  fungsi  aplikasi  dapat  berjalan  100%  pada  3  browser  yaitu,  Mozilla  v.49.02, Chrome  v.20.0.1132.17,  dan  Internet  Explorer  Windows  10.  Dengan  adanya  aplikasi  ini  diharapkan  para  guru dapat melakukan evaluasi terhadap prestasi akademik santri dengan cepat dan akurat.
Kata kunci : Prestasi Akademik, Santri, Pondok Pesantren, Naive Bayes Classifier, MySQL.
1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang
Pondok  Pesantren  Mahasiswa  (PPM)  Baitul Jannah  Malang  diresmikan  sejak  tahun  2013  dan dipimpin  oleh  Ir.  Muaz  Nasution.  Saat  ini  PPM tersebut  telah  memiliki  250  santri  yang  semuanya berstatus  mahasiswa.  Pondok  Pesantren  Mahasiswa (PPM) Baitul Jannah merupakan lembaga pendidikan dengan basis agama islam. Dengan jargon andalan “2 tahun  ulama,  4  tahun  sarjana”  berusaha  mencetak generasi profesional religius. Tidak hanya menawarkan  program  pendidikan  agama,  tetapi  juga memfasilitasi para santri dalam menempuh pendidikan  pada  jenjang  Strata  dan  Diploma.  Setiap tahunnya, santri PPM Baitul Jannah juga mendapatkan  laporan  hasil  belajar  /  rapor  dari  hasil pembelajaran  di  pondok.  Proses  penilaiannya  sendiri diambil dari beberapa pembelajaran yang telah ada di kurikulum  PPM  Baitul  jannah  yang  harus  dipenuhi oleh  santrinya,  dan  dikelompokkan  berdasarkan
prestasi  akademik  dengan  keterangan  sangat  baik, baik, atau cukup.
Dalam  mengolah  dan  menyimpan  data  nilai akademik  para  santri  yang  kemudian  dimasukkan kedalam  rapor  masing-masing  santri,  pihak  PPM sudah  menggunakan  peran  teknologi  yaitu Micosoft Excel .  Menurut  peneliti,  peran  teknologi  yang digunakan  masih  sedikit,  karena  perhitungan  untuk rapor masih dilakukan secara manual.
Untuk  itu,  perlu  adanya  suatu  inovasi  atau gagasan  yang  dapat  membantu  para  guru  dalam menyelesaikan  proses  penilaian  terhadap  para  santri sesuai dengan kelas-kelasnya masing-masing. Klasifikasi      adalah  proses  penemuan  model  (atau fungsi) yang menggambarkan dan membedakan kelas data atau konsep yang bertujuan agar bisa digunakan untuk  memprediksi  kelas  dari  objek  yang  label kelasnya  tidak  diketahui.  Algoritma  klasifikasi  yang banyak digunakan secara luas, yaitu Decision/classiﬁcation trees, Naïve Bayes classiﬁers,
Neural  networks,  Analisa  Statistik,  Algoritma Genetika,  Rough  sets,  k-nearest  neighbor,  Metode Rule  Based,  Memory  based  reasoning,  dan  Support vector machines (SVM).
Dalam  Penelitian  kali  ini  menggunakan  metode Naive Bayes Classifier .  karena  metode  tersebut hanya  memerlukan  sejumlah  kecil  data  pelatihan untuk  mengestimasi  parameter  yang  dibutuhkan untuk klasifikasi.

## 1.2 Rumusan Masalah
Sehubungan  dengan  latar  belakang  yang diuraikan  sebelumnya,  maka  penulis  merumuskan beberapa masalah sebagai berikut :
1. Bagimana  mengembangkan  sistem  klasifikasi untuk  memprediksi  tingkat  prestasi  akademik dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes Classifier pada  Pondok  Pesantren  Mahasiswa Baitul Jannah Malang.

## 1.3 Batasan Masalah
Batasan  masalah  dari  pembuatan  aplikasi dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk  memprediksi  predikat  prestasi  akademik  santri PPM Baitul Jannah adalah sebagai berikut :
1. Data  yang  digunakan  adalah  santri  Pondok Pesantren Mahasiswa Baitul Jannah Malang.
2. Kriteria  yang  digunakan  terdiri  dari  nilai  materi pokok,  nilai  pemahaman  konsep  dan  praktikum, nilai  sikap  dan  perilaku,  nilai  lima  sukses  santri, nilai  ekstra  kurikuler,  absensi,  dan  nilai  prestasi kuliah (ipk).
3. Metode  yang  digunakan  adalah  metode  NBC ( Naïve  Bayes  Classifier ),  digunakan  untuk memprediksi predikat prestasi akademik santri.
4. Bahasa yang digunakan untuk membangun sistem adalah  bahasa  pemrograman  Php  dan  database yang digunakan adalah MySQL.

