## PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BINA DARMA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Robi Sepriansyah* 1) , Susan Dian Purnamasari 2) , Kiky Rizky Nova Wardani 3) , Nasrul Halim 4)
1. Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
2. Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
3. Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
4. Universitas Bina Darma, Palembang, Indonesia
Article Info ABSTRAK
Kata Kunci: Klasifikasi,Naïve
bayes,Prediksi,Rapid miner,Confusion Matrix
Keywords: Classification,Naïve bayes, Prediction,Rapid miner,Confusion Matrix

## Article history:
Received 24 November 2022 Revised 8 December 2022 Accepted 15 December 2022 Available online 1 March 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i1.3459
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: robi.sepriansyah83@gmail.com
Penelitian ini digunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa fakultas teknik  pada  universitas  bina  darma  sebagai  salah  satu  penunjang  dalam pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data mahasiswa yang terdiri dari sks dan Indek Prestasi Kumulatif. Tahapan penelitian ini menggunakan Knowladge Discovery In Database (KDD) dengan algoritma Naïve Bayes. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan  dengan data Training (latih) sebanyak  151  record  dan  data  Testing  (uji)  sebanyak  120  record.  maka didapatkan  hasil  akurasi  penelitian  dengan  menggunakan  perhitungan confusion  matrix  multiclass  bahwa  nilai  akurasi  dari  hasil  prediksi menggunakan algoritma naïve bayes yaitu 78 mahasiswa yang akan lulus di semester 8 dengan akurasi sebesar  98%, lulus di semester  9 sebanyak 24 mahasiswa dengan akurasi 96%, lulus di semester 10 sebanyak 3 mahasiswa dengan  akurasi  100%,  dan  lulus  disemester  12  sebanyak  15  mahasiswa dengan akurasi 98%, Kemudian dari nilai akurasi secara keseluruhan untuk prediksi kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma naïve bayes sebesar 95,33%.  Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  menggunakan  algoritma  naïve bayes  maka  akurasi  tersebut  sudah  cukup  untuk  menentukan  prediksi kelulusan mahasiswa.

## ABSTRACT
This research is used to predict the graduation of students of the faculty of engineering at bina darma universities as one of the supports in decision making  by  utilizing  student  data  consisting  of  credits  and  cumulative achievement indexes. This stage of the study used Knowladge Discovery In Database (KDD) with the Naïve Bayes algorithm. Based on research that has been carried out with Training data (training) as many as 151 records and Testing data (tests) as many as 120 records. then the results of research accuracy were obtained using the multiclass confusion matrix calculation that  the  accuracy  value  of  the  prediction  results  using  the  naïve  bayes algorithm  was  78  students  who  would  graduate  in  semester  8  with  an accuracy of 98%, graduated in semester 9 as many as 24 students with 96% accuracy,  graduated  in  semester  10  as  many  as  3  students  with  100% accuracy,  and  passed  disemester  12  as  many  as  15  students  with  98% accuracy,  Then  from  the  overall  accuracy  score  for  student  graduation predictions using the naïve bayes algorithm of 95.33%. Based on the results of  the  study  using  the  naïve  bayes  algorithm,  this  accuracy  is  enough  to determine student graduation predictions.
.

