©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang

## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425

## Sistem Rekomendasi Jurusan Menggunakan Algoritma
Naïve Bayes Gaussian

## BerbasisWeb
Ken Bagus Panuluh Yudha Perkasa 1 , Febry Eka Purwiantono 2*
1 STIKI Malang, Teknik Informatika, Jl. Raya Tidar No.100, Karangbesuki, Kec. Sukun, Kota Malang, Jawa Timur 65146, Indonesia 2 STIKI Malang, Manajemen Informatika, Jl. Raya Tidar No.100, Karangbesuki, Kec. Sukun, Kota Malang, Jawa Timur 65146, Indonesia

## Informasi Artikel

## Abstrak
Diterima: 05-12-2023 Direvisi: 15-12-2023 Diterbitkan: 25-12-2023 Penelitian ini bertujuan mengembangkan sebuah sistem rekomendasi jurusan berbasis web menggunakan algoritma Naive Bayes Gaussian guna mengatasi masalah kebingungan siswa dalam memilih jurusan di STIKI Malang. Terdapat keterbatasan informasi dan bimbingan karir yang membuat siswa lulusan SMA/K sulit menentukan pilihan jurusan yang sesuai dengan minat dan potensinya. Dalam penelitian ini, data latih dari 107 mahasiswa aktif dan lulusan STIKI Malang digunakan untuk memberikan rekomendasi berdasarkan berbagai atribut seperti jenis kelamin, jurusan, skill, hobi, alasan kuliah, alasan memilih program studi, ketertarikan terhadap matematika, dan ketertarikan terhadap bahasa Inggris. Metode Naive Bayes Gaussian berhasil mengklasifikasikan data dengan akurasi mencapai 87,85%, yang dapat mengatasi masalah ketidakpastian dalam pemilihan jurusan. Diharapkan sistem ini dapat membantu siswa lulusan SMA/K dalam memilih jurusan yang sesuai, mengurangi kesalahan pemilihan jurusan, dan memanfaatkan potensinya secara optimal. Kata Kunci Sistem Rekomendasi; Algoritma Naive Bayes Gaussian; Web; Jurusan, Pendidikan Tinggi *Email Korespondensi: febry@stiki.ac.id

## Abstract
This study aims to develop a web-based department recommendation system using the Gaussian Naive Bayes algorithm to address the issue of student confusion in selecting majors at STIKI Malang. Limited career guidance and information pose challenges for high school graduates in making informed decisions about their suitable majors based on interests and potentials. In this research, training data from 107 active students and graduates are utilized to provide recommendations based on various attributes such as gender, current major, skills, hobbies, reasons for pursuing higher education, program selection motives, interest in mathematics, and interest in English. The Gaussian Naive Bayes method successfully classifies continuous data with an accuracy of 87,85%, effectively dealing with the uncertainty in major selection. It is hoped that this system will assist high school graduates in choosing appropriate majors, reducing major selection errors, and optimizing potential.

