## DE_JOURNAL (Dharmas Education Journal)
http://ejournal.undhari.ac.id/index.php/de_journal E-ISSN : 2722-7839, P-ISSN : 2746-7732 Vol. 5 No. 1 Juni (2024), 555-562

## DATA MINING MODEL KLASIFIKASI UNTUK KETEPATAN WAKTU KELULUSAN MAHASISWA
Chetsi Rafelin Patrisia Mk 1 , Sylvia J. A. Sumarauw 2 , Vivian E. Regar 3 e-mail: chetsiraf@gmail.com
123 Universitas Negeri Manado, Sulawesi Utara, Indonesia

## Abstrak
Tingkat ketepatan waktu kelulusan mahasiswa merupakan suatu tolok ukur yang memberikan gambaran  tentang  sejauh  mana  mahasiswa  berhasil  menyelesaikan  studi  yang  mereka  ikuti  di  suatu perguruan  tinggi.  Mahasiswa  program  studi  pendidikan  matematika  angkatan  2017  yang menyelesaikan  studinya  tepat  waktu  hanya  sebesar  3.68%  dan  Mahasiswa  angkatan  2019  yang menyelesaikan studi tepat waktu hanya sebesar 2.08%. rendahnya tingkat ketepatan waktu kelulusan akibatnya  dapat  mempengaruhi  kualitas  mahasiswa,  predikat  kelulusan  dan  juga  akreditasi  jurusan. Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  algoritma  naïve  bayes  untuk  mengklasifikasi  waktu kelulusan  mahasiswa.  Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  jenis  penelitian  kuantitatif  yang mengikuti prosedur data mining berdasarkan prosedur CRISP-DM (Cross Industry Standard Process Model  for  Data  Mining).  Pengumpulan  data  menggunakan  kuesioner. Teknik  pengolahan  data  yang diterapkan  untuk  mengklasifikasikan  waktu  kelulusan  mahasiswa  menggunakan  metode  klasifikasi data  mining  dengan  algoritma  Naïve  Bayes,  yang  dibantu  oleh software RapidMiner  Studio  Versi 10.1.    Penelitian  ini  menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  75%,  yang  menunjukkan  jika  data  mining dengan  model  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  efektif  untuk  mengklasifikasikan ketepatan waktu kelulusan mahasiswa.

## Kata Kunci: Data Mining, Algoritma Naïve Bayes, Kelulusan Mahasiswa

## Abstract
The  level  of  timeliness  of  student  graduation  is  a  benchmark  that  provides  an  idea  of  the extent to which students have successfully completed the studies they are taking at a university. Only 3.68% of the 2017 class of mathematics education study program students completed their studies on time and only 2.08% of the 2019 class of students completed their studies on time. The low level of timeliness of graduation can consequently affect the quality of students, the degree of graduation and also  the  accreditation  of  departments.  This  research  uses  the  Naïve  Bayes  algorithm  classification method  to  classify  students'  graduation  times.  The  research  method  used  is  a  type  of  quantitative research  that  follows  data  mining  procedures  based  on  the  CRISP-DM  (Cross  Industry  Standard Process  Model  for  Data  Mining)  procedure.  Data  collection  uses  a  questionnaire.  The  data processing technique applied to classify students' graduation times uses the data mining classification method  with  the  Naïve  Bayes  algorithm,  which  is  assisted  by  RapidMiner  Studio  Version  10.1 software.    This  research  shows  an  accuracy  value  of  75%,  which  shows  that  data  mining  with  a classification model using the Naïve Bayes algorithm is effective for classifying students' graduation timeliness.
Keywords: Data Mining, Naïve Bayes Algorithm, Student Graduation

## Pendahuluan
Tingkat ketepatan waktu kelulusan merupakan suatu tolok ukur yang  memberikan gambaran tentang sejauh mana mahasiswa berhasil menyelesaikan program studi yang mereka ikuti. Lebih dari sekadar  angka  statistik,  tingkat  kelulusan  mencerminkan  kualitas  pendidikan  yang  diberikan  oleh perguruan  tinggi,  efektivitas  metode  pengajaran,  dan kesiapan lembaga  dalam  membantu  mahasiswa mencapai tujuan akademik mereka (Apridiansyah, Veronika, & Putra, 2021).
