Vol. 3 No. 2, Juli 2023, hlm. 85 – 92 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i2.2504 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENERAPAN  ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK PREDIKSI WAKTU TUNGGU  ALUMNI MENDAPATKAN   PEKERJAAN  PADA LEMBAGA PUSAT  LAYANAN  KARIR STMIK ROYAL
Tasyia Dita Aulia 1 , Yessica Siagian 1 , Pristiyanilicia Putri 1 *
1 Sistem Informasi,  Sekolah Tinggi  Manajemen Informatika dan Komputer Royal
*email : pristiyanilicia@gmail.com
Abstract: Getting a job is a goal by graduates after completing their studies. But in this process, getting a job inevitably  requires waiting time. If one measure of success in the field of education of a tertiary institution is the number of graduates entering the workforce. So to implement this goal, alumni data is needed that can be used in decision making. Existing tracer study data at the STMIK Royal Career Service Center (LPLK) have not been utilized optimally by the campus. If we dig deeper, we will get some knowledge from this data by applying data mining techniques. Therefore,  it  is  clear  that  using  data  mining  to  predict  alumni  waiting  time  is  important  for  a university  to  determine  its  strategy. The purpose of this study is to predict the waiting time for alumni  to  get  a  job  using  data  mining  by  applying  the  Naive  Bayes  algorithm.  Training  and testing  data  were  taken  from  193  data  tracer  study alumni of STMIK Royal in 2021 who had graduated and were working. The criteria used to predict alumni waiting time are gender, major, year of entry, year of graduation, GPA, and length of time getting a job. The results of modeling using the Naive Bayes algorithm produce an accuracy of 94%.
Keyword: data mining;  naive  bayes;  waiting  time
Abstrak: Mendapatkan  pekerjaan  merupakan  tujuan  oleh  lulusan  setelah  menyelesaikan  studi mereka.  Tetapi  dalam  proses  ini,  mendapatkan  pekerjaan  pasti  membutuhkan  waktu  tunggu. Jika  salah  satu  ukuran  keberhasilan  di  bidang  pendidikan  suatu  perguruan  tinggi  adalah banyaknya  lulusan  yang  masuk  ke  dunia  kerja.  Maka  untuk  menerapkan  tujuan  itu,  maka diperlukan data alumni yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan. Data tracer study yang ada di Lembaga Pusat Layanan Karir (LPLK) STMIK Royal belum dimanfaatkan secara optimal  oleh  kampus.  Jika  kita gali lebih dalam, kita akan mendapatkan suatu pengetahuan dari data  ini  dengan  menerapkan  teknik data  mining .  Oleh  karena  itu,  jelas  bahwa  menggunakan data mining untuk memprediksi waktu tunggu alumni penting bagi suatu  perguruan tinggi untuk menentukan  strateginya.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  waktu  tunggu alumni mendapatkan pekerjaan  menggunakan data mining dengan menerapkan algoritma naive bayes . Data training dan testing diambil dari 193 data tracer study alumni STMIK Royal tahun 2021  yang  sudah  lulus  dan  bekerja.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  memprediksi waktu tunggu kerja  alumni  yaitu  jenis  kelamin,  jurusan,  tahun  masuk,  tahun  lulus,  IPK,  dan  lama mendapatkan  pekerjaan.  Hasil  pemodelan  dengan  menggunakan  algoritma naive  bayes menghasilkan  akurasi sebesar 94%.
Kata Kunci : data mining;  naive  bayes;  waktu  tunggu
Vol. 3 No. 2, Juli 2023, hlm. 85 – 92 DOI: https://doi.org/10.33330/j-com.v3i2.2504 Available  online  at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  di  bidang  komputer  dan  teknologi  semakin  pesat dari  waktu  ke  waktu  di  berbagai  bidang  kehidupan  yang  dapat  menghasilkan  informasi baru,  guna  memenuhi  kebutuhan  informasi.  Teknologi  informasi  telah  menjadi kebutuhan  hidup  yang  sangat  penting  dan  dapat  mempermudah  pekerjaan  manusia. Oleh  karena  itu,  teknologi  informasi  dapat  digunakan  dalam  berbagai  bidang.  Salah  satu contoh  pemanfaatan  teknologi  yaitu  pada bidang data mining [1].
Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  (STMIK)  Royal  Kisaran merupakan  perguruan  tinggi  berbasis  komputer  di  Kabupaten  Asahan  sejak  tahun  2011. Setiap  tahunnya  meluluskan  ratusan  alumni  yang  siap  bekerja  dan  mengisi  lapangan pekerjaan.
Sejauh  ini  di  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  dan  Komputer  (STMIK) Royal  sudah  melakukan  pelacakan  terhadap  status  pekerjaan  alumni.  Pelacakan  alumni perlu  dilakukan  untuk  mengetahui  bagaimana  status  pekerjaan  alumni.  Namun  dari pelacakan  tersebut  belum  pernah  dilakukan  proses data  mining untuk memprediksi waktu  tunggu  alumni  mendapatakan  pekerjaan.
Berdasarkan  latar  belakang  diatas,  peneliti  ingin  melakukan  penelitian  dengan menerapkan  sistem  yang  dapat  memprediksi  waktu  tunggu  alumni  mendapatkan pekerjaan  menggunakan  metode Naive  Bayes agar  dapat  mempermudah  pihak  lembaga dalam  melakukan  pendataan  waktu  tunggu  alumni  mendapatkan  pekerjaan.
Berikut  rangkuman  riset  terdahulu  yang  sudah  dicoba  antara  lain:  ”Implementasi naive  bayes Untuk  Memprediksi  Waktu  Tunggu  Alumni  Dalam  Memperoleh  Pekerjaan [2]”,  penelitian  ini  diusulkan  penerapan  algoritma naive  bayes  classification untuk melakukan  prediksi  waktu  tunggu  alumni  dalam  memperoleh  pekerjaan.  Data  sampel diperoleh  dari  sistem Tracer  Study STIKOM  Bali,  dengan  jumlah  data  1240  terdiri  dari 7  atribut  bertipe  kategorikal.  Uji  coba  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi WEKA dengan  parameter  10 folds  cross-validation .  Hasil  uji  coba  menunjukan  tingkat  akurasi yang  dihasilkan  sebesar  48.629%,  dimana  dari  1240  data  uji,  603  data  berhasil diklasifikasi  dengan  benar.
Riset  berikutnya  yang  dicoba  dengan  judul  ”Perkiraan  Masa  Tunggu  Alumni Mendapatkan  Pekerjaan  Menggunakan  Metode  Prediksi Data  Mining Dengan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier [3] ” ,  Tujuan  yang  ingin  dicapai  pada  penelitian  ini adalah  memprediksi  perkiraan  masa  tenggang  atau  lama  waktu  alumni  UMY mendapatkan  pekerjaan  setelah  menyelesaikan  studi  S1. Algoritma  Naive  Bayes dalam memprediksi  masa  tenggang  atau  lama  alumni  mendapatkan  pekerjaan  memiliki  tingkat accuracy dari performance  Vector yaitu  71%,  class  precision  yaitu  CEPAT  68%, LAMBAT  75%,  dan  untuk class  recall yaitu  CEPAT  83,02%  sedangkan  LAMBAT 57,45%.
Pada  penelitian  dengan  judul  ”Prediksi  Masa  Tunggu  Kerja  Alumni  Menggunakan Naive  Bayes  Classifie r  Pada  Program  Studi  Ilmu  Komputer  Universitas  Nusa  Cenadana [4]”,  Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode NBC karena  metode  ini  hanya membutuhkan training data  dalam  jumlah  yang  kecil  untuk  proses  klasifikasi.  Metode ini akan diimplementasikan dengan bantuan aplikasi RapidMiner 7.3 untuk menghasilkan  prediksi  masa  tunggu  kerja  dan  tingkat  akurasi  dari  hasil  prediksi  yang diperoleh.  Atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  Masa  Studi,  Indeks
Prestasi  Kumulatif  (IPK),  keikutsertaan  organisasi,  dan  penguasaan  kompetensi.  Hasil prediksi  masa  tunggu  kerja  yang  diperoleh,  disajikan  dalam  bentuk confusion  matrix dengan  tingkat  akurasi  sebesar 81,82%.
Penelitian yang dilakukan bertujuan untuk
mempelajari dan mengimplementasikan data  mining dengan  metode naive  bayes dalam  memprediksi waktu  tunggu  alumni  mendapatkan  pekerjaan.  Membantu  alumni  di  STMIK  Royal sudah  lulus  agar  memiliki  gambaran  perihal  prediksi  waktu  tunggu  mendapatkan pekerjaan.  Merancang  aplikasi  berbasis web untuk  memprediksi  waktu  tunggu  alumni mendapatkan  pekerjaan  dengan  menggunakan  metode naive  bayes pada  Lembaga  Pusat Layanan  Karir  STMIK Royal.

