## Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan
Pilihan Jurusan Mahasiswa DENGAN Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Model Analytical Hierarchy Process (AHP) Studi  Kasus pada Akademi Teknik Kupang
Gerlan A. Manu, Yeffry Handoko Putra dan Yasmi Afrizal Program Studi Magister Sistem Informasi
Universitas Komputer Indonesia
Email : gerlan.manu@gmail.com, yeffryhp@unikom.ac.id, yasmi_afrizal@yahoo.co.id
DOI: 10.13140/RG.2.2.10127.18088 · License: CC BY-ND 4.0

## ABSTRAK
Umumnya  calon  mahasiswa  baru  kebingungan  dalam  memilih  jurusan  teknik  yang  sesuai  dengan kemampuan  akademiknya,  sehingga  dalam  pemilihan  jurusan  sering  kali  mengikuti  pilihan  teman  terdekat  atau pilihan orang tua mereka. Pemilihan jurusan yang kurang  tepat akan berakibat bagi masa depan calon mahasiswa baru  tersebut.  Untuk  itu  seorang  calon  mahasiswa  baru  harus  mengetahui  kemampuan  akademik  dan  minatnya. Dengan  sistem  pendukung keputusan  penentuan jurusan  diharapkan dapat membantu  calon  mahasiswa  baru  untuk mengetahui potensi terbesar pilihan jurusan yang sesuai dengan kemampuan akademik dan bakat yang dimilikinya
Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  untuk  mengetahui  mana  calon mahasiswa  baru  yang  berpotensial  masuk  ke  jurusan  teknik  dan  menggunakan  model  Analytic  Hierarchy  Process untuk  mengetahui  pilihan  jurusan  yang  tepat.  Metode  Naïve  Bayes  mengacu  pada  rule/  aturan  penerimaan  calon mahasiswa baru,  yang akan  diperoleh  rumus  probabilitas  ya  dan  rumus  probabilitas  tidak,  untuk  dapat  digunakan pada perhitungan dengan  sampel data. Model  AHP mengacu  pada nilai mata  pelajaran yang diuji  atau  dites  pada tes penerimaan calon mahasiswa baru.
Dari  hasil  perhitungan  dengan  Naïve  Bayes  untuk  sampel  data  mahasiswa  tahun  ajaran  2009-2010, diperoleh  10  mahasiswa  tidak  masuk  jurusan  teknik  atau  tidak  berpotensial  secara  akademik  untuk  masuk  jurusan teknik.  Sedangkan  mahasiswa  lainnya  yang  masuk  jurusan  teknik  dilakukan  perhitungan  dengan  Model  AHP,  dan diperoleh  17 mahasiswa pilihan  jurusannya tidak  tepat. Sedangkan mahasiswa lainnya  telah memilih jurusan yang tepat  sesuai  dengan  kemampuan  akademiknya.  Pada  akhirnya  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  dapat  digunakan untuk  mengetahui  mana  calon  mahasiswa  baru  yang  berpotensi  dan  yang  tidak  berpotensial  dan  juga  dapat memberikan rekomendasi pemilihan jurusan yang tepat sesuai dengan kemampuan akademik calon mahasiswa baru.
Kata  Kunci  :  Sistem  Pendukung  Keputusan,  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process),  Naïve  Bayes,  Penentuan  Jurusan pada Universitas.

