## KLASIFIKASI WAKTU PENYELESAIAN SKRIPSI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED NAÏVE BAYES (STUDI KASUS: PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH GRESIK)
Gilang Atala Panharesi 1) , Indra Gita Anugrah 2)
1, 2) Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung,Kebomas, Gresik e-mail: gilang.panharesi10@gmail.com 1) , indragitaanugrah@umg.ac.id 2)

## ABSTRAK
Skripsi merupakan tahapan akhir bagi mahasiswa dalam rangkaian pembelajaran untuk memperoleh gelar sarjana di pen- didikan strata-1. Waktu penyelesaian skripsi mulai dari 1 semester, 2 semester, dan lebih dari 2 semester (hingga masa studi mencapai batas maksimalnya). Sangat penting bagi program studi mengetahui klasifikasi waktu penyelesaian skripsi maha- siswa.  Informasi  tersebut  dapat  menjadi  dasar  dalam  membuat  rencana  strategis  dalam  rangkaian  pembelajaran  supaya meningkatkan mahasiswa dengan masa studi tepat waktu. Dalam penelitian ini akan dilakukan klasifikasi waktu penyelesaian skripsi  mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Informatika  Universitas  Muhammadiyah  Gresik  dengan  menggunakan  metode Weighted  Naïve  Bayes.  Dengan  menambahkan  bobot  terhadap  atribut  kelas  pada  algoritma  naïve  bayes,  maka  ketepatan klasifikasi pada algoritma weighted naïve bayes tidak didasari hanya dengan probabilitas melainkan juga dipengaruhi oleh pembobotan fitur terhadap kelas. Hasil klasifikasi data latih mahasiswa teknik informatika Universitas Muhammadiyah Gresik dalam waktu penyelesaian skripsi didapatkan nilai probabilitas mahasiswa teknik informatika dalam menyelesaikan skripsi dengan waktu 1 semester, 2 semester, dan > 2 semester adalah 0.14286, 0.53968, dan 0.31746. Dan hasil pengujian evaluasi performa dengan menggunakan confusion matrix, didapatkan nilai accuracy 77,5%, precision kelas 1S 100%, precision kelas 2S 72,3%, precision kelas 3S 82,4%, recall kelas 1S 11,1%, recall kelas 2S 100%, recall kelas 3S 93,3%, specificity kelas 1S 100%, specificity kelas 2S 75%, specificity kelas 3S 88%.
Kata Kunci: Klasifikasi, Waktu Penyelesaian Skripsi, Weighted Naïve Bayes.

## ABSTRACT
Thesis is the final stage for students in a series of learning to obtain a bachelor's degree in strata-1 education. The thesis completion time starts from 1 semester, 2 semesters, and more than 2 semesters (until the study period reaches the maximum limit). It is very important for the study program to know the classification of student thesis completion time. This information can be used as a basis for making strategic plans in a series of lessons in order to improve students with a timely study period. In this study, the classification of the time for completing the thesis of the Informatics Engineering Study Program students of the University of Muham- madiyah Gresik will be carried out using the Weighted Naïve Bayes method. By adding weight to the class attribute in the nave Bayes algorithm, the classification accuracy in the weighted nave Bayes algorithm is not only based on probability but is also influenced by the weighting of features in the class. The results of the classification of training data for informatics engineering students at the University of Muhammadiyah Gresik at the time of completing the thesis, the probability values of informatics engineering students in completing the thesis with a time of 1 semester, 2 semesters, and > 2 semesters are 0.14286, 0.53968, and 0.31746. And the results of the performance evaluation test using the confusion matrix, obtained an accuracy value of 77.5%, 1S class precision 100%, 2S class precision 72.3%, 3S class precision 82.4%, 1S class recall 11.1%, class recall 2S 100%, recall class 3S 93.3%, specificity class 1S 100%, specificity class 2S 75%, specificity class 3S 88%.
Keywords: Classification, Thesis Completion Time, Weighted Naïve Bayes.

