## Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Untuk Prediksi Kelulusan Siswa
Dimas Abisono Punkastyo *1 , Fajar Septian 2 , Ari Syaripudin 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Pamulang Email: 1 dosen00675@unpam.ac.id, 2 dosen00677@unpam.ac.id, 3 dosen00671@unpam.ac.id

## Abstrak
Proses kelulusan siswa melibatkan serangkaian tahapan dan persyaratan yang harus dipenuhi  oleh  setiap  siswa.  Kelulusan  ini  menjadi  langkah  penting  dalam pendidikan,  karena  menentukan  kemampuan  siswa  untuk  melanjutkan  ke  jenjang berikutnya.  Dalam  penelitian  ini,  data  kelulusan siswa  diolah menggunakan teknik data  mining,  khususnya  metode Naïve  Bayes ,  untuk  melakukan  prediksi  kelulusan siswa.  Atribut-atribut  seperti  Nilai  Praktik,  Ujian  Sekolah  (US),  Ujian  Nasional (UN),  dan  Perilaku  Siswa  digunakan  dalam  proses  prediksi  ini.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa dari populasi sebanyak 60 siswa, model berhasil memprediksi bahwa  45  siswa  akan  lulus  dan  15  siswa  tidak  akan  lulus.  Metode Naïve  Bayes diimplementasikan menggunakan aplikasi Orange dan menghasilkan tingkat akurasi sebesar  98,33%  dengan  tingkat  presisi  sebesar  100,00%.  Hasil  ini  menunjukkan bahwa  metode Naïve  Bayes sangat  efektif  dalam  memprediksi  kelulusan  siswa dengan  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Oleh  karena  itu,  teknik  data  mining  ini  dapat menjadi  alat  yang  berharga  bagi  institusi  pendidikan  dalam  meningkatkan  kualitas hasil kelulusan siswa.
Kata Kunci: Prediksi Kelulusan Siswa, Data Mining, Metode Naïve Bayes

## Abstract
The  student  graduation  process  involves  a  series  of  stages  and  requirements  that must be met by each student. Graduation is an important step in education because it  determines  the  student's  ability  to  continue  to  the  next  level.  In  this  research, student  graduation  data  is  processed  using  data  mining  techniques,  especially  the Naïve  Bayes  method,  to  predict  student  graduation.  Attributes  such  as  Practice Scores, School Exams (US), National Exams (UN), and Student Behavior are used in this  prediction  process. The  research  results show that  from  a  population  of 60 students,  the  model  successfully  predicted  that  45  students  would  pass,  and  15 students  would  not  pass.  The  Naïve  Bayes  method  was  implemented  using  the orange  application  and  produced  an  accuracy  level  of  98.33%  with  a  precision level of 100.00%. These results show that the Naïve Bayes method is very effective in predicting student graduation with a high level of accuracy. Therefore, this data mining  technique  can  be  a  valuable  tool  for  educational  institutions  in  improving the quality of student graduation outcomes.
Keywords : Student Graduation Predictions, Data Mining, Naïve Bayes Methods