## 1.4 Tujuan
Adapun  yang  menjadi  tujuan  penulisan  dalam penyusunan penelitian skripsi adalah :
1. Untuk membantu para guru agar dapat menganalisa dan mengklasifikasi prestasi akademik santri.
2. Dengan  aplikasi  ini  diharapkan  dapat  dengan mudah mengevaluasi prestasi santri, sehingga bisa segera dilakukan langkah-langkah untuk membimbing    santri  yang  prestasinya  sedang menurun.
3. Agar dapat dihasilkan dokumen atau laporan yang lebih cepat dan akurat.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penelitian Terkait
Sorang  peneliti  bernama  Bustami  pada  tahun 2013  melakukan  penelitian  dengan  menerapkan metode  naïve  bayes  untuk  mengklasifikasi  data nasabah  asuransi.  Penelitian  yang  dilakukan  Bustami berawal  dari    banyaknya  nasabah  yang  menunggak
dalam  membayar.  Metode  naïve  bayes  adalah  salah satu algoritma dalam teknik klasifikasi yang menurut Bustami  mudah  untuk  diimplementasikan  dan  cepat prosesnya. Dengan hasil perhitungan metode tersebut Bustami  mengklasifikasikan  data  nasabah  asuransi yang lancar dan tidak lancar [1]. Kemajuan teknologi di  segala  bidang  meningkat  dengan  begitu  cepat. Kemajuan  ini  membawa  konsekuensi  peningkatan kebutuhan  akan  daya  listrik.  Sehingga  pada  tahun 2015  Alfa  Saleh  melakukan  penelitian  untuk memprediksi    besarnya  penggunaan  lisrik  dalam rumah tangga. Menganalisis masalah, mengumpulkan data, implementasi dan pengujian merupakan tahapan penelitian  yang  dilakukan  Alfa.  Metode  naïve  bayes memanfaatkan  data  training  untuk  menghasilkan probabilitas  setiap  kriteria  untuk  class  yang  berbeda, sehingga  nilai-nilai  probabilitas  dari  kriteria  tersebut dapat  dioptimalkan  untuk  memprediksi  penggunaan listrik dalam rumah tangga [2]. Pada tahun yang sama Alfa  Saleh  juga  melakukan  penelitian  data  mining untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  dalam mengikuti  English  Proficiency  Test.  Penelitian  ini dilakukan Alfa untuk membantu mingkatkan presentase  tingkat  kelulusan  mahasiswa  dalam mengikuti  test.  Keuntungan  Penggunaan  metode Naïve  Bayes  hanya  membutuhkan  jumlah  data pelatihan  (Training  Data)  yang  kecil.  Dari  penelitian tersebut terlihat dari 50 data yang telah di klasifikasi, sebanyak  49  data  berhasil  diklasifikasikan  dengan benar  dan  sebanyak  1  tidak  berhasil  diklasifikasikan dengan  benar  [3].    Penelitian  yang  di  tulis  oleh Harwati  2016  yaitu  tentang  prediksi  mahasiswa bertujuan meningkatkan atau mempertahankan kinerja siswa selama masa studi. Penelitian dilakukan dengan  menggunakan  media  software  Rapid  Miner yang  dikombinasikan  dengan  metode  Naïve  Bayes Classifier.  Tingkat  akurasi  yang  terbentuk  adalah sebesar 51.69% artinya model yang terbentuk kurang representatif,  hal  ini  disebabkan  penggunaan  seluruh atribut  tanpa  dilakukan  uji  independensi  pada  proses perhitungan  dan  data  yang  didapatkan  terlalu  kecil sehingga menghasilkan tingkat akurasi yang kecil [4].
Upaya  untuk  memprediksi  prestasi  siswa  juga dilakukan  oleh    Fathur  Rahman  2016  di  dalam penelitiannya.  Penelitian  ini    dilakukan  Fathur Rahman  karena  manurutnya  sulit untuk  menentukan factor atau variable yang mempengaruhi hasil belajar siswa.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan software  data  mining  Rapid  Miner.  Percobaan dilakukan  menggunakan  metode  klasifikasi  Naïve Bayes.  Dari  penelitian  yang  dihasilkan,  tingkat akurasi  prediksi  hanya  sebesar  5,79  %  [5].  Tingkat kelulusan  seroarang  pelajar  dalam  menempuh pendidikan  dapat  dilihat  dari  tingkat  prestasinya. Prestasi dapat dicapai dengan mengandalkan kemampuan  intelektual,  emosional,  dan  spiritual, serta ketahanan diri dalam menghadapi situasi segala aspek  kehidupan.  Dalam  kasus  ini  akan  diterapkan pada  PPM  Baitul  Jannah    di  Malang  untuk mengklasifikasi  tingkat  prestasi  akademik  santrinya.
Sistem  yang  akan  dibuat  berbasis website dengan menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier . Diharapkan  sistem  ini  dapat  membantu  pihak  PPM untuk  meningkatkan  kualitas  prestasi  akademik santrinya.

