## Klasifikasi  karir  mahasiswa  bidang  web  developer  menggunakan algoritma naïve bayes

## Career  classification  of  web  developer  students  using  the  naïve  bayes algorithm

## Sonia Wanda Mafriza*, Armansyah
* Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara. Jl. Lap. Golf, Kp. Tengah, Kec. Pancur Batu, Kab. Deli Serdang, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Article History:
Submission: 19-11-2023 Revised: 29-11-2023 Accepted: 01-12-2023
Kata Kunci : Naïve bayes; klasifikasi, karir; web developer; machine learning . Keywords: Naïve bayes; classification, career; web developer; machine learning.
* Korespondensi: Sonia Wanda Mafriza soniawanda13@gmail.com armansyah@uinsu.ac.id
Mengenyam  pendidikan  sebagai  mahasiswa  IT  ( Information  and Technology) ,  tidak  selalu  menjamin  seorang  individu  untuk  memahami potensi  dirinya  di  bidang  tersebut.  Banyak  dari  mahasiswa  IT  yang bahkan  ketika  mencapai  semester  akhir  perkuliahan  tidak  mengetahui arah karir yang harus ia tuju sebagai seorang yang berada di bidang IT karena tidak mengetahui potensi dirinya. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan  mahasiswa  IT,  khususnya  Program  Studi  Ilmu Komputer  dan  Sistem  Informasi,  Universitas  Islam  Negeri  Sumatera Utara,  yang  berpotensi  menjadi  seorang  Web  Developer,  pada  bagian karir  “ Front-end  Developer” atau “Back-end  Developer ”  dengan menggunakan algoritma naïve bayes. Sebanyak 64 data terkait performa dan  pemahaman  mahasiswa  di  bidang Web  Development digunakan sebagai  model  pembelajaran.  Hasil  pemodelan  dengan  Algoritma Naïve Bayes menunjukkan  bahwa  minat  karir  mahasiswa  IT  di  UINSU  lebih besar  pada  karir Back-end  Developer dibanding  pada  bagian Front-end Developer dengan  akurasi  model  sebesar  85%.  Diharapkan  dengan adanya  penelitian  ini,  dapat  menjadi  pemicu  mahasiswa  IT  di  UINSU untuk memperdalam potensi yang dimiliki dan menentukan tujuan karir mereka pada karir Web Developer .

## ABSTRACT
Receiving education  as an IT (Information and Technology) student does not always guarantee that an individual understands his or her potential in that field. Many IT students, even when they reach the final semester of their studies, don't know what career direction they should go as someone in the IT  field  because  they  don't  know  their  potential.  This  research  aims  to classify  IT  students,  especially  the  Computer  Science  and  Information Systems Study Program, North Sumatra State Islamic University, who have the  potential  to  become  Web  Developers,  in  the  Front-end  Developer  or Back-end Developer career section using the Naïve Bayes algorithm. A total of 64 data related to student performance and understanding in the field of Web Development were used as a learning model. The results of modeling using the Naïve Bayes Algorithm show that IT students' career interest at UINSU is greater in the Back-end Developer career than in the Front-end Developer  section  with  a  model  accuracy  of  85%.  It  is  hoped  that  this research  can  trigger  IT  students  at  UINSU  to  deepen  their  potential  and determine their career goals in a Web Developer career.
Volume 4, Nomor 2, Desember 2023, hlm 270-280 INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech

## 1. PENDAHULUAN
Mengenyam pendidikan sebagai mahasiswa IT ( Information and Technology ), tidak selalu menjamin  seorang  individu  untuk  memahami  potensi  dirinya  di  bidang  tersebut.  Banyak  dari mahasiswa IT yang bahkan ketika mencapai semester akhir perkuliahan tidak mengetahui arah karir  yang  harus  ia  tuju  sebagai  seorang  yang  berada  di  bidang  IT,  karena  tidak  mengetahui potensi  dirinya.  Penelitian  ini  akan  membuat  model  klasifikasi  karir  mahasiswa  di  biang Web developer atau  karir  sebagai  pengembang  web. Web  developer atau  pengembang web sendiri adalah karir yang membutuhkan beberapa pemahaman dan kompetensi yang memadai di bidang IT ( Information and Technology ). Kompetensi yang dimaksud tersebut, tertuang dalam Daftar Unit Kompetensi  Okupasi  Bidang  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIK),  diantaranya  yaitu mampu  merancang user  experience ,  mengimplementasikan  basis  data,  mengimplementasikan algoritma pemrograman, melakukan pembaharuan perangkat lunak, serta beberapa kompetensi penting lainnya [1] . Seorang web developer dapat menangani bagian-bagian tugas sebagai front- end maupun back-end developer. Idealnya, seorang web developer sebaiknya fokus pada salah satu bagian tugas sebagai front-end developer saja ataupun sebagai back-end developer saja. Pemahaman  dan  performa  yang  harus  dimiliki  oleh  seorang front-end  developer adalah memahami skill fundamental seperti HTML, CSS, dan JavaScript, bertanggung jawab pada bagian user  experience, serta  me -maintenance website dan user  interface dalam  web [2] .  Sedangkan menurut  peta  okupasi  karir  pengembang  web,  seorang back-end  developer harus  memiliki kompetensi yaitu dapat melakukan debugging, menggunakan SQL,  mengelola risiko keamanan informasi, dan yang berhubungan dengan pekerjaan di balik layar lainnya [1] .
Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan mahasiswa Program Studi (Prodi) Ilmu Komputer  dan  Sistem  Informasi,  Universitas  Islam  Negeri  Sumatera  Utara  (UINSU),  yang berpotensi menjadi seorang web developer, berdasarkan pada faktor-faktor yang memungkinkan seseorang  untuk  dapat  menduduki  profesi  sebagai front-end  developer ataupun back-end developer . Adapun metode klasifikasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode naïve bayes. Selain metode tersebut, beberapa metode lain yang dapat digunakan untuk klasifikasi diantaranya adalah SVM ( Support Vector Machine), KNN ( K-Nearest Neighbour ), dan Decision Tree. Penggunaan metode SVM dan KNN lebih relevan untuk data dengan variabel nilai kontinu atau diskrit yang berupa angka/numerik. Sedangkan pada metode Decision Tree dan juga Naïve Bayes, umumnya data variabel berbentuk kategorial ataupun diskrit relevan untuk digunakan [3] , [4] . Maka dari itu, untuk data yang merepresentasikan pola kata dan kategorial, sangat relevan menggunakan metode naive bayes . Perhitungan algoritma ini juga cepat dan efisien serta dapat digunakan untuk jumlah data yang kecil sebagaimana subyek pada penelitian ini yaitu mahasiswa semester 3,5, dan 7 Prodi Ilmu Komputer dan Sistem Informasi UINSU [5] . Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif berupa kuesioner mengenai pemahaman dan performa mengenai web developer yang dimiliki mahasiswa.
Riset terkait yang membahas klasifikasi dengan algoritma naïve bayes pun sudah banyak dilakukan sebelumnya. Seperti penelitian berjudul “Model Aturan  Klasifikasi Minat  Mahasiswa Berwirausaha dengan Algoritma Naïve Bayes ” dimana penelitian ini menemukan bahwa 93,98% mahasiswa  minat  terhadap  berwirausaha  dengan  akurasi  92,59% [6] .  Penelitian  selanjutnya berjudul “Klasifikasi Kesiapan Siswa Melaksanakan Pembelajaran Tatap Muka di Masa Pandemi dengan Algoritma Naïve Bayes” yang mana hasil klasifikasi dari penelitian ini menemukan bahwa 25 siswa siap untuk PTM dan 2 siswa tidak siap untuk melaksanakan PTM dengan akurasi sebesar 92,59% [7] .  Penelitian  selanjutnya  yang  berjudul  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam Penentuan Kelayakan Penerima Kartu Jakarta Pintar Plus” yang mana dari 134 data dinyatakan 117  diantaranya  “Layak”  menerima  KJP  dan  14  data  dinyatakan  “Tidak  layak”  menerima  KJP dengan  akurasi  sebesar  97,76% [8] .  Penelitian  selanjutnya  membahas  mengenai  “Klasifikasi Penyakit  Kulit  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Berdasarkan  Tekstur  Warna  Berbasis Android”, penelitian ini memiliki akurasi sebesar 75% dalam mengklasifikasikan penyakit kulit berdasarkan bentuk visual (warna) [9] .
Klasifikasi karir mahasiswa bidang web developer menggunakan algoritma naïve bayes
Penelitian  ini  berbeda  dari  penelitian-penelitian  yang  pernah  dilakukan  sebelumnya karena permasalahan yang diangkat pada penelitian ini adalah minat karir mahasiswa pada satu bidang IT  yaitu  bidang Web Developer , terkhusus untuk mahasiswa  yang memiliki minat karir pada  bagian  profesi  sebagai Front-end  Developer atau  pada  bagian Back-end  Developer , menggunakan  satu  pendekatan  yaitu  performa  dan  pemahaman  mahasiswa  terkait  dengan bidang Web Developer .
