## Journal of Scientech Research and Development
Volume 5, Issue 2, December 2023 P-ISSN: 2715-6974            E-ISSN: 2715-5846 Open Access at: http://idm.or.id/JSCR

## IMPLEMENTATION OF DATA MINING TO CLASSIFY MADRASAH GRADUATION RESULTS USING THE NAIVE BAYES ALGORITHM
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENGKLASIFIKASI HASIL KELULUSAN MADRASAH MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Teguh Adrian 1 , Nana Suarna 2 1,2 Manajemen Informatika Fakultas Teknik  Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Informatika  dan Komputer  IKMI  Cirebon E-mail: adrianteguh090@gmail.com 1 ,  nana.ikmi@gmail.com 2
ARTICLE  INFO ABSTRACT
Correspondent:
Teguh Adrian adrianteguh090@gmail .com
Key words: implementation, data mining, classification, madrasah graduation results, naive bayes algorithm
Website: https://idm.or.id/JSCR/in dex.php/JSCR
Page: 1142 - 1160 .
Madrasah is a crucial educational institution in preparing the nation's future  generations  and promoting  religious education.  Madrasah  has been  present  in Indonesia  since  the early 20th century,  predating the country's  independence.  The rapid development  of Islamic  education in Indonesia began during the early years of independence,  marked by special  attention  from  the  government.  Despite  improvements,  the index of student  graduation remains  a challenge due to  scattered  and time-consuming  data collection.  This Final Project Report utilizes the Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  method  with  the  Naïve Bayes  Classification  algorithm  to  predict  the  graduation  rates  of madrasah students.  The goal is to facilitate teachers  in understanding the  predicted  results,  provide opportunities  for  students  with  grades below the graduation criteria, and offer recommendations  to madrasahs to  enhance  their  graduation  rates.  The  results  show  an  accuracy  of 88.24%,  recall  of  92.11%,  and  precision  of  87.50%,  indicating  the effective  performance  of  the  Naïve  Bayes  algorithm  in  predicting student  graduation.
INFO  ARTIKEL ABSTRAK Koresponden
Teguh Adrian adrianteguh090@gmail .com
Kata kunci:
implementasi, data mining, klasifikasi, hasil kelulusan  madrasah, algoritma naive bayes
Website: https://idm.or.id/JSCR/in dex.php/JSCR
Hal: 1142 - 1160
Madrasah,  sebagai  lembaga  pendidikan  penting  dalam mempersiapkan  generasi  bangsa  dan  agama,  telah  hadir  di Indonesia  sejak  awal  abad  ke-20  sebelum  kemerdekaan. Perkembangan  pendidikan  Islam  semakin  pesat  sejak  awal kemerdekaan,  ditandai  dengan  perhatian  khusus  dari pemerintah.  Meski  mengalami  peningkatan,  indeks  kelulusan siswa  masih  menjadi  tantangan  karena  data  tersebar  dan memakan waktu  lama dalam pengumpulannya.  Laporan Tugas Akhir  ini  menggunakan  metode  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD)  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  Classification untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan  siswa  madrasah. Tujuannya  adalah  memudahkan  para  guru  dalam  memahami hasil prediksi  kelulusan siswa, memberikan  peluang  bagi  siswa dengan  nilai  di  bawah  kriteria  kelulusan,  dan  memberikan rekomendasi  bagi  madrasah  untuk  meningkatkan  tingkat kelulusan. Hasilnya menunjukkan akurasi sebesar 88,24%, recall 92,11%,  dan  precision  87,50%,  menandakan  kinerja  baik algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi kelulusan siswa.
Copyright © 2023 JSCR. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Madrasah  merupakan  suatu  Lembaga  Pendidikan  formal  dibawah  naungan kementrian agama yang Sebagian besar merupakan madrasah swasta dan memiliki daya saing yang masih rendah terutama dalam hal kualitas pembelajaran. Menyadari akan hal itu  kementrian agama memberikan  suatu kebijakan dalam rangka untuk meningkatkan mutu dan daya saing madrasah salah satu contohnya mencenangkan program madrasah riset pada tahuh 2013 (Agama et al., 2019). Di Indonesia sendiri sekolah  ada dua macam yaitu sekolah  umum  dan sekolah  agama, sekolah  umum seperti SD, SMP, SMA dan sekolah agama seperti MAN, MA, Madrasah dan lainnya. Dengan  meningkatnya  perkembangan  sekolah  diindonesia  indeks  yang  menjadi sayarat kelulusan bagi para siswa juga ikut naik (Mulyati et al., 2020).
Konsep  dan  definisi  laporan  Tugas  Akhir  menggunakan  Teknik  atau  metode sistematis yang digunakan untuk mengklasifikasi data, metode yang akan digunakan adalah metode naïve bayes yang digunakan berdasarkan factor masalah mengenai hasil ujian nilai kelulusan siswa madrasah terutama yang belum memenuhi kriteria untuk  melanjutkan ke  jenjang kelas  berikutnya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  untuk mengembangkan sebuah model klasifikasi menggunakan Teknik pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan siswa madrasah berdasarkan factor yang relevan. Definisi madrasah, Madrasah merupakan sebuah Lembaga Pendidikan agama yang berada di bawah naungan kementrian agama. Madrasah berdiri sejak awal abad ke- 20 sebelum masa kemerdekaan Indonesia, berdirinya madrasah di barengi dengan dibentuknya ormas-ormas islam seperti nadhatul ulama, muhamadiyah dan lainnya.(Hidayatullah et al ., 2022.).
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  penulis  diantaranya  oleh  Edhy Poerwandono  dengan  judul  Penerapan  data  mining  Untuk  penialian  Kinerja Karyawan di Pt Riksa Dinar Djaya Menggunakan Metode Naïve Bayes Classification, masalah dalam  penelitian  ini  adalah karena menurunnya kualitas  pekerja  dalam melakukan pekerjaanya dan masih terlihat banyak pekerja yang melanggar ketentuan SOP yang  berlaku, tujuan dari penelitian ini  agar karyawan bekerja denganpenuh semangat dan mematuhi SOP yang  ada supaya Perusahaan lebih  maju lagi,  maka diterapkannya  data  mining  dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes  untuk mendapatkan  nilai  yang  kompeten  dan  relevan  untuk  dijadikan  acuan  sebagai penerapan  kebijakan  Perusahaan  yang  baru,  hasil  dari  penelitian  menggunakan algoritma naïve bayes adalah accuracy sebesar 99.44% dengan demikian penerapan naïve bayes dapat dijadikan alternatif untuk pengambilan keputusan dalam menilai kinerja karyawan di PT. Riksa Dinar Djaya. (Poerwandono & Perwitosari, 2023)
Berdasarkan permasalahan laporan tugas akhir dengan ini di sajikan data kelulusan nilai sekolah madrasah kelas 5 pada tabel 1.1 dengan terdapat 200 data dengan atribut jenis kelamin, asal, tehun masuk, nilai quran, nilai hadis, nilai akhlak, nilai akidah, nilai fikih, nilai Tarikh islam dan nilai Bahasa arab dan atribut label dengan class lulus dan belum lulus sebagai berikut:

## Tabel 1. Dataset Kelulusan 1
No Jenis Kelamin Asal Tahun Masuk NQ  NH  NA NAK  NF  NTI  NBA Hasil 1 perempuan Cirebon 2015 8 7.5 7.5 7.5  7.6 7.5 7.5 Belum lulus 2 Perempuan Cirebon 2015 9 8.5 7.5 7.8  7.8 7.8 7.8 lulus 3 Perempuan Cirebon 2015 9 9 7.5 8  7.8 7.5 8.5 lulus 4 Laki-laki Cirebon 2015 8.8 9.5 8.5 8.3  7.5 7.5 7.5 lulus 5 Perempuan Cirebon 2015 8 8 7 7  7.5 7.2 7.5 Belum lulus 6 Laki-laki Cirebon 2015 7.3 7.5 8 8 7 7 7 Belum lulus 7 Laki-laki Cirebon 2015 7.2 7.5 7 7.3 7 7 7 Belum lulus 8 Laki-laki Cirebon 2015 9 7.5 7 8 8 8.5 7 lulus 9 Laki-laki Cirebon 2015 8 9.5 8.5 8.5  7.2 7.5 7.5 lulus 10 perempuan Cirebon 2015 8.8 9.5 8.5 8.3  7.5 7.5 7.5 lulus … … … … … …
… … … … … … 200  perempuan  Majalengka 2019 9.5 9.6 9.1 9.5  8.9 8.9 8.8 lulus
Penjelsan Tabel 1. adalah data diatas merupakan data primer karena diambil secara langsung ke lokasi  madrasah data tersebut berisi  data sebagai berikut: pada kolom pertama berisi jenis kelamin, pada kolom kedua berisi asal, pada kolom ke tiga berisi Tahun Masuk, pada kolom ke keempat berisi  nilai quran, pada kolom ke lima berisi nilai hadits, pada kolom ke enam berisi nilai akidah, pada kolom ke tujuh berisi nilai akhlak,  pada kolom ke delapan berisi nilai Fikih dan pada kolom ke sembilan berisi nilai Tarikh islam, kolom  ke  sepuluh berisi  nilai Bahasa arab kemudian ada atribut label pada kolom ke sebelas  yang berisi class lulus dan belum lulus.
Permasalahan yang ditemukan dilapangan yang pertama data tersebut masih tercecer dan perlu mencarinya yang membutuhkan waktu cukup lama untuk mengumpulkan datanya tersebut,  setelah  data  tersebut  terkumpul  maka  perlu  menginputkannya secara manual ke Microsoft escel dikarenakan data tersebut masih dalam bentuk buku yang juga membutuhkan waktu 1-2 hari untuk menginputkannya
Tujuan  laporan  tugas  akhir    ini  adalah  untuk  mengembangkan  sebuah  model klasifikasi  menggunakan  Teknik  pembelajaran  mesin  untuk  mengklasifiksai berdasarkan kelulusan siswa dan meningkatkan minat belajar siswa dan mengetahui
hasil dari kelulusan para siswa apakah dinyatakan lulus atau belum lulus kemudian untuk siswa yang nilainya dibawah kriteria kelulusan atau belum  lulus  akan tetap lulus  namun bersyarat apakah itu ada tugas tambahan atau program pengulangan agar mencapai standar kelulusan dan memberikan rekomendasi bagi madrasah untuk meningkatkan tingkat kelulusan siswanya.
Hasil dari laporan tugas akhir berikut didapatkan hasil yaitu tingkat accuracy sebesar 88,24%, recall sebesar 92,11% dan precision 87,50% dan roc sebesar 0.922 yang berarti dalam Laporan Tugas Akhir ini sudah cukup baik dalam mengklasifikasi antara siswa yang  lulus  dengan siswa yang  belum  lulus  yang kemudian  menjadi bahan acuan untuk para guru untuk meningkatkan prestasi siswanya.
Alasan mengambil  judul  tersebut  karena berdasarkan latar belakang  yang di  atas maka dilakukan Laporan Tugas Akhir dengan judul yaitu implementasi data mining untuk mengklasifikasi hasil kelulusan madrasah menggunakan algoritma naïve bayes pada Laporan Tugas  Akhir ini  algoritma naïve bayes  dipilih  karena memudahkan peneliti dalam menghitung dan menentukan kemungkinan lulus atau tidaknya siswa.