## 2.2 Metode Naive Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier  merupakan  salah  satu metoda  machine  learning  yang  memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistik yang dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes, yaitu  memprediksi  probabilitas  di  masa  depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Dasar  dari  Naïve  Bayes  yang  dipakai  dalam pemrograman adalah rumus Bayes :
P (A|B) = (P(B|A) * P(A))/P(B) ..................... (1) Peluang  kejadian  A  sebagai  B  ditentukan  dari peluang  B  saat  A,  peluang  A,  dan  peluang  B.  Pada pengaplikasiannya nanti rumus ini berubah menjadi : P(Ci|D) = (P(D|Ci)*P(Ci)) / P(D) ................... (2) Naïve  Bayes  Classifier  atau  bisa  disebut  sebagai Multinomial Naïve Bayes merupakan model penyederhanaan  dari  Metoda  Bayes  yang  cocok dalam pengklasifikasian teks atau dokumen.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Analisis Sistem
Sistem  prediksi  prestasi  akademik  yang  akan dibuat  adalah  berbasis  web  dengan  menggunakan metode Naïve Bayes Classifier. Data yang digunakan adalah  santri  Pondok  Pesantren  Mahasiswa  Baitul Jannah di Kota Malang.
Diharapkan  sistem  ini  dapat  membantu  pihak Pondok  Pesantren  Mahasiswa  Baitul  Jannah  untuk meningkatkan  kualitas  prestasi  akademik  santrinya. Dengan  mengetahui  tingkat  prestasi  santri,  pihak Pondok  dapat  menyesuaikan  materi  yang  digunakan dalam kurikulum.
Dalam  sistem  prediksi  prestasi  akademik  yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  menggunakan metode Naïve  Bayes  Classifier yang  diaplikasikan pada perhitungan nilai prediksi.
Input : - Data Santri (nama, jk, angkatan) - Nilai Materi Pokok - Nilai Pemahaman Konsep dan
Praktikum - Nilai Sikap dan Perilaku
- Nilai Lima Sukses Santri - Nilai ekstrakurikuler - Absensi - Prestasi kuliah (ipk) Proses : - Menghitung jumlah kelas/label - Menghitung jumlah kasus per kelas - Menghitung semua variabel nilai
dengan operasi NBC - Membandingkan hasil per kelas Output : -Pengelompokan data berdasarkan hasil perhitungan metode NBC

## Gambar 3.1 Desain Arsitektur
Keterangan :
1.   Input :
Proses  diawali  dengan  meng-inputkan  data  santri dan  nilai-nilai  akademik  santri  yang  dibutuhkan untuk perhitungan prediksi.
2.  Proses :
Dari  data-data  yang  telah  diinputkan,  selanjutnya akan  diproses  dengan  perhitungan  metode Naïve Bayes Classifier .
3.   Output :
Output  yang  dihasilkan  adalah  pengelompokan dari  hasil  perhitungan  metode Naïve  Bayes Classifier berdasarkan data yang telah diinputkan.

## 3.2 Flowchart Sistem
Adapun flowchart yang dibuat untuk menggambarkan  alur  dari  metode  NBC  ini  adalah sebagai berikut :
START INPUT DATA TRAINING MENGHITUNG CLASS PROBABILITIES MENGHITUNG CONDITIONAL PROBABILITIES

## MENGHITUNG NILAI
DATA INPUT
TERHADAP CONDITIONAL PROBABILITIES HASIL PREDIKSI (HASIL NILAI TERTINGGI) END
Gambar 3.2 Flowchart NBC

## 3.3 Struktur Menu
Struktur menu merupakan  struktur yang menampilkan  menu  apa  saja  yang  terdapat  didalam aplikasi. Struktur menu yang akan dirancang di dalam aplikasi ini adalah sebagai berikut :

## Sistem Klasifikasi
Predikat Prestasi Akademik Santri PPM BJ Login Menu Utama
Data Santri Data Nilai Data Nilai Perkriteria
Klasifikasi predikat
NBC Logout User Insert Update Delete Nilai MP Nilai PKP Nilai SP Nilai 5ss Nilai eks Nilai abs Nilai ip Insert Update Delete Insert Update Delete Insert
Update Delete
Insert
Update Delete
Insert
Update Delete
Insert
Update
Delete Insert
Update
Delete
Sangat Baik Baik Cukup Data Training Insert Update Delete Perhitungan Class Probabilities Pengujian NBC Insert Update Delete
Keterangan :
Gambar 3.3 adalah alur menu secara keseluruhan, admin dapat  melakukan  proses input data  santri  sekaligus input data  kriteria  dan menampilkan hasil prediksi untuk para santri

## 3.4  Perhitungan Matematis Metode NBC
Naïve Bayes
merupakan
sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menggunakan  teorema  bayes  dan  mengasumsikan semua atribut independen atau tidak saling ketergantungan  yang  diberikan  oleh  nilai  pada variable  kelas (Patil  and  Sherekar,  2013). Berikut perhitungan  metode Naïve Bayes pada  studi  kasus PPM  Baitul  Jannah  dalam  mengklasifikasi  predikat prestasi nilai akademik :
a. Pembacaan Data Training
Untuk  menentukan  data  yang  akan  dianalisis dengan  metode  Naïve  Bayes  maka  langkah  pertama yang  dilakukan  adalah  membaca  data  training.  Pada kasus ini ada sejumlah 63 data training. Adapun data training yang digunakan dapat dilihat pada table 3.1.

