## Implementasi Algoritma

## Naïve Bayes Classifier Dalam Menentukan Topik Tugas Akhir Mahasiswa Berbasis Web
T. Zakia Maulani 1 , Zulfan Khairil Simbolon 2 , Amirullah 3
1,2,3 Jurusan Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Negeri Lhokseumawe
1 tengkuzakiamaulani97@gmail.com, 2 zulfan69@gmail.com, 3 amir@pnl.ac.id
Abstrak — Tugas akhir merupakan karya tulis ilmiah yang memuat hasil pengamatan dari suatu penelitian terhadap beberapa masalah yang terjadi dengan menggunakan kaidah/aturan maupun metode yang berkaitan dengan bidang ilmu tersebut. Mahasiswa tingkat akhir yang akan menghadapi Tugas Akhir (TA) harus memiliki topik yang akan diajukan dalam Seminar Proposal, di mana topik tersebut akan menjadi pokok bahasan dalam Tugas Akhir. Tidak sedikit mahasiswa yang mengalami kesulitan dalam memilih topik Tugas Akhir. Banyaknya mata kuliah yang telah ditempuh justru membuat mahasiswa semakin sulit menentukan pilihan pada satu bidang yang akan difokuskan sebagai Tugas Akhir. Untuk itu, penelitian ini mengusulkan dibangunnya sebuah sistem penentuan topik tugas akhir dengan melihat nilai probabilitas tertinggi pada suatu class dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier yang bertujuan untuk memudahkan mahasiswa dalam menentukan kategori topik  tugas  akhir  yang  akan  dipilih.  Sistem  yang  dibuat  ini  menghasilkan  sistem  informasi  berbasis  web  dengan  menggunakan  beberapa parameter  yaitu  nilai  mata  kuliah  inti  yang  diambil  dari  semester  1  sampai  6  pada  program  studi  Teknik  Informatika  Politeknik  Negeri Lhokseumawe, data dosen pembimbing tahun ajaran 2018/2019 dan minat kategori atau class topik tugas akhir yang dikelompokkan menjadi 8 class yaitu Sistem Informasi, Sistem Pendukung Keputusan, Sistem Informasi Geografis, Sistem Pakar, Sistem Cerdas, E-Learning, Citra, dan Jaringan Komputer. Sistem ini menggunakan data mahasiswa Teknik Informatika tahun  2014 dan 2015 sebagai data latih dan data uji yang dibagi  menjadi  76  data  latih  dan  20  data  uji.  Pada  penelitian  ini,  berhasil  dibangun  sistem  penentuan  topik  tugas  akhir  mahasiswa  yang menghasilkan satu kategori class sebagai hasil rekomendasi yang dilihat berdasarkan nilai probabilitas tertinggi diantara 8 class yang ada. Selain itu, akan ditampilkan referensi jurnal-jurnal terkait kategori atau class yang telah direkomendasikan sebelumnya. Dari hasil pengujian sistem, salah  satu  mahasiswa  memperoleh  kategori  Sistem  Pendukung  Keputusan  di  mana  class  tersebut  memiliki  nilai  probabilitas  tertinggi  yaitu 0,982661230600192 di antara class-class lainnya. Penelitian yang telah dilakukan dengan metode naïve bayes ini diharapkan dapat  membantu mahasiswa  dalam  menentukan  kategori  topik  tugas  akhir,  serta  dengan  adanya  referensi  jurnal-jurnal  yang  diberikan  oleh  sistem  dapat mempermudah mahasiswa dalam memilih judul untuk diajukan dalam proposal tugas akhir.
Kata kunci — web, data latih, data uji, Naïve Bayes Classifier, topik tugas akhir
Abstract — The final project is a scientific paper that contains the results of observations from a study of several problems that occur using rules / rules and methods related to the field of science. Final level students who will face the Final Project (TA) must have a topic that will be submitted in the Proposal Seminar, where the topic will be the subject of the Final Project. Not a few students have difficulty choosing the Final Project topic. The number of courses taken has made it more difficult for students to make choices in one field that will be focused as a Final Project. For this reason, this research proposes to build a system for determining the final assignment topic by looking at the highest probability value  in  a  class  by  using  the  Naïve  Bayes  Classifier  method  which aims  to  facilitate  students  in  determining  the  topic  category  of the  final assignment to be chosen. This system produces a web-based information system using several parameters, namely the value of core courses taken from semester 1 to 6 in the Lhokseumawe State Polytechnic Informatics Engineering study program, 2018/2019 academic year supervisor data  and  final  task  category  or  class  interest  which  are  grouped  into  8  classes  namely  Information  Systems,  Decision  Support  Systems, Geographic Information Systems, Expert Systems, Intelligent Systems, E-Learning, Imagery, and Computer Networks. This system uses data from Informatics Engineering students in 2014 and 2015 as training data and test data which is divided into 76 training data and 20 test data. In  this  study,  a  system  for  determining  the  final  assignment  topic  of  students  was  successful  which  resulted  in  one  class  category  as  a recommendation based on the highest probability value among the 8 existing classes. In addition, references will be made to journals related to the categories or classes that have been previously recommended. From the results of system testing, one of the students obtained the Decision Support System category where the class has the highest probability value of 0.982661230600192 among other classes. The research that has been done with the naïve Bayes method is expected to help students in determining the topic of the final assignment category, and by reference to the journals provided by the system it can make it easier for students to choose the title to be submitted in the final project proposal.
Keywords — web, training data, test data, Naïve Bayes Classifier, final assignment topic