## I. Pendahuluan

## Latar Belakang
Akademi  Teknik  Kupang  adalah  salah  satu perguruan  tinggi  swasta  di  Nusa  Tenggara  Timur  yang memiliki  3  jurusan  yaitu  Teknik  Sipil  (TS),  Teknik Elektro  (TE)  dan  Teknik  Komputer  &  Jaringan  (TKJ). Mahasiswa – mahasiswi pada Akademi Teknik Kupang umumnya  berasal  dari  daerah-daerah  di  sekitar  kota Kupang  di  wilayah  propinsi  Nusa  Tenggara  Timur (NTT). Informasi mengenai penerimaan calon mahasiswa  baru  pada  Akademi  Teknik  Kupang  dapat diketahui  melalui  brosur,  iklan  radio  dan  iklan  pada surat  kabar,  namun  pada  umumnya  calon  mahasiswa baru mengetahui informasi penerimaan calon mahasiswa  baru  yaitu  melalui  informasi  dari  orang  tua dan teman terdekat. Perolehan informasi ini berdampak
pada  pilihan  jurusan  calon  mahasiswa  baru  tersebut. Umumnya calon mahasiswa baru pada Akademi Teknik Kupang  kebingungan  dalam  memilih  jurusan  sehingga dalam  pilihan  jurusannya  sering  mengikuti  pilihan teman terdekat atau pilihan orang tua mereka.
Pemilihan  jurusan  yang  kurang  tepat  akan berakibat  bagi  masa  depan  calon  mahasiswa  baru tersebut.  Kesalahan  dalam  pemilihan  jurusan  biasanya diakibatkan  oleh  karena  alasan  gengsi,  prestise,  keren, saran  orang  tua,  ikut-ikutan  teman,  atau  tidak  ada pilihan lain. Dalam memilih jurusan hendaknya seorang calon  mahasiswa  baru  memilih  jurusan  yang  sesuai dengan  kemampuan  yang  dimilikinya  baik  itu  secara akademik  maupun  bakat  yang  dimilikinya.  Pilihan secara  tergesa-gesa  akan  mengakibatkan  adanya kesadaran  yang  terlambat  bahwa  jurusan  yang  diambil
tidak sesuai dengan kepribadiannya sampai pada akibat yang  lebih  buruk  yaitu  dikeluarkannya  seorang mahasiswa/ mahasiswi karena dinyatakan tidak mampu mengikuti  pendidikan  yang  diikutinya  (DO-Drop  Out). Berdasarkan  uraian  diatas  pemilihan  jurusan  sedini mungkin  harus  mulai  dipertimbangkan.  Salah  memilih jurusan  merupakan  bencana  dan  kerugian  yang  besar bagi calon mahasiswa baru di masa depan.
Seorang  calon  mahasiswa  baru  harus  mengetahui kemampuan  akademiknya,  keinginan/  minat  dan bakatnya  sendiri.  Ketersediaan  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Mahasiswa ini diharapkan  dapat  membantu  calon  mahasiswa  baru untuk mengetahui potensi terbesar pilihan jurusan yang sesuai dengan kemampuan akademik  yang dimilikinya, dan  juga  dapat  memberikan  manfaat  bagi  Akademi Teknik  Kupang  untuk  memperoleh  calon  mahasiswa baru  yang  berpotensi  secara  akademik  dan  kelak memiliki kesuksesan sesuai dengan pilihan jurusannya.

## Batasan Masalah
Batasan  masalah  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
1.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jurusan Mahasiswa  ini  menggunakan    metode  Naive  Bayes dan model AHP (Analytic Hierarchy Process).
2.  Sistem  dirancang  khusus  untuk  Akademi  Teknik Kupang.  Jurusan  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  jurusan  yang  ada  pada  Akademi  Teknik Kupang  yaitu  jurusan  Teknik  Sipil,  Teknik  Elektro dan Teknik Komputer & Jaringan.
3.  Data  sampel  untuk  pengujian  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Jurusan  Mahasiswa  ini digunakan  data  mahasiswa  pada  Akademi  Teknik Kupang tahun ajaran 2009-2010.
4.  Rule/  Aturan  pada  Naïve  Bayes  dirancang berdasarkan  kriteria  untuk  mendapatkan  calon mahasiswa  baru  yang  berpotensi  pada  Akademi Teknik Kupang.
5.  Perhitungan  model  AHP  (Analytic  Hierarchy Process) hanya berdasarkan nilai akademik mahasiswa.
6.  Pemberian  bobot  awal  pada  Model  AHP  ( Analytic Hierarchy  Process )  menggunakan  range  bobot  1 sampai  5.  Satu  untuk  bobot  dengan  nilai  terendah, tiga untuk bobot dengan nilai menengah, lima untuk bobot  dengan  nilai  tertinggi.  Sedangkan  bobot  dua untuk  bobot  dengan  nilai  diantara  bobot  satu  dan
bobot  tiga,  kemudian  bobot  empat  untuk  bobot dengan nilai diantara bobot tiga dan bobot lima.

