## PEMANFAATAN ALGORITMA FUZZY NAIVE BAYES DALAM PEMILIHAN BIDANG KEAHLIAN MAHASISWA TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS ISLAM LAMONGAN
Nurul Fuad 1
1 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Islam Lamongan Jln. Vateran No.53 A Lamongan Telp  +0856 4611 1939 nurulfuad2@gmail.com

## ABSTRACT
One of the factors that can determine the smoothness of students in taking lectures well is the selection of areas of interest in accordance with the abilities of students, meaning that if students determine the choice of majors in accordance with their field of expertise then certainly there will be no difficulty to develop themselves in the lecture process.this study by utilizing two algorithms, namely Fuzzy and Naive Bayes to determine the areas of expertise  of  students.  Informatics  Engineering  students  have  the  opportunity  to  choose  a  field  of  expertise, namely:  the  field  of  network  expertise,  programming,  and  design.  Not  all  students  will  master  the  area  of expertise, so they must choose to accord to their skills, hobbies and favorite subjects, and grades. This research will create a system for classifying the expertise of UNISLA informatics engineering students. The algorithm is implemented,  namely  Fuzzy  to  categorize  the  values  or  input  numbers,  while  Naïv  e  Bayes  is  used  for classification
Keyword : Naive Bayes, Science Expertise

## 1. PENDAHULUAN
Pembelajaran  di  dunia  pendidikan  yang  paling tinggi  adalah  di  perguruan,  Pada  tingkat  perguruan tinggi  seseorang  belajar  sesuai  bidang  keahlian tertentu,  sehingga output dari  sebuah  perguruan tinggi  diharapakan  mampu  menghasilkan  sumber daya manusia yang berkualitas sesuai dengan bidang keahlian  mahasiswa  masing-masing  berdasarkan bidang  minat  yang  telah  di  pilih.oleh  sebab  itu pengelompokkan  mahasiswa  berdasarkan  minat bidang  keahlian  sangat  dibutuhkan  di  fakultas  guna mendukung  dan  mempermudah  kebijakan  yang dikeluarkan  oleh  fakultas  untuk  mendapatkan outputan  sumber  daya  manusia  yang  sesuai kebutuhan masyarakat umum.
Bidang keahlian merupakan bagian dari kurikulum  berbasis  kopetensi.  Bidang  keahlian adalah kumpulan dari beberapa matakuliah pendukung  yang  akan  mengantarkan  Mahasiswa menuju proses penyelesaian skripsi. Adapun bidang peminatan  yang  ada  pada  program  studi  Teknik Informatika  Unisla  adalah  Jaringan,  Pemograman dan  Desain.Mahasiswa  harus  mampu  menjadi tenaga yang professional. Sehingga perlu disesuaikan dengan bidang keahlian, untuk menentukan  bidang  keahlian  tersebut  dapat  diambil dari  beberapa  variabel  diantaranya  skill  kesukaan mata  kuliah,  hoby  dan  IPK  agar  dapat  memilih bidang  sesuai  dengan  keahlian  karena  tidak  jarang juga  mahasiswa  dalam  menentukan  bidang  minat secara  asal  -  asalan  yang  mereka  minati  tidak berdasarkan  kreteria  yang  telah  dianjurkan  oleh jurusan Universitas Islam Lamongan.seiring dengan
perkembangan  teknologi  permasalahan  tersebut dapat  diantisipasi  dengan  cara  klasifikasi  atau pengelompokan bidang minat sesuai dengan kreteria yang telah ditentukan.
Dari  permasalahan  di  atas,  maka  akan dibangun  system  untuk  mengklasifikasikan  atau menenukan bidang keahlian mahasiswa berdasarkan hoby,  skill,  mata  kuliah  favorit,  IPK  dengan algoritma  Fuzzy  Naïve  Bayes.  Data  inputan  angka (IPK)  dilakukan  konversi  ke  bentuk  kategori menggunakan  algoritma  Fuzzy  sedangkan  untuk menentukan bidang keahlian mahasiswa
menggunakan algoritma Naïve 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. Persamaan dari teorema Bayes adalah :
P ( H | E ) = P ( E | H ) * P ( H ) ………(1) P ( E ) Keterangan : X : Data dengan class yang belum diketahui
H  :  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik P(H|X)  :  Probabilitas  hipotesis  H  berdasar kondisi X (posterioriprobability) P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior probability)
P(X|H)  :  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi pada hipotesis H
P(X) : Probabilitas X Dalam penelitian Nur Nafi'iyah, Siti Mujilahwati,  2018  menyebutkan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes  dapat  digunakan  dalam  proses identifikasi  jenis  kelamin  manusia  dengan  nilai akurasi 80%, dan inputan dataset dari naïve  bayes lebih baik dalam bentuk kategori.
Penelitian lainya dalam klasifikasi, yaitu penelitian Nur  Nafi'iyah,  Chastine  Fatichah,  2018  algoritma ID3 dataset inputan lebih baik dibuat dalam bentuk kategori,  sehingga  algoritma  fuzzy  digunakan sebagai  cara  mengkonversi  inputan  angka  ke kategori.
Penelitian  Darmawan,  2017  proses  penentuan dosen pembimbing seminar proposal menggunakan  data  100  mahasiswa  yang  berbeda judul  beserta  dosen  pembimbing.  Dari  data  lama tersebut  digunakan  untuk  menentukan  mahasiswa baru  yang  akan  mengajukan  proposal  skripsi menggunakan algoritma naïve bayes.
Algoritma  Naïve  Bayes  harus  menggunakan dataset  terlebih  dahulu  sebagai  sumber  belajar dalam  menentukan  keputusan.  Dataset  dari algoritma  Naïve  Bayes  lebih  baik  dalam  bentuk kategori,  agar  dapat  mengubah  bentuk  kategori diterapkan  algoritma  Fuzzy.  Di  mana  Fuzzy terlebih  dahulu  diset  himpunan  keanggotaannya, selanjutnya dilakukan tahap inferensi menggunakan  rule,  dan  dihasilkannya  value kategori.

