## Algoritma Naive Bayes untuk Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa

## Arief Jananto
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Stikubank email : ajananto09@gmail.com

## Abstrak
Lama  studi  dari  mahasiswa  ini  sangatlah  penting  bagi  mahasiswa,  program  studi  serta  perguruan tinggi.  Permasalahan  lama  studi  setiap  mahasiswa  bisa  disebabkan  atau  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor. Hal  tersebut  telah  dibuktikan  dengan  beberapa  penelitian  pada  permasalahan  tersebut  yang  mendapati sejumlah faktor yang berpengatuh terhadap lama studi mahasiswa.
Dengan  menggunakan  teknik  data  mining  khususnya  klasifikasi  untuk  prediksi  dengan  algoritma naive  bayes  dapat  dilakukan  prediksi  terhadap  ketepatan  waktu  studi  dari  mahasiswa  berdasarkan  data training yang ada. Data training dan testing yang digunakan diambil secara random pada tabel data master yang  digunakan.  Algoritma  naive  bayes,  menghitung  perbandingan  peluang  antara  jumlah  dari  masing- masng  kriteria  nilai  fields  terhadap  nilai  hasil  prediksi  sesunggunya.  Fungsi  untuk  prediksi  dibuat menggunakan Query pada MySql dalam bentuk function (fbayesian).
Dari hasil  uji  coba  diperoleh tingkat  kesalahan prediksi  berkisar  20%  sampai  dengan 50%  dengan data  training  dan  testing  yang  diambil  secara  random.  Namun  rata-rata  tingkat  kesalahan  berkisar  20  % hingga  34%.  Tinggi  rendahnya  tingkat  kesalahan  dapat  disebabkan  oleh  jumlah  record  data  dan  tingkat konsistensi dari data training yang dgunakan.
Sedangkan  hasil  prediksi  dari  ketepatan  lama  studi  dari  mahasiswa  angkatan  2008  adalah  sebesar 254 mahasiswa diprediksi ”Tepat Waktu” dan sisanya yaitu 4 orang diprediksi ”Tidak Tepat Waktu”.
Kata Kunci : Prediksi, Lama Studi, Data Mining, Naive bayes, MySql

## PENDAHULUAN
Kualitas  dari  sebuah  perguruan  tinggi selain dapat dilihat dari rata-rata lama lulusannya  mendapatkan  pekerjaan  juga  dapat dilihat  dari  rata-rata  masa  atau  lama  studi  dari mahasiswanya.  Setiap  perguruan  tinggi  akan mempunyai variasi lama studi dari mahasiswanya yang berbeda-beda.
Program studi berkewajiban untuk memantau
perkembangan studi dari mahasiswanya.  Kemudian  program  studi  juga mempunyai tugas untuk memprediksi lama studi dari setiap  mahasiswanya guna  menentukan  dan mengantisipasi  terjadinya  mahasiswa  yang ’mangkrak’ atau ’mangkir’ yang akan menyebabkan  kinerja  program  studi  menjadi kurang baik.
Sesuai  dengan  buku  peraturan  akademik Universitas  Stikubank  (UNISBANK)  Semarang
tahun akademik 2010/2011, Program Sarjana(S- 1) reguler adalah program pendidikan akademik setelah  pendidikan  menengah  yang  memiliki beban  studi  sekurang-kurangnya  144  sks  dan sebanyak-banyaknya  160  sks  yang  dijadwalkan untuk 8 semester dan paling lama 14 semester.
Untuk  memprediksi  dapat  dilakukan dengan  berbagai  cara,  salah  satunya  dapat  pula dilakukan dengan menggunakan teknik datamining.

## Perumusan Masalah
Permasalahan  yang  dapat  dirumuskan adalah bagaimana memprediksi lama masa studi dengan  menggunakan  teknik  data  mining. Dimana  faktor  nilai-nilai  matakuliah  yang  telah ditempuh  hingga  semester  iv  (masa  evaluasi tahap  I)  atau  IPK  sampai  dengan  semester  IV dan  faktor  data  induk  mahasiswa  yang  berupa jenis  kelamin,  kota  lahir,  tipe  sekolah,  kota
sekolah  akan  menjadi  variabel  prediktornya. Metode  yang  akan  digunakan  adalah  klasifikasi dengan algoritma naive bayes.

