## Variabel Non Akademik Untuk Memprediksi Prestasi Siswa Dengan Data Mining
Menggunakan Metoda Naïve Bayes

## Arnold Ropen Sinaga
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika Sistem Informasi Universitas Informatika dan Bisnis Indonesia E-mail: arnoldropen@unibi.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat akurasi serta hasil presisi dan recall dengan penerapan data mining untuk memprediksi hasil belajar siswa menengah pertama (SMP) berdasarkan status jenis kelamin, asal sekolah, pendidikan dan pekerjaan orang tua. Penentuan hasil  belajar  dari    peserta  didik  merupakan  hal  penting  dalam  dunia  pendidikan.  Hal  ini merupakan  hal  yang  penting  karena  sulitnya  menentukan  faktor  atau  variabel  yang mempengaruhi hasil belajar peserta didik.
Pengelolaan data mining yang tepat dapat mengenali dan mengekstrak pola pengetahuan menawarkan solusi untuk meningkatkan kualitas pendidikan dalam mengelola peserta didik ini sehinga dapat memaksimalkan prestasi mereka.
Ada beberapa model klasifikasi dalam data mining yaitu algoritma ID3 dan C4.5 juga Naïve  Bayes  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  prestasi  peserta  khususnya  peserta menengah  pertama.  Penelitian  ini  akan  menggunakan  metode  klasifikasi  naïve  bayes  untuk memprediksi prestasi belajar peserta didik SMP Santa Maria dengan harapan mendapat akurasi yang lebih baik
Kata Kunci — Data Mining, Naive Bayes, Prestasi

## Abstract
The aim of this research is to measure not only the accuracy rate but also the precision result  and  the  recall  of  the  data  mining  application  to  predict  Junior  High  School  students’ learning  outcomes  based  on  their  gender,  the  origin  of  the  school,  parents’  education  and occupation. Determination of the students’ learning outcomes are very important in the education world.  it becomes important because of the difficulty in determining the factors and variables which can affect the students’ learning outcomes.
The  accurate  process  of  the  data  mining  can  recognize  and  extract  the  pattern  of knowledge  in  order  to  offer  solutions  to  increase  the  education  quality  where  it  can  help  the students maximize their achievement.
There  are  some  classification  models  in  data  mining:  ID3  algorithm,  C4.5  and  Naïve Bayes which can be used to predict the students’ achievement, specifically, in Junior High School. This research uses Naïve Bayes classification mode to predict the Saint Mary Junior High School students’ achievement in order to get a better accuracy.
Keywords — Data Mining, Naive Bayes, Achievment
Diajukan: 20 June 2023 Disetujui: 25 June 2023 Dipublikasi: 11 July 2023 1. PENDAHULUAN Efektifitas proses pembelajaran sangat  dipengaruhi  oleh  faktor  internal maupun  faktor  eksternal.  Faktor  internal
yang  terdapat  atau  terjadi  di  dalam lingkungan sekolah dapat terlihat oleh para tenaga pendidik atau tenaga non kependidikan, sehingga  dengan cepat dapat diatasi.  Tetapi  untuk  faktor  eksternal  tidak dapat  langsung  terlihat  sehingga  sukar ditangani dengan cepat.
Proses  pembelajaran  dalam  periode tertentu  akan terkumpul sejumlah data yang besar.    Kumpulan  data  tersebut  dapat diproses  lebih  lanjut  untuk  menghasilkan pola    informasi  yang  baru  untuk  dapat digunakan  dalam  meningkatkan  efektifitas dalam  proses  pembelajaran,  hal  tersebut sangat berpengaruh pada peningkatan mutu siswa  yang  dihasilkan  oleh  sekolah,  akan meningkatkan  kecerdasan  intelektual  dan perilaku.  Aspek-aspek  yang  yang  dapat digunakan  untuk  data  mining  antara  lain, Pendidikan  orang  tua,  pekerjaan  orang  tua, kondisi  keluarga,  jarak  tempat  tinggal dengan  sekolah  dan  berbagai  aspek  yang lain..
