Vol. 4, No.1, August 2020, Pages 55-60
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick

## PREDIKSI JURUSAN PADA SELEKSI NASIONAL MASUK PERGURUAN TINGGI NEGERI (SNMPTN) MENGGUNAKAN METODE KLASIFIKASI NAÏVE BAYES
Herliyani Hasanah *1 , Nugroho Arif Sudibyo 2 ,Edy Kurniawan 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Duta Bangsa Email: 1 herliyani_hasanah@udb.co.id

## Abstrak
SNMPTN  merupakan  salah  satu  jalur  masuk  perguruan  tinggi  negeri  yang  banyak diminati  siswa  karena  hanya  menggunakan  parameter  nilai  raport,  prestasi  siswa,  dan prestasi  sekolah.  Setiap  jurusan  mempunyai  nilai  diterima  minimal  yang  berbeda-beda, besaran kuota yang ditetapkan LTMP 2019 minimal hanya 20% dari daya tampung program studi  di  setiap  perguruan  tinggi negeri.  Besarnya  minat  siswa  dan  kecilnya  jumlah  kuota tidak sebanding sehingga menyebabkan persaingan diterima pada jalur ini semakin ketat. Namun,  masih  banyak  siswa  yang  belum  mempertimbangkan  parameter  tersebut  saat mendaftar sehingga kemungkinan diterima pada jalur SNMPTN semakin kecil. Oleh karena itu  diperlukan  sebuah  sistem  yang  dapat  memprediksi  kemungkinan  diterimanya  siswa pada jurusan SNMPTN berdasarkan atribut yang sudah ditentukan. Naïve Bayes diterapkan untuk  mencari  nilai  probabilitas  terbesar  dalam  setiap  variabel  yang  ada.  Variabel  yang digunakan  meliputi  nilai  rata-rata  matematika,  bahasa  indonesia,  dan  bahasa  inggris semester  1  sampai  5  serta  prestasi  siswa  yang  dilampirkan  saat  mendaftar  dan  prestasi sekolah. Hasilnya dengan naïve bayes mampu menghasilkan akurasi sebesar 83,3%.
Kata kunci : SNMPTN, klasifikasi, naïve bayes , probabilitas

## Abstract
SNMPTN  is  one  of  the entrance  paths  of  state  tertiary institutions  which  is  of  great interest to students because it only uses the parameters of report card, student achievement, and  school  achievement.  Each  department  has  a  different  acceptable  minimum  value,  the quota amount specified in LTMP 2019 is at least only 20% of the capacity of study programs in each state university. The amount of student interest and the small amount of the quota are  not  comparable,  causing  competition  to  be  accepted  on  this  path  more  stringently. However,  there  are  still  many  students  who  have  not  considered  these  parameters  when registering  so  the  possibility  of  being  accepted  on  the  SNMPTN  path  is  getting  smaller. Therefore we need a system that can predict the possibility of acceptance of students in the SNMPTN  majors  based  on  predetermined  attributes.  Naïve  Bayes  is  applied  to  find  the greatest probability value in every variable. The variables used include the average value of mathematics, Indonesian, and English semester 1 to 5 as well as student achievement that is attached  when  registering  and  school  achievement.  The  result  with  Naïve  Bayes  is  able  to produce an accuracy of 83,3 %.
Keywords : SNMPTN, classification, naïve bayes, probability

