OPEN ACCESS J OURNAL OF T ELECOMMUNICATION , E LECTRONICS , AND C ONTROL E NGINEERING (JTECE) ISSN: 2654-8275 (O NLINE ) JTECE. V OL . 02, N O . 02, PP.82-88, J ULY 2020 DOI: 10.20895/ JTECE . V 2 I 2.140

## Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Prediksi

## Penentuan Jurusan Mahasiswa TI

## Implementation of the Naïve Bayes Method in Predicting the Determination of IT Student Majors
Kharis Luqman Firdaus 1, *
1 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Balitar Jl. Majapahit No.2- 4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur 66137 Indonesia
1, *Penulis Korespondensi: kharisluqman5@gmail.com
Received on 03-08-2020, accepted on 31-01-2021, published on 31-01-2021

## Abstract
Penjurusan mahasiswa adalah bagian dari suatu fakultas atau sekolah tinggi untuk mengelola suatu bidang studi sebagai pemberi arah tujuan mahasiswa. Hal ini yang mempengaruhi penentuan jurusan seorang mahasiswa. Saat ini  penjurusan  mahasiswa  TI  di  UNISBA  Blitar  yang  dilakukan  oleh  prodi  TI  masih  dilakukan  secara  manual. Penelitian  ini  bertujuan  membantu  penjurusan  mahasiswa  TI  dengan  menggunakan  aplikasi  sehingga  dapat mengifisiensikan waktu saat penjurusan dan dapat sebagai bahan pertimbangan mahasiswa dengan prediksi yang telah dilakukan di aplikasi tersebut. Metode Naïve Bayes adalah teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasarkan pada penerapan teorema Bayes (atau aturan Bayes ) dengan asumsi indepenedensi  yang kuat. Hasil yang didapat menggunakan algoritma naïve bayes dalam proses prediksi menggunakan pengujian confusion matrix didapat  nilai  akurasi  sebesar  57%  sedangkan  nilai  presisi  mendapatkan  hasil  71%  dan  untuk  hasil  recall didapat nilai sebesar 46% dari 44 data set yang telah diuji, terdapat hasil 25 prediksi benar dan 19 prediksi salah.
Kata Kunci: Confusion Matrix, Naïve Bayes, Penjurusan mahasiswa, Prediksi

## Abstract
Student majors are part of a faculty or high school to manage a field of study as a direction for student goals. This affects the determination of a student's major. Currently, the IT student majors at UNISBA Blitar conducted by the IT study program are still done manually. This study aims to help IT student majors by using the application so that it can streamline the time during majors and can be taken into consideration by students with predictions that have been made in the application. The Naïve Bayes method is a simple probabilistic-based prediction technique based  on  the  application  of  Bayes'  theorem  (or  Bayes'  rule)  with  the  assumption  of  strong  independence.  The results obtained using the nave Bayes algorithm in the prediction process using the confusion matrix test obtained an accuracy value of 57% while the precision value obtained 71% results and for the recall results obtained a value of 46% from 44 data sets that have been tested, there are 25 correct predictions and 19 wrong predictions
Keywords: Confusion Matrix, Majoring student, Naïve Bayes, Prediction