2. METODE PENELITIAN
1. Metoda Penelitian
Peneltian  yang  penulis  lakukan  di  SMP Santa  Maria  menggunakan  pendekatan kuantitatif.  Target  penelitian  adalah  siswa kelas  7  mulai  tahun  pelajaran  2013/2014  – 2017/2018  sejumlah  455  siswa  yang diperoleh dari bagian Tata Usaha. Data yang digunakan  adalah  dalam  bentuk    comma separated  values (.csv) yang dikonversi dari data yang diambil dari 5 buah file  Excel Penelitian  ini  menggunakan  metode    yang diantaranya adalah:
a. Pengamatan (Observasi) Melakukan pengamatan  langsung  ke  bagian  Tata Usaha SMP Santa Maria Bandung  untuk mendapatkan data yang dibutuhkan.
b. Wawancara  (Interview)  Mengadakan wawancara  dengan  pihak-pihak  yang berkaitan langsung dengan permasalahan yang sedang di bahas pada tugas akhir ini untuk memperoleh gambaran dan penjelasan secara mendasar. c. Studi  Pustaka  Penulis  mengumpulkan berbagai referensi dan literatur pendukung  penelitian  berupa  buku, jurnal  dan  artikel  yang  berasal  dari berbagai  sumber  yang  erat  kaitannya dengan objek permasalahan
2. Tinjauan Pustaka
a. Data mining
Adalah  aktivitas  yang  menggambarkan sebuah  proses  analisis  yang  terjadi  secara literatif pada database yang besar, dengan tujuan mengekstrak informasi dan knowledge  yang  akurat  dan  berpotensial berguna  untuk  knowledge  workers  yang berhubungan dengan
pengambilan keputusan dan pemecahan masalah.
Menurut  Han  dan  Kamber,  (2011, p24),  secara  garis  besar  data  mining  dapat dikelompokkan  menjadi  2  kategori  utama, yaitu:
1. Predictive
Suatu  proses  penemuan  pola  dari  data
yang besar  dengan menggunakan beberapa variabel  prediksi.  Klaisifikas  merupakan salah  satu  teknik  dalam  predictive  mining.
Tujuan proses ini adalah memprediksi suatu nilai  dari  atribut  (variable  target  /  terikat) yang  ditentukan  dari  nilai  atribut  yang  lain (Variabel bebas)
2. Descriptive Bertujuan  menemuan karakteristik data
penting  data  dalam  sekumpulan  data  yang besar  dengan  cara  menurunkan  pola-pola (korelasi,  trend,  cluster,  teritori,  dan anomali).  Tugas  data  deskriptif  adalah menyelidiki  pola-pola  dalam  hal  validasi dan  penjelasan  hasil  mengunakan  teknik post-processing. b. Naïve Bayes Proses klasifikasi menggunakan metode  statistik    dan  kemungkinan.  Setiap kelas keputusan Naïve didapat dari perhitungan  kemungkianan  dengan  asumsi kelas  keputusan  adalah  benar  karena merupakan vektor informasi obyek.
Dibanding  dengan  model  klasifikasi  yang lan, klasifikasi Bayesian mempunyai tingkat akurasi yang tinggi. Tetapi, seringkali dalam pelaksanaannya  jarang  terjadi,  diakibatkan kurangnya  akurasi  asumsi  yang  dibuat  dan
minimnya    data  yang  digunakan  dalam probabilitas yang ada.
c. Weka
Syarat  yang  harus  dipenuhi  dalam menggunakan  Weka  adalah  bahwa  data harus merupakan  file tunggal berbentuk flat file,dimana atribut biasanya berjenis numeric  atau  nominal,  tetapi  dapat  juga dengan jenis yang lain.
Format Input WEKA Format  file  untuk  input  pendukungnya, antara lain:
a. Comma  Separated  Values  (CSV): Merupakan  file  teks  dengan  pemisah tanda koma (,) dapat dibuat menggunakan  MS  Excel  ataupun Notepad
b. Format  C45:  Hanya  dapat  digunakan menggunakan aplikasi WEKA.
c. Attribute-Relation
File Format (ARFF):  File  berjenis  teks  sebagai instance data yang berhubungan dengan suatu set atribut data.
d. SQL  Server/MySql  Server:  Dapat mengakses database dengan menggunakan SQL Server/MySql Server.
Objek dan metoda penelitian
SMP  Santa  Maria  Bandung  merupakan salah  satu  sekolah  katolik  swasta  yang berada  di  jalan  Ahmad  Yani  No.273 Bandung. Sekolah ini merupakan sekolah yang  berada  dibawah  naungan  Yayasan Salib  Suci  yang  berlamat  di  jalan  Van Deventer no.18 Bandung. Perkembangan penerimaan  siswa  baru  setiap  tahunnya relatif  stabil  dikarenakan  pangsa  pasar untuk  siswa  baru  sudah  terdata  dari rekapitulasi  setiap  tahunnya  dari  bagian panitia  penerimaan  siswa  baru  dan membatasi untuk setiap tahunnya.
