## PERBANDINGAN DATA UNTUK MEMPREDIKSI KETEPATAN STUDI BERDASARKAN ATRIBUT KELUARGA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING
Wijiyanto 1) , Afu Ichsan Pradana 2) , Sopingi 3)
1 Program Studi Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta
2 Program Studi Teknik Komputer Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta
3 Program Studi Sistem Informasi  Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Surakarta Jl. Bhayangkara 55-57 Surakarta, Jawa Tengah
Co Responden Email: wijiyanto@udb.ac.id

## Article history
Received   24 Jan  2024 Revised     14 Feb 2024 Accepted  07 Mar 2024 Available online 30 Apr 2024
Keywords Machine Learning,
Comparison,
Naïve Bayes, Neural Network

## Abstract
Students'  success  in  completing  their  education  on  time  is  an  important  goal. Various factors can influence this success, including non-academic factors such as family data. The data used comes from FIKOM-UDB with 365 records and 11 attributes.  The  data  was  processed  using  machine  learning  algorithms  using naïve  bayes  modelling  and  neural  networks.  The  data  was  divided  into  training and test data with different percentage comparisons, namely 90:10, 80:20, 70:30, 60:40,  and  50:50,  to  find  the  best  performance  based  on  accuracy  value. Evaluation  using  confusion  matrix  resulted  in  the  best  performance  for  naïve bayes with a  ratio of 80:20,  with 92% accuracy,  precision 0.93, recall 0.98, and F1-score  0.96.  For  neural  network,  the  best  performance  is  found  in  the  50:50 ratio  with  91%  accuracy,  precision  0.93,  recall  0.97,  and  F1-score  0.95.  The results  show  that  the  lowest  performance  for  naïve  bayes  occurs  at  a  ratio  of 90:10,  while  for  neural  networks  it  occurs  at  a  ratio  of  80:20.  Thus,  the  naïve bayes  algorithm  shows  better  performance  than  the  neural  network  so  that,  the Faculty  can  apply  the  naïve  bayes  model  in  predicting  students  in  order  to anticipate  and  overcome  problems  that  arise  related  to  student  graduation  in  a timely manner. Riwayat Diterima  24 Jan  2024 Revisi      14 Feb 2024 Disetujui  07 Mar 2024 Terbit Online 30 Apr 2024 Kata Kunci Machine Learning,
Perbandingan, Naïve Bayes, Neural Network

## Abstrak
Keberhasilan mahasiswa dalam menyelesaikan pendidikan tepat waktu merupakan tujuan  yang  penting.  Berbagai  faktor  dapat  memengaruhi  keberhasilan  ini, termasuk faktor non-akademik seperti data keluarga. Data yang digunakan berasal dari  FIKOM-UDB  dengan  365  record  dan  11  atribut,  di  antaranya  satu  atribut berperan  sebagai  label  ( class ).  Data  tersebut  diproses  menggunakan  algoritma machine  learning menggunakan  pemodelan naïve  bayes dan neural  network . Sebelumnya,  data  dibagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan  perbandingan prosentase  yang  berbeda,  yaitu  90:10,  80:20,  70:30,  60:40,  dan  50:50,  untuk mencari  kinerja  terbaik  berdasarkan  nilai  akurasi.  Evaluasi  menggunakan confusion  matrix menghasilkan  performa  terbaik  untuk  naïve  bayes  dengan perbandingan  80:20,  mencapai  nilai  akurasi  sebesar  92%, precision 0.93, recall 0.98,  dan F1-score 0.96.  Sementara  untuk neural  network ,  performa  terbaik terdapat  pada  perbandingan  50:50  dengan  nilai  akurasi  sebesar  91%, precision 0.93 , recall 0.97, dan F1-score 0.95. Hasil menunjukkan bahwa performa terendah untuk naïve  bayes terjadi  pada  perbandingan  90:10,  sementara  untuk neural network terjadi pada perbandingan 80:20. Dengan demikian, algoritma naïve bayes menunjukkan  performa  yang  lebih  baik  dibandingkan neural  network sehingga, Fakultas  dapat  menerapkan  model  naïve  bayes  dalam  memprediksi  mahasiswa dalam  rangka  untuk  mengantisipasi  dan  mengatasi  permasalahan  yang  timbul terkait kelulusan mahasiswa dengan tepat waktu .