## I. P ENDAHULUAN
Skripsi merupakan tahapan akhir bagi mahasiswa dalam rangkaian pembelajaran untuk memperoleh gelar sarjana di pendidikan strata-1. Mahasiswa menyelesaikan skripsi dengan waktu yang beraneka ragam. Waktu penyelesaian skripsi mulai dari 1 semester, 2 semester, dan lebih dari 2 semester (hingga masa studi mencapai batas maksimalnya). Adapun mahasiswa yang memiliki waktu penyelesaian skripsi di rentang 1-2 semester akan menentukan ketepatan  waktu masa studi mahasiswa. Banyaknya mahasiswa  yang  masa  studinya  tepat  waktu akan berdampak baik terhadap penilaian akreditasi program studi. Sehingga sangat penting bagi program studi mengetahui  klasifikasi  waktu  penyelesaian  skripsi  mahasiswa.  Informasi  tersebut  dapat  menjadi  dasar  dalam membuat rencana strategis dalam rangkaian
pembelajaran  supaya  meningkatkan  mahasiswa  dengan  masa  studi  tepat  waktu.  Adapun  parameter  fitur  yang digunakan adalah mata kuliah praktikum yang terdiri dari mata kuliah pemrograman terstruktur, mata kuliah pem- rograman berorientasi objek, mata kuliah basis data, mata kuliah pemrograman web. Fitur indeks prestasi semen- tara semester 5 dan 6, mata kuliah pilihan (sesuai topik skripsi), dan semester awal pengambilan skripsi. Dengan label kelas 1 semester, 2 semester, dan > 2 semester. Metode yang digunakan adalah Algoritma Weighted Naïve Bayes. Metode Naïve Bayes terbukti memiliki performa yang sangat baik dalam melakukan klasifikasi[1].Klas- ifikasi merupakan salah satu metode data mining dengan jenis fungsi pembelajaran supervised. Fungsi pembela- jaran supervised digunakan untuk menentukan suatu nilai yang memerlukan class atau label dan dalam proses pembelajarannya di bawah pengawasan guru atau supervisor.
Keuntungan dari penerapan metode ini yaitu pengklasifikasian akan mendapatkan nilai error yang lebih kecil ketika data set berjumlah besar [2]. Selain itu menurut Han & Kamber (2006), klasifikasi Naïve Bayes terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam basis data dengan jumlah yang besar. Pembobotan fitur kelas dapat mempengaruhi hasil klasifikasi [10]. Dengan menambahkan bobot terhadap atribut kelas pada algoritma naïve bayes, maka ketepatan klasifikasi pada algoritma weighted naïve bayes tidak didasari hanya dengan probabilitas melainkan juga dipengaruhi oleh pembobotan fitur terhadap kelas.

## II. L ANDASAN T EORI

## 2.1 Klasifikasi Data Mining
Menurut  Eko  Prasetyo  (2013),  klasifikasi  merupakan  suatu  teknik  pelatihan/pembelajaran  suatu  objek  data kedalam kelas tertentu dari jumlah kelas yang tersedia.  Dan kemudian hasil dari pelatihan tersebut menjadi suatu model pembelajaran yang disimpan sebagai data memori. Model klasifikasi memiliki suatu model pembelajaran yang dapat mengambil suatu masukan, kemudian memikirkan masukan tersebut dan memberikan jawaban sebagai keluaran dari pemikiran tersebut [7]. Pada Gambar 2.1 menunjukkan kerangka kerja pada klasifikasi. Pada tahap awal, dibutuhkan sejumlah data latih (x,y) yang digunakan sebagai data pembangun model menggunakan proses algoritma  klasifikasi  tertentu.  Dari  hasil  model  klasifikasi  yang  terbentuk  digunakan  sebagai  pola  untuk memprediksi kelas dari data uji (x,?) sehingga akan diketahui kelas y yang seharusnya.

