## Optimasi Metode Naïve Bayes Dalam Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Stekom Semarang
Edy Siswanto
Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitaas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email : edy@stekom.ac.id

## Abstrak
Data  tentang  mahasiswa  yang  lulus  dapat  memberikan  informasi  yang  berguna  bagi  Perguruan  Tinggi  jika  dimanfaatkan dengan maksimal. Salah satu cara untuk memanfaatkan data tentang mahasiswa yang lulus ini adalah dengan mengolahnya menggunakan  data  mining.  Dengan  proses  data  mining  ini  dapat  ditemukan  pola  atau  aturan  yang  dapat  digunakan  untuk menghasilkan  suatu  informasi  seperti  prediksi  kelulusan  mahasiswa.  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dari  tahap  awal sampai  dengan  tahap  pengujian  penerapan  metode  naïve  bayes  untuk  proses  prediksi  kelulusan  mahasiswa,  didapatkan kesimpulan bahwa Penerapan metode algoritma naïve bayes menggunakan 14 ( empat belas ) parameter yaitu tanggal masuk, kelas, npm, nama, stekom, cabang, tanggal lulus, no. ijazah, sks, IPK, mulai bimbingan, selesai bimbingan, masa studi dan status mahasiswa memperoleh tingkat akurasi sebesar 95,14 %. Kemudian untuk prediksi kelulusan berdasarkan tanggal masuk diperoleh hasil bahwa mahasiswa lulus tepat waktu adalah berdasarkan tanggal masuk antara tanggal 1 sampai 29 november.
Kata Kunci : prediksi, naïve bayes, kelulusan, mahasiswa.

## Abstract
Data about graduating students can provide useful information for universities if used optimally. One way to utilize data about students who are passed is by processing it using data mining. With this data mining process, structures or rules can be found that can be used for information such as predictions of student graduation. From the results of the research conducted from the initial to the final stages by using the naïve bayes method for the prediction process, it was concluded that the methods of applying  naïve  bayes  algorithms  used  14  (fourteen)  parameters,  namely  date  of  entry,  class,  npm,  name,  stekom,  branch, graduation date, no. diploma, credits, GPA, starting guidance, guidance guidance, study period and student status accuracy rate of 95.14%. Then for graduation prediction using the date of entry the result that students graduate on time is the change date between November 1 and 29.
Keywords : prediction, naïve bayes, graduation, students.