## TUJUAN DAN MANFAAT
Tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian  ini  adalah  mengetahui  prediksi  lama masa  studi  dari  setiap  mahasiswa  yang  telah menempuh  kuliah  hingga  minimal  semester  IV dengan  menggunakan  dasar  data  kelulusan sebelumnya.
Dengan  mengetahui  prediksi  dari  lama masa  studi  dapat  diambil  manfaat  bagi mahasiswa  khususnya  untuk  memperhatikan perjalanan studinya dan umumnya bagi program studi  untuk  melakukan  tindakan  preventif berkaitan  dengan  lama  studi  setiap  mahasiswa tersebut.

## TELAAH PUSTAKA

## Evaluasi Hasil Belajar
Evaluasi  hasil  belajar  adalah  suatu  proses yang dilakukan untuk mengetahui tingkat kinerja akademik.  Evaluasi  hasil  belajar  tersebut dilakukan secara menyeluruh  dan terus-menerus dengan  cara  yang  sesuai  dengan  ciri-ciri pendidikan yang bersangkutan (Pedoman Akademik UNISBANK, 2010).

## Data Mining
Menurut  Han  dan  Kamber  (2001)  alasan utama  mengapa  data  mining  diperlukan  adalah karena  adanya  sejumlah  besar  data  yang  dapat digunakan  untuk  menghasilkan  informasi  dan knowledge yang  berguna.  Informasi dan knowledge yang didapat tersebut dapat digunakan pada banyak bidang, mulai manajemen  bisnis,  control  produksi,  kesehatan, dan  lain-lain.  Langkah  proses  datamining  dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Data Mining adalah suatu langkah di dalam proses KDD (Han dan Kamber, 2001)

## Algoritma Naive Bayes
Bayesian
classification adalah pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk  memprediski  probabilitas  keanggotaan suatu  class.  Bayesian  classification  didasarkan pada teorema  Bayes  yang  memiliki  kemampuan klasifikasi  serupa  dengan  decesion  tree  dan neural  network.  Bayesian  classification  terbukti memiliki  akurasai  dan  kecepatan  yang  tinggi saat  diaplikasikan  ke  dalam  database  dengan data yang besar. (Kusrini,2009).
Teorema  Bayes  memiliku  bentuk  umum sebagai berikut :
) ( ) ( ) | ( ) | ( X P H P H X P X H P
X = Data dengan class yang belum diketahui
H  =  Hipotesis  data  X  merupakan  suatu  class spesifik
P(H|X)  =  Probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan kondisi x (posteriori prob.)
P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.)
P(X|H)  =  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi tersebut
P(X) = Probabilitas dari X

## Penelitian Bidang Prediksi Lama Studi
Setiap  mahasiswa  mempunyai  lama  studi yang  bisa  sama  ataupun  berbeda  dengan mahasiswa lain dengan berbagai faktor penyebab.  Seperti  penelitian  yang  dilakukan oleh Nuqson
Masykur Huda, dalam penelitiannya  aplikasi  data  mining  unutk menampilkan  tingkat  kelulusan  mahasiswa dengan studi kasus FMIPA Universitas Diponegoro  menyebutkan  bahwa  data  proses masuk, asal sekolah, kota asal dan program studi menjadi pertimbangan dalam menghitung tingkat  kelulusan.  Nuqson  dalam  penelitiannya menggunakan  metoda associasion  rule serta algoritma apriori .  Dimana  dalam  metoda  dan algoritma  ini  masing-masing  faktor  tersebut dicari nilai support dan confidence nya sehingga akan  diperoleh  faktor  mana  yang  paling berperan  atau  paling  mempunyai  pengarauh yang  cukup  besar  berkaitan  dengan  tingkat kelulusan mahasiswa.
Sedangkan  menurut  Muhamad  Hanief Meinanda  dkk,  dalam  penelitiannya  tentang prediksi  masa  studi  sarjana  dengan artificial neural  network menyebutkan  bahwa  masa  studi seorang  sarjana  dipengaruhi  oleh  IPK,  jumlah matakuliah  yang  diambil,  jumah  matakuliah yang  mengulang,  jumlah  matakuliah  tertentu. Metoda  penelitian  yang  digunakan  merupakan adopsi  dari  CRISP-DM  atau Cross-Idustry Standard  Process  for  Data  Mining ,  dimana  di dalamnya  terdapat  enam  fase  yaitu Businnes
Understanding,Data Understanding, Data Preparation, Modeling, Evaluation dan Deployment. Dalam. Setelah memahami masalahnya  kemudian  melakukan  processing data  dengan  membuat cross-tabulation, koreksi data  yang misclasification  ,  mising  value maupun outlier.