## 2.2 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma naïve bayes adalah algoritma klasifikasi berdasarkan pengklasifikasian statistik. Metode ini setiap atribut  yang  dimiliki  pada  data  set.  Klasifikasi naïve  bayes didasarkan  pada bayes  theorem .  Klasifikasi naïve bayes juga memiliki kecepatan pemrosesan data yang cepat dengan tingkat akurasi yang tinggi bila diterapkan pada database yang besar. Metode ini mengenali setiap atribut sebagai atribut yang independent . Sehingga dengan karakteristik atribut tersebut, metode klasifikasi ini disebut sebagai algoritma yang naïve .

## 2.3 Algoritma Weighted Naïve Bayes
Dengan menambahkan bobot pada setiap atribut dalam data set, maka yang menjadi dasar ketepatan klasifikasi bukan hanya probabilitas tiap atribut melainkan juga dari bobot setiap atributnya.
Berikut ini merupakan langkah-langkah dalam menentukan klasifikasi menggunakan metode Weighted Naïve Bayes:
1. Menghitung nilai probabilitas tiap kelas.
Rumus:
𝑃(𝐶 𝑖 ) = ∑ 𝐶 𝑖 𝑛 (1)
Gambar 2.1 Proses Klasifikasi
Keterangan: 𝑃(𝐶 𝑖 ) : Probabilitas label kelas 𝐶 𝑖 ∑ 𝐶 𝑖 : Jumlah data dengan label kelas 𝐶 𝑖 𝑛 : Jumlah total data latih
2. Menghitung nilai probabilitas tiap fitur.
𝑃(𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) = ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ∑ 𝐶 𝑖 (2)
Keterangan: 𝑃(𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) : Probabilitas fitur 𝑥 𝑘 dengan label kelas 𝐶 𝑖 ∑ 𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 : Jumlah data fitur 𝑥 𝑘 dengan label kelas 𝐶 𝑖 ∑ 𝐶 𝑖 : Jumlah data dengan label kelas 𝐶 𝑖 3. Menghitung nilai probabilitas pada tiap data.
𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) = 𝑃(𝐶 𝑖 ) ∏ 𝑃(𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) 𝑤 𝑘 𝑛 𝑘=1 (3)
Keterangan: 𝑃(𝐶 𝑖 |𝑋) : Probabilitas kelas 𝐶 𝑖 pada data 𝑋 𝑃(𝐶 𝑖 ) : Probabilitas label kelas 𝐶 𝑖 𝑃(𝑥 𝑘 |𝐶 𝑖 ) : Probabilitas fitur 𝑥 𝑘 dengan label kelas 𝐶 𝑖 𝑤 𝑘 : Bobot atribut

## 2.4 Rank Order Centroid
Rank Order Centroid (ROC) merupakan metode pembobotan dengan merujuk pada tingkat kepentingan kriteria. ROC akan membuat model prioritas, bahwa kriteria pertama lebih penting dari pada kriteria kedua, kriteria kedua lebih penting dari pada kriteria ketiga, dan begitu juga seterusnya. Sehingga dapat digambarkan sebagai berikut:
𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > 𝐶 𝑚 (4)
Keterangan:
𝐶 1 : Kriteria prioritas pertama
𝐶 2 : Kriteria prioritas kedua 𝐶 3 : Kriteria prioritas ketiga 𝐶 𝑚 : Kriteria prioritas ke-m
Dan nilai bobot didapatkan dengan rumus perhitungan berikut:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (5)
Keterangan:
𝑊 𝑚 : Bobot kriteria 𝑚 : Jumlah kriteria
𝑖 : Kriteria