Berdasarkan data yang diperoleh bahwa pada Jurusan Matematika Universitas Negeri Manado persentase  mahasiswa  angkatan  2017  yang  lulus  tepat  waktu  ialah  3,68%  dan  persentase  mahasiswa angkatan  2019  yang  lulus  tepat  waktu  ialah  2,08%.  Salah  satu  masalah  yang  sering  dihadapi  oleh perguruan  tinggi,  khususnya  Universitas  Negeri  Manado,  adalah  ketidakseimbangan  antara  jumlah mahasiswa  yang  diterima  dan  jumlah  mahasiswa  yang  lulus.  Meskipun  banyak  mahasiswa  baru diterima,  jumlah  mahasiswa  yang  lulus  tepat  waktu  jauh  lebih  sedikit.  Hal  ini  dapat  mempengaruhi kualitas  mahasiswa,  predikat  kelulusan,  dan  akreditasi  jurusan.  (Rohmawan,  2018).  Oleh  karena  itu, diperlukan  sebuah  sistem  yang  diharapkan  dapat  mengklasifikasi  kelulusan  mahasiswa.  Sistem  ini digunakan untuk mengklasifikasikan apakah mahasiswa akan lulus tepat waktu atau tidak.
Pada dasarnya, data mining sangat berkaitan dengan analisis data untuk mengidentifikasi pola dan  kesamaan  dalam  sekumpulan  data  dengan  penggunaan  perangkat  lunak  (Maskoen  &  Purnama, 2018).  Menurut  Yunus  dalam  Heryana  (2019)  menyatakan data  mining memiliki  kapasitas  untuk memproses  data  dalam  jumlah  besar,  dan  dengan  pertumbuhan  yang  terus  meningkat  dari  tahun  ke tahun  dalam  pengumpulan  data, data  mining dapat  mengolah  data  ini  dan  mengubahnya  menjadi informasi yang berharga. Klasifikasi adalah salah satu peran data mining dari lima peran data mining . Bansal,  Sharma  &  Goel  (2017)  mendefinisikan  Klasifikasi  adalah  teknik  yang  digunakan  untuk mengelompokkan data berdasarkan informasi yang sudah ada. Algoritma naïve bayes merupakan salah satu  jenis  algoritma  klasifikasi data  mining .  Bustami  (2014)  menyatakan  algoritma  Naïve  Bayes adalah  metode  klasifikasi  yang  didasarkan  pada  teorema  Bayes.  Untuk  membantu  sistem  klasifikasi ketepatan  waktu  kelulusan  mahasiswa  dalam  menemukan  suatu  informasi  berharga  itu  diperlukan teknik data  mining menggunakan  peran  klasifikasi.  Algoritma  Naïve  Bayes  dapat  digunakan  dalam berbagai  bidang,  termasuk  pendidikan,  keuangan,  pertanian,  ekonomi,  asuransi,  dan  kesehatan. Penelitian pada bidang  pendidikan  oleh  Hartati  dan  San  (2022)  menggunakan  algoritma  naïve  bayes untuk  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dan  menunjukkan  nilai  akurasi  sebesar  80%.  Penelitian  pada bidang  ekonomi  oleh  Wididastuti  dkk  (2019)  tentang  pemohon  kredit  sepeda  motor  menggunakan algoritma Naïve Bayes , hasil menunjukkan angka 93,94% untuk tingkat akurasinya.

## Metode
Metode  penelitian  ini  melibatkan  penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  dalam  data  mining metode klasifikasi. Menurut Larose, data mining didefinisikan sebagai suatu proses penemuan relasi, pola,  dan  tren  baru  yang  signifikan  dengan  menyelidiki  dataset  besar  yang  tersimpan  di  berbagai tempat  penyimpanan,  dengan  menggunakan  teknik  pengenalan  pola  seperti  statistik  dan  matematika. (Kamagi  &  Hansun,  2014). Data  mining sebagai  suatu  teknik  yang  sering  digunakan  dalam  analisis data  karena  dapat  menginspirasi  ide-ide  baru  yang  berbeda  dari  sebelumnya  dan  bertugas  untuk mengekstrak  pola-pola  menarik  dari  berbagai  dataset  yang  besar,  yang  dapat  disimpan  dalam  basis data, data warehouse, atau lokasi penyimpanan lainnya (Sumarauw, 2022).