## P ENDAHULUAN
elulusan  mahasiawa  merupakan  salah  satu  bidang  studi  yang  tercakup  dalam  standar  penjaminan  mutu internal (SPMI)  disetiap  perguruan tinggi[1].  Untuk mencapai  sebuah  kelulusan  yang  telah  ditetapkan di perguruan tinggi untuk dapat menempuh masa studi maksimal delapan semester atau 4 tahun dan total Sks yang  telah  ditempuh  sebanyak  144  sks[2].  Di  universitas  bina  darma  proses  akreditasinya itu  berkaitan  dengan kelulusan mahasiswa tersebut, karena penting untuk penilaian akreditasi. Oleh karena itu, untuk mengurangi jumlah mahasiswa yang lulus tepat waktu diperlukan suatu sistem yang menggunakan data dan informasi untuk menilai kelulusan  mahasiswa  dan  memprediksi  kelulusan  mahsaiswa  dari  awal,  agar  dapat  menentukan  kelulusan K
mahasiswa diprediksi sejak awal untuk meminimalkan atau antisipasi jumlah kelulusan mahasiswa sehingga dapat mengatasi terjadinya kesulitan di bidang akademik.
Upaya dalam memanfaatkan data mahasiswa salah satunya untuk mengelola data dengan menggunakan teknik data mining yang merupakan proses dalam membuat teknik pengolah data, teknik penggalian data, sehingga dapat dihasilkan pola-pola tertentu yang menjadi sebuah informasi berdasarkan metode dan akgoritma tersebut. Metode klasifikasi  dengan  algoritma  naïve  bayes  agar  dapat  menghasilkan  suatu  informasi  berupa  prediksi  kelulusan mahasiswa. Data mahasiswa tersebut  dapat  dilakukan panambangan data atau biasa  disebut dengan Knowladge Dsicovery in Database (KDD) yang merupakan proses eksternal informasi penting dari basis data yang besar. Maka dari  itu  berdasarkan  data  yang  tersedia  dimana  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  dimasa  depan  dengan menggunakan  pendekatan  pendekatan  statistic,  data  yang  kompleks  dapat  menerapkan  kemampuan  untuk mengekstrak data tersebut untuk diolah menjadi sebuah informasi yang lebih penting.
Pada  saat  ini  teknologi  informasi  menjadi  peran  yang  sangat  penting  untuk  keperluan  di  setiap  perusahaan, organisasi maupun di  institusi pendidikan dalam mengelola proses bisnisnya. Karena berkembangnya teknologi yang semakin pesat didalam pekerjaan yang sebelumnya sulit untuk diprediksi dengan adanya teknologi pekerjaan tersebut  menjadi  mudah  untuk  diprediksi,  maka  dengan  memanfaatkan  teknologi  terutama  dalam  bidang pendidikan dan dibantu adanya data proses prediksi tidak lagi menjadi bagian yang sulit[3]
Disetiap  perguruan  tinggi  tentunya  memiliki  database  untuk  menyimpan  semua  data  mahasiswa  disetiap akademik,  data  mahasiswa  tersebut  terus  menerus  bertambah  disetiap  tahun  dan  menumpuk  seperti  data  yang terabaikan kerana data tersebut tidak dimanfaatkan atau diolah kembali, sedangkan dari data mahasiswa tersebut dapat  diolah  agar  menghasilkan  sebuah  informasi  yaitu  mengenai  tingkat  kelulusan  mahasiswa  sehingga  dapat meminimalisir keterlambatan kelulusan.
Dari  hasil  penelitian  sebelumnya  mengenai  prediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  algoritma  pohon keputusan C 4.5 dan software weka, hasil yang didapatkan dengan pengukuran akurasi confusion matrix sebesar 73% dikatakan tidak cukup baik, hal tersebut dikarenakan atribut pada data yang kurang menceritakan kondisi yang sebenarnya[4]  .  Penelitian  dalam  predikis  klasifikasi  masa  studi  mahasiswa  menggunakan  algoritma  K-Nearest Neighbor  dengan  metode  evaluasi K-Fold  cross  validation dengan  melakukan  pengujian  6  scenario  terhadap atribut-atribut  yang  digunakan  dan  untuk  mendapatkan  akurasi  terbaik  dari  algoritma  yang  digunakan  sebesar 75.95%[5].  Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  model algortima C 4.5 dan KNN. Maka  dari itu untuk mendapatkan hasil akurasi dari model lain untuk prediksi kelulusan mahasiswa  penelitian  ini  menggunakan  model  algoritma naïve  bayes dan  pengukuran  akurasi  hasil  prediksi kelulusan persemester menggunakan confusion matrix. Naïve bayes merupakan salah satu algoritma  pembelajaran yang paling efektif dalam data mining, naïve bayes memiliki  performa  yang  kompetitif  di  proses  klasifikasi  bahkan  dengan  asumsi  tidak  ada  kaitan  antara atribut[6]. Naive  bayes juga  dapat  memberikan  sebuah  kontribusi  yang  sama  penting  terhadap  pemilihan  kelas terentu [7] juga merupakan algoritma yang dapat digunakan dalam mengklasifikasikan dari variable tertentu dengan metode probabilitas dan statistik untuk mencari peluang terbesar berdasarkan prediksi klasifikasi[8].
Berdasarkan  penjelasan  dari  permasalahan  di  atas,  prediksi  kelulusan  mahasiswa  memanfaatkan  data  mining menggunakan algoritma  naïve bayes  metode klasifikasi  di aplikasi rapid miner dimana bertujuan untuk dapat membantu mendapatkan informasi prediksi kelulusan mahasiswa Fakultas teknik Universitas Bina Darma sehingga dapat memberikan informasi bagi program studi untuk memprediksi status kelulusan serta dapat digunakan untuk menentukan langkah dan kebijakan bagi fakultas dalam membidik kelulusan mereka.