## PENDAHULUAN
Penerimaan mahasiswa baru telah mengalami
perubahan dan penyempurnaan  dari  waktu  ke  waktu. Perubahan  tersebut  dilakukan  dengan tujuan meningkatkan kualitas dan
keefektifan sistem pendidikan di Indonesia  (Lestari,  2016).  Salah  satu  jalur masuk  ke  Perguruan  Tinggi  Negeri adalah melalui  SNMPTN  dimana  besaran  kuota yang  ditetapkan  oleh  Lembaga  Tes  Masuk Perguruan Tinggi(LTMP) pada 2019
DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology
Vol. 4, No.1, August 2020, Pages 52-57
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
minimal  20%  dari  kuota  daya  tampung setiap  prodi  di  PTN.  Tujuan  pelaksanaan SNMPTN  meliputi  :  menjaring  calon mahasiswa yang diprediksi mampu menyelesaikan  studi  di  perguruan  tinggi dengan  baik  serta  memberi  peluang  bagi calon  mahasiswa  yang  memilih  lebih  dari satu  PTN  lintas  wilayah  (Ratno,  2016). SNMPTN  merupakan  seleksi  nasional masuk perguruan tinggi negeri berdasarkan  nilai  rapordan  prestasi- prestasi lain. Kemudahan ini menyebabkan SNMPTN  menjadi  jalur  yang  banyak diminati  oleh  siswa,  tetapi  daya  tampung yang  terbatas  menyebabkan  siswa  harus menentukan pilihan jurusan dan universitas  dengan  tepat  agar  dapat diterima  melalui  jalur  SNMPTN  (Prabowo, 2015).  Tetapi  masih  banyak  siswa  yang tidak mempertimbangkan hal tersebut dan memilih  jurusan  tanpa  berdasarkan  nilai dan prestasi mereka, sehingga kemungkinan  mereka  diterima  disalah satu  jurusan  di  SNMPTN  semakin  kecil. Dari permasalahan tersebut maka dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan yang  baik  sehingga  dapat  menghasilkan suatu  keputusan  yang  objektif.  Sistem pendukung keputusan
dapat
menyelesaikan  beragam  persoalan  yang berhubungan  dengan  banyaknya  kriteria maupun alternatif. Pada penelitian sebelumnya  naïve  bayes  juga  digunakan dalam  memprediksi  besaran  penggunaan listrik rumah
tangga
berdasarkan
beberapa  variabel,  dan  hasilnya  diperoleh hasil
persentase
78,3333%
untuk keakuratan  prediksi  (Saleh,  2015).  Pada penelitian  lain  naive  bayes  digunakan untuk  memprediksi  ranting  penjualan buku,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  faktor  yang  mempengaruhi ranting
penjualan buku untuk menghasilkan sebuah buku
yang memenuhi  kriteria  pembaca,  penelitian tersebut diperoleh tingkat akurasi sebesar 74,60%.  Penerapan  gabungan  antara metode algoritma Information Gain
dengan Naïve Bayes juga mampu menghasilkan  nilai  akurasi  90%  dalam memprediksi  keterlambatan  pembayaran SPP  sekolah  (Muqorobin,  2019).  Tujuan dari penelitian ini adalah membuat sebuah
sistem yang dapat memprediksi kemungkinan  diterimanya  siswa  pada jurusan SNMPTN berdasarkan atribut yang sudah  ditentukan  dengan  menggunakan metode  Naïve  Bayes.  Dengan  sistem  ini diharapkan calon mahasiswa kemungkinan  mereka  diterima  disalah satu jurusan di SNMPTN semakin besar.

## METODE PENELITIAN
Alur  penelitian  ini  menggunakan metode Cross  Industry  Standard  Process Data  Mining (CRSIP-DM).  Berikut  adalah tahapan  penelitian  dengan  metode  CRISP- DM :
Mulai Fase Pemahaman Bisnis Fase Pemahaman Data Fase Persiapan Data Fase Pemodelan Evaluasi Fase Penyebaran Selesai Ya Tidak Ya Ya Tidak Tidak Gambar 1. Flowchart tahapan penelitian metode CRISP-DM
Pada  gambar  1  menunjukkan  enam tahapan metode CRISP-DM yang meliputi :
Vol. 4, No.1, August 2020, Pages 52-57
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
a. Fase  pemahaman  bisnis  ( business understanding phase ). Pada fase ini
ada beberapa langkah yang dilakukan  meliputi  menentukan tujuan  bisnis,  menganalisis  situasi serta menentukan tujuan menggunakan data mining sebagai solusi.
b. Fase pemahaman data ( data understanding phase ): Pada fase ini langkah  –  langkah  yang  dilakukan meliputi  pengumpulan  data  awal, deskripsi data, eksplorasi data dan verifikasi  kualitas  data.  Data  yang digunakan  pada  penelitian  ini didapatkan  dari  data  publik  hasil survei  SNMPTN  UI  2017  oleh  halo kampus.  Data  yang  didapatkan akan  digunakan  untuk  bahan penganalisisan data terhadap metode  Naïve  Bayes.  Setelah  data dikumpulkan  dilakukan  analisa data  untuk  menyesuaikan  proses data  yang  akan  diolah  pada metode Naïve Bayes.
c. Fase persiapan data ( data preparation  phase ).  Pada  tahap ini dilakukan  beberapa  langkah  yang meliputi pembersihan data, seleksi data dan transformasi data.
d. Fase pemodelan ( modelling phase ) Pada tahap ini dilakukan pemodelan klasifikasi menggunakan Algoritma C45.
e. Fase evaluasi ( evaluation ),
Pada  tahap  evaluasi  ini  dinilai besarnya  kekuratan  model  yang terbentuk.
Untuk mengukur keakuratan dari model yang dibuat menggunakan Software Rapid Miner
f. Penyebaran ( deployment ). Pada tahap ini

