TRANSFORMTIKA , Vol.19, No.1, July 2021, pp. 48 - 56 ISSN: 1693-3656, journals.usm.ac.id/index.php/transformatika
◼ page 48
Kompetensi Kinerja Dosen Terhadap Topik Bimbingan Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Naïve Bayes
Diana Aqmala 1 , Ida Farida 2 , Almira Santi Samasta 3 , Aries Setiawan 4 1,2,3 Program Studi Manajemen, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia
4 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro, Semarang, Indonesia
E-mail : 1 diana.aqmala@dsn.dinus.ac.id, 2 ida.farida@dsn.dinus.ac.id, 3 almirasanti@dsn.dinus.ac.id , 4 arissetya_005@dsn.dinus.ac.id
Diana Aqmala 1 , Ida Farida 2 , Almira Santi Samasta 3 , Aries Setiawan 4
1 Universitas Dian Nuswantoro Semarang, Indonesia, e-mail: diana.aqmala@dsn.dinus.ac.id 2 Universitas Dian Nuswantoro Semarang, Indonesia, e-mail: ida.farida@dsn.dinus.ac.id 3 Universitas Dian Nuswantoro Semarang, Indonesia, e-mail: almirasanti@dsn.dinus.ac.id 4 Universitas Dian Nuswantoro Semarang, Indonesia, e-mail: arissetya_005@dsn.dinus.ac.id

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 05 April 2021
Received in revised form 26 July 2021 Accepted 26 July 2021
Available online 31 July 2021

## ABSTRACT
The  results  of  poor  quality  guidance  will  cause students  to  fail  in  the  final  trial  process.  This  is due  to  the  quality  of  the  guidance  product  that has not been optimal, mainly due to the absence of a lecturer competency assessment related to the topic  of final project guidance. The process of  classifying  lecturer  competencies  is  needed as an effort to improve the quality of final project guidance. The method used is nave Bayes. The goal to be achieved is to produce a system that is  able  to  determine  student  competencies  on the topic of the final project which will be guided by the lecturer.
Keywords: Competence, Performance, Guidance Topic

## 1. Pendahuluan
Setelah menempuh pendidikan dibangku perkuliahan selama kurang lebih empat tahun, seorang mahasiswa program strata satu diwajibkan untuk menyusun final project atau tugas akhir. Dalam sebuah  jurnal,  didefinisikan  mengenai  tugas  akhir  sebagai  syarat  akhir  penyelesaian  pendidikan pada  perguruan  tinggi  yang  wajib  dipenuhi  mahasiswa  [1].  Untuk  membantu  kelancaran  dalam proses penyusunan, maka dibutuhkan dosen pembimbing, yang bertujuan memberi arahan tentang judul,  penyusunan  serta  pengambilan  kesimpulan  dalam  akhir  penulisannya  untuk  dihasilkan
ISSN: 1693-3656
Kompetensi Kinerja Dosen Terhadap Topik Bimbingan Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Naïve Bayes (Diana Aqmala)
produk  bimbingan  serta  jumlah  lulusan  yang  berkualitas.  Komponen  jumlah  lulusan  pada perguruan  tinggi  di  dasarkan  pada  penilaian  indikator  jumlah  mahasiswa  bimbingan  tugas akhir yang di bimbing oleh setiap dosen seperti pada tabel borang isian akreditasi program studi [2].
Kualitas  bimbingan  bermuara  dari  rekam  jejak  seorang  dosen  dalam  bimbingan sebelumnya  [3],  kesesuaian  bidang  ilmu  yang  dimilikinya  dengan  topik  tugas  akhir  mahasiswa belum  tentu  menjamin  produk  bimbingan yang  berkualitas.  Produk  tugas akhir mulai  dari  judul hingga kesimpulan hasil mempunyai keterkaitan yang berurutan [4], oleh karena itu seorang dosen pembimbing  sudah  semestinya  mampu  memahami  tentang  apa  yang  disusun  mahasiswa  yang dibimbingnya. Hasil bimbingan yang kurang berkualitas akan menyebabkan gagalnya mahasiswa dalam  proses  sidang  tugas  akhir  dan    kualitas  dosen  pembimbing  yang  sesuai  kompeten  akan mampu menuntun keberhasilan mahasiswa dalam sidang tugas akhir [5].