## METODE

## Sumber Data
Dataset ini  didapatkan dari  sekolah  madrasah nurul  anwar yang  berlokasi  di  Jln Pangeran Antasari Kec. Plumbon Kab. Cirebon 45155 dengan nama data kelulusan siswa kelas 5, data diambil pada tanggal 1 Desember 2023
Tabel 2. Sumber Data 1 No Jenis Kelamin Asal Tahun Masuk NQ NH NA

## NAK
NF NTI NBA Hasil 1 perempuan Cirebon 2015 8 7.5 7.5 7.5 7.6 7.5 7.5 Belum lulus 2 Perempuan Cirebon 2015 9 8.5 7.5 7.8 7.8 7.8 7.8 lulus 3 Perempuan Cirebon 2015 9 9 7.5 8 7.8 7.5 8.5 lulus 4 Laki-laki Cirebon 2015 8.8 9.5 8.5 8.3 7.5 7.5 7.5 lulus 5 Perempuan Cirebon 2015 8 8 7 7 7.5 7.2 7.5 Belum lulus 6 Laki-laki Cirebon 2015 7.3 7.5 8 8 7 7 7 Belum lulus 7 Laki-laki Cirebon 2015 7.2 7.5 7 7.3 7 7 7 Belum lulus 8 Laki-laki Cirebon 2015 9 7.5 7 8 8 8.5 7 lulus 9 Laki-laki Cirebon 2015 8 9.5 8.5 8.5 7.2 7.5 7.5 lulus 10 perempuan Cirebon 2015 8.8 9.5 8.5 8.3 7.5 7.5 7.5 lulus … … … … … …
… … … … … … 200  perempuan  Majalengka 2019 9.5 9.6 9.1 9.5 8.9 8.9 8.8 lulus
Pada Tabel 1 merupakan dataset kelulusan kelas 5 madrasah dari tahun 2019 hingga tahun  2023 untuk  datanya  merupakan  data  primer  karena  diambil  langsung  ke madrasah nurul anwar. Untuk class yang belum lulus bukan berarti para siswa tidak lulus  akan tetapi ada beberapa mata Pelajaran yang dinyatakan nilainya di bawah standar kelulusan atau lulus namun bersyarat apakah akan ada tugas tambahan atau adanya pertimbangan dari para guru atau bahkan tidak akan ada perbaikan sama sekali. Untuk nilai KKM sebagai berikut: Bahasa arab: 7.2, Fikih: 7.2, Tarikh Islam: 7.2, Al-quran: 7.4, Hadis: 7.3, akhlak: 7.1 dan  akidah: 7.1 akan tetapi  untuk nilai  tulis tersebut  belum  sepenuhnya untuk kelulusan  karena akan ada nilai  tambah bukan hanya ujian tulis yaitu ujian praktek seperti shalat, hafalan surat al-quran dan lainnya untuk  memberikan  nilai  tambah. Karena ijazah Madrasah ini  diperlukan  sebagai syarat untuk mendaftar ke smp negeri. Untuk yang saya ambil untuk laporan tugas akhir hanya ujian tulisnya saja.