## 1. Pendahuluan
Lulusan  siswa  memiliki  signifikansi  yang  penting  dalam  kerangka  pendidikan, termasuk  pemenuhan  persyaratan  kelulusan  dan  penyelesaian  rapat  kelulusan.  Tingkat kelulusan siswa sering menjadi landasan dalam merancang kebijakan baru dan strategi untuk  meningkatkan  mutu  pendidikan  (Etriyanti  et  al.,  2020).  Namun,  proses
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
pengolahan data kelulusan masih sering mengalami kesalahan dan kurang akurat. Oleh karenanya, tujuan penelitian ini untuk mengatasi masalah tersebut dengan menggunakan metode Naïve  Bayes .  Data  Mining,  sebuah  proses  penambangan  informasi  dari  data berukuran  besar,  memfokuskan  pada  identifikasi  pola  atau  aturan  tertentu  dalam  data. Tujuannya  adalah  memberikan  solusi  yang  dapat  mengatasi  berbagai  situasi  atau masalah khusus. Data Mining dapat didefinisikan sebagai proses mengekstrak informasi menarik  dari  data  tertentu  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu  (Muchlis  et  al., 2021). Salah satu teknik utama dalam data mining adalah klasifikasi. Klasifikasi adalah proses mengidentifikasi atribut- Teknik ini memungkinkan penggunaan algoritma untuk mengevaluasi  dan  memprediksi  kelompok  atau  kategori  data.  Sebuah  analisis  literatur singkat  mengungkapkan  bahwa  algoritma  seperti  C4.5, Naïve  Bayes ,  dan  k-Nearest Neighbor  (k-NN)  sering  digunakan  dalam  klasifikasi  data  (Al  Arif  et  al.,  2022). Algoritma  C4.5  efektif  dalam  mengelola  dataset  besar  dan  rumit  tetapi  memiliki kekurangan  dalam  menangani  tumpang  tindih  dan  merancang  pohon  keputusan  yang optimal. Sementara k-NN digunakan untuk masalah kelas ganda tetapi memiliki kendala dalam menentukan tetangga terdekat pada titik kueri dari dataset.
Naïve  Bayes merupakan  metode  klasifikasi  probabilitas  sederhana  yang berdasarkan  pada  teorema  Bayes  dengan  asumsi  bahwa  semua  atribut  bersifat independen atau tidak berhubungan (A. Oktian Permana & Sudin Saepudin, 2023; Rifai et al., 2019; Rovidatul et al., 2023). Metode ini memerlukan data pelatihan yang relatif sedikit  untuk  menghitung  parameter  dan  telah  terbukti  efektif  dalam  klasifikasi  dalam berbagai  penelitian  sebelumnya.  Meskipun  demikian,  belum  ada  pengetahuan  yang cukup  tentang  bagaimana  mengimplementasikan  metode Naïve  Bayes dengan  efektif dalam  konteks  prediksi  kelulusan  siswa  di  sekolah.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengisi  celah  ini  dengan  membandingkan  praktik,  ujian  sekolah,  ujian  nasional,  dan perilaku siswa sebagai faktor yang dominan dalam prediksi kelulusan siswa. Penelitian ini  memberikan  kontribusi  baru  dalam  aplikasi  metode Naïve  Bayes dalam  prediksi kelulusan  siswa  di  sekolah,  yang  dapat  membantu  sekolah  merumuskan  strategi berdasarkan  analisis  data  ini.  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  akan  meningkatkan efisiensi  pengambilan  keputusan  terkait  kelulusan  siswa  dan  meningkatkan  daya  saing sekolah.

## 2.  Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  memanfaatkan  teknik  klasifikasi  dari  data  mining,  yaitu  metode Naïve  Bayes .  Metode  ini  merupakan  metode  klasifikasi  probabilitas  sederhana  yang berdasarkan teorema Bayes dengan asumsi bahwa semua atribut independen atau tidak saling  berhubungan  (Borman  &  Wati,  2020).  Metode  ini  efektif  dengan  jumlah  data pelatihan  yang  relatif  kecil  untuk  mengestimasi  parameter  (Putro  et  al.,  2021).  Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup nilai-nilai Praktik, Ujian Sekolah (US), Ujian  Nasional  (UN),  dan  perilaku  siswa.  Data  ini  kemudian  dianalisis  menggunakan metode Naïve  Bayes untuk  menentukan  faktor  mana  yang  menjadi  penunjang  yang paling dominan dalam mempengaruhi tingkat kelulusan siswa.