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  pengujian  terhadap  algoritma  naïve  bayes  yang    digunakan  untuk mengklasifikasi  prediksi  kelulusan mahasiswa  Fakultas  Teknik  Universitas  Bina  Darma,  dengan  memanfaatkan aplikasi  rapid  miner.  Rapid  miner  adalah  aplikasi  data  mining  yang  memiliki  tampilan  GUI  (Graphical  User Interface),open  source  dan  dapat  dijankan  di  system  manapun  sehingga  dapat  membantu  peneliti  dalam menggunakannya[9] Tahapan proses penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.

## A. Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dilakukan menggunakan data primer karena data yang digunakan merupakan data yang diperoleh secara langsung dari Universitas Bina Darma  dimana peneliti melakukan observasi selain itu juga menggunakan studi pustaka dan literatur yang berkaitan dengan tema penelitian.
1) Pengamatan ( Observasi )
Tahapan pengumpulan informasi terkait penelitian dengan cara mengamati  secara langsung suatu obyek selama waktu tertentu. Yang dilakukan di ruangan pengolahan data Universitas Bina Darma untuk mendapatkan data yang dibutuhkan dalam penelitian. Data-data yang disudah dikumpulkan kemudian disimpan dalam bentuk excel agar dapat diolah menggunakan data mining.

## 2) Studi pustaka
Tahapan ini dilakukan pengambilan informasi berdasarkan  buku, jurnal maupun hasil penelitian sebelumnya yang  berkaitan  dengan  permasalahan,  sehingga  dapat  dijadikan  sumber  informasi  yang memiliki  kaitan  dengan penelitian.

## 3) Studi literatur
Studi literatur dimanfaatkan untuk menambah sumber informasi yang berhubungan dengan teori yang sesuai dengan  permasalahn  penelitian,  metode  ini  digunakan  untuk  menelusuri,  membandingkan  masalah  berdasarkan literatur yang didapatkan,dan menjadikannya bahan pokok penelitian, studi literatur ini memberikan orientasi yang luas dan menghindari terjadinya duplikasi penelitian yang telah dilakukan sebelumnya[6]

## B. Menentukan Atribut
Himpunan  data  mahasiswa  Fakultas  teknik  Universitas  Bina  Darma  memiliki  data  primer  yang  diperoleh melalui pengamatan secara langsung di ruangan bagian pengolahan data. Atribut yang diperoleh dari data ini adalah 1 atribut tujuan dan atribut lain sebagai pendukung. Atribut tersebut dapat dilihat pada tabel 1.
TABEL I.
ATRIBUT DATA MAHASISWA No Atribute Type Description 1 Nim Teks Nomor Induk Mahasiswa 2 Sks 1 Numeric Sks semester 1 3 Sks 2 Numeric Sks semester 2 4 Sks 3 Numeric Sks semester 3 5 Sks 4 Numeric Sks semester 4 6 Ipk 1 Numeric Ipk Semester 1 7 Ipk 2 Numeric Ipk Semester 2 8 Ipk 3 Numeric Ipk Semester 3 9 Ipk 4 Numeric Ipk Semester 4 10 Keterangan Categorical Status Kelulusan

