Abstract  : Prestasi  mahasiswa  secara  akademik  terdapat  pada  nilai  hasil  studi  tiap  akhir  semester.  Hasil  studi  menampilkan predikat nilai sesuai indeks prestasi kumulatif. Adapun predikat nilai prestasi mahasiswa mulai tertinggi antara lain cumlaude, sangat  memuaskan  dan  memuaskan.  Banyaknya  mahasiswa  yang  lulus  terlambat  dari  aturan  pedoman  akademik  maka  perlu dilakukan  pengembangan  sistem  berbasis  komputer  untuk  mengevaluasi  prestasi  mahasiswa.  Penelitian  ini  bertujuan  agar mengetahui  hasil  perkiraan  masa  studi  mahasiswa  sesuai  dengan  pedoman  akademik  universitas  atau  terlambat berdasarkan predikat nilai indeks prestasi mahasiswa.  Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah naïve bayes dengan menghasilkan status  kelulusan  sesuai  dan  terlambat.  Penelitian  ini  menunjukkan  akurasi  sebesar  70%  dengan  membandingkan  hasil perhitungan sistem dengan data yudisium pada kenyataan.
Kata Kunci— predikat nilai indeks prestasi, prestasi hasil studi, naive bayes

## I. P ENDAHULUAN
ilai akademik mahasiswa ditunjukkan pada kartu hasil studi mahasiswa yang diperoleh stiap akhir semester. Kartu hasil studi menunjukkan rekapitulasi nilai setiap matakuliah yang ditempuh selama satu  semester.  Terdapat  pula  nilai  indeks  prestasi  yang  diperoleh  dari  perkalian  bobot  sks  dengan nilai angka  tiap  matakuliah  yang  selanjutnya  dijumlahkan  untuk  seluruh  matakuliah  yang  dijalani  selama satu  semester  dan  dihitung  rata-rata  sehingga  diperoleh  nilai  indeks  prestasi  kumulatif  pada  semester tertentu.
Adanya  kebutuhan  informasi  perkiraan  masa  studi  mahasiswa  untuk  mengetahui    solusi  langkah akademik karena banyaknya mahasiswa lulus dengan masa studi yang lama dan lebih dari waktu ideal pada pedoman akademik universitas.
Predikat  nilai  indeks  prestasi  mahasiswa  terdiri  dari  nilai  yang  tertinggi  adalah cumlaude (dengan pujian), sangat memuaskan dan memuaskan. Penelitian ini menunjukkan perkiraan masa studi mahasiswa berdasarkan  predikat  tersebut.  Perkiraan masa  studi  ditunjukkan  dengan  status  sesuai  pedoman akademik universitas dan terlambat.
Selain  menggunakan  atribut  predikat  nilai  indeks  prestasi  kumulatif  terdapat atribut  jenis  kelamin, asal sekolah, asal kota, pekerjaan orag tua dan penghasilannya. Masing-masing data mahasiswa akan dihitung nilai probabilitasnya untuk mengetahui perkiraan masa studi mahasiswa.
Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  dengan  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  telah  mengkategorikan masa  studi  mahasiswa  dengan  tepat  waktu,  terlambat  dan  tidak  lulus  [1].  Sedangkan  Data  Mining  untuk Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  menunjukkan semakin banyak data training yang digunakan maka tingkat Recall, Precision dan Accuracion sistem akan semakin baik [2].
Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Di  Universitas  Klabat  Dengan Metode  Klasifikasi  menggunakan  metode  C  4.5  menunjukkan  bahwa  Untuk  mencapai  semester  akhir dalam  4  tahun  seorang  mahasiswa  diawal  semester  berdasarkan  pohon  keputusan  yang  terbentuk  yaitu

