## PREDIKSI MASA TUNGGU KERJA ALUMNI MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER PADA PROGRAM STUDI ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS NUSA CENDANA
Rachmadiansyah 1 , Nelci Dessy Rumlaklak 2 dan Arfan Yeheskiel Mauko 3
1,2,3 Program Studi Ilmu Komputer, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Nusa Cendana
1 Email: rachmadiansyah2000@gmail.com
2 Email: dessyrumlaklak@staf.undana.ac.id
3 Email: arfanmauko@staf.undana.ac.id

## ABSTRAK
Di  era  global  yang  penuh  dengan  tantangan,  perguruan  tinggi  diharapkan  dapat  menghasilkan lulusan  yang  berkualitas  agar  dapat  bersaing  di  dunia  kerja.  Salah  satu  indikator  yang  dapat  digunakan untuk menilai kualitas lulusan adalah masa tunggu kerja. Pada penelitian ini penulis mengimplementasikan metode Naïve Bayes Classifier dengan menggunakan aplikasi RapidMiner 7.3 untuk menghasilkan prediksi masa tunggu kerja dan tingkat akurasi dari hasil prediksi yang diperoleh. Data pada penelitian ini diperoleh dari  hasil  kuesioner tracer  study yang  disebarkan oleh  Program  Studi  Ilmu  Komputer  Universitas  Nusa Cendana  untuk  mengetahui  pencapaian  karier  para  alumni.  Atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  Masa  Studi,  Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK),  Keikutsertaan  Organisasi,  dan  Penguasaan Kompetensi dengan kelas Masa Tunggu yang terbagi menjadi 4, yaitu  ≤ 10 bulan, 11 bulan  - 2 tahun 1 bulan, 2 tahun 2 bulan  -  3 tahun 4 bulan dan > 3 tahun 4 bulan. Hasil prediksi masa tunggu kerja yang diperoleh, disajikan dalam bentuk confusion matrix dengan tingkat akurasi sebesar 81,82%. Kata kunci: Naïve Bayes Classifier , RapidMiner 7.3, Confusion Matrix , Masa Tunggu Kerja

## ABSTRACT
In a global era that is full of challenges, universities are expected to produce quality graduates in order to compete in the world of work. One indicator that can be used to assess the quality of graduates is the job waiting period. In this research, the researcher implements Naïve Bayes Classifier method using the RapidMiner 7.3 app to generate predictions for the job waiting period and the accuracy rate of the prediction results obtained. The data in this research were obtained from the results of the Tracer Study questionnaire distributed by Computer Science Study Program at The University of Nusa Cendana to determine the career achievements of alumni. The attributes used in this research are Study Period, Grade Point Average (GPA), Organizational Participation, and Competency Mastery with Waiting Period classes which are divided into 4, namely ≤ 10 months, 11 months - 2 years 1 month, 2 years 2 months - 3 years 4 months, and > 3 years 4 months. The prediction results of the job waiting period obtained are presented in the form of a confusion matrix with an accuracy rate of 81.82%.
Keywords: Naïve Bayes Classifier, RapidMiner 7.3, Confusion Matrix, Job Waiting Period

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  global  seperti  saat  ini,  tantangan  bagi  perguruan  tinggi  ditandai  dengan  pesatnya perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang penuh dengan persaingan. Dengan demikian, cepat atau lambat perguruan tinggi di Indonesia harus meningkatkan mutu pendidikan agar dapat menghasilkan sumber daya manusia yang berkualitas dan berdaya saing serta memiliki keunggulan tidak hanya dari segi intelektual saja, tetapi juga cerdas dalam berbagai aspek kehidupan [ 1 ].
Universitas  Nusa  Cendana  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  negeri  yang  berlokasi  di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Berdasarkan data yang diperoleh dari sistem informasi tracer study alumni Universitas  Nusa  Cendana  sejak  tahun  2000  hingga  tahun  2020  terdapat  45861  alumni  yang  berhasil menyelesaikan pendidikannya di Universitas Nusa Cendana. Dengan demikian, diperlukan studi pelacakan jejak alumni untuk keperluan evaluasi capaian manajemen terhadap proses pembelajaran yang dilakukan. Data  yang  diperlukan  untuk  studi  tersebut  diperoleh  melalui tracer  study atau  pelacakan  data  alumni khususnya  dalam  hal  pencarian  kerja,  situasi  kerja,  dan  pemanfaatan  pemerolehan  kompetensi  selama berkuliah di Universitas Nusa Cendana.