## 2.5 Confusion Matrix
Pengujian pada penelitian ini menggunakan confusion matrix. Menurut Han & Kember (2012), pengujian ini digunakan untuk mengukur kemampuan atau sebagai tingkat pengakuan algoritma dalam mengklasifikasi dataset. Dengan demikian parameter benar dan salah dalam pengklasifikasian data uji pada kelas yang berbeda merupakan proses confusion matrix .
Tabel 2.1 Confusion Matrix Two-Class Pre- diction Predicted Class Yes No Yes True Positive False Negative
Actual Class No False Positive True Negative
Jika  dalam actual  class data  termasuk  dalam  kelas  yes  atau  no  dan  pada  saat  dilakukan  proses  prediksi menghasilkan  kelas  yang  sama  dengan actual  class maka  disebut true  positive atau true  negative .  Sedangkan prediksi  yang salah  dalam klasifikasi  yang menghasilkan  prediksi  yes  disebut false  positive dan  prediksi  yang salah dalam klasifikasi yang menghasilkan prediksi no disebut false negative . Dalam menentukan nilai akurasi tersebut, dapat dihitung menggunakan rumus:
Accuracy = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (6) Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(7) Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (8)
Specificity = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 (9)
Keterangan:
TP : Jumlah data true positive TN : Jumlah data true negative FP : Jumlah data false positive FN : Jumlah data false negative

## III. A NALISIS D AN P ERANCANGAN S ISTEM

## 3.1 Analisis Sistem
Nilai mata kuliah Pemrograman Terstruktur, Pemrograman Berorientasi Objek, Basis Data dan Pemrograman Web  menjadi  variabel  prediktor  pertama  yaitu  Nilai  Mata  Kuliah  Praktikum.  Penentuan  mata  kuliah  tersebut didasari  oleh  mata  kuliah  dengan  terdapat  kewajiban  bagi  mahasiswa  mengikuti  praktikum  dan  mata  kuliah tersebut memiliki 4 sks pada kurikulum akademik 2014 yang tercantum pada buku “Manual Akademik Universitas Muhammadiyah Gresik 2018-2019”.
Indeks  prestasi  semester  5  dan  6  dihitung  nilai  rata-rata  dan  menjadi  variabel  prediktor  kedua  yaitu  Indeks Prestasi  Sementara.  Indeks  prestasi  pada  semester  5  dan  6  menjadi  peranan  yang  penting  dalam  rangkaian pembelajaran.  Variabel  prediktor  ketiga  dan  keempat yaitu  nilai mata  kuliah  pilihan  yang  sesuai  dengan topik skripsi mahasiswa dan semester awal mahasiswa mengambil skripsi pada rencana studi.

## 3.2 Representasi Data
Data  variabel  prediktor  dan  variabel  respons  didapat  dari  data  kelulusan  mahasiswa  Program  Studi  Teknik Informatika  Universitas  Muhammadiyah  Gresik.  Data  kelulusan  mahasiswa  diambil  dari  tahun  lulusan  2019- 2021. Data variabel prediktor yang diperoleh dalam penelitian ini berupa data yang berkaitan dengan atribut nilai mata kuliah pemrograman terstruktur, pemrograman berorientasi objek, basis data, pemorgraman web dan mata kuliah  pilihan  yang  sesuai  dengan  topik  skripsi  mahasiswa.  Atribut  lainnya  adalah  semester  awal  mahasiswa mengambil  skripsi,  indeks  prestasi  sementara  semester  5  dan  semester  6.  Data  variabel  respons  waktu penyelesaian skripsi diklasifikasikan menjadi 3 label, yaitu 1 semester, 2 semester dan lebih dari 2 semester. Data tersebut akan dibagi menjadi 4 atribut seperti pada Tabel 3.1 .
Tabel 3.1 Atribut Data No  Atribut Tipe Atribut 1 Mata Kuliah Praktikum a. Pemrograman Terstruktur
b. Pemrograman Berorientasi Objek
c. Basis Data d. Pemrograman Web Kategorial 2 Indeks Prestasi Sementara a. Indeks Prestasi Sementara Semester 5 Numerik
b. Indeks Prestasi Sementara Semester 6 3 Mata Kuliah Pilihan Kategorial 4 Semester Awal Mahasiswa Mengambil Skripsi Kategorial
Jumlah data yang digunakan sebanyak 103 data. Data tersebut dibagi menjadi 63 data latih dengan pembagian 21 data pada tiap kelas dan 40 data uji. Data latih berfungsi sebagai data pembentuk nilai probabilitas tiap nilai fitur dan tiap label kelas, sedangkan data uji berfungsi sebagai pengujian label kelas prediksi dengan label kelas data aktual.