Kualitas  produk  bimbingan  di  sebabkan  beberapa  faktor  yang  juga  merupakan  elemen kinerja  dosen  [6]  diantaranya  lulusan  dosen,  bidang  keahlian,  mata  kuliah  yang  diajar,  jumlah mahasiswa lulusan. Lulusan dosen merupakan program studi terakhir yang telah ditempuh dosen selama kuliah, lulusan dosen berhubungan dengan asal fakultas tempat dosen kuliah dahulu. Bidang keahlian  berkaitan  dengan  mata  kuliah  yang  paling  di  kuasai  dalam  penyampaian  perkuliahan mahasiswa. Mata kuliah yang diajar merupakan mata kuliah yang sedang diampu para periode yang sama,  sedangkan  jumlah  mahasiswa  lulusan  berkaitan  dengan  jumlah  mahasiswa  yang  berhasil lulus dengan bantuan bimbingan dosen tersebut. Nilai kebaharun yang hendak diwujudkan adalah bahwa pemberian nilai setiap variabel menggunakan nilai batasan terkecil dan terbesar sehingga data  isian  variabel  menjadi  lebih  fokus  masalah.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menghasilkan klasifikasi  kinerja  dosen  untuk  memberikan  dukungan  keputusan  dalam  menentukan dosen-dosen yang berkompeten pada setiap jenis topik tugas akhir.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  diperoleh  dari    mengumpulkan  data    melalui  pengambilan  sejumlah  data ploting dosen pembimbing tugas akhir pada koordinator tugas akhir program studi manajemen .

## 2.2 Variabel yang Digunakan
Variabel yang akan digunakan dalam penelitian ini  adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Variabel Penilaian Jenis Variabel Keterangan Lulusan dosen pembimbing Merupakan lulusan dosen yang dinyatakan dengan title dosen Bidang Keahlian Merupakan bidang yang ditekuni oleh dosen pembimbing Jml_Judul_MSDM Jumlah tema Manajemen Operasional yang pernah dibimbing Jml_Judul_MO Jumlah tema Manajemen Operasional yang pernah dibimbing Jml_Judul_MP Jumlah tema Manajemen Pemasaran yang pernah dibimbing Jml_Judul_MK Jumlah tema Manajemen Keuangan yang pernah dibimbing Jml_Judul_MS Jumlah tema Manajemen Syariah yang pernah dibimbing
Jumlah Lulusan Merupakan jumlah mahasiswa lulus yang pernah dibimbing oleh dosen pembimbing Topik yang sesuai Topik tugas yang sesuai dengan kompetensi dosen pembimbing, topic meliputi pemasaran, proses, keuangan, manajemen sumber daya manusia

## 2.3 Naive Bayes
Salah satu metode klasifikasi yang digunakan adalah naive bayes [7] , metode ini memberikan hasil prediksi probabilitas keanggotaan kelas dari statistik [8]. Metode ini sangat sesuai untuk mencari klasifikasi data uji terhadap kumpulan dataset yang ada [9] .