## 2. METODE
Proses pertama yang dilakukan adalah mengumpulkan  data  informasi  mahasiswa  semester 5  dan  7  melalui  quisioner  online  kemudian melakukan  preprocessing  dengan  cara  melakukan penapisan  data  untuk  selanjutnya  disimpan  pada databse  yang  nantinya  dijadikan  data  traning  dan testing  pada  uji  coba  sbidang  minat,sistem pemilihan bidang keahlian ini berdasakan skill, hoby dan  mata  kuliah  kesukaan,  dan  nilai.  Agar  dapat membantu  mahasiswa  dalam  memilih  bidang keahlian, maka peneliti akan membuat system untuk mengklasifikasi  bidang  keahlian  mahasiswa  teknik informatika  UNISLA.  Algoritma  yang  digunakan, yaitu  Fuzzy  untuk  mengkategorikan  dari  nilai  atau inputan  angka,  sedangkan  naïve  bayes  digunakan untuk klasifikasi

## 2.1 Proses Konversi Ipk Menggunakan Fuzzy
1. Inputan sistem ada data masasiswa semester 5 & 7
2. Pre processing  ini  adalah  menyiapkan  data dan  mealkukan  filtering  pada  data  yang kurang layak
3. proses  traning  adalah..pembelajaran  pada sistem yang nantinya ada testing
4. pada  bagian  ini  ada  proses  konversi  angka ke bentuk kategori (Rendah, sedang, tinggi) menggunakan fuzzy
5. pada  bagian  ini  Proses  Uji  coba  system untuk menentukan bidang keahlian mahasiswa dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes
6. kemudian  proses  yang  terakhir  melakukan analisa mengenai hasil dari sistem.
Gambar 1.  Alur Konversi IPK dengan Fuzzy
2.2 Proses  Pemilihan  Jurusan  Menggunakan Naive Bayes
a. Proses Training
Start Input data Menentukan derajat keanggotaan (fuzzyfikasi) (Defuzzyfikasi) Sistem inferensi fuzzy (penentuan aturan fuzzy) Output hasil Finish Start Input data Training

## Gambar 2. Pemilihan Jurusan Dengan Naive Bayes
Pada  proses  training  ini  data  mahasiswa  yang telah melalui preprosesing dan pengolahan fuzzy akan di masukkan data base kemudian dilakukan penghitungan  probabilitas  menggunakan  naive bayes selanjutnya menentukan kelas berdasarkan hasil perhitungan b. Proses Testing

## Gambar 3. Proses Testing
Pada proses data testing data dimputkan atau diload dari database kemudian dilakukan pembelajaran dari data  traning  dan  selanjutnya  dilakukan  perhitungan peluang  berdasarkan  kreteria  secara  sistem  dan terakhir menghitung peluang posterior dan hasil

## 3. PEMBAHASAN 3.1 Data Inputan
Berikut contoh data inputan yang akan diolah untuk dilakukan klasifikasi seperti Tabel 1:
Table 1. Contoh Data Inputan
Dari  data  diatas  kemudian  diolah  dengan  cara dilakukan preprocessing, prosesnya yaitu menghilangkan  data  yang  kurang  lengkap  dalam mengisi  quesioner,  menghapus  data  ganda  dan  di simpan  dengan  format  *.CSV.  Data  tersebut selanjutnya  dijadikan  untuk  data  latih  atau  training pada proses klasifikasi pemilihan bidang minat.