## I. P ENDAHULUAN
Salah satu syarat kelulusan mahasiswa untuk mendapatkan gelar  sesuai  dengan  program  studinya  adalah  dengan mengerjakan  Tugas  Akhir  (TA).  Tugas  Akhir  (TA)  adalah sebuah  mata  kuliah  yang  harus  ditempuh  oleh  seorang mahasiswa  menjelang  akhir  studinya.  Mata  kuliah  ini berbentuk  proyek  mandiri  yang  dilakukan  oleh  mahasiswa  di bawah bimbingan dosen pembimbing.[1]
Mahasiswa  tingkat  akhir  yang  akan  menghadapi  Tugas Akhir  (TA)  harus  memiliki  topik  yang  akan  diajukan  dalam Seminar Proposal, di mana topik tersebut akan menjadi pokok
bahasan  dalam  Tugas  Akhir.  Tidak  sedikit  mahasiswa  yang mengalami  kesulitan  dalam  memilih  topik  Tugas  Akhir. Banyaknya  mata  kuliah  yang  telah  ditempuh  justru  membuat mahasiswa semakin sulit menentukan pilihan pada satu bidang yang  akan  difokuskan  sebagai  Tugas  Akhir.  Pemilihan  topik dapat  dilakukan  berdasarkan  pada  kategori  topik  tugas  akhir yang diminati. Selain itu pemilihan topik juga dapat dilakukan dengan cara melihat nilai mata kuliah pada bidang tertentu yang sesuai  dengan  topik  dan  melihat  ketersediaan  referensi  yang mudah didapatkan.
Sistem bimbingan tugas akhir di Prodi Teknik Informatika Politeknik  Negeri  Lhokseumawe  yang  berlaku  selama  ini
adalah  mahasiswa  tidak  diwajibkan  mengajukan  topik  Tugas Akhir  pada  bidang  mata  kuliah  tertentu,  melainkan  topik tersebut ditentukan secara random oleh Mahasiswa sendiri.
Telah  ada  penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Ratih Kumalasari  Niswatin  dan  Ardi  Sanjaya  pada  tahun  2017 dengan  judul  Skripsi  Sistem  Informasi  Berbasis  Web  Untuk Klasifikasi  Kategori  Judul  Skripsi.[2]  Penelitian  ini  membuat sistem  klasifikasi  pemilihan  kategori  judul  skripsi  mahasiswa menggunakan  metode  k-nearest  neighbor  yang  menghasilkan sebuah  sistem  yang  dapat  mengklasifikasikan  kategori  judul skripsi mahasiswa berdasarkan pada peminatan dan nilai-nilai mata kuliah perencanaan dan infrastruktur teknologi informasi, rekayasa  perangkat  lunak,  jaringan, data  mining ,  pengolahan citra,  algoritma  pemrograman  dan  basis  data.  Akan  tetapi sistem tersebut hanya akan menentukan kategori judul skripsi berdasarkan bidang mata kuliah tertentu yang cocok dijadikan tugas akhir mahasiswa. Belum ada penelitian sebelumnya yang menghasilkan output yang  lebih  spesifik  mengenai  pemilihan Topik Tugas Akhir dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier .
Oleh karena itu, Penulis ingin mengembangkan penelitian agar  memperoleh output yang  lebih  spesifik  mengenai  topik Tugas Akhir dengan metode Naïve Bayes Classifier . Perbedaan penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul Sistem  Informasi  Berbasis  Web  Untuk  Klasifikasi  Kategori Judul Skripsi yang ditulis oleh Niswatin dkk yaitu untuk output yang  dihasilkan  berupa  topik  tugas  akhir,  misalnya  seperti Sistem Pendukung  Keputusan. Kemudian akan ditampilkan 5 jurnal  yang  berkaitan  dengan  topik  tersebut.  Selain  itu, user yang  melakukan pemilihan  minat adalah Mahasiswa, berbeda dari  Sistem  Informasi  Berbasis  Web  Untuk  Klasifikasi Kategori  Judul  Skripsi  yang  hanya  dapat  dilakukan  oleh Admin.
Dari  permasalahan  di  atas,  Penulis  akan  membuat  sebuah sistem  yang  menerapkan  metode Naïve  Bayes  Classifier . Pemilihan  metode  ini  dikarenakan  relatif  mudah  digunakan karena tidak ada perkalian matrik atau optimasi numerik, lebih efisien  apabila  digunakan  untuk  memprediksi  dalam  jumlah yang  sangat  besar,  dan  memiliki  tingkat  keakurasian  yang relatif tinggi dalam hasil prediksi.[3] Ada beberapa parameter yang akan digunakan misalnya seperti dosen pembimbing I dan II  yang  telah  ditentukan  oleh  mahasiswa,  minat  bidang  mata kuliah dan nilai-nilai mahasiswa dari beberapa mata kuliah inti di  program  studi  Teknik  Informatika  Politeknik  Negeri Lhokseumawe.