## METODE PENELITIAN

## Obyek dan Tahapan Penelitian
Pada  penelitian  ini,  yang  menjadi  obyek penelitian  adalah  Fakultas  Teknologi  Informasi UNISBANK,  Kampus  Mugas  Jl.  Tri  Lomba Juang No 1 Mugas Semarang.
Langkah atau tahapan penelitian ini dilakukan sebagai berikut :
1.  Melakukan  studi  kepustakaan  terhadap berbagai  referensi  yang  berkaitan  dengan penelitian yang dilakukan. Topik-topik yang dikaji  antara  lain  meliputi  :  database,  data mining,  klasifikasi,  dan  beberapa  algoritma lain  yang  mungkin  dapat  digunakan,  serta perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk proses mining.
2.  Menyiapkan  data-data  yang  dibutuhkan, yaitu data berkaitan dengan identitas pribadi dari  mahasiswa  dan  nilai  matakuliah  yang telah  ditempuh  oleh  mahasiswa  hingga mencapai  146  sks  dan  telah  dinyatakan lulus.  Data  nilai  matakuliah  yang  telah ditempuh  hanya  diambil  sampai  dengan semester  IV  dan  kemudian  dihitung  indeks prestasinya  (IPK)  secara  kumulatif  sampai dengan  semester  IV..  Data  ini  nantinnya merupakan  data  training  dan  testing. Mendapatkan  tahun  lulus  dari  setiap mahasiswa  yang  telah  lulus  tadi  sebagai acuan untuk menentukan criteria tepat waktu lulus atau tidak.
3.  Mengolah data  yang  telah disiapkan menggunakan  beberapa  perangkat  lunak bantu seperti Excel, MySql.
4.  Membuat  kesimpulan  dari  hasil  pengolahan data  dan  mining  data  yang  telah  dilakukan untuk  memghasilkan  informasi  mengenai prediksi  lama  studi  dari  mahasiswa  maupun informasi lain yang dapat digunakan sebagai bahan analisa untuk pengambilan keputusan.

## Persiapan Data
Tahapan  awal  yang  dilakukan  dalam penelitian  ini  adalah  menyiapkan  data,  dimana data  diperoleh  dari  bagian  Biro  Administrasi Akademik (BAA). Data yang diperoleh dan akan digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  data berkaitan dengan keterangan diri dari mahasiswa yaitu  kota  lahir,  jenis  sekolah,  kota  sekolah, jenis  kelamin,  dan  data akademik selama kuliah sampai  dengan  semester  4.  Data  nilai  semua matakuliah diambil berdasarkan data dari semua mahasiswa  yang  telah  lulus  periode  2004  s/d 2007.
Dari  hasil  penggabungan  data  tersebut diperoleh  sejumlah  permasalahan  kondisi  data
yaitu  terutama  data  yang  tidak  lengkap.  Untuk itu  maka  dilakukan  proses  CLEANING  data. Maka  untuk  data  yang  bermasalah  tersebut  di hilangkan  atau  tidak  ikut  digunakan  dalam proses mining nantinya, hingga akhirnya sampai proses semua data lengkap diperoleh record data sebanyak 266 record data.