## 2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merujuk pada serangkaian langkah yang harus diikuti untuk melaksanakan  investigasi  secara  sistematis  terhadap  suatu  permasalahan  atau pertanyaan  penelitian  (Fernando  et  al.,  2022).  Dalam  rangka  menjelaskan  pengolahan
tingkat  kelulusan siswa,  akan diuraikan langkah-langkah penelitian yang  diilustrasikan dalam Gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Tahapan-Tahapan Penelitian
Pada  Gambar  1  memperlihatkan  proses  langkah-langkah  dalam  melaksanakan penelitian. Secara lebih rinci setiap fasenya dijelaskan sebagai berikut:
1) Mengumpulkan Data, Menentukan Populasi dan Sampel Penelitian Penelitian  ini  dimulai  dengan  melakukan  wawancara  bersama  Ibu  Neng  Wida Novira,  seorang  staff  guru  di  sekolah,  yang  bertujuan  untuk  mengumpulkan  data yang diperlukan. Sejumlah data dikumpulkan melalui metode observasi, wawancara, dan  studi  pustaka.  Pendekatan  ini  digunakan  untuk  mengumpulkan  informasi  yang dibutuhkan untuk penelitian. Sumber data terdiri dari data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh langsung dari sumber yang relevan dengan penelitian, seperti data nilai praktik, nilai Ujian Sekolah (US), nilai Ujian Nasional (UN), dan perilaku siswa.  Data  primer  diperoleh  melalui  observasi  dan  wawancara  dengan  salah  satu staf  guru  di  sekolah,  yaitu  Ibu  Neng  Wida  Novira.  Data  sekunder  adalah  data tambahan yang diperoleh dari buku dan jurnal yang tersedia di internet (Sukamto & Fauziah, 2020). Populasi penelitian ini terdiri dari data tingkat kelulusan siswa, yang mencakup  siswa  sebanyak  60  siswa  yang  diambil  sampelnya  dari  tahun  akademik 2016  sampai  dengan  2018.  Sampel  diambil  dengan  menggunakan  teknik  random sampling  pada  masing-masing  tahun  akademik.  Data  yang  digunakan  dari  tahun 2016 sampai dengan 2018 karena data tiga tahun tersebut telah cukup  representatif untuk digunakan sebagai prediksi. Tahun 2019 hingga 2021 tidak digunakan karena pada tahun itu sedang Pandemi Covid 19 sehingga data tidak daapt dijadikan acuan.
2) Mengelola Data
Beberapa instrumen penting digunakan pada penelitian ini. Pertama, data riset yang akan dimasukkan dan diolah terdiri dari nilai praktik, nilai Ujian Sekolah (US), nilai Ujian  Nasional  (UN),  dan  perilaku  siswa.  Data  ini  adalah  sampel  yang  mewakili populasi  siswa  dan  digunakan  dalam  proses  klasifikasi  untuk  memprediksi  tingkat kelulusan siswa. Kedua, data tersebut sudah tersedia dalam format Microsoft Excel. Dataset  ini  mencakup  60  siswa,  baik  yang  lulus  maupun  yang  tidak,  yang  diambil secara  random  sampling  dari  tahun  akademik  2016-2018.  Ketiga,  perangkat  lunak
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
yang  digunakan  untuk  pengolahan  data  adalah  Microsoft  Excel  2010.  Pengolahan data  sampel  yang  identik  dengan  populasi  dilakukan  dengan  menggunakan perangkat  Microsoft  Excel.  Langkah  ini  dimaksudkan  untuk  mendapatkan  hasil pengujian data. Selain itu, aplikasi khusus digunakan untuk mengelola dan menguji data uji. Selanjutnya, data tersebut diolah dan dianalisis sesuai dengan prosedur dan teknik  pengolahan  data  yang  telah  ditentukan.  Proses  pengolahan  data  meliputi beberapa  langkah.  Pertama,  dilakukan  pemilihan  dan  penyusunan  klasifikasi  data agar dapat dikategorikan dengan baik. Selanjutnya, setiap data diberikan kode-kode tertentu  guna  mempermudah  analisis  lebih  lanjut.  Terakhir,  dilakukan  analisis  data sesuai dengan klasifikasinya yang telah ditetapkan sebelumnya.
3) Prediksi Menggunakan Naïve Bayes
Setelah  data  dikelola  proses  selanjutnya  adalah  memasukkan  data  tersebut  untuk dilakukan  prediksi.  Untuk  melakukan  prediksi  menggunakan  pendekatan Naïve Bayes .  Pendekatan  ini  diterapkan  pada  data  mulai  dari  tahap  pelatihan  hingga pengujian  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi.  Pendekatan  Naïve  Baye  akan diimplementasikan pada aplikasi Orange, dimana ini merupakan toolkit open-source untuk visualisasi data, pembelajaran mesin, dan penambangan data.
4) Melakukan Pengujian Hasil  prediksi  yang  dilakukan  oleh  algoritma Naïve  Bayes selanjutnya  dilakukan pengujian untuk  mengukur kinerja dari prediksi  yang telah dihasilkan. Pengukuran kinerjanya melalui accuracy , precision , recall , dan F1 Score .