Dengan adanya penelitian ini, diharapkan mahasiswa Ilmu Komputer dan Sistem Informasi UINSU dapat mengetahui hasil dari klasifikasi kemampuan mereka di bidang web developer yang dapat  dilihat  dari  akurasi  perhitungan  kinerja naïve  bayes dalam  pengklasifikasian  karir  ini menggunakan confusion  matrix, diharapkan  juga  mahasiswa  dapat  memperdalam  salah  satu bagian karir di antara front-end developer ataupun back-end developer, sehingga saat lulus dan menyandang gelar sarjana, mahasiswa dapat langsung menekuni karir yang sudah lebih dulu ia dalami tersebut.

## 2. METODE
Agar  langkah-langkah  yang  diambil  dalam  perancangan  ini  tidak  melenceng  dari  pokok pembahasan dan lebih mudah dipahami, Gambar 1 paparan mengenai tahapan penelitian yang akan dilakukan.
Gambar 1 . Tahapan penelitian
Penjelasan mengenai Gambar 1 , secara rinci dapat dijabarkan sebagai berikut mengikuti tahapan penelitian yang telah dibuat.
2.1 Pengumpulan data
Pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan kuesioner melalui media online yaitu google form yang berisi daftar pertanyaan terkait performa dan pemahaman mahasiswa di bidang web  development dengan partisipasi dari mahasiswa Ilmu Komputer dan Sistem Informasi UINSU khususnya semester 3, 5, dan 7. Pengumpulan data dilakukan dari bulan September hingga Oktober 2023.
Tabel 1 . Data awal MWD FEBE PW MW Perangk at UMWD EP BPE FMW PDB DW MD W KTK S Minat Perna h Cuku p paha m Paha m Tida k suka Tidak punya Meminja m Cuku p suka HTML / CSS / Java Script Algorit ma Tertar ik Tertar ik Cuku p mahi r Paha m Back- end Develop er Perna h Cuku p paha m Cuku p paha m Cuku p suka Punya Meminja m Cuku p suka HTML / CSS / Java Script Desain Cukup tertari k Cukup tertari k Tida k mahi r Cuku p paha m Back- end Develop er Analisis Data Pengumpulan Data Pengklasifikasian data dengan Naïve Bayes Penerapan Algoritma dengan Python
Menyajikan hasil klasifikasi dan akurasi
Pengumpulan Data Preprocessing Data
MWD FEBE PW MW Perangk at UMWD EP BPE FMW PDB DW MD W KTK S Minat Perna h Cuku p paha m Cuku p paha m Tida k suka Punya Tidak belajar Cuku p suka HTML / CSS / Java Script Desain Cukup tertari k Cukup tertari k Tida k mahi r Cuku p paha m Back- end Develop er Perna h Cuku p paha m Paha m Cuku p suka Punya Tidak belajar Cuku p suka PHP / Golang / Python Algorit ma Cukup tertari k Cukup tertari k Cuku p mahi r Cuku p paha m Back- end Develop er Perna h Cuku p paha m Cuku p paha m Suka Punya Tidak belajar Cuku p suka PHP / Golang / Python Desain Tertar ik Cukup tertari k Cuku p mahi r Cuku p paha m Back- end Develop er Perna h Cuku p paha m Cuku p paha m Cuku p suka Punya Meminja m Suka PHP / Golang / Python Desain Tertar ik Tertar ik Cuku p mahi r Paha m Back- end Develop er Perna h Cuku p paha m Cuku p paha m Cuku p suka Punya Meminja m Cuku p suka HTML / CSS / Java Script Desain Cukup tertari k Tertar ik Cuku p mahi r Cuku p paha m Front- end Develop er Perna h Cuku p paha m Cuku p paha m Cuku p suka Punya Meminja m Cuku p suka HTML / CSS / Java Script Desain Cukup tertari k Tertar ik Cuku p mahi r Cuku p paha m Front- end Develop er Perna h Paha m Tidak paha m Suka Punya Tidak belajar Cuku p suka PHP / Golang / Python Algorit ma Tertar ik Tertar ik Mahi r Paha m Back- end Develop er
Tabel 1 menunjukkan data awal yang didapat dari pengumpulan data. Pertanyaan pada kuesioner berjumlah tiga belas pertanyaan, dengan 1 target yaitu kolom “Minat”. Dari kuesioner ini terkumpul sebanyak 78 data responden yang akan dilakukan preprocessing data.