## 1. PENDAHULUAN
STEKOM  diawali  oleh  sebuah  kursus  komputer  dan  elektronika  PAT  yang  didirikan  pada  tahun  1986.  Pada awalnya  Akademi  PAT  hanya  memberikan  perkuliahan  dalam  taraf  Diploma  saja,  dan  berjalannya  waktu membuat Akademi PAT melakukan inovasi dan penyesuaian taraf pendidikan, hingga pada tahun 2002, sesuai dengan  SK  Mendiknas  No.  235/D/O/2002,  Akademi  PAT  meningkat  menjadi  Sekolah  Tinggi  Komputer  dan Elektronika ( STEKOM ) atau sering pula disebut dengan STEKOM - PAT.
Era  digital  saat  ini,  persaingan  mahasiswa  dalam  mendapatkan  lapangan  pekerjaann  menuntut  ilmu  di perguruan tinggi  menghasilkan sarjana  yang  berkualitas dam  memiliki daya saing. Untuk itu, setiap perguruan tinggi  selalu  melakukan  evaluasi  performansi  mahasiswa.  Hasil  evaluasi  tersebut  disimpan  dalam  basis  data akademik.  Data  tersebut  untuk  kemudian  digunakan  sebagai  pendukung  keputusan  oleh  pihak  manajemen perguruan tinggi. Salah satu variabel indikator efisiensi proses pendidikan adalah informsasi mengenai lama masa studi mahasiswa dalam menempuh perkuliahan.
Data yang diperoleh penulis adalah data akademik  mahasiswa dari tahun ketahunnya adalah mengambil dari data historis dan biodata kelulusan mahasiswa, dari data-data tersebutlah penulis melakukan prediksi dengan menggunakan algoritma NAÏVE BAYES sebagai metode untuk mendapatkan hasil sesuai dengan keinginan.
Data tentang mahasiswa yang lulus dapat memberikan informasi yang berguna bagi Perguruan Tinggi jika dimanfaatkan  dengan  maksimal.  Salah  satu  cara  untuk  memanfaatkan  data  tentang  mahasiswa  yang  lulus  ini adalah dengan mengolahnya menggunakan data mining. Dengan proses data mining ini dapat ditemukan pola atau aturan yang dapat digunakan untuk menghasilkan suatu informasi seperti prediksi kelulusan mahasiswa.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2. 1 Perbandingan Penelitian sebelumnya dengan penelitian yang dilakukan
Menurut  (Syarli  &  Muin,  2016)  dalam  penelitiannya  memperoleh  hasil  bahwa  Naïve  Bayes  dapat  melakukan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman  di  masa  sebelumnya.  Nilai  Presentase  keakuratan  menunjukkan  kefektifan  dataset  Penerimaan Mahasiswa  Baru  yang  diterapkan  ke  dalam  metode  Naïve  Bayes  Clasification.  Impelementasi  Naïve  bayes menggunakan  aplikasi  WEKA  dapat  menelusuri  karakteristik  atribut  dari  dataset  dengan  luaran  Pilihan  Lulus.
Pengelompokkan Pilihan Lulus dilakukan berdasarkan atribut terpilih yaitu Prodi, Pilihan Pertama, Pilihan Kedua dan Nilai Rata-rata.
Menurut (Testiana, 2018) dalam Penelitiannya mendapatkan hasil observasi terhadap dataset mahasiswa Fakultas Sians dan Teknlogi UIN Raden Fatah Palembang dan melalui proses perhitungan menggunakan metode klasifikasi naïve Bayes dengan atribut yang telah dijelaskan di pembahasan sebelumnya, didapatkan sebuah hasil bahwa nilai akurasi terhadap klasifikasi kelulusan sebesar 82.08 %. Dimana 82.08 % bisa juga disebabkan oleh kurang kompleksitas data yang mengakibatkan model dapat memprediksi cukup akurat.
Menurut (Samponu & Kusrini, 2017) menyatakan bahwa hasil Penelitian ini untuk melakukan prediksi tingkat kelulusan tepat waktu dengan melakukan analisis menggunakan teknik klasifikasi data mining. Algoritma Naïve Bayes yang digunakan untuk penelitian ini akan dibahas juga sebagai acuan dalam melakukan penelitian. Penulis  melakukan  serangkaian  skenario  percobaan  yang  berbeda  /  cross  validation  untuk  melakukan perbandingan yang dapat memberikan perbedaan dalam tingkat akurasi yang dihasilkan dari penelitian ini. Hasil penelitian  ini  menunjukkan  dengan  penambahan  skenario  pengujian  Cross  Validation  terdapat  peningkatan akurasi sebesar 2% dari pengujian yang dilakukan.

## 2. 2 Proses Proprocessing
Tujuan  dari  preproccesing  adalah  untuk  membersihkan  data,  menghilangkan  data  yang  muncul  berulang,  dan membakukan kalimat yang tidak baku sehingga mendapatkan data bersih (Pudjajana & Manongga, 2018). Tahap preprocessing dalam penelitian ini sebagai berikut : 1. Seleksi data mahasiswa
Data  yang  telah  dikumpulkan  pada  tahap  pengumpulan  data  ternyata  ada  data  yang  berulang  dikarenakan adanya kesalahan input dari pihak kampus cabang. Hasil seleksi yang didapatkan untuk kemudian digunakan dalam pengolahan penelitian.
2. Cleaning
Cleaning  merupakan  proses  pembersihan  tiap  data  mahasiswa  dari  hal-hal  yang  tidak  dibutuhkan  dalam penelitian. Beberapa hal yang akan dilakukan proses cleaning pada penelitian ini yaitu penulisan tahun yang tidak sesuai dengan kelas.
3. Normalisasi nama kelas
Normalisasi nama kelas merupakan proses untuk mengubah data nama kelas yang tidak sesuai menjadi Sesuai standar  dari  kampus.  Hal  ini  dilakukan  karena  ditemukan  banyak  nama  kelas  dari  berbagai  cabang  yang menggunakan nama yang tidak sesuai dengan standar kampus sehingga akan sulit dilakukan pengujian data.