## 2.2. Data Mining
Data  mining  merupakan  proses  penelusuran  pola  atau  aturan  dalam  suatu kumpulan data berukuran besar guna menemukan wawasan baru (Puspita et al., 2023). Proses ini juga dapat  didefinisikan sebagai  metode yang digunakan untuk  menentukan struktur  data  (Gultom  &  Rikki,  2020).  Karakteristik  dari  data  mining  (Yuniarti  & Gunawan,  2021),  mencakup:  (1)  berkaitan  dengan  penemuan  pola  data  baru  yang sebelumnya tidak diketahui; (2) penggunaan dataset besar untuk menghasilkan temuan signifikan; dan (3) aplikasinya dalam penetapan strategi dan keputusan kritis.

## 2.3. Naïve Bayes
Metode Naïve  Bayes merupakan  sebuah  teknik  klasifikasi  atau  pengelompokan data  yang  memanfaatkan  perhitungan  probabilitas  berdasarkan  dataset  yang  telah terkumpul  (Alfa  Saleh,  2019).  Sesuai  dengan  penjelasan  Bustami  (Bustami,  2014), Naïve Bayes digunakan untuk meramalkan peluang masa depan dengan memanfaatkan metode probabilitas dan analisis statistik berdasarkan pengalaman sebelumnya (Wijaya & Dwiasnati, 2020).
Salah satu keunggulan utama dari algoritma Naïve Bayes adalah kebutuhan akan jumlah  data  pelatihan  yang  relatif  kecil  untuk  mengestimasi  parameter  dalam  proses klasifikasi Selain itu, implementasi Naïve Bayes relatif mudah dan sering memberikan hasil  yang  baik  dalam  berbagai  situasi  (Chely  Aulia  Misrun  et  al.,  2023).  Namun, kekurangan  dari  metode  ini  adalah  asumsi  independensi  antar  fitur.  Dalam kenyataannya,  keterkaitan  antar  fitur  seringkali  ada  dan  tidak  dapat  dimodelkan  oleh Naïve Bayesian Classifier . Teorema Bayes memiliki bentuk universal, untuk melakukan perhitungannya melalui persamaan (1).
(1)
Berikut adalah penjelasannya dari persamaan (1) tersebut.
X: Data dengan kelas yang belum diidentifikasi.
H: Hipotesis bahwa data termasuk dalam suatu kelas tertentu.
P(H|X):  Probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan  kondisi  X,  juga  dikenal  sebagai probabilitas posterior.
P(H):   Probabilitas hipotesis H, juga dikenal sebagai probabilitas prior.
P(X|H):  Probabilitas X berdasarkan kondisi hipotesis H. P(X):   Probabilitas X.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini,  kami  akan  mengulas  hasil  dari  penggunaan  metode Naïve Bayes ,  sebuah  teknik  klasifikasi  dalam  Data  Mining,  pada  data  penelitian  yang melibatkan nilai-nilai  Praktik, Ujian Sekolah (US), Ujian Nasional (UN), dan Perilaku Siswa.  Metode  ini  memungkinkan  untuk  mengidentifikasi  faktor-faktor  dominan  yang mempengaruhi  tingkat  kelulusan  siswa.  Melalui  analisis  ini,  dapat  digunakan  untuk memahami  bagaimana  masing-masing  variabel  berkontribusi  terhadap  hasil  akhir  dan memberikan  wawasan  penting  untuk  meningkatkan  tingkat  kelulusan  di  masa mendatang.  Penyelesaian  kasus  ini  menggunakan  aplikasi  Orange,  dimana  ini merupakan  toolkit open-source untuk  visualisasi  data,  pembelajaran  mesin,  dan penambangan data. Orange juga mencakup seperangkat alat untuk pra-pemrosesan data yang efektif, evaluasi model, dan lainnya (Hozairi et al., 2021). Toolkit ini menyediakan antarmuka  pemrograman  visual,  sehingga  pengguna  dapat  dengan  mudah  melakukan analisis, eksplorasi dan analisis data dengan mudah.