Salah satu fakultas yang didirikan di Universitas Nusa Cendana adalah Fakultas Sains dan Teknik, fakultas ini adalah fakultas ke-7 di Universitas Nusa Cendana yang berfokus pada pengembangan keilmuan
di  bidang  sains  dan  teknik,  fakultas  ini  telah menghasilkan  3973  alumni  sejak  tahun  2000  hingga  tahun 2020. Salah satu program studi yang paling diminati di Fakultas Sains dan Teknik adalah Program Studi Ilmu Komputer. Hal ini sejalan dengan bidang keilmuan yang ditawarkan berupa sains dan komputasi yang makin dibutuhkan di dunia kerja. Sejak bulan Juli 2021 Program Studi Ilmu Komputer telah menyebarkan kuesioner tracer  study bagi  para  alumni.  Hingga  bulan  November  tahun  2021  Program  Studi  Ilmu Komputer  berhasil  mendapatkan  157 hasil  respons  kuesioner  dari  total  259  alumni  yang  telah  diwisuda hingga tahun 2020.
Salah  satu  aspek  penilaian  pada  kuesioner tracer  study dilihat  dari  masa  tunggu  alumni  sejak menyelesaikan studinya hingga mendapatkan pekerjaan. Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode NBC karena metode ini hanya membutuhkan training data dalam jumlah yang kecil untuk proses klasifikasi [ 2 ].  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 dari penelitian ini dapat digunakan oleh pihak program studi sebagai bahan analisis untuk meningkatkan kualitas pembelajaran bagi para mahasiswa yang tentunya akan berdampak pada kualitas lulusan.
Penelitian  lain  yang  juga  menggunakan  metode  NBC  di  antaranya  adalah  prediksi  masa  studi mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Universitas Mercu Buana  [ 3 ], penentuan strategi promosi penerimaan mahasiswa baru di Universitas Bina Darma [ 4 ], diagnosis hepatitis [ 5 ], klasifikasi masyarakat miskin di Kabupaten Gorontalo [ 6 ], prediksi partisipasi pemilihan Gubernur Jawa Timur [ 7 ] dan prediksi pengambil  mata  kuliah  di  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Brawijaya  [ 8 ].  Penelitian  sejenis  untuk memprediksi masa tunggu kerja juga dilakukan dengan metode yang berbeda seperti penelitian [ 9 ] dengan metode C4.5 dan penelitian [ 10 ] dengan metode Neural Network .

## 2. MATERI DAN METODE

## Klasifikasi
Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk data mining adalah klasifikasi. Beberapa algoritma atau metode yang dapat digunakan untuk klasifikasi diantaranya adalah Naïve Bayes , Decision Tree , Neural Network , K-Nearest Neighbor , dan lain-lain. Klasifikasi menggunakan dataset awal atau training data yang memiliki  beberapa  atribut  dengan  nilai  yang  lengkap  sehingga  terbentuk  sebuah  model  klasifikasi  yang dapat digunakan untuk menemukan nilai atribut yang masih kosong pada testing data . Klasifikasi berguna untuk  menyajikan  informasi  yang  tidak  diketahui  sebelumnya  dengan  menganalisis  data  yang  telah  ada [ 11 ]. Naïve Bayes Classifier (NBC) NBC menggunakan metode probabilitas dan statistik untuk memprediksi peluang di masa depan berdasarkan peristiwa yang ada di masa sebelumnya [ 12 ]. Metode ini mengasumsikan bahwa semua atribut independen atau tidak saling berketergantungan satu dengan yang lainnya [ 13 ]. Kelebihan dari NBC adalah bahwa metode ini hanya membutuhkan training data dalam jumlah kecil yang dibutuhkan dalam proses klasifikasi dan bekerja lebih baik pada banyak situasi yang kompleks  [ 2 ]. Hasil klasifikasi dengan NBC diperoleh menggunakan persamaan 1 . P(A|B) = P(B|A).P(A)
P(B) ..................................................................................................................... (1)
di mana:
B
= data dengan kelas yang belum diketahui A = hipotesis data berupa suatu kelas spesifik P(A|B)   = probabilitas hipotesis A berdasarkan kondisi B ( posterior probability ) P(A) = probabilitas hipotesis A ( prior probability ) P(B|A)   = probabilitas B berdasarkan kondisi hipotesis A P(B) = probabilitas B

## Masa Tunggu Kerja
Kerja  adalah  suatu  instrumen  yang  dapat  digunakan  seseorang  untuk  memperoleh  uang  dan membayar kebutuhan, dengan bekerja seseorang dapat memperoleh pengalaman untuk berinteraksi dengan orang  lain  dan  kesempatan  untuk  berbagi  keterampilan  [ 14 ].  Dengan demikian,  masa  tunggu  kerja  bagi alumni dapat didefinisikan sebagai rentang waktu yang akan dilalui sejak lulus kuliah hingga mendapatkan pekerjaan pertama agar kompetensi yang dimiliki dapat segera dimanfaatkan demi pemenuhan kebutuhan ekonomi.