## Tabel 3.1 Data Training
1 201701005 P Lambatan 55 81 B B A A 2,93 Sangat Baik 2 201701047 P Lambatan 53 83 B B A A 3,34 Sangat Baik 3 201701003 P Lambatan 52 80 B B A A 2,88 Sangat Baik 4 201701042 P Lambatan 52 82 B B B+ A 3,23
Baik 5 201701041 P Lambatan 53 82 B B A A 3,44 Sangat Baik 6 201701040 P Lambatan 53 84 B B A A 2,87 Sangat Baik 7 201701046 P Lambatan 52 85 B B B+ B+ 3,41 Baik 8 201701036 P Lambatan 51 87 B B A A 3,62 Sangat Baik 9 201701027 P Lambatan 53 70 C+ C+ A A 3,73 Cukup
10 201701029 L Lambatan 55 86 B B A A 3,58 Sangat Baik Predikat Pemaha man Sikap dan Perilaku Lima Sukses Kegiatan Ekstrakur Absensi/ Keaktifan Prestasi Kuliah No. NIS JK Kelas Materi Pokok
Dari  table  3.1  terdapat  9  kriteria  yang  akan dilakukan  proses  perhitungan  selanjutnya.  Adapun data kriteria tersebut dapat dilihat bapada table 3.2.
Tabel 3.2 Kriteria Data No. Kriteria 1. Jenis Kelamin 2. Kelas 3. Materi Pokok 4. Pemahaman Konsep dan Praktikum 5. Sikap dan Perilaku 6. Lima Sukses Santri 7. Kegiatan Ekstrakurikuler 8. Absensi dan Keaktifan 9. Prestasi Kuliah (IPK)