## II. Tinjauan Pustaka

## Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  muncul pertama  kali  pada  awal  tahun  1970-an  oleh  Scoot- Morton.  Sistem  Pendukung  Keputusan  didefinisikan sebagai  suatu  sistem  interaktif  berbasis  komputer  yang dapat  membantu  para  pengambil  keputusan  dalam menggunakan  data  dan  model  untuk  memecahkan persoalan  yang  bersifat  tidak  terstruktur.  (Turban, Aronson & Ting-Peng Liang, 2005)
Model Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  dikembangkan  oleh  Thomas  L. Saaty,  seorang  ahli  matematika.  Metode  ini  adalah sebuah  kerangka  untuk  mengambil  keputusan  dengan efektif  atas persoalan yang kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan  keputusan  dengan memecahkan  persoalan tersebut kedalam bagian-bagiannya, menata bagian atau variabel  ini  dalam  suatu  susunan  hirarki,  member  nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya  tiap  variabel  dan  mensintesis  berbagai pertimbangan ini untuk menetapkan variabel yang mana yang  memiliki  prioritas  paling  tinggi  dan  bertindak untuk  mempengaruhi  hasil  pada  situasi  tersebut. Metode  AHP  ini  membantu  memecahkan  persoalan yang  kompleks  dengan  menstruktur  suatu  hirarki kriteria,  pihak  yang  berkepentingan,  hasil  dan  dengan menarik  berbagai  pertimbangan  guna  mengembangkan bobot  atau  prioritas.  Metode  ini  juga  menggabungkan kekuatan  dari  perasaan  dan  logika  yang  bersangkutan pada  berbagai  persoalan,  lalu  mensintesis  berbagai pertimbangan  yang  beragam  menjadi  hasil  yang  cocok dengan  perkiraan  secara  intuitif  sebagaimana  yang dipresentasikan  pada  pertimbangan  yang  telah  dibuat. (Saaty, 2000).

## Metode Naive Bayes
Metode Naïve Bayes merupakan model penyederhanaan  dari  metode  bayes  yang  digunakan  di dalam machine  learning .  Metode  tersebut  digunakan untuk  mendapatkan  hipotesis  pengambilan  suatu keputusan  berdasarkan  nilai  probabilitas  dari  kondisi prior  yang  diketahui  atau  dirancang  sebelumnya.
Metode  Bayes  diadopsi  dari  nama  penemuannya  yaitu Thomas Bayes, yang sering ditemukan pada studi-studi ilmu  statistika  yang  berbasis  pada  teorema  aturan Bayes.  Metode  Bayes  adalah  sebuah  teori  kondisi probabilitas  yang  memperhitungkan  probabilitas  suatu kejadian/  hipotesis  bergantung  pada  kejadian  lain/ bukti.  Pada  dasarnya,  teorema  tersebut  mengatakan bahwa kejadian  di masa depan dapat diprediksi dengan syarat kejadian sebelumnya telah terjadi.
Rumus  dasar  metode  Naïve  Bayes  menggunakan teorema  Bayes  dan  rumus  Probabilitas  Bersyarat. Teorema  Bayes  dapat  dituliskan  dalam  bentuk (Sfenrianto, 2009) :

## III. Objek dan Metodologi Penelitian

## Objek Penelitian
Tempat  penelitian  yaitu  pada  Akademi  Teknik Kupang  –  NTT.  Dengan  alamat  Jln  Jenderal  Soeharto No.72  Kupang  –  Nusa  Tenggara  Timur  (NTT). Akademi  Teknik  Kupang  didirikan  pada  tanggal  10 Juni  1972  oleh  Bapak  Gubernur  Alm  El  Tari  untuk memperoleh Sumber Daya Manusia yang ahli dibidang Teknik, untuk mendukung pembangunan Nusa Tenggara  Timur  sejak  tahun  1972.  Terdapat  tiga jurusan  teknik  yaitu  Teknik  Sipil,  Elektro  dan Komputer dan Jaringan.

## Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  berfungsi  sebagai  standar langkah yang digunakan dalam menyelesaikan penelitian,  pada  penelitian  ini  digunakan  langkah penelitian sebagai berikut :

## Rancangan Metode Naïve Bayes
Untuk  menentukan  penerimaan  calon  mahasiswa baru  pada  Akademi  Teknik  Kupang  maka  terdapat beberapa  bidang  ilmu  yang  diuji,  maka  dengan menggunakan  metode  Naïve  Bayes  dapat  dirumuskan sebagai berikut :
1. Kemampuan  perhitungan  teknik  diacuh  dari  mata pelajaran  Matematika-Fisika  adalah  Num(x)  = {Tinggi, Normal, Rendah}
2. Kemampuan  sains  diacuh  dari  mata  pelajaran Kimia-Biologi  adalah  Sains(x)  =  {Tinggi,  Normal, Rendah}
3. Kemampuan  berbahasa  diacuh  dari  mata  pelajaran Bahasa Indonesia-Inggris adalah Verb(x) = {Tinggi, Normal, Rendah}
4. Kemampuan  mekanik  diacuh  dari  mata  pelajaran Praktek  dan  Kejuruan  Teknik  adalah  Mek(x)  = {Tinggi, Normal, Rendah}
Keterangan  :  Tinggi  untuk  nilai  diatas  70,  Normal untuk jangkauan nilai 55 hingga 69, dan  Rendah untuk nilai dibawah 54.
Tabel  1.  Rule/  Aturan  penerimaan  calon  mahasiswa baru  pada  Akademi  Teknik  Kupang  berdasarkan Metode Naïve Bayes
Rancangan  Model  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)
Berikut  adalah  rancangan  model  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Jurusan  Mahasiswa  pada  Akademi  Teknik Kupang :
Gambar 1. Model AHP SPK Penentuan Jurusan Mahasiswa
Tabel 2. Standar nilai minimum akademik per jurusan

## IV. Analisis dan Pembahasan

## Metode Naïve Bayes
Hasil  pengembangan  untuk  rumus  Naïve  Bayes terdiri dari dua buah rumus, yaitu rumus untuk keadaan atau  kriteria  nilai  akademik  diterima  pada  jurusan Teknik  dan  rumus  untuk  keadaan  atau  kriteria  nilai akademik  tidak  diterima  pada  jurusan  Teknik,  sebagai berikut :
1.  Rumus  untuk  kriteria  nilai  akademik  diterima  pada jurusan Teknik :
T(X|Ya) = T(X=Ya|Ya)/X *
T(X1=Num(x)|Ya) * T(X2=Verb(x)|Ya) * T(X3=Sains(x)|Ya) * T(X4=Mek(x)|Ya)
2.  Rumus  untuk  kriteria  nilai  akademik  tidak  diterima pada jurusan Teknik :
T(X|Tidak) = T(X=Tidak|Tidak)/X *
T(X=Num(x)|Tidak) * T(X2=Verb(x)|Tidak) * T(X3=Sains(x)|Tidak) * T(X4=Mek(x)|Tidak)
Dimana : - T(X|Ya) = kriteria nilai akademik diterima pada jurusan teknik.
- T(X|Tidak) = kriteria nilai akademik tidak diterima pada jurusan teknik.
- T =  kriteria nilai akademik diterima/ tidak diterima pada jurusan teknik.
- X = Jumlah kriteria nilai akademik.
- X1=Nilai Num(x); X2 = Nilai Verb(x);
X3 = Nilai Sains(x); X4 = Nilai Mek(x).
Berdasarkan  dua  rumus  diatas  maka  dapat dihasilkan dua kondisi probabilitas untuk mengklasifikasikan kriteria penerimaan calon mahasiswa baru dengan metode Naïve Bayes, yaitu :
1.  Jika T(X|Ya) ≥ T(X|Tidak), maka akan menghasilkan  keadaan  kriteria  nilai  akademik diterima pada jurusan teknik.
2.  Jika T(X|Ya) < T(X|Tidak), maka akan menghasilkan  keadaan  kriteria  nilai  akademik  tidak diterima pada jurusan teknik.
Dengan menggunakan rumus Naive Bayes dan dua kondisi probabilitas tersebut maka penentuan penerimaan  calon  mahasiswa  baru  pada  Akademi Teknik Kupang dapat dihitung, sebagai berikut :
Kriteria  1  (K1)  :  Menghasilkan  keadaan  calon mahasiswa baru diterima pada jurusan teknik, diperoleh dari : T(X=Ya|Ya)/X = 12/24 T(X1= Num(x)|Ya) = 8/12 T(X2= Verb(x)|Ya) = 4/12 T(X3= Sains(x)|Ya) = 4/12 T(X4= Mek(x)|Ya) = 7/12 T(X|Ya) = 12/24 * 8/12 * 4/12 * 4/12 * 7/12 = 0,0216
T(X=Tidak|Tidak)/X = 12/24 T(X1= Num(x)|Tidak) = 0/12 T(X2= Verb(x)|Tidak) = 4/12 T(X3= Sains(x)|Tidak) = 2/12 T(X4= Mek(x)|Tidak) = 0/12 T(X|Tidak)  =  12/24  *  0/12  *  4/12  *  2/12  *  0/12 = 0,00
Dari  perhitungan  untuk  kriteria  1  (K1)  diperoleh T(X|Ya)  =  0,0216  dan  T(X|Tidak)=  0,00.  Sehingga menghasilkan  T(X|Ya)  ≥  T(X|Tidak),  atau  0,0216    ≥ 0,00  hal  ini  berarti  untuk  kriteria  pertama  dimana  nilai Num(x),  Sains(x),  Verb(x),  dan  Mek(x)  yang  bernilai TINGGI,  dapat  diterima  pada  jurusan  teknik  atau berpotensi baik untuk masuk pada jurusan teknik.
Tabel 3. Tabel kalkulasi metode naïve bayes untuk rule/ aturan  penerimaan  calon  mahasiswa  baru  pada Akademi Teknik Kupang