Sistem  ini  dirancang    berbasis  web  agar setiap user atau pengguna  yang  menggunakan  sistem  ini  akan  lebih  mudah dalam mengakses semua informasi yang disediakan oleh sistem dan dapat dapat diakses di berbagai perangkat.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Metode Naïve Bayes Classifier
Naive
Bayes
Classifier
merupakan sebuah pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  diberikan.  Algoritma mengunakan teorema Bayes dan mengasumsikan semua atribut independen  atau  tidak  saling  ketergantungan  yang  diberikan oleh nilai pada variabel class .[4]
Definisi  lain  mengatakan Naive  Bayes merupakan pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik yang  dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.[5]
Naive  Bayes didasarkan  pada  asumsi  penyederhanaan bahwa  nilai  atribut  secara  kondisional  saling  bebas  jika diberikan nilai output . Dengan kata lain, diberikan nilai output , probabilitas  mengamati  secara  bersama  adalah  produk  dari probabilitas individu.[6]
Keuntungan  penggunaan Naive  Bayes adalah  bahwa metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan ( Training  Data )  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi paremeter  yang  diperlukan  dalam  proses  pengklasifikasian. Naive Bayes sering bekerja jauh lebih baik dalam kebanyakan situasi  dunia  nyata  yang  kompleks  dari  pada  yang diharapkan.[7]
Berikut  ini  adalah  flowchart  algoritma  Naïve  Bayes Classifier  yang  diterapkan  pada  sistem  ditunjukkan  pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Naïve Bayes Classifier
Adapun keterangan dari Gambar 2.1 sebagai berikut :
1. Baca data training
2. Hitung data numerik, dengan cara :
 Cari  nilai mean dari  masing-masing  atribut  yang merupakan  data  numerik.  Adapun  rumus  yang digunakan  untuk  menghitung  nilai mean dapat dilihat pada persamaan berikut:
𝝁 = √ ∑ 𝑋𝑖 𝑁 𝑖=1 𝑁 (1) di mana : µ : rata-rata ( mean ) x i : nilai data ke -i
N : banyaknya data
 Cari nilai standar deviasi dari masing-masing atribut yang merupakan data numerik. Adapun rumus yang digunakan  untuk  menghitung  nilai  standar  deviasi dapat dilihat pada persamaan berikut:
𝝈 = √ ∑(𝑋−𝜇)2
𝑁
(2)
di mana : σ : standar deviasi x i : nilai data ke -i µ : nilai rata-rata ( mean )
N : jumlah data
3. Nilai  dari  data  numerik  akan  disimpan  pada  tabel mean dan standar deviasi.
4. Untuk  data  kategorik  atau  non  numerik,  maka  hitung jumlah  data  dan  probabilitas  ( prior  probability ), kemudian nilai akan disimpan pada tabel probabilitas.
5. Nilai  dari  data  numerik  akan  disimpan  pada  tabel mean dan standar deviasi.
6. Nilai dari data numerik dan data kategorik akan dihitung untuk mendapatkan nilai maksimal dari tiap kelas. Hitung pemaksimalan setiap class , dengan cara:
 Cari  nilai gaussian dari  tiap  atribut  menggunakan rumus Gaussian Distribution sebagai berikut:
𝒇(𝒙) = 1 𝜎√2𝜋 𝑒 −1 (𝑥−µ)2
2 (𝜎)2
(3)
di mana :
σ : standar deviasi π : nilai pi (3,146) 𝑒 : 2,7183 x : nilai data µ : nilai rata-rata ( mean )
 Hitung likelihood dari setiap class .
P(x|c)  :  Probabilitas  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis
 Hitung nilai Evidence .
Nilai  Evidence selalu tetap untuk setiap kelas pada satu sampel. Nilai  dari  posterior tersebut nantinya akan dibandingkan dengan nilai nilai posterior  kelas lainnya untuk menentukan ke kelas apa suatu sampel akan  diklasifikasikan.
Adapun    persamaan    yang    digunakan    untuk menghitung    nilai evidence dapat   dilihat  sebagai berikut :
(𝑷𝒓𝒊𝒐𝒓( 𝑪 𝟏 ) 𝒙 𝑳𝒊𝒌𝒆𝒍𝒊𝒉𝒐𝒐𝒅( 𝑪 𝟏 )) + (𝑷𝒓𝒊𝒐𝒓( 𝑪 𝟐 ) 𝒙 𝑳𝒊𝒌𝒆𝒍𝒊𝒉𝒐𝒐𝒅( 𝑪 𝟐 )) + ⋯ (𝑷𝒓𝒊𝒐𝒓( 𝑪 𝒏 ) 𝒙 𝑳𝒊𝒌𝒆𝒍𝒊𝒉𝒐𝒐𝒅( 𝑪 𝒏 ))
(4)
7. Hitung  dan  bandingkan  probabilitas  setiap class ( prior probability ).  Adapun  persamaan  yang  digunakan  untuk mencari nilai posterior sebagai berikut:
Probabilitas Posterior = 𝑷𝒓𝒊𝒐𝒓 𝒙 𝑳𝒊𝒌𝒆𝒍𝒊𝒉𝒐𝒐𝒅 𝑬𝒗𝒊𝒅𝒆𝒏𝒄𝒆
(5)
8. Nilai probabilitas tertinggi adalah solusi yang dihasilkan.

