## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI PENERIMAAN SISWA BARU DI SMK AL-AMIEN WONOREJO
1 Saiful Rizal, 2 Moch. lutfi
1,2 Program Studi Teknik Informatika Universitas Yudharta
1 saifulriz@gmail.com , 2 luthfi@yudharta.ac.id
Received : April 2018 Accepted : Mei 2018 Published : Juni 2018

## ABSTRACT
One aspect of the first high school quality indicator is the level of acceptance of students in senior high schools or public vocational schools. Some junior high school students' data were analyzed to determine the  level  of  acceptance  of  students  in  senior  high  schools  or  state  vocational  high  schools.  The  process  of analyzing student data using data mining techniques. The purpose of this research is to know the application of naïve bayes classification on the average value of report cards and the value of national examination on the acceptance level of students in high school or public vocational school using the result of classification model that formed.
In this study the data used is the new student data force 2016 Vocational High School AL-AMIEN Wonorejo. Data mining process is assisted by WEKA software using naïve bayes classification and 10-fold cross validation. Furthermore the naïve bayes classification model is used to process prediction data.
The results of the testing of the Naïve Bayes algorithm in predicting the acceptance of new students at the AL-AMIEN Wonorejo Vocational High School in 196 data of the students tested in this study, showed that the Naïve Bayes algorithm has an accuracy rate of 86.22%.
Keywords: Data mining, classification, naïve bayes, software WEKA

## I PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Kualitas pendidikan pada siswa merupakan salah satu tujuan dari sekolah. Sekolah akan meningkatkan kualitasnya  dari  tahun  ke  tahun  sebagai  tolak  ukur  dalam  menentukan  keberhasilan  system  pendidikannya. Salah satu aspek sebagai indikator kualitas di sekolah adalah tingkat kelulusan siswa dan banyaknya lulusan siswa  sekolah  menengah  pertama  yang  diterima  dalam  memotivasi  siswa  untuk  memberikan  jaminan kesempatan kerja yang lebih baik di masa mendatang.
Setiap tahun, jumlah data siswa di sekolah bertambah. Data tersebut tersimpan dalam bentuk hard file misalnya  hasil  print  out  data,  catatan  buku  dan  dalam  bentuk  soft  file  pada  computer.  Hal  tersebut mengakibatkan  menumpuknya  data  yang  disimpan  oleh  sekolah.  Keadaan  seperti  ini  digambarkan  sebagai sebuah situasi ” data rich but information poor ” yang artinya data yang disimpan berlimpah namun informasi yang diperoleh kurang. Bertambbahnya julah data yang cepat dan besar yang dikumpulkan dan disimpan setiap tahunnya  jauh  melampaui  kemampuan  manusia  dalam  menganalisis  data  tanpa  suatu  teknik  yang  tepat. Sebagai  akibatnya,  data  yang  dikumpulkan  menjadi  sesuatu  yang  tidak  bermanfaat.  Untuk  mengatasi  hal tersebut  diperlukan  suatu  teknik  dalam data  mining yang  dapat  mengubah  sesuatu  yang  tidak  bermanfaat menjadi sesuatu yang berharga dan dapat memberikan suatu informasi yang penting.
Beberapa  penelitian  terkait  antara  lain  :  Muchamad  Hasan  Bisri  pada  tahun  2015.Penelitian  ini membahas  tentang  implementasi  algoritma  naïve  bayes  untuk  memprediksi  penjurusan  siswa  di  SMA Kesatrian  1  Semarang.  Pada  penelitian  ini  dibuat  suatu  aplikasi  system  pengambilan  keputusan  untuk memprediksi  jurusan  siswa  di  SMA  kesatrian  1  Semarang.  Fungsi  untuk  memprediksi  dibuat  dengan menggunakan Matlab yang memberikan akurasi 83,8798% dengan tingkat kesalahan 16,1202%. [1]. Castaka Agus Sugianto pada tahun 2015. Penelitian ini membahas penerapan teknik data mining untuk menetukan hasil seleksi  masuk  SMAN  1  Gibeber  untuk  siswa  baru  menggunakan  decision  tree.  Uji  yang  dilakukan menggunakan  3  (tiga)  jenis  algoritma  :  pengujian  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5  (Decision  Tree), adalah  Accuracy  99.05%,  Precisian  96,33%,  pengujian  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes,  Accuracy  90.62%, Precision  unknown,  sedangkan  pengujian  dengan  Algoritma  Neural  Network,  Accuracy  95.02%,  Precision