## PENDAHULUAN
Keberhasilan  merupakan  tujuan  yang harus  diraih  oleh  seorang  mahasiswa  dalam
menempuh pendidikan.
Salah
satu keberhasilan mahasiswa tersebut dapat dilihat dari  ketepatan  waktu  dalam  menyelesaikan
Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 221-228                                                                                     E ISSN : 2722-2713
studinya  (Hasibuan  and  Mahdiana  2023).
Keberhasilan studi mahasiswa dalam menjalani proses pendidikan menjadi tanggung  jawab    semua stakeholder yang terlibat  didalamnya  termasuk  pemerintah, orang  tua  dan  tenaga  pengajarnya  (Santoso and  Yulia  2020).  Secara  normal,  seorang mahasiswa  jenjang  sarjana  dapat  menempuh pendidikan  selama  4  tahun  dan  jenjang diploma  selama  3  tahun,  namun  demikian banyak  mahasiswa  yang  menyelesaikan pendidikan tidak tepat waktu.
Banyak  faktor  yang  mempengaruhi keberhasilan  pendidikan  mahasiswa,  baik akademik  atau  non-akademik  (Issah  et  al. 2023)  serta  memahami  faktor-faktor  yang mempengaruhinya  tersebut  (Irawan  et  al. 2023)  dapat  memberikan  penilaian  tentang ketepatan  waktu  studi  yang  merupakan keberhasilan  dalam  pengelolaan  pendidikan (Jananto  et  al.  2021).  Faktor  tersebut merupakan  data  sumber  utama  yang  dapat dimanfaatkan  untuk  dikelola,  sehingga  pola data  yang  ada  dapat  dimengerti  (Rolansa, Yunita,  and  Suheri  2020).  Menggunakan artificial  intellegence adalah  salah  satu  cara untuk  menggali  data  pendidikan  yang  dapat digunakan untuk memprediksi kinerja mahasiswa  dan  dapat  membantu  mahasiswa untuk menghindari kegagalan dalam perkuliahanya (Abuzinadah et al. 2023).
Dalam  memprediksi  kenerja  mahasiswa menggunakan  algoritma machine  learning sudah  dilakukan  oleh  peneliti  sebelumnya, seperti  pemodelan  menggunakan naïve  bayes yang  digunakan  untuk  klasifikasi  data berdasarkan probabilitas dan algoritma Neural  Network atau  jaringan  saraf  tiruan yang  merupakan  pemrosesan  untuk  menggali informasi  yang  terinspirasi  oleh  sistem  saraf otak  manusia  (Muhamad  Ziaul  Haq  and Nursalim  2023).    Algoritma naïve  bayes menggunakan  atribut  umur,  kota,  pekerjaan ayah,  prodi,  kelompok  kelas,  jumlah  saudara dalam keluarga dan Iindek Prestasi Komulatif memiliki  tingkat  keakuratan  pada  data  test- nya  sebesar  57,63%  (Azahari  et  al.  2020), penelitian  lainya  menyebutkan  hasil  akurasi naïve  bayes sebesar  84,8052%  (Amalia  et  al. 2022). Sementara itu implementasi menggunakan feature  forward  selection ditambah dengan SMOTE
dapat mempengaruhi  keakurasian  sebesar  87.13% (Kurniadi,  Nuraeni,  and  Lestari  2022).  Hasil
akurasi  algoritma naïve  bayes yang  tertinggi juga  diperoleh  dengan  data  perbandingan 80:20 (Nuralia, Harliana, and Prabowo 2023). Sementara  itu  juga,  hasil  terbaik  terhadap pembagian data train dan data test didapatkan dengan  perbandingan  75:25  pada  data  ulasan film  (Awangga  and  Khonsa’  2022)  dan perbandingan  55:45  menggunakan  skema holdout validation (Oktafiani, Hermawan, and Avianto 2023). Penelitian lain yang digunakan  untuk  meningkatkan  penjualan pada  toko  bangunan  menggunakan  naïve bayes  menghasilkan  akurasi  sebesar  0.71 (Valentinus et al. 2023).