## B. Parameter
Dalam  sistem  ini  terdapat  beberapa  parameter  untuk menghasilkan sebuah solusi, diantaranya adalah :
1. Dosen  Pembimbing,  data  diambil  berdasarkan  daftar pembimbing  dan  komisi  sidang  tugas  akhir  mahasiswa tahun ajaran 2018/2019.
2. Minat  Mahasiswa  yang  dikelompokkan  ke  dalam  8 class yaitu  Sistem  Informasi,  Sistem  Pendukung  Keputusan, Sistem Informasi Geografis, Sistem Pakar, Sistem Cerdas, E-Learning, Citra, dan Jaringan Komputer.
3. Nilai  mata  kuliah  inti  yang  dikelompokkan  ke  dalam  5 bidang mata kuliah yaitu Basis Data dan Sistem Informasi, Rekayasan  Perangkat  Lunak,  Citra,  Sistem  Cerdas,  dan Jaringan Komputer dengan total 31 mata kuliah inti.
Berikut adalah tabel dosen pembimbing dapat dilihat pada tabel I.

## TABEL I DOSEN PEMBIMBING
No Kode Nama 1 AKM AKMALUL FATA SST
2 ARH MUHAMMAD ARHAMI S.Si., M.Kom 3 AZH AZHAR ST., MT
4 HDW HENDRAWATY ST., MT 5 HUS HUSAINI ST., M.Kom 6 HUZ HUZAENI,SST., M.IT 7 MUL MULYADI ST., M.Eng 8 RIZ MUHAMMAD RIZKA, SST., M.Kom 9 SAL SALAHUDDIN, ST., M.Cs
10 ZUL ZULFAN KHAIRIL S.,ST., M.Eng
11 AMR Amirullah SST., M.Kom 12 MAH Mahdi, ST.M.Cs
13 HAR Hari Toha Hidayat, S,Si, M.Cs
Berikut  adalah  tabel  pengelompokkan  mata  kuliah  dapat dilihat pada tabel II.
TABEL II

## PENGELOMPOKKAN MATA KULIAH
Basis Data & SI RPL Citra Sistem Cerdas Jarkom Basis Data 1 Konsep Pemrogram an Komputer Grafik Kecerdasan Buatan Konsep Jarkom P. Basis Data 1 P. Konsep Pemrogram an P. Komputer Grafik Pengenalan Pola P. Konsep Jarkom Basis Data 2 PBO PCD Pemrogra man Jarkom P. Basis Data 2 P. PBO P.PCD Adm. Jarkom Desain Web Pemrogram an Lanjut P. Adm. Jarkom P. Desain Web P. Pemrogram an Lanjut Administrasi Basis Data Rancangan Analisa Algoritma Struktur Data Algoritma P. Rancangan Analisa Algoritma P. Struktur Data Algoritma RPL 1 RPL 2 P. RPL
Berikut adalah tabel pengelompokkan minat/kategori class dapat dilihat pada tabel III.
TABEL III

## PENGELOMPOKKAN KATEGORI CLASS
No Kategori
1 Sistem Informasi
2 Sistem Pendukung Keputusan
3 Sistem Informasi Geografis
4 Sistem Pakar
5 Sistem Cerdas
6 E-Learning
7 Citra
8 Jaringan Komputer
Berikut adalah tabel pengelompokkan minat/kategori class dapat dilihat pada tabel IV.
TABEL IV