## Konversi Data
Untuk mempermudah dalam proses mining  selanjutnya  maka  data  yang  ada dilakukan proses  konversi  kedalam bentuk  yang dapat diolah dengan alat bantu data mining yang ada.  Adapun  proses  konversi  data  data  yang telah  diperoleh  dari  tahap  persiapan  data  adalah sebagai berikut :
a. Untuk IPK
Konversi  nilai  IPK  dilakukan  dengan membuat range nilai IPK yaitu :
Tabel 1. Nilai IPK IPK Asli IPK Baru IPK Asli > 3.00 3 2 <= IPK Asli <=3.00 2 IPK Asli < 2.00 1 b. Untuk Jenis Kelamin
Untuk  jenis  kelamin  ,  dikarenakan  hanya berisi  dua  nilai  maka  tidak  dilakukan konversi.
c. Untuk Kota Lahir
Untuk  kota  lahir  dikelompokan  hanya menjadi  dua  nilai  yaitu  kota  lahir  yang berasal dari Semarang dikonversikan menjadi ’DALAM KOTA’ dan yang berasal dari  luar  Semarang  dikonversikan  menjadi ’LUAR KOTA’.
d. Untuk Tipe Sekolah
Untuk tipe sekolah dilakukan
pengelompokan yaitu dari sisi tipe sekolahnya.  Untuk  sekolah  berkategori SMU  atau  SMA  di  konversikan  menjadi ’Umum’  sedangkan  selain  SMU  atau  SMA dikonversikan menjadi ’Kejuruan’.
e. Untuk Kota Sekolah
Untuk  kota  sekolah  dikelompokan  menjadi dari dalam kota Semarang atau dari luar kota Semarang.  Untuk  yang  kota  sekolahnya adalah Semarang maka dikonversikan datanya menjadi ’DALAM KOTA’ sedangkan  selain  yang  kota  sekolahnya ’SEMARANG’ dikonversikan menjadi ’LUAR KOTA’.
Dan pada akhirnya diperoleh susunan data sebagai  tampak  pada  tabel  1.  sejumlah  266 record  data  yang  merupakan  data  siap  untuk  di proses mining.
Tabel 2. Data pada tabel siap proses mining IPK_4  Jenis_Kelamin  Kota_Lahir  Tipe_Sekolah  Kota_Sekolah  Lama_Studi
3 Perempuan LUAR KOTA Kejuruan LUAR KOTA  Tepat Waktu 3 Perempuan LUAR KOTA Umum LUAR KOTA  Tepat Waktu 3 Perempuan DALAM KOTA Umum DALAM KOTA Tepat Waktu 3 Perempuan DALAM KOTA Umum LUAR KOTA  Tepat Waktu 3 Laki-Laki DALAM KOTA Umum DALAM KOTA Tepat Waktu 2 Perempuan DALAM KOTA Umum DALAM KOTA Tepat Waktu 2 Laki-Laki DALAM KOTA Umum DALAM KOTA Tepat Waktu 2 Laki-Laki DALAM KOTA Umum DALAM KOTA Tidak Tepat Waktu 3 Perempuan DALAM KOTA Kejuruan DALAM KOTA Tepat Waktu