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
73.10% [2]. Asrul Ashari Muin pada tahun 2016. Penelitian ini menggunakan metode algoritma naïve bayes untuk melakukan prediksi peluang kelulusan mahasiswa baru. Nilai presentasi akurasi menunjukkan dataset efektivitas penerimaan diterapkan pada metode klasifikasi naïve bayes yang mencapai 94%. [3]
Pada penelitian ini dibuat suatu aplikasi sistem pengambilan keputusan untuk memprediksi penerimaan siswa  baru  di  SMK,  dalam  hal  ini  SMK  yang  akan  menjadi  objek  penelitian  adalah  SMK  AL-AMIEN WONOREJO  yang  terletak  di Jalan  Ponpes  Riyadhul  Banin  Wal  Banat,  Jatiguting,  Wonorejo, Pasuruan. Berdasarkan beberapa hal diatas dilakukannya penelitian sebuah aplikasi yang diharapkan dapat menampilkan hasil dari data mining dengan keputusan untuk membantu dalam memprediksi penerimaan siswa baru di SMK AL-AMIEN Wonorejo, Pasuruan.

## II TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori 2.2.1 Database
Sebuah system database atau yang disebut Database Management system (DBMMS) adalah sekumpulan data yang saling berhubungan yang dikenal sebagai basis data dan sekumpulan data yang saling berhubungan yang dikenal sabagai basis data dan sekumpulan program perangkat lunak untuk mengatur dan mengakses data (Han, et al, 2012: 9).

## 2.2.2 Data Mining
Data  mining  merupakan  metode  untuk  menemukan  suatu  pengetahuan  dalam  suatu  database.  Data mining adalah proses menggali dan menganalisa sejumlah data yang sangat besar, untuk memperoleh sesuatu yang benar, baru, sangat bermanfaat dan akhirnya dapat menemukan suatu corak atau pola dalam data tersebut (Ham, J and Camber, M,2006). [4]

## 2.2.3 Klasifikasi
Klasifikasi  adalah    proses  untuk  menentukan  sebuah  record  data  baru  pada  salah  satu  dari  beberapa kategori (klas) yang sudah di definisikan sebelumnya. Disebut juga ‘supervised learning’. Metode klasifikasi mengutamakan pengelompokan data dengan menerapkan salah satu algoritma. Metode klasifikasi ini berguna untuk proses bisnis yang membutuhkan informasi kategoris.
Klasifikasi  juga  termasuk  metode  analisis  data  yang  digunakan  sebagai  pembentuk  model  yang memprediksi trend data. Data pada pohon keputusan sering dinyatakan dalam bentuk tabel dengan atribut dan record. Atribut menyatakan parameter sebagai kriteria dalam pembentukan pohon (Hermawati.A.Fajar. 2013.) [6]

## 2.2.4 Algoritma Naive Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada  teknik  klasifikasi.  Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukan oleh ilmuwan Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai  Teorema  Bayes.  Teorema  tersebut  dikombinasikan  dengan  Naive dimana diasumsikan kondisi antar atribut saling bebas. Klasifikasi Naive Bayes diasumsikan bahwa ada atau tidak ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya (Bustami,2014). [9]
Dimana : X = data dengan class yang belum diketahui
H
= hipotesis data X, merupakan suatu class spesifik
P(H|X) = probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori probability) P(H) = probabilitas hipotesis H (prior probability)

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
P(X|H) = probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H
P(X) = probabilitas dari X
Gambar 1. Skema Naïve Bayes

## 2.2.5 Confusion Matrix
Confusion  matrix  merupakan  visualisasi  untuk  mengevaluasi  dari  kinerja  model  klasifikasi.  Untuk melakukaan klasifikasi evaluasi komparatif, maka dalam penelitian ini menggunakan Confusion Matrix.
Confusion matrix ini meliputi informasi tentang kelas yang sebenarnya dan kelas prediksi. Hal ini akan ditemukan pada kolom matriks yang mewakili kelas yang diprediksi, sedangkan setiap baris mewakili kejadian pada kelas tersebut.
Confusion matrix adalah salah satu alat ukur berbentuk matrik 2x2 yang digunakan untuk mendapatkan jumlah ketepatan algoritma yang dipakai.
Confusion matrix disajikan pada table dibawah ini : Tabel 1. Confusion Matrix
Actual Class Class=Yes Class=No TP FP Class=Y es (True Positive) (False Positive) Predicted Class FN TN Class=N o (False Negative) (True Negative) Keterangan :
True Positive (TP) : Jika data yang diprediksi bernilai positif dan sesuai dengan nilai aktual (positif). False Positive (FP) : Jika data yang diprediksi tidak sesuai dengan nilai actual. False Negative (FN) : Jika yang diprediksi bernilai negatif dan aktualnya positif. True Negative (TN) : Jika benar antara prediksi negatif dan kenyataannya negatif.
Untuk  mengukur  performance  dari  hasil  data  mining  salah  satunya  menggunakan  akurasi,  adapun rumusnya bila dilihat di bawah ini :