## 1. Pendahuluan
Melanjutkan pendidikan merupakan impian banyak pelajar di Indonesia. Setelah menyelesaikan program di SMA/K, siswa akan memutuskan untuk memilih universitas dan jurusan yang sesuai dengan aspirasi masing- masing. Namun, masih banyak siswa yang bingung dalam mengambil keputusan untuk memilih jurusan yang tepat. Banyak lulusan SMA/K berencana untuk melanjutkan ke universitas, tetapi lulusan tersebut tidak tahu jurusan apa yang akan dipilih, sehingga cenderung memilih jurusan sendiri tanpa bantuan dalam mengambil keputusan (Herdiansah 2020).
Lulusan SMA/K tidak semua mendapatkan bimbingan karir dari guru. Hal inilah yang membuat lulusan SMA/K bingung dan sulit mengambil keputusan karena informasi yang tersedia sangat sedikit. Akibatnya, banyak lulusan SMA/K yang salah memilih jurusan kuliah atau hanya memilih jurusan atas saran teman dan kerabat, bahkan mengikuti trend yang tidak sesuai dengan minat, bakat dan bakatnya (Herdiansah 2020).
STIKI Malang adalah perguruan tinggi yang bergerak di bidang Informatika, pada perguruan tinggi ini terdapat 4 program studi, yaitu program studi Teknik Informatika, Sistem Informasi, Manajemen Informatika, dan Desain Komunikasi Visual. Siswa/i yang telah lulus dari SMA/K dan ingin melanjutkan pendidikan di perguruan tinggi STIKI Malang akan memutuskan untuk memilih program studi yang ada di STIKI Malang. Sering kali terjadi tamu yang datang ke ruangan Penerimaan Mahasiswa Baru STIKI Malang/calon mahasiswa baru di STIKI Malang masih bingung untuk menentukan jurusan.
Untuk membuat sistem pemilihan jurusan, dibutuhkan sebuah metode atau algoritma. Seperti yang dilakukan oleh (Aditya and Purwiantono 2020) menggunakan metode SPK (Sistem Penunjang Keputusan) yaitu AHP (Fuzzy-Analytical Hierarchy Process) untuk pemilihan jurusan pada perguruan tinggi negeri, namun pada metode ini tidak terdapat nilai akurasi, oleh sebab itu peneliti mengusulkan algoritma Naïve Bayes Gaussian pada bidang ilmu Data Mining Klasifikasi seperti penelitian yang dilakukan oleh (Prioyo, Sari and Mardiana 2023) dan (Ramadhani, Effendy and Darmawan 2022) yang dapat memunculkan dan menghasilkan nilai akurasi di atas 70%.
Naïve Bayes Gaussian merupakan algoritma berbasis nilai kontinu dengan konsep probabilitas yang dapat digunakan untuk menentukan jenis dokumen dan dapat mengolah data dalam jumlah besar dengan akurasi tinggi. Tingkat kinerja pasti yang dihasilkan oleh metode Naive Bayes Gaussian bergantung pada data pelatihan yang dipilih, akurasi akan dimaksimalkan jika data pelatihan mencakup sebagian besar atau bahkan semua data yang disimpan (Mujahidin, Prasetio, and Utomo 2022). Sebenaarnya ada algoritma Naïve Bayes jenis lain yaitu Naïve Bayes Multinomial Text. Namun algoritma Naïve Bayes Multinomial Text hanya cocok pada data yang bersifat diskrit sedangkan Naïve Bayes Gaussian sangat cocok pada data continue seperti yang ada dalam penelitian ini. Kelas dokumen tidak hanya ditentukan oleh kata yang muncul saja tapi juga ditentukan oleh jumlah kemunculannya (Ashari et al. 2020). Pada penelitian ini penulis menggunakan 8 parameter yang digunakan dalam metode Naïve Bayes Gaussian ini, yaitu jenis kelamin, jurusan, skill, hobi, alasan kuliah, alasan ambil program studi, ketertarikan terhadap matematika, dan ketertarikan terhadap bahasa inggris.
Hal yang telah dipaparkan tersebutlah yang menjadikan latar belakang penulis untuk melakukan penelitian ini, dengan adanya sistem rekomendasi jurusan akan sangat membantu Siswa/i lulusan SMA/K dalam memutuskan untuk memilih jurusan yang sesuai dengan minat, bakat, dan kemampuan yang dimiliki. Sistem ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi atau saran bagi calon mahasiswa untuk memilih jurusan atau program studi yang akan dipilih.
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:

## 2.1 Pengumpulan Data
Teknik yang digunakan untuk mengumpulkan data dan informasi pada penelitian ini adalah survey kepada mahasiswa STIKI Malang dari Angkatan 2018 – 2022 untuk digunakan sebagai sample data training pada aplikasi.

## 2.2 Analisa Data
Data yang diperoleh adalah data jenis kelamin, jurusan di SMA/K, skill, hobi, alasan berkuliah, alasan mengambil prodi, minat matematika, minat bahasa inggris, dan juga asal program studi dari mahasiswa STIKI Malang Angkatan 2018 – 2022. Data tersebut akan digunakan dalam perhitungan prediksi untuk rekomendasi jurusan menggunakan Naïve Bayes Gaussian. Metode Naïve Bayes Gaussian merupakan algoritma berbasis nilai kontinu dengan konsep probabilitas yang dapat digunakan untuk menentukan jenis dokumen dan dapat mengolah data dalam jumlah besar dengan akurasi tinggi. Tingkat kinerja pasti yang dihasilkan oleh metode Naive Bayes Gaussian bergantung pada data pelatihan yang dipilih, akurasi akan dimaksimalkan jika data pelatihan mencakup sebagian besar atau bahkan semua data yang disimpan. (Mujahidin, Prasetio, and Utomo 2022). Adapun tahapan perhitungan algoritma Naïve Bayes Gaussian : (1) Mencari Probabilitas pada tiap atribut/variabel. (2) Menghitung bobot dari setiap kelas/ class . (3) Menghitung akurasi dari setiap data untuk mengklasifikasikan data dalam set pengujian dan menghitung seberapa sering prediksi yang cocok dengan label asli. (4) Membuat confussion matrix . (5) Menghitung nilai akurasi. (6) Uji coba data baru.