## Implementasi Algoritma Naive Bayes
Data  yang  telah  diolah  dengan  microsoft excel  tersebut  di  atas,  kemudian  dimasukkan  ke dalam MySql sebagai basis data.
Adapun  tahapan  algoritma  Naive  bayes  dalam query adalah :
a. Mulai
b. Baca data training
1) Hitung P(Ci) untuk setiap kelas
2) Hitung P(X|Ci) untuk setiap kriteria dan setiap kelas
3) Cari  P(X|Ci)  yang  paling  besar  menjadi kesimpulan
c. Tampilkan hasil prediksi
d. Selesai
Lebih detail dalam bentuk query di MySql :
a. Mulai
1) Siapkan variabel tambahan yang
digunakan  untuk  menyimpan  data  hasil perhitungan.
BEGIN declare total_record numeric; declare jml_tw numeric; declare jml_ttw numeric; ...................................... declare pa_tw numeric(12,4); declare pa_ttw numeric(20,4); declare hasil char(40);
b. Baca data training
1) Hitung P(Ci) untuk setiap kelas
(1) select  count(*)  into  total_record from data_training;
(2) select  count(*)  into  jml_tw  from data_training where lama_studi='Tepat Waktu';
(3) select  count(*)  into  jml_ttw  from data_training where lama_studi='Tidak Tepat Waktu';
(4) select  (jml_tw/total_record)  into pjml_tw;
(5) select  (jml_ttw/total_record)  into pjml_ttw;
2) Hitung P(Ci) untuk setiap kriteria dalam kelas
(1) select  count(*)  into  ipk_4_tw  from data_training  where  ipk_4=ipk_4x and lama_studi='Tepat Waktu' ;
(2) select  count(*)  into  ipk_4_ttw  from data_training  where  ipk_4=ipk_4x and lama_studi='Tidak Tepat Waktu'; (3) select count(*) into jenis_kelamin_tw from data_training where trim(jenis_kelamin)=trim(jenis_kela minx) and lama_studi='Tepat Waktu'; (4) select count(*) into jenis_kelamin_ttw from data_training where trim(jenis_kelamin)=trim(jenis_kela minx)  and  lama_studi='Tidak  Tepat Waktu'; (5) select  count(*)  into  kota_lahir_tw from data_training where trim(kota_lahir)=trim(kota_lahirx) and lama_studi='Tepat Waktu'; (6) select  count(*)  into  kota_lahir_ttw from data_training where trim(kota_lahir)=trim(kota_lahirx) and lama_studi='Tidak Tepat Waktu'; (7) select count(*) into tipe_sekolah_tw from data_training where trim(tipe_sekolah)=trim(tipe_sekola hx) and lama_studi='Tepat Waktu'; (8) select count(*) into
tipe_sekolah_ttw from  data_training where trim(tipe_sekolah)=trim(tipe_sekola hx)  and  lama_studi='Tidak  Tepat Waktu';
(9) select count(*) into kota_sekolah_tw  from  data_training where trim(kota_sekolah)=trim(kota_sekol ahx) and lama_studi='Tepat Waktu'; (10) select count(*) into kota_sekolah_ttw from data_training where trim(kota_sekolah)=trim(kota_sekol ahx)  and  lama_studi='Tidak  Tepat Waktu';
3) Hitung  Probabilitas  dari  P(Ci)  dari setiap kelas
(1) select truncate( (
(ipk_4_tw/jml_tw)*
(jenis_kelamin_tw/jml_tw)*
(kota_lahir_tw/jml_tw)*
(tipe_sekolah_tw/jml_tw)*
(kota_sekolah_tw/jml_tw) ),
14) into px_tw;
(2) select
truncate(((ipk_4_ttw/jml_ttw)* (jenis_kelamin_ttw/jml_ttw)* (kota_lahir_ttw/jml_ttw)* (tipe_sekolah_ttw/jml_ttw)* (kota_sekolah_ttw/jml_ttw)), 14) into px_ttw;
(3) select px_tw*pjml_tw into pa_tw;
(4) select px_ttw*pjml_ttw into pa_ttw;
4) Tampilkan hasil prediksi
(1) select if(pa_tw >
pa_ttw,concat('Tepat Waktu'," ==> ",truncate(pa_tw,4)," >
",truncate(pa_ttw,4)), concat('Tidak Tepat Waktu',"  ==> ",truncate(pa_tw,4)," < ",truncate(pa_ttw,4))) into hasil; return hasil;