## 3.3 Preprocessing Data
Data latih dan data uji terlebih dahulu dilakukan proses preprocessing data untuk mengubah tipe atribut agar sesuai  dengan  tipe  kategorial  atribut  Tabel  3.2  untuk  Data  Latih,  Tabel  3.3  untuk  Data  Uji,  Tabel  3.4  Tabel Atribut dan hasil preprocessing pada data latih ditunjukan pada Tabel 3.5.
Tabel 3.2 Data Latih
Tabel 3.3 Data Uji
Tabel 3.4 Tipe Atribut
Tabel 3.5 Hasil Preprocessing Data Latih
Tabel 3.6 Hasil Preprocessing Data Uji

## 3.4 Flowchart Sistem
Gambar 3.1 Flowchart Sistem Klasifikasi
3.5 Diagram Konteks
Gambar 3.2 Diagram Konteks

## 3.6 Diagram Berjenjang
Gambar 3.3 Diagram Berjenjang

## 3.7 Data Flow Diagram Level 0
Gambar 3.4 Data Flow Diagram Level 0

## 3.8 Data Flow Diagram Level 1
3.9 Perhitungan Weighted Naïve Bayes
Berikut ini merupakan  langkah-langkah perhitungan untuk  memperoleh  nilai  probabilitas label  kelas  waktu penyelesaian skripsi pada Hasil Preprocessing Data Latih ( Tabel 3.2 ):
1. Menghitung nilai probabilitas awal tiap kelas dengan menggunakan Persamaan (1) .
Label Kelas 1:
𝑃(1𝑆) = ∑ 1𝑆 𝑛 = 21 63 = 0,333
Label Kelas 2:
𝑃(2𝑆) = ∑ 2𝑆 𝑛 = 21 63 = 0,333
Label Kelas 3:
𝑃(3𝑆) = ∑ 3𝑆 𝑛 = 21 63 = 0,333
2. Menghitung nilai probabilitas awal tiap fitur dengan menggunakan Persamaan (2) . Tabel 3.7 Probabilitas Fitur MK
Tabel 3.8 Probabilitas Fitur IPS
Tabel 3.9 Probabilitas Fitur MKP
Tabel 3.10 Probabilitas Fitur SAS
3. Menghitung sebaran klasifikasi data latih dengan metode Weighted Naïve Bayes dengan menggunakan Per- samaan (3).
Bobot preferensi atribut data didapat dari perhitungan menggunakan metode Rank Order Centroid dengan penentuan  prioritas  atribut  oleh  Kepala  Program  Studi  Teknik  Informatika  Universitas  Muhammadiyah Gresik. Urutan prioritas atribut sebagai berikut:
C1 : Indeks Prestasi Sementara
C2 : Semester Awal Skripsi
C3 : Mata Kuliah Praktikum
C4 : Mata Kuliah Pilihan
Dari prioritas atribut tersebut, dilakukan penentuan bobot preferensi dengan menggunakan Persamaan (5):
𝑊 1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4
4 = 0,520833 𝑊 2 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4
4 = 0,270833 𝑊 3 = 0 + 0 + 1 3 + 1 4 4 = 0,145833
𝑊 4 = 0 + 0 + 0 + 1 4
4 = 0,0625
Contoh perhitungan pada data latih ke-1:
𝑃(1𝑆|𝑋) = 0,333 × 0,57143 0,145833 × 0,38095 0,520833 × 0,09524 0,0625 × 0,47619 0,270833