## Teknik Pengumpulan Data
tahapan untuk pengumpulan data sendiri  saya  menggunakan wawancara kepada guru di madrasah terkait untuk mendapatkan data, Teknik wawancara saya gunakan karena saya tidak mengamati secara langsung ujian kelulusan siswa karena ujian telah selesai 3 minggu sebelumnya Adapun tahapannya sebagai berikut:
1. Wawancara:  pada  tanggal  1  Desember  2023  saya  melakukan  kunjungan  ke madrasah Nurul anwar di JL.  Pangeran Antasari untuk menemui  wakil kepala sekolah yang sebelumnya sudah memiliki janji untuk datang di tanggal tersebut.
2. Wawancara: Pada hari yang sama saya meminta izin kepada wakil kepala sekolah di  Madrasah tersebut  guna  meminta  izin  mendapatkan data untuk  membuat laporan tugas akhir
3. Setelah meminta izin  kemudian saya bertanya kepada wakil  kepala madrasah, bertanya tentang visi dan misi  madrasah, Sejarah berdirinya madrasah, struktur organisasi madrasah, tugas dan wewenang di madrasah tersebut dan mengenai data yang ingin saya ambil untuk membuat laporan tugas akhir.
4. Pengolahan  Data:  setelah  mendapatkan  izin  kemudian  pada  esok  hari  saya menemui guru kelas 5 dan meminta izin untuk menganalisis data kelulusan dari tahun 2019 dampai 2023 dan saya mendapatkan data hasil  ujian tulis  tersebut dalam  bentuk  buku,  untuk  ujian  prakteknya saya  tidak  mendapatkan karena datanya terlalu sedikit.
5. Pengumpulan data: setelah mendapatkan data saya melakukan analisis terhadap data apakah data tersebut sesuai dengan yang ingin saya gunakan untuk membuat laporan tugas akhir dari data tersebut didapatkan untuk tahun 2015 sebanyak 35 data dengan 21 lulus dan 14 belum lulus, tahun 2016 sebanyak 37 data dengan 20 lulus  dan 17 belum  lulus, tahun 2017 sebanyak 44 data dengan 26 lulus dan 18 belum lulus, tahun 2018 sebanyak 50 dengan 28 lulus  dan 22 belum lulus  tahun 2019 sebanyak 34 data dengan 19 lulus dan 15 belum lulus Dan data tersebut berisi 11 atribut termasuk label dengan kelas lulus dan belum lulus.
6. Penginputan dan perhitungan data: setelah data itu dianalisis dan sesuai dengan yang ingin saya gunakan selanjutnya saya melakukan penginputan data kedalam Microsoft excel untuk di jadikan dataset dan melakukan perhitungan dengan rapid miner dan didapatkan hasil yang baik.
7. Penyusunan  Laporan:  setelah  selesai  proses  perhitungan,  kemudian  saya Menyusun  laporan  untuk  membuat  tugas  akhir  dan  saya  memberi  judul “Implementasi data mining untuk mengklasifikasi hasil kelulusan siswa Madrasah menggunakan algoritma naïve bayes”.

## Teknik analisa data
Pada tahapan Analisa data menggunakan metode knowledge discovery in database atau KDD yang  tahapannya selection,  pre-processing, transformation, data mining  dan evaluation pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Analisa Data 1
Tahapan penelitian dilakukan  dengan menggunakan KDD ( knowledge Discovery in Database ) adapun langkanya sebagai berikut:
1. Data Selection
Merupakan  sebuah  proses  menyeleksi  data  atau  menyiapkan  data  yang  akan dijadikan atribut/indicator/sebuah target dalan sebuah data yang besar.
2. Pre-Processing/Cleaning
Merupakan sebuah  proses  untuk  memperbaiki  kesalahan dalam  data, memilah data yang ganda dan data yang dianggap kesalahan cetak.

## 3. Data Transformation
Merupakan  sebuah  proses  perubahan  data.  Proses  ini  dilakukan  untuk mempermudah dalam mengolah data dan merupakan data yang sudah siap untuk dilakukan ke tahap data mining.

## 4. Data Mining
Merupakan proses pencarian informasi atau pola yang menarik dan bermanfaat dengan menggunakan Teknik atau metode tertentu.
5. Evaluation
Merupakan sebuah proses untuk menampilkan hasil dan informasi dari proses data mining ke dalam sebuah bentuk yang mudah untuk dimengerti.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Untuk  mendapatkan  hasil  pada  lapoan  tugas  akhir  ini  menggunakan  metode knowledge Discovery in database (KDD) dengan tahapan Data selection, Pre-Processing, Transformation, Data mining dan evaluasi pada laporan tugas akhir ini menggunakan algoritma  klasifikasi  yaitu Naïve  Bayes  classification untuk  mendapatkan  hasil klasifikasi  berupa  confusion  matriks,  recall,  precision.  Untuk  tahapan KDD  nya sebagai berikut:
1. Data selection
Model  yang  digunakan dalam data selection  menggunakan operator read  excel yang berfungsi membaca dataset excel yang akan kita gunakan untuk model pada Gambar 2.

## Gambar 2. Read Excel 1
Tahapan pertama membuat model dengan menggunakan operator read excel pada gambar 2 berikut dengan memasukan dataset kedalam operator read excel. Setelah memasukan data kemudian hubungkan ouput dengan result lalu klik tombol run yang ada diatas dan didapatkan hasil pada Gambar 3.

## Gambar 3. Parameter read excel
Dari gambar 3 parameter read excel tidak ada yang dirubah, pada tahapan selection pada gambar 3 Atribut yang akan digunakan dalam penelitian ada 11 atribut dan salah  satunya adalah label  untuk  atributnya adalah jenis  kelamin,  asal,  Tahun Masuk, nilai Qur’an, nilai Hadits, nilai akidah, nilai fikih,  nilai Tarikh islam dan nilai Bahasa arab dan Hasil sebagai label dengan kelas lulus dan Belum lulus. Untuk hasil dari tahapan ini dimuat ke dalam format pada Tabel 3.