## 2.2 Preprocessing data
Data  yang  telah  diperoleh  dari  jawaban  kuesioner  selanjutnya  akan  dilakukan  proses cleaning yaitu menghapus data dan atribut yang tidak diperlukan, pada penelitian ini selain data mahasiswa  semester  3,  5,  dan  7  akan  dihapus  dan  tidak  akan  dipakai  untuk  pemodelan [10] . Proses selanjutnya yaitu case folding, proses ini memiliki tujuan untuk menyeragamkan format jawaban pada data, seperti mengubah huruf kecil dan huruf besar sehingga semua data memiliki format jawaban yang sama. Proses delimenter juga dilakukan guna menyamakan karakter seperti tanda garis miring (/) yang terdapat pada data [11] . Setelah tahap preprocessing dilakukan, data yang tadinya berjumlah 78 data, kini hanya dipakai sebanyak 64 data dan akan dibagi menjadi data latih dan data uji dengan perbandingan 80%:20%, yaitu data latih sebanyak 51, sedangkan data uji sebanyak 13 data. Berikut adalah atribut yang digunakan pada penelitian serta variabel yang digunakan untuk mempermudah proses pembelajaran.
Tabel 2 . Kriteria atribut No Atribut Keterangan Pilihan 1 Pilihan 2 Pilihan 3 1  Mempelajari Web Development (MWD) Pernah (PN) Tidak pernah (TPN) - 2  Karir Front-end dan Back-end Developer (FEBE) Paham (P) Cukup paham (CP) Tidak paham (TP) 3  Pembuatan Web (PW) Paham (P) Cukup paham (CP) Tidak paham (TP) 4  Mengembangkan Web (MW) Suka (S) Cukup suka (CS) Tidak suka (TS) 5  Laptop/PC (Perangkat) Ada (A) Tidak ada (TA) - 6 Usaha Mempelajari Web Developer (UMWD) Meminjam (M) Tidak belajar (TB) - 7  Eksplorasi Kode Program (EP) Suka (S) Cukup suka (CS) Tidak suka (TS)
Klasifikasi karir mahasiswa bidang web developer menggunakan algoritma naïve bayes
No Atribut Keterangan Pilihan 1 Pilihan 2 Pilihan 3 8 Bahasa Pemrograman yang Dieksplor (BPE) HTML / CSS / Java Script (HCJ) PHP / Golang / Python (PGP) - 9 Fokus Mengembangkan Website (FMW) Desain (D) Algoritma (AG) - 10  Pengelolaan Database (PDB) Tertarik (T) Cukup tertarik (CT) Tidak tertarik (TT) 11  Mendesain Tampilan Website (DW) Tertarik (T) Cukup tertarik (CT) Tidak tertarik (TT) 12  Menyusun Desain Web (MDW) Mahir (M) Cukup mahir (CM)  Tidak mahir (TM) 13  Kemampuan Tata Kelola Server (KTKS) Paham (P) Cukup paham (CP) Tidak paham (TP) Tabel 2 menunjukkan atribut dan variabel yang akan digunakan untuk proses pembelajara mesin. Pada pilihan jawaban terdapat beberapa diantaranya menggunakan 2 pilihan jawaban, dan beberapa menggunakan 3 pilihan jawaban. Sesuai dengan skala yang digunakan pada kuesioner penelitian,  yaitu  menggunakan  2  skala,  yaitu  skala likert yang  mana  pilihan  jawaban menggunakan  tingkatan  gradasi  dari  jawaban  positif  ke  jawaban  negatif,  sementara  skala guttman yaitu pilihan jawaban 1 atau 0, ya atau tidak, dan yang merepresentasikan keterbalikan antara 2  pilihan [12] .  Penyingkatan  variabel  pada Tabel  2 juga dilakukan  agar mempermudah pembelajaran.
2.3 Pengklasifikasian data dengan naïve bayes
Tahap  ketiga  yaitu  pengklasifikasian  data  dengan  algoritma Naïve  Bayes ,  yaitu  dengan membuat data kuesioner menjadi data tabulasi sesuai variabel atribut untuk setelah itu dihitung probabilitas kelas dan probabilitas kejadian atribut terhadap kelas. Persamaan yang digunakan dalam menghitung probabilitas [13] dan alur klasifikasi model dengan naïve bayes Gambar 2 . 𝑃(𝐻|𝑋) = ( ). ( | ) ( ) (1)
Gambar 2 . Alur klasifikasi [12]
2.4 Penerapan algoritma dengan python
Tahap keempat yaitu melakukan penerapan algoritma Naïve Bayes menggunakan Bahasa pemrograman Python versi 3 dengan tools Jupyter Notebook versi 6.5.4. Dilakukan eksperimen dengan  menggunakan  64  data  performa  dan  pemahaman  mahasiswa  di  bidang web  developer yang  dibagi menjadi dua bagian, yaitu data pelatihan sebanyak  51  data, dan sebanyak 13 data untuk data uji.
2.5 Menyajikan hasil klasifikasi dan akurasi
Tahapan  terakhir  adalah  menyajikan  hasil  klasifikasi  dan  akurasi  dari  algoritma naïve bayes yang  digunakan  guna  mengetahui  seberapa  baik  kinerja naïve  bayes dalam mengklasifikasikan  model  ini.  Digunakan Tabel  3 confusion  matrix  untuk  mengukur  kinerja model [14], [15].