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) Keterangan : X  = Data dengan class yang belum diketahui H  = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) = Probabilitas dari X

## 3. Hasil dan Analisa

## 3.1 Variabel Perhitungan
Berikut merupakan variabel yang digunakan untuk klasifikasi topik bimbingan tugas akhir program studi manajemen
Tabel 2. Variabel Penilaian dan Value Jenis Variabel Keterangan Value Lulusan dosen pembimbing (Var1) Merupakan bidang lulusan dosen yang dinyatakan dengan title dosen -EKONOMI,EKONOMI -EKONOMI,NON -NON,EKONOMI Bidang Keahlian (Var2) Merupakan bidang yang ditekuni oleh dosen pembimbing -MSDM (Manajemen sumber daya manusia) -MO (Manajemen Operasional) -MP (Manajemen Pemasaran) -MK (Manajemen Keuangan) -MS (Manajemen Syariah) Jml_Judul_MSDM (Var3) Jumlah tema Manajemen Operasional yang pernah dibimbing -0 - 1 s/d 10 - 11 s/d 25 - diatas 25 Jml_Judul_MO (Var4) Jumlah tema Manajemen Operasional yang pernah dibimbing -0 - 1 s/d 10 - 11 s/d 25 - diatas 25
ISSN: 1693-3656
Kompetensi Kinerja Dosen Terhadap Topik Bimbingan Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Naïve Bayes (Diana Aqmala)
Jml_Judul_MP (Var5) Jumlah tema Manajemen Pemasaran yang pernah dibimbing -0 - 1 s/d 10 - 11 s/d 25 - diatas 25 Jml_Judul_MK (Var6) Jumlah tema Manajemen Keuangan yang pernah dibimbing -0 - 1 s/d 10 - 11 s/d 25 - diatas 25 Jml_Judul_MS (Var7) Jumlah tema Manajemen Syariah yang pernah dibimbing -0 - 1 s/d 10 - 11 s/d 25 - diatas 25 Jumlah Lulusan (Var8) Merupakan jumlah mahasiswa lulus yang pernah dibimbing oleh dosen pembimbing - 1 s/d 10 - 11 s/d 25 - diatas 25 Topik yang sesuai (Var9) Topik tugas yang sesuai dengan kompetensi dosen pembimbing, topic meliputi pemasaran, proses, keuangan, manajemen sumber daya manusia -MSDM (Manajemen sumber daya manusia) -MO (Manajemen Operasional) -MP (Manajemen Pemasaran)
-MK (Manajemen Keuangan) -MS (Manajemen Syariah)

## 3.2 Analisa dan Tahapan Perhitungan
Diperlukan sejumlah dataset untuk melakukan sebuah proses klasifikasi pada data uji [10], berikut dataset yang disajikan :
Tabel 3. Dataset No. Id Dosen Variabel Lulusan Dosen Bidang Keahlian Jml_ Judul_ MSDM Jml_ Judul_ MO Jml_ Judul_ MP Jml_ Judul_ MK Jml_ Judul_ MS Jml. Lulusan Topik Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 Var6 Var7 Var8 Var9 1 D1 SE,MM MSDM 4 0 2 1 0 7 MSDM 2 D2 SE,MM MP 30 6 20 16 6 78 MSDM 3 D3 M.Si MSDM 45 2 3 5 4 59 MSDM 4 D4 SE,M.Kom MP 54 40 51 16 2 163 MO 5 D5 SE,MM MK 43 23 44 37 2 149 MP 6 D6 IR,MM MP 24 4 34 27 3 92 MP 7 D7 SE,MM MK 41 28 44 46 16 175 MP 8 D8 MBA MSDM 26 2 11 4 3 46 MSDM 9 D9 SE,MM MP 7 12 16 2 1 38 MO 10 D10 SE,MM MSDM 5 2 12 1 1 21 MP 11 D11 SE,M.Si MK 1 2 0 1 0 4 MP 12 D12 SE,MM MO 19 22 12 37 6 96 MO 13 D13 S.SI,MT,M.Si MK 5 1 3 4 3 16 MK 14 D14 SE,MM MSDM 45 15 52 4 10 126 MP 15 D15 SEI,M.Si MSDM 5 1 2 1 1 10 MSDM 16 D16 SE, MM MSDM 18 5 6 60 3 92 MK 17 D17 SE,M.Si MP 23 30 43 6 2 104 MSDM 18 D18 SE,M.Si MP 3 1 3 2 1 10 MO