Putri & Rahmawati (2014) mengatakan bahwa dalam metode klasifikasi, terdapat dua tahapan yang  dilaksanakan.  Pertama,  model  dibangun  dan  disimpan  sebagai  referensi.  Kemudian,  model tersebut  digunakan  untuk  mengenali,  mengklasifikasikan,  atau  memprediksi  data  lain  dengan  tujuan menentukan  kelas  atau  kategori  mana  di  mana  objek  data  tersebut  dapat  ditempatkan  berdasarkan model  yang  telah  tersimpan  dalam  memori.  Menurut  Budiman  &  Ramadani  (2015)    klasifikasi merupakan suatu proses penemuan model yang mampu menjelaskan dan membedakan kelas data atau konsep  yang  bertujuan  untuk  memungkinkan  prediksi  kelas  data  atau  konsep  dari  objek  yang  label kelasnya tidak diketahui.
Chetsi Rafelin Patrisia Mk, dkk| Data Mining Model Klasifikasi Untuk Ketepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa
Menurut  Manalu  dkk  (2017) naive  bayes adalah  metode  klasifikasi  probabilitas  yang sederhana,  Probabilitas  dihitung  dengan  menggabungkan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang  tersedia dan  frekuensi,  dan  algoritma  ini  didasarkan  pada  asumsi  sederhana  bahwa  nilai  atribut  secara kondisional  saling  bebas  jika  nilai  output  diberikan.  Syukri  dkk  (2017)  mendefinisikan naïve  bayes sebagai metode klasifikasi berdasarkan pada Teorema Bayes, Metode ini mengadopsi probabilitas dan statistik berdasarkan konsep Thomas Bayes, seorang ilmuwan asal Inggris, untuk meramalkan peluang di  masa  mendatang  berdasarkan  pengalaman  masa  lalu.  Pendekatan  ini  dikenal  karena  asumsi independensi yang sangat kuat terhadap setiap kondisi atau kejadian.
Penelitian  ini  menggunakan  proses data  mining yang  telah  dibuat  oleh  Cross  Industry Standard  Process  Model  for Data  Mining (CRISP-DM)  dengan  tahapan-tahapan; Bussiness Understanding,  Data  Understanding,  Data  Preparation,  Modeling,  Evaluation,  dan  Deployment . CRISP-DM    menyajikan  pedoman  prosedur  yang  standar  untuk data  mining yang  dapat  digunakan dalam  memecahkan  masalah-  masalah  umum  di  dunia  bisnis  atau  di  lingkungan  penelitian.  CRISP- DM  mengungguli  metodologi data  mining lainnya  dalam  hal  kelengkapan  dan  didokumentasikan dengan baik. Setiap tahapannya telah terstruktur dengan baik dan didefinisikan secara jelas, sehingga dapat diterapkan dengan mudah bahkan oleh pemula (Fadillah, 2015). Subjek penelitian adalah alumni mahasiswa  dan  mahasiswa  aktif  Jurusan  Matematika,  Fakultas  Matematika  Ilmu  Pengetahuan  Alam Dan  Kebumian,  Universitas  Negeri  Manado  dan  teknik  pengambilan  data  menggunakan  kuesioner google form, dan pengolahan data berbantuan software RapidMiner Studio Version 10.1.