## 3.1. Persiapan Dataset
Data  yang  digunakan  disebut  sebagai  data_training_1.xlsx.  Dataset  ini mencakup  60  siswa,  baik  yang  lulus  maupun  yang  tidak,  yang  diambil  dari  tahun akademik  2016  hingga  2018.  Populasi  penelitian  ini  terdiri  dari  data  tingkat  kelulusan siswa,  yang  mencakup  siswa  sebanyak  60  siswa  yang  diambil  sampelnya  dari  tahun akademik  2016  sampai  dengan  2018.  Sampel  diambil  dengan  menggunakan  teknik random sampling pada masing-masing tahun akademik. Data yang digunakan dari tahun 2016  sampai  dengan  2018  karena  data  tiga  tahun  tersebut  telah  cukup  representatif untuk  digunakan  sebagai  prediksi.  Tahun  2019  hingga  2021  tidak  digunakan  karena pada  tahun  itu  sedang  Pandemi  Covid  19  sehingga  data  tidak  daapt  dijadikan  acuan. Atribut  tang  digunakan  antara  lain  nilai  praktik,  nilai  Ujian  Sekolah  (US),  nilai  Ujian Nasional  (UN),  dan  perilaku  siswa.  Data  dikumpulkan  melalui  observasi  berdasarkan data kelulusan sekolah dan wawancara dengan salah satu staf guru di sekolah, yaitu Ibu Neng  Wida  Novira.  Data  yang  didapatkan  kemudian  dipindah  ke  Microsoft  Excel  dan kemudian  diperiksa  kembali  terkait  kelengkapan  data.  Data  sebanyak  60  siswa  yang digunakan sebagai dataset merupakan hasil seleski data yang seluruh atribut yang terdiri dari  nilai  praktik,  nilai  Ujian  Sekolah  (US),  nilai  Ujian  Nasional  (UN),  dan  perilaku siswa  lengkap  dan  terisi.  Seluruh  atribut  terdokumentasi  datanya  dan  digunakan  untuk melakukan  prediksi.  Prediksi  kelulusan  berdasarkan  pada  label  Status  Kelulusan,  yang
terdapat  dua  label  yaitu  Lulus  dan  Tidak  Lulus.    Dari  60  data  yang  digunakan  berikut merupakan 10 data sampel dari dataset yang digunakan yang ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Nilai Siswa
No Nama Jenis Nilai Praktik Nilai US Nilai UN Perilaku Siswa Status Kelulusan 1 Ahmad Taji Saputra L 95 88 33.35 Baik Lulus 2 Agung L 83 91 30 Baik Lulus 3 Ahmad Gunadi L 80 90 31.23 Baik Lulus 4 Ahmad Resal L 84 77 30.55 Baik Lulus 5 Ahmad Ripai L 83 82 31.38 Baik Lulus 6 Ajeng Siti Khodijah P 65 66 20.01 Kurang Baik Tidak Lulus 7 Aldo L 80 97 33.21 Baik Lulus 8 Dani P 70 70 20.1 Kurang Baik Tidak Lulus 9 Derince L 90 82 32.57 Baik Lulus 10 Diana Lestari P 95 77 32.5 Baik Lulus
Dari  dataset  tersebut  kemudian  dimasukkan  pada  aplikasi  Orange  sebagai  data pelatihan.  Sebelum  melakukan  pengolahan  data  untuk  memulai  analisis  pada  aplikasi Orange  dimulai  dari  membuat project baru  dengan  membuka  menu  'New'.  Menu  ini merupakan  titik  awal  bagi  pengguna  untuk  memulai  analisis,  dengan  memungkinkan untuk membuat proyek data mining baru dan menentukan parameter dan variabel yang relevan. Dengan demikian, menu 'New' ini berfungsi sebagai alat penting dalam proses penambangan data, memfasilitasi penyiapan dan pengolahan data sebelum analisis lebih lanjut  dilakukan. Gambar 2 menampilkan menu 'New' yang digunakan untuk  memulai proses perhitungan data mining baru.
Gambar 2. Memulai Proses Perhitungan Data Mining
Dalam  contoh  ini,  pengguna  memilih  file  dengan  nama  'data_training_1.xlsx'. File  ini  adalah  kumpulan  data  pelatihan  yang  akan  dipergunakan  dalam  proses  data mining.  Dataset  ini  biasanya  berisi  sejumlah  besar  entri  data  yang  relevan  untuk masalah atau pertanyaan penelitian tertentu. Dengan memilih file 'data_training_1.xlsx', pengguna  mengatur  dasar  untuk  analisis  lebih  lanjut,  dan  langkah  selanjutnya  akan melibatkan  penerapan  teknik  dan  algoritma  data  mining  pada  dataset  ini  untuk menghasilkan  wawasan  yang  berharga.  Gambar  3  menunjukkan  proses  pemilihan dataset untuk analisis.