Penelitian yang penulis lakukan di SMP Santa  Maria  menggunakan  pendekatan kuantitatif.  Target  penelitian  adalah siswa  kelas  7  mulai  tahun  pelajaran 2013/2014  –  2017/2018  sejumlah  455 siswa  yang  diperoleh  dari  bagian  Tata Usaha.  Data  yang  digunakan  adalah dalam bentuk  comma separated  values
(.csv)  yang  dikonversi  dari  data  yang diambil dari 5 buah file  Excel
Metoda yang digunakan Penelitian ini adalah menggunakan beberapa metoda:
1. Pengamatan  (Observasi)  Melakukan pengamatan  langsung  ke  bagian  Tata Usaha  SMP  Santa  Maria  Bandung untuk mendapatkan data yang dibutuhkan. 2. Wawancara  (Interview),  melakukan tanya jawab dengan pihak yang terlibat langsung  dengan  permasalahan  yang sedang di bahas.
3. Studi  Pustaka  Penulis  mengumpulkan berbagai referensi dan literatur pendukung  penelitian  berupa  buku, jurnal  dan  artikel  yang  berasal  dari berbagai  sumber  yang  erat  kaitannya dengan objek permasalahan
Gambar 1. Kerangka pikir penelitian

## PENGOLAHAN DATA
Data Training dan Testing 1. Data training Data  yang  akan  di    training  menggunakan data  alumni  SMP  Santa  Maria  yang memiliki 384 record/instances yang dijadikan  data  training  merupakan  data siswa  yang  diambil  dari  data  siswa  tahun pelajaran  2013/2014  sampai  dengan  tahun pelajaran  2016/2017.  Hasil  data  training dapat dilihat pada gambar 2
Gambar 2. Data Training
Hasil pada data training yang menggunakan file
Data-master-siswa
- training- 1316.ARFF,  maka  akan  terlihat  bahwa terlihat dari pada tabel 1
Tabel 1 . Confusion Matrix Data Training
Baris  pertama  “142  0  0”  menunjukkan bahwa ada “142” (142+0+0) instances class “Baik”  dalam  file  Data-master-siswa  - training-1316.ARFF  dan  semua  benar diklasifikasikan  sebagai  instances  class “Baik”.
a. Baris  kedua  “0  26  0”  menunjukkan bahwa  ada  “26”  (0+26+0)  instances class  “Kurang”,  dalam  file  Data- master-siswa  -  training-1316.ARFF dan  semua  benar  diklasifikasikan sebagai instances class “Kurang”.
b. Baris  ketiga  “5  0  211”  menunjukkan bahwa  hanya  ada  “211”  (5+0+211) instances  class  “Sedang”,  dalam  file Data-master-siswa -
training-
1316.ARFF  dan  5  diantaranya  salah diklasifikasikan sebagai instances class
“Baik”.
Dari  hasil  confusion  matrix  dapat  dilihat bahwa  tingkat  akurasi  benar  untuk  data training  adalah  98,7  %  (  379  instance) sedangkan kesalahan prediksi sebesar 1.3% (5 instance) 2. Data Testing Data yang akan di testing
menggunakan data alumni SMP Santa Maria yang  memiliki  71  record/instances  yang dijadikan data testing merupakan data siswa
yang diambil dari data siswa tahun pelajaran 2017/2018.
Hasil data training dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Data Testing
Hasil  pada  data  testing  yang menggunakan  file  Data-master-siswa  - testing17  sebagai  file  data  testing,  akan terlihat bahwa terlihat dari pada tabel 2
Tabel 2. Confusion Matrix Data Testing
a. Baris  pertama  “42  1  0”  menunjukkan bahwa  ada  “42”  (42+1+0)  instances class “Sedang” dalam file Data-master- siswa - training-1316.ARFF dan ada 1 diantaranya salah diklasifikasikan sebagai instances class “Baik”.
b. Baris  kedua  “1  23  0”  menunjukkan bahwa  ada  “23”  (1+23+0)  instances class  “Baik”,  dalam  file  Data-master- siswa - training-1316.ARFF dan ada 1 diantaranya salah diklasifikasikan sebagai instances class “Sedang”.
c. Baris  ketiga  “0  0  4”  menunjukkan bahwa hanya ada “4” (0+0+4) instances class  “Kurang”,  dalam  file  Data- master-siswa  -  training-1316.ARFF dan  semua  benar  diklasifikasikan sebagai instances class “Kurang”.