## Pengujian dengan Sampel Data Nilai Mahasiswa
Tabel 4. Sampel data nilai Mahasiswa-1
Tabel  5.  Konversi  sampel  data  kedalam  bentuk  rule Metode Naïve Bayes bagian 1
Tabel  6.  Konversi  sampel  data  kedalam  bentuk  rule Metode Naïve Bayes bagian 2
Perhitungan dengan metode Naïve Bayes : T(X=Ya|Ya)/ X = 12/24 T(X1= Num(x)|Ya) = 4/12 T(X2= Verb(x)|Ya) = 4/12 T(X3= Sains(x)|Ya) = 5/12 T(X4= Mek(x)|Ya) = 4/12
T(X|Ya) = 12/24 * 4/12 * 4/12 * 5/12 * 4/12 = 0,0077
T(X=Tidak|Tidak)/ X = 12/24
T(X1= Num(x)|Tidak) = 4/12 T(X2= Verb(x)|Tidak) = 4/12 T(X3= Sains(x)|Tidak) = 4/12 T(X4= Mek(x)|Tidak) = 5/12 T(X|Tidak) = 12/24 * 4/12 * 4/12 * 4/12 * 5/12 = 0,0077
Sehingga diperoleh T(X|Ya) = T(X|Tidak), atau 0,0077 = 0,0077 artinya mahasiswa I diterima.
Hasil  keseluruhan pengujian  dengan metode Naïve Bayes  untuk  nilai  tes  masuk  mahasiswa  tahun  ajaran 2009-2010  dilampirkan.  Dari  hasil  pengujian  tersebut diperoleh 10 orang mahasiswa tidak diterima atau tidak berpotensi  secara  akademik  untuk  masuk  pada  jurusan teknik sesuai dengan perhitungan Metode Naïve Bayes. Dari  hasil  pengujian  dapat  digambarkan  grafik perbandingan antara probabilitas T(X|Ya) dan T(X|Tidak) pada gambar 2. dibawah ini :
Gambar 2. Hasil pengujian sampel data mahasiswa tahun ajaran 2009-2010 dengan Metode Naïve Bayes
Model Analytic Hierarchy Process
Level-1
Tabel 7. Rata-rata vektor prioritas Matriks
Perbandingan Berpasangan (M1)
Level-2
Tabel  8.  Rata-rata  vektor  prioritas  mata  pelajaran  per jurusan (M2-M9)
Gambar 3. Hasil rata-rata vektor prioritas
Maka untuk menghitung bobot pilihan jurusan :
Jurusan Sipil = [Kim (M1)*Sipil|Kim(M2)] + [Bio(M1)*Sipil|Bio(M3)] + [Fis(M1)*Sipil|Fis(M4)] + [Prak(M1)*Sipil|Prak(M5)] + [BhsIng(M1)*Sipil|BhsIng(M6)] + [BhsIndo(M1)*Sipil|BhsIndo(M7)] + [Mat(M1)*Sipil|Mat(M8)] + [KejTek(M1) * Sipil|KejTek(M9)] =  (0,08 * 0,26) + (0,03 * 0,63) + (0,03 * 0,26) + (0,03 * 0,63) + (0,41 * 0,22) + (0,24 * 0,22) + (0,14 * 0,26) + (0,03 * 0,63) =  0,27
Dengan  cara  yang  sama  untuk  jurusan  lainnya diperoleh:
Tabel 8. Hasil perhitungan Matriks M10
Berdasarkan  tabel  diatas  maka  dapat  disimpulkan untuk  data  nilai  akademik  Mahasiswa-1,  persentase pilihan jurusannya adalah sebagai berikut :
1. Untuk Masuk Jurusan Teknik Sipil : 27%
2. Untuk Masuk Jurusan Teknik Elektro : 9%
3. Untuk Masuk Jurusan Teknik Komputer & Jaringan : 64%
Hasil  keseluruhan  pengujian  dengan  model  AHP untuk  nilai  tes  masuk  mahasiswa  tahun  ajaran  2009- 2010,  dilampirkan.  Dari  hasil  pengujian  tersebut terdapat  17  mahasiswa  yang  tidak  tepat  memilih jurusan  sesuai  dengan  kemampuan  akademiknya, sedangkan  mahasiswa  lainnya  telah  tepat  memilih jurusan sesuai dengan kemampuan  akademiknya.
Dari  hasil  pengujian  tersebut  dapat  digambarkan grafik  perbandingan  antara  persentase  nilai  per  jurusan menurut model AHP pada gambar 4. :
Gambar 4. Hasil pengujian sampel data mahasiswa tahun ajaran 2009-2010 dengan Model AHP