## DATA LATIH
Rata-Rata Bidang Mata Kuliah Minat Dospem Class BDSI RPL SC C JK I II
77.67 71.20 79.60 74.20 75.67 SC ARH HUS SI 78.11 75.44 81.13 79.38 78.51 SI HUS ARH SI
77.71 75.95 79.93 79.55 78.28 SI HUS ARH SI 75.81 76.62 81.88 76.73 77.76 SI MAH SAL SI … … … … … … … … … 78.33 75.76 80.50 73.08 76.92 C MUL ZUL SPK 77.78 77.87 86.40 86.08 82.03 SI ARH HUS SPK 78.90 80.28 84.25 77.25 80.17 SPK ARH SAL SPK 79.64 82.22 81.60 81.93 81.35 SPK ARH HUS SPK … … … … … … … … … 79.56 82.33 84.50 76.00 80.60 SI SAL AZH SIG 78.78 77.86 81.75 71.50 77.47 SIG SAL HAR SIG 76.50 81.72 81.10 84.00 80.83 SIG MAH MUL SIG 77.17 78.92 83.58 76.00 78.92 SIG AZH AKM SIG … … … … … … … … … 73.20 84.75 84.75 83.50 81.55 SP MAH RIZ SP 75.23 82.77 78.75 78.50 78.81 CC MAH RIZ SP 79.44 84.50 81.00 85.50 82.61 SP ZUL AMR SP 78.83 83.14 82.90 83.50 82.09 SP MUL AKM SP … … … … … … … … … 82.34 83.34 83.29 88.00 84.24 SC RIZ AMR SC 84.39 83.85 87.15 86.00 85.35 SI AZH AKM SC 73.06 77.53 69.55 81.50 75.41 SC MUL AKM SC 74.72 75.55 68.30 82.50 75.27 SC RIZ MAH SC … … … … … … … … … 80.97 81.66 81.63 83.00 81.82 SI HDW AZH EL 74.82 77.20 85.00 84.50 80.38 EL MUL ARH EL 80.25 77.15 87.08 81.50 81.49 EL ARH SAL EL 79.58 81.94 80.50 80.00 80.51 EL HUZ AMR EL … … … … … … … … … 77.20 81.26 79.00 83.00 80.12 C MUL RIZ C 77.07 86.59 79.25 91.00 83.48 C ZUL MAH C 81.22 80.61 88.50 83.50 83.46 C RIZ SAL C … … … … … … … … … 80.97 81.66 81.63 83.00 81.85 JK HDW AZH JK 74.82 77.20 85.00 84.50 86.66 JK ARH AKM JK 80.25 77.15 87.08 81.50 87.80 JK SAL AZH JK 74.72 75.55 68.30 82.50 84.66 JK HDW AZH JK … … … … … … … … …
C. Perhitungan Metode Naïve Bayes Classifier Metode Naïve Bayes Classifier adalah metode pembelajaran mesin yang memanfaatkan perhitungan pobabilitas  dengan  memprediksi  probabilitas  di  masa  depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.
 Perhitungan Probabilitas Class
Berikut  adalah  jumlah  dan  nilai  probabilitas  class  yang ditunjukkan pada Tabel V.
TABEL V JUMLAH DAN PROBABILITAS CLASS No Kategori Jumlah Probabilitas 1 Sistem Informasi 34 0.4474 2 Sistem Pendukung Keputusan 10 0.1316 3 Sistem Informasi Geografis 8 0.1053 4 Sistem Pakar 5 0.0658 5 Sistem Cerdas 4 0.0526 6 E-Learning 7 0.0921 7 Citra 3 0.0395 8 Jaringan Komputer 5 0.0658 Total 76
 Perhitungan Probabilitas Minat
Berikut adalah nilai probabilitas minat yang ditunjukkan pada Tabel VI.
TABEL VI PROBABILITAS MINAT No Minat | Class Probabilitas 1 P(minat = Sistem Informasi | Sistem Informasi) 0.7353 2 P(minat = Sistem Pendukung Keputusan | Sistem Informasi) 0.0294 3 P(minat = Sistem Informasi Geografis | Sistem Informasi) 0.0294 4 P(minat = Sistem Pakar | Sistem Informasi) 0.0000 5 P(minat = Sistem Cerdas | Sistem Informasi) 0.0588 6 P(minat = E-Learning | Sistem Informasi) 0.0294 7 P(minat = Citra | Sistem Informasi) 0.0294 8 P(minat = Jaringan Komputer | Sistem Informasi) 0.0882 … … … 57 P(minat = Sistem Informasi | Jaringan Komputer) 0.0000 58 P(minat = Sistem Pendukung Keputusan | Jaringan Komputer) 0.0000 59 P(minat = Sistem Informasi Geografis | Jaringan Komputer) 0.0000 60 P(minat = Sistem Pakar | Jaringan Komputer) 0.0000 61 P(minat = Sistem Cerdas | Jaringan Komputer) 0.0000 62 P(minat = E-Learning |Jaringan Komputer) 0.0000 63 P(minat = Citra | Jaringan Komputer) 0.0000 64 P(minat = Jaringan Komputer | Jaringan Komputer) 1.0000
 Perhitungan Probabilitas Dosen Pembimbing Berikut adalah nilai probabilitas dosen pembimbing yang ditunjukkan pada Tabel VII.

## TABEL VII PROBABILITAS DOSEN PEMBIMBING
Dosen Pembimbing Probabilitas PB I PB II P(pb = AKM | Sistem Informasi) 0.0000 0.1471 P(pb = ARH | Sistem Informasi) 0.0882 0.0882 P(pb = AZH | Sistem Informasi) 0.2059 0.0882 P(pb = HDW | Sistem Informasi) 0.1471 0.0000 P(pb = HUS | Sistem Informasi) 0.0588 0.0882 P(pb = HUZ | Sistem Informasi) 0.1471 0.0882 P(pb = MUL | Sistem Informasi) 0.0588 0.0294 P(pb = RIZ | Sistem Informasi) 0.0882 0.0588
P(pb = SAL | Sistem Informasi) 0.0000 0.0588 P(pb = ZUL | Sistem Informasi) 0.0294 0.0588 P(pb = AMR | Sistem Informasi) 0.0000 0.1471 P(pb = MAH | Sistem Informasi) 0.1765 0.1471 P(pb = HAR | Sistem Informasi) 0.0000 0.0000 … … … P(pb = AKM | Jaringan Komputer) 0.0000 0.2000 P(pb = ARH | Jaringan Komputer) 0.2000 0.0000 P(pb = AZH |Jaringan Komputer) 0.0000 0.6000 P(pb = HDW |Jaringan Komputer) 0.4000 0.0000 P(pb = HUS |Jaringan Komputer) 0.0000 0.0000 P(pb = HUZ |Jaringan Komputer) 0.0000 0.0000 P(pb = MUL |Jaringan Komputer) 0.0000 0.0000 P(pb = RIZ | Jaringan Komputer) 0.0000 0.2000 P(pb = SAL | Jaringan Komputer) 0.2000 0.0000 P(pb = ZUL | Jaringan Komputer) 0.2000 0.0000 P(pb = AMR | Jaringan Komputer) 0.0000 0.0000 P(pb = MAH | Jaringan Komputer) 0.0000 0.0000 P(pb = HAR |Jaringan Komputer) 0.0000 0.0000
 Perhitungan Data Numerik
Dari tabel-tabel diatas sudah ditentukan nilai probabilitas untuk  setiap  atribut.  Untuk  perhitungan    data    numerik seperti  nilai mata kuliah digunakan Distribusi Gaussian untuk  mencari  nilai mean ,  varian,  dan  standar  deviasi yang  diklasifikasikan  menurut class nya.  Berikut  adalah nilai data numerik yang ditunjukkan pada Tabel VIII.