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Fase pemahaman bisnis ( business understanding phase ).
Pada  fase  ini  ada  beberapa  langkah yang  dilakukan  meliputi  menentukan tujuan  bisnis,  menganalisis  situasi  serta menentukan  tujuan  menggunakan  data mining sebagai solusi.
Fase pemahaman data ( data understanding phase ).
Pada  fase  ini  langkah  –  langkah  yang dilakukan  meliputi  pengumpulan  data awal,  deskripsi  data,  eksplorasi  data  dan verifikasi kualitas data.
Fase  persiapan  data  ( data  preparation phase ).
Pada  tahap  ini  dilakukan  beberapa langkah  yang  meliputi  pembersihan  data, seleksi data dan transformasi data.
Penelitian ini menggunakan dua jenis data  dari  hasil  pengumpulan  yaitu,  data pelatihan dan data uji. Tabel 1 merupakan hasil  dari  data  yang  sudah  dilakukan cleaningdata, yaitu pembersihan data yang tidak  terpakai  pada  proses  perhitungan data mining.
Tabel 1. Data Latih Jurusa n Mtk Bhs. Ing Bhs. Indo P. sis wa P. sklh Matem a-tika 92 86 88  Ya Cu- kup Matem a-tika 90 86 85  Ya Baik Sastra Inggris 82 87 92 Tid ak Cu- kup Matem a-tika 93 82 85  Ya Cu- kup Sastra Inggris 86 85 88  Ya Cu- kup Matem a-tika 91 83 84 Tid ak Baik Sastra Indone sia 88 80 90 Tid ak Cu- kup Sastra Indone sia 84 82 88  Ya Cu- kup Sastra Inggris 79 89 85  Ya Cu- kup Sastra Inggris 83 88 81 Tid ak Baik Sastra Inggris 82 85 84 Tid ak Cu- kup Keterangan   : Mtk : nilai matematika Bhs.Ing : nilai bahasa inggris Bhs.Indo : nilai bahasa indonesia P.siswa : prestasi siswa
DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology
Vol. 4, No.1, August 2020, Pages 52-57
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
P.sklh

## : prestasi sekolah
Tabel  2  merupakan  data  uji  yang akan  digunakan  untuk  menguji  hasil  dari pengolahan  data  latih  dengan  metode naïve  bayes.  Isi  dari  data  pelatihan  di kategorikan berdasarkan hasil dari penentuan variabel dan konversi data. Tabel 2. Data Uji Jurusa n Mtk Bhs. Ing Bhs. Indo P. sis wa P. sklh Matem a-tika 92 82 85  Ya Cu- kup Matem a-tika 91 83 85 Ti- da k Baik Sastra Inggris 82 80 88  Ya Cu- kup Sastra Indone -sia 88 80 90 Ti- da k Cu- kup Sastra Inggris 83 85 84 Ti- da k Cu- kup Sastra Indone -sia 88 82 88  Ya Cu- kup Keterangan   : Mtk : nilai matematika Bhs.Ing : nilai bahasa inggris Bhs.Indo : nilai bahasa indonesia P.siswa : prestasi siswa P.sklh : prestasi sekolah
Fase pemodelan ( modelling phase ). Pada  tahap  ini  dilakukan  pemodelan klasifikasi  menggunakan  Algoritma  C45. Selanjutnya  data  latih  yang  berjumlah  11 data  tersebut  dimasukan  dan  dibuat model  untuk  dilakukan  perhitungan dengan  Naïve  bayes  melalui  simulasi aplikasi Rapid Miner Studio.
Gambar 1. Design Model
Berdasarkan pengolahan data latih menggunakan naïve bayes di rapid miner didapatkan hasil pengolahan sebagai berikut :
Gambar 2. Hasil Naïve bayes
Berdasarkan  gambar  2  dapat  dilihat nilai dari masing – masing atribut dengan parameter  –  parameter  yang  tersedia. Kemudian  hasil  dari  nilai  ini  akan digunakan  dalam  proses  prediksi  data  uji yang dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil Prediksi Naïve bayes Sistem dibuat dengan phyton melalui aplikasi  jupiter  notebook,  phyton  dipilih karena  di  dalamnya  terdapat  banyak library yang  dapat  memudahkan  dalam perhitungan data mining khususnya dalam hal ini algoritma naïve bayes.
Vol. 4, No.1, August 2020, Pages 52-57
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Gambar 4. Data Latih Untuk  dapat  melakukan  proses perhitungan,  data  latih  serta  data  uji terlebih  dahulu  dimasukan  ke  dalam sistem  seperti  gambar  4  dan  gambar  5. Value atribut  prestasi  sekolah  dan  pretasi sekolah dilakukan konversi data dikarenakan  proses  perhitungan  melalui library gauisanNB() pada phyton diharuskan menggunakan format integer.
Gambar 5. Data Uji
Berdasarkan proses perhitungan dengan naïve  bayes  di  phyton  didapatkan hasil  prediksi  yang  ditampilkan  dalam bentuk  array  dan  nilai  akurasi  sebesar 0.8333 dalam skala 1 serta nilai recall dan precision seperti dalam gambar 6.
Gambar 6. Hasil Perhitungan
Fase evaluasi ( evaluation ).
Pada  tahap  evaluasi  ini  dinilai besarnya kekuratan model yang terbentuk. Untuk  mengukur  keakuratan  dari  model yang dibuat menggunakan Software Rapid Miner.  Dari  6  data  uji  yang  dilakukan pengujian  dengan  naïve  bayes  terdapat  5 data  yang  prediksinya  sesuai  dengan  data real  dan  1  data  yang  prediksinya  berbeda dengan  data  real  seperti  pada  gambar  3. Dan  berdarkan  hasil  prediksi  tersebut didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  83.33%. Hasil  evaluasi  simulasi  model  di  Rapid Miner  sama  dengan  hasil  evaluasi  dengan implementasi di phyton.
Gambar 7 Hasil Evaluasi dengan Rapid Miner
Penyebaran ( deployment ).
Pada  tahap  ini  penyebaran  berupa penggunaan  aplikasi  yang  memanfaatkan phyton.  Diamana  data  yang  dimasukkan berupa file Microsoft Excel.

## Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan 1. Sistem dapat memprediksi kemungkinan  diterimanya  siswa  pada jurusan  SNMPTN  berdasarkan  atribut nilai  rata-rata  matematika,  bahasa indonesia, dan bahasa inggris
DoubleClick: Journal of Computer and Information Technology
Vol. 4, No.1, August 2020, Pages 52-57
http://e-journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
semester  1  sampai  5  serta  prestasi siswa  dan  prestasi  sekolah  dengan menggunakan metode Naïve Bayes
2. Hasil pengujian
menggunakan simulasi Rapid Miner serta pembuatan aplikasi  melalui phyton mendapatkan hasil  yang  sama  yaitu  83.33%  nilai akurasi  dan  5  data  uji  yang  sesuai prediksi.

## Saran
1. Kombinasi  dengan  metode  lain  untuk meningkatkan  hasil  akurasi  dalam prediksi  kemungkinan  diterimanya dalam  jurusan  SNMPTN  berdasarkan atribut yang ditentukan.
2. Penambahan  fitur  hak  akses  untuk pengguna.

## DAFTAR PUSTAKA
Lestari,  D., Anis,  K., Khaeruddin.,  K.  2018. Analisis  Hasil  Belajar  Mahasiswa Jurusan  Fisika  Berdasarkan  Jalur
Masuk  (SNMPTN,  SBMPTN  dan Mandiri) Universitas Negeri Makassar. Jurnal Sains dan Pendidikan  Fisika  (JSPF). Jilid  14, Nomor  3. ISSN  Online:  2548-6373. Hlm. 15–25. Ratno,  P.  2016.  Perbedaan  Kebugaran Jasmani  Mahasiswa  Baru  Melalui
Jalur  SNMPTN  Undangan  Dengan Jalur Seleksi Bersama Masuk Perguruan  Tinggi  Negeri  SBMPTN FIK  UNIMED  Tahun  2015. Jurnal
Ilmu  Keolahragaan .  Vol.  15,  Nomor
1. ISSN 2549-9777. Hlm. 38 – 47. Prabowo,  Y.S.,  Kusrini.,  dan  Sunyoto,  A.
2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Jurusan  SNMPTN  Bagi
Siswa SMAN 7 Purworejo. Konferensi Nasional Sistem &
Informatika  2015.  STMIK  STIKOM Bali. Hlm. 180 - 185. Saleh,  A.  2015.  Implementasi  Metode Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam Memprediksi  Besarnya  Penggunaan Listrik  Rumah  Tangga. Creat.  Inf. Technol.  J. Vol.  2,  No.  3.  Hlm.  207– 217. Nugroho,  Y.,  S.  2017.  Penerapan  Data
Mining Untuk Prediksi Rating
Penjualan Buku Menggunakan Metode Naive Bayes Sulastri. Duta.Com .  Vol.  12,  No.  2.  Hlm.  57– 72.
Muqorobin,  E.  T.  L  dan  Kusrini.  2019.
Optimasi Metode Naive Bayes Dengan Feature Selection Information  Gain  Untuk  Prediksi Keterlambatan Pembayaran Spp Sekolah. J. Ilm. SINUS . Vol. 17, No. 1.