## 2. 3 Pembuatan Data Latih
Penelitian ini membagi data-data yang telah dilakukan proses preprocessing menjadi dua bagian yaitu data latih dan  data  uji.  Pembuatan  data  latih  ini  bertujuan  sebagai  pedoman  dalam  menentukan  hasil  data  uji  dan  pada penelitian ini menggunakan 150 data kelulusan mahasiswa dari tahun 2015 sampai 2017.

## 2. 4 Algoritma Naïve Bayes
Algoritma  Naïve  Bayes  adalah  algoritma  yang  melakukan  klasifikasi  dengan  cara  menghitung  peluang berdasarkan rumus Bayesian Rule berikut (Samponu & Kusrini, 2017) :
P(C│X)=(P(X│C)xP(C))/(P(X))  .........................................................................................................................(1) Dimana algoritma ini bisa digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi data dengan feature bernilai nominal ataupun numerik. Jenis Naïve Bayes untuk berbagai tipe data adalah sebagai berikut : 1. Gaussian Naïve Bayes.
2. Bernaulli Naïve Bayes.
3. Multinominal Naïve Bayes.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  berisi  analisa,  hasil  serta  pembahasan  dari  topik  penelitian,  yang  bisa  di  buat  terlebih  dahulu metodologi penelitian. Bagian ini juga merepresentasikan penjelasan yang berupa penjelasan, gambar, tabel dan lainnya.
1. Cleaning atau Pembersihan data (untuk membuang data yang tidak konsisten dan noise) Pada umumnya data yang diperoleh, baik dari database suatu perusahaan maupun hasil eksperimen, memiliki isian-isian  yang  tidak  relevan  dengan  hipotesa  data  mining  yang  kita  miliki.  Pembersihan  data  yang tidak relevan akan mempengaruhi performasi dari sistem data mining karena data yang ditangani akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya.
2. Integrasi data (penggabungan data dari beberapa sumber) Integrasi data dilakukan pada atribut-aribut  yang
mengidentifikasikan entitas - entitas yang unik. Integrasi data perlu dilakukan secara cermat karena kesalahan pada  integrasi data bisa  menghasilkan  hasil  yang menyimpang dan bahkan  menyesatkan pengambilan aksi nantinya. Dalam integrasi data ini juga perlu dilakukan transformasi dan pembersihan data karena seringkali data  dari  dua  database  berbeda  tidak  sama  cara  penulisannya  atau  bahkan  data  yang  ada  di  satu  database ternyata tidak ada di database lainnya. Hasil integrasi data sering diwujudkan dalam sebuah data warehouse. 3. Transformasi data (data diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk di mining)
Beberapa teknik data mining membutuhkan format data yang khusus sebelum bisa diaplikasikan. Karenanya data berupa angka numeric  yang  berlanjut perlu dibagi  –  bagi  menjadi  beberapa  interval. Proses ini  sering disebut binning. Transformasi dan pemilihan data ini juga menentukan kualitas dari hasil data mining yang nantinya karena ada  beberapa karakteristik dari teknik  – teknik data  mining tertentu yang tergantung pada tahapan ini.
4. Aplikasi teknik data mining Aplikasi teknik data mining sendiri  hanya  merupakan salah satu bagian dari proses data mining. Beberapa teknik data mining sudah umum dipakai. Ada kalanya teknik-teknik data mining umum yang tersedia di pasar tidak mencukupi untuk melaksanakan data mining di bidang tertentu atau untuk data tertentu.
5. Evaluasi pola yang ditemukan (untuk menemukan yang menarik/bernilai)
Dalam tahap ini hasil dari teknik data mining berupa polapola yang khas maupun model prediksi dievaluasi untuk  menilai  apakah  hipotesa  yang  ada  memang  tercapai.  Bila  ternyata  hasil  yang  diperoleh  tidak  sesuai hipotesa ada beberapa alternative yang dapat diambil seperti : menjadikannya umpan balik untuk memperbaiki proses data mining, mencoba teknik data mining lain yang lebih sesuai, atau menerima hasil ini sebagai suatu hasil yang di luar dugaan yang mungkin bermanfaat.
6. Presentasi pola yang ditemukan untuk menghasilkan aksi Tahap  terakhir  dari  proses  data  mining  adalah  bagaimana  memformulasikan  keputusan  atau  aksi  dari  hasil analisa yang didapat. Ada kalanya hal ini harus melibatkan orang-orang yang tidak memahami data mining. Karenanya presentasi hasil data mining dalam bentuk pengetahuan yang bisa dipahami semua orang adalah satu tahapan yang diperlukan dalam proses data mining