## RapidMiner
RapidMiner  adalah  perangkat  lunak  yang  bersifat open  source untuk  menerapkan  proses data mining yang dikembangkan oleh RapidMiner Inc. Sebelumnya perangkat lunak ini dikenal dengan nama Yet  Another  Learning  Environment  (YALE)  dan  dikembangkan  di  Jerman  tepatnya  di  University  of Dortmund [ 15 ]. RapidMiner adalah perangkat lunak dengan graphical user interface (GUI), yang mudah digunakan  untuk  desain  proses data  mining ,  visualisasi,  validasi,  dan  optimasi  dari  proses  yang  telah didesain sebelumnya [ 16 ].

## Metodologi Penelitian
Data sekunder yang diperoleh melalui studi dokumen berupa 157 respons kuesioner tracer study Program Studi Ilmu Komputer Universitas Nusa Cendana akan diproses menggunakan tahapan data mining yang dapat dilihat pada gambar 1 .
Gambar 1. Tahapan Data Mining [17] Seleksi Data
Data  mentah  yang  telah  dikumpulkan  akan  diseleksi  sesuai  dengan  kebutuhan  penelitian.  Pada tahap ini akan dipilih data tertentu yang akan diolah untuk menghasilkan atribut dan kelas. Data mentah yang dimaksud dapat dilihat pada gambar 2 .
Gambar 2. Data Mentah
Preprocessing
Data  yang  telah  diseleksi  kemudian  akan  dibersihkan  dari  isian  yang  kosong,  respons  yang berulang dan isian yang tidak relevan. Gambar 3 menampilkan contoh record yang akan dibersihkan pada tahap preprocessing .
Pada gambar 3 terdapat record dengan isian yang kosong, opsi untuk menghapus record tersebut tentu  akan  mengurangi  jumlah  data  yang  kita  miliki.  Namun,  opsi  ini  diambil  oleh  penulis  untuk memudahkan proses preprocessing . Dari 157 data mentah yang ada terdapat 42 data yang dihapus sehingga tersisa 115 data bersih akan masuk pada tahap transformasi data. Transformasi Data
Data yang telah diseleksi kemudian akan ditransformasikan agar dapat diproses oleh RapidMiner. Tabel 1 dan 2 menampilkan atribut dan kelas yang akan digunakan untuk mentransformasikan data setelah melalui tahap preprocessing . Tabel 1. Atribut No Atribut Nilai 1 Masa Studi < 5 tahun 5 - 6 tahun > 6 tahun 2 IPK 2,50 - 2,99 3,00 - 3,49 3,50 - 4,00 3 Keikutsertaan Organisasi (KO) Ya Tidak 4 Penguasaan Kompetensi Pengetahuan Umum (PU), Bahasa Inggris (BI), Komputer (KOM), Metodologi Penelitian (MP), Kerja Sama Tim (KST), Keterampilan Komunikasi Lisan (KKL), Keterampilan Komunikasi Tertulis (KKT), Proses Pemberdayaan Masyarakat (PPM), Pengetahuan Teoretis Spesifik Fakultas (PTSF), Pengetahuan Praktis Spesifik Fakultas (PPSF), Manajemen Organisasi (MO), dan Kepemimpinan (KEP). 