## b. Menghitung Class Probabilitas
Dataset  predikat  memiliki  3  kelas  masalah, sehingga  dapat  diketahui  probabilitas  (P)  masing- masing kelas dengan cara membagi nilai frekuensi/jumlah  data  untuk  masing-masing  kelas masalah,  dengan  jumlah  total  nilai  frekuensi/jumlah data  pada  kelas  tersebut,  seperti  yang  ditunjukkan dalah perhitungan berikut ini :
P(predikat=sangat  baik)  =  (jumlah  predikat  =  sangat baik)  /  (jumlah  predikat=sangat  baik  +  jumlah predikat=baik + jumlah predikat=cukup) P(predikat=sangat memuaskan) = 39/(39+17+1) P(predikat=sangat memuaskan) = 0,61904
Hasil  perhitungan  seterusnya  dapat  dilihat  pada table  3.3.  perhitungan  dilakukan  terhadap  semua kelas dari dataset predikat.
Tabel 3.3 Class Probabilities No. Hasil 1. P(Predikat = Sangat Baik ) 39/(39+17+7)  = 0,61905 2. P(Predikat = Baik ) 17/(39+17+7   = 0,26984 3. P(Predikat = Cukup ) 7/(39+17+7)    = 0,11111 Class Probabilities
Jika  terdapat  hasil  perhitungan  dengan  nilai  0 maka  dilakukan  perhitungan leplace correction dengan rumus sebagai berikut :
c. Menghitung Conditional Probabilities
Langkah selanjutnya adalah menghitung Conditional Probabilities ,  yaitu  probabilitas  setiap nilai input terhadap nilai kelas predikat.
Yang pertama adalah perhitungan untuk masing- masing peluang untuk kriteria Jenis Kelamin terhadap nilai  kelas  Predikat.  Perhitungan  detailnya  adalah sebagai berikut :
P(jk=laki-laki|predikat=sangat baik) = jumlah jk=laki-laki  dan  predikat=sangat  baik  /  jumlah predikat=sangat baik
P(jk=laki-laki|predikat=sangat  baik)  =    8  /  39  = 0,20512
Dengan  perhitungan  yang  sama,  dapat  dihitung Conditional Probabilities untuk  masing-masing kriteria  yang  lainnya.  Untuk  hasil  perhitungan probabilitas kriteria Jenis Kelamin dapat dilihat pada table 3.4, untuk hasil perhitungan probabilitas kriteria Kelas  dapat  dilihat  pada  table  3.5,  untuk  hasil perhitungan  probabilitas  kriteria  Materi  Pokok  dapat dilihat  pada  table  3.6,  untuk  hasil  perhitungan probabilitas kriteria Pemahaman Konsep dan Praktikum  dapat  dilihat  pada  table  3.7,  untuk  hasil perhitungan  probabilitas  kriteria  Sikap  dan  Perilaku dapat  dilihat  pada  table  3.8,  untuk  hasil  perhitungan probabilitas  kriteria  Lima  Sukses  Santri  dapat  dilihat pada  table  3.9,  untuk  hasil  perhitungan  probabilitas kriteria  Kegiatan  Ekstrakurikuler  dapat  dilihat  pada table  3.10,  untuk  hasil  perhitungan  probabilitas kriteria  Absensi  dan  Keaktifan  dapat  dilihat  pada table  3.11,  untuk  hasil  perhitungan  probabilitas kriteria Prestasi Kuliah dapat dilihat pada table 3.12.
Probabilitas  kriteria  jenis  kelamin  dapat  dilihat pada tabel 3.4.
Tabel 3.4 Probabilitas Kriteria Jenis Kelamin
L P L P
Sangat Baik 8 31 0,20513 0,79487 Baik 7 10 0,41176 0,58824 Cukup 3 4 0,42857 0,57143 Probabilitas
Predikat
Jumlah Kejadian
Probabilitas  kriteria  jenis  kelamin  dapat dilihat pada tabel 3.5.
Tabel 3.5 Probabilitas Kriteria Kelas Lambatan Cepatan Lambatan Cepatan Sangat Baik 22 17 0,5641 0,4359 Baik 10 7 0,58824 0,41176 Cukup 3 4 0,42857 0,57143
Predikat Jumlah Kejadian
Probabilitas
Probabilitas  Kriteria  Materi  Pokok  dapat  dilihat pada tabel 3.6.
Tabel 3.6 Probabilitas Kriteria Materi Pokok >50 <=50 >50 <=50 Sangat Baik 37 2 0,94872 0,05128 Baik 13 4 0,76471 0,23529 Cukup 6 1 0,85714 0,14286 Predikat Jumlah Kejadian Probabilitas
Probabilitas  Kriteria  Pemahaman  Konsep dan Praktikum dapat dilihat pada tabel 3.7.
Tabel 3.7 Probabilitas Kriteria Pemahaman Konsep dan Praktikum >50 <=50 >50 <=50 Sangat Baik 39 0 0,95238 0,02381 Baik 17 0 0,9 0,05 Cukup 6 1 0,85714 0,14286 Predikat Jumlah Kejadian Probabilitas
Probabilitas  Kriteria  Sikap  dan  Perilaku dapat dilihat pada tabel 3.8.
Tabel 3.8 Probabilitas Kriteria Sikap dan Perilaku
A B+ B C+ C A B+ B C+ C Sangat Baik 0 1 36 2 0 0,02381 0,04762 0,88095 0,07143 0,02381 Baik 0 0 16 1 0 0,05 0,05 0,85 0,1 0,05
Cukup 0 0 2 4 1 0,1 0,1 0,3 0,5 0,2
Predikat Jumlah Kejadian Probabilitas
Probabilitas  Kriteria  Lima  Sukses  Santri dapat dilihat pada tabel 3.9.
Tabel 3.9 Probabilitas Kriteria Lima Sukses Santri
A B+ B C+ C A B+ B C+ C Sangat Baik 0 0 38 1 0 0,02381 0,02381 0,92857 0,04762 0,02381
Baik 0 0 16 1 0 0,05 0,05 0,85 0,1 0,05 Cukup 0 0 2 5 0 0,1 0,1 0,3 0,6 0,1 Predikat Jumlah Kejadian Probabilitas Probabilitas
Kriteria Kegiatan
Ekstrakurikuler dapat dilihat pada tabel 3.10.
Tabel 3.10 Probabilitas Kriteria Kegiatan
Ekstrakurikuler
A B+ B C+ C A B+ B C+ C Sangat Baik 29 5 5 0 0 0,71429 0,14286 0,14286 0,02381 0,02381 Baik 5 8 4 0 0 0,3 0,45 0,25 0,05 0,05 Cukup 2 1 3 1 0 0,3 0,2 0,4 0,2 0,1 Predikat
Jumlah Kejadian Probabilitas
Probabilitas  Kriteria  Absensi  dan  Keaktifan dapat dilihat pada tabel 3.11.
Tabel 3.11 Probabilitas Kriteria Absensi dan Keaktifan
A B+ B C+ C A B+ B C+ C Sangat Baik 27 11 1 0 0 0,66667 0,28571 0,04762 0,02381 0,02381
Baik 7 8 2 0 0 0,4 0,45 0,15 0,05 0,05 Cukup 2 4 1 0 0 0,3 0,5 0,2 0,1 0,1 Predikat Jumlah Kejadian Probabilitas
Probabilitas  Prestasi  Kuliah  dapat  dilihat pada tabel 3.12.
Tabel 3.12 Probabilitas Kriteria Prestasi Kuliah (IPK)
>=3 <3 >=3 <3 Sangat Baik 34 5 0,871795 0,12821 Baik 15 2 0,882353 0,11765 Cukup 5 2 0,714286 0,28571 Predikat Jumlah Kejadian Probabilitas

## d. Pengujian Metode Naive Bayes Classifier
Dari  nilai  probabilitas  diatas  akan  diuji  data sebanyak  63  data  dan  dihasilkan  klasifikasi  prediksi seperti  pada  tabel  3.13.  Adapun  perhitungan prediksinya adalah sebagai berikut :
Pada data ke-1 untuk kriteria Jenis Kelamin = P, Kelas  =  Lambatan,  Materi  Pokok  >  50,  Pemahaman Konsep dan Praktikum > 50, Sikap dan Perilaku = B, Lima  Sukses  Santri  =  B,  Kegiatan  Ekstrakurikuler  = A,  Absensi dan Keaktifan = A dan Prestasi Kuliah < 3  bisa  dihitung  nilai  prediksi  probabilitas  dari masing-masing nilai kelasnya sebagai berikut :
P(predikat=sangatbaik|X)=(P(Jk=perempuan|predikat =sangatbaik)*P(kelas=lambatan|predikat=sangatbaik) *P(materipokok>50|predikat=sangatbaik)*P(pemaha man konsep  dan  praktikum>50|predikat=sangat baik)*P(sikap dan perilaku=B|predikat=sangat baik)*P(lima suksessantri=B|predikat=sangat
baik)*P(kegiatan
ekstrakurikuler=A|predikat=sangatbaik)*P(absesi dankeaktifan=A|predikat=sangat baik)*P(prestasi kuliah<3|predikat=sangatbaik))*P(predikat=sangat baik)
P(predikat=sangat  baik|X)  =  (0,79487  *  0,56410  * 0,94871 * 0,95238 * 0,88095 * 0,92857 * 0,71428 * 0,66666 * 0,12820) * 0,61904
P(predikat=sangat baik|X) = 0,01252 Dari  perhitungan  tersebut  diperoleh  nilai probabilitas  P(predikat=sangat  baik|X)  adalah  yang tertinggi  yaitu  dengan  nilai  0,01252,  sehingga prediksinya adalah Predikat Sangat Baik.
Hasil  perhiutngan  pengujian  data  training dengan  metode  Naïve  bayes  dapat  dilihat  pada  tabel 3.13.