## 3.1 Metode Naïve Bayes
Metode Naïve Bayes yang digunakan untuk memprediksi kelulusan mahasiswa dengan menggunakan beberapa variable, antara lain kelas, npm, nama, jenis kelamin, jurusan, sks, ipk, lama studi dan status mahasiswa. Tabel 1 menunjukkan tabel untuk perhitungan prediksi kelulusan mahasiswa.
Menurut Santoso dalam (Fithri & Darmanto, 2014)menyatakan bahwa Teorema keputusan bayes adalah pendekatan statistik yang fundamental dalam pengenalan pola (pattern recoginition). Pendekatan ini didasarkan pada kuantifikasi tradeoff antara berbagai keputusan klasifikasi dengan  menggunakan probabilitas dan ongkos yang  ditimbulkan  dalam  keputusan  keputusan  tersebut.  Ide  dasar  dari  bayes  adalah  menangani  masalah  yang bersifat hipotesis yakni mendesain suatu klasifikasi untuk memisahkan objek. Misalkan terdapat dua jenis objek dengan kemungkinan kemunculan random, selanjutnya ingin diprediksi objek apa yang akan lewat
Objek pertama diwakili oleh h1 dan objek kedua diwakili oleh h2. karena apa yang akan muncul bersifat probablistik  maka  h  adalah  suatu  variabel  yang  harus  di  deskripsikan  secara  probabilistik.  Selanjutnya probabilitas a priori, (P h1 ) dan (P h2) masing-masing melihat peluang munculnya objek 1 dan objek 2. Walaupun probabilitas kemunculan kedua objek tersebut tidak diketahui dengan pasti tapi setidaknya dapat diestimasi dari data yang tersedia. Misalkan N adalah jumlah total kedua objek, kemudian N1 dan N2 masing masing menyatakan jumlah objek 1 dan objek 2, (Fithri & Darmanto, 2014) selanjutnya seperti dibawah ini:
P(h1)≈ danP(h2 )≈ ................................................................................................................................................(2) Untuk mengestimasi probabilitas digunakan rumus, yang sering disebut m-estimate :
P(a t |v l )=: ............ .................................................................................................................................................(3) Prediksi kelulusan mahasiswa di stekom digunakan untuk meningkatkan mutu dan kualitas mahasiswa, juga memberikan motivasi dan dukungan kepada mahasiswa agar dapat menempuh gelar sarjana dalam waktu yang  telah  ditentukan,  yaitu  sekitar  4  tahun  dalam  8  semester.  Penelitian  yang  berjudul  Prediksi  kelulusan mahasiswa menggunakan metode Naïve Bayes dengan 9 parameter telah mendapatkan akurasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 95,14%.