## TABEL VIII NILAI DATA NUMERIK
Class Bidang Mata Kuliah Mean Standar Deviasi SI Basis data dan sistem informasi 77.83  5.0527 Rekayasa Perangkat Lunak 78.25  4.6284 Citra 80.01  6.2676 Sistem Cerdas 78.65  7.3159 Jaringan Komputer 79.75  6.2217 SPK Basis data dan sistem informasi 79.43  3.2821 Rekayasa Perangkat Lunak 81.25  5.7437 Citra 84.03  5.1071 Sistem Cerdas 82.28  8.6150 Jaringan Komputer 80.87  6.1206 SIG Basis data dan sistem informasi 75.05  5.2019 Rekayasa Perangkat Lunak 77.87  3.5983 Citra 79.74  7.8780 Sistem Cerdas 74.13  6.6603 Jaringan Komputer 79.42  2.3459 SP Basis data dan sistem informasi 75.66  3.0639 Rekayasa Perangkat Lunak 82.87  1.9829 Citra 81.66  2.0282 Sistem Cerdas 82.70  2.3152
Jaringan Komputer 83.61  2.9007 SC Basis data dan sistem informasi 78.63  4.8296 Rekayasa Perangkat Lunak 80.07  3.5992 Citra 77.07  8.2723 Sistem Cerdas 84.50  2.6220 Jaringan Komputer 80.26  3.7834 EL Basis data dan sistem informasi 78.60  3.5245 Rekayasa Perangkat Lunak 79.17  3.5151 Citra 83.21  5.4223 Sistem Cerdas 81.43  4.6092 Jaringan Komputer 78.19  4.5149 C Basis data dan sistem informasi 78.50  1.9275 Rekayasa Perangkat Lunak 82.82  2.6791 Citra 82.25  4.4206 Sistem Cerdas 85.83  3.6591 Jaringan Komputer 81.54  3.9542 JK Basis data dan sistem informasi 78.45  3.0313 Rekayasa Perangkat Lunak 78.46  2.3324 Citra 81.22  6.6905 Sistem Cerdas 81.70  2.5417 Jaringan Komputer 84.59  2.4000 D. Perancangan Sistem
Perancangan sistem merupakan tahap awal dari perancangan perangkat lunak yang akan di buat. Perancangan sistem bertujuan untuk memberikan gambaran kebutuhan user mengenai alur proses dari perangkat lunak yang akan di buat. Perancangan  sistem  penentuan  topik  tugas  akhir  mahasiswa, yaitu  : Context  Diagram dan Entity  Relationship  Diagram (ERD)
 Context Diagram
Diagram  konteks  digunakan  untuk  menjelaskan  dan menggambarkan  cara  kerja  sistem  secara  umum,  yaitu hubungan  antara  sistem  ke  luar,  sistem  ke  dalam,  maupun dengan external entity yang terkait.
Gambar 2. Context Diagram
Sistem penentuan topik tugas akhir mahasiswa terdiri dari 3 entitas  yaitu  entitas  Admin,  Kaprodi,  dan  Mahasiswa.  Dapat dilihat pada Gambar 2. Mahasiswa login dan melihat nilai-nilai mata kuliah, kemudian mahasiswa memilih dosen
pembimbing,  dan  salah  satu  minat  dari  beberapa class yang disediakan untuk mendapatkan rekomendasi  topik  tugas  akhir sekaligus  referensi  jurnal-jurnal  yang  berkaitan  dengan  topik tersebut.  Data-data  mahasiswa  dan  nilai  mahasiswa  dapat di input kan  oleh  Kaprodi  dan  Admin,  selain  itu  admin  dapat mengolala  beberapa  data  diantaranya  data user ,  data mahasiswa, data nilai mahasiswa, data jurnal, data judul TGA, data dosen pembimbing, data latih, dan data class .

##  Entity Relationship Diagram
Pada  tahap  desain  akan  menjelaskan  mengenai  desain database,  dan  desain  user  interface  dari  aplikasi  atau  sistem yang  dibuat.  Database  atau  basis  data  adalah  kumpulan  data yang  saling  berelasi.  Data  sendiri  merupakan  fakta  mengenai objek, orang, dan lain-lain.
Gambar  3. Entity Relationship Diagram

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem
Implementasi sistem merupakan tahapan dalam memenuhi kebutuhan user, dalam berinteraksi dengan komputer. Fasilitas antar  muka  yang  baik  sangat  membantu  pemakai  dalam memahami proses yang sedang dilakukan oleh sistem tersebut dan dapat meningkatkan kinerja sistem.
1. Halaman Pilih Pembimbing
Halaman pilih pembimbing merupakan halaman yang menampilkan dropdown menu data dosen pembimbing,  di  mana  mahasiswa  harus  memilih masing-masing  satu  dosen  untuk  pembimbing  I  dan pembimbing II.