Tabel 3 . Confusion matrix Nilai Kebenaran 1 0 Nilai Prediksi 1 True Positive (TP) False Positive (FP) 0 True Negative (TN)  False Negative (FN)
Untuk mengetahui nilai evaluasi model digunakan persamaan (2) seperti dibawah ini [14].
Akurasi = (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = (3) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = (4) 𝑓1 − 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = (5) Keterangan: TP  =  Jumlah True Positives TN  =  Jumlah True Negatives P =  Jumlah Tupel Positif
N =  Jumlah Tupel Negatives
FP  =  Jumlah False Positive.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil
Setelah tahapan pengumpulan data dilakukan, didapatkan sebanyak 78 data performa dan pemahaman  mahasiswa.  Dari  78  data  tersebut  dilakukan  tahapan preprocessing data  untuk memastikan  format  data  yang  digunakan  sudah  serupa  agar  dapat  dilakukan  proses pembelajaran.  Dan  dari  78  data,  hanya  sebanyak  64  data  yang  digunakan  untuk  proses pembelajaran. Kemudian dibuat variabel-variabel yang merepresentasikan atribut seperti pada Tabel  4 untuk  mempermudah  pembacaan  data.  Untuk  tahapan  selanjutnya  dilakukan  proses pembelajaran machine  learning menggunakan  algoritma naïve  bayes dengan  langkah-langkah sebagai berikut. Langkah 1:
Dari 64 data pembelajaran yang didapat dari hasil kuesioner, dapat dihitung probabilitas kelas Front-end Developer (FED) dan Back-end Developer (BED) sesuai persamaan (1).
Tabel 4 . Probabilitas kelas Variabel  Kelas Jumlah Probabilitas Kelas Y (Karir) FED 19/51 0,373 BED 32/51 0,627

## 276 Sonia Wanda Mafriza, Armansyah
Klasifikasi karir mahasiswa bidang web developer menggunakan algoritma naïve bayes
Dari  hasil  perhitungan,  pada  kelas  FED  ( Front-end  Developer )  probabilitas  kelas  yang didapat sebesar 0,373, sedangkan pada kelas BED ( Back-end Developer ), probabilitas kelas yang didapat sebesar 0,627, yang menunjukkan kelas BED lebih besar dibandingkan probabilitas kelas FED. Grafik probabilitas kelas ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik probabilitas kelas karir
Grafik pada Gambar 3 menunjukkan sebanyak 19 mahasiswa masuk pada kelas FED, dan sisanya yaitu sebanyak 32 mahasiswa masuk pada kelas BED sesuai dengan perhitungan probabilitas kelas awal yang telah dilakukan.
Langkah 2. Setelah  didapat  probabilitas  kelas,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  probabilitas  setiap atribut  dengan  masih  menggunakan  persamaan  (1)  perhitungan  probabililitas  disajikan  pada Tabel 5 .
Tabel 5. Probabilitas atribut terhadap kelas
Variab el Peluang Probabilita s Variab el Peluang Probabilita s Variab el Peluang Probabilita s FED BED FED BED FED BED FED BED FED BED FED BED MWD 15/1 9 23/3 2 0,78 9 0,71 9 UMWD 17/1 9 22/3 2 0,89
5 0,68 8
PDB
3/19 12/3 2 0,15 8 0,37 5 4/19 9/32 0,21 1 0,28 1 2/19 10/3 2 0,10 5 0,31 3 15/1 9 19/3 2 0,78 9 0,59 4 Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7 Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7 1/19 1/32 0,05 3 0,03 1 Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7 Variab el Peluang Probabilita s Variab el Peluang Probabilita s Variab el Peluang Probabilita s FED BED FED BED
FED BED FED BED
FED BED FED BED FEBE 1/19 8/32 0,05 3 0,25 0 EP 4/19 6/32 0,21 1 0,18 8 DW 13/1 9 10/3 2 0,68 4 0,31 3 16/1 9 14/3 2 0,84 2 0,43 8 13/1 9 23/3 2 0,68 4 0,71 9 6/19 18/3 2 0,31 6 0,56 3 2/19 10/3 2 0,10 5 0,31 3 2/19 3/32 0,10 5 0,09 4 0/19 4/32 0,00 0 0,12 5 Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7 Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7 Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7 Variab el Peluang Probabilita s Variab el Peluang Probabilita s Variab el Peluang Probabilita s FED BED FED BED FED BED FED BED FED BED FED BED PW 5/19 9/32 0,26 3 0,28 1 BPE