## Tabel 3. Data Selection 1
No Jenis Kelamin Asal Tahun Masuk NQ NH NA  NAK NF NTI  NBA Hasil 1 perempuan Cirebon 2015 8 7.5 7.5 7.5 7.6 7.5 7.5  Belum lulus 2 Perempuan Cirebon 2015 9 8.5 7.5 7.8 7.8 7.8 7.8 lulus 3 Perempuan Cirebon 2015 9 9 7.5 8 7.8 7.5 8.5 lulus 4 Laki-laki Cirebon 2015 8.8 9.5 8.5 8.3 7.5 7.5 7.5 lulus 5 Perempuan Cirebon 2015 8 8 7 7 7.5 7.2 7.5  Belum lulus 6 Laki-laki Cirebon 2015 7.3 7.5 8 8 7 7 7  Belum lulus 7 Laki-laki Cirebon 2015 7.2 7.5 7 7.3 7 7 7  Belum lulus 8 Laki-laki Cirebon 2015 9 7.5 7 8 8 8.5 7 lulus 9 Laki-laki Cirebon 2015 8 9.5 8.5 8.5 7.2 7.5 7.5 lulus 10 perempuan Cirebon 2015 8.8 9.5 8.5 8.3 7.5 7.5 7.5 lulus … … … … … …
… … … … … … 200  perempuan  Majalengka 2019 9.5 9.6 9.1 9.5 8.9 8.9 8.8 lulus
Hasil dari proses  selection dalam bentuk tabel pada tabel 3. yang berjumlah 201 data dengan jumlah atribut sebelas atribut yang salah satunya adalah label.
2. Pre-processing/cleaning
Operator yang  akan  digunakan dalam  melakukan cleaning  data adalah replace missing value yang merupakan operator yang digunakan untuk membersihkan data dan mencari data yang ganda ataupun data yang kosong.
Berikut model yang digunakan pada gambar 4.
Gambar 4. Replace Missing  Value 1
Pada Gambar 4 operator read excel disambungkan dengan operator replace missing value dan dari replace missing  value disambungkan ke result kemudian klik run dan dihasilkan hasil pada Gambar 5.

## Gambar 5. Parameter Cleaning  Data 1
Pada Gambar  5.  parameter yang  digunakan pada attribute filter  type adalah all karena yang akan dibersihkan adalah semua data dan defaultnya adalah average yaitu rata-rata dari datanya dan untuk hasil dari melakukan replace missing value adalah pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Replace Missing  Value 1
Dari hasil replace missing value pada Gambar 6 dari data tersebut yang berjumlah 200 data baik dari kolom atribut pertama hingga ke sebelas tidak ada data yang null dan missing itu berarti data tersebut dalam keadaan baik dan bisa di lanjutkan ke tahapan selanjutnya.
3. Transformation
Tahapan dalam melakukan transformation data dengan menggunakan numerical to polynominal, pada Operator numerical to polynominal berfungsi untuk merubah data numerik menjadi polynominal atau kategori adapun tahapan dalam Rapid Miner pada Gambar 7 sebagai berikut:

## Gambar 7. Transformation  1
Pada  Gambar  7  tahapan ini  setelah  melakukan  cleaning  data selanjutnya kita tambahkan operator baru yaitu numerical to polynominal kemudian sambungkan titik example dan original ke titik result kemudian klik run.

## Gambar 8. Parameter transformation  1
Pada Gambar 8 parameter yang yang  digunakan yaitu  attribute filter type yang tadinya all di rubah menjadi single karena hanya satu atribut yang akan saya ubah dari integer ke polynominal yaitu atribut Tahun Masuk saja seperti pada Gambar 8.
Jadi dapat disimpulkan dalam model tersebut menghasilkan hasil pada gambar 9. sebagai berikut:
Untuk hasilnya seperti gambar 9 untuk tahun masuk yang tadinya integer diubah ke polynominal karena untuk tahun sifatnya kategori karena untuk tahun masuk berisi lima kelas yaitu kelas 2015, 2016, 2017, 2018 dan 2019 dan juga agar hasil yang didapatkan ketahap selanjutnya menjadi lebih baik.

## 4. Data Mining
Pada model data mining menggunakan operator read excel 2 operator untuk data traning dan  test, naïve bayes , dan  ada tambahan operator yaitu apply model dan performance seperti pada gambar 10. Berikut:
Gambar 10. Model Data Mining  1
Pada gambar 10 Merubah nama read excel menjadi traning dan testing dan isikan sesuai dengan nama, kemudian data traning disambungkan ke naïve bayes dan data uji ke apply model dan naïve bayes disambungkan juga ke apply model setelah itu apply model disambung  ke  performance dan  ke  result  lalu  klik  run.  Untuk  operator tambahannya sebagai berikut:
a. Operator Naïve Bayes

## Gambar 11. Naive Bayes 1
Pada Gambar 11 merupakan operator Naïve bayes yang merupakan algoritma klasifikasi yang akan digunakan dalam laporan tugas akhir ini untuk parameter naïve bayes sendiri tidak ada yang dirubah.

## b. Operator apply model

## Gambar 12. perfomance 1
Pada gambar 12 Apply model digunakan untuk menerapkan sebuah data testing untuk  mendapatkan sebuah klasifikasi  atau prediksi  pada data testing  yang belum memliki  label pada model yang saya gunakan parameternya tidak ada yang diganti.

## c. Operator Perfomance
Pada  gambar  12 Operator  performance digunakan  untuk  memberikan  hasil evaluasi  kinerja  dan  memberikan  nilai  secara  otomatis.  Pada  parameters performance menggunakan use example weights atau contoh bobot, parameter sesuai dengan rapid miner tidak ada perubahan.