## METODE
Berbicara  soal big  data ,  istilah  yang  paling  umum  digunakan  adalah data  mining dan knowledge  discovery  in  the  database (KDD). Proses KDD sendiri  digunakan  untuk mengambil  informasi  dari database yang  sudah  ada  dimana database tersebut  memiliki tabel-tabel  berbeda  yang  saling  terhubung.  Proses KDD dan data  mining sering digunakan  secara  bergantian,  meskipun  memiliki  arti  yang  berbeda,  proses KDD dan data mining saling  terkait.  [5]. Adapun  tahapan  dari  proses KDD , yaitu  :
1. Data selection
Pemilihan    data    harus  dilakukan  sebelum  dimulainya  tahap data  mining di KDD . Data  terpilih  yang  digunakan  dalam  proses data  minig disimpan  dalam file terpisah dari  basis  data operasional.
2. Pre-processing  / cleaning Sebelum  memulai  proses data  mining ,  perlu  dilakukan  pembersihan  data  di KDD . Proses  pembersihan  melibatkan  penghapusan  data  yang  sama,  memeriksa  data  yang bertentangan,  dan mengoreksi  kesalahan   data.
3. Transformation
coding adalah  perubahan  data  terpilih  sehingga  data  tersebut  cocok  untuk  proses data mining .  Proses  pengkodean KDD adalah  proses  kreatif  dan  sangat  bergantung  pada jenis  atau  model  data yang  diambil  dari database.
4. Data mining Data  mining adalah  proses  pencarian  pola  atau  informasi  menarik  pada  data  terpilih dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik  atau  algoritma data mining sangat  berbeda.  Memilih  metode  atau  algoritma  yang  tepat  sangat  bergantung pada tujuan  dan keseluruhan  proses KDD .