## I. P ENDAHULUAN
Penjurusan  mahasiswa  adalah  bagian  dari  suatu  fakultas  atau  sekolah  tinggi  untuk  mengelola  suatu bidang studi sebagai pemberi arah tujuan mahasiswa[1]. Hal ini yang mempengaruhi penentuan jurusan. Bagi mahasiswa TI UNISBA Blitar untuk memfokuskan mahasiswa dalam bidang konsentrasi tertentu. Di dalam  penjuruan  mahasiswa  TI  UNISBA  Blitar  memiliki  dua  penjurusan  yaitu  penjurusan  SC  (Sistem Cerdas) dan RPL (Rekayasa Perangkat Lunak).
K HARIS L UQMAN F IRDAUS . P ENERAPAN M ETODE N AÏVE B AYES D ALAM P REDIKSI P ENENTUAN J URUSAN M AHASISWA TI
Saat  ini  penjurusan  mahasiswa  TI  yang  dilakukan  oleh  prodi  TI  masih  dilakukan  secara  manual. Penelitian ini bertujuan membantu penjurusan mahasiswa TI dengan menggunakan aplikasi sehingga dapat mengifisiensikan waktu saat penjurusan dan dapat sebagai bahan pertimbangan mahasiswa dengan prediksi yang telah dilakukan di aplikasi tersebut.
Dalam penelitian ini akan dikembangkan aplikasi dengan menggunakan metode naïve  bayes . Pendekatan ini merupakan pendekatan mengacu pada teorema bayes yang merupakan prinsip peluang statistika untuk mengkombinasikan pengetahuan sebelumnya dengan pengetahuan baru. Prinsip ini kemudian digunakan untuk memecahkan masalah klasifikasi[2]. Penggunaan algoritma ini dinilai sesuai karena naive bayesian classifier merupakan  salah  satu  algoritma  klasifikasi  yang  sederhana  namun  memiliki  kemampuan  dan akurasi tinggi. Aplikasi yang dikembangkan dalam penelitian ini akan melakukan pengklasifikasian data KHS semester sebelumnya yang memiliki nilai-nilai sesuai pengklarifikasian penentuan jurusan.

## II. K AJIAN P USTAKA
Penelitian  Hartatik  pada  tahun  2017  yang  berjudul  “Klasifikasi  Konsentrasi  Penjurusan    Mahasiswa Universitas  Amikom  Yogyakarta”.  Penelitian  tersebut  bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  penentuan konsentrasi  penjurusan  yang  tepat  bagi  mahasiswa  Universitas  AMIKOM  Yogyakarta  dengan  berdasar pada  nilai  matakuliah  di  semester  1  sampai  dengan  semester  4.Hasil  dari  penelitian  tersebut  pertama didapatkan hasil berupa perancangan kebutuhan fungsional DFD dan ERD dengan menggunakan metode Learning Vector Quantization (LVQ) dan perancangan berbasis destop. Kedua hasil dari penelitian tersebut menggunakan 150 data latih dan 50 data uji didapat nilai akurasi sebesar 76%[3].
Penelitian Heryono dan Acun Kardianawati pada tahun 2018 yang berjudul “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk  Klasifikasi  Kredit  Motor  “.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  digunakan  untuk  memprediksi kelayakan  kredit  untuk  menghindarkan  terjadinya  kredit  macet,  dan  mengevaluasi  performance  model Naïve Bayes .dikarenakan  OTO Kredit Motor masih  sangat  kesulitan di dalam menentukan calon debitur yang nantinya akan layak untuk mendapatkan kredit tersebut. Oleh karena itu data mining digunakan untuk dapat  memprediksi  resiko  terjadinya  kredit  macet  dengan  melakukan  pengklasifikasian  terhadap  calon debitur  kendaraan  nantinya.  Dari  hasil  penelitian tersebut  didapatkan  hasil  penelitian  untuk  perhitungan terhadap pengujian nilai akurasi algoritma klasifikasi naïve bayes classifier sebesar 65 %. Kedua penelitian ini mampu mengidentifikasi tingkat kelancaran kredit pada bulan januari hingga maret hal ini di tunjukan dari besar nilai lancer yang meningkat[4].

## III. M ETODELOGI P ENELITIAN
Pada bab ini membahas mengenai proses perancangan aplikasi web yang dapat mengelompokan tingkat pemahaman  mahasiswa  terhadap  mata  kuliah  yang  ditempuh  dengan  k-means  clustering.  metode pengembangan Research and Development (R&D). Peneliti mengembangkan produk berupa web aplikasi dengan menggunakan proses pengembangan yang mengacu pada tahapan model pengembangan perangkat lunak waterfall.
Gambar 1. Ilustrasi model waterfall

## A. SIMULASI PENELITIAN
Proses  penelitian  menggunakan  dataset  yang  didapat  dari pengumpulan  data  akademi  mahasiswa pada tahun 2016 dan 2017 . Data yang dibutuhkan adalah nilai pada mahasiswa yang berpengaruh pada
K HARIS L UQMAN F IRDAUS . P ENERAPAN M ETODE N AÏVE B AYES D ALAM P REDIKSI P ENENTUAN J URUSAN M AHASISWA TI
penjurusan SC dan RPL pada UNISBA Blitar. Isi data yang dibutuhkan mencangkup nilai RPL, nilai SBD, nilai SPK, nilai APB  nilai PBD, dan Jurusan mahasiswa yang diperoleh mahasiswa. Data training yang akan digunakan adalah tabel sebagai berikut.
Tabel 1. Data Training.