1: Tidak Menguasai 2: Kurang Menguasai 3: Menguasai 4: Sangat Menguasai Tabel 2. Kelas Kelas Nilai Masa Tunggu ≤ 10 bulan 11 bulan - 2 tahun 1 bulan 2 tahun 2 bulan - 3 tahun 4 bulan > 3 tahun 4 bulan
Dataset yang dihasilkan pada tahap transformasi adalah dataset yang siap digunakan pada proses prediksi, atribut dengan tipe data numerik seperti Penguasaan Kompetensi dapat diubah menjadi nominal pada saat user mengimpor data ke dalam aplikasi RapidMiner 7.3, sedangkan atribut lainnya akan otomatis diidentifikasi sebagai atribut dengan tipe data nominal. Dataset yang dimaksud dapat dilihat pada tabel 3 . Tabel 3. Dataset
No Masa Studi IPK  KO  PU  BI  KOM  MP  KST  KKL  KKT  PPM  PTSF  PPSF  MO KEP Masa Tunggu 1 > 6 tahun 3,00 - 3,49 Ya 3 3 2 2 3 3 3 2 3 3 2 3 ≤ 10 bulan 2 > 6 tahun 2,50 - 2,99 Ya 4 3 4 3 4 3
3 4 3 3 3 3 11 bulan - 2 tahun 1 bulan 3 > 6 tahun 3,00 - 3,49 Ya 3 2 4 3 3 3
3 4 3 3 3 3 2 tahun 2 bulan - 3 tahun 4 bulan 4 5 - 6 tahun 2,50 - 2,99 Tidak  2 2 3 2 3 2 2 2 2
2 2 2 > 3 tahun 4 bulan …  … … …  …  …  … …  … … … … … … …  … … 115 > 6 tahun 3,00 - 3,49 Tidak  2 4 4 2
3
2 3
2 2 2 2 2 > 3 tahun 4 bulan

## Implementasi Metode Naïve Bayes Classifier
Pada  tahap  ini,  metode Naïve  Bayes  Classifier akan  diimplementasikan  menggunakan  aplikasi RapidMiner 7.3 dengan membuat sebuah model data mining yang dapat dilihat pada gambar 4 .
Gambar 4. Model Data Mining pada RapidMiner 7.3 Terdapat 5 buah operator yang digunakan untuk membuat model data mining yaitu: 1. Read  Excel : User dapat  mengimpor  data  dari  Microsoft  Excel  pada  operator  ini,  kemudian menentukan tipe data pada setiap kolom serta menentukan kolom yang menjadi atribut dan kelas pada tabel yang telah diimpor.
2. Split Data : Pada operator ini, data akan dibagi menjadi training data dan testing data berdasarkan rasio yang ditentukan oleh user agar dapat menghasilkan model klasifikasi dengan nilai akurasi terbaik.
3. Naïve Bayes : Metode Naïve Bayes Classifier akan bekerja pada operator ini untuk menghasilkan pola pada training data yang selanjutnya akan digunakan pada testing data .