## 5. Interpretation / evalution
Model  data  yang  dibuat  oleh  proses data  mining harus  disajikan  dalam  bentuk  yang gampang  dipahami.  Langkah  ini  merupakan  bagian  dari  proses KDD yang  disebut interpretation .  Pada  langkah  ini,  kami  memeriksa  apakah  model  atau  informasi  yang didapatkan  bertentangan  dengan  fakta  atau  hipotesis  yang  ada  sebelumnya.  Proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) dapat dilihat  pada gambar  1 berikut  ini:
Gambar  1. Proses Data Mining
Persamaan  dari Teorema Bayes adalah  :
( | ) ( | )  ( ) ( ) (1)
Keterangan  : X : Data  dengan class yang  belum  diketahui H
: Hipotesis data merupakan  suatu class  spesifik
P(H|X)  : Probabilitas  hipotesis  H berdasar  kondisi  X (posteriori  probabilitas) P(H)   : Probabilitas  hipotesis  H (prior  probabilitas) P(X|H) : Probabilitas  X berdasarkan  kondisi  pada hipotesis  H P(X)   : Probabilitas  X
Untuk  menjelaskan  metode naive  bayes ,  perlu  diketahui  bahwa  proses klasifikasi  memerlukan  sejumlah  petunjuk  untuk  menentukan  kelas  apa  yang  cocok  bagi sampel  yang  dianalisis  tersebut.

## HASIL  DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data training yang  di  dapat,  peneliti  mengambil  30%  dari  193  data training untuk  dijadikan  data testing pada  sistem  prediksi  waktu  tunggu  alumni mendapatkan  pekerjaan . Data testing tersebut  dapat dilihat  pada tabel  1 berikut  ini:

## Transformasi  Data
Mentransformasi  atau  mengubah  data  ke  dalam  bentuk  yang  lebih  sesuai  untuk proses data  mining .  Data  akan  diubah  ke  dalam  format  yang  dapat  memudahkan  proses untuk  memprediksi  waktu  tunggu  alumni  mendapatkan  pekerjaan.  Data  transformation dapat dilihat  pada tabel  2 berikut  ini:
Tabel  2. Data  Transformasi  IPK IPK Transformasi 3,05 – 3,33 Interval  1 3,34 – 3,62 Interval  2 3,63 – 3,91 Interval  3