## 4. IMPLEMENTASI
Dari  gambar  dibawah  ini  menunjukkan  hasil  analisa  prediksi  kelulusan  berdasarkan  prediksi  variabel  utama dengan  beberapa  variabel  pendukung  menggunakan  metode  naïve  bayes.  Dimulai  dari  tahap  sebagai  berikut: yaitu  memasukkan  data  kelulusan  mahasiswa  tiga  tahun  terakhir  kedalam  aplikasi  rapidminer,  kemudian menambahkan  tool  validation  untuk  menentukan  algoritma  naïve  bayes  seperti  yang  terliht  pada  gambar  1 dibawah ini :
Gambar 1. Tahap awal analisa dengan aplikasi
Dari analisa diatas diperoleh hasil sebagai berikut: 1. Variabel utama dengan variabel tanggal masuk Variabel tanggal  masuk  menunjukkan bahwa tanggal  masuk dari tiga tahun terakhir  mahasiswa  yang lulus menunjukkan  bahwa  mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu  adalah  mahasiswa  yang  pendaftarannya  sekitar tanggal 1 sampai tanggal 29 november. Berikut hasil gambar yang diperoleh.
Gambar 2. Grafik perbandingan variabel tgl masuk
2. Variabel utama dengan variabel stekom cabang Dari  gambar  dibawah  menunjukkan  bahwa  variabel  utama  dengan  variabel  stekom  cabang  menunjukkan bahwa  stekom  cabang  yang  lulus  tepat  waktu  adalah  stekom  cabang  kendal.  Berikut  hasil  dari  prediksi kelulusan berdasarkan stekom cabang tiga tahun terakhir.
Gambar 3. Grafik perbandingan variabel stekom cabang
3. Variabel utama dengan variabel ipk
Dari gambar dibawah menunjukkan bahwa variabel utama dengan variabel ipk menunjukkan bahwa ipk yang lulus tepat waktu adalah mahasiswa dengan ipk 3.23. Berikut hasil dari prediksi kelulusan berdasarkan stekom cabang tiga tahun terakhir.
Gambar 4. Grafik perbandingan variabel ipk
4. Variabel utama dengan variabel kelas
Dari gambar dibawah menunjukkan bahwa variabel utama dengan variabel kelas menunjukkan bahwa kelas yang lulus tepat waktu adalah mahasiswa dengan kelas MI.P.12.1, yaitu kelas dengan jurusan Manajemen Informatika  angkatan  tahun  2012  gelombang  yang  pertama.  Berikut  hasil  dari  prediksi  kelulusan berdasarkan kelas tiga tahun terakhir.
Gambar 5. Grafik perbandingan variabel kelas
Dari gambar dibawah ini menunjukkan hasil analisa prediksi kelulusan mahasiswa stekom dari tabel / plot view berdasarkan performancevektor menunjukkan nilai accuracy 95.14%.
Gambar 6. Plot view

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang dilakukan dari tahap awal sampai dengan tahap pengujian penerapan metode naïve bayes untuk proses prediksi kelulusan mahasiswa, didapatkan kesimpulan bahwa:
1. Penerapan metode algoritma naïve bayes  menggunakan 14 ( empat belas ) parameter yaitu tanggal  masuk, kelas, npm, nama, stekom, cabang, tanggal lulus, no. ijazah, sks, IPK, mulai bimbingan, selesai bimbingan, masa studi dan status mahasiswa dengan tingkat akurasi 95,14 %.
2. Metode  Naïve  Bayes  digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  dengan  kemungkinan  tepat  waktu  atau terlambat dalam menentukan prediksi kelulusan mahasiswa.
3. Dalam  pengolahan  data  mining  seharusnya  dilakukan  tahapan-tahapan  dalam  data  mining,  yaitu  cleaning data,  integrasi  data, transformasi data, aplikasi data  mining  dan evaluasi pola  yang ditemukan dalam data mining.

## REFERENCES
[1] Fithri,  D.  L.,  &  Darmanto,  E.  (2014).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MEMPREDIKSI  KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES. Prosiding SNATIF, ISBN: 978-602-1180-04-4.
[2] Pudjajana, A. M., & Manongga, D. (2018). SENTIMEN ANALISIS TWEET PORNOGRAFI KAUM HOMOSEKSUAL INDONESIA DI TWITTER DENGAN NAIVE BAYES. Jurnal SIMETRIS Vol. 9 No. 1, ISSN: 2252-4983.
[3] Samponu,  Y.  B.,  &  Kusrini.  (2017).  OPTIMASI  ALGORITMA  NAIVE  BAYES  MENGGUNAKAN  METODE  CROSS VALIDATION UNTUK MENINGKATKAN AKURASI PREDIKSI TINGKAT KELULUSAN TEPAT WAKTU. Jurnal ELTIKOM, Vol. 1 No. 2, ISSN 2598-3245 (Print).
[4] Syarli, & Muin, A. A. (2016). Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi). Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Vol. 2, No. 1 (P) ISSN 2442-4512.
[5] Testiana, G. (2018). Perancangan Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu pada UIN Raden Fatah. JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi), Vol. 02, No.1 ISSN: 2460-0921.