Untuk    penelitian  menggunakan neural network didapatkan  akurasi  sebesar  63,63% dengan  menggunakan  data  testing  20%  (R Habibah  and  Solichin  2022).  Hasil  prediksi kinerja mahasiswa dapat dimanfaatkan dalam melaksanakan monev (monitoring dan evaluasi) terhadap jalanya proses pembelajaran  dalam  upaya  meningkatkan kualitas  pembelajaran  (Muhammad  Haris Diponegoro, Sri Suning Kusumawardani, and Indriana  Hidayah  2021).  Hasil  penelitian  ini digunakan perbandingan data untuk menghasilkan performa terbaik dalam memprediksi ketepatan studi mahsiswa berdasarkan  atribut  keluarga  menggunakan algoritma naïve bayes dan neural network. .

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  dilakukan  dengan beberapa  tahapan  yang  dimulai  dari data collection,  preprocessing,  splitting  data, modelling  dan  evaluation ,  dimana  data  akan diolah menggunakan Jupyter notebook Python 3. Adapaun tahap-tahap yang digunakan dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1: Metode Penelitian
1. Data collecting Data  collecting adalah  tahap  pertama untuk  mengumpulkan  data  awal  yang merupakan  tahap  sangat  penting  dalam penelitian  ini.  Data  yang  baik  adalah  data
yang  didapatkan  secara  objektif  dan  telah terverifikasi.  Data  yang  dikumpulkan  berasal dari empat prodi (2 prodi jenjang diploma dan 2 prodi jenjang sarjana).

## 2. Preprocessing
Preprocessing merupakan  langkah  yang sangat  penting  karena  dapat  mempengaruhi kualitas  data  (Suriani  2023)  dan  pada  tahap ini  dilakukan  seleksi  fitur  yang  memiliki pengaruh  besar  terhadap  prediksi  yang  akan dilakukan. Pembersihan data dilakukan terhadap  data  yang  bernilai  null  atau  kosong (Haryatmi and Pramita Hervianti 2021), pada tahap ini data yang kosong akan dihapus dan tidak  diikutkan  dalam  tahap  berikutnya. Karena  datanya  mempunyai  perbedaan  nilai dan  bergamam,  maka  dilakukan  proses membuat  skala  data  agar  data  yang  diproses lebih cepat.

## 3. Splitting data
Perbandingan rasio data train dan data test dapat  mempengaruhi  hasil  klasifikasi, karena pemilihan rasio yang tidak tepat dapat menurunkan  hasil  akurasi  model  yang  akan dibangun  (Oktafiani  et  al.  2023). Splitting data dilakukan  untuk  membagi  data  yang sudah melalui tahap preprocessing ke dalam data  train  dan  data  test. Data  train dan data test dibagi  ke  dalam  lima  kelompok perbandingan  prosentase  yang  berbeda  beda untuk  mengetahui  hasil  perbandingan  yang terbaik. Data dalam setiap perbandingan akan dimasukkan  ke  dalam  algoritma machine learning pada tahap modelling .
4. Modelling Setelah data  train dan data  test dibagi sesuai  dengan  prosentasenya,  selanjutnya setiap  perbandingan  rasio  (5  kali)  dilakukan proses  pemodelan  dengan  menggunakan algoritma naïve bayes karena dapat digunakan untuk  klasifikasi  menggunakan  data  yang terdistribusi  secara  seragam  (Abuzinadah  et al.  2023)  dan  algoritma neural  network , dimana  data  latih  akan  dimasukkan  ke  dalam tahap pelatihan pada masing masing algoritma naïve  bayes dan neural  network . Setelah  didapatkan  modelnya  dari  masing masing  algoritma  yang  digunakan,  data  tes dimasukkan  ke  tahap  testing  menggunakan algoritma yang sama .
5. Evaluation Tahap terakhir adalah evaluasi
menggunakan c onfusion matrix yang merupakan  matrix  untuk  menggambarkan hasil  model  klasifikasi  untuk  dataset  yang akan  diuji  (Sutoyo  and  Almaarif  2020).
Confusion  matrix memberikan  penilaian p erformance klasifikasi  berdasarkan  objek dengan  benar  atau  salah  dan  menghasilkan nilai accuracy,  recall,  precision,  F1-score . karena metode terbaik adalah yang mempunyai  nilai  akurasi  tertinggi  (Suliztia and Fauzan 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Data Collecting
Data  mahasiswa  dikumpulkan  dari Perguruan Tinggi swasta angkatan 2019 pada Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Duta Bangsa  Surakarta  yang  ditarik  dari  sisfo (sistem informasi akademik) yang terdiri dari prodi Sistem Informasi, prodi  Teknik Informatika,  prodi  Manajemen  Informatika dan  prodi  Teknik  Komputer  sebanyak  372 baris.  Data  yang  didapatkan  berupa  data dalam  format  excel  dan  dirubah  ke  dalam bentuk  file  yang  berektension  csv.  Data tersebut  telah  di  komparasikan  dengan  data lulusan berdasarkan surat keputusan yudisium atau kelulusan.