## Kuesioner Minat Kuliah Mahasiswa
Untuk mengetahui besarnya minat kuliah mahasiswa  maka  dibagikan  kuesioner  kepada  82 mahasiswa  aktif  sebagai  sampel  data  mewakili keseluruhan mahasiswa aktif. Diperoleh hasil perhitungan kuesioner sebagai berikut :

## Gambar 5. Persentase hasil kuesioner Minat

## Goal Sistem Pendukung Keputusan
Dengan  metode  Naïve  Bayes,  terdapat  mahasiswa yang  tergolong  tidak  berpotensi  dalam  jurusan  teknik. Dilanjutkan  dengan  model  AHP,  terdapat  mahasiswa yang  salah  memilih  jurusan  yang  sesuai  dengan kemampuan akademiknya. Selanjutnya dengan menggunakan kuesioner diketahui mahasiswa memiliki minat  yang  tinggi  untuk  masuk  ke  jurusan  teknik dengan  persentase  sebesar  75,81%,  sedangkan  24,19%
memiliki minat yang kecil pada jurusan teknik.  Dengan minat  yang  tinggi  maka  akan  ada  dorongan  bagi mahasiswa tersebut untuk belajar suatu ilmu pengetahuan  dalam  hal  ini  ilmu  teknik  sekalipun  dari sisi  akademiknya  kurang  berpotensi.  Mahasiswa  yang kurang memiliki  minat pada  jurusan teknik dan kurang berpotensi  secara  akademik  perlu  diperhatikan  dan dibina oleh pihak Pendidikan Tinggi/ Universitas untuk bisa memiliki lulusan-lulusan teknik yang sukses.