## Gambar 4. Tampilan Menu Pilih Pembimbing
2. Halaman Pilih Minat
Halaman pilih minat merupakan halaman yang menampilkan accordion menu data kategori topik tugas akhir di mana mahasiswa harus memilih satu kategori yang diminati.
Gambar 5. Tampilan Menu Pilih Minat
3. Halaman Hasil Rekomendasi
Halaman hasil rekomendasi merupakan halaman yang akan menampilkan rekomendasi class untuk mahasiswa, beserta jurnal-jurnal terkait class tersebut.
Pada gambar diatas adalah hasil rekomendasi topik tugas akhir untuk mahasiswa bernama Ismu Ajir. Pada kasus ini, mahasiswa  memilih  Bapak  “Zulfan  Khairil  S.,ST., M.Eng”  sebagai  Pembimbing  I  dan  Bapak  “Amirullah SST.,  M.Kom”  sebagai  Pembimbing  II.  Setelah  itu, mahasiswa  memilih  “Sistem  Cerdas”  sebagai  kategori topik  yang  diminati.  Dengan  perhitungan  Naïve  Bayes Classifier,  maka  pada  halaman  hasil  rekomendasi  akan tampil Nilai Gauss, Nilai Probabilitas Akhir ( Likelihood ), Hasil  Prediksi  ( Posterior  Probability ),  beserta  Nama Pembimbing I dan II yang telah di pilih sebelumnya, dan jurnal terkait class yang direkomendasikan.
A. Perhitungan Data Uji
Perhitungan  dari  metode  Naïve  Bayesian Class ifier akan di cantumkan pada contoh untuk mahasiswa bernama Ismu Ajir. Berikut adalah tabel data uji.
TABEL IX DATA UJI NIM Bidang Mata Kuliah Nilai Minat Pb I Pb II Class 1557301108 Basis Data dan Sistem Informasi 81.23  Sistem Cerdas ZUL AMR ? Rekayasa Perangkat
Lunak
84.50
Citra 79,00 Sistem Cerdas 88,00 Jaringan Komputer 86,77
 Perhitungan Nilai Gaussian untuk Data Numerik Berikut  adalah  perhitungan  nilai  gaussian  untuk  data numerik.
f(SI| Basis Data dan
SI) 𝟏 𝟓.𝟎𝟓𝟐𝟕 √𝟐 𝝅 𝒆 −𝟏 (𝟖𝟏,𝟐𝟑−𝟕𝟕,𝟖𝟑)𝟐 𝟐 (𝟓.𝟎𝟓𝟐𝟕)𝟐 = 0.062954 f(SI | RPL) 1 4.6284 √2 𝜋 𝑒 −1 (84.50−78,25)2 2 (4.6284 )2 = 0.034610 f(SI | Citra) 1 6.2676 √2 𝜋 𝑒 −1 (79,00−80.01)2 2 (6.2676)2 = 0.062823 f(SI | Sistem Cerdas) 1 7.3159 √2 𝜋 𝑒 −1 (88,00−78.65)2 2 (7.3159)2 = 0.024078 f(SI | Jarkom) 1 6.2217 √2 𝜋 𝑒 −1 (86,77−79.75)2 2 (6.2217)2 = 0.033947 f(SPK | Basis Data dan SI) 1 3.2821 √2 𝜋 𝑒 −1 (81,23−79.43)2 2 (3.2821)2 = 0.104623 f(SPK | RPL) 1 5.7437 √2 𝜋 𝑒 −1 (84.50−81.25)2 2 (5.7437)2 = 0.059170
f(SPK | Citra) 1 5.1071 √2 𝜋 𝑒 −1 (79,00−84.03)2 2 (5.1071)2 = 0.048118
f(SPK | Sistem Cerdas) 1 8.6150 √2 𝜋 𝑒 −1 (88,00−82.28)2 2 (8.6150)2 = 0.037133 f(SPK | Jarkom) 1 6.1206 √2 𝜋 𝑒 −1 (86,77−80.87)2 2 (6.1206)2 = 0.040961 … .. f(Citra | Basis Data dan SI) 1 1.9275 √2 𝜋 𝑒 −1 (81,23−78.50)2 2 (1.9275)2 = 0.075770 f(Jarkom | Basis Data dan SI) 1 3.0313 √2 𝜋 𝑒 −1 (81,23−78.45)2 2 (3.0313 )2 = 0.086525 f(Jarkom | RPL) 1 2.3324√2 𝜋 𝑒 −1 (84.50−78.46)2 2 (2.3324)2 = 0.005971 f(Jarkom | Citra) 1 6.6905 √2 𝜋 𝑒 −1 (79,00−81.22)2 2 (6.6905)2 = 0.056449 f(Jarkom | Sistem Cerdas) 1 2.5417 √2 𝜋 𝑒 −1 (88,00−81.70)2 2 (2.5417)2 = 0.007272 f(Jarkom | Jarkom) 1 2.4000 √2 𝜋 𝑒 −1 (86,77−84.59)2 2 (2.4000)2 = 0.110170
 Perhitungan  Probabilitas  Akhir  Setiap  Class ( Likelihood )
Berikut adalah tabel nilai likelihood.