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan  data  yang  ada,  maka  setelah dilakukan pengujian terhadap fungsi yang dibuat untuk  menentukan  kelas  pada  data  testing diperoleh  hasil  dengan  tingkat  kesalahan klasifikasi  sebanyak  20  record  dari  total  data testing  sebanyak  66  record.  Jadi  tingkat kesalahan  prediksi  sebesar  20/66  %  atau  34%. Selanjutnya  diberikan  contoh  penggunakan fungsi  baik  dengan  menggunakan  fungsi  MySql secara  langsung  maupun  dihitung  menggunkan microsoft  excel  terhadap  data  uji  coba  yang sama.
Berikut diberikan contoh data yang belum diketahui kelasnya sebagai berikut :
IPK = 3 Jenis Kelamin = Perempuan
Kota Lahir = DALAM KOTA
Tipe Sekolah = Umum Kota Sekolah = LUAR KOTA
Dengan menggunakan mysql query browser dan function bayesian yang telah dibuat maka  diperoleh  hasil  prediksi  seperti  tampak pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil uji coba procedure bayesian Selain  itu  dilakukan  perhitungan  juga  dengan menggunakan  bantuan  microsoft  Excel  dengan menggunakan data training dan data uji coba  yg sama maka diperoleh hasil sebagai berikut :
Tabel 3. Kesimpulan Lama Studi P(Lama_Studi="Tepat Waktu") 163 0.815 P(Lama_Studi="Tidak Tepat Waktu") 37 0.185 P(Ipk_4=3|Tepat Waktu) 0.619632 P(Ipk_4=3|Tidak Tepat Waktu) 0.513514 P(Jenis_kelamin='Perempuan'|Tepat Waktu) 0.435583 P(Jenis_kelamin='Perempuan'|Tidak Tepat Waktu) 0.243243 P(Kota_lahir="DALAM KOTA"|Tepat Waktu) 0.460123 P(Kota_lahir="DALAM KOTA"|Tidak Tepat Waktu) 0.378378 P(Tipe_sekolah="Umum"|Tepat Waktu) 0.779141 P(Tipe_sekolah="Umum"|Tidak Tepat Waktu) 0.837838 P(Kota_sekolah="LUAR KOTA"|Tepat Waktu) 0.521472 P(Kota_sekolah="LUAR KOTA"|Tidak Tepat Waktu) 0.513514 P(X|Lama_Studi="TepatWaktu") 0.050457 P(X|Lama_Studi="Tidak TepatWaktu") 0.020334 P(X|Lama_Studi="TepatWaktu")P(Lam a_Studi="Tepat Waktu") 0.041123 P(X|Lama_Studi="Tidak TepatWaktu")P(Lama_Studi="Tidak Tepat Waktu") 0.003762 Kesimpulan Lama_Studi Tepat Waktu
Selain  itu  telah  juga  dilakukan  uji  coba lain  yaitu  dengan  mengambil  data  training  dan testing  secara  random  dari  master  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Pengambilan secara random dilakukan dengan cara menggunakan fungsi random ( rand() ) di MySql untuk merandom urutan record data. Selanjutnya diambil  75%  record  pertama  atau  200  record dari  keseluruhan  data  yang  diperoleh  yaitu  266 record  sebagai  data  training  dan  25%  sisanya sebagai  data  testing.  Kemudian  dilakukan  uji coba sebanyak 5 kali. dan diperoleh hasil selisih kesalahan seperti tampak pada tabel 2.
Tabel 4. Tingkat error dengan data training diambil secara random Kegiatan Tingkat Error Uji Coba 1  0.242424 .24 Uji Coba 2  0.212121 .21 Uji Coba 3  0.287879 .29 Uji Coba 4  0.196970 .20 Uji Coba 5  0.212121 .21
Dari  tabel  2    terlihat  bahwa  tingkat  error atau  kesalahan  prediksi  adalah  sebesar  antara 20% hingga 30%. Namun  demikian  meski  error rate  nya  bisa  dikatakan  rendah,  hal  ini  dapat sangat dimungkinkan terjadi karena kondisi data yang  masih  bias.    Dimana  ada  beberapa  record data yang  memiliki  nilai variabel/field prediktor yang sama dan mempunyai nilai class yang sama ataupun berbeda.
Selanjutnya  dilakukan  uji  coba  terhadap dengan menggunakan data training yang diambil pada uji coba 1 dengan membuang record-record yang mempunya nilai field/faktor prediktor yang sama  dari  ke  lima  field  prediktor.  Dari  hal  itu diperoleh jumlah record sebanyak 42 record dari 200  record  sebelumnya  yang  selanjutnya  diberi nama tabel datatraining1_x.
Dengan