## V. Kesimpulan
1. Metode  Naïve  Bayes  dapat  menentukan  calon mahasiswa  baru,  diterima  atau  tidak  pada  suatu Universitas/ Perguruan Tinggi. Dari hasil pengujian  dengan    sampel  data  mahasiswa Akademi  Teknik  Kupang  tahun  ajaran  2009-2010 terdapat 10 mahasiswa tidak diterima.
2. Metode Naïve Bayes dapat menyaring inputan data mahasiswa  dalam  hal  pemilihan  jurusan  yang selanjutnya  akan  diproses  dengan  menggunakan model AHP (Analytic Hierarchy Process).
3. Model  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process)  dapat membantu  pemilihan  jurusan  mahasiswa.  Dari hasil  pengujian  dengan    sampel  data  mahasiswa Akademi  Teknik  Kupang  tahun  ajaran  2009-2010 terdapat 17 mahasiswa yang salah memilih jurusan sesuai dengan kemampuan akademiknya.
4. Kuesioner  digunakan  untuk  mengetahui  minat pemilihan universitas, pemilihan jurusan mahasiswa,  dan  kesiapan  kuliah  mahasiswa.  Hasil analisis  kuesioner  memberikan    informasi  tentang persentase  minat  yang  positif sebesar 75,81% dan negatif  sebesar  24,19%  dalam  pemilihan  jurusan mahasiswa.
5. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan Mahasiswa  dapat  memberikan  informasi  tentang mahasiswa  yang  berpotensi/tidak  berpotensi  pada jurusan  teknik,  mahasiswa  yang  tepat/tidak  tepat memilih  jurusan  dan  seberapa  besar  minat positif/negatif dalam pemilihan jurusan mahasiswa. Informasi  ini  dapat  digunakan  sebagai  bahan pertimbangan untuk pembinaan lebih lanjut kepada mahasiswa  yang  tidak  berpotensi  namun  memiliki minat yang tinggi.
6. Sistem Pendukung Keputusan sudah bisa memberikan hasil rekomendasi pada calon mahasiswa  baru  untuk  menentukan  atau  memilih jurusan  yang  cocok  dengan  menggunakan  metode
Naïve  Bayes  dan  Model  AHP (Analytic  Hierarchy Process).

## Daftar Pustaka
Bawantara Agung. 2007. “Lulus SMA Kuliah di mana? Panduan Memilih Program Studi”. Jakarta. Kawan Pustaka.
Elfindri  dan  Firti  Rasmita.  2008.  “Pilih  Jurusan  di
Universitas”. Padang. Baduose Media.
Fatih  D.  Rahmah,  2010.  “DSS  untuk  Rekomendasi Pemilihan  Jurusan  pada  Perguruan  Tinggi  bagi Siswa  SMU”.  Surabaya.  Politeknik  Elektronika Negeri Surabaya.
Kresna W. Bondhan. 2010.  “Cara Cerdas  Pilih  Jurusan Demi  Profesi  Impian”.  Yogyakarta.  Jogja  Great!
Publisher
Latifah  Siti.  2005.  “Prinsip  –  prinsip  dasar  Analytical
Hierarchy  Process”.  Jurnal  Studi  Kasus  Fakultas Pertanian. Medan. Universitas Sumatera Utara.
McLeod  Raymond  Jr,  George  P  Schell.  2009.  “Sistem Informasi Manajemen”. Jakarta. Salemba Empat.
Ramdhani  dan  Suryadi,  K.  2003.  Sistem  Pendukung Keputusan. PT Remaja Rosdakarya.
Saaty  L  Thomas,  Luis  Gonzalez  Vargas.  2000.
“Models,  methods,  concepts  &  applications  of  the analytic hierarchy process”. USA. Springer.
Sfenrianto.  2009.  “Klasifikasi  Motivasi  Mahasiswa Pada  Konten  Pembelajaran  Dengan  Menggunakan Metode Naïve Bayes”. Bandung. Digital Information & System Conference.
Suryadi, Kadarsah & Ramdhani  M  Ali. 1998. “Sistem Pendukung  Keputusan  Suatu  Wacana  Struktural Idealisasi  &  Implementasi  Konsep  Pengambilan Keputusan,”. Bandung. Remaja Rosdakarya Offset. Teknomo  K,  Siswanto  H,  &  Yudhanto    S    A.  1999. “Penggunaan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process dalam
Menganalisa
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Pemilihan  Moda  ke  Kampus”.
Jurnal  Dimensi  Teknik  Sipil,  Universitas  Petra. hlm. 31-39.
Turban  Efraim.  1998.  “Decision  support  and  expert systems:  management  support  systems”.  New York. Macmillan Publishing Company.
Turban  Efraim,  Jay  E  Aronson  &  Ting  Peng  Liang.
2005.  “Decision  Support  System  and  Intelligent Systems”. New Jersey. Pearson/Prentice-Hall.
Fibriani  Charitas.  “Naïve  Bayes”.  Diakses  :  Mei  2011. http://scribd.com/ Syaifullah."Pengenalan Metode AHP (Analytical Hierarchy  Process)"  Diakses  :  Mei  2011. http://scribd.com/