## d. Evaluation
1. Confusion Matrix
Untuk hasil dari Rapid miner untuk confusion matrix dapat menghasilkan hasil pada gambar 13 sebagai barikut:
Gambar 13. Confusion  matrix 1
Pada gambar 13 dapat diuraikan sebagai berikut: true positive: 35 false positive: 5 true negative: 25 false negative: 3
2. Acuray
Lulus Belum Lulus Lu lu s 35 5 Be lu m L ul us 3 25 Ground Truth Pr ed ik si
Akurasi yang didapatkan dalam Laporan Tugas Akhir menggunakan rapid nimer adalah pada gambar 14 berikut:

## Gambar 14. Acuracy 1
Untuk accuracy yang didapatkan dalam aplikasi rapidminer adalah 88,24%. Pada gambar 4.14 Dapat disimpulkan perhitungannya seperti di bawah ini:
Acuracy = (35+25) (35+5+25+3) = 0,8824 × 100% = 88,24%
Maka didapatkan hasil dari perhitungannya adalah 88,24%.
3. Precision
Hasil dari precision dalam Laporan Tugas Akhir menggunakan rapid miner pada gambar 15 berikut:
Dapat disimpulkan untuk hasil precision pada gambar 4.15 Adalah sebagai berikut
Precision = 35
(35+5) = 0.875 × 100% = 87,50%
Maka didapatkan hasil dari perhitungan adalah 87,50%

## 4. Recall
Hasil dari recall dalam Laporan Tugas Akhir menggunakan menggunakan rapid miner pada gambar 16. Sebagai berikut:
Dapat  disimpulkan  untuk  perhitungan  recall  pada  gambar  4.16  Adalah sebagai berikut:
Recall = 35 (35+3) = 0,9211 × 100% = 92,11%
Maka didapatkan hasil dari perhitungan adalah 92,11%

## 5. ROC
Di dalam rapid miner ada yang Namanya kurva AOC digamparkan pada gambar 17 berikut:

## Gambar 17. ROC  1
Untuk  kurva  ROC  pada  gambar  4.17  didapatkan dalam  rapid  miner adalah  sebesar  0.922 excelent  yang  berarti  algoritma  naïve  bayes  ini menghasilkan hasil yang akurat.

## 6. Probabilitas prior
Hasil  dari  perhitungan  menggunakan  rapid  miner  dihasilkan  dari  data traning pada gambar 18. Berikut:
Gambar 18. Probabilitas  Prior  1
Dapat disimpulkan dari perhitungan data traning pada gambar 4.18 Adalah sebagai berikut: Lulus: 76/132 data = 0.576 Belum Lulus 56/132 data = 0.424 Dari perhitungan diatas 132 merupakan data traning yang digunakan dalam perhitungan naïve bayes.
7. Probabilitas jenis kelamin, asal dan tahun masuk berdasarkan class lulus dan Belum Lulus
Untuk probabilitas jenis kelamin dalam format Tabel 4. berikut:
Tabel 4. Probabilitas  Jenis Kelamin 1
Probabilitas jenis kelamin Lulus Belum lulus Laki-laki 0.539 0.589 perempuan 0.4605 0.411
Pada Tabel 4. untuk probabilitas jenis kelamin laki laki dihitung berdasarkan jumlah laki-laki lulus  dengan jumlah seluruh lulus  begitu  pun Perempuan rumus yang digunakan sama.
Tabel 5. Probabilitas  Asal 1 Probabilitas asal Lulus Belum Lulus Bandung 0.013157895 0 Cirebon 0.973684211 0.892857143 Indramayu 0 0.035714286 Majalengka 0 0 Kuningan 0 0.017857143 Grobogan 0 0.017857143 Tanggerang 0 0.035714286
Berdasarkan probabilitas pada Tabel 5 asal daerah dihitung berdasarkan asal Cirebon lulus  dibagi total lulus  begitupun pada semua data asal yang ada pada Tabel 6.
Tabel 6. Probabilitas  Tahun Masuk 1 Probabilitas Tahun Masuk Lulus Belum Lulus 2015 0.18421053 0.14285714 2016 0.19736842 0.21428571 2017 0.21052632 0.23214286 2018 0.23684211 0.26785714 2019 0.17105263 0.14285714
Untuk perhitungan probabilitas tahun masuk pada Tabel 6 kurang lebih sama dengan  yang  lainnya pada  perhitungan ini  menghasilkan  hasil  disajikan dalam  bentuk  tabel  dalam  perhitungan  Tabel  4,  Tabel  5  dan  Tabel  6 menggunakan Microsoft excel dengan rumus =countifs ()/countif ()

## 8. Standar deviasi dan mean
Pada Tabel  6 dan  7 merupakan hasil  perhitungan dari  standar mean dan standar  deviasi  dengan  menggunkan  perhitunngan  rapid  miner  dan microsoft excel dan hasilnya sebgagai berikut:

## Gambar 19. mean dan Standar Deviasi 1
Hasil  menggunakan  rapid  miner  lebih  akurat  dibandingkan menggunakan microssoft excel pada Tabel 7 dan 8 Berikut:
Tabel 7. Mean 1 nq nh nak nakh nf Nti Nba L  8.531578947  8.889473684 8.365789474 8.436842105 8.003947368 7.986842105 7.853947368 BL  7.696428571  7.644642857 7.478571429 7.516071429 7.378571429 7.303571429 7.207142857
Pada Tabel 8. disajikan tabel mean yang merupakan rata rata dengan rumus total (penjumlahan)/total data Tabel 8. Standar Deviasi 1 nq nh nak nakh nf Nti Nba L 0.587925285 0.647575776 0.611566869 0.605275057 0.593394931 0.563877553  0.55891342 BL 0.546713914 0.539669812 0.474711122 0.555559271 0.359653513 0.341634726  0.331309876
Untuk  standar deviasi  pada Tabel  8  untuk  mendapatkan standar deviasi maka kita perlu menghitung meannya terlebih dahulu agar bisa menghitung standar deviasi.