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑐𝑡 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑏𝑒𝑟 𝑜𝑓 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑥 100%
Selain akurasi, metric evaluasi lainnya yaitu precision dan recall . Metrik yang sering digunakan untuk alat penilaian diantaranya, yaitu:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100%

## 1.2.6 Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA)
WEKA adalah sebuah paket tools machine learning praktis. WEKA merupakan singkatan dari Waikato Environment  for  Knowledge  Analysis,  yang dibuat di  Universitas  Waikato,  New  Zealand  untuk  penelitian, pendidikan dan berbagai aplikasi. WEKA mampu menyelesaikan masalah-masalah data mining di dunia nyata, khususnya klasifikasi yang mendasari pendekatan-pendekatan machine learning. Perangkat lunak  ini ditulis dalam  hirarki  class  Java  dengan  metode  berorientasi  objek  dan  dapat  berjalan  hampir  di  semua  platform ( Dimov, Rossen. 2007) [10] 2.2. Kerangka Pemikiran Tabel 2. Kerangka Pemikiran

## III METODE PENELITIAN

## 3.1. Kebutuhan Sistem
Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan pada bab sebelumnya, maka bahan dan peralatan yang diperlukan untuk penelitian ini meliputi :

## A. Bahan
Dalam penelitian ini bahan yang dibutuhkan adalah Data yang diperoleh dari Sekolah Menengah Atas Shalahuddin Pasuruan. Data yang dikumpulkan yaitu data siswa baru tahun ajaran 2015/2016.

## B. Peralatan
Peralatan dalam penelitian ini meliputi kebutuhan perangkat lunak dan kebutuhan perangkat keras.
Kebutuhan Perangkat Lunak 1. Microsoft Windows 7 sebagai OS notebook.
2. Microsoft Excel 2010 sebagai media penulisan datashet.

## MASALAH
Menerapkan  Algoritma  Naïve  Bayes  pada  sistem  prediksi  penerimaan  siswa  baru  di  SMK  Al-

## AmienWonorejo Pasuruan
Tools Data Metode WEKA Data Siswa SMK AL-AMIEN Wonorejo Pasuruan Algoritma Naïve Bayes angkatan 2016 Eksperimen/Analisa*
Pengujian dan validasi hasil Menguji kinerja algoritma Naïve Bayes dalam
memprediksi penerimaan siswa baru

## Hasil
Dapat menghasilkan prediksi penerimaan siswa baru dengan tepat

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
3.    Software data mining Weka 3.9.2
Kebutuhan perangkat keras
1. Perangkat keras notebook dengan spesifikasi :
a. Prosesor intel core i3 2.1 GHz
b. RAM 2GB
c. Hardisk 160GB

## 3.2. Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah dataset dari Pendaftaran peserta didik SMK Al-Amien Wonorejo Pasuruan. Maka metode pengumpulan data yang digunakan adalah dengan mengambil dataset disekolahan.

## Tabel 3. Dataset
Variabel yang terdapat pada dataset terdiri dari 4 atribut dan 1 label,yaitu :
1. Atribut Matematika
a. Nilai mapel matematika
2. Atribut IPA
a. Nilai mapel ilmu pengetahuan alam (IPA)
3. Atribut Bhs. Indonesia
a. Nilai mapel Bhs. Indonesia
4. Atribut Bhs.Inggris
a. Nilai mapel Bhs. Inggris

## IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data yang digunakan
Tabel 4. Data Testing

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Nama – nama tersebut diatas yang akan diuji coba apakah siswa tersebut termasuk siswa yang diterima atau tidak.
Adapun rumus untuk menghitung rata-rata ( mean ) sebagai berikut :
µ (𝑚𝑒𝑎𝑛) = ∑𝑥 𝑛
Keterangan : n   = Jumlah siswa diterima atau tidak diterima ∑𝑥 = Akumulasi nilai
Contoh : µ = ∑x n = 90+90+90+85+80+75+87,5+52,5+85+75+⋯+47,5
70
= 5282,501 70 = 75,4643 Rumus untuk menghitung standar deviasi sebagai berikut :
𝜎 (𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑑𝑒𝑣𝑖𝑎𝑠𝑖) = ⎷ ∑(𝑥 − µ)² 𝑛 Keterangan :
X = nilai
µ
= Rata - rata
n = Jumlah siswa diterima atau tidak diterima Contoh :
𝜎 = ⎷ ∑(𝑥−µ)² 𝑛
= (90−75,4643)²+(90−75,4643)²+⋯.+(47,5−75,4643)²
70 = 14,7214
Tabel 5. perhitungan mean dan stdev atribut
Tabel diatas merupakan hasil perhitungan variabel, dihitung mean dan stdev baik yang masuk maupun yang tidak masuk.