Dari  hasil  confusion  matrix  dapat  ahwa tingkat  akurasi  benar  untuk  data  testing adalah  97,2  %  (  69  instance)  sedangkan kesalahan prediksi sebesar 2.8% (2 instance)
3. HASIL DAN PEMBAHASAN Setelah melakukan pengujian/testing menggunakan file Data-master-siswa- testing17 menggunakan metoda naïve bayes, maka  terlihat  sebanyak  2  instance/record atau sebesar 2.8% yang salah prediksi.  Hasil visualize classiffier errors dapat dilihat pada gambar  4.  (instances/record  yang  salah prediksi diberi hightlight)
Gambar 4. Visualisasi error data testing
Dari data Visualisasi error data testing maka dilakukan  penyimpanan  visualisasi  tersebut ke file ARFF, ini dimaksudkan agar mudah dalam melihat melakukan analisa variabel/atribut  yang  berpengaruh  terhadap prestasi  siswa.Hasil  konversi  file  ARFF  ke file excel dapat terlihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil visualisasi data
Dari  data  Visualisasi  error  data  testing  file ARFF tersebut maka dilakukan
penyimpanan  visualisasi  dari  file  ARFF  ke file  excel,  ini  dimaksudkan  agar  mudah dalam  melakukan  analisa  variabel/atribut
yang berpengaruh terhadap prestasi siswa.Hasil konversi file ARFF ke file excel dapat terlihat pada gambar 6. Gambar 6. Hasil data konversi ANALISA DATA Atribut/variabel yang berpengaruh terhadap prediksi  prestasi  siswa  berdasarkan  metoda naïve  bayes  untuk  masing-masing  nilai adalah: 1. Prestasi Baik, mempunyai kecenderungan dimiliki oleh atribut yang memiliki  persentase  yang  tinggi  dari masing-masing  atribut/variabel,  yaitu siswa berjenis kelamin laki-laki (22,5%), yang  berasal  dari  Sekolah  Dasar lingkungan  Yayasan  Salib  Suci  (YSS) sebanyak 28,2%, Pendidikan ayah adalah SMA  (23,9%),  pekerjaan  ayah    adalah wiraswasta  (11,3%),  pendidikan  ibu SMA  (22,5%)  dan  pekerjaan  ibu  adalah Ibu Rumah Tangga (20,3)%.
Untuk  atribut  jenis  kelamin  mempunyai peluang berprestasi baik adalah laki-laki, dan  yang  berasal  dari  Yayasan  Salib Suci). 2. Prestasi Sedang, mempunyai kecenderungan dimiliki oleh atribut yang memiliki  persentase  yang  tinggi  dari masing-masing  atribut/variabel,  yaitu siswa  berjenis  kelamin  perempuan (35,2%) yang berasal dari Sekolah Dasar lingkungan  Yayasan  Salib  Suci  (YSS) sebanyak  38%,  Pendidikan  ayah  adalah
SMA  dan  >S1  mempunyai  presentase yang  sama  sebesar  (25,4%),  pekerjaan ayah    adalah  wiraswasta  (21,1%), pendidikan  ibu  SMA  (25,4%)  dan pekerjaan ibu adalah Ibu Rumah Tangga (40,6%).
Untuk  atribut  jenis  kelamin  perempuan dan    pekerjaan  ibu  sebagai  ibu  rumah
tangga  mempunyai  faktor  dominan dalam prestasi siswa yang sedang.
3. Prestasi Kurang, mempunyai kecenderungan dimiliki oleh atribut yang memiliki  persentase  yang  tinggi  dari masing-masing  atribut/variabel,  yaitu siswa  berjenis  kelamin  perempuan (4,2%)  yang  berasal  dari  Sekolah  Dasar lingkungan  Yayasan  Salib  Suci  (YSS) sebanyak 4,2%, Pendidikan ayah adalah diploma  mempunyai  presentase  sebesar (2,9%), hampir pekerjaan ayah mempunyai  persentase  sebesar  1,4%, pendidikan  ibu  Diploma  (2,9%)  dan pekerjaan ibu adalah swasta (10,1)% Untuk  atribut  pekerjaan  ibu  sebagai swasta dan pendidkan ibu yang diploma mempunyai  faktor  dominan  dalam prestasi siswa kurang.
4. KESIMPULAN
Untuk  pengujian  klasifikasi  hasil  belajar siswa pada penelitian ini dapat disimpulkan:
a. Metoda  Naïve  bayes  memiliki  kinerja yang cukup baik dari segi akurasi, yaitu sebesar 97,2 %
b. Atribut-atribut  yang  digunakan  dalam memprediksi tingkat keberhasilan prestasi  siswa  cukup  mencerminkan prediksi hasil.