4. Apply Model : Operator ini akan menerapkan model yang sudah dipelajari atau dilatih pada tahap sebelumnya.
5. Performance :  Nilai-nilai  yang  menunjukkan  kinerja  dari  model  klasifikasi  yang  ada  akan dihasilkan oleh operator ini. Nilai-nilai yang dimaksud adalah accuracy, precision, dan recall. Semua  operator  dihubungkan  satu  dengan  yang  lainnya  seperti  pada gambar 2 , kemudian  hasil yang diperoleh akan tampil ketika user mengeklik tombol Run yang berada pada bagian atas lembar kerja. Hasil yang dimaksud adalah prediksi yang diperoleh pada setiap record yang ada pada data testing dan confusion matrix beserta nilai-nilai yang merepresentasikan kinerja dari metode yang digunakan. Evaluasi
Hasil prediksi masa tunggu yang diperoleh akan dievaluasi dengan menggunakan confusion matrix untuk mengukur kinerja yang diberikan oleh metode yang digunakan terhadap dataset yang ada. Confusion matrix dapat dilihat pada tabel 4 . Tabel 4. Confusion Matrix [ 18 ] Predicted class Actual class yes  no Total yes TP FN  P no FP TN  N Total  P’ N’ P+N keterangan: True Positive (TP)  : Kelas yes yang dilabeli dengan benar oleh metode klasifikasi. True Negative (TN)  : Kelas no yang dilabeli dengan benar oleh metode klasifikasi. False Positive (FP)  : Kelas no yang salah dilabeli dengan yes oleh metode klasifikasi. False Negative (FN) : Kelas yes yang salah dilabeli dengan no oleh metode klasifikasi. Kriteria evaluasi yang digunakan dalam pengujian confusion matrix adalah:
1. Accuracy
Accuracy dari  sebuah  metode  klasifikasi  adalah  persentase kelas  yang  dilabeli  dengan  benar, rumus accuracy dapat dilihat pada persamaan 2 . 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = TP+TN
P+N ............................................................................................................... (2)
2. Precision
Precision dapat  diartikan  sebagai  kadar  ketepatan,  contohnya:  Persentase  kelas  yang  dilabeli dengan yes dan juga yes pada kenyataannya, rumus precision dapat dilihat pada persamaan 3 . 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = TP TP+FP ............................................................................................................... (3)
3. Recall
Recall dapat juga diartikan sebagai kadar kelengkapan, contohnya: Persentase kelas yes yang juga dilabeli dengan yes , rumus recall dapat dilihat pada persamaan 4 .
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN ..................................................................................................................... (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil
Hasil yang diperoleh pada penelitian ini adalah tingkat akurasi yang dapat diberikan oleh metode NBC  untuk  memprediksi  masa  tunggu  kerja  alumni  pada  Program  Studi  Ilmu  Komputer. Dataset yang berjumlah 115 data akan dibagi oleh operator split data pada aplikasi RapidMiner 7.3 dengan rasio 9 : 1 (104 training data dan 11 testing data ). Rasio 9 : 1 digunakan pada penelitian ini karena dapat menghasilkan model klasifikasi dengan nilai akurasi terbaik. Hasil prediksi yang diperoleh akan ditampilkan dalam bentuk confusion matrix yang dapat dilihat pada tabel 5 . Tabel 5. Confusion Matrix Hasil Accuracy : 81,82%
True ≤ 10 bulan True 11 bulan - 2 tahun 1 bulan True 2 tahun 2 bulan - 3 tahun 4 bulan True > 3 tahun 4 bulan Class precision Prediction ≤ 10 bulan 6 0 1 0 85,71% Prediction 11 bulan - 2 tahun 1 bulan 0 2 0 0 100,00% Prediction 2 tahun 2 bulan - 3 tahun 4 bulan 0 0 0 0 0,00% Prediction > 3 tahun 4 bulan 0 0 1 1 50,00% Class recall 100,00% 100,00% 0,00% 100,00%
Nilai-nilai  pada  tabel 5 yang  merepresentasikan  performa  dari  metode  yang  digunakan  dapat dihitung  secara  manual. Accuracy dapat  dihitung  menggunakan  persamaan 2 , precision dapat  dihitung menggunakan persamaan 3 dan recall dapat dihitung menggunakan persamaan 4 :
1. Accuracy = ( 6+2+0+1
6+0+1+0+0+2+0+0+0+0+0+0+0+0+1+1 ) × 100% = 81,82%
2. Precision
P (≤ 10 bulan) = ( 6 6+0+1+0 ) × 100% = 85,71%
P (11 bulan - 2 tahun 1 bulan) = ( 2 0+2+0+0 ) × 100% = 100%
P (2 tahun 2 bulan - 3 tahun 4 bulan) = ( 0 0+0+0+0 ) × 100%  = 0%
P (> 3 tahun 4 bulan) = ( 1 0+0+1+1 ) × 100%  = 50%
3. Recall
R (≤ 10 bulan) = ( 6 6+0+0+0 ) × 100% = 100%
R (11 bulan - 2 tahun 1 bulan) = ( 2 0+2+0+0 ) × 100% = 100%
R (2 tahun 2 bulan - 3 tahun 4 bulan) = ( 0 1+0+0+1 ) × 100% = 0%
R (> 3 tahun 4 bulan) = ( 1 0+0+0+1 ) × 100% = 100%
Pembahasan Berdasarkan confusion matrix pada tabel 5 , nilai akurasi yang diperoleh adalah 81,82%. Percobaan ke-2 dan ke-3 juga dilakukan dengan menggunakan kombinasi training data dan testing data yang berbeda, tetapi tetap dengan rasio yang sama, yaitu 9 : 1. Hasil prediksi yang diperoleh memiliki tingkat akurasi yang sama  dengan percobaan  sebelumnya,  yaitu  81,82%.  Selain  itu,  penulis  juga menganalisis  data  yang  ada untuk mencari atribut yang paling signifikan dalam memengaruhi masa tunggu kerja seorang alumni, tabel 6 menampilkan persentase atribut terhadap kelas yang akan digunakan untuk proses analisis.