## Tabel 3.13 Hasil Pengujian
Jenis Kelamin Kelas MP PKP SP LSS KE ABS PRES Sangat Baik Baik Cukup
1 Sangat Baik P Lambatan 55 81 B B A A 2,93 0,01253 0,00066 0,00005 Sangat Baik 2 Sangat Baik P Lambatan 53 83 B B A A 3,34 0,08517 0,00492 0,00012 Sangat Baik 3 Sangat Baik P Lambatan 52 80 B B A A 2,88 0,01253 0,00066 0,00005 Sangat Baik 4 Baik P Lambatan 52 82 B B B+ A 3,23 0,01703 0,00737 0,00008 Sangat Baik 5 Sangat Baik P Lambatan 53 82 B B A A 3,44 0,08517 0,00492 0,00012 Sangat Baik 6 Sangat Baik P Lambatan 53 84 B B A A 2,87 0,01253 0,00066 0,00005 Sangat Baik 7 Baik P Lambatan 52 85 B B B+ B+ 3,41 0,00730 0,00830 0,00013 Baik 8 Sangat Baik P Lambatan 51 87 B B A A 3,62 0,08517 0,00492 0,00012 Sangat Baik 9 Cukup P Lambatan 53 70 C+ C+ A A 3,73 0,00035 0,00007 0,00039 Cukup 10 Sangat Baik L Lambatan 55 86 B B A A 3,58 0,02198 0,00344 0,00009 Sangat Baik Input Kategorial Probabilitas Prediction No. Class
Berdasarkan  tabel  3.13  dapat  dilihat  persentase untuk  Correctly  Classified  Instance  adalah  sebesar 76% sementara persentase untuk Incorrectly Classified Instance adalah sebesar 24% . Dimana dari 63  data  nilai  predikat  santri,  ada  sebanyak  48  data
predikat  berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar  dan sebanyak  15  data    predikat  tidak  berhasil diklasifikasikan dengan benar.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1  Implementasi dan Pengujian 1.  Halaman Login
Pada  halaman  login  ini,  admin    harus memasukkan username dan password terlebih dahulu untuk  dapat  mengakses  aplikasi  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 4.1 berikut.
Gambar 4.1 Halaman Login

## 2. Halaman Menu Utama
Halaman  menu  utama  adalah  tampilan  yang akan  pertama  kali  ditampilkan  setelah  login  ke aplikasi  sistem  klasifikasi  tingkat  prestasi  akademik santri. Menu ini menampilkan beberapa menu lainnya yaitu  menu  data  santri,  menu  data  nilai,  menu  data nilai  perkriteria,  menu  klasifikasi  predikat,  menu Naive  Bayes  Classifier ,  dan  menu  user.  Tampilan halaman  menu  utama  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.2 dibawah ini.
Gambar 4.2 Halaman Menu Utama

## 3. Halaman Data Santri
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menampilkan biodata santri PPM Baitul Jannah. pada halaman data santri terdapat fitur untuk  menambah,  mangubah dan menghapus  data  santri.  Selain  itu,  juga  terdapat  fitur tambahan  yaitu  itu  pencarian  data  dan  fitur  untuk ekspor ke Excel , seperti pada Gambar 4.3.

## Gambar 4.3 Halaman Data Santri

## 4. Menu Data Nilai Santri
Menu  data  nilai  santri  memiliki  sub  menu  yang menampilkan  menu-menu  kriteria  data  nilai  santri PPM  Baitul  Jannah  yaitu  menu  materi  pokok,  menu pemahaman  konsep  dan  praktikum,  sikap  dan perilaku,  menu  lima  sukses  santri,  menu  kegiatan ekstrakurikuler dan pengembangan diri, menu absensi dan  keaktifan  dalam  kegiatan  dan  menu  prestasi kuliah  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  4.4 sebagai berikut.
Gambar 4.4 Menu Data Nilai Santri

## a. Halaman Tambah Data Nilai MP
Halaman  tambah  data  nilai  Materi  Pokok dapat dilihat pada Gambar 4.5.
Gambar 4.5 Halaman Tambah Nilai MP
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menambah  data nilai pada kriteria Materi Pokok dari setiap santri.