19/1 9 22/3 2 1,00 0 0,68 8 MDW 1/19 2/32 0,05 3 0,06 3 12/1 9 16/3 2 0,63 2 0,50 0
0/19 10/3 2 0,00 0 0,31 3
15/1 9 12/3 2 0,78 9 0,37 5 2/19 7/32 0,10 5 0,21 9 Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7 3/19 18/3 2 0,15 8 0,56 3 Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7 Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7 Variab el Peluang Probabilita s Variab el Peluang Probabilita s Variab el Peluang Probabilita s
0 5 10 15 20 25 30 35 FED BED
FED BED FED BED FED BED FED BED FED BED FED BED MW 5/19 8/32 0,26 3 0,25 0 FMW 19/1 9 9/32 1,00 0 0,28 1 KTKS 3/19 6/32 0,15 8 0,18 8 14/1 9 18/3 2 0,73 7 0,56 3 0/19 23/3 2 0,00 0 0,71 9 9/19 19/3 2 0,47 4 0,59 4 0/19 6/32 0,00 0 0,18 8 Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7 7/19 7/32 0,36 8 0,21 9 Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7
Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7 Variab el Peluang Probabilita s FED BED FED BED Perang- kat 18/1 9 28/3 2 0,94
7 0,87 5 1/19 4/32 0,05 3 0,12 5
Total 19/5 1 32/5 1 0,37 3 0,62 7
Langkah 3. Menghitung probabilitas akhir kelas Probabilitas kelas “ front-end developer” : P(Y  =  “ Front-end  Developer” )  =  P(X 1 (PN)|Y(“ Front-end  Developer” ))  *  P(X 2 (P)|Y(“ Front-end Developer” ))  *  P(X 3 (P)|Y(“ Front-end  Developer” ))  *  P(X 4 (S)|Y(“ Front-end  Developer” ))  * P(X 5 (A)|Y(“ Front-end  Developer” ))  *  P(X 6 (M)|Y(“ Front-end  Developer” ))  *  P(X 7 (S)|Y(“ Front-end Developer” ))  *  P(X 8 (HCJ)|Y(“ Front-end  Developer” ))  *  P(X 9 (D)|Y(“ Front-end  Developer” ))  * P(X 10 (T)|Y(“ Front-end Developer” )) * P(X 11 (T)|Y(“ Front-end Developer” )) * P(X 12 (M)|Y(“ Front-end Developer” )) * P(X 13 (P)|Y(“ Front-end Developer” )) = 0,373 * (0,789 * 0,053 * 0,263 * 0,263 * 0,947
* 0,895 * 0,211 * 1,000 * 0,100 * 0,158 *0,684 * 0,053 * 0,158) = 1,74612
Probabilitas kelas “ back-end developer” : P(Y)  = “Back-end  Developer” =  P(X 1 (PN)|Y( “Back-end  Developer” ))  *  P(X 2 (P)|Y( “Back-end Developer” ))  *  P(X 3 (P)|Y( “Back-end  Developer” ))  *  P(X 4 (S)|Y( “Back-end  Developer” ))  * P(X 5 (A)|Y( “Back-end  Developer” ))  *  P(X 6 (M)|Y( “Back-end  Developer” ))  *  P(X 7 (S)|Y( “Back-end Developer” ))  *  P(X 8 (HCJ)|Y( “Back-end  Developer” ))  *  P(X 9 (D)|Y( “Back-end  Developer” ))  * P(X 10 (T)|Y( “Back-end
Developer” )) * P(X 11 (T)|Y( “Backmaksu-end Developer” )) * P(X 12 (M)|Y( “Back-end Developer” )) * P(X 13 (P)|Y( “Back-end Developer” )) = 0,627 * (0,719 * 0,250 *
0,281 * 0,250 * 0,875 * 0,688 * 0,188 * 0,688 * 0,281 * 0,375 * 0,313 * 0,063 * 0,188) = 2,40827
Langkah 4. Membandingkan probabilitas kelas
P (Y = “ Front-end Developer ”) < P (Y = “ Back-end Developer ”) Atau P (Y = “ Back-end Developer ”) > P (Y = “ Front-end Developer ”)
Hasil  yang  didapatkan  dari  perancangan  model  klasifikasi  karir  menggunakan  algoritma Naïve Bayes ini, menunjukkan bahwa kelas Back-end Developer adalah kelas yang lebih banyak diminati oleh mahasiswa IT UINSU khususnya prodi Ilmu Komputer dan Sistem Informasi dengan probabilitas kelas Back-end Developer sebesar 1,74612 dan pobabilitas kelas Front-end Developer sebesar  2,40827.  Dari  serangkaian  langkah  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  dari  data pelatihan di atas, mahasiswa dominan masuk ke dalam kelas karir “ Back-end Developer” dengan rincian 32 mahasiswa minat pada Back-end Developer dan 19 mahasiswa minat kepada bagian Front-end Developer. Dengan model klasifikasi minat karir menggunakan algoritma naïve bayes , ketika diterapkan pada data pengujian sebanyak 13 data, 10 diantaranya masuk ke kelas Back- end Developer serta 3 mahasiswa masuk ke kelas Front-end Developer .