19 D19 SE,MM MSDM 43 1 32 32 4 112 MK 20 D20 SE,Akt.,MM MP 2 2 1 1 1 7 MP 21 D21 SE,MM MK 11 5 4 51 3 74 MK 22 D22 SE,MM MP 34 43 66 15 1 169 MP 23 D23 SE,MBA MSDM 5 2 2 1 4 14 MSDM 24 D24 SE,MBA MK 6 2 1 1 3 13 MSDM 25 D25 SE,MBA MO 5 1 2 3 1 12 MSDM 26 D26 SE,MM MK 5 1 1 2 3 12 MK Tabel 5. 3. Normalisasi Dataset No. Id Dos en Variabel Lulusan Dosen Bidang Keahli an MSDM MO MP MK MS Jml. Lulusan Topik Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 Var6 Var7 Var8 Var9 1 D1 EKONOMI,EKON OMI MSDM 1s/d10 0 1s/d10 1s/d10 0 1s/d10 MSDM 2 D2 EKONOMI,EKONOMI MP Diatas25 1s/d10 11s/d25 11s/d25 1s/d10 Diatas25 MSDM 3 D3 NON, EKONOMI MSDM Diatas25 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 Diatas25 MSDM 4 D4 EKONOMI,NON MP Diatas25 Diatas25 Diatas25 11s/d25 1s/d10 Diatas25 MO 5 D5 EKONOMI,EKONOMI MK Diatas25 11s/d25 Diatas25 Diatas25 1s/d10 Diatas25 MP 6 D6 NON,EKONOMI MP 11s/d25 1s/d10 Diatas25 Diatas25 1s/d10 Diatas25 MP 7 D7 EKONOMI,EKONOMI MK Diatas25 Diatas25 Diatas25 Diatas25 11s/d25 Diatas25 MP 8 D8 EKONOMI,EKONOMI MSDM Diatas25 1s/d10 11s/d25 1s/d10 1s/d10 Diatas25 MSDM 9 D9 EKONOMI,EKONOMI MP 1s/d10 11s/d25 11s/d25 1s/d10 1s/d10 Diatas25 MO 10 D10 EKONOMI,EKONOMI MSDM 1s/d10 1s/d10 11s/d25 1s/d10 1s/d10 11s/d25 MP 11 D11 EKONOMI,NON MK 1s/d10 1s/d10 0 1s/d10 0 1s/d10 MP 12 D12 EKONOMI,EKONOMI MO 11s/d25 11s/d25 11s/d25 Diatas25 1s/d10 Diatas25 MO 13 D13 NON,NON MK 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 11s/d25 MK 14 D14 EKONOMI,EKONOMI MSDM Diatas25 11s/d25 11s/d25 1s/d10 10 Diatas25 MP 15 D15 EKONOMI,NON MSDM 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 MS 16 D16 EKONOMI,EKONOMI MSDM 11s/d25 1s/d10 1s/d10 Diatas25 1s/d10 Diatas25 MK 17 D17 EKONOMI,NON MP 11s/d25 Diatas25 Diatas25 1s/d10 1s/d10 Diatas25 MSDM 18 D18 EKONOMI,NON MP 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 MO 19 D19 EKONOMI,EKONOMI MSDM Diatas25 1s/d10 Diatas25 Diatas25 1s/d10 Diatas25 MK 20 D20 EKONOMI,EKONOMI MP 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 MP 21 D21 EKONOMI,EKONOMI MK 11s/d25 1s/d10 1s/d10 Diatas25 1s/d10 Diatas25 MK 22 D22 EKONOMI,EKONOMI MP Diatas25 Diatas25 Diatas25 11s/d25 1s/d10 Diatas25 MP 23 D23 EKONOMI,EKONOMI MSDM P 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 11s/d25 MSDM 24 D24 EKONOMI,EKONOMI MK 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 11s/d25 MSDM 25 D25 EKONOMI,EKONOMI MO 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 11s/d25 MSDM 26 D26 EKONOMI,EKONOMI MK 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 1s/d10 11s/d25 MK
Selanjutnya diberikan data ke-27 sebagai data uji, sebagai berikut :
Tabel 5. 4. Data Uji No. Id Dosen Variabel Lulusan Dosen Bidang Keahlian Jml_ Judul_ MSDM Jml_ Judul_ MO Jml_ Judul_ MP Jml_ Judul_ MK Jml_ Judul_ MS Jml. Lulusan Topik Var1 Var2 Var3 Var4 Var5 Var6 Var7 Var8 Var9 27 D27 EKONOMI, NON MP 1s/d10  1s/d10  Diatas25  11s/d25  11s/d25 Diatas25 ?