## Gambar 3. Memilih dataset dengan nama file data_training_1.xlsx

## 3.2 Select Columns
Select  Columns menerima  input  dari  data  dan  fitur,  kemudian  menghasilkan output berupa  data  dan  fitur.  Pada  tahap  ini,  pengguna  dapat  memilih  kolom  spesifik dari  dataset  yang  akan  digunakan  dalam  analisis.  Pemilihan  kolom  ini  penting  karena memungkinkan  pengguna  untuk  fokus  pada  variabel  atau  fitur  tertentu  dari  data,  dan mengabaikan  informasi  lain  yang  mungkin  tidak  relevan  untuk  tujuan  analisis  data. Tahapan memilih fitur atribut dan target dari dataset tersaji pada Gambar 4.
Gambar 4. Memilih Fitur Atribut dan Target

## 3.3 Naïve Bayes
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
Langkah  selanjutnya  yaitu  mengimplementasikan  algoritma Naïve  Bayes . Algoritma Naïve  Bayes telah  tersedia  di  aplikasi  Orange.  Tampilan  menambahkan algoritma Naïve Bayes tersaji pada Gambar 5.
Gambar 5. Menambahkan komponen Naïve Bayes
Gambar  5  menunjukkan  tahap  penambahan  algoritma Naïve  Bayes ke  dalam analisis  data,  yang  digunakan  untuk  membantu  dalam  prediksi  atau  klasifikasi berdasarkan fitur dan target yang telah dipilih.

## 3.4 Test dan Score
Input  terdiri  dari  Data,  Test  Data,  Preprocessor,  dan  Learner. Output yang dihasilkan adalah Prediksi dan Evaluasi Hasil. Di tahap ini, model yang telah dibuat dan dilatih  sebelumnya  diuji  menggunakan  set  data  tes  untuk  melihat  sejauh  mana  kinerja dan akurasi model dalam membuat prediksi atau klasifikasi. Gambar 6 menggambarkan tahap Tes t dan Score dalam proses analisis data.
Output ini  biasanya  berupa  laporan  atau  visualisasi  yang  merangkum  hasil pengujian model dan metrik evaluasinya. Laporan ini dapat mencakup berbagai elemen, seperti  matriks  kebingungan,  skor  akurasi,  skor  presisi,  skor  recall,  kurva  ROC,  dan lainnya. Dengan memeriksa output ini, pengguna dapat memahami kinerja model pada data  tes  dan  menentukan  apakah  model  tersebut  sudah  cukup  baik  atau  perlu penyesuaian  lebih  lanjut.  Gambar  7  menampilkan  output  dari  tahap  ' Test dan Score ' dalam proses analisis data.
Gambar 7. Output Test dan Score
Dari perhitungan yang telah dilakukan menghasilkan hasil berikut: a. AUC = 0,980
b. CA = 0,984
c. F1 = 0,984
d. Precision = 0,985
e. Recall = 0,984