## 𝑃(1𝑆|𝑋) = 0,13123
𝑃(2𝑆|𝑋) = 0,333 × 0,95238 0,145833 × 0,57143 0,520833 × 0,04762 0,0625 × 0,47619 0,270833
𝑃(2𝑆|𝑋) = 0 ,16722
𝑃(3𝑆|𝑋) = 0,333 × 0,47619 0,145833 × 0 0,520833 × 0,2381 0,0625 × 0,04762 0,270833
𝑃(3𝑆|𝑋) = 0
Tabel 3.11 Hasil Klasifikasi Data Latih
4. Menghitung probabilitas akhir tiap kelas dengan menggunakan Persamaan (1).
Label Kelas 1:
𝑃(1𝑆) = ∑ 1𝑆 𝑛 = 9 63 = 0,14286
Label Kelas 2:
𝑃(2𝑆) = ∑ 2𝑆 𝑛 = 34 63 = 0,53968
Label Kelas 3:
𝑃(3𝑆) = ∑ 3𝑆 𝑛 = 20 63 = 0,31746
5. Menghitung nilai probabilitas akhir tiap fitur dengan menggunakan Persamaan (2).
Tabel 3.12 Probabilitas Akhir Fitur MK
Tabel 3.13 Probabilitas Akhir Fitur IPS
Tabel 3.14 Probabilitas Akhir Fitur MKP

## 3.10 Instrument Pengujian
Nilai  probabilitas  akhir  tiap  kelas  dan  tiap fitur  menjadi  nilai  ukur pada pengujian  menggunakan algoritma Weighted Naïve Bayes . Data uji dilakukan proses pengujian data dengan perhitungan Weighted Naïve Bayes . 1. Menghitung Pengujian Sebaran Klasifikasi Data Uji pada tiap kelas dengan algoritma Weighted Naïve Bayes. Tabel 3.15 Hasil Pengujian Klasifikasi Data Uji
2. Evaluasi Performa Confusion Matrix
Tabel 3.16 Evaluasi Performa Confusion Matrix
True Positive 1S (TP1) = P11 True Posi tive 2S (TP2) = P22
True Positive 3S (TP3) = P33 True Negative 1S (TN1) = 𝑃22 + 𝑃23 + 𝑃32 + 𝑃33 True Negative 2S (TN2) = 𝑃11 + 𝑃13 + 𝑃31 + 𝑃33 True Negative 3S (TN3) = 𝑃11 + 𝑃12 + 𝑃21 + 𝑃22 False Positive 1S (FP1) = 𝑃21 + 𝑃31 False Positive 2S (FP2) = 𝑃12 + 𝑃32 False Positive 3S (FP3) = 𝑃13 + 𝑃23 False Negative 1S (FN1) = 𝑃12 + 𝑃13 False Negative 2S (FN2) = 𝑃21 + 𝑃23 False Negative 3S (FN3) = 𝑃31 + 𝑃32

## IV. A NALISIS D AN P ERANCANGAN S ISTEM

## 4.1 Implementasi
Pengembangan sistem klasifikasi waktu penyelesaian skripsi menggunakan software teks editor “Visual Studio Code” dan software web server “XAMPP”. Pengembangan sistem berbasis website dengan bahasa pemrograman HTML, CSS, PHP, dan JavaScript.
1. Halaman Login
Pada halaman login , user terlebih dahulu memasukan username dan password yang sesuai dengan database user pada sistem. Jika username dan/atau password tidak sesuai maka user tidak berhasil memasuki sistem.
Gambar 4.1 Halaman Login