## 2.3 Algoritma Naïve Bayes Gaussian
Untuk melakukan perhitungan manual, ada 6 tahap yang harus dilakukan yaitu:

## 1. Mencari probabilitas tiap atribut
Pada tahap ini, kita perlu menghitung probabilitas tiap atribut dalam dataset berdasarkan distribusi Gaussian. Dalam konteks Naive Bayes, kita menganggap semua fitur saling independen (bersifat "naif"), jadi kita bisa menghitung probabilitas tiap atribut secara terpisah.
(1)
Keterangan:
adalah probabilitas bahwa atribut
memiliki nilai tertentu dalam kelas c . adalah rata-rata atribut dalam kelas c .
adalah deviasi standar atribut , dalam kelas c .
2. Menghitung bobot dari setiap class
Bobot dalam konteks ini merujuk pada probabilitas a priori dari setiap kelas dalam dataset. Ini adalah probabilitas murni dari sebuah instance yang dipilih secara acak menjadi dari kelas tertentu tanpa mempertimbangkan fitur-fitur yang ada.

## 3. Menghitung akurasi setiap data
Di tahap ini, kita akan menerapkan model yang telah dilatih untuk mengklasifikasikan data dalam set pengujian dan menghitung seberapa sering prediksi cocok dengan label asli. Hasil ini akan digunakan untuk menghitung akurasi.
4. Membuat Confusion Matrix Confusion Matrix adalah tabel yang menjelaskan kinerja algoritma klasifikasi. Ini akan memberikan gambaran detail tentang seberapa baik dan buruk model dalam mengklasifikasikan data, termasuk True Positives , False Positives , True Negatives , dan False Negatives .
5. Menghitung nilai akurasi Akurasi adalah ukuran umum dari kinerja model dan dihitung dari Confusion Matrix . Akurasi adalah rasio dari jumlah prediksi yang benar ( True Positives dan True Negatives ) dibagi dengan jumlah total prediksi.
(3)
6. Uji Coba Data Baru
Setelah model dilatih dan dievaluasi, tahap selanjutnya adalah penerapannya pada data baru. Ini memungkinkan kita untuk melihat bagaimana model akan berfungsi pada data yang sebelumnya tidak pernah dilihat dan memberikan indikasi kinerja model pada dunia nyata.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Data Survey
Berdasarkan hasil survey kepada mahasiswa STIKI Malang Angkatan 2018-2022, didapatkan data data jenis kelamin, jurusan di SMA/K, skill, hobi, alasan berkuliah, alasan mengambil prodi, minat matematika, minat bahasa inggris, dan juga asal program studi. Data ini akan digunakan untuk perhitungan pada kecocokan prediksi pada tiap class.

## 3.2 Data Testing
Berikut merupakan sampel dari salah satu mahasiswa STIKI untuk data testing .
Tabel 1. Sample Data Testing salah satu mahasiswa
Atribut Nilai Nilai Prediksi TI SI MI DKV
Jenis Kelamin Laki 0.808799362 0.085255567
0.026017977 0.07992709 Jurusan IPA
Skill Web Programming Hobi Tidur Alasan Kuliah Tidak di terima SBMPTN Alasan Ambil Prodi Tertarik dengan Prodi Matematika Suka Bahasa Inggris Suka