2. Preprocessing
a. Data selection
Dari  data  yang  sudah  terkumpul, terdapat  fitur  yang  tidak  diikutkan  untuk tahap berikutnya seperti fitur yaitu nim, nama, tanggal  yudisium  dan  nomor  sk  yudisium karena  tidak  memiliki  relevansi  dengan  fitur yang  berhubungan  dengan  data  keluarga. Setelah menghapus fitur tersebut ditambahkan 1  label  sebagai  keterangan  mahasiswa  lulus tepat  waktu  (1)  atau  terlambat  (0).  Sehingga data  yang  di  proses  pada  tahap  selanjutnya terdiri dari 10 fitur (jenis kelamin, asal, umur, pendidikan  ayah,  id  pekerjaan  ayah,  id pengahasilan  ayah,  id  untuk  pendidikan  ibu, id  untuk  pekerjaan  ibu,  id  untuk  penghasilan ibu,  ipk)  dan  1  label  (keterangan).  Karena data  masih  dalam  bentuk  bukan  angka  maka dilakukan  transformasi  data  untuk  dapat  di proses  ke  data  mining.  Tabel  1  merupakan keterangan  fitur  dan  label  yang  digunakan serta tipe data yang digunakan.
Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 221-228                                                                                     E ISSN : 2722-2713
Tabel 1 : Fitur dan tipe data setelah proses seleksi fitur Tipe data jk int64 asal int64 umur int64 pendidikan_ayah int64 id_pekerjaan_ayah int64 id_penghasilan_ayah int64 id_jenjang_pendidikan_ibu int64 id_pekerjaan_ibu int64 id_penghasilan_ibu int64 ipk float64 keterangan int64 dtype: object
Dari  tabel  1  terlihat  10  fitur  memiliki tipe data integer dan 1 fitur memiliki tipe data float yaitu ipk, karena data ipk memiliki nilai pecahan  atau  desimal.  Dengan  demikian bahwa  semua  fitur  telah  bernilai  angka  dan dapat dlanjutkan untuk tahap berikutnya.

## b. Data Cleaning
Pembersihan  data  dilakukan  terhadap data  yang  kosong  atau null .  Dari  372  data ditemukan  7  data  yang  kosong,  sehingga dilakukan  penghapusan  data.  Setelah  proses
ini  dilakukan  pengecekan  terhadap  data apakah masih ada data yang kosong atau tidak ( missing value ). Dari gambar 3 terlihat bahwa pada  setiap  dataframe  sudah  bernilai false yang berarti sudah tidak ada data yang kosong ( null ).

## Tabel 2 : Hasil pemeriksaan terhadap data
missing value Fitur Value jk
False asal False
umur False pendidikan_ayah False id_pekerjaan_ayah False id_penghasilan_ayah False id_jenjang_pendidikan_ibu False id_pekerjaan_ibu False id_penghasilan_ibu False ipk False keterangan False dtype: bool
Setelah  proses  pembersihan  terhadap data yang null, data yang digunakan sebanyak 365  baris  dan  11  kolom.  Tabel  3  merupakan hasil  pemeriksaan  data  yang  sudah  melalui tahap seleksi dan pembersihan data.
Tabel 3 : Data mahasiswa yang diseleksi dan dibersihkan
jk asal umur pendidika n_ayah id_pekerj aan_ayah id_penghasi lan_ayah id_jenjang_pe ndidikan_ibu id_pekerja an_ibu id_pengha silan_ibu ipk keterangan
0 0 1 24 3 5
2 3 0 0 3.39 0 1 0 0 25 3 7
2 3 7 2 3.26 0 2 0 0 26 5 1
3 3 1 4 3.62 0 3 1 0 27 3 4 2 3 0 5 3.42 0 4 0 0 23 3 5 3 2 0 0 3.50 0 ... ... ... ... ... ... ...