## No TAHUN RPL SBD
SPK APS PBD JURUSAN 1 2016 A A A A A SC 2 2016 A C A B B RPL 3 2016 A A A A A SC 4 2016 A A A A A SC 5 2016 A A B A A RPL 6 2016 A A B A A RPL 7 2016 A C A A B RPL 8 2016 A B A A C RPL 9 2016 A A A A A SC 10 2016 B B A A B RPL 11 2016 A A A A A SC 12 2016 A A A A A SC 13 2016 A A B A A RPL 14 2016 A C B A B RPL 15 2016 A B A A A SC 16 2016 A A B A A RPL 17 2016 A B A A A SC 18 2016 A A B B B SC 19 2016 B A A B B SC 20 2016 A B B B B RPL 21 2016 A B A A B RPL 22 2016 A B B A C RPL 23 2016 A B B A A RPL 24 2016 A B B B B RPL 25 2016 B B B A B RPL 26 2016 B B A A B SC 27 2016 B B A A B SC 28 2016 A B A B A SC 29 2016 A A A A A SC 30 2016 A B B A B RPL 31 2016 A A A B A SC 32 2016 A A A A A SC 33 2016 A B B A A RPL 34 2015 C B B A C SC 35 2015 B A B B B SC 36 2015 B A B A C SC 37 2015 B A B A C SC 38 2015 B A B A C SC 39 2015 B A B A B SC 40 2015 B A B A C SC 41 2015 A A B A B SC 42 2015 B A B B B SC 43 2015 B A B A C SC 44 2015 A A B B B RPL 45 2015 A B B B B RPL 46 2015 B A B B B RPL 47 2015 A A A A A RPL 48 2015 A A B A B RPL 49 2015 A A B A B RPL 50 2015 A A B A A RPL 51 2015 B A B B B RPL 52 2015 B A A B B RPL 53 2015 B A B B B RPL 54 2015 B A A A B RPL 55 2015 B A B C B RPL
K HARIS L UQMAN F IRDAUS . P ENERAPAN M ETODE N AÏVE B AYES D ALAM P REDIKSI P ENENTUAN J URUSAN M AHASISWA TI
Pada  penelitian  ini  data  yang  dimiliki  selanjutnya  dimasukkan  dalam  format  xlsx  untuk  diunggah  ke aplikasi  web.  Aplikasi  ini telah  dirancang  untuk dapat  melakukan  prediksi  penjurusan  mahasiswa.  Data yang diolah akan di ambil nilai yang berpengaruh pada saat penjurusan mahasiswa SC atau RPL yaitu nilai pada  mata kuliah RPL, SBD, SPK, APS dan PBD. Gambaran umum sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Sistem Penjurusan Mahasiswa

## B. SKENARIO PENGUJIAN
Pada penelitian ini penelitian dilakukan dengan cara memasukan data set nilai mahasiswa yang ada pada kolom web pada aplikasi, dimana data training sebagai data klasifikasi model dengan data set dan dapat mengelompokan jurusan mahasiswa sesuai dengan nilai yang dimasukan.

## C. PARAMATER ANALISI DATA
Pada penelitian ini ini digunakan 2 paramater yaitu menggunakan naïve bayes  sebagai  untuk  prediksi penjurusan  mahasiswa[5],  dan  confusion  matrix[6]  untuk  mengukur  nilai  akurasi  sitem  dengan membandingkan data set dengan data fakta hasil sebenarnya.