## 3.2. Menu Perhitungan Fuzzy
Untuk prosesnya data diload atau diimpor kemudian ditampung didalam table kemudian disimpan dalam file  .*CSV.mat.berikut  hasil  dari  import  data  pada Gambar 4 untuk proses pengolahan IPK menggunkan fuzzy seperti gambar berikut ini:

## Gambar 4.  Menu Training
Adapun  segmen  program  pada  proses  fuzzy tersebut seperti pada segment 1 .
Nim Nama Hob by Mata kuliah (favorit) Skill indi vidu Ipk 111810 135 Firnand a Me mba ca Multime dia Des ain 03.36 111810 043 Khoirul abidin Men ulis Alpro Des ain 03.04 111810 111 Ansori Mak an Islam nusantar a Des ain 03.05 111510 046 Prasetyo Futs al B indonesi a Des ain 03.41 Menghitung probabilitas setiap kelas Menghitung attribut dalam kelas Finish Start Input data Testing Membaca training data Menghitung peluang setiap posterior Menghitung peluang kreteria penilaian Finish Menentukan peluang posterior maximal
Segmen 1. Program Proses Perhitungan Nilai
fuzzy

## 4.3. Menu Perhitungan Naive Bayes
Berikiut ini adalah contoh perhitungan manual
Implementasi algoritma naive bayes untuk menentukan  bidang  minat  menggunakan  data training Tabel 2 contoh data training berikut ini :