## 3.3 Use Case Diagram
Use Case adalah teknik untuk menangkap persyaratan fungsional dari sistem baru atau yang dimodifikasi. Setiap Use Case terdiri dari satu atau lebih skenario yang menjelaskan bagaimana sistem berinteraksi dengan pengguna atau sistem lain untuk mencapai tujuan bisnis tertentu. Teknik ini tidak menjelaskan cara kerja bagian dalam sistem atau implementasinya. Yang ditampilkan adalah langkah-langkah yang dilakukan pengguna untuk menggunakan perangkat lunak (Artina 2006). Gambar 1 menunjukkan bagaimana hubungan antara aktor sebagai User dan juga Admin . User dapat menginputkan data sesuai keinginannya dan akan mendapat hasil rekomendasi jurusan sesuai dengan data yang di- input -kan. Sedangkan Admin dapat melakukan login ke dalam sistem terlebih dahulu sebelum dapat melakukan mengolah dataset , melihat data testing , melihat hasil perhitungan confussion matrix , dan juga logout.
Gambar 1. Use Case Diagram

## 3.4 Activity Diagram
Activity diagram menggambarkan berbagai aliran aktivitas dalam sistem yang sedang di rancang, bagaimana masing-masing aliran berawal, decision yang mungkin terjadi dan bagaimana mereka berakhir (Ismai 2020). Untuk User, proses dimulai dengan menekan tombol start, lalu sistem akan menampilkan formulir untuk di isi oleh User. Setelah user mengisi formulir, sistem akan melakukan perhitungan Naïve Bayes untuk menghitung prediksi rekomendasi jurusan sesuai data yang sudah di isi oleh User .
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 366
Gambar 2. Activity Diagram User

## 3.5 Implementasi
Berikut adalah hasil implementasi setelah website dibuat:
Halaman awal untuk User seperti berikut. User dapat menekan tombol start untuk memulai mengisi data pribadi dari user.

## Gambar 4. Halaman Input Data User
Halaman berikutnya adalah halaman untuk memilih jenis kelamin dari User. Setelah data sesuai, User dapat menekan tombol next untuk melanjutkan mengisi data dan apabila ingin membatalkan pengisian, User dapat menekan tombol cancel .

## 3.6 Confussion Matrix
Berdasarkan hasil penelitian, didapat hasil perhitungan confussion matrix sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Confussion Matrix
Confussion Matrix Class TI SI MI DKV TI 36 0 0 0 SI 1 22 1 0 MI 3 2 19 1 DKV 2 0 2 17 Akurasi 87.8504672897196%

## 3.7 Uji Coba
Pada tahap terakhir, yaitu dilakukan perhitungan dengan menggunakan aplikasi WEKA dan uji coba terhadap setiap fungsi dari fitur yang ada pada website . Berikut hasil dari uji coba perhitungan confussion matrix dengan menggunakan aplikasi WEKA.
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 368

## Gambar 5. Hasil Confussion Matrix Menggunakan Aplikasi WEKA

## Gambar 6. Hasil Confussion Matrix Website
Setelah dilakukan pencocokan antara Confussion Matrix menggunakan aplikasi WEKA dan website, Dilakukannya uji coba fungsi menggunakan black box testing . Uji coba ini dilakukan agar diharapkan dapat menghasilkan sistem sesuai dengan perancangan sebelumnya. Berikut adalah hasil uji coba website menggunakan metode black box yang telah dilakukan:
©2023 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 369

## Tabel 3. Black Box User
No Pengujian Prosedur Hasil yang diharapkan Keterangan 1. Mulai Program Klik tombol start Pindah ke halaman input jenis kelamin valid 2. Tombol next pada input jenis kelamin Klik tombol next Pindah ke halaman input jurusan valid 3. Tombol next pada input jurusan Klik tombol next Pindah ke halaman input skill valid 4. Tombol next pada input skill
Klik tombol next Pindah ke halaman input hobby valid 5. Melanjutkan ke section input hobby Klik tombol next Pindah ke halaman input alasan kuliah valid 6. Melanjutkan ke section input alasan kuliah Klik tombol next Pindah ke halaman input alasan prodi valid 7. Melanjutkan ke section input alasan kuliah Klik tombol next Pindah ke halaman input matematika valid 8. Melanjutkan ke section input matematika Klik tombol next Pindah ke halaman input bahasa inggris valid 9. Melanjutkan ke section input bahasa inggris Klik tombol next Pindah ke halaman hasil rekomendasi jurusan dan menampilkan rekomendasi valid 10. Mengulangi program Klik tombol coba lagi Pindah ke halaman mulai program valid Tabel 4. Black Box Admin No Pengujian Prosedur Hasil yang diharapkan Keterangan 1. Login Memasukkan username dan password. Berhasil melakukan login valid 2. Pilih menu Data Training Klik tombol Data Training Menampilkan Data Training valid 3. Pilih menu Data Testing Klik tombol Data Testing Menampilkan Data Testing valid 4. Pilih menu Confusion Matrix Klik tombol Confusion Matrix Menampilkan data dan hasil serta akurasi valid