## Hasil dan Pembahasan Hasil Penelitian

## 1. Business Understanding
Keterlambatan  kelulusan  mahasiswa  sudah  menjadi  masalah  sejak  lama  bagi  jurusan pendidikan  matematika  Universitas  Negeri  Manado  dibuktikan  dengan  persentase  mahasiswa angkatan 2017  yang lulus tepat waktu  hanya sebesar 3,68% dan mahasiswa angkatan 2019 yang lulus tepat waktu hanya sebesar 2,08%. Rendahnya angka kelulusan tepat waktu tentu dipengaruhi oleh banyak faktor baik faktor yang berasal dari luar mahasiswa maupun faktor yang berasal dari dalam  diri  mahasiswa  sendiri.  Di  jurusan  pendidikan  matematika  unima  mahasiswa  dikatakan lulus  jika  telah  menyelesaikan  minimal  sebanyak  144  SKS  (Satuan  Kredit  Semester)  dan  masa studinya  selama  8  semester  sampai  15  semester  jika  lebih  dari  15  semester  mahasiswa  akan dikenakan  drop  out,  masa  studi  8  semester  dikatakan  lulus  tepat  waktu  dan  jika  lebih  dari  8 semester  dikatakan  lulus  tidak  tepat  waktu.    Banyaknya  mahasiswa  yang  tidak  dapat menyelesaikan  masa  studinya  selama  8  semester  memotivasi  agar  mengetahui  lebih  awal  waktu kelulusan agar dapat melakukan langkah antisipasi jika akan diklasifikasi lulus tidak tepat waktu.
2. Data Understanding
Tahapan  awal  dilakukan  dengan  pengumpulan  data  mahasiswa  yang  telah  lulus menggunakan  kuesioner  penelitian.  Dalam  pengujian,  data  dipisahkan  menjadi  dua  bagian:  Data latih  dan  data  uji,  yang  nantinya  akan  diolah  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Data  latih digunakan untuk membangun tabel probabilitas, sementara data uji berfungsi untuk mengevaluasi probabilitas yang telah dibuat. Data latih akan diambil sebanyak 90% dari data yang diperoleh dan data uji sebanyak 10% dari data yang diperoleh.
Gambar 1 Sampel Data Alumni Mahasiswa
NIM JK AS JS JM Asal Organisasi PO Pekerjaan Pengulangan MK Beasiswa MS Umur IPK 19504084 L SMA MIA SB Bolaang Mongondow HMJ M Tidak Ya Ya 9 17 3.35 19504015 P  SMA IPA SN Kota Manado GMU M Ya Ya Ya 9 17 3.41 19504010 P  SMA IPA SN Sulawesi Utara UPK-MK, BEM FMIPAK, LPMI SLM Unima M Tidak Ya Tidak 10 17 3.4 19504135 L SMA MIPA SB Minahasa Selatan UPK, BEM, SANGGAR SENI M Tidak Ya Tidak 8 17 3.76 19504046 P SMASMA N 2 ManadoSB Pinangunian  BEM dan HMJ M Tidak Ya Ya 9 16 3.37 19504001 P SMA MIPA SN Minahasa GenBI T Ya Tidak Ya 9 17 3.71 19504031 L SMA Ipa SB Manado HMJ M Tidak Ya Tidak 9 17 3.26
Keterangan:
NIM:  Nomor  Induk  Mahasiswa,  JK:  Jenis  Kelamin,  AS:  Asal  Sekolah,    JS:  Jurusan Sekolah,
JM:  Jalur  Masuk,  PO:  Penghasilan  Orang  Tua,  MS:  Masa  Studi,  IPK:  Indeks  Prestasi Kumulatif
Untuk  memperjelas  data  pada  Gambar  4.1  yang  di  atas,  berikut  ini  diuraikan  penjelasannya sebagai berikut:
1. NIM,  merupakan  serangkaian  nomor  identitas  dari  setiap  mahasiswa  yang  pernah menempuh bangku perkuliahan dan hanya berlaku selama masa studi perkuliahan tengah berlangsung.
2. JK, merupakan Jenis Kelamin dari setiap mahasiswa dengan laki-laki disimbolkan dengan L dan perempuan disimbolkan dengan P.
3. AS,  merupakan  Asal  Sekolah  yang  ditempuh  mahasiswa  sebelum  memasuki  perguruan tinggi  dan  terdapat  tiga  kategori  yakni  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA),  Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) dan Madrasah Aliyah (MA).
4. JS,  merupakan  asal  jurusan  mahasiswa  pada  bangku  sekolah,  untuk  sekolah  menengah atas  memiliki  tiga  jurusan  yakni  IPA,  Bahasa  dan  IPS  sedangkan  Sekolah  Menengah Kejuruan  memiliki  banyak  jurusan  contohnya  yaitu:  akuntansi,  keperawatan,  teknik komputer dan jaringan dan sebagainya.