## C. Proses Data Mining
Data mining adalah teknik yang menggunakan statistik, matematika,kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin untuk  mengidentifikasi  informasi  yang  berguna  dalam  sumber  data  yang  besar[10].  Penelitian  ini  adalah menerapkan klasifikasi data mining untuk memprediksi kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma Naïve bayes
Pengaumpulan Data Menentukan Atribut Prose Data Mining Metode Naïve Bayes
Implementasi dan Pengujian
Gambar  1 Tahapan Penelitian
untuk memprediksi lama semester. Klasifikasi dalam data mining adalah pembelajaran untuk memprediksi suatu nilai berdasarkan dari beberapa atribut dengan menggunakan rule sebagai label untuk dapat memprediksi kelas dari data yang akan diprediksi[2]. metode Knowladge Discovery in Database (KDD) yang mempunyai isi berbeda beda tetapi  memiliki  arti  yang  saling  berhubungan  antara  tahap  satu  dengan  tahap  yang  lainnya[11] Knowladge Discovery in Database adalah tahapan yang bertujuan untuk menggali sebuah informasi pada sejumlah data yang besar  untuk mendapatkan pengetahuan  yang  berguna  dan  dapat mudah  dipahami[12]  Dan  diolah  menggunakan data mining algortima Naïve Bayes dengan memanfaatkan aplikasi Rapid Miner untuk megatahui hasil prediksi dan tingkat akurasi kelulusan mahasiswa.
1) Data Selection
Data awal dalam penelitian ini berupa data angkatan 2014 dan 2019 dalam bentuk  file excel yang terdiri dari NIM, Jenis kelamin, Asal sekolah, sks semester 1 – 4, IP semester 1-4 dan keterangan lulus. Selanjutnya dilakukan proses data selection untuk memilih data yang akan digunakan. Dalam penelitian ini data yang akan digunakan NIM, Sks, IP, dan keterangan lulus. Data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 2 untuk data angkatan 2014 dan data angkatan 2019 dapat dilihat pada tabel 3.
NIM Tanggal Lahir Alamat Sks 1 Sks 2 Sks3 Sks 4 Ip 1 Ip 2 Ip 3 Ip 4 Keterangan Lulua 141710005 07/10/1995 JL. SWADAYA LR. CENDANA NO. 2034 RT. 010 RW. 11 16 17 16 16 3,25 3,14 2,95 2,62 9 141710006 11/11/1997 DESA KARANG MULIA,KEC LUBAI ULU, KAB MUARA ENIM 20 19 18 16 3,25 3,85 3,6 3,29 8 141710007 23/06/1997 jln tanjung pandan lrg nusantara 2 no.587 RT 06 RW 02 19 19 19 20 3,19 3,46 3,22 3,25 8 141710008 16/07/1995 JL. NURUL YAQIN RT 023 RW 005 NO 1546 PALEMBANG 20 21 21 19 3,54 3,9 3,79 3,61 8 141710009 13/06/1996 Desa Tanjung Kukuh, Kecamatan Semendawai Barat, Kabupaten OKU Timur 19 19 19 20 3 3,25 3,18 3,04 8 141710010 12/10/1996 JL.RAWASARI LR.PURNAMA RT/RW 48/10 PALEMBANG 20 21 19 21 3,85 3,55 3,81 3,65 8 141710011 29/05/1993 JL. RAMBUTAN DALAM LR. BUNTU RT 031 RW 011 KEL 30 ILIR KEC ILIR BARAT II KODE POS : 30144 PALEMBANG 20 19 19 20 3.01 3,14 3,47 3,82 8 TABEL III DATA SAMPLE ANGKATAN 2019 NIM Tanggal Lahir Alamat Sks 1 Sks 2 Sks3 Sks 4 Ip 1 Ip 2 Ip 3 Ip 4 191710002 28/08/1999 JL. SUKABANGUN 1 KOMP. SARJANA BLOK B NO 5 RT 023 RW 004 14 32 42 60 3,29 2,94 2,83 2,78 191710003 02/03/1996 Jl. Bukit Menur I/B 387 RT.006 RW.020 Kelurahan Sendangmulyo Kecamatan Tembalang 20 41
60 80 3,75 3,8 3,67 3,54 191710004 22/12/1995 JL. EKA JAYA RT 006 RW 003 DESA SUNGSANG 1 KECAMATAN BANYUASIN II 20
41
60 80 3,65 3,54 3,53 3,46
TABEL II DATA SAMPLE ANGKATAN 2014
191710006 05/10/1989 JLN. INPRES NO. 01 RT.001 RW.001 KEL. CINTA MANIS BARU KEC. AIR KUMBANG KODE POS. 30763 KAB. BANYUASIN 20 41 60 80 3,35 3,54 3,38 3,28 191710007 08/07/1995 JL. SUKABANGUN 2 LR. CEMARA NO.97 RT.006 RW.002 KEL.SUKAJAYA KEC. SUKARAMI KOTA PALEMBANG 18 41 57 77 3,5 3,17 3,14 3,06 191710008 17/05/1995 JLN. KAPTEN ABDULAH LG SIMPANG 4 BAKARAN RT.005 RW.002 KEL. TALANG PUTRI PLAJU 20 41 60 80 3,15 3,12 3 3,03 191710009 18/05/2000 JL. TAPAK SIRING LG. BEDENG RT.024 RW.009 KEL. TALANG BETUTU KEC. SUKARAMI KODE POS. 20155 20 41 60 80 3,6 3,54 3,38 3,36 2) Pre-processing
Sebelumnya data angkatan 2014 terdiri dari 230 record dan 2019 terdiri dari 220 record. Setalah dilakukan pre- procesing terdapat data yang memiliki missing value, duplikat data, dan noise pada data angkatan 2014 sebanyak 79 record dan 2019 sebanyak 100 record.
3) Transformation Setelah melalui tahapan pre-processing maka didapatkan data sebanyak 151 record pada data angkatan 2014 dan 120 record pada angkatan 2019. Format data yang telah didapatkan sudah sesuai untuk dilakukan proses data mining pada aplikasi rapid miner.
4) Penambangan Data (Data mining)
Penambangan data pada aplikasi rapid miner menggunakan operator read excel, cross validation, naïve bayes, apply model , dan performance.
5) Interpretation/Evaluation
Memahami apakah pola atau informasi yang dihasilkan bertentangan dengan fakta. Memberikan informasi yang dihasilkan  berdasarkan  proses  penambangan  data  dalam  format  yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang membutuhkannya.