## 2. Halaman Data Latih
Pada halaman data latih, user sistem dapat melihat data latih pada tabel. User dapat menambahkan data latih baru ke dalam database sistem dan juga dapat melakukan aksi ubah dan hapus data latih. Dari halaman data latih tersaji beberapa informasi aktual yang meliputi jumlah data latih dan probabilitas awal tiap kelas.
Gambar 4.2 Halaman Data latih
3. Halaman Klasifikasi Data Latih
Pada  halaman  klasifikasi  data  latih  termuat  hasil  klasifikasi  dengan  perhitungan  metode weighted  naïve bayes pada data latih. Dan dari hasil tersebut diperoleh hasil probabilitas akhir dari tiap kelas dan akan men- jadi dasar pengujian dengan menggunakan metode weighted naïve bayes pada data uji.
Gambar 4.3 Halaman Klasifikasi Data Latih
4. Halaman Data Uji
Pada halaman data uji, user sistem dapat melihat data uji pada tabel. User dapat menambahkan data uji baru ke dalam database sistem dan juga dapat melakukan aksi ubah dan hapus data uji. Dari halaman data uji tersaji beberapa informasi aktual yang meliputi jumlah data uji dan probabilitas akhir tiap kelas (dari hasil pengklas- ifikasian metode weighted naïve bayes pada data latih).
Gambar 4.4 Halaman Data Uji

## 5. Halaman Pengujian Data Uji
Pada halaman pengujian data uji termuat hasil klasifikasi dengan perhitungan metode weighted naïve bayes pada data uji. Dan dari hasil tersebut diperoleh nilai akurasi dari pengujian data uji terhadap hasil klasifikasi data latih sebelumnya.
Gambar 4.5 Halaman Pengujian Data Uji
6. Halaman Evaluasi Performa
Selain nilai akurasi, pengujian performa metode juga mendapatkan nilai precision , recall , dan specificity pada tiap kelasnya. Nilai evaluasi performa tersebut dapat dilihat melalui button “Evaluasi Performa” pada halaman pengujian data uji ( Gambar 4.5 ).
Gambar 4.6 Halaman Evaluasi Performa

## 4.2 Pengujian Sistem
Pengujian sistem klasifikasi waktu penyelesaian skripsi mahasiswa menggunakan metode confusion matrix . Pen- gujian ini akan menghitung nilai accuracy , precision , recall , dan specificity pada data uji.
Tabel 4.1 Hasil Pengujian Confusion Matrix
True Positive 1S (TP1) = P11 = 1 True Posi tive 2S (TP2) = P22 = 16 True Positive 3S (TP3) = P33 = 14 True Negative 1S (TN1) = 𝑃22 + 𝑃23 + 𝑃32 + 𝑃33 = 16 + 0 + 1 + 14 = 31 True Negative 2S (TN2) = 𝑃11 + 𝑃13 + 𝑃31 + 𝑃33 = 1 + 3 + 0 + 14 = 18 True Negative 3S (TN3) = 𝑃11 + 𝑃12 + 𝑃21 + 𝑃22 = 1 + 5 + 0 + 16 = 22 False Positive 1S (FP1) = 𝑃21 + 𝑃31 = 0 + 0 = 0 False Positive 2S (FP2) = 𝑃12 + 𝑃32 = 5 + 1 = 6 False Positive 3S (FP3) = 𝑃13 + 𝑃23 = 3 + 0 = 3 False Negative 1S (FN1) = 𝑃12 + 𝑃13 = 5 + 3 = 8 False Negative 2S (FN2) = 𝑃21 + 𝑃23 = 0 + 0 = 0 False Negative 3S (FN3) = 𝑃31 + 𝑃32 = 0 + 1 = 1
Tabel 4.2 Hasil Evaluasi Performa Confusion Matrix