Tabel 6. Persentase Atribut terhadap Kelas ≤ 10 bulan 11 bulan - 2 tahun 1 bulan 2 tahun 2 bulan - 3 tahun 4 bulan > 3 tahun 4 bulan Masa Studi < 5 tahun 16% 0% 5,3% 26,1% 5 - 6 tahun 58% 47,8% 31,6% 21,7% > 6 tahun 26% 52,2% 63,2% 52,2% IPK 2,50 - 2,99 14% 8,7% 26,3% 30,4% 3,00 - 3,49 60% 78,3% 57,9% 56,5% 3,50 - 4,00 26% 13% 15,8% 13% Keikutsertaan Organisasi Ya 76% 65% 58% 43% Tidak 24% 35% 42% 57% Penguasaan Kompetensi 4 32,8% 18,1% 29,4% 23,9% 3 54,2% 74,6% 55,7% 51,8% 2 13% 7% 13% 24% 1 0% 0% 2% 0%
Persentase atribut terhadap kelas yang ditampilkan pada tabel 6 terlihat sangat bervariasi. Namun, apabila diperhatikan dengan baik, persentase “Ya” pada atribut “Keikutsertaan Organisasi” makin menurun seiring bertambahnya masa tunggu, sedangkan persentase “Tidak” pada atribut “Keikutsertaan Organisasi” makin meningkat seiring bertambahnya masa tunggu. Dengan demikian, atribut “Keikutsertaan Organisasi” adalah atribut yang paling memengaruhi masa tunggu kerja seorang alumni, jika semasa berkuliah seorang alumni  aktif  berorganisasi,  maka  akan  makin  tinggi  kemungkinan  alumni  tersebut  untuk  mendapatkan pekerjaan dengan waktu yang lebih singkat begitu juga sebaliknya.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Metode NBC memiliki performa yang baik untuk memprediksi masa tunggu kerja alumni Program Studi Ilmu Komputer dengan tingkat akurasi yang mencapai 81,82% pada ketiga percobaan yang dilakukan. Dengan demikian , atribut Masa Studi, IPK, Keikutsertaan Organisasi dan Penguasaan Kompetensi dapat digunakan oleh pihak program studi dan mahasiswa aktif sebagai indikator yang berperan penting dalam menentukan masa tunggu seorang alumni sebelum memperoleh pekerjaan.

## Saran
Penelitian  serupa  dapat  dilakukan  beberapa  tahun  ke  depan  agar  data  yang  digunakan  dapat bertambah secara signifikan. Selain itu, peneliti selanjutnya dapat menggunakan metode klasifikasi yang berbeda  atau  dapat  menggunakan  dua  atau  lebih  metode  klasifikasi  untuk  mengetahui  metode  manakah yang dapat memberikan hasil prediksi yang lebih akurat.  Penilaian Penguasaan Kompetensi alumni juga dapat dilakukan oleh pihak lain yang mampu memberikan nilai secara lebih objektif seperti atasan langsung atau pimpinan kantor pada tempat alumni tersebut bekerja.
DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Kadarisman, “Tantangan Perguruan Tinggi dalam Era Persaingan Global,” Sociae Polites , pp. 3– 20, Oct. 2017, doi: 10.33541/sp.v1i1.459 .
[2] S.  A.  Pattekari  and  A.  Parveen,  “Prediction  System  for  Heart  Disease  Using  Naïve  Bayes,” International Journal of Advanced Computer and Mathematical Sciences , vol. 3, no. 3, pp. 290–294, 2012.