C. Untuk siswa berjenis kelamin laki-laki, pendidikan  orang  tua  SMA  cukup mempengaruhi  prediksi  prestasi  siswa yang bernilai baik.

## 5. SARAN
Saran  yang  dapat  dikemukakan adalah  penggunaan  data  yang  lebih  besar lagi agar hasilnya dapat lebih valid, dan juga dapat  menggunakan  metoda  yang  berbeda apakah menghasilkan suatu keimpulan yang relevan dengan metoda sebelumnya

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Angga  Raditya,  Implementasi  Data Mining  Classification  untuk  Menacrai Pola Prediksi Hujan dengan Menggunakan Algoritma C4.5, Jurusan Teknik Informatika, Fakultas
Teknologi  Industri,      Universitas
Gunadarma
[2] Ariana  Azimah,  Yudho  Giri  Sucahyo, Penggunaan Data Warehouse Dan Data Mining Untuk Data    Akademik Sebuah Studi Kasus Pada Universitas Nasional,
2007
[3] Daniel  T,  Larose,  2005.  “Discovering Knowledge in Data: An Introduction to Data Mining”. John Wiley & Sons, Inc
[4] Djamarah, Syaiful Bahri. 1994. Prestasi Belajar dan kompetensi Guru. Surabaya: Usaha Nasional. [5] Depdiknas.  (2003).  Undang-Undang
Republik  Indonesia  Nomor  20  Tahun 2003,  ten¬tang  Sistem  Pendidikan Nasional [6] Depdiknas. (1990). Peraturan Pemerintah  RI  No.  29,  Tahun  1990, tentang Pendidikan Menengah
[7] Han,  J.  And  Kamber,  M,  2011,  “Data Mining  Concept  and  Techniques Second  Edition  ”.  Morgan  Kauffman, San Francisco.
[8] Iin  Ernawati,  2008,  “Prediksi  Status
Keaktifan  Studi  Mahasiswa  dengan Algoritma C5.0 dan K-Nearest Neighbor”, Institut Pertanian Bogor [9] Kass  G.V.  (1980).  An  exploratory technique for investigating large quantities  of  cat¬egorical  data.  Appl. Statist. 29 No.2. pp 119-127
[10] Kurniawan,  Deny.  (2008).  Regresi linier  (lin¬ear  regression).  Vienna,
Austria:  R  Foundation  for      Statistical Computing [11] Larose, & Daniel T. (2005). Discovering  knowledge  in  data:  an introduction to data mining. USA: John Wiley and Sons
[12] Lior Rokach, & Oded Maimon. (2005). Data mining with decision tree. World
Sci¬entific  Publishing  Co.  Pte.  Ltd.
Series in Machine Perception Artificial Intel¬ligence Volume 69
[13] Nurkencana.  2005.  Evaluasi  Hasil Belajar  Mengajar.  Surabaya:  Usaha Nasional.
[14] Rainardi,  Vincent,  2008,  “Building Data Warehouse with Examples in SQL Server”, Springer, New York.
[15] Slameto.  2003.  Belajar  dan  Faktor- Faktor yang Mempengaruhinya.
Jakarta: Rineka Cipta.
[16] Tan  S,  Kumar  P,  Steinbach  M.  2005. “Introduction  To  Data  Mining”. Addison Wesley
[17] Tu’u,Tulus.2004.Peran  Disiplin  pada
Perilaku dan Prestasi Siswa.Jakarta:Rineka Cipta.
[18] Sudjana,  Nana.  1989.  Cara  Belajar Siswa  Aktif-Dalam  Proses  Belajar Mengajar. Bandung:Sinar Baru.
[19] Tulus.  (2004).  Peran  disiplin  pada perilaku  dan  prestasi  siswa.  Jakarta: Grasindo [20] Umaedi. (2001). Manajemen peningkatan  mutu  berbasis  sekolah. Jakarta: Departemen Pendidikan Nasional Direktorat Jendral Pendidikan Dasar  dan  Menengah  Direk¬torat Sekolah Lanjutan Tingkat Pertama
[21] Xin  Yan,  &  Xiao  Gang  Su.  (2009). Linear  re¬gression  analysis.  London: World  Sci¬entific  Publishing  Co.  Pte.
Ltd., Covent Garden
[22] https://www.gurupendidikan.co.id/pen gertian-prestasi-menurut-para-ahli-
beserta-macamnya/
-