## D. Naive Bayes
Naïve Bayes adalah salah satu algoritma pembelajaran induktif yang paling afektif dalam pembelajaran mesin untuk  penambangan  data  dan  data  mining[6].dengan  proses  klasifikasi  probabilistik  dengan  perhitungan  dari sekumpulan probabilitas memanfaatkan jumlah frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang sudah disediakan [13]  Klasifikasi  Naïve  bayes  menghitung  probabilitas  menjumlahkan  nilai  dari  dataset  yang  sudah  disediakan, menggunakan niave bayes memiliki ketentuan disetiap jenis atribut tidak memiliki ketergantungan antara satu sama lain[14].  Kelebihan  dari  algoritma  naïve  bayes  adalah  hanya  memerlukan  beberapa  data  latih  (training)  untuk menguji  parameter mean serta varians dari  atribut  yang  dibutuhkan  untuk  klasifikasi.Teorema  naïve  bayes mempunyai bentuk sebagai berikut [15]:
( | ) = ( | ). ( ) ( ) Keterangan X       : Data dengan class tidak diketahui H       : Hipotesis data dari suatu class spesifik P(H|X)  : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X ( posterior probabilitity ) P(H)    : Probabilitas hipotesis H ( prior probability ) P(X|H)  : Probabilitas X berdasarkan kondisi hipotesis H P(X)    : Probabilitas X

## Menghitung masing masing class
Prior Probability
P (Ci)   : Probabilitas Hipotesis Ci
Langkah awal yang akan dilakukan pengelompokkan data training untuk hasil yang dicapai yaitu Tepat waktu atau  terlambat  mahasiswa  tersebut,  lalu  akan  dilakukan  perhitungan  nilai  probabilitas  berdasarkan pengelompokkan data. nilai probabilitas tersebut.
Tepat waktu | class = 80 | 151 = 0,26 Terlambat     | class = 71 | 151 = 0,47
Berdarkan  perhitungan  di  atas  probabilitas  tepat  waktu  sebanyak  80  dibagi  dengan  class  atau  jumlah keseluruhan data training sebanyak 151 dan mendapatkan hasil 0,26,sedangkan probabilitas terlambat sebanyak 71 dibagi dengan class jumlah keseluruhan data sebanyak 151 mendapatkan hasil 0,47, hasil tersebut akan digunakan untuk perhitungan nilai posterior probability dengan rumus berikut:
Posterior Probability
P ( X| Ci )  : Probabilitas X menurut class
Dari  hasil  perhituangan  yang  sudah  dilakukan prior  probability untuk  menentukan  jumlah class lalu  akan dilakukan pengujian menggunakan contoh kasus berdasarkan data yang sudah ada.
Jika nilai X memiliki jumlah Sks disemester 4 sebanyak 66 dengan Ip sementara 3,05? X = Sks 66 dan Ip sementara 3,05 ? Sks 66 | Tepat Waktu  = 4/80 Sks 74 | Terlambat    = 6/71 Ipk > 3| Tepat Waktu  = 73/80 Ipk < 3| Terlambat    = 43/71
Perhitungan posterior probability Tepat waktu = 80/151 × 4/80 × 73/80 = 0,26 × 0,05 × 0,91 = 0,011
Berdasarkan perhitungan class tapat waktu menggunakan sks 66 lulus tepat waktu, dan memiliki nilai ipk lebih dari 3 mendapatkan hasil 0,011.
Terlambat   = 71/151 × 6/71 × 43/71 = 0,47 × 0,08 × 0,6 = 0,022
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan pada class terlambat menggunakan 66 terlambat dan memiliki nilai ipk kurang dari 3, mendapatkan hasil 0,022. Selanjutnya akan dilakukan perhitungan untuk memaksimalkan nilai dari class yang sudah didapatkan dengan menggunakan rumus :

## P ( X|Ci ) P (Ci)
Fungsi  dari  rumus  ini  yaitu  untuk  memaksimalkan  dari  nilai posterior  probability berdasarkan  class  tepat waktu dan terlambat , menghitung nilai X dengan class yang sudah didapatkan,
Tepat waktu P ( X | Tepat waktu ) × P ( Tepat waktu : class ) = 0,011 × 80/151 = 0,0058 Hasil yang telah dilakukan dari pengujian nilai posterior dan nilai class tepat waktu yaitu 0,058. Selanjutnya dilakukan pada pengujian posterior terlambat dan class terlambat.sebagai berikut:

## Terlambat
P ( X | Terlambat ) × P ( Terlambat : class ) = 0,022 × 71/151 = 0,0103
Hasil perhitungan yang telah dilakukan terhadap class terlambat yaitu 0,0103, berdasarkan  hasil  perhitungan untuk memaksimalkan nilai dari posterior probability dari class tepat waktu dan terlambat nilai class tepat waktu lebih kecil dari nilai class terlambat. Maka kasus dari data tersebut diprediksi masuk ke kelas terlambat.
Pada  penelitian  ini  untuk  menghitung  akurasi  prediksi  dari  algoritma naïve  bayes menggunakan  Confusion Matrix. Confusion matrix memberikan informasi dari perbandingan hasil klasifikasi yang telah dilakukan untuk memprediksi dengan bentuk klasifikasi yang sebenarnya, hasil pada confusion matrix menunjukkan jumlah data yang di uji diklasikasikan benar maupun data uji diklasifiaksikan salah [16] .

## Rumus perhitungan Confusion Matrix
(f1 score ) : 2 × ×

## Dimana :
Precision  = nilai prediksi positif tiap semester Recall    = nilai sensitifitas tiap semester

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi dan Pengujian
Rapid  miner  merupakan  alat  yang  dikembangkan  oleh  Markus  Hofman  yang  memiliki  tampilan  GUI  ( Graphical  User  Interface ), Open Source, dan dibuat menggunakan program Java dibawah lisensi Publik  dapat berjalan pada sistemapapun sehingga dapat mempermudah bagi pengguna dalam pengoperasiannya[17] Penelitian ini  menggunakan  aplikasi  rapid  miner  untuk  melakukan  pengujian  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dengan memanfaatkan  data  training  (data  latih  )  dari  alumni  tahun  2014  yang  berjumlah  151  data  berisi  10  atribut  di antaranya Nim, Sks semester 1 sampai 4, dan tahun kelulusan sebagai label. Data testing (data uji) dari angkatan tahun  2019  berjumlah  120  dengan  atribut  Nim,  Sks  dan  Ipk.  Data  tersebut  diuji  menggunakan  algoritma  naïve bayes pada aplikasi rapid miner 9.10