## 1. Naïve Bayes
Prediksi Bayes didasarkan pada teorema Bayes dengan formula umum yang dituliskan di persamaan (1):
P(H│E) = = 𝐃( 𝐄 | 𝐇 )×𝐏(𝐇) 𝐏(𝐄) (1)
Penjelasan dari formula tersebut adalah sebagai berikut : P(H|E)  :  Probabilitas  akhir  bersyarat  ( conditional probability )  suatu  hipotesis  H  terjadi  jika  diberikan bukti ( evidence ) E terjadi. P(E|H) : Probabilitas sebuah bukti E terjadi akan mempengaruhi hipotesis H. P(H)    : Probabilitas awal (priori) hipotesis H terjadi tanpa memandang bukti apapun. P(E)    : Probabilitas awal (priori) bukti E terjadi tanpa memandang hipotesis/bukti yang lain.

## 2. Confusion Matrix
Contoh gambar Confusion matrix ditunjukan pada gambar 3
K HARIS L UQMAN F IRDAUS . P ENERAPAN M ETODE N AÏVE B AYES D ALAM P REDIKSI P ENENTUAN J URUSAN M AHASISWA TI
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100 (3)
Presisi = 𝑇𝑃 𝐹𝑃+𝑇𝑃 × 100 (4)
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝐹𝑁+𝑇𝑃 × 100 (5)
Dimana :
• TP adalah True Positive , yaitu jumlah data positif yang terklarifikasi dengan benar oleh sistem.
• TN adalah True Negative , yaitu jumlah data negative yang terklarifikasi dengan benar oleh sistem.
• FN adalah False Negative , yaitu jumlah data negative namun terklarifikasi salah oleh sistem.
• FP adalah False Positive , yaitu jumlah data positif namun terklarifikasi salah oleh sistem .

## IV. H ASIL D AN A NALISA
Setelah semua rancangan selesai disusun dan sistem juga telah dibangun, maka tahap berikutnya adalah menggunakan sistem tersebut untuk menghasilkan prediksi dari data training terhadap data set, dan menguji nilai akurasi model prediksi yang didapat dari aplikasi dengan data set serta membandingkat nilai confusion matrix berdasarkan hasil prediksi dengan hasil sebenarnya.

## A. Penambahan data training
Penambahan data training dilakukan dengan mengisi nilai yang tertera pada kolom seperti gambar untuk menambahkan data training sebagai  acuan pengklasifikasian naïve bayes untuk  memprediksi penjurusan mahasiswa.

## Gambar 4. Halaman Data Trainng

## B. Pengujian data set
Pengujian  data  set  dilakukan  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  penjurusan  mahasiswa  dengan memasukan  nilai  sesuai  tabel,  dan  sistem  akan  mengklasifikasi  nilai  data  set  dengan  data  training  dan dipatkan hasil prediksi seperti gambar
K HARIS L UQMAN F IRDAUS . P ENERAPAN M ETODE N AÏVE B AYES D ALAM P REDIKSI P ENENTUAN J URUSAN M AHASISWA TI

## C. Pengujian nilai akurasi
Pengujian ini dilakukan dengan cara menggunakan metode confusion matrix dimana melakukan terlebih dahulu  pengelompokan  data  prediksi  yang  dilakukan    oleh  sistem  dan  data  fakta  yang  didapat  untuk mengetahui atribut pada confusion matrix, hasil yang didapat yakni FP mendapatkan 5, FN mendapatkan 14, TP mendapatkan 12 dan TN mendapatkan 13. Dari data tersebut terdapat 25 data set atau prediksi yang sesui dengan fakta data dan 19 data yang tidak sesuai dapat dilihat pada tabel sebagai berikut.
Tabel 2. Tabel Confusion Matrix
SBD PBD RPL APS SPK Jurusan Prediksi Confusion Matrix A A A A B RPL SC FP C B E C C RPL RPL TN B A A A D RPL RPL TN A A A A C SC SC TP A A A A B SC SC TP C A A A B RPL RPL TN B A A A B RPL RPL TN B A C A D RPL SC FP C A B B C RPL RPL TN C B A A E RPL RPL TN B A A A B SC RPL FN B A A A B SC RPL FN B A A A B RPL RPL TN B A B A C RPL SC FP B A A B B RPL RPL TN B A A B C RPL RPL TN A A A A B SC SC TP A A A A B SC SC TP B A A A C RPL RPL TN A A A A C RPL SC FP B A A A C RPL RPL TN A A A A B SC SC TP A A A A B SC SC TP B B A A C RPL RPL TN A A A A B SC SC TP A A B A B SC SC TP A A A A B SC SC TP B A A A B SC RPL FN E B E A B SC RPL FN A A A A B SC SC TP E B B B B RPL RPL TN B B B A B SC RPL FN D B C A C SC RPL FN B A B A B SC RPL FN B A C B B SC RPL FN A A B A B SC SC TP A A B A B SC SC TP B A B A B SC RPL FN B B A A B SC RPL FN E B B B B SC RPL FN E C B B C RPL SC FP B B C B B SC RPL FN B B B B B SC RPL FN B B D D B SC RPL
FN
K HARIS L UQMAN F IRDAUS . P ENERAPAN M ETODE N AÏVE B AYES D ALAM P REDIKSI P ENENTUAN J URUSAN M AHASISWA TI