... ... ... ... ... 360 0 0 22 5 1
3 3 7 2 3.79 1 361 0 1 23 3
7 3 5 0 5 3.29 1 362 0 1 21 3
5 3 2 5 2 3.81 1 363 0 0 22 3 5
2 3 5 2 3.61 1 364 0 0 23 1 3
1 1 0 5 3.68 1 365 rows × 11 columns
c. Data scaling
Karena data pada setiap kolom bervariasi  maka  dilakukan  proses  skala menggunakan standartscaler dengan  tujuan untuk membuat rata-rata 0 dan deviasi standar 1 atau menormalisasi data, sehingga
pemodelan  dapat  belajar    lebih  cepat  dalam rangka untuk meningkatkan hasil akurasi yang lebih baik.
Gambar 2: Hasil standartscaler untuk data latih
Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 221-228                                                                                     E ISSN : 2722-2713
3. Spliting Data Setelah data disiapkan melalui preprocessing , selanjutnya data dipisah untuk data  train  dan  data  test.  Dalam  tahap  ini data dipisah  sebanyak  lima  kali  untuk  dilakukan eksperimen  menggunakan machine  learning .
Perbandingan  data  train  dan  data  test  dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4: Prosentase perbandingan data train
dan data test No Jumlah Data Data Train Data Test prosentase 1 365 328 27 90:10 2 365 292 73 80:20 3 365 255 110 70:30 4 365 219 146 60:40 5 365 182 183 50:50
Dari tabel 4 terlihat bahwa data sebanyak 365, dipisah  antara  data  train  dan  data  test  mulai prosentase  90%  berbanding  10%,  80% berbanding  20%, 70%  berbanding  30%, 60% berbanding 40% dan 50% berbanding 50%.

## 4. Modelling
Tahap modelling ini  dilaksanakan menggunakan  algoritma machine  learning yaitu naïve  bayes dan neural  network yang diulang  sebanyak  lima  kali  sesuai  dengan prosentase  tabel  4  sesuai  perbandingan  data latih  dan  data  tes.    Dimana    pemanggilan fungsi  algoritma naïve  bayes telah  berhasil. Adapun fungsi algoritma naïve bayes tersebut dapat  mengasumsikan  semua  fitur  dalam model  adalah  independen  (Abuzinadah  et  al. 2023).  Sehingga  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan  objek  menggunakan  data yang terdistribusi secara seragam. Penghitungan tersebut menggunakan rumus : 𝑃(𝑐|𝑥) = 𝑃(𝑐|𝑥)𝑃(𝑐) 𝑃(𝑥) (1)
𝑃(𝑐|𝑥) = 𝑃(𝑥 1 |𝑥) ∗ … . , 𝑃(𝑥 1 |𝑥) ∗ 𝑃(𝑐) (2)
Untuk  pemanggilan  fungsi  algoritma neural  network juga  berhasil  dilakukan dengan  parameter hidden  layer  size =3, learning  rate =0.1  dan max_iterasi =100. Algoritma neural  network memiliki  kinerja untuk  klasifikasi  yang  sangat  baik  yang bekerja  seperti  pada neuron otak  manusia, walaupun  membutuhkan  waktu  yang  agak lama karena banyaknya lapisan yang dibentuk (Wibowo Putra et al. 2022).
x1 x2 x3 x4 w w w y Input layer Hidden Layer Output Layer
Gambar 3 : Model arsitektur neural network

## 5. Evaluation
Pada  tahap  ini,  evaluasi  dilakukan menggunakan confision matrix untuk membandingkan  hasil  prediksi  dengan  data test.  Setelah  dibandingkan  data  tersebut, selanjutnya  dilakukan  penghitungan  untuk mencari  akurasi, precision , recall dan F1score dengan hasil pada tabel 5 dan 6.
Tabel 5 : Hasil evaluasi algoritma naïve bayes
No Split Akurasi % Precision  Recall  F1-Score 1 90:10 0.89 89% 0.91 0.97 0.94 2 80:20 0.92 92% 0.93 0.98 0.96 3 70:30 0.91 91% 0.92 0.98 0.95 4 60:40 0.91 91% 0.93 0.98 0.95 5 50:50 0.91 91% 0.93 0.96 0.95
Dari tabel 5 terlihat semua data telah di evalusi  sesuai  memperoleh  hasil  terbaik terdapat pada perbadingan data 80% data train dan  20%  data  test  memperoleh  akurasi sebesar  0.92,  sementara  hasil  terendah terdapat pada perbadingan data 90% data train dan  10%  data  test  memperoleh  akurasi sebesar 0.89.