Jenis topik yang sesuai untuk dosen dengan Id=D27, dapat ditentukan dengan langkah sebagai berikut :
1. Membagi jumlah jumlah tiap jenis topik dengan seluruh dataset [11] a) Total data dosen yang sesuai topik=MSDM dibagi total keseluruhan data P (Y=”MSDM”) = 8/26 = 0,31
ISSN: 1693-3656
Kompetensi Kinerja Dosen Terhadap Topik Bimbingan Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Naïve Bayes (Diana Aqmala)
b) Total data dosen yang sesuai topik=MO dibagi total keseluruhan data P (Y=”MO”) = 4/26 = 0,15
c) Total data dosen yang sesuai topik=MP dibagi total keseluruhan data P (Y=”MP”) = 8/26 = 0,31 d) Total data dosen yang sesuai topik=MK dibagi total keseluruhan data P (Y=”MK”) = 5/26 = 0,19
e) Total data dosen yang sesuai topik=MS dibagi total keseluruhan data P (Y=”MS”) = 1/26 = 0,03
2. Membagi jumlah nilai variabel yang sama dengan jumlah topik yang sama [12] a) P(Lulusan = “EKONOMI,NON” | Y=”MSDM”) = 1/8 b) P(Lulusan = “EKONOMI,NON” | Y=”MO”) = 2/4 c) P(Lulusan = “EKONOMI,NON” | Y=”MP”) = 1/8
d) P(Lulusan = “EKONOMI,NON” | Y=”MK”) = 0/5
e) P(Lulusan = “EKONOMI,NON” | Y=”MS”) = 1/1
a) P(Bidang keahlian = “MP” | Y=”MSDM”) = 2/8
b) P(Bidang keahlian = “MP” | Y=”MO”) = 3/4
c) P(Bidang keahlian = “MP” | Y=”MP”) = 3/8 d) P(Bidang keahlian = “MP” | Y=”MK”) = 0/5 e) P(Bidang keahlian = “MP” | Y=”MS”) = 0/1
a) P(Jml_Judul_MSDM= “1s/d10” | Y=”MSDM”) = 6/8 b) P(Jml_Judul_MSDM= “1s/d10” | Y=”MO”) = 1/4 c) P(Jml_Judul_MSDM= “1s/d10” | Y=”MP”) = 4/8 d) P(Jml_Judul_MSDM= “1s/d10”  | Y=”MK”) = 5/5
c) P(Jml_Judul_MSDM= “1s/d10” | Y=”MS”) = 1/1 a) P(Jml_Judul_MO= “1s/d10” | Y=”MSDM”) = 5/8
b) P(Jml_Judul_MO= “1s/d10” | Y=”MO”) = 1/4 c) P(Jml_Judul_MO= “1s/d10” | Y=”MP”) = 1/8 d) P(Jml_Judul_MO= “1s/d10”  | Y=”MK”) = 4/5 c) P(Jml_Judul_MO= “1s/d10” | Y=”MS”) = 1/1
a) P(Jml_Judul_MP= “diatas25” | Y=”MSDM”) = 0/8 b) P(Jml_Judul_MP= “diatas25” | Y=”MO”) = 1/4 c) P(Jml_Judul_MP= “diatas25” | Y=”MP”) = 3/8 d) P(Jml_Judul_MP= “diatas25”  | Y=”MK”) = 3/5
c) P(Jml_Judul_MP= “diatas25” | Y=”MS”) = 0/1
a) P(Jml_Judul_MK= “11s/d25” | Y=”MSDM”) = 0/8 b) P(Jml_Judul_MK= “11s/d25” | Y=”MO”) = 0/4 c) P(Jml_Judul_MK= “11s/d25” | Y=”MP”) = 1/8 d) P(Jml_Judul_MK= “11s/d25”  | Y=”MK”) = 0/5
c) P(Jml_Judul_MK= “11s/d25” | Y=”MS”) = 0/1
a) P(Jml_Judul_MS= “11s/d25” | Y=”MSDM”) = 3/8 b) P(Jml_Judul_MS= “11s/d25” | Y=”MO”) = 0/4 c) P(Jml_Judul_MS= “11s/d25” | Y=”MP”) = 1/8 d) P(Jml_Judul_MS= “11s/d25”  | Y=”MK”) = 2/5
c) P(Jml_Judul_MS= “11s/d25” | Y=”MS”) = 0/1