3.2 Pembahasan
Dari hasil perhitungan probabilitas kelas ditemukan bahwa total probabilitas untuk kelas “ back-end developer” lebih besar dibanding kelas “ front-end developer”, dimana probabilitas kelas

## 278 Sonia Wanda Mafriza, Armansyah
Klasifikasi karir mahasiswa bidang web developer menggunakan algoritma naïve bayes
FED adalah 0,373 dan probabilitas kelad BED adalah 0,627. Kemudian dicari probabilitas atribut yang  dapat  dilihat  pada Tabel  4 .  Langkah  selanjutnya  untuk  pemodelan  adalah  mencari probabilitas akhir kelas yaitu probabilitas kelas dikalikan dengan seluruh probabilitas atribut dari FED, begitu juga dengan kelas BED. Setelah ditemukan hasil dari probabilitas akhir kedua kelas, maka dapat dibandingkan kelas dengan probabilitas tertinggi diantara kelas FED dan BED, dan dari hasil pemodelan didapatkan bahwa probabilitas P(BED)>P(FED), yang menunjukkan potensi karir mahasiswa IT di UINSU dengan 64 partisipasi dari mahasiswa menghasilkan bahwa kelas Back-end Developer lebih diminati dibanding kelas Front-end Developer . Evaluasi dari pemodelan ini menggunakan jupyter notebook dengan python, dan didapatkan hasil evaluasi model untuk 51 data latih dan 13 data uji yang ditunjukkan pada Gambar 4 .
Gambar 4 . Evaluasi model
Gambar 4 menunjukkan evaluasi model dimana terdapat nilai akurasi sebesar 0.85 yang berarti akurasi model ini sebesar 85%, sementara untuk nilai precision sebesar 100%, recall 85%, dan  nilai f-1score sebesar  92%.  Hasil  ini  menunjukkan  kinerja  model  yang  sangat  baik  untuk pengklasifikasian karir mahasiswa di bidang web developer ini.
Gambar 5 . Grafik confusion matrix Grafik pada Gambar 5 menunjukkan nilai True Positive sebesar 11, yang berarti terdapat 11 data diprediksi benar, nilai True Negative 0, hal ini menunjukkan tidak terdapat data negatif yang diprediksi benar. False Positive sebanyak 2, yang berarti terdapat sebanyak 2 kesalahan prediksi, dimana data negatif namun diprediksi positif. False Negative 0, yang berarti data positif namun diprediksi sebagai data negative.

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  sebanyak  64  data  yang  dilakukan  proses  pembelajaran,  ditemukan bahwa performa dan potensi yang dimiliki mahasiswa prodi Ilmu Komputer dan Sistem Informasi
UINSU lebih condong kepada karir Back-end Developer dibanding Front-end Developer , yang dapat kita lihat dari perhitungan menggunakan algoritma naïve bayes bahwa angka probabilitas untuk karir Back-end  Developer lebih  besar dibanding Front-end  Developer. Penentuan  Hasil  akurasi untuk klasifikasi karir mahasiswa dengan algoritma naïve bayes menggunakan Confusion Matrix, didapatkan akurasi model sebesar 85%, precision 100%, recall 85%, dan nilai f-1 score sebesar 92%  dimana  angka  ini  termasuk  pada  performa  klasifikasi  yang  baik  yang  berarti  model klasifikasi  ini  bekerja  dengan  baik  dalam  mengklasifikasikan  karir  mahasiswa  IT  UINSU  pada bagian karir Front-end Developer maupun Back-end Developer .

## REFERENSI
[1] Kominfo,  “Keputusan  Kepala  Pusat  Pengembangan  Profesi Dan  Sertifikasi Nomor:  1069 Tahun 2022 Tentang Penetapan Perubahan Deskripsi Dan Unit Kompetensi Peta Okupasi Bidang Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIK) Tahun 2022,” PUSAT PENGEMBANGAN PROFESI DAN SERTIFIKASI BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA MANUSIA KEMENTERIAN KOMUNIKASI DAN INFORMATIKA, 2022.
[2] S. M. Prasetiyo, M. I. P. Nugroho, R. L. Putri, and O. Fauzi, “Pembahasan Mengenai Front-End Web  Developer  dalam  Ruang  Lingkup  Web  Development,” BULLET :  Jurnal  Multidisiplin Ilmu , vol. 1, no. 06, pp. 1015–1020, Dec. 2022, Accessed: Jul. 12, 2023. [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/bullet/article/view/1570
[3] R. F. Ramadhan et al. , “Kecerdasan Buatan Digital,” 2023.