Sementara  itu  hasil  evaluasi  untuk algoritma neural network yang  menggunakan hidden  layer  sizes=3,  learning  rate  init=0.1, maxima iterasi=100 terlihat pada tabel 6.
Tabel 6 : Hasil evaluasi algoritma neural network
No  Split Akurasi % Precisi on Recall  F1-Sco re 1 90:10 0.84 84% 0.91 0.91 0.91 2 80:20 0.81 81% 0.91 0.88 0.89 3 70:30 0.86 86% 0.96 0.89 0.92 4 60:40 0.86 86% 0.94 0.91 0.92 5 50:50 0.91 91% 0.93 0.97 0.95
Dari  tabel  6  terlihat  hasil  evaluasi algoritma neural  network memperoleh performa  terbaik  terdapat  pada  perbandingan 50  persen  data  train  dan  50  persen  data  test
dengan  akurasi  0.91,  sementara  untuk  hasil akurasi  terendah  terdapat  pada  perbandingan data  80    persen  data  train  dan  20%  data  test sebesar 0.81.
Setelah  diketahui  hasil  terbaik  dari masing  masing  masing  pemodelan naïve bayes dan neural  network ,  secara  lengkap digambarkan  hasil  evaluasi  terlihat  pada gambar 4.
Gambar 4 : Grafik hasil evaluasi
Hasil  evaluasi  perbandingan  antara pemodelan naïve  bayes dan neural  network , seperti  yang  terlihat  pada  grafik  gambar  4, menunjukkan  bahwa  nilai  accuracy  untuk naïve  bayes adalah  0,92  sedangkan  untuk neural  network adalah  0,91,  perbandingan nilai  precision  keduanya  sama,  yaitur  0,93. sementara  itu,  nilai  recall  untuk naïve  bayes adalah  0,98  sedangkan  untuk neural  network adalah  0,97.  Perbandingan  nilai  F1-score untuk naïve  bayes adalah  0,96,  sedangkan untuk neural network adalah 0,95.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  bahwa atribut keluarga mempunyai pengaruh terhadap  keberhasilan  dalam  memprediksi ketepatan  studi  mahasiswa  di  lingkungan Fakultas  ilmu  Komputer  Universitas  Duta Bangsa  Surakarta.  Dari  data  sebanyak  365 yang dibagi untuk perbandingan data latih dan data  tes  sebanyak  lima  kali  menggunakan algoritma naïve  bayes dimana  hasil  tertinggi untuk  nilai  akurasi  sebesar  92%  pada perbandingan  292  (80%)  data  latih  dan  73 (20%)  data  tes  dengan  nilai precision 0.93, nilai recall 0.98  dan  nilai F1score 0.96.
Sementara  untuk  algoritma neural  network yang  menggunakan hidden  layer  size 3  dan iterasi  100  kali  didapatkan  hasil  tertinggi
untuk  nilai  akurasi  sebesar  91%  pada perbandingan  182  (50%)  data  latih  dan  183 (50%)  data  tes  dengan  nilai precision 0.93, nilai recall 0.97  dan  nilai F1score 0.95. Selain  mendapatkan  nilai  tertinggi,  dalam evaluasi  ini  juga  didapatkan  hasil  terendah untuk  algoritma naïve  bayes dengan  nilai akurasi  89%  dan  algoritma neural  network dengan  nilai  akurasi  81%.  Dengan  demikian algoritma naïve  bayes mempunyai  performa yang  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan algoritma neural  network dengan  selisih  1% s ehingga, Fakultas dapat menggunakan model naive bayes untuk melakukan prediksi terkait ketepatan  studi  mahasiswa.  Hal  ini  bertujuan untuk mengantisipasi dan mengatasi permasalahan  yang  mungkin  timbul  terkait kelulusan  mahasiswa  dengan  tepat  waktu . Pada
penelitian selanjutnya dapat dikembangkan  dengan  algoritma  lain  dengan menggunakan  atribut  pendukung  tambahan yang  lebih  tepat  seperti  atribut  akademik  dan atribut  pribadi  mahasiswa  dan  menggunakan algoritma deep  learning untuk  meningkatkan validitas model dan memperoleh akurasi yang lebih baik .