5. JM, merupakan atribut yang menjelaskan mahasiswa masuk perguruan tinggi melalui jalur Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  (SNMPTN),  Seleksi  Bersama  Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SBMPTN), atau jalur mandiri Baku Beking Pande (B2P).
6. Asal Daerah, merupakan atribut yang  menjelaskan dari daerah mana  mahasiswa tersebut berasal.
7. Organisasi,  merupakan  atribut  yang  menjelaskan  keikutsertaan    mahasiswa  dalam organisasi baik organisasi dalam kampus maupun organisasi di luar kampus.
8. PO,  merupakan  atribut  yang  berisi  penghasilan  orang  tua  mahasiswa  atau  keluarga mahasiswa yang dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Penghasilan Orangtua
No Penghasilan Keterangan 1 Penghasilan <Rp. 3.000.000 Rendah 2 Penghasilan Rp. 3.000.000 – Rp. 10.000.000 Menengah 3 Penghasilan > Rp. 10.000.000 Tinggi
9. Pekerjaan, merupakan atribut yang menjelaskan apakah selama berkuliah mahasiswa yang bersangkutan memiliki pekerjaan.
10. Pengulangan  Mk,  merupakan  atribut  yang  menjelaskan  apakah  selama  berkuliah mahasiswa yang bersangkutan memiliki mata kuliah yang dikontrak lebih dari satu kali.
11. Beasiswa, merupakan atribut yang menjelaskan apakah selama berkuliah mahasiswa yang bersangkutan  menerima  beasiswa  berupa  bantuan  Bidikmisi,  KIP  Kuliah  ataupun Beasiswa Bank Indonesia.
12. MS, merupakan singkatan Masa Studi mahasiswa dalam menyelesaikan program Strata 1 (S1).
13. Umur,  merupakan  atribut  yang  menjelaskan  umur  saat  mahasiswa  baru  memasuki perguruan tinggi.
14. IPK,  merupakan  singkatan  Indeks  Prestasi  Kumulatif  yang  diperoleh  oleh  setiap mahasiswa.
3. Data Preparation
Pada  tahap  ini,  dilakukan  proses  pembersihan,  seleksi,  dan  transformasi  data. Pembersihan data dilakukan dengan membersihkan missing value dan inkonsistensi pada data set,  kemudian  data  akan  diseleksi  berdasarkan  kebutuhan  penelitian  dan  data  ditransformasi untuk mempermudah proses data mining.

## Tabel 2 Sampel Transformasi Data Latih
JK AS JS JM A O PO P MK B Umur IPK MS L SMA S SB
DK A M TK MG B Umur<1 8 3.00<IP K<3.60 Studi> 8 P SMA S SN DK A M K TM B Umur<1 8 3.00<IP K<3.60 Studi> 8 P SMA S SN
DK A M TK MG NB Umur<1 8 3.00<IP K<3.60 Studi> 8 L SMA S SB
DK A M TK MG NB Umur<1 8 IPK>=3. 60 Studi< =8 P SMA SB DK A M TK MG B Umur<1 8 3.00<IP K<3.60 Studi> 8 P SMA S SN
DK A T K TM B Umur<1 8 IPK>=3. 60 Studi> 8 Keterangan:
JK: Jenis Kelamin, AS: Asal Sekolah, JS: Jurusan Sekolah, JM: Jalur Masuk, AD: Asal Daerah, O: Organisasi, PO: Penghasilan Orang Tua, P: Pekerjaan, MK: Mata Kuliah Mengulang, B: Beasiswa, IPK: Indeks Prestasi Kumulatif, MS: Masa Studi
Berikut merupakan penjelasan tentang data yang telah ditransformasi:
1. Atribut jenis kelamin memiliki dua kategori yaitu Perempuan disimbolkan dengan P dan Laki-laki disimbolkan dengan L.
2. Atribut asal sekolah memiliki tiga kategori yaitu SMA, SMK dan MA.
3. Jurusan Sekolah memiliki dua kategori yaitu Sejalur disimbolkan dengan S, jurusan saat bersekolah  yang  masuk  dalam  kategori  sejalur  dengan  jurusan  matematika  adalah Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  (MIPA)  dan  akuntansi    dan  Tidak  Sejalur disimbolkan dengan TS, yang masuk dalam kategori tidak sejalur ialah Ilmu Pengetahuan Sosial (IPS), Keperawatan, Farmasi, Administrasi Perkantoran, TKJ dan sebagainya.