## 3.5 Uji coba prediksi kelulusan dengan data Testing
Dataset yang digunakan bernama data_testing_1.xlsx. yang telah disiapkan pada aplikasi Orange sebagai data testing . Data pengujian tersebut ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Atribut Data Testing No  Nama  Jenis Nilai Praktik Nilai US Nilai UN Perilaku Siswa 1 a P 93 78 30.22 Kurang Baik 2 b L 91 83 30.17 Baik 3 c P 87 78 32.19 Baik 4 d P 65 70 20.12 Baik 5 e P 82 99 30 Baik 6 f L 65 65 20.17 Kurang Baik 7 g L 83 83 30.2 Baik
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
Berdasarlan Pada Tabel 2 tersebut, kemudian dijadikan sebagai data uji. Gambar 8 menunjukkan tahap 'Data Testing' , di mana model yang telah dilatih diuji dengan data baru untuk memverifikasi kinerja dan tingkat generalisasinya .
Gambar 8. Data Testing
Selanjutnya  dibuat  susunan  elemen  dalam  aplikasi  Orange,  mencakup  alat  dan modul  untuk  analisis  data,  dari  pengolahan  awal  hingga  evaluasi  model.  Susunan  ini membantu  memahami  alur  kerja  analisis  data.  Susunan  elemen  tersebut  tersaji  pada Gambar 9.
Gambar 9. Susunan Elemen dalam aplikasi Orange

## 3.6 Hasil Prediksi
Hasil  prediksi  yang  didapatkan  dari  aplikasi  orange  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes .  Hasil  ini  memungkinkan  evaluasi  kemampuan  generalisasi  model. Hasil prediksi berdasarkan data uji yang dilakukan disajikan pada Gambar 10.
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
Rincian  hasil  prediksi  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dapat  dilihat  pada Gambar  10.  Dari  prediksi  terhadap  tujuh  data  training  yang  diuji,  ditemukan  hasil prediksi lulus untuk lima siswa dan prediksi tidak lulus untuk dua siswa.

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dikerjakan,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa metode Naïve Bayes efektif dalam  melakukan prediksi tingkat  kelulusan siswa. Metode  ini  tidak  hanya  memudahkan  dalam  menentukan  hasil  kelulusan  siswa,  tetapi juga  dapat  memprediksi  jumlah  siswa  yang  akan  lulus.  Tingkat  akurasi  prediksi  dari data  tingkat  kelulusan  siswa  mencapai  98,33%,  menunjukkan  bahwa  metode Naïve Bayes sangat akurat dalam pengolahan tingkat kelulusan siswa. Hasil dari penelitian ini dapat dimanfaatkan sebagai bahan pembanding atau referensi untuk penelitian lain yang terkait  dengan  prediksi  tingkat  kelulusan  menggunakan  metode Naïve  Bayes atau algoritma lain. Selain itu, penggabungan atau perbandingan dengan algoritma lain dapat dilakukan untuk mendapatkan hasil prediksi yang lebih akurat.

## Ucapan Terimakasih
Peneliti  menugucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Pamulang  dan  LPPM Universitas Pamulang yang telah memberikan dukungan terhadap penelitian ini melalui Hibah Internal, sehingga penelitian ini dapat terlaksana.