[4] M.  R.  Faisal  and  D.  T.  Nugrahadi,  “Belajar  Data  Science:  Klasifikasi  dengan  Bahasa Pemrograman R,” 2019.
[5] Y. N. S. Sidiq, Rd. N. S. Fathonah, and N. Riza, Metode Klasifikasi Menentukan Kenaikan Level UKM  Bandung  Timur  Dengan  Algoritma  Naive  Bayes  Pada  Sistem  JURAGAN  Berbasis Komunitas . Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[6] W.  Katrina,  A.  Perdana  Windarto,  D.  Hartama,  and  Saifullah,  “Model  Aturan  Klasifikasi Minat  Mahasiswa  Berwirausaha  dengan  Algoritma  Naive  Bayes,” Prosiding  Seminar Nasional Riset  Information  Science (SENARIS) ,  vol. 1,  no.  0,  pp. 328–337, Sep.  2019,  doi: 10.30645/SENARIS.V1I0.38.
[7] V. F. P. I. Kusumawati, A. Jamaludin, and Carudin, “Klasifikasi Kesiapan Siswa Melaksanakan Pembelajaran Tatap Muka di Masa Pandemi dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus: SMA Negeri 61 Jakarta),” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan , vol. 8, no. 23, pp. 39–50, Dec. 2022, doi: 10.5281/ZENODO.7384628.
[8] E.  W.  Ningsih  and  Hardiyan,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam  Penentuan Kelayakan Penerima Kartu Jakarta Pintar Plus,” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI , vol. VI, Jan. 2020, doi: 10.31294/jtk.v4i2.
[9] M. Furqan, Y. Ramadhan Nasution, and R. Fadillah, “Klasifikasi Penyakit Kulit Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Berdasarkan  Tekstur  Warna  Berbasis  Android,” J-SAKTI  (Jurnal Sains  Komputer  dan  Informatika) ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  12–20,  Mar.  2022,  doi:  10.30645/J- SAKTI.V6I1.421.
[10]  H.  Nurrifqi  Fakhri  Fikrillah,  S.  Hudawiguna,  C.  Juliane,  and  P.  Studi  Rekayasa  Sistem Informasi,  “Klasifikasi  Penerima  Bansos  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , vol. 10, no. 1, pp. 683–695, Mar. 2023, doi: 10.35957/JATISI.V10I1.3624.
[11]  H.  Santoso,  D.  Desliani,  P.  Studi  Ilmu  Komputer,  and  F.  Sains  dan  Teknologi,  “Analisis Sentimen  Mahasiswa  Terkait  Pembelajaran  Tatap  Muka  Menggunakan  Metode  Naive Bayes  Classifier,” Techno.Com ,  vol.  21,  no.  3,  pp.  644–654,  Aug.  2022,  doi: 10.33633/tc.v21i3.6262.
[12]  Moch.  Bahak  Udin  and  Arifin  Aunillah, Buku  Ajar  Statistik  Pendidikan .  UMSIDA  PRESS,
2021. Accessed: Nov. 26, 2023. [Online]. Available:
file:///C:/Users/ASUS/Downloads/1293-Article%20Text-6181-1-10-20220719.pdf
Klasifikasi karir mahasiswa bidang web developer menggunakan algoritma naïve bayes
[13]  T.  Puspa  Rahayu  Sanjaya et  al. ,  “Analisis  sentimen  ulasan  pada  e-commerce  shopee menggunakan  algoritma  naive  bayes  dan  support  vector  machine,” INFOTECH :  Jurnal Informatika  &  Teknologi ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  16–26,  Jun.  2023,  doi: 10.37373/INFOTECH.V4I1.422.
[14]  A. Fadia Haya, R. Azhar, M. Khandava Mulyadien, B. Nurina Sari, J. HSRonggo Waluyo, and K.  Telukjambe  Tim,  “Klasifikasi  Minat  Beli  Pelanggan  Terhadap  Udang  Vaname Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes,” JURNAL  ILMIAH  BETRIK :  Besemah  Teknologi Informasi  dan  Komputer ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  59–65,  Apr.  2022,  doi: 10.36050/BETRIK.V13I1.452.
[15]   agus  heri  yunial,  “Analisa  Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi  Support  Vector  Machine, Decession  Tree  Dan  Naive  Bayes,” PROSIDING  SEMINAR  INFORMATIKA  DAN  SISTEM INFORMASI ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  138–156,  Oct.  2020,  Accessed:  Aug.  07,  2023.  [Online].
Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/SNISIS/article/view/9269