## P ENGEMBANGAN S ISTEM EVALUASI A KADEMIK B ERDASARKAN P REDIKAT N ILAI I NDEKS P RESTASI M AHASISWA
Intan Nur Farida 1) , Miftakhul Maulidina 2)
1) Teknik Informatika Universitas Nusantara PGRI Kediri
2) Teknik Elektro Universitas Nusantara PGRI Kediri e-mail: in.nfarida@gmail.com 1) , miftakhulmaulidi@unpkediri.ac.id 2)
N
mahasiswa  yang  mempunya  indeks  prestasi  3.5  –  3.87  (magda)  serta  penempatan  bahasa  inggris  yang berada pada level adv dan inter [3].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  informasi  perkiraan  masa  studi  mahasiswa  di  Fakultas  teknik Universitas  Nusantara  PGRI  Kediri  khususnya  pada  program  studi  Sistem  Informasi,  Teknik  Mesin  dan Teknik Informatika. Sebagai bentuk evaluasi prestasi mahasiswa berdasarkan predikat nilai indeks prestasi yang ditunjukkan pada setiap semester.

## II. M ETODE P ENELITIAN

## A. Studi Literatur
Data  mining  merupakan  kegiatan  menggunakan  teknik  matematika,  kecerdasan  buatan  dan  machine learning  untuk  mengidentifikasi  informasi  yang  berguna  dan  pengetahuan terkait dari  database  berukuran besar  [4].  Pemanfaatan  data  mining  secara  deskriptif  yaitu  mencari  pola  yang  bermanfaat  dalam menguraikan  karakteristik  data  dan  secara  prediktif  melaksanakan  perkiraan  berdasarkan  model pengetahuan [5].
Naïve  Bayes  adalah  teknik  prediksi  yang  berdasarkan  probabilistik  sederhana  yang  mengacu  pada penerapan teorema Bayes dengan asumsi ketidaktergantungan yang kuat [6].
(1)
Keterangan:
Y = bukti H = hipoteses
P(H|Y) =  probabilitas  bahwa  hipotesis  H  benar  untuk  bukti  Y,  dengan  arti  P(Y|H)  merupakan probabilitas posterior H dengan syarat Y. P(Y|H) =  probabilitas  bahwa  bukti  Y  benar  untuk  hipotesis  H,  yaitu  proabilitas posterior X  dengan syarat H.
P(H) = probabilitas prior hipotesis H
P(Y) = probabilitas prior bukti Y
Penggunaan  atribut  pada  penelitian  ini  antara  lain:  jenis  kelamin,  alamat  (kota),  SMA  asal,  pekerjaan orang  tua,  jumlah  penghasilan,  program  studi,    predikat  nilai  indeks  prestasi  semester  1  sampai  4,  nilai Indeks Prestasi Kumulatif semester 4. Sedangkan predikat nilai indeks prestasi mahasiswa yang diterapkan antara lain sesuai tabel 1.

## T ABEL I
P REDIKAT N ILAI I NDEKS P RESTASI Indeks Prestasi Predikat 3,51 – 4,00 Dengan Pujian ( Cum Laude ) 2,76 – 3,50 Sangat Memuaskan 2,00 – 2,75 Memuaskan

## B. Identifikasi Kebutuhan Data
Data  yang  digunakan  terdiri  dari  data  training  dan  data  testing.  Data  training  menggunakan  data mahasiswa  yang  telah  yudisium  yaitu  angkatan  2010,  2011,  2012  dan  2013.  Sedangkan  data  testing merupakan data mahasiswa aktif angkatan 2014.
Vol. 12 No. 2 November 2018

## C. Desain Sistem
Perancangan sistem menggunakan notasi Unified Modelling Language (UML).
D. Implementasi (Pemrograman)
Penerapan  desain  sistem  menjadi  suatu  sistem  berbasis  komputer  menggunakan  bahasa  pemrograman java dan database mySQL.