## Daftar Pustaka
A.  Oktian  Permana,  &  Sudin  Saepudin.  (2023).  Perbandingan  algoritma  k-nearst neighbor  dan  naïve  bayes  pada  aplikasi  shopee. Jurnal  CoSciTech  (Computer Science and Information Technology) , 4 (1), 25–32.
https://doi.org/10.37859/coscitech.v4i1.4474 Al Arif, A., Firdaus, M., Rahmaddeni, & Maruhawa, Y. (2022). Perbandingan Metode Data  Mining  untuk  Prediksi  Curah  Hujan  dengan  Algoritma  C4.5,  Naïve  Bayes, dan  KNN. SENTIMAS:  Seminar  Nasional  Penelitian  Dan  Pengabdian Masyarakat , 187–197.
Alfa Saleh. (2019). Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Journal of Informatics, Information System,  Software  Engineering  and  Applications  (INISTA) , 1 (2),  73–81. https://doi.org/10.20895/inista.v1i2.73
Borman,  R.  I.,  &  Wati,  M.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Dalam  Klasifikasi  Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer , 9 (1), 25–34.
Bustami. (2014). Penerapan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Informatika , 8 (1), 884–898. Chely Aulia Misrun, Haerani, E., Fikry, M., & Budianita, E. (2023). Analisis sentimen komentar  youtube  terhadap  Anies  Baswedan  sebagai  bakal  calon  presiden  2024 menggunakan metode naive bayes classifier. Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) , 4 (1), 207–215.
https://doi.org/10.37859/coscitech.v4i1.4790 Etriyanti,  E.,  Syamsuar,  D.,  &  Kunang,  N.  (2020).  Implementasi  Data  Mining
Vol. 5 No. 1 Januari 2024
Menggunakan  Algoritme  Naive  Bayes  Classifier  dan  C4.5  untuk  Memprediksi Kelulusan Mahasiswa. Telematika , 13 (1), 56–67.
https://doi.org/10.35671/telematika.v13i1.881
Fernando,  Y.,  Napianto,  R.,  &  Borman,  R.  I.  (2022).  Implementasi  Algoritma Dempster-Shafer  Theory  Pada  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Psikologis Gangguan Kontrol Impuls. Insearch (Information System Research) Journal , 2 (2),
46–54.
Gultom, J. P., & Rikki, A. (2020). Implementasi Data Mining menggunakan Algoritma C-45 pada Data Masyarakat Kecamatan Garoga untuk Menentukan Pola Penerima Beras  Raskin. Kumpulan  Artikel  Karya  Ilmiah  Fakultas  Ilmu  Komputer (KAKIFIKOM) , 02 (01), 11–19.
Hozairi, H., Anwari, A., & Alim, S. (2021). Implementasi Orange Data Mining Untuk Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Dengan  Model  K-Nearest  Neighbor,  Decision Tree  Serta  Naive  Bayes. Network  Engineering  Research  Operation , 6 (2),  133. https://doi.org/10.21107/nero.v6i2.237
Muchlis, M. M., Fitri, I., & Nuraini, R. (2021). Rancang Bangun Aplikasi Data Mining pada  Penjualan  Distro  Bloods  Berbasis  Web  menggunakan  Algoritma  Apriori. Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi) , 5 (1), 26–33.
Puspita, D. S., Shofa, S. H., & Agustia, H. (2023). Penerapan Data Mining Metode K-
Nearest  Neighbor  Untuk  Memprediksi  Kelulusan  Siswa  Sekolah  Menengah Pertama. SMARTICS Journal , 9 (1), 14–19.
https://doi.org/10.21067/smartics.v9i1.8088
Putro, M. F., Prayitno, E., Siregar, J., & Muharrom, M. (2021). Penerapan Data Mining dengan Naive Bayes untuk Klasifikasi Siswa Sekolah Menengah Dalam Penentuan Perguruan Tinggi. Jurnal Akrab Juara , 6 (2), 307–309.
Rifai,  M.  F.,  Jatnika,  H.,  &  Valentino,  B.  (2019).  Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes Pada  Sistem  Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Peserta  Sertifikasi  Microsoft  Office Specialist (MOS). Petir , 12 (2), 131–144. https://doi.org/10.33322/petir.v12i2.471 Rovidatul,  Yunus,  Y.,  &  Nurcahyo,  G.  W.  (2023).  Perbandingan  algoritma  c4.5  dan naive  bayes  dalam  prediksi  kelulusan  mahasiswa. Jurnal  CoSciTech  (Computer Science and Information Technology) , 4 (1), 193–199. https://doi.org/10.37859/coscitech.v4i1.4755 Sukamto, R. N., & Fauziah, P. (2020). Identifikasi Pola Asuh di Kota Pontianak. Jurnal Obsesi : Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini , 5 (1), 923–930.
https://doi.org/10.31004/obsesi.v5i1.638
Wijaya,  H.  D.,  &  Dwiasnati,  S.  (2020).  Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat. Jurnal Informatika , 7 (1), 1–7. https://doi.org/10.31311/ji.v7i1.6203
Yuniarti,  D.,  &  Gunawan,  B.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  untuk  Memprediksi Jumlah Siswa DIKTUKPA TNI AL Dengan Metode Artificial Neural Network dan Algoritma  Backpropagation. JISAMAR  (Journal  of  … , 5 (4),  938–954. https://doi.org/10.52362/jisamar.v5i4.574