a) P(Jumlah Lulusan= “diatas25” | Y=”MSDM”) = 4/8 b) P(Jumlah Lulusan = “diatas25” | Y=”MO”) = 3/4 c) P(Jumlah Lulusan = “diatas25” | Y=”MP”) = 5/8 d) P(Jumlah Lulusan = “diatas25”  | Y=”MK”) = 3/5 c) P(Jumlah Lulusan = “diatas25” | Y=”MS”) = 0/1
3. Kalikan semua hasil variabel [13] P(Lulusan = “EKONOMI,NON”  | MSDM) * P(Bidang keahlian = “MP” |MSDM) * P(Jml_Judul_MSDM= “1s/d10”  | MSDM) * P(Jml_Judul_MO= “1s/d10” | MSDM) * P(Jml_Judul_MP= “diatas25| MSDM) * P(Jml_Judul_MK= “11s/d25” | MSDM) * P(Jml_Judul_MS= “11s/d25”| MSDM) * P(Jumlah Lulusan= “diatas25” | MSDM) =1/8 * 2/8 * 6/8 * 5/8 * 0/8 * 0/8 * 3/8 * 4/8 =0
P(Lulusan = “EKONOMI,NON”  | MO) * P(Bidang keahlian = “MP” |MO) * P(Jml_Judul_MSDM= “1s/d10”  | MO) * P(Jml_Judul_MO= “1s/d10” | MO) * P(Jml_Judul_MP= “diatas25| MO) * P(Jml_Judul_MK= “11s/d25” | MO) * P(Jml_Judul_MS= “11s/d25”| MO) * P(Jumlah Lulusan= “diatas25” | MO) =2/4 * 3/4 * 1/4 * 1/4 * 1/4 * 0/4 * 0/4 * 3/4 =0
P(Lulusan = “EKONOMI,NON”  | MP) * P(Bidang keahlian = “MP” | MP) * P(Jml_Judul_MSDM= “1s/d10”  | MP) * P(Jml_Judul_MO= “1s/d10” | MP) * P(Jml_Judul_MP= “diatas25| MP) * P(Jml_Judul_MK= “11s/d25” | MP) * P(Jml_Judul_MS= “11s/d25”| MP) * P(Jumlah Lulusan= “diatas25” | MP) =1/8 * 3/8 * 4/8 * 1/4 * 3/8 * 1/8 * 1/8 * 5/8 = 0.125 * 0.375 * 0,5 * 0.25 * 0.375 * 0.125 * 0.125 * 0.625 =2,15
P(Lulusan = “EKONOMI,NON”  | MK) * P(Bidang keahlian = “MP” | MK) * P(Jml_Judul_MSDM= “1s/d10”  | MK) * P(Jml_Judul_MO= “1s/d10” | MK) * P(Jml_Judul_MP= “diatas25| MK) * P(Jml_Judul_MK= “11s/d25” | MK) * P(Jml_Judul_MS= “11s/d25”| MK) * P(Jumlah Lulusan= “diatas25” | MK) =0/5 * 0/5 * 5/5 * 4/5 * 3/5 * 0/5 * 2/5 * 3/5 =0
P(Lulusan = “EKONOMI,NON”  | MS) * P(Bidang keahlian = “MP” | MS) * P(Jml_Judul_MSDM= “1s/d10”  | MS) * P(Jml_Judul_MO= “1s/d10” | MS) * P(Jml_Judul_MP= “diatas25| MS) * P(Jml_Judul_MK= “11s/d25” | MS) * P(Jml_Judul_MS= “11s/d25”| MS) * P(Jumlah Lulusan= “diatas25” | MS) =1/1 * 0/1 * 1/1 * 1/1 * 0/1 * 0/1 * 0/1 * 0/1 =0
4. Tahap Akhir [14]
Berdasarkan perhitungan diatas diperoleh hasil akhir sebagai berikut :
Tabel 5.5 Hasil Akhir (P|MSDM) 0 (P|MO) 0
ISSN: 1693-3656
Kompetensi Kinerja Dosen Terhadap Topik Bimbingan Tugas Akhir Mahasiswa Menggunakan Naïve Bayes (Diana Aqmala)
(P|MP) 2.15 (P|MK) 0 (P|MS) 0
Nilai tertinggi menduduki prioritas pilihan [15], nilai tertinggi pada tabel 5. adalah (P|MP) sebesar 2.15, maka pada data dosen dengan kode D27 dihasilkan topik MP (Manajemen Pemasaran) sebagai topik yang cocok untuk dosen tersebut.