menggunakan datatraining1_x dilakukan prediksi  terhadap  data  testing  yang  digunakan pada  ujicoba  1  hingga  ujicoba  5.  Dari  hari ujicoba  tersebut  diperoleh  hasil  seperti  tampak pada tabel 3
Tabel 5. Daftar tingkat kesalahan dari hasil uji coba yang dilakukan
Kegiatan Data testing yg digunakan Prediksi Benar Prediksi Salah Tingkat Kesalahan Prediski Uji coba 1 Datatesting1 49 17 34.69388 Uji coba 2 Datatesting2 52 14 26.92308 Uji coba 3 Datatesting3 44 22 50
Uji coba 4 Datatesting4 51 15 29.41176471 Uji coba 5 Datatesting5 52 14 26.92307692 Rata-rata 33.59036033
Dengan melihat hasil pada tabel 5.2 Maka terlihat  bahwa  tingkat  kesalahan  prediksi  lebih tinggi  dibanding  pada  saat  menggunakan  data
yang  mempunyai  tingkat  inkonsistensi  yang cukup  tinggi.  Namun  jika  dilihat  rata-rata kesalahan  prediksi  masih  berkisar  sama  yaitu 34% (33.59036033).
Selain  itu  telah  dilakukan  uji  prediksi terhadap  data  mahasiswa  angkatan  2008/2009 untuk program studi S1 Sistem Informasi dan S1 Teknik  Informatika  dengan  jumlah  record  data sebanyak 258 record. Dari hasil uji coba dengan data  training  yg  mempunyai  inkonsistensi  data yang  tinggi  tersebut  diperoleh  hasil  hanya  1 record  yang  diprediksi  lama  studinya  ”Tidak Tepat  Waktu”  sedangkan  sisanya  sebanyak  257 diprediksi  ”Tepat  Waktu”.  Sedangkan  saat digunakan  datatraining1-x  maka  diperoleh  hasil prediksi  4  record  ”Tidak  Tepat  Waktu”  dan selebihnya atau 254 dipredikis tepat waktu.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  dari  percobaan  yang  telah dilakukan maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Lama  masa  studi  atau  dalam  hal  ini ketepatan masa studi setiap mahasiswa dapat diprediksi  berdasarkan  faktor-faktor  yang berkaitan  dengan  latar  belakang  sekolah sebelumnya dan data akademik serta pribadi saat berada di perguruan tinggi.
2. Fungsi  prediksi  dengan  memanfaatkan teknik  data  mining  menggunakan  algoritma naive  bayes  telah  dapat  dibuat  dan digunakan  untuk  memprediksi  (menenutkan kelas)  dari  masa  studi  atau  ketepatan  masa studi  dari  mahasiswa  dengan  data  training dan data testing yang telah diperoleh.
3. Tingkat  kesalahan  dari  fungsi  klasifikasi yang  digunakan  untuk  prediksi  masih berkisar pada 20% hingga 34% yang hal ini dimungkinkan dapat dipengaruhi oleh jumlah  data  training  maupun  testing  yang digunakan  serta  tingkat  konsisten  data  yang digunakan.
Adapun saran yang dapat diberikan adalah :
1. Sebaiknya  jumlah  data  yang  digunakan training  maupun  testing  ditambah  hingga dapat diperoleh hasil akurasi fungsi algoritma yang lebih baik.
2. Untuk pengembangan ke depannya
dimungkinkan dilakukan uji coba menggunakan  algoritma  lain  yang  hasilnya bisa dilakukan perbandingan dan analisa.
3. Cakupan faktor atau variabel prediktor dapat ditambah lebih banyak dan variasi nilai data yang juga bisa lebih banyak serta konsistensi data juga diperhatikan.

## DAFTAR PUSTAKA
Han,  J.,  Kamber,  M.  (2000).  “ Data  mining: Concepts  and  Techniques” .  New  York: Morgan-Kaufman.
Huda, N.M. (2010). ” Aplikasi data mining unutk menampilkan tingkat kelulusan mahasiswa  dengan  studi  kasus  FMIPA Universitas Diponegoro ”, Skripsi,
Program Studi Teknik Informatika Jurusan MIPA UNDIP, Semarang
Kadir,  K.  (2008).  “ Belajar  Basis  Data  Dengan MySql ”, Andi, Yogyakarta
Kusrini,  Luthfi,  E.T.  (2009).  “ Algoritma  Data Mining” , Andi Offset. Surabaya.
Meinanda,  M.H.,  Anisa,  M.,  Muhandri,  N.,
Suryadi,  K.  (2009).  ”Prediksi  masa  studi sarjana dengan artificial neural network”, Internetworking  Indonesia  Journal,  Vol.1 No.2, pp. 31-35.
UNISBANK. (2010), Buku Peraturan akademik Universitas Stikubank (UNISBANK) Semarang tahun akademik 2010/2011 .