## B. Pembentukan Model
Di  dalam  rapid miner  memiliki  operator  –  operator  yang  dapat  digunakan  dalam  proses  datamining,  berikut operator – operator yang digunakan pada proses penelitian ini, antara lain :
1) Operator read excel, operator ini melakukan pengambilan data excel , membaca file excel dan menampilkan data seperti table yang telah dipilih.
2) Cross validation proses ini digunakan untuk memprediksi seberapa besar akurasi pada seuatu model dalam data mining. Proses tersebut dapat dilihat pada gambar 2
Operator cross validation merupakan operator yang bersarang yang memiliki dua subprocess yaitu subprocess training yang digunakan untuk melatih model, pada proses training digunakan untuk memilih metode algoritma dataminig,  pada  penelitian  ini  menggunakan  algortima naïve  bayes maka  pada  subproses training terdapat operator naïve bayes dan subprocess testing untuk melakukan pengujian model sekaligus mengukur kinerja pada model yang digunakan[18].
3) Naive Bayes proses ini akan dilakukan sesuai dengan metode yang digunakan pada penelitian.
Gambar 2. Cross Validation
4) Apply Model tujuan dari menambahkan operator apply model untuk memperoleh prediksi pada data training dan pada data testing. Serta  untuk  penghubung  antara  model  algoritma naïve  bayes dengan  model performance. proses  ini merupakan proses yang paling penting karena harus memiliki persamaan urutan, variable, dll antara data training dan data testing.
5) Performance , diproses ini berfungsi untuk menghitung jumlah akurasi pada suatu model yang akan di uji.
Pada subproses dari cross validation yaitu proses Naïve bayes di training, serta apply model dan ditambah performance di testing. Proses tersebut dapat dilihat pada gambar 3.
Hasil prediksi yang telah dilakukan pada aplikasi Rapidminer untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan memanfaatkan data training(latih) dan data testing(uji) menggunakan model algoritma Naïve bayes, dapat dilihat pada gambar 4.
Data yang digunakan yaitu data uji dengan 120 examples dan 8 atribut diantaranya Nim, Ip semester 1 sampai dengan 4 dan Ipk Semester 1 sampai dengan 4 untuk menentukan hasil prediksi mahasiswa  dengan hasil kelulusan prediksi  bahwa  yang  lulus  disemester  8  sebanyak  78,  lulus  di  semester  9  sebanyak  24,  sedangkan  yang  lulus disemester 10 sebanyak 3, dan mahasiswa yang lulus disemester 12 sebanyak 15 orang sementara dari hsil untuk pengujian kedua data tersebut dengan hasil akurasi yang sempurna sebesar 95,36%. Dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 3. Model Subproses Naïve Bayes
Gambar 5. Hasil Akurasi Dari Pengujian Data
Gambar 4. Hasil Prediksi Kelulusan Semester
Merupakan proses evaluasi dengan pengujian confusion matrix. Confusion matrix itu table yang memberikan tampilan  hasil  dari  suatu  kerja  berdasarkan  suatu  klasifikasi.  Menghitung  akurasi  adalah  hasil  yang  paling terpenting  pada  suatu  penelitian  agar  penelitian  tersebut  dapat  diketahui  keberhasilan  dan  kegagalan  terhadap penelitian.
Langkah perhitungan Confusion Matrix Multiclass
Prediksi 8 (f1 score ) : 2 × ×
= 2 × , % × , % , % , % = 2 × , ,
= 2 × 0,49 = 0,98 = 98% Berdasarkan hasil perhitungan dari confusion matrix multiclass untuk mengukur kinerja klasfikasi prediksi kelulusan yaitu sebesar 98% yang diprediksi lulus di semester 8. Hasil perhitungan akurasi dari semester 8 – 12 dapat dilihat pada tabel 2.
Prediksi Hasil Akurasi Semester 8 98% Semester 9 96% Semester 10 100% Semester 12 98%
F1 score merupakan perhitungan Confusion Matrix Multiclass untuk membandingan nilai rata-rata presisi (nilai prediksi  positif) dan  recall (sensitivitas) mendapatkan  ukuran  akurasi.  Berdasarkan  dari  perhitungan  yang  telah dilakukan menggunakan nilai precision dan recall dengan hasil f1-score dengan akurasi prediksi lulus di semester 8 sebesar 98%, nilai akurasi f1-score dari prediksi lulus di semester 9 dengan score 96%, hasil akurasi f1-score untuk prediksi lulus di semester 10 dengan hasil 100% dan hasil akurasi F1-Score prediksi lulus di semester 12 sebesar 98%. Berdasarkan penelitian terkait pada penelitian ini menggunakan lagoritma naïve bayes untuk prediksi kelulusan mahasiswa mendapatkan nilai akurasi 88,16% dengan data training303 record dan data testing 76 record, adapun atribut yang digunakan nama, status mahasiswa, status perkawinan, Ip sementara, IPK, dan status kelulusan.

## KESIMPULAN
Berdasarkan dari hasil pengujian yang sudah dilakukan dan telah diuraikan dalam penerapan data mining untuk memprediksi kelulusan mahasiswa pada Fakultas Teknik Universitas Bina Darma , maka penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Penerapan  data  mining  dengan  menggunakan  model  algortima  Niave  Bayes  yang  sudah  dilakukan  dapat menghasilkan  sebuah  informasi  mengenai  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  fakultas  teknik  yang  lulus disemester 8 sebanyak 78, lulus di semester 9 sebanyak 24, sedangkan yang lulus disemester 10 sebanyak 3, dan mahasiswa yang lulus disemester 12 sebanyak 15 orang dengan tingkat akurasi prediksi sebesar 95,33%. Sudah cukup akurat untuk dapat digunakan memprediksi kelulusan mahasiswa.
2. Menghasilkan informasi mengenai data kelulusan mahasiswa di Fakultas Teknik Universitas Bina Darma. Yang dihasilkan dari penerapan data mining dalam aplikasi rapid miner menggunakan algoritma naïve bayes.
3. Perhitungan  yang  sudah  dilakukan  secara  teoritis  menghasilkan  informasi  nilai  data  klasifikasi  yang  telah ditentukan.
Gambar 6. Hasil Confusion Matrix Multi Class
TABEL 4. HASIL PERHITUNGAN AKURASI TIAP SEMESTER
Berdasarkan hasil kesimpulan yang telah diuraikan di atas, maka penulis ada beberapa saran yang ingin penulis sampaikan, yaitu :
1. Pada  penelitian  selanjutnya  disarankan  dapat  menggunakan  dataset  yang  berbeda  dan  memiliki  jumlah  data yang lebih besar serta variabel atau atribut  sehingga data kelulusan mahasiswa dan tingkat akurasi yang lebih baik.
2. pada penelitian seterusnya dapat mencoba untuk menggunakan teknik, dan model algoritma maupun aplikasi data mining yang lain sehingga dapat menghasilkan sebuah informasi yang lebih variatif.