## Tabel 2. Contoh Data Training
N o Nama Hobb y Mata Kulia h (Vavo rit) IP K Bidan g Minat 1 MIRZ A olara ga alpro 3,68 pemro graman 2 HASA N mem baca islamo logi 3,86 desain 3 HIMA M editin g b.ingg ris 3,23 desain 4 ALVI N editin g alpro 3,14 desain 5 YAFI mem baca pancas ila 3,09 jaringa n 6 FILA editin g
alpro 3,86 desain 7 QORN I olahr aga b.ingg ris 2,77 design 8 RIZK Y editin g islamo logi 3,36 jaringa n 9 ROSI olahr aga islamo logi 3,36 pemro gaman 1 0 ROSI DA olahr aga pancas ila 3,36 pemog raman
Pada Tabel  3  berikut  ini  adalah  contoh  perhitungan testing
Tabel 3. Contoh Data Testing N o Nama Hobb y Mata Kulia h (Vavo rit) IP K Bidang Minat 1 xxxx editin g alpro 3, 14 ?
Dalam  proses  perhitungan  menggunakan  algoritma naive  bayes,  ada  beberapa  langkah  yang  dilakukan, berikut ini adalah langka –langkanya:
1. Tahap 1 menghitung jumlah class/label
P(Y= DESAIN)  = 5/10   ‘ jumlah  data “DESAIN”
pada komom
‘BIDANG
MINAT’ dibagi jumlah data
P(Y=  PEMOGRAMAN)  =  3/10 ‘  jumlah  data “PEMOGRAMAN”  pada  komom  ‘BIDANG MINAT’ dibagi jumlah data
P(Y=  JARINGAN)  =  2/10 ‘  jumlah  data “JARINGAN” pada komom ‘BIDANG MINAT’ dibagi jumlah data
2.  Tahap  2  menghitung  jumlah  kasus  yang  sama dengan class yang sama
P(HOBBY = EDITING | Y= DESAIN) = 3/5
‘jumlah data Hobby “Editing” dengan keterangan “DESAIN” dibagi jumlah data
DESAIN P(HOBBY  = EDITING |  Y=  PEMOGRAMAN) = 2/3 ‘jumlah data Hobby “Editing” dengan keterangan “PEMOGRAMAN” dibagi jumlah data PEMOGRAMAN P(HOBBY = EDITING | Y= JARINGAN) = 1/2 jumlah data Hobby “Editing” dengan keterangan “JARINGAN” dibagi jumlah data JARINGAN
P(MATA KULIAH = ALPRO | Y= DESAIN) = 2/5 ‘jumlah  data  MK  “ALPRO”  dengan  keterangan “DESAIN” dibagi jumlah data DESAIN P(KULIAH = ALPRO | Y= PEMOGRAMAN) = 1/3 jumlah  data  MK  “ALPRO”  dengan  keterangan “PEMOGRAMAN” dibagi jumlah data PEMOGRAMAN P(KULIAH = ALPRO | Y= JARINGAN) = 0/2 jumlah  data  MK  “ALPRO”  dengan  keterangan “JARINGAN” dibagi jumlah data JARINGAN
P(IPK = 3.23 | Y= DESAIN) = 1/5 ‘jumlah  data  IPK  “3.23”  dengan  keterangan “DESAIN” dibagi jumlah data DESAIN P(IPK = 3.23 | Y=  PEMOGRAMAN) = 0/3
1:  set(handles.figure1, 'pointer' , 'watch' ) drawnow 2:  set(handles.figure1, 'pointer' , 'arrow' )
3: fis = readfis( 'fuzzy_ipk2' ); 4: output = evalfis([3.4],fis); % 5: fitur_ip =  {};
6: fitur_ip = handles.vektorFitur{:,
3}
7: assignin( 'base' , 'fitur_ip' , fitur_ip);
8:
jumlah_baris_data
=
sum(cellfun( 'size' , fitur_ip, 1)) 9: for i = 1:jumlah_baris_data
fitur_ip_fuzzy{i, 1} = evalfis(str2double(fitur_ip{i,  1}), fis);
end handles.fitur_ip_fuzzy = fitur_ip_fuzzy; guidata(hObject, handles);
[alamatFitur, namaFitur, ekstensi] = fileparts(strcat(alamat, namaBerkas)); [~, ~, raw] = xlsread(strcat(alamat, namaBerkas)); cellVectors = raw(:,4); data = raw(:,[1,2,3]);
‘jumlah  data  IPK  “3.23”  dengan  keterangan “PEMOGRAMAN” dibagi jumlah data PEMOGRAMAN P(IPK = 3.23 | Y= JARINGAN) = 0/2 ‘jumlah  data  IPK  “3.23”  dengan  keterangan “JARINGAN” dibagi jumlah data JARINGAN 3.  Tahap  3  kalikan  semua  hasil  variable DESAIN,PEMOGRAMAN & JARINGAN P(HOBBY  = EDITING ),(  MATA  KULIAH = ALPRO),(IPK = 3.23)DESAIN) ={P(P(HOBBY  = EDITING |  Y=  DESAIN). P(MATA  KULIAH  = ALPRO |  Y=  DESAIN). P(IPK = 3.23 | Y= DESAIN) =3/5.2/5.1/5 = 0.048 P(HOBBY  = EDITING ),(  MATA  KULIAH = ALPRO),(IPK = 3.23)PEMOGRAMAN) ={P(P(HOBBY  = EDITING |  Y=  DESAIN). P(KULIAH  = ALPRO |  Y=  PEMOGRAMAN). P(IPK = 3.23 | Y= DESAIN) =2/3.1/3.0/3 =0 P(HOBBY  = EDITING ),(  MATA  KULIAH = ALPRO),(IPK = 3.23)JARINGAN)
={P(P(HOBBY  = EDITING |  Y=  DESAIN). P(KULIAH = ALPRO | Y= JARINGAN). P(IPK = 3.23 | Y= DESAIN)
=1/2.0/2.0/2 =0
4. Tahap 4
Bandingkan hasil class
DESAIN,PEMOGRAMAN & JARINGAN Karena  hasil  (P|DESAIN)  lebih  besar  dari
(P|PEMOGRAMAN) lebih
besar
dari (P|JARINGAN) maka keputusanya adalah “DESAIN”
Tabel 4. Contoh Hasil Data Testing
N o Nama Hobb y Mata Kulia h (Vavo rit) IP K Bidang Minat 1 xxxx editin g alpro 3, 14 DESAI N

## 3.3 Menu Testing
Pada  Gambar  5  berikut  ini  akan  dilakukan  proses testing,  Pada  proses  testing,  performa  algoritma akan  diuji  menggunakan  testing  set,  dimana  testing set  dan  training  set  merupakan  data  yang  berbeda, ada  beberapa  uji  coba  yang  kami  lakukan  seperti dibawa ini:
1. Fitur1.csv Jumlah data = 81 baris
Confusion Matrix = 0% Cross Validation
- kfold (10) = 78,2809%
- leaveout   = 78,2609%
- holdout    = 0%
2. Fitur2.csv Jumlah data = 243 baris
Confusion Matrix = 10% (data uji baris
234-243) Cross Validation - kfold (10) = 100% - leaveout   = 100%
- holdout    = 100%