## 9. Hasil lulus dan belum lulus
Pada  Gambar  20 Merupakan hasil  dari  perhitungan menggunakan rapid miner:

## Gambar 20. Hasil klasifikasi  1
Berdasarkan hasil pada gambar 20 diambil sekitar 68 data uji yaitu sebagai berikut untuk tahun 2015 diambil 13 data uji dari total 35 data dan tahun 2016 sekitar 10 data uji dari total 37 data, tahun 2017 sekitar 15 data uji dari 44 data, tahun 2018 sekitar 17 data uji dari total 51 data dan 2019 sekitar 13 data uji dari sekitar 34 data untuk hasilnya sebagai berikut untuk tahun 2015 dari 13 data  uji  terprediksi  secara  benar  semua,  untuk  tahun 2016 dari  10  data terprediksi benar semua, untuk tahun 2017 dari 15 data ada 2 data belum lulus terprediksi lulus dan 2 data lulus terprediksi belum lulus, tahun 2018 dari 17 data  ada  2  data  belum  lulus  ternyata terprediksi  lulus  dan  1  data  lulus ternyata terprediksi belum lulus, tahun 2019 ada 1 data belum lulus ternyata terprediksi lulus.

## Pembahasan
Pada Laporan Tugas Akhir yang telah dilakukan menghasilkan pola informasi dan pengetahuan baru, penggunaan data mining untuk mengklasifikasi hasil nilai kelas 5 madrasah. Menggunakan pola data mining yaitu: pola data traning dan testing untuk mencari probabilitas setiap atributnya untuk mendapatkan sebuah informasi baru.
Nilai accuracy yang  didapatkan  dalam  perhitungan  menggunakan  rapid  miner didapatkan hasil yaitu 88,24%. Untuk precision dengan kelas lulus sebesar 87.50% dan untuk recall pada kelas lulus sebesar 92,11% membuktikan bahwa metode ini cukup baik dalam melakukan klasifikasi.
Adapun atribut yang digunakan dalam mempengaruhi apakah hasil ujian tersebut dinyatakan lulus atau belum lulus adalah sebagai berikut: Jenis kelamin, asal, tahun masuk, nilai Quran, nilai hadits, nilai akidah, nilai akhlak, nilai fikih, nilai Tarikh islam dan nilai Bahasa arab.

## SIMPULAN
Berdasarkan rumusan masalah pada bab 1 dapat disimpulkan untuk hasilnya adalah sebagai berikut.
1. Laporan Tugas Akhir yang dilakukan menghasilkan sebuah pola informasi dan pengetahuan baru. Pada Laporan Tugas Akhir ini data mining dan naïve bayes mampu mengklasifikasi hasil dengan sangat baik dengan menggunakan metode knowledge discovery in  database dengan  tahapan data  selection,  pre-processing, transformation, data mining dan evaluation yang nantinya akan menghasilkan informasi berdasarkan dataset kelulusan.
2. Berdasarkan dari dataset kelulusan dengan pembagain 132 data traning dan 68 data testing  dapat diperoleh  hasil  yaitu tingkat  akurasi sebesar  88,24%, recall sebesar 92,11% dan precision sebesar 87,50% dan roc sebesar 0.922 karena acuracy melebihi 50% ini berarti kinerja naïve bayes dalam Laporan Tugas Akhir ini sudah cukup baik.
Jadi dapat disimpulkan  bahwa hasil dari implementasi data mining menggunakan metode Analisa Knowladge discovery in database dan algoritma klasifikasi yaitu naïve bayes classifier menghasilkan sebuah informasi baru dan dapat mengklasifikasi hasil nilai kelulusan siswa madrasah dengan membandingkan antara 132 data traning dan 68 data testing dan juga menghasilkan akurasi sebesar 88,24%, recall sebesar 92,11% dan precision sebesar 87,50% dan roc sebesar 0.922.