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini berhasil mengembangkan sebuah sistem rekomendasi jurusan berbasis web menggunakan algoritma Naive Bayes Gaussian sebagai solusi atas masalah kebingungan siswa dalam memilih jurusan di STIKI Malang. Dengan keterbatasan informasi dan bimbingan karir, siswa lulusan SMA/K sering kesulitan dalam menentukan jurusan yang cocok dengan minat dan potensinya. Sistem rekomendasi ini mampu memberikan solusi dengan akurasi 87,85% dalam mengidentifikasi jurusan yang sesuai berdasarkan atribut seperti jenis kelamin, jurusan sebelumnya, keterampilan, hobi, alasan kuliah, alasan memilih program studi, minat terhadap matematika, dan minat terhadap bahasa Inggris.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode Naive Bayes Gaussian efektif dalam mengatasi ketidakpastian dalam pemilihan jurusan. Dengan adanya sistem ini, diharapkan siswa lulusan SMA/K dapat membuat keputusan yang lebih informatif dan sesuai dengan minat serta potensinya. Penggunaan teknologi rekomendasi dalam bidang pendidikan dapat menjadi langkah penting dalam membantu siswa mencapai kesuksesan akademik yang lebih baik.

## 5. Referensi
Addin Aditya and Febry Eka Purwiantono. 2020. “The Application of Fuzzy-Analytical Hierarchy Process Method forMajors Selection at Public Universities.” JITE (Journal of Informatics and Telecommunication Engineering) 3(2):240-251. doi: 10.31289/jite.v3i2.3245
Artina, Nyimas. 2006. “Penerapan Analisis Kebutuhan Metode Use Case Metode.” Jural Ilmiah STMIK GI MDP Volume 2 N:1–6.
Ashari, Hamdhan, Deni Arifianto, Habibatul Azizah, and Al Faruq. 2020. “Perbandingan Kinerja Algoritma Multinomial Naïve Bayes (Mnb), Multivariate Bernoulli Dan Rocchio Algorithm Dalam Klasifikasi Konten Berita Hoax Berbahasa Indonesia Pada Media Sosial.” 1–12.
Hadi Priyono, Retno Sari and Tati Mardiana. 2022. “Klasifikasi Pemilihan Jurusan Sekolah Menengah Kejuruan Menggunakan Gradient Boosting Classifier.” JURNAL INFORMATIKA 9(2):131~139.
Ismai. 2020. “Perancangan Sistem Aplikasi Pemesanan Makanan Dan Minuman Pada Cafetaria NO Caffe Di TAnjung Balai Karimun Menggunakan Bahasa Pemrograman PHP Dan MySQL.” Jurnal Tikar 1(2):192– 206.
Herdiansah, Arief. 2020. “Sistem Pendukung Keputusan Referensi Pemilihan Tujuan Jurusan Teknik Di Perguruan Tinggi Bagi Siswa Kelas Xii Ipa Mengunakan Metode Ahp.” MATRIK : Jurnal Manajemen, Teknik Informatika Dan Rekayasa Komputer 19(2):223–34. doi: 10.30812/matrik.v19i2.579.
Mujahidin, Syamsul, Bagus Prasetio, and Muchammad Chandra Cahyo Utomo. 2022. “Implementasi Analisis Sentimen Masyarakat Mengenai Kenaikan Harga BBM Pada Komentar YoutubeDengan Metode Gaussian Naïve Bayes.” Jurnal Vocational Teknik Elektronika Dan Informatika 10(3):17–24.
Nilam Ramadhania, Zainollah Effendy and Irwan Darmawan. 2022. "Penerapan Algoritma Naïve Bayes Classifier dan Fungsi Gaussian Untuk Penentuan Penjurusan Siswa Kelas X." SMARTICS Journal 8(1):14- 21. doi: 10.21067/smartics.v8i1.6996