## TABEL X NILAI LIKELIHOOD

## Nilai Likelihood
P(X|SI) 0.000000000028466 P(X|SPK) 0.000000005436745 P(X|SIG) 0,000000000000000 P(X|Sistem Pakar) 0,000000000000000 P(X|Sistem Cerdas) 0,000000000000000 P(X|E-Learning) 0,000000000000000 P(X|Citra) 0,000000000000000 P(X|Jarkom) 0,000000000000000
 Perhitungan Nilai Evidence Nilai  Evidence selalu tetap untuk setiap kelas pada satu  sampel. Nilai  dari  posterior tersebut nantinya akan dibandingkan dengan nilai nilai posterior  kelas lainnya untuk menentukan ke kelas apa suatu sampel akan  diklasifikasikan. Berikut adalah nilai evidence.
Evidence = 0.0000000007281
 Hasil Prediksi Berikut  adalah  tabel  hasil  prediksi  atau  nilai probabilitas posterior.
TABEL XI

## NILAI PROBABILITAS POSTERIOR
Nilai Probabilitas Posterior P(SI|X) 0.017491674769949 P(SPK|X) 0.982661230600192 P(SIG|X) 0,000000000000000 P(Sistem Pakar|X) 0,000000000000000 P(Sistem Cerdas|X) 0,000000000000000 P(E-Learning|X) 0,000000000000000 P(Citra|X) 0,000000000000000 P(Jarkom|X) 0,000000000000000
Dari  hasil  diatas,  terlihat  bahwa  nilai  probabilitas akhir    terbesar    berada    pada class Sistem  Pendukung Keputusan, maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa mahasiswa yang bernama Ismu Ajir dapat direkomendasikan  untuk  mengambil  topik “Sistem Pendukung Keputusan”.

## II. K ESIMPULAN
1. Aplikasi  penentuan  topik  tugas  akhir  ini  sebagai penerapan  dari  metode  naïve  bayesian  classifier untuk  klasifikasi  topik  sebagai  suatu  hasil rekomendasi  atau  usulan  topik  tugas  akhir  untuk mahasiswa teknik informatika.
2. Dengan  adanya  sistem  penentuan  topik  tugas  akhir ini, pengambilan keputusan dilakukan dengan cepat dan  mudah  karena  sistem  perhitungan  sudah otomatis.
3. Parameter-parameter yang digunakan pada sistem ini adalah  data nilai mata kuliah mahasiswa, data dosen pembimbing  tahun  ajaran  2018/2019,  data  minat kategori topik tugas akhir mahasiswa.
4. Sistem  ini  memiliki  hasil  akhir  atau  output  berupa  nilai probabilitas  tertinggi  yang  menjadi  acuan  dalam penentuan class yang direkomendasikan, serta mahasiswa dapat melihat referensi judul jurnal-jurnal yang berkaitan dengan class yang telah direkomendasikan.

## R EFERENSI
[1] Winarno  Surakhmad,  Pengantar  Penelitian  Ilmiah, (Bandung: Tarsito, 1994), hal. 131
[2] Niswatin,  Ratih  Kumalasari,  A.  S.  (2017).  Sistem Informasi Berbasis Web Untuk Klasifikasi Kategori Judul Skripsi. Seminar Nasional Teknologi In form asi, Komunikasi Dan Aplikasinya , 04 (November), 50–55.
[3] A.  F.  Mauriza,  “Implementasi  Data  Mining  Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Komunikasi dan  Informatika  UMS  Menggunakan  Metode  Naive Bayes,” p. 18, 2014.
[4] Patil, T. R., Sherekar, M. S., 2013, Performance Analysis of Naive Bayes and J48 Class ification Algorithm for Data
Class ification, International Journal of Computer Science and Applications, Vol. 6, No. 2, Hal 256-261.
[5] Bustami., 2013, Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi, TECHSI : Jurnal Penelitian Teknik Informatika, Vol. 3, No.2, Hal. 127-146.
[6] Ridwan,  M.,  Suyono,  H.,  Sarosa,  M.,  (2013),  Penerapan Data  Mining  untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier, Jurnal EECCIS, Vol 1, No. 7, Hal. 59-64
[7] Firman,  A.  H.  (2016).  Sistem  Informasi  Perpustakaan Berbasis Web Application. E-journal Teknik Elektro dan Komputer , 29-36.
[8] Palit, Randi V, dkk. 2015. “Rancangan Sistem Informasi Keuangan  Berbasis  Web  Di  Jemaat  GMIM  Bukit  Moria Malalayang.” E-Journal  Teknik  Elektro  Dan  Komputer  Vol 4(7):1–7.
[9] Umam  MH.  Analisis  Perbandingan  Algoritma  C4.5  dan Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa. 2017:3.
[10] Ningsih,  Yulia  "Perancangan  Sistem  Informasi  Penjualan  Baju Batik Berbasis Web (Online Shopping) Pada CV. Selaras Batik" 22 Oktober 2014.