## III. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Hasil
M Perhitungan untuk mengetahui masa studi mahasiswa sebagai evaluasi  kegiatan akademik antara lain menggunakan  data  training  berupa  nilai  alumni  tahun  angkatan  2010,  2011  dan  2012.  Sedangkan  data testing yaitu data yang menjadi target adalah nilai mahasiswa angkatan 2014.
Misalkan terdapat data target  jenis kelamin Perempuan, berasal dari Kediri, berasal dari SMK, pekerjaan orang  tua  wiraswasta  dengan  penghasilan  antara  1sampai  2  juta,  dari  program  studi  Teknik  Informatika, dengan  nilai  IP  semester  1  sampai  4  adalah Cumlaude ,  Sangat  memuaskan, Cumlaude , Cumlaude , sedangkan nilai IPK terakhir adalah Cumlaude .
Perhitungan sederhana menggunakan algoritma naive bayes antara lain:
1) Menentukan    kelas  keputusan  yaitu  sesuai  (C1)  dan  terlambat  (C2).  Selanjutnya  menghitung probabilitas prior untuk kelas C1 dan C2.
P(masastudi=sesuai) =0,34
P(masastudi=terlambat) =0,66
2) Menghitung probabilitas bersyarat untuk setiap kelas P(Y|C), i = 1,2 dan untuk setiap atribut. Nilai probabilitas masing-masing atribut ditunjukkan pada tabel 2.
T ABEL II

## N ILAI P ROBABILITAS SETIAP ATRIBUT
No Atribut Kriteria Target P (s) P (t) 1 JK P 0.18 0.21 2 asalkota Kediri 0.59 0.33 3 asalsma SMK 0.47 0.36 4 kerjaortu Wiraswasta 0.41 0.42 5 gajiortu Antara 1-2 juta 0.24 0.55 6 prodi TI 0.59 0.12 7 nips1 C 0.12 0.06 8 nips2 S 0.82 0.70 9 nips3 C 0.12 0.06 10 nips4 C 0.06 0.06 11 nipk C 0.18 0.06 Keterangan: JK : jenis kelamin asalkota  : alamat kota asal asalsma  : asal SMK/ sederajat kerjaortu  : pekerjaan orang tua gajiortu  : penghasilan orang tua per bulan prodi : program studi nips : nilai indeks prestasi
C
: cumlaude S : sangat memuaskan M : memuaskan nipk : nilai indeks prestasi kumulatif P(s) : probabilitas sesuai P(t) : probabilitas terlambat
3) Hitung probabilitas P(Y|Ci)P(Ci) untuk setiap kelas Ci, yaitu:
P(Y|masastudi = sesuai) = P(JK) x P(asalkota) x P(asalsma) x P(kerjaortu) x P(gajiortu) x P(prodi) x P(nips1) x P(nips2) x P(nips3) x P(nips4) x P(nipk) = 3,2941 x 10 -7
P(Y|masastudi = terlambat) = P(JK) x P(asalkota) x P(asalsma) x P(kerjaortu) x P(gajiortu) x P(prodi) x P(nips1) x P(nips2) x P(nips3) x P(nips4) x P(nipk) = 6,8552 x 10 -9
4) Probabilitas posterior bahwa tuple Y berada di kelas Ci dengan memaksimalkan P(Y|Ci)P(Ci), untuk i = 1,2.
P (Y|masastudi = sesuai) x P(masastudi = sesuai) = 3,2941 x 10 -7 x 0,34 = 1 x 10 -7
P(Y|masastudi = terlambat) x P(masastudi = terlambat) = 6,8552 x 10 -9 x 0,66 =5 x 10 -9
5) Membandingkan hasil perhitungan untuk kelas sesuai dengan kelas terlambat.
Hasil perhitungan menunjukkan kelas sesuai lebih besar daripada kelas terlambat, sehingga kesimpulan hasil masa studi adalah sesuai. Sebagaimana ditunjukkan pada gambar 1.
Gambar 1. Tampilan untuk perhitungan data testing

## B. Evaluasi Hasil
Evaluasi  hasil  dilakukan  dengan  melakukan  perbandingan  hasil  perhitungan  yang  ditunjukkan  oleh sistem dengan hasil pada kenyataan. Yaitu hasil perhitungan menggunakan naïve bayes yang diperoleh dari sistem  dibandingkan  dengan  data  hasil  studi  mahasiswa  pada  yudisium.  Data  mahasiswa  yang  menjadi target  adalah  mahasiswa  angkatan  2014  dengan  membandingkan  data  yudisium  periode  semester  Genap 2017/2018. Data yang digunakan menggunakan sepuluh mahasiswa dari program studi Teknik Informatika tahun masuk 2014. Hasil perbandingan ditunjukkan pada tabel 3.