## REFERENSI
Abuzinadah,  Nihal,  Muhammad  Umer,  Abid Ishaq,  Abdullah  Al  Hejaili,  Shtwai Alsubai,  Ala’  Abdulmajid  Eshmawi, Abdullah  Mohamed,  and  Imran  Ashraf. 2023.  “Role  of  Convolutional  Features and  Machine  Learning  for  Predicting Student  Academic  Performance  from MOODLE Data” edited by M. Hammad. PLOS  ONE 18(11):e0293061.  doi:
10.1371/journal.pone.0293061.
Amalia, Hilda, Ari Puspita, Ade Fitria Lestari,
and Frieyadie Frieyadie. 2022.
“Application  Of  Decision  Tree  And Naive  Bayes  On  Student  Performance Dataset.” Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri
18(1):53–58. doi: 10.33480/pilar.v18i1.2714. Awangga, Rolly Maulana, and Nuha Hanifatul  Khonsa’.  2022.  “Analisis Performa Algoritma Random Forest Dan Naive  Bayes  Multinomial  Pada  Dataset Ulasan  Obat  Dan  Ulasan  Film.” InComTech :  Jurnal  Telekomunikasi
Dan Komputer 12(1):60. doi: 10.22441/incomtech.v12i1.14770.
0.92 0.93 0.98 0.96 0.91 0.93 0.97 0.95 0.86 0.88 0.9 0.92 0.94 0.96 0.98 1 AccuracyPrecision Recall F1-score Naïve Bayes Neural Networks
Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 221-228                                                                                     E ISSN : 2722-2713
Azahari,  Azahari,  Yulindawati  Yulindawati, Dewi  Rosita,  and  Syamsuddin  Mallala. 2020.  “Komparasi  Data  Mining  Naive Bayes dan Neural Network memprediksi Masa  Studi  Mahasiswa  S1.” Jurnal
Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer
7(3):443–52.
doi: 10.25126/jtiik.2020732093.
Haryatmi, Emy, and Sheila Pramita Hervianti. 2021.  “Penerapan  Algoritma  Support Vector  Machine  Untuk  Model  Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu.”
Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan Teknologi  Informasi) 5(2):386–92.  doi:
10.29207/resti.v5i2.3007.
Hasibuan,  Tuhfatul  Habibah,  and  Deni Mahdiana.  2023.  “Prediksi  Kelulusan
Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan
Algoritma C4.5 Pada Uin Syarif Hidayatullah Jakarta.” SKANIKA 6(1):61–74. doi: 10.36080/skanika.v6i1.2976. Irawan, Indra, M. Riski Qisthiano, Muhammad  Syahril,  and  Pamuji  M. Jakak. 2023. “Optimasi Prediksi Kelulusan Tepat Waktu: Studi Perbandingan  Algoritma  Random  Forest dan  Algoritma  K-NN  Berbasis  PSO.” Jurnal  Pengembangan  Sistem  Informasi dan Informatika 4(4):26–35. doi: 10.47747/jpsii.v4i4.1374. Issah, Iddrisu, Obed Appiah, Peter Appiahene,  and  Fuseini  Inusah.  2023. “A  Systematic  Review  of  the  Literature on  Machine  Learning  Application  of Determining  the  Attributes  Influencing Academic Performance.” Decision Analytics Journal 7:100204. doi: 10.1016/j.dajour.2023.100204.
Jananto,  Arief,  Sulastri  Sulastri,  Eko  Nur Wahyudi,  and  Sunardi  Sunardi.  2021.
“Data Induk Mahasiswa sebagai
Prediktor Ketepatan Waktu Lulus Menggunakan Algoritma CART Klasifikasi  Data  Mining.” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) 10(1):71–78. doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.991.
Kurniadi,  Dede,  Fitri  Nuraeni,  and  Sri Mulyani  Lestari.  2022.  “Implementasi Algoritma  Naïve  Bayes  Menggunakan
Feature  Forward  Selection  dan  SMOTE Untuk  Memprediksi  Ketepatan  Masa Studi Mahasiswa Sarjana.” Jurnal Sistem Cerdas 5(2):63–82. doi: 10.37396/jsc.v5i2.215.
Muhamad  Ziaul  Haq  and  Nursalim.  2023.