## 4.2. Hasil dan Evaluasi Metode Naïve Bayes
Pada penelitian ini, hasil pengujian yang didapatkan pada metode naive bayes dapat dilihat pada tabel confusion matriks dibawah ini.

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Tabel 6. Confusion Matriks Pada Naive Bayes True Y True N Prediction Y Tp=63 Fn=20 Prediction N Fp=7 Tn=106
Pada tabel confusion matriks diatas dapat diketahui 5 persamaan persamaan model confusion matriks yaitu nilai akurasi, sensitivity dan specificity, positif predictive value, negative predictive value.
1. Nilai Akurasi
Tp = 63 Fn = 20 Fp = 7 Tn  = 106
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 + 𝑓𝑝 + 𝑓𝑛
= 63 + 106
63 + 106 + 7 + 20
= 86,22 %
2. Nilai Senitivity
𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑡𝑝
𝑡𝑝 + 𝑓𝑛
= 63 63 + 20 = 75,90 %

## 3. Nilai Specificity
𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 = 𝑡𝑛
𝑡𝑛 + 𝑓𝑝
= 106 106 + 7 = 93,80 %

## 4. Positif predictive value
𝑃𝑃𝑉 = 𝑡𝑝
𝑡𝑝 + 𝑓𝑝
= 63 63 + 7 = 90 %

## 5. Negative Predictive Value
𝑁𝑃𝑉 = 𝑡𝑛 𝑡𝑛 + 𝑓𝑛
= 106 106 + 20 = 84,13 %

## JURNAL EXPLORE IT!
Vol. 10 No. 1 – Juni 2018 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) Avaiable online at http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/

## V PENUTUP

## 5.1. Kesimpulan
Hasil  pengujian  algoritma Naïve  Bayes dalam  prediksi  penerimaan  siswa  baru  di  Sekolah  Menengah Kejuruan ( SMK ) pada 196 data siswa yang diuji dalam penelitian ini, menunjukkan bahwa algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi 86.22 %.

## 5.2. Saran
Penelitian ini hanya menggunakan variabel siswa dalam bentuk nilai mata pelajaran pada ujian nasional sebagai  variabel  komputasi  dengan Naïve  Bayes sesuai  dengan  metode  yang  diterapkan  pada  sekolah menengah kejuruan. Oleh karena itu, disarankan agar penelitian ini dikembangkan lagi dalam menambahkan variabel  lain.  Untuk  meningakatkan  akurasi  yang  lebih  baik  dalam  penerapan Naïve  Bayes untuk  prediksi penerimaan  siswa  baru  serta  memberikan  kontribusi  yang  lebih  besar  didunia  riset,  disarankan  agar  hasil penelitian  ini  dikembangkan  dengan  cara  memodifikasi  dengan  menggabungkan  algoritma Naïve  Bayes dengan algoritma yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  H.  Bisri,  "Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Memprediksi  Penjurusan  Siswa  di  SMA Kesatria 1 Semarang," Jurnal Informatika, pp. 1-6, 2015.
[2]   C. A. Sugianto, "Penerapan Teknik Data Mining Untuk Menentukan Hasil Seleksi Masuk SMA 1 Gibeber Untuk Siswa Baru Menggunakan Decision Tree," Jurnal Informatika, pp. 39-43, 2015.
[3]  A. A. Muin, "Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan," Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, vol. II, pp. 1-5, 2016
[4]  Han,  J.,  and  Kamber,  M.,  "Data  Mining  Concept  and  Technique," Morgan  Kaufman  Publisher,  San Fransisco, 2006
[5]  Larose, Daniel T., "Discovering Knowledge in Data an Introduction to Data Mining," Wiley Interscience, pp. 11-17, 2005.
[6]  Hermawati.A.Fajar, "Data Mining," Andi, Yogyakarta, 2013.
[7]  Kusrini, dan Emha Taufiq Luthfi "Algoritma Data Mining," Andi Offset, 2009.
[8]  M.  F.  R.  C.  M.  H.  A.  &.  K.  Kabir,  "Enhanced  Classification  Accuracy  on  Naive  Bayes  Data  mining Models," International Journal of Computer Applications, vol. 28, 2011.
[9]  Bustami,  "Penerapan  AlgoritmaNaive  Bayes  Untuk  Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi," Jurnal Informatika , vol. VIII, pp. 884-898, 2014.
[10] Dimov, Rossen. "WEKA : Praktical machine learning tools and techniques with java implementations," AI Tools Seminar, 2007.
[11] Bouckaert,  Remco  R,  Eibe  Frank,  Mark  Hall  et  al,  "WEKA  manual  for  version  3-6-0," New  Zealand: University of Waikato, 2