## 4. Kesimpulan
Semua  variabel  yang  ada  (Lulusan  dosen  pembimbing,  ,  Bidang  Keahlian, Jml_Judul_MSDM  ,  Jml_Judul_MO,  Jml_Judul_MP,  Jml_Judul_MK,  Jml_Judul_MS,  Jumlah Lulusan, Topik yang sesuai) merupakan kesatuan yang tak terpisahkan dalam proses perhitungan dengan metode naïve bayes. Hasil yang didapatkan tentunya topik yang beorientasi objek, yaitu kinerja pada dosen yang sudah dinilai pada varial-variabel pendukung dan sesuai dengan topik yang terpilih.

## Daftar Pustaka
[1]   H.  Asril,  “Klasifikasi  Dokumen  Tugas  Akhir  Berbasis  Text  Mining menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest  Neighbor,” dalam Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,  Komunikasi  dan  Industri (SNTIKI) 11 , Pakan Baru, 2019.
[2]   T. P. I. I. 3. d. I. 4. “Instrumen Akreditasi Program Studi (IAPS) 4.0 - Laporan Evaluasi Diri,” 2019.
[3]   S.  Basuki,  “Klasifikasi  Topik  Tugas  Akhir  Berdasarkan  Fitur  Leksikal Menggunakan  Algoritma  Machine  Learning,”  dalam Seminar  Nasional Teknologi dan Rekayasa (SENTRA , 2016.
[4]   P.  E.  Mas'udia,  “Klasifikasi  Tugas  Akhir  Untuk  Menentukan  Dosen Pembimbing Menggunakan Naïve Bayes Classifier (Nbc),” dalam Prosiding SENTIA , Malang, 2015.
[5]   A.  P.  Kusuma,  “Profile  Matching  Dalam  Menentukan  Sistem  Penilaian Kinerja Dosen,” ANTIVIRUS, vol. 13, pp. 129-140, November 2019.
[6]   H.  “Faktor-Faktor  Motivasi  Yang  Mempengaruhi  Kinerja  Pegawai  Dinas Sosial  Kabupaten  Kolaka  Timur,” Jurnal  Ilmu  Manajemen, vol.  5,  Maret 2019.
[7]   A. Setiawan, “Klasifikasi Tingkat Kerentanan Malaria Pada Suatu Wilayah Menggunakan Naïve Bayes Data Mining,” VISIKES, pp. 102-109, 2019.
[8]   N. I. Pratiwi, “Klasifikasi Dokumen Karya Akhir Mahasiswa Menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC) Berdasarkan Abstrak Karya Akhir Di Jurusan Teknik Elektro Universitas Negeri Jakarta,” Jurnal PINTER, pp. 31-38, Juni 2017.
[9]   M.  “Implementasi  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  Untuk  Seleksi  Asisten Praktikum Pada Simulasi Hadoop Multinode Cluster,” JTIIK, vol. 3, pp. 273- 278, 2016.
[10]  A.  Dimandili,  “Pemilihan  Indekos  Mahasiswa  Dan  Pemetaan  Tingkat Kriminalitas Dengan Profile Matching Method,” Jurnal Pseudocode, vol. 5, pp. 18-28, Februari 2018.
[11]  A. F. Watratan, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” JACOST, vol. 1, pp. 7-14, 2020.
[12]  Y. Yusro, “Perbandingan Klasifikasi Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K-Nearest Neighbor,” Jurnal  Sains,  Teknologi  dan  Industri, vol.  14,  pp.  79-85, Desember 2016.
[13]  H. F. Putro, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” Jurnal TIKomSiN, vol. 8, pp. 19-24, Oktober 2020.
[14]  H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes,” ILKOM, vol. 10, pp. 160-165, 2018.
[15]  r. i. w. pratiwi, “Prediksi Rating Film Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Jurnal Teknik Elektro, vol. 8, pp. 60-63, 2016.