[3] F. E. Prabowo and A. Kodar, “Analisis Prediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naïve  Bayes,” Jurnal  Ilmu  Teknik  dan  Komputer ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  147–151,  Jul.  2019,  doi: 10.22441/jitkom.2020.v3.i2.008 .
[4] A.  H.  Mirza,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dalam  Menentukan  Strategi  Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru,” Journal of Information Systems and Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 14– 28, Mar. 2019.
[5] D. Novianti, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Data Set Hepatitis Menggunakan Rapid Miner,” Jurnal Sistem Informasi, Teknik Informatika, Software Engineering, dan Multimedia , vol. 21, no. 1, pp. 49–54, Mar. 2019, doi: 10.31294/p.v21i1.4979 .
[6] H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” ILKOM  Jurnal Ilmiah. , vol. 10, no. 2, pp. 160–165, Aug. 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165 .
[7] A.  S.  Fitriani,  “Penerapan  Data  Mining  Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  untuk Memprediksi Partisipasi Pemilihan Gubernur,” JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) , vol. 3, no. 2, pp. 98–104, Oct. 2019.
[8] I. K. Syahputra, F. A. Bachtiar, and S. A. Wicaksono, “Implementasi Data Mining untuk Prediksi Mahasiswa  Pengambil  Mata  Kuliah  dengan  Algoritme  Naive  Bayes,” Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 11, pp. 5902–5910, Nov. 2018.
[9] R. Cahyaningtyas, Luqman, and R. Y. I. Heriyanto, “Klasifikasi Kompetensi Alumni Berdasarkan Masa Tunggu Alumni untuk Mendapatkan Pekerjaan Menggunakan Metode Algoritma C4.5,” Jurnal KILAT , vol. 9, no. 2, pp. 297–310, Oct. 2020.
[10]  Khoirudin,  S.  Hadi,  and  A.  Nugroho,  “Analisa  dan  Penerapan  Metode  Neural  Networks  dalam Mengidentifikasi Faktor-Faktor Masa Tunggu Kerja Lulusan,” Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi , vol. 16, no. 1, pp. 17–22, Jun. 2020, doi: 10.26623/jprt.v16i1.2399 .
[11]  M. J. Zaki and W. Meira, Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms . New York, NY: Cambridge University Press, 2014.
[12]  Bustami,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi,” JURNAL INFORMATIKA , vol. 8, no. 1, pp. 884–898, Jan. 2014.
[13]  T.  R.  Patil  and  M.  S.  S.  Sherekar,  “Performance  Analysis  of  Naive  Bayes  and  J48  Classification Algorithm for Data Classification,” International  Journal  of  Computer  Science  and  Applications , vol. 6, no. 2, pp. 256–261, Apr. 2013.
[14]  A. H. Wiltshire, “The Meanings of Work in A Public Work Scheme in South Africa,” International Journal of Sociology and Social Policy , vol. 36, no. 1/2, pp. 2–17, Mar. 2016, doi: 10.1108/IJSSP- 02-2015-0014 .
[15]  I.  Mierswa,  M.  Wurst,  R.  Klinkenberg,  M.  Scholz,  and  T.  Euler,  “YALE:  Rapid  Prototyping  for Complex Data Mining Tasks,” in Proceedings of the 12th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining , USA, 2006, pp. 935–940. doi: 10.1145/1150402.1150531 .
[16]  M.  Hofmann  and  R.  Klinkenberg, RapidMiner:  Data  Mining  Use  Cases  and  Business  Analytics
Applications . USA: CRC Press, 2016. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=Y_wYCwAAQBAJ
[17]  U.  M.  Fayyad,  G.  Piatetsky-Shapiro,  and  P.  Smyth,  “Knowledge  Discovery  and  Data  Mining: Towards a Unifying Framework.,” in KDD , 1996, vol. 96, pp. 82–88.
[18]  J.  Han,  J.  Pei,  and  M.  Kamber, Data  Mining:  Concepts  and  Techniques ,  3rd  ed.  USA:  Morgan Kaufmann Publishers, 2011. [Online]. Available:
https://books.google.co.id/books?id=pQws07tdpjoC