“Prediksi  Indeks  Prestasi  Komulatif
Mahasiswa  berdasarkan  Nem  dengan Menggunakan Algoritma Neural Network Berbasis Particle Swarm Optimization:  Prediction  of  Student Comulative  Achievement  Index  Based on NEM Using Particle Swarm
Optimization  Based  Neural  Network Algorithm.” Jurnal  Kolaboratif  Sains 6(2):147–53.
doi:
10.56338/jks.v6i2.3303.
Muhammad  Haris  Diponegoro,  Sri  Suning Kusumawardani,  and  Indriana  Hidayah. 2021.  “Tinjauan  Pustaka  Sistematis: Implementasi  Metode  Deep  Learning pada  Prediksi  Kinerja  Murid.” Jurnal
Nasional  Teknik  Elektro  dan  Teknologi Informasi 10(2):131–38. doi: 10.22146/jnteti.v10i2.1417.
Nuralia,  Siti,  Harliana  Harliana,  and  Tito
Prabowo.  2023.  “Implementasi  Naïve
Bayes  Classifier  Dalam  Memprediksi Kelulusan Mahasiswa.” Journal Automation Computer Information System 3(1):63–72. doi: 10.47134/jacis.v3i1.57. Oktafiani, Rian, Arief Hermawan, and Donny Avianto.  2023.  “Pengaruh  Komposisi Split Data Terhadap Performa Klasifikasi  Penyakit  Kanker  Payudara Menggunakan Algoritma Machine
Learning.” Jurnal Sains Dan Informatika 19–28. doi: 10.34128/jsi.v9i1.622.
R  Habibah,  Ummu,  and  Achmad  Solichin. 2022.  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Dengan  Metode  Naïve  Bayes  dan Artificial  Neural  Network:  Studi  Kasus Fakultas  Teknik  UNIS  Tangerang.” Faktor Exacta 15(1):73~83. doi:
10.30998/faktorexacta.v15i1.11816.
Rolansa,  Freska,  Yunita  Yunita,  and  Suheri Suheri.  2020.  “Sistem  prediksi  dan evaluasi prestasi akademik mahasiswa di Program  Studi  Teknik  Informatika menggunakan  data  mining.” Jurnal
Pendidikan Informatika dan Sains 9(1):75. doi: 10.31571/saintek.v9i1.1696.
Santoso,  Leo  Willyanto,  and  Yulia  Yulia. 2020.  “Predicting  Student  Performance in  Higher  Education  Using  Multi- Regression  Models.” TELKOMNIKA (Telecommunication
Computing Electronics  and  Control) 18(3):1354. doi: 10.12928/telkomnika.v18i3.14802.
Suliztia,  Mega  Luna,  and  Achmad  Fauzan.
2019.  “Comparing  Naive  Bayes,  K- Nearest  Neighbor,  And  Neural  Network Classification  Methods  Of  Seat  Load Factor  In  Lombok  Outbound  Flights.”
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi 16(2):187. doi: 10.20956/jmsk.v16i2.7864.
Suriani,  Uci.  2023.  “Penerapan  Data  Mining untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma Decision  Tree C4.5.” Journal of Computer  and  Information  Systems Ampera 3(2). doi: 10.51519/journalcisa.v4i2.393. Sutoyo,  Edi,  and  Ahmad  Almaarif.  2020. “Educational Data Mining untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan  Algoritme  Naïve  Bayes
Classifier.” JURNAL  RESTI 4(1):95– 101.
Valentinus,  Fernando,  Fabian  Sujono,  Ilham Ariansyah,  and  Dwi  Ade  Handayani Capah.  2023.  “Implementation  Of  Data
Mining With Classification And Forecasting Method Use Model Gaussian  Naïve  Bayes  For  Building Store  (Studi  Case:  Tb  Sinar  Jaya).” Jurnal Teknik Informatika (Jutif) 4(2):413–20. doi: 10.52436/1.jutif.2023.4.2.701.
Wibowo  Putra,  Ari,  Widiyono  Widiyono, Anas  Saifudin,  Arief  Darmawan  Soma, and  Eko  Budihartono.  2022.  “Naïve Bayes,  Neural  Network  dan  K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Topik Tugas Akhir.” Smart  Comp:  Jurnalnya  Orang
Pintar Komputer 11(4). doi: 10.30591/smartcomp.v11i4.4251.