## b. Halaman Tambah Data Nilai PKP
Halaman  tambah  data  nilai  kriteria  Pemahaman Konsep  dan  Praktikum  dapat  dilihat  pada  Gambar 4.6.
Gambar 4.6 Halaman Tambah Nilai PKP Pada Halaman
ini berfungsi untuk menambahkan data nilai santri dari kriteria Pemahaman Konsep dan Praktikum.

## c. Halaman Tambah Data Nilai SP
Halaman  tambah  data  nilai  kriteria  Sikap  dan Perilaku dapat dilihat pada Gambar 4.7 dibawah ini.
Gambar 4.7 Halaman Tambah Data Nilai SP
Halaman ini berfungsi untuk menambahkan data nilai santri dari kriteria Sikap dan Perilaku..

## d. Halaman Tambah Data Nilai LSS
Halaman  tambah  data  nilai  santri  pada  kriteria Lima  Sukses  santri  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.8 sebagai berikut.
Gambar 4.8 Tambah Data Nilai LSS
Halaman ini berfungsi untuk menambahkan data nilai santri pada kriteria Lima Sukses santri.

## e. Halaman Tambah Data Nilai Ekstra
Halaman tambah data nilai santri dalam  kriteria Kegiatan  Ekstrakurikuler  dan  Pengembangan  Diri dapat dilihat pada Gambar 4.9 dibawah ini.
Gambar 4.9 Tambah Data Nilai Ekstrakurikuler
Halaman ini berfungsi untuk menambahkan data nilai  santri  dalam  kriteria  Kegiatan  Ekstrakurikuler dan Pengembangan Diri.

## f. Halaman Tambah Data Nilai Absensi
Halaman  tambah  data  nilai  santri  dalam kriteria  Absensi  dan  Keaktifan  dapat  dilihat  pada Gambar 4.10 sebagai berikut.
Gambar 4.10 Tambah Data Nilai Absensi
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menambahkan data nilai santri dalam kriteria Absensi dan Keaktifan.

## g. Halaman Tambah Data Nilai IPK
Halaman tambah  data nilai santri dalam  kriteria Prestasi  Kuliah  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.11 dibawah ini
Gambar 4.11 Tambah Data Nilai Prestasi Kuliah
Halaman  ini    berfungsi  untuk  menambahkan data nilai santri dalam kriteria Prestasi Kuliah.

## 5. Halaman Data Nilai Perkriteria
Halaman data nilai santri perkriteria ditampilkan seperti pada Gmabar 4.12 sebagai berikut.
Gambar 4.12 Halaman Data Nilai Perkriteria
Halaman  ini  berfungsi  untuk  menampilan  data nilai  santri  setiap  kriteria.  Pada  halaman  ini  terdapat fitur Buton  refresh yang  berfungsi  untuk  memproses data  nilai  dari  asing-masing  kriteria,  sehingga  di hasilkan  rata-rata  nilainya  dan  ditampilkan  pada halaman data nilai perkriteria ini

## 6. Halaman Hasil Klasifikasi
Halaman  Hasil  klasifikasi  tingkat  prestasi akademik santri PPM Baitul janah ditampilan seperti pada Gambar 4.13 dibawah ini.
Gambar 4.13 Halaman Hasil Klasifikasi
Pada halaman Klasifikasi ini menampilkan Hasil klasifikasi  tingkat  predikat  prestasi  santri.  Di  dalam halaman  ini  terdapat  fitur Buton  refresh yang berfungsi  untuk  proses  hasil  perhitungan  dengan metode  Naive Bayes  Classifier yang  kemudian  akan ditampilkan pada halaman hasil klasifikasi ini.

## 7. Pengujian
Pengujian sistem merupakan  tahap uji coba dan sistem untuk menguji setiap fungsi vital agar nantinya dapat  diambil  kesimpulan  apakah  sistem  berjalan dengan baik sesuai tujuan awal pembuatan aplikasi. a. Pengujian fungsional sistem
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem  prediksi prestasi  akademik  santri  PPM  Baitul  jannah  .  Hasil pengujian  fungsional  sistem  ditunjukan  dalam  Tabel 4.1 seperti dibawah ini.
Tabel 4.1 Pengujian Sistem
No. Fungsi Yang Diuji B G 1. Login √ - 2. Halaman Data Santri a. Tambah Data √ - b. Ubah Data √ - c. Hapus Data √ - d. ExportTo Excel √ - 3. Menu Data Nilai Santri √ -
4. Halaman Nilai Materi Pokok a. Tambah Data √ - b. Ubah Data √ - c. Hapus Data √ - 5. Halaman Nilai Pemahaman Konsep dan praktikum a. Tambah Data √ - b. Ubah Data √ - c. Hapus Data √ 6. Halaman Nilai Sikap dan Perilaku a. Tambah Data √ - b. Ubah Data √ - c. Hapus Data √ - 7. Halaman Nilai 5 Sukses Santri a. Tambah Data √ - b. Ubah Data √ - c. Hapus Data √ - 8. Halaman Nilai Kegiatan Ekstra a. Tambah Data √ - b. Ubah Data √ - c. Hapus Data √ - 9. Halaman Nilai Absensi a. Tambah Data √ - b. Ubah Data √ - c. Hapus Data √ - 10. Halaman Nilai Prestasi Kuliah a. Tambah Data √ - b. Ubah Data √ - c. Hapus Data √ - 11. Halaman Data Nilai Perkriteria a. Refresh √ - 12. Halaman Klasifikasi Predikat Santri a. Refresh √ - 13. Menu Naive Bayes Classifier √ - 14. Halaman Data Training a. Tambah Data √ - b. Ubah Data √ - c. Hapus Data √ - 15. Halaman Perhitungan Probabilitas a. Refresh √ - 16. Halaman Pengujian NBC a. Refresh √ - 17. Halaman User a. Tambah Data √ - b. Ubah Data √ - c. Hapus Data √ - 18. Logout √ - Keterangan : 
B  : Berhasil
 G  : Gagal
Berdasarkan    hasil  pungujian  fungsional  yang telah  dilakukan  mendapatkan  hasil  bahwa  semua halaman, button dan  laporan  pada  aplikasi  sistem klasifikasi  tingkat  prestasi  akademik  santri  PPM Baitul Jannah yang dibuat telah berhasil dan berjalan dengan baik.