## Gambar 5. Proses Testing
Proses  tetsing  adalah  langkah  pertama  menentukan parameter cross validasi kemudian memberikan nilai besaran validasi setelah itu menentukan pilihan pada testing  kemudian  menekan  tombol  latih  untuk melakukan  validasi  data  dengan  menggunakan  data hasil  training  di  awal.adapun  segment  program tersebut diatas seperti pada Segmen 2 berikut ini

## Segmen 2 Proses Testing
5. Kesimpulan
4. KESIMPULAN
Dari  analisa  dan  uji  coba  diatas  maka  dalam penelitian ini dapat disimpulkan sebagai berikut :
1.  Aplikasi  yang  dibuat  pada  penelitian  ini  adalah membuat  progam  aplikasi  klasifikasi  bidang minat dengan menggunakan program matlab dan Algoritma  Fuzzy  Naive  Bayes  menghasilkan akurasi  78.2%  dari  81  data  dan  100%  dari  243 data  yang  olah  pada  proses  training  dengan menggunakan kfold (10).
2.  algoritma  fuzzy  digunakan  untuk  konversi variabel ke dalam bentuk kategori dan algoritma
1:if strcmpi( 'kfold' ,PilihanC V)nilaiCV = 10; 2:elseif strcmpi( 'leaveout' ,PilihanCV )nilaiCV = 'on' 3:else strcmpi( 'holdout' , PilihanCV)
11:nilaiCV = 1
4: end
assignin( 'base' , 'CVMdl' ,CVMd
l);Loss= kfoldLoss(CVMdl)
assignin( 'base' , 'Loss' , Loss);set(handles.lblAkurasi CV, 'String' , 100-Loss*100); save(strcat( 'data\Mdl.mat' ), 'Mdl' );[cdata,map]=imread( 'a set/fff.jpg' );,cdata,map, .. ' modal' )); assignin( 'base' , 'fitur_ip_fu zzy' , fitur_ip_fuzzy); atribut = { 'IP' }; set(handles.tblHasilFuzzy, 'Data' ,fitur_ip_fuzzy, 'ColumnName' ,atribut);
[alamatFitur,namaFitur, ekstensi]=fileparts(strcat(a lamat, namaBerkas)); [~,~,raw]=xlsread(strcat(ala mat,namaBerkas)); cellVectors = raw(:,4); data = raw(:,[1,2,3]);
naive  bayes  digunakan  untuk  menentukan pemilihan bidang minat

## PUSTAKA
Anief  Fauzan  Rozi,  Agus  Sidiq  Purnomo  (2017) . Rekomendasi Pemilihan Minat Studi Menggunakan Metode Mamdani. Basri,  Muhammad  Assidiq  (2017) Klasifikasi  Data pada  Sistem  Penjurusan  dengan  Preferensi Standar  Simple  Additive  Weighting  (PS- SAW) . Darmawan,  R.  (2017). Perancangan  Implementasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Dosen Pembimbing Seminar Proposal Menggunakan Metode Naive Bayes . Dina Yulina Heriyani,Agus Sidiq Purnomo (2018). Rekomendasi Pemilihan Jurusan
SMK Menggunakan Inferensi Fuzzy (Sugeno). Eza  Budi  Perkasa  (2017), Logika  Fuzzy  Untuk Penentuan  Peminatan  Pada  SMAN  1 Pangkalpinang . Hartatik, (2017). Klasifikasi konsentrasi penjurusan mahasiswa universitas amikom Yogyakarta . Husni  Naparin,  (2016). Klasifikasi  Peminatan  Siswa Sma Menggunakan Metode Naive Bayes . Nur  Nafi'iyah,  Chastine  Fatichah.  (2018). Metode Fuzzy  ID3  untuk  Klasifikasi  Bentuk  Wajah Manusia Menggunakan Dental Panoramic . Nur  Nafi'iyah,  Siti  Mujilahwati.  (2018,  Agustus). Analisi  Algoritma  Backpropagation  dan Naive  Bayes  dalamdentifikasi  Jenis  Kelamin Manusia Berdasarkan Foto Panoramik Gigi . Teddy  Pratama,  Yulmainis ,Implementasi  Algoritma Naive Bayes Dalam Menentukan Konsentrasi
Skripsi
Dan
Rekomendasi Bahasa Pemrograman .