## D AFTAR P USTAKA
[1] M. F. Abdullah dan M. R. Arief, “Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Support Vector Machine,” vol. 14, no. 1, hlm. 10, 2022.
[2] S.  Alim,  “IMPLEMENTASI  ORANGE  DATA  MINING  UNTUK  KLASIFIKASI  KELULUSAN  MAHASISWA  DENGAN  MODEL  K-NEAREST NEIGHBOR,  DECISION  TREE  SERTA  NAIVE  BAYES  ORANGE  DATA  MINING  IMPLEMENTATION  FOR  STUDENT  GRADUATION CLASSIFICATION USING K-NEAREST NEIGHBOR, DECISION TREE AND NAIVE BAYES MODELS,” vol. 6, no. 2, hlm. 12, 2021.
[3] M. Y. Putra dan D. I. Putri, “Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Kelas XI,” vol. 16, no. 2, hlm. 12, 2022.
[4] I. Mulia, “Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Decision Tree C4.5 dan Software Weka,” vol. 5, hlm. 8.
[5] I.  A.  Nikmatun  dan  I.  Waspada,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  KLASIFIKASI  MASA  STUDI  MAHASISWA  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR,” vol. 10, no. 2, hlm. 12, 2019.
[6] D.  Anugrah  Putra  dan  M.  Kamayani,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  di  Program  Studi  Teknik Informatika UHAMKA,” Prosid Sem Nas Teknoka , vol. 5, hlm. 34–40, Des 2020, doi: 10.22236/teknoka.v5i.331.
[7] D. Darwis, N. Siskawati, dan Z. Abidin, “PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN REVIEW DATA TWITTER BMKG NASIONAL,” JTK , vol. 15, no. 1, hlm. 131, Feb 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[8] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, dan A. Wanto, “Algoritma Naive Bayes Dalam Klasifikasi Lokasi Pembangunan Sumber Air,” SENARIS , vol. 1, hlm. 750, Sep 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.81.
[9] D. Ardiansyah dan W. Walim, “ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI CALON PESERTA LOMBA CERDAS CERMAT SISWA SMP DENGAN MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER,” vol. 1, no. 2, hlm. 8, 2019.
[10]  Z.  Nabila,  A.  R.  Isnain,  dan  Z.  Abidin,  “ANALISIS  DATA  MINING  UNTUK  CLUSTERING  KASUS  COVID-19  DI  PROVINSI  LAMPUNG DENGAN ALGORITMA K-MEANS,” Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , vol. 2, no. 2, hlm. 9.
[11]  K.  H.  L.  Malelak,  I.  M. D.  Ardiada, dan  G.  Feoh, “IMPLEMENTASI  KLASIFIKASI  NAIVE BAYES  DALAM MEMPREDIKSI  LAMA STUDI MAHASISWA  (STUDI  KASUS :  UNIVERSITAS  DHYANA  PURA),” SINTECH  Journal ,  vol.  4,  no.  2,  hlm.  202–209,  Okt  2021,  doi: 10.31598/sintechjournal.v4i2.964.
[12]  D.  Maulana  dan  E.  L.  Nurjanah,  “ANALISA  TINGKAT  KEPUASAN  PELANGGAN  TERHADAP  PENJUALAN  BEAUTY  PRODUK  PADA ONLINE SHOP DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES,” vol. 10, hlm. 8, 2019.
[13]  D. Heryana, “Data mining untuk memprediksi kelulusan mahasiswa pendidikan matematika uin Raden Intan Lampung Menggunakan Naive Bayes.” repository UIN Raden Intan Lampung, 2020. [Daring]. Tersedia pada: http://repository.radenintan. ac.id/6430/
[14]  H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  10,  no.  2,  hlm.  160–165,  Agu  2018,  doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[15]  M. Silvi, “PENERAPAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK  MEMPREDIKSI LAMA MASA STUDI MAHASISWA.” UIN Suska Riau Repositori, 2020. [Daring]. Tersedia pada: http://repository.uinsuska.ac.id/27494
[16]  M. I. Fikri, T. S. Sabrila, dan Y. Azhar, “Perbandingan Metode Naïve Bayes dan Support Vector Machine pada Analisis Sentimen Twitter,” SMATIKA , vol. 10, no. 02, hlm. 71–76, Des 2020, doi: 10.32664/smatika.v10i02.455.
[17]  B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, dan F. Hendrawan, “ANALISIS DATA MINING DATA NETFLIX MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER,” JBASE , vol. 4, no. 1, Apr 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[18]  Azka Agustine Kania dan Andri, “PREDIKSI KELULUSAN PMPA DI SEKOLAH MENENGAH ATAS,” 2020.