## b. Pengujian Browser
Pada  tahapan  pengujian  aplikasi  penggunaan browser  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  tiga browser.  Dimana  pengujian  ini  dilakukan  untuk
mengetahui tingkat keberhasilan penggunaan browser. Dan berikut adalah tabel hasil pengujian dari pembuatan  aplikasi  menggunakan  tiga  browser  yang ditunjukkan pada Tabel 4.2 dibawah ini.
Tabel 4.2 Pengujian Browser Proses Browser Mozilla Firefox Google Chrome Internet Explorer Win.10 Login √ √ √ Tampilan Menu Utama √ √ √ Menu Data santri √ √ √ Menu Data Nilai MP √ √ √ Menu Data Nilai PKP √ √ √ Menu Data Nilai SP √ √ √ Menu Data Nilai 5SS √ √ √ Menu Data Nilai Ekstra √ √ √ Menu Data Nilai Absensi √ √ √ Menu Data Nilai Kuliah √ √ √ Menu Data Nilai Perkriteria √ √ √ Menu Klasifikasi Predikat √ √ √ Menu Data Training √ √ √ Menu Perhitungan Probabilitas √ √ √ Menu Pengujian NBC √ √ √ Menu user √ √ √ Keterangan : √ : Berhasil
X : Gagal
Pada hasil pengujian aplikasi dengan menggunakan  3  browser  yang  berbeda,  semua tampilan  dan  fungsi  aplikasi  dapat  berjalan  100%
pada 3 browser  yaitu Mozilla, Chrome , dan Internet Explorer Windows 10.

## 5. PENUTUP
5.1 Kesimpulan
1. Perhitungan  algoritma  NBC  yang  diterapkan  dalam mengklasifikasi  tingkat  prestasi  akademik  Santri mampu  menghasilkan  akurasi  dengan  nilai  76%. Pengujian  algoritma  ini  dilakukan  menggunakan perhitungan  probabilitas    membandingkan  predikat pada data lama dengan predikat hasil prediksi.
2. Proses  klasifikasi  tinfkat  prestasi  akademik  Santri dilakukan dengan membangun sebuah halaman analisa prediksi  berdasarkan  algoritma  NBC.  Sistem  yang dibangun  mampu  memprediksi  sesuai  dengan perhitungan  algoritma  secara  manual.  Data  yang digunakan  adalah  63  record  data  training  dari  data santri yang sudah terklasifikasi secara manual dan 123 record data testing dari santri yang belum terklasifikasi.

## 5.2 Saran
1. Sistem klasifikasi tingkat prestasi akademik santri  ini perlu  dilakukan  perbandingan  hasil  perangkingan antara  metode  NBC  dengan  perangkingan  yang  lain seperti K-NN, WP, SAW, dan metode lainnya.
2. Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem  ini hendaknya di buat penambahan kriteria yang dapat di tambahkan  oleh  user  atau  pihak  PPM  Baitul  Jannah sendiri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bustami,  2013.  Klasifikasi  Data  Nasabah Asuransi  Dengan  Menggunakan  Metode Naïve Bayes  Classifier. Universitas  Malikussaleh, Kabupaten Aceh Utara.
[2] Alfa Saleh, 2015. Prediksi Besarnya Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga  Dengan Metode Naïve  Bayes  Classifier. Universitas
Potensi Utama, Medan.
[3] Alfa Saleh, 2015. Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dalam Mengikuti English
Proficiency Test Dengan Menggunakan Metode Naïve  Bayes  Classifier. Universitas  Potensi Utama, Medan.
[4] Harwati,  Hanna  Miratama,  2016.  Prediksi Prestasi  Mahasiswa  Dengan  Jalur  Siswa Berprestasi  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes Classifier.
Universitas Islam Indonesia, Yogyakarta.
[5]    Fathur  Rahman,  Muhammad  Iqbal  Firdaus, 2016.  Prediksi  Hasil  Belajar  Siswa  Sekolah Menengah  Pertama  Dengan  Menggunakan Metode Naïve  Bayes  Classifier. Universitas Islam Kalimantan, Banjarmasin.