## DAFTAR PUSTAKA
Agama, P. P., Keagamaan, D., Litbang, B., Diklat, D., & Agama, K. (2019). Website: http://jurnaledukasikemenag.org  EDUKASI:  Jurnal  Penelitian  Pendidikan Agama  dan  INOVASI  MADRASAH  MELALUI  PENYELENGGARAAN MADRASAH RISET  THE INNOVATION OF  MADRASAH THROUGH IT’S
RESEARCH ENFORCEMENT Umul Hidayati. 17(3), 238 – 255. http://jurnaledukasikemenag.org Alfarisi, S. (2020). Analisis Pengembangan Komponen Kurikulum Pendidikan Islam di Madrasah Diniyah. Rayah Al-Islam, 4(02), 347 – 367. https://doi.org/10.37274/rais.v4i02.346
Apriyani, H. (2020). Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine Dalam  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Melitus.  In  Journal  of  Information Technology Ampera (Vol. 1, Issue 3). https://journal- computing.org/index.php/journal-ita/index Arfanda, I., Ramdhan, W., Yusda, R.  A., &  Artikel,  H. (2021).  Naive Bayes Dalam Menentukan Penerima Bantuan Langsung Tunai. 1(1). https://doi.org/10.47709/briliance.vxix.xxxx
Chairiyah Madrasah Aliyah Negeri, Y. (2021). SEJARAH PERKEMBANGAN SISTEM PENDIDIKAN MADRASAH SEBAGAI LEMBAGA PENDIDIKAN ISLAM. In Jurnal Pendidikan Islam (Vol. 2, Issue 1).
Hidayatullah, A. T., Islam, U., Hasan, Z., Probolinggo, G., Mahalli, J., & Yaqin, A. A. (2022).  SEJARAH  LEMBAGA  PENDIDIKAN  ISLAM  (MADRASAH)  DAN PERKEMBANGANNYA DI INDONESIA. Jurnal Mahasiswa, 4(3).
Hoddin, M.  S. (2020). Dinamika Politik Pendidikan… Dinamika Politik  Pendidikan Islam  Di  Indonesia;  Studi  Kebijakan  Pendidikan  Islam  Pada  Masa  Pra- Kemerdekaan Hingga Reformasi. In Jurnal Ilmiah Iqra (Vol. 14).
Homepage, J., Musfiroh,  D., Khaira, U., Eko,  P., Utomo, P.,  Suratno, T.,  Studi,  P., Informasi, S., Sains, F., & Teknologi, D. (2021). MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Sentiment Analysis of Online Lectures in  Indonesia  from  Twitter  Dataset  Using  InSet  Lexicon  Analisis  Sentimen terhadap Perkuliahan Daring di Indonesia dari Twitter Dataset Menggunakan InSet Lexicon. 1, 24 – 33.
Indra Borman, R., Ahmad, I., & Rahmanto, Y. (2022). Klasifikasi Citra Tanaman Perdu Liar  Berkhasiat  Obat  Menggunakan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Radial  Basis Function. Bulletin of Informatics and Data Science, 1(1). https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/index
Juliawati, F.,  Buaton, R., Saragih, R., &  Kaputama, S. (2023). Pengelompokan Data Mining Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode Clustering (Studi Kasus: Kantor Desa Payabakung Hamparan Perak). In Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN (Vol. 3, Issue 2).
Kristiawan, K.,  &  Widjaja, A.  (2021). Perbandingan Algoritma  Machine Learning dalam Menilai Sebuah Lokasi Toko Ritel. Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 7(1). https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i1.3182
Kudus, U. M., Ganesha, J., & Kudus, P. (n.d.). Fida Maisa Hana.
Mariana, D., & Mahrus Helmi, A. (2022). Madrasah Sebagai Lembaga Pendidikan Di Indonesia.
Mulyati, S., Maulana Husein, S., & Kunci, K. (2020). RANCANG BANGUN APLIKASI
DATA MINING PREDIKSI KELULUSAN UJIAN NASIONAL MENGGUNAKAN ALGORITMA (KNN) K-NEAREST NEIGHBOR DENGAN
METODE EUCLIDEAN DISTANCE PADA SMPN 2  PAGEDANGAN sistem dapat memprediksi dan mengklasifikasikan dengan baik dan cepat. 65 – 73.
Nasrullah, A. H. (2021). IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI PRODUK LARIS. 7(2). http://ejournal.fikom-unasman.ac.id
Nicodemus  Turnip,  H.,  &  Fahmi,  H.  (2021).  Hendra  Turnip,  2  Hasanul  Fahmi (Penerapan Data Mining  Pada Penjualan Kartu  Paket  Internet Yang  Banyak Diminati Konsumen Dengan Metode K-Means) Penerapan Data Mining Pada Penjualan  Kartu  Paket  Internet  Yang  Banyak  Diminati  Konsumen  Dengan Metode K-Means. JIKOMSI Jurnal Ilmu Komputer Dan Sistem Informasi, 4(2), 36 – 41.
Poerwandono, E., & Perwitosari, J. (2023). Penerapan Data Mining Untuk Penilaian Kinerja Karyawan Di PT. Riksa Dinar DJaya Menggunakan Metode Naïve Bayes Classification (Edhy Poerwandono 1, Faizal Joko Perwitosari 2) Penerapan Data Mining Untuk Penilaian Kinerja Karya Di PT Riksa Dinar Djaya Menggunakan Metode  Naive  Bayes  Classification.  Jurnal  Sains  Dan  Teknologi,  5(1),  |pp. https://doi.org/10.55338/saintek.v5i1.1416
Savitri, I., 1 , H., Defit, S., & Nurcahyo, G. W. (2021). Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi  https://jsisfotek.org/index.php  Simulasi  dalam  Optimalisasi
Pengadaan Barang menggunakan Metode K-Mean Clustering. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i3.79 Tarigan, P. M. S., Hardinata, J. T., Qurniawan, H., Safii, M., & Winanjaya, R. (2022). Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dalam Menentukan  Persediaan  Barang.  Jurnal  Janitra  Informatika  Dan  Sistem Informasi, 2(1), 9 – 19. https://doi.org/10.25008/janitra.v2i1.142