## Gambar 6. Nilai Akurasi Confusion Matrix
Gambar 6 mempresentasikan hasil dari data set yang telah dihitung menggunakan pengujian Confusion Matrix mendapatkan nilai akurasi sebesar 57% dari 44 data set yang telah diuji hal ini menunjukan bahwa memiliki tingkat akurasi yang tergolong rendah antara tingkat kedekatan nilai prediksi dengan nilai aktual atau  fakta  sedangkan  nilai  presisi  mendapatkan  hasil  71%  dari  44  data  set  yang  telah  diuji  hal  ini menunjukan bahwa tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem tergolong tinggi dan untuk hasil recall didapat nilai sebesar 46% dari 44 data set yang telah  diuji  hal  ini  menunjukan  bahwa  tingkat  keberhasilan  sistem  dalam  menemukan  kembali  sebuah informasi masih tergolong rendah.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan penelitian Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Prediksi Penentuan Jurusan Mahasiswa TI dapat disimpulkan hasil sebagai berikut:
1. Cara  merancang  dan  membangun  terhadap  penerapan  metode  naïve  bayes  dalam  prediksi  penetuan jurusan  mahasiswa  TI    berbasis Web adalah  dengan  menyiapkan  data  set  dan  data  training  yang diperlukan untuk diolah. Selanjutnya disiapkan database untuk menampung seluruh data set dan data training yang ada. Untuk membuat aplikasi yang dapat mengolah data set dan data training yang berbeda didalamnya, diperlukan adanya level pengguna dengan kombinasi pemanfatan fitur relasi tabel dalam database .
2. Hasil  pengujian  akurasi  terhadap  penerapan  metode  naïve  bayes  dalam  prediksi  penetuan  jurusan mahasiswa TI  berbasis Web menggunakan Confusion Matrix mendapatkan nilai akurasi sebesar 57% sedangkan nilai presisi mendapatkan hasil 71% dan untuk hasil recall didapat nilai sebesar 46% dari 44 data set yang telah diuji hal ini menunjukan bahwa tingkat akurasi sistem terbilang cukup sedangkan hasil presisi terbilang tinggi dan untuk recall terbilang rendah.

## R EFERENSI
[1] Ruslan and A. Gani, Bimbingan Penjurusan . Bandung: Angkasa, 1986.
[2] F. A. Hermawati, Data Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2013.
[3] Hartatik, “Klasifikasi Konsentrasi Penjurusan Mahasiswa Universitas AMIKOM Yogyakarta,” J. Ilm. DASI , vol. 18, no. 1, pp. 57–63, 2017.
[4] H. Heryono and A. Kardianawati, “Implementasi Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Kredit Motor,” JOINS (Journal Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, pp. 10–21, 2018.
[5] I. Rish, “An empirical study of the naive Bayes classifier,” IJCAI 2001 Work. Empir. methods Artif. Intell. , vol. 3, no. 22, 2001.
[6] X. Deng, Q. Liu, Y. Deng, and S. Mahadevan, “An improved method to construct basic probability assignment based on the confusion matrix for classification problem,” Inf. Sci. (Ny). , 2016.