4. Jalur  Masuk  memiliki  3  kategori  yaitu  SNMPTN  disimbolkan  dengan  SN,  SBMPTN disimbolkan dengan SB dan Jalur Mandiri B2P disimbolkan dengan B2P
5. Asal Daerah dikategorikan menjadi dua yakni dalam kota yaitu yang berasal dari Sulawesi utara  disimbolkan  dengan  DK  dan  luar  kota  yaitu  yang  berasal  dari  luar  Sulawesi  utara disimbolkan dengan LK.
6. Organisasi  memiliki  dua  kategori  yaitu  Aktif  disimbolkan  dengan  A  yaitu  mahasiswa yang  mengikuti  satu  atau  lebih  organisasi  baik  organisasi  dalam  kampus  ataupun organisasi di luar kampus dan Tidak Aktif disimbolkan dengan TA yaitu mahasiswa yang tidak mengikuti satupun organisasi.
7. Penghasilan  Orangtua  memiliki  tiga  kategori  yaitu  rendah  disimbolkan  dengan  R, menengah yang disimbolkan dengan M dan tinggi yang disimbolkan dengan T.
8. Pekerjaan  saat  berkuliah  memiliki  dua  kategori  yaitu  Kerja  (K)  yaitu  mahasiswa  yang memiliki  pekerjaan  sampingan  saat  masih  berkuliah  dan  Tidak  Kerja  (TK)  yaitu mahasiswa yang tidak memiliki pekerjaan sampingan saat berkuliah.
9. Atribut  pengulangan  mata  kuliah  memiliki  dua  kategori  yaitu  Mengulang  yang disimbolkan dengan MG dan Tidak Mengulang yang disimbolkan dengan TM
10. Beasiswa  memiliki  dua  kategori  yaitu  menerima  beasiswa  disimbolkan  dengan  B  dan tidak menerima beasiswa disimbolkan dengan NB.
11. Umur saat memasuki perguruan tinggi ditransformasi menjadi 2 kategori yaitu Umur<18 dan Umur>=18 karena umur normal saat memasuki perguruan tinggi ialah 18 tahun.
12. IPK atau Indeks Prestasi Kumulatif  memiliki rentang 1-4 dan ditransformasikan menjadi 3 kategori yaitu IPK<3.00, 3.00<IPK<3.60 dan IPK>=3.60.
13. MS atau lama masa studi yang menjadi label atau kelas target ditransformasi menjadi dua kategori yaitu Studi<=8 untuk mahasiswa yang menyelesaikan masa studinya kurang dari atau  sama  dengan  8  semester  atau  tepat  waktu  dan  Studi>8  untuk  mahasiswa  yang menyelesaikan masa studinya lebih dari 8 semester atau tidak tepat waktu.
4. Modeling
Pada  tahap  ini  data  yang  telah  dibersihkan  dari missing  value dan  inkonsistensi  dan telah  ditransformasi  akan  diolah  menggunakan  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes.  Cara pengolahan data menggunakan software RapidMiner Studio Version 10.1
Hasil akurasi performance vektor setelah dilakukan proses data mining menggunakan klasifikasi Naïve Bayes mendapat nilai akurasi sebesar 75%.
Tabel 3 Performance Vector Accuracy: 75.00%
true Studi<=8 true Studi>8 class precision pred. Studi<=8 1 0 100.00% pred. Studi>8 2 5 71.43% class recall 33.33% 100.00% 5. Evaluation
Tahapan  setelah modeling yaitu  mengevaluasi  proses  data  mining  yang  telah dilaksanakan dari tahap business understanding hingga tahap modeling telah dilakukan sesuai tahapan  proses  data  mining  CRISP-DM  dan  diperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  75% menggunakan confusion matrix .