## T ABEL III P ERBANDINGAN H ASIL S ISTEM DENGAN D ATA YUDISIUM
NPM Prodi Hasil Sistem Data Yudisium Kesimpulan ...  0034 Teknik Informatika sesuai ada valid … 0079 Teknik Informatika terlambat tidak valid … 0082 Teknik Informatika sesuai tidak tidak valid … 0106 Teknik Informatika sesuai tidak tidak valid … 0113 Teknik Informatika terlambat tidak valid … 0121 Teknik Informatika sesuai tidak tidak valid … 0151 Teknik Informatika terlambat tidak valid … 0286 Teknik Informatika sesuai ada valid … 0289 Teknik Informatika sesuai ada valid … 0321 Teknik Informatika sesuai ada valid
Keterangan:
Hasil  sistem  menyatakan  sesuai  mempunyai  makna  bahwa  masa  studi  mahasiswa  tersebut  dapat diselesaikan  tepat  empat  tahun  yang  artinya  sesuai  dengan  pedoman  akademik  universitas.  Sedangkan terlambat menyatakan bahwa masa studi mahasiswa tidak sesuai dengan aturan pada pedoman akademik.
Pada  hasil  kesimpulan  tabel  3  menunjukkan  70%  valid    dan  30  %  tidak.  Hal  ini  membuktikan  bahwa sistem  dapat  memberikan  hasil  evaluasi  akademik  berdasarkan  predikat  nilai  indeks  prestasi  mahasiswa dengan  memperkirakan  masa  studi  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  perkuliahan.  Hasil  perkiraan  dapat dijadikan  bahanpertimbangan  bagi  mahasiswa  maupun  dosen  pembimbing  akademik  untuk  memberikan solusi penyelesaian studi mahasiswa.

## IV. K ESIMPULAN
Pengembangan  sistem  evaluasi  akademik  berdasarkan  predikat  nilai  indeks  prestasi  mahasiswa  telah menunjukkan  perkiraan  masa  studi  mahasiswa.  Hasil  dari  sistem  dapat  digunakan  oleh  mahasiswa  untuk mempersiapkan sejak awal jika menunjukkan perkiraan terlambat. Berdasarkan hasil uji maka sistem dapat diterapkan dengan akurasi hasil perbandingan dengan data yudisium sebesar 70%.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  menggunakan  metode  dan algoritma  yang  berbeda  dan  dapat dilakukan  juga  menggabungkan  dua  algoritma  sekaligus.  Sedangkan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi yang lebih dapat dilaksanakan beberapa scenario uji coba data yang digunakan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Amelia,  M.W,  Arie  S.  M.  Lumenta,  Agustinus  Jacobus,  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa  dengan Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes, E-Journal  Teknik  Informatika, Vol  11,  No.1  (2017)  ISSN  : 2301 – 8364.
[2] Mustafa,  M.S,  Muh  Rizky  Ramadhan,  Angelina  P.  Thenata,    Implementasi  Data  Mining  untuk Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier, Citec Journal , Vol. 4, No. 2, pp. 151-162, Februari 2017 – April 2017.
[3] Mandias,  Green  Ferry,  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Di Universitas  Klabat  Dengan  Metode  Klasifikasi,  dalam Konferensi  Nasional  Sistem  &  Informatika 2015 , p. 351.
[4] Turban,  E.,  J.E.  Aronson  dan  T.P.  Liang, Decision  Support  System  and  Intelligent  Systems  -  7th  ed . Pearson  Education,  Inc.  Pearson  Education,  Inc.,  2005,  Dwi  Prabantini  (penterjemah). Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas , Yogyakarta : ANDI, 2005.
[5] Suyanto, Data Mining Untuk Klasifikasi dan Klasterisasi Data, Bandung: Informatika, 2017.
[6] Prasetyo, Eko, Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan MATLAB . Yogyakarta: Andi, 2012.