## Penerapan  Metode Klasifikasi Algoritma Naive Bayes
Dalam  proses  perhitungan  algoritma naive  bayes ada  beberapa  tahapan  proses yang  harus  di lalui  adalah  sebagai  berikut:
Menghitung  jumlah Class /Label P (Prediksi=  Cepat) = 123/193 P (Prediksi=  Lambat)  = 70/193
Jenis  Kelamin P (Jenis  Kelamin  = Perempuan  | Prediksi  = Cepat) = 82/123 P (Jenis  Kelamin  = Perempuan  | Prediksi  = Lambat)  = 40/70 P (Jenis  Kelamin  = Laki-Laki  | Prediksi  = Cepat) = 41/123 P (Jenis  Kelamin  = Laki-Laki  | Prediksi  = Lambat)  = 30/70
Jurusan P (Jurusan  = Sistem  Informasi  | Prediksi  =  Cepat) = 105/123 P (Jurusan  = Sistem  Informasi  | Prediksi  =  Lambat)  = 59/70
P (Jurusan  = Sistem  Komputer  | Prediksi  =  Cepat) = 18/123 P (Jurusan  = Sistem  Komputer  | Prediksi  =  Lambat)  = 11/70
Indeks  Prestasi  Komulatif  (IPK) P (IPK = Interval  1 | Prediksi  = Cepat) = 23/123 P (IPK = Interval  1 | Prediksi  = Lambat)  = 12/70 P (IPK = Interval  2 | Prediksi  = Cepat) = 52/33 P (IPK = Interval  2 | Prediksi  = Lambat)  = 36/70 P (IPK = Interval  3 | Prediksi  = Cepat) = 48/123 P (IPK = Interval  3 | Prediksi  = Lambat)  = 22/70
Waktu  Tunggu  (Bulan) P (Waktu  Tunggu  = 0-5 | Prediksi  = Cepat) = 122,9/123 P (IPK = Interval  = 0-5 | Prediksi  = Lambat)  = 1/70 P (Waktu  Tunggu  = >=6 | Prediksi  = Cepat) = 0,1/123 P (IPK = Interval  = >=6 | Prediksi  = Lambat)  = 69/70
Kesesuaian  Pekerjaan  Dengan  Bidang  IT P (Kesesuaian  Pekerjaan  Dengan  Bidang  IT = Sesuai  | Prediksi  = Cepat) = 70/123 P (Kesesuaian  Pekerjaan  Dengan  Bidang  IT = Sesuai  | Prediksi  = Lambat)  = 41/70 P (Kesesuaian  Pekerjaan  Dengan  Bidang  IT = Tidak  | Prediksi  = Cepat) = 53/123 P (Kesesuaian  Pekerjaan  Dengan  Bidang  IT = Tidak  | Prediksi  = Lambat)  = 29/70
Dari  perhitungan  probabilitas  tersebut,  maka  dapat  di  rekap  pada  tabel  3 sebagai  berikut:

## Tabel  3. Data  Rekap Perhitungan
Variabel Sub Variabel Cepat Lambat Probabilitas Cepat Lambat 123 70 0,6373 0,3627 Jenis Kelamin Perempuan 82 40 0,667 0,571 Laki-Laki 41 30 0,333 0,429 Jurusan Sistem Informasi 105 59 0,854 0,843 Sistem Komputer 18 11 0,146 0,157 Interval  2 52 36 0,423 0,514 Interval  3 48 22 0,390 0,314 Waktu  Tunggu (Bulan) 0-5 122,9 1 0,999 0,014 >=6 0,1 69 0,001 0,986 Kesesuaian Pekerjaan Dengan Bidang IT Sesuai 70 41 0,569 0,586 Tidak 53 29 0,431 0,414
Mengalikan semua hasil probabilitas variabel setiap klasifikasi
Lulus  Cepat
P(Jenis  Kelamin  =  Laki-Laki  |  Prediksi  =  Cepat)  *  P(Jurusan=  Sistem  Informasi  | Prediksi  =  Cepat)  *  P(IPK  =  Interval  1  |  Prediksi  =  Cepat)  *  P(Waktu  Tunggu  =  0-5 bulan  |  Prediksi  =  Cepat)  *  P(Kesesuaian  Pekerjaan  Dengan  Bidang  IT=  Sesuai  | Prediksi  = Cepat) * P(Cepat) = 41/123 * 105/123 * 23/123 * 122,9/123 * 70/123 * 123/193 = 0,333 * 0,854 * 0,187 * 0,999 * 0,569 * 0,6373 = 0,0192829
Lulus  Lambat P(Jenis  Kelamin  =  Laki-Laki  |  Prediksi  =  Lambat)  *  P(Jurusan=  Sistem  Informasi  | Prediksi  =  Lambat)  *  P(IPK  =  Interval  1  |  Prediksi  =  Lambat)  *  P(Waktu  Tunggu  = 0-5  bulan  |  Prediksi  =  Lambat)  *  P(Kesesuaian  Pekerjaan  Dengan  Bidang  IT=  Sesuai | Prediksi  = Lambat)  * P(Lambat) = 30/70 * 59/70 * 12/70 * 1/70 * 41/70 * 70/193 = 0,429 * 0,843 * 0,171 * 0,014 * 0,586 * 0,3627 = 0,0001879
Menghitung  nilai  probabilitas  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi

## (                      )

## Penentuan  Prediksi
Prediksi  mendapatkan  pekerjaan  cepat = 0,9903483 Prediksi  mendapatkan  pekerjaan  lambat  = 0,0096517
Jadi,  prediksi  alumni  dengan  data  tersebut  adalah  mendapatkan  pekerjaan  cepat. Berdasarkan  perhitungan  prediksi  data sheet dan  data testing menggunakan  algoritma naive  bayes tingkat  akurasi  yang  didapat  menggunakan  model Confusion  Matrix sebesar 94% , dan nilai  eror sebesar 6%.
Tabel  4. Confusion Matrix Prediksi Aktual Dapat kerja cepat Dapat kerja lambat Dapat kerja cepat 12 0 Dapat kerja lambat 1 6
Untuk  memudahkan  alumni  dalam  memprediksi  waktu  tunggu  mendapatkan pekerjaan,  penelitian  ini  menghasilkan  aplikasi  prediksi  berbasis web aplikasi  yang dapat  diakses  kapan  saja  dan  di  mana  saja.  Alumni  harus  masuk  mengakses  aplikasi  ini, seperti  yang  ditunjukkan  pada gambar  berikut  :
Gambar  2. Pertanyaan  Prediksi
Gambar  2  menunjukkan  pertanyaan  kepada  alumni  untuk  membuat  prediksi waktu  tunguu.  Setelah  proses  prediksi  selesai,  alumni  akan  mengetahui  hasil  prediksi menggunakan  Algoritma naive bayes yang  ditampilkan  dalam  Gambar  3.
Gambar  3 . Tampilan  Hasil  Prediksi
Proses  prediksi  dengan  menggunakan  Algoritma naive  bayes dapat  dilihat  pada Gambar  3, yang  merupakan  proses utama  prediksi.

## SIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  menggunakan  algoritma  naive  bayes  dan  confusion matrix,  didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  92%,  yang  termasuk  dalam  kategori  Klasifikasi Baik.  Data  Mining  dengan  naive  bayes  merupakan  metode  yang  bagus  dan  bisa diterapkan  untuk  mempediksi  waktu  tunggu  alumni  mendapatkan  pekerjaan  berdasarkan pengalaman  sebelumnya.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1] Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin,  “Analisis  Data  Mining  Untuk Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi  Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[2] I.  M.  B.  Adnyana,  “Implementasi  Naïve  Bayes  Untuk  Memprediksi  Waktu Tunggu  Alumni  Dalam  Memperoleh  Pekerjaan,” Semin.  Nas.  Teknol.  Komput. Sains , vol. 1, no. 1, pp. 131–134, 2020, [Online]. Available: http://prosiding.seminar- id.com/index.php/sainteks/article/view/418
[3] A.  Asroni,  N.  Maharty  Ali,  and  S.  Riyadi,  “Perkiraan  Masa  Tunggu  Alumni Mendapatkan  Pekerjaan  Menggunakan  Metode  Prediksi  Data  Mining  Dengan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,” Semesta  Tek. ,  vol.  21,  no.  2,  pp.  189–197, 2018, doi:  10.18196/st.212225.
[4] N.  D.  Rumlaklak et  al. ,  “PREDIKSI  MASA  TUNGGU  KERJA  ALUMNI MENGGUNAKAN  NAÏVE  BAYES  CLASSIFIER  PADA  PROGRAM  STUDI ILMU  KOMPUTER  UNIVERSITAS  NUSA,”  vol.  10,  no. 2, pp. 143–150, 2022, doi:  10.35508/jicon.v10i2.7426.
[5] M.  Intan  Pratiwi  Hant,  “Data  Mining  Technique  Using  Naïve  Bayes  Algorithm To  Predict  Shopee  Consumer  Satisfaction  Among  Millennial  Generation,”  vol.  3, no. 4, pp. 829–838, 2022.