6. Deployment
Hasil  dari  pengklasifikasian  mahasiswa  aktif  dalam  bentuk  Jurnal  dan  Skripsi  akan dilaporkan kepada program studi Pendidikan Matematika UNIMA.

## Pembahasan
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menilai  keefektifan  data  mining  dengan  menerapkan model klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes dalam mengklasifikasikan apakah mahasiswa lulus  tepat  waktu  di  Jurusan  Matematika  Universitas  Negeri  Manado.  Alumni  mahasiswa  dan mahasiswa  aktif  menjadi  subjek  dalam  penelitian  ini.  Peneliti  menggunakan  kuesioner  google  form sebagai teknik pengambilan data.
Berdasarkan penelitian oleh Etriyanti dkk (2020) yang meneliti tentang kelulusan mahasiswa menggunakan  metode  naïve  bayes  classifier  dan  C4.5  menunjukkan  nilai  accuracy  sebesar  78,46% menggunakan  tool  Rapidminer.  Penelitian  klasifikasi  masyarakat  miskin  yang  dilakukan  oleh  Anur menggunakan  klasifikasi naïve  bayes diperoleh  akurasi  sebesar  73%,  yang  termasuk  kategori  baik, serta nilai presisi sebesar 92% dan recall sebesar 86%, dapat disimpulkan bahwa sistem klasifikasi ini dapat  dijadikan  sebagai  sumber  informasi  untuk  mengambil  keputusan.  Dan  penelitian  oleh  Saleh (2015)  menggunakan  klasifikasi  naïve  bayes  dan  metode  Naïve  Bayes  ini  berhasil  memprediksi penggunaan listrik rumah tangga dengan tingkat keakuratan sebesar 73,333%.
Pada penelitian ini mengklasifikasi kelulusan mahasiswa berdasarkan data alumni mahasiswa memperoleh  nilai  akurasi  performance  vector  sebesar  75%  dan  nilai  presisi  merupakan  ukuran seberapa  dekat  hasil  pengukuran  atau  perhitungan  yang  dilakukan  berkali-kali  satu  sama  lain, diperoleh  nilai  presisi  sebesar  100%,  sedangkan  nilai  recall  adalah  ukuran  dari  kemampuan  sebuah model  untuk  menemukan  semua  instance  positif  yang  ada  dalam  dataset,  dan  nilai  recall  sebesar 33,33%.  Precision  mengukur  akurasi  dari  prediksi  positif  model,  sedangkan  recall  mengukur kelengkapan  dari  prediksi  positif  tersebut.  sehingga  dikatakan  algoritma  naïve  bayes  metode klasifikasi data mining efektif digunakan untuk mengklasifikasi waktu kelulusan mahasiswa.

## Simpulan (Penutup)
Berdasarkan  hasil  penelitian  menggunakan  data  mining  model  klasifikasi  dengan  algoritma Naïve Bayes untuk memprediksi waktu kelulusan mahasiswa, diperoleh kesimpulan yaitu Data mining dengan  model  klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  terbukti  efektif  dalam mengklasifikasikan  ketepatan  waktu  kelulusan  mahasiswa.  Dan  Implementasi  algoritma  naïve  bayes dalam  mengklasifikasi  ketepatan  waktu  kelulusan  mahasiswa  dengan  persentase  keakuratan  sebesar
75%.namun  diketahui  bahwa  penelitian  ini  menggunakan  dataset  yang  terbatas  atau  data  dengan kualitas  yang  kurang  baik,  sehingga  tidak  mencakup  semua  faktor  relevan  yang  mempengaruhi kelulusan  mahasiswa  sehingga  diharapkan  peneliti  lain  mempertimbangkan  dengan  menggunakan dataset  yang  lebih  besar  dan  menambah  variabel  atau  atribut  dalam  proses  klasifikasi,  serta menerapkan dua atau lebih metode, maka dapat melakukan perbandingan akurasi .

## Daftar Pustaka
Apridiansyah, Y., Veronika, N. D. M., & Putra, E. D. (2021). Prediksi Kelulusan Mahasiswa Fakultas