## PREDIKSI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA TEPAT WAKTU MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES: STUDI KASUS FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN NASIONAL
1) I Gd I. Suwardika, 2) I Gst Ngr Suariana, 3) IB P. Bhiantara, 4) N. Y. Arso
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha
1 indrasuwardika@gmail.com, 2 ngurah_suariana@kemenag.go.id, 3 Gusss.yoga@gmail.com,
4 norzayudhi@icloud.com.

## Abstrak
Data merupakan kumpulan informasi yang tersimpan dari kegiatan atau transaksi. Data ini akan  memberikan  informasi  yang  lebih  baik  dan  dapat  dimanfaatkan  untuk  pengambilan keputusan  dengan  menggunakan  data  mining.  Universitas  Pendidikan  Nasional  merupakan Perguruan  Tingga  Swasta  yang  memiliki  keunggulan  tidak  hanya  lingkup  lokal  namun mencakup Bali dan Nusa Tenggara. Fakultas Ekonomi dan Bisnis dengan Akreditasi BAN PT A pada  Program  Studi  Manajemen  dan  B  pada  Program  Studi  Akuntansi  pada  Universitas Pendidikan  Nasional  merupakan  salah  satu  Program  Studi  yang  diminati  oleh  calon mahasiswanya.  Tantangan  Universitas  dalam  menyelenggarakan  pendidikan  adalah menghasilkan  sarjana  yang  mempunyai  kompetensi,  bersaing  dan  beradaptasi  di  dunia  global serta  lulus  sesuai  waktu  yang  telah  ditentukan.  Prediksi  tingkat  kelulusan  adalah  salah  satu faktor pendukung dalam memperbaiki mutu dan layanan pendidikan pada lingkup Universitas Pendidikan  Nasional,  oleh  karena  itu  penelitian  Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat Waktu menggunakan Naive Bayes pada Fakultas Ekonomi dan Bisnis menjadi hal yang sangat penting  untuk  dilakukan.  Dengan  menggunakan  salah  satu  tehnik  data  mining  yaitu  Naive Bayes  dapat  dilakukan  prediksi  terhadap  tingkat  kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa  fakultas tersebut  terhadap  data  yang  ada.  Hasil  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  Visi  dan  Misi yang telah dijalankan oleh Universitas Pendidikan Nasional Fakultas Ekonomi dan Bisnis telah menghasilkan sarjana tepat waktu empat tahun dengan prosentase 98 persen.
Kata Kunci :  Naïve Bayes, Data Minning, Universitas Pendidikan Nasional.

## Abstract
Data is a collection of information stored from activities or transactions. This data will provide better information and can be utilized for decision making by using data mining. The University of National  Education  is  a private  university  that  has  advantages  not  only  in  the  local  sphere  but  in Bali  and  Nusa  Tenggara.  The  Faculty  of  Economics  and  Business  with  the  BAN  PT  A Accreditation  in  the  Management  Study  Program  and  B  in  the  Accounting  Study  Program  at  the National  Education  University  is  one  of  the  Study  Programs  that  are  of  interest  to  prospective students. The challenge of the University in organizing education is to produce graduates who have competence,  compete  and  adapt  in  the  global  world  and  graduate  according  to  a  predetermined time. Graduation prediction is one of the supporting factors in improving the quality and education services within the scope of the National Education University, therefore research on Prediction of Student Graduation on Time using Naive Bayes at the Faculty of Economics and Business is very important to do. By using one of the data mining techniques, Naive Bayes, predictions can be made on  the  student's  on-time  graduation  rates  for  the  existing  data.  The  results  of  this  study  can  be concluded  that  the  Vision  and  Mission  that  has  been  carried  out  by  the  National  University  of
Education, Faculty of Economics and Business have produced scholars on time four years with a percentage of 98 percent.
Keywords : Naïve Bayes, Data Minning, Universitas Pendidikan Nasional