## V. P ENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Hasil  klasifikasi  data  latih  mahasiswa  teknik  informatika  Universitas  Muhammadiyah  Gresik  dalam  waktu penyelesaian  skripsi  didapatkan  nilai  probabilitas  mahasiswa  teknik  informatika  dalam  menyelesaikan  skripsi dengan waktu 1 semester, 2 semester, dan > 2 semester adalah 0.14286, 0.53968, dan 0.31746. Dan hasil pengujian evaluasi performa dengan menggunakan confusion matrix , didapatkan nilai accuracy 77,5%, precision kelas 1S 100%, precision kelas 2S 72,3%, precision kelas 3S 82,4%, recall kelas 1S 11,1%, recall kelas 2S 100%, recall kelas 3S 93,3%, specificity kelas 1S 100%, specificity kelas 2S 75%, specificity kelas 3S 88%.

## 5.2 Saran
Dalam metode naïve bayes atau weighted naïve bayes , data yang dijadikan sebagai data latih menjadi faktor penting dalam pengklasifikasiannya. Sehingga dalam data latih sangat lebih baik jika probabilitas fitur dan ke- lasnya tidak terdapat probabilitas yang bernilai 0. Dengan demikian akan meningkatkan performa klasifikasi dan dibutuhkan teknik laplace smoothing dalam mengatasi permasalahan probabilitas 0 dalam metode naïve bayes atau weighted naïve bayes.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Putra,  Nur  Afiq  Eka,  Agustin,  Soffi.  Klasifikasi  Kematangan  Tebu  berdasarkan  tekstur  batang menggunakan metode Naïve Bayes. INDEXIA : Informatic and Computational Intelligent Journal. Vol.2. No.2. 2020.
[2] Berry, I. H. & Browne, M. 2006. Lecture Notes in Data Mining . USA: World Scientific.
[3] Darmono, A & Hasan, A. 2005. Menyelesaikan Skripsi dalam Satu Semester . Gramedia Widiasarana Indonesia, Jakarta, Indonesia.
[4] Han, J & Kamber, M. 2006. Data Mining Concepts and Techniques, second edition . California: Mor- gan Kaufman.
[5] Han, J., Kamber, M. & Pei, J. 2012. Data Mining: Concepts and Techniques , 3rd edition . San Fran- cisco: Morgan Kaufmann.
[6] Wijayanti, R. R. & Abdurrasyid. 2021. Perhitungan Estimasi Waktu Pada Produksi Barang Dengan Menerapkan Algoritma Naïve Bayes Klasifikasi (Studi Kasus PT. Hasil Raya Industries) . Jurnal In- formatika. 109-118.
[7] Prasetyo, E. 2013. Data Mining – Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta: Andi Off- set.
[8] Prasetyo, E. 2014. Data Mining – Mengelolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab . Yog- yakarta: Andi Offset.
[9] Santosa, B. 2007. Data Mining Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis . Yogyakarta: Gra- haIlmu.
[10] Sari, P. P. 2020. Analisis Kinerja Algoritma K-Means Dengan Menentukan Centroid Menggunakan Metode  Rank  Order  Centroid  (ROC) .    (Tesis,  Universitas  Sumatera  Utara,  2020).  Diakses  dari https://repositori.usu.ac.id
[11] Siagian,  N.  A.  2020. Pembobotan  Fitur  Dataset  Menggunakan  Gain  Ratio  Guna  Meningkatkan Akurasi Metode Naïve Bayesian Classifier .  (Tesis, Universitas Sumatera Utara, 2020). Diakses dari https://repositori.usu.ac.id
[12] Wahyuni, D. T. & Luthfiarta, A. 2014. Prediksi Hasil Pemilu Legislatif Dki Jakarta Menggunakan Naive Bayes Dengan Algoritma Genetika Sebagai Fitur Seleksi . Diakses dari http://eprints.dinus.ac.id [13] Yudha, B. L., Muflikhah, L. & Wihandika, R. C. 2018. Klasifikasi Risiko Hipertensi Menggunakan Metode Neighbor Weighted KNearest Neighbor (NWKNN) . Diakses dari https://j-ptiik.ub.ac.id