## I. P ENDAHULUAN
Menurut  kamus  besar  Bahasa  Indonesia klasifikasi  adalah  penyusunan  bersistem  dalam kelompok  atau  golongan  menurut  kaidah  atau standar  yang  ditetapkan  [1].  Klasifikasi  juga merupakan  proses  pengidentifikasian  obyek  ke dalam  sebuah  kelas,  kelompok,  atau  kategori berdasarkan  prosedur,  karakteristik  dan  definisi yang telah ditentukan sebelumnya [2]. Klasifikasi  merupakan  salah  satu  komponen dalam  data  mining  agar  data  bisa  memberikan makna/  bisa  dimanfaatkan.  Klasifikasi  adalah salah satu tugas yang penting dalam data mining, dalam  klasifikasi,  sebuah  pengklasifikasi  dibuat dari  sekumpulan  data  latih  dengan  kelas  yang telah ditentukan sebelumnya.
Klasifikasi  data  adalah  proses  dua  langkah. Pada  langkah  pertama,  sebuah  model  dibangun menggambarkan  sebuah  kumpulan  kelas  data atau  konsep  dari  populasi  data  yang  telah ditentukan  sebelumnya  (misalkan  data  rekening koran/  pendapatan).  Model  tersebut  dibangun dengan menganalisa data latih yang digambarkan oleh  atribut-atribut.  Tiap  tuple  di  asumsikan untuk dimiliki oleh kelas yang telah di tentukan, seperti  di  tentukan  oleh  salah  satu  atribut,  yang dinamakan  class label  attribute .  Langkah  kedua adalah  menguji  model  yang  telah  dibangun kepada  data  uji  untuk  mengukur  ketepatan  atau performa  model  dalam  mengklasifikasi  data  uji. Setelah  pengukuran  performa  selesai  dilakukan, pengambil  keputusan  dapat  memutuskan  untuk menggunakan  model  tersebut  atau  mengulang pembuatan model dengan data latih  atau metode yang  berbeda  untuk  menghasilkan  model klasifikasi yang lebih baik [3].
Salah  satu  bentuk  klasifikasi  adalah  naïve bayes, naïve bayes merupakan metode “supervised  learning”  karena  menggunakan  data awal  sebagai  data  pembelajaran.  Naive  bayes merupakan metode penyederhanaan dari teorema bayes yang merupakan metode dengan pendekatan statistik dengan probabilitas
bersyarat  pada  persoalan  klasifikasi.  Penerapan metode  Naïve  Bayes  ini  dilakukan  karena karakter metode Naïve Bayes bersifat independen  pada  tiap  fiturnya.  Naïve  Bayes adalah  salah  satu  algoritma  pembelajaran induktif  yang  cukup  efektif  dan  efisien  untuk machine learning dan data mining. Pada makalah ini  kami  berusaha  untuk  melakukan  eksplorasi terhadap algoritma naïve bayes. Dengan menggunakan  contoh  kasus,  kami  mencoba memaparkan  naïve  bayes  dengan  lebih  baik sehingga  hasil  yang  didapat  melalui  proses perhitungan bisa dipahami .

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah istilah yang digunakan untuk mendapatkan  penemuan  pengetahuan  dan  atau informasi  di  dalam  database.  Menurut  Gartner Group  data  mining  adalah  suatu  proses menemukan  hubungan  yang  berarti,  pola,  dan kecenderungan dengan memeriksa dalam sekumpulan data yang tersimpan dalam penyimpanan  dengan  menggunakan  teknik statistik dan matematika [4].
Menurut  [5],  tujuan  dari  adanya  data  mining adalah:
1. Explanatory,  yaitu untuk  menjelaskan beberapa  kegiatan  observasi  atau  suatu kondisi.
2. Confirmatory , yaitu  untuk mengkonfirmasi suatu hipotesis yang telah ada.
3. Exploratory,  yaitu  untuk  menganalisis  data baru suatu relasi yang janggal.
Data mining memiliki banyak fungsi yang dapat digunakan. Fungsi data mning dapat digabungkan dalam kasus tertentu untuk menjawab  masalah  yang  ada  [6].  Berikut  adalah fungsi data mining secara umum :
1. Classification  Fungsi  dari  Classification adalah  untuk  mengklasifikasi  suatu  target class ke dalam kategori yang dipilih.
2. Clustering  Fungsi  dari  clustering  adalah untuk  mencari  pengelompokan  atribut  ke
dalam  segmentasisegmentasi  berdasarkan similaritas.
3. Association  Fungsi  dari  association  adalah untuk  mencari  keterkaitan  antara  atriut  atau item  set,  berdasarkan  jumlah  item  yang muncul dan rule association yang ada.
4. Regression  Fungsi  dari  regression  hamper mirip  dengan  klasifikasi.  Fungsi  dari regression  adalah  bertujuan  untuk  mencari prediksi dari suatu pola yang ada.
5. Forecasting  Fungsi  dari  forecasting  adalah untuk  peramalan  waktu  yang  akan  datang berdasarkan  trend  yang  telah  terjadi  di waktu sebelumnya.
6. Sequence  Analysis  Fungsi  dari  sequence analysis  adalah  untuk  mencari  pola  urutan dari  rangkaian  kejadian.  E-Journal  Teknik Informatika  Vol  11,  No.1  (2017)  ISSN  : 2301 - 8364
7. Deviation  Analysis  Fungsi  dari  devation analysis  adalah  untuk  mencari  kejadian langka  yang  sangat  berbeda  dari  keadaan normal (kejadian abnormal).

## 2.2 Klasifikasi
Dalam klasifikasi ada dua pekerjaan utama  yang dilakukan,  yaitu  :  pertama,  pembangunan  model sebagai  prototype  untuk  disimpan  sebagai memori  dan  kedua,  penggunaan  model  tersebut untuk  melakukan  pengenalan/klasifikasi/prediksi pada suatu objek data lain agar diketahui di kelas mana  objek  data  tersebut  dalam  model  yang mudah  disimpan  [7].  Proses  untuk  menemukan pola yang menjelaskan data yang penting dikenal sebagai  klasifikasi.  Metode  klasifikasi  dalam data  mining  ada  banyak,  diantaranya  decision tree,  k-nearest  neighbor,  neural  network  dan naïve bayes.
1. Decision Tree
Decision Tree merupakan metode klasifikasi  dalam  bentuk  diagram  yang direpresentasikan seperti struktur pohon.
2. K-Nearest Neighbor Metode  K-Nearest  Neighbor  merupakan metode  klasifikasi  pertama  yang  dijabarkan pada awal tahun 1950.
3. Neural Network Neural Network terinspirasi oleh pengenalan sistem  pembelajaran  yang kompleks  pada  otak  binatang  yang  terdiri atas kumpulan neuron yang saling berhubungan.
4. Naïve Bayes
Klasifikasi  naïve  bayes  adalah  salah  satu teknik  data  mining  yang  paling  popular untuk mengklasifikasikan data dalam jumlah  besar  dan  dapat  digunakan  untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class.

## 2.3 Naïve Bayes
Naive Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik  sederhana  yang  berdasar  pada penerapan teorema Bayes (aturan Bayes) dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan)  yang kuat (naif). Dengan kata lain, dalam Naive Bayes model  yang  digunakan  adalah  “model  fitur independen” [7].
Probabilitas (H|E,e)
Dimana : e = evidence E = evidence obeservasi baru P(H|E,e) =  probabilitas  hitosesis  H  benar jika muncul evidence baru daru E dari evidence e
p(H|E)  =  probabilitas  hitosesis  H  benar  jika diberikan
evidence E p(e|E,H)  =  kaitan  antara  e  dan  E  jika  H  benar p(e|E) = kaitan
tanpa memandang hipotesis apapun

## 2.4  Data Selection
Data  selection  adalah  pemilihan  data  yang relevan  dengan  tugas  analisis  diambil  dari database.  Data  selection  merupakan  pemilihan himpunan data atau seleksi data dari sekumpulan data.  Proses  seleksi  perlu  dilakukan  sebelum tahap  penggalian  informasi  dimulai.  Data  hasil seleksi  akan  digunakan  untuk  proses  data mining,  disimpan  terpisah  dengan  basis  data operasional.

## 2.5 Preprocessing
Preprocessing  merupakan  tahapan  awal  dalam pengolahan  data  .beberapa  kasus  pasti  memiliki kualitas  data  yang  kurang  baik.  Data  yang memiliki  kualitas  data  yang  kurang  baik memiliki  kekurangan  nilai-nilai  atribut  atau atribut  tertentu,  berisi  kesalahan  atau  nilai-nilai outlier  yang  menyimpang  dari  yang  diharapkan dan  ketidakcocokan  dalam  penggunaan  kode atau  nama.  Disini  kualitas  data  yang  baik
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI) Vol : 4, No. 2,  Agustus  2019 ISSN (Print) : 2615-2703 ,  ISSN (Online): 2615-2711
berbanding  lurus  dengan  keputusan  yang  baik. Untuk memiliki keputusan yang baik, digunakan cara  yaitu  :  Menghilangkan  data  yang  salah, memperbaiki  kekacauan  data  dan  memeriksa data  yang  tidak  konsisten  yang  disebut  dengan data  Cleaning.  Menggabungkan  dari  dari beberapa  sumber  kedalam  penyimpanan  data yang sesuai disebut dengan Data integration.

## .

## III. M ETODE PENELITIAN

## 3.1 Alur dan Metode Naive Bayes
Alur  dari  metode  Naïve  Bayes  dapat  dilihat pada gambar 1 berikut
Gambar. 1 Alur Metode Naïve Bayes

## Kelebihan dan Kelemahan Naive Bayes
Kelebihan metode naïve bayes - Klasifikasi  yang  dilakukan 40elative lebih cepat - Tidak  sensitive  terhadap  fitur yang tidak relevan - Lebih mudah dipahami - Pengkodean  yang  diperlukan relative sederhana Kekurangan metode naïve bayes - Asumsi  data  yang  diberikan adalah independent - Metode  bayes  memerlukan pengetahuan awal dalam mengambil keputusan,  tingkat  keberhasilan  metode  ini
tergantung  seberapa  baik  pengetahuan  awal yang diberikan

## 3.2 Laplace Correction
Laplace  Correction  (Laplacian  Estimator)  atau additive  smoothing  adalah  suatu  cara  untuk menangani nilai probabilitas 0 (nol). Dari sekian banyak  data  di  training  set,  pada  setiap perhitungan datanya ditambah 1 (satu) dan tidak akan  membuat  perbedaan  yang  berarti  pada estimasi  probabilitas  sehingga  bisa  menghindari kasus  nilai  probabilitas  0  (nol).  Laplace Correction ini dapat dinyatakan dalam persamaan seperti pada persamaan (2) berikut ini
(2) Keterangan ρi : probabilitas dari atribut mi
mi : jumlah sampel dalam kelas dari atribut mi k : jumlah kelas dari atribut mi n : jumlah sampel Probabilitas berbasis frekuensi mungkin menghasilkan  nilai  nol(0)  ketika  mengalikan probabilitas,  yang  menyebabkan  kegagalan dalam menghasilkan
informasi yang dikontribusikan oleh probabilitas yang tidak  nol. Oleh karena itu, pendekatan Laplace Correction , harus diadopsi untuk mengatasi masalah ini.
Sebagai contoh, asumsikan ada class Penggunaan Listrik=rendah di suatu training set, memiliki  3  sampel,  ada  0  sampel  dengan Perlengkapan=sedikit, 3 sampel dengan Perlengkapan=sedang,  dan  0  sampel  dengan Perlengkapan=banyak. Probabilitas dari kejadian ini tanpa Laplacian Correction adalah P(Perlengkapan=sedikit|Penggunaan Listrik=rendah)=0, P(Perlengkapan=sedang|Penggunaan Listrik=rendah)=1.000 (dari 3/3), dan P(Perlengkapan=banyak|Penggunaan Listrik=rendah)=0.
Menggunakan Laplacian  Correction dari  tiga kejadian  diatas,  diasumsikan  ada  1  sampel  lagi untuk  masing  –  masing  nilai  Penggunaan Listrik=banyak.  Dengan  cara  ini,  didapatkanlah
probabilitas  sebagai  berikut  (dibulatkan  menjadi 3 angka dibelakang koma):
P(Perlengkapan=sedikit|Penggunaan Listrik=rendah)=0.166 (dari 1/6), P(Perlengkapan=sedang|Penggunaan Listrik=rendah)=0.666 (dari 4/6), dan P(Perlengkapan=banyak|Penggunaan Listrik=rendah)=0.166 (dari 1/6)
Probabilitas  yang  “dibenarkan”  hasilnya  tidak berbeda jauh dengan hasil probabilitas sebelumnya  sehingga  nilai  probabilitas  0  (nol) dapat dihindari.

## 3.3 Weka Software
Waikato  Envrontment  for  Knowledge  Analysis atau  sering  disebut  dengan  WEKA  merupakan salah satu  software  data  minning yang dikembangkan  oleh  Universitas  Waikato,  New Zeland.  Weka  di  implementasikan  pertamakali pada tahun 1997 dan mulai menjadi open source pada tahun 1999, hingga dewasa ini  Weka sudah mencapai versi 3.8.3. Weka ditulis dalam bahasa pemrograman Java, dan didukung oleh GUI yang baik serta user friendly dapat mengolah berbagai file  data  dan  memiliki  fitur  utama  seperti  data preprocessing  tools,  learning  algorithms  dan berbagai metode evaluasi [8].
Gambar 2. Software Weka
Weka  terdiri  dari  beberapa  tools  yang dapat  digunakan  untuk  menjalankan  tugas preprocessing  data,  classification,  regression, clustering,  association  rules,  dan  visualisasi, proses  klustering  digunakan  untuk  melakukan identifikasi pengelompokan dari beberapa kejadian  dalam  dataset  agar  dapat  menghasilkan
informasi yang dapat dianalisis oleh penggunanya.
Dalam  proses  pengelompokan  di  Weka, beberapa  atribut  juga  dapat  diabaikan  dengan tujuan hanya menggunakan data yang memberikan  hasil  spesifik  saja,  ada  6  atribut yang  digunakan  terdiri  dari  Program  Studi, Fakultas,  Angkatan,  Tanggal  Wisuda,  IPK,  dan masa studi yang akan diujikan dengan menggunakan software  Weka.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Proses Data Minning
I. Data Selection
Pada  proses  seleksi  ini,  dipilih  dari  data Universitas Pendidikan Nasional yaitu   data alumni  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis angkatan  2013-2017.      Dari  hasil  seleksi akan  digunakan  sebanyak  227  data  alumni untuk perhitungan pada proses data mining.
II. Preprocessing
a. Data Konversion
Tabel 1.Tabel Interval Konversi Nilai
Proses  dilakukan  dengan  mengkonversi data  angka  IPK  ke  dalam  predikat kelulusan  mahasiswa  alumni  undiknas pada  setiap  prodi,  seperti  pada  tabel  1. Konversi juga dilakukan untuk mengubah data angkatan dan tahun lulus untuk  mengetahui  apakah  mahasiswa tersebut  lulus  tepat  waktu  atau  tidak seperti tabel 2. Data mahasiswa sebanyak  226  data  training  tersebut sebelum dihitung menggunakan software weka  akan  dihilangkan  data  yang  tidak perlu, dan mengubah data agar memberikan  informasi  yang  lebih  jelas. Data  yang  dihilangkan  adalah  data  id, nim,  dan  nama,  serta  mengubah  IPK menjadi  nilai  sesuai  tabel  2  dan mengubah informasi angkatan dan
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI) Vol : 4, No. 2,  Agustus  2019 ISSN (Print) : 2615-2703 ,  ISSN (Online): 2615-2711
date_wisuda  menjadi  lulus  tepat  waktu atau tidak.
id nim nama ipk nama_prodi nama_fak ultas angkat an date_wisud a
6228 1.13.2.95
28 Putu Jaka Widiartha 3.5 Akuntansi Ekonomi dan Bisnis 2013 2017-02-17 6336 1.13.2.96 37 Ni Made Dewi Parantika 3.4 Akuntansi Ekonomi dan Bisnis 2013 2017-02-17
6199 1.13.2.94 99 Ni Putu Naritha Kusumasari Putri 3.7 Akuntansi Ekonomi dan Bisnis 2013 2017-02-17 6243 1.13.2.95 43 Ni Made Winda Kusumadewi 3.6 Akuntansi Ekonomi dan Bisnis 2013 2017-02-17 nama_prodi nama_fak ultas IPK Masa
Studi Akuntansi Ekonomi dan Bisnis A- Tepat Waktu Akuntansi Ekonomi dan Bisnis A- Tepat Waktu Akuntansi Ekonomi dan Bisnis A Tepat Waktu Akuntansi Ekonomi dan Bisnis A- Tepat Waktu
Tabel  2.  Data  sebelum  dan  setelah Preprocessing
Konversi  data  alumi  yang  dilakukan setiap  prodi  untuk  menentukan  status predikat  kelulusan  prodi  alumni  dengan cara  mengkategorikan  nilai  ipk  setiap prodi alumni yang akan dibagi berdasarkan  data  alumni  yang  lulus  dari tahun 2013-2017.
b. Naïve Bayes
Simulasi perhitungan ini diambil dengan menggunakan  226  data  training  yang tersedia dan mengujinya dengan software weka.
Gambar 3. Proses penghitungan Naïve Bayes dengan Cross-Validation Menggunakan  software  weka  secara  langsung didapatkan  hasil  berdasarkan  test  option  yang telah  dipilih  yaitu  cross-validation  fold  10 dengan  hasil  log  yang  berada  pada  gambar  4 dibawah.
=== Run information ===
Scheme:       weka.classifiers.bayes.NaiveBayes
Relation:     tes Instances:    226 Attributes:   6
nama_prodi nama_fakultas angkatan date_wisuda
IPK
Masa Studi Test mode:    10-fold cross-validation
=== Classifier model (full training set) ===
Naive Bayes Classifier Class
Attribute                          Tepat Waktu Tidak
Tepat Waktu (0.98)            (0.02) =================================== ========================== nama_prodi Akuntansi                               106.0               1.0 Manajemen                             100.0               1.0 Teknik Elektro                            1.0               5.0 Ilmu Hukum                             11.0               1.0 Ilmu  Administrasi  Negara                      4.0 1.0 Ilmu Komunikasi                        6.0               1.0 [total]                                                                            228.0 10.0 nama_fakultas Ekonomi  dan  Bisnis                                            205.0 1.0 Teknik  dan  Informatika                                        1.0 5.0 Hukum  dan  Ilmu  Sosial                                    19.0 1.0 [total]                                                                          225.0 7.0 angkatan mean                                     2013              2012 std.  dev.                                                            0.1667
0.1667
weight sum                             222                 4 precision                                   1                  1 date_wisuda
2017-02-17                              222.0              5.0
2017-01-16                                2.0               1.0 [total]                                    224.0               6.0

## IPK
A-                                      173.0               1.0 A                                        39.0               1.0 B+                                       13.0               3.0 B                                         1.0               3.0 [total]                                 226.0               8.0 Time taken to build model: 0.01 seconds === Stratified cross-validation ===
=== Summary ===
Correctly  Classified  Instances                  226 100      %
Incorrectly  Classified  Instances                  0 0      %
Kappa statistic                          1 Mean absolute error                      0 Root mean squared error                  0.0001 Relative absolute error                  0.0359 % Root relative squared error              0.0654 % Total Number of Instances              226
=== Detailed Accuracy By Class ===
TP  Rate    FP  Rate    Precision    Recall F-Measure    MCC            ROC  Area    PRC  Area Class
1.000        0.000        1.000            1.000 1.000      1.000    1.000     1.000     Tepat Waktu 1.000        0.000        1.000            1.000 1.000      1.000    1.000     1.000     Tidak Tepat
Waktu
Weighted Avg.    1.000    0.000    1.000      1.000 1.000      1.000    1.000     1.000
=== Confusion Matrix ===
a   b   <-- classified as 222   0 |   a = Tepat Waktu 0   4 |   b = Tidak Tepat Waktu
Dari  Hasil  diatas  dapat  disimpulkan  banyaknya persentase  mahasiswa  yang lulus  tepat  waktu adalah  98%  dan  yang tidak  lulus tepat  waktu adalah 2% dengan menggunakan algorima Naïve Bayes. Kemudian kesimpulan  dengan confusion matrix  [9]  maka  didapat True  Positive (TP)  = 222, True  Negative (TN)  =  0, False  Positive (FP) =  0  dan False  Negative (FN)  =  4.    Dengan  hasil ini  dapat  direkomendasikan  kepada  Universitas
Pendidikan Nasional khususnya Fakultas Ekonomi  dan  Bisnis  untuk  tetap  menjaga kualitas  Program  Studi  tersebut  dan  terus meningkatkan  program  yang  sudah  tertuang dalam Visi Misi Universitas.

## V. PENUTUP

## 5.1Kesimpulan
Masa  studi  siswa  dapat  dilihat  dengan nilai  IPK  yang  akan  diprediksi  apakah mahasiswa  tersebut  akan  lulus  tepat waktu  atau  tidak.  Dengan  menggunakan algoritma Naïve Bayes dan menggunakan 226 data training mahasiswa Universitas Pendidikan Nasional  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis didapatkan kesimpulan bahwa
mahasiswa yang lulus tepat waktu adalah 98% dan  yang  tidak  lulus  tepat  waktu adalah 2% sehingga arah kebijakan Visi dan  Misi  yang  dilakukan  sudah  tepat hanya  perlu  sedikit  peningkatan  untuk hasil yang lebih sempurna.

## 5.2 Saran
Perlunya  penambahan  fitur  lain  seperti kegiatan  ektrakurikuler  atau  organisasi mahasiwa  untuk  dapat  menjadi  salah satu  faktor  apakah  kelulusan  masa  studi tepat  waktu  atau  tidak.  Dapat  juga dilakukan algoritma lain untuk menentukan apakah keakuratan algoritma  ini  pada  kasus  mahasiwa Universitas Pendidikan Nasional fakultas Ekonomi dan Bisnis sudah tepat.

## DAFTAR PUSTAKA
E.  Setiawan,  “Klasifikasi,”  2018.  [Online]. Available:https://kbbi.web.id/klasifikasi. [Accessed: 31-Oct-2018].
I.  G.  A.  Socrates,  A.  L.  Akbar,  and  M.  S. Akbar,  “Optimasi  Naïve  Bayes  Dengan Pemilihan  Fitur  Dan  Pembobotan  Gain Ratio,” vol. 7, no. 1, pp. 22–30, 2016.
M. A. SHADIQ, “KEOPTIMALAN NAÏVE BAYES DALAM   KLASIFIKASI,”
Universitas Penddikan Indonesia, 2009.
Larose,  D.  (2005).  Discovering  Knowledge In  Data.  Canada:  Willey  Interscience. metodealgoritma.com. (2013, Maret 27).
Hoffer,  Ramesh  and  Topi.  (2012).  Modern
Database  Management.  Harlow  United Kingdom : Pearson Education Limited. MacLennan,  J.,  Zhao  Hui  Tang,  Bog,  Crivat, "Data  Mining  with  Microsoft®  SQL Server®  2008",  Wiley  Publishing,  Inc., Indianapolis, Indiana. 2009. Prasetyo,  Eko.  2012.  Data  Mining  Konsep  dan
Aplikasi Menggunakan MATLAB. Yogyakarta: Andi F.  Eibe,  “Machine  Learning  with  WEKA,” Departement of Computer Science,
University of Waikato, New Zeland. 2011.
A. Indriani and D. Nbc, “Klasifikasi Data Forum dengan  menggunakan  Metode  Naïve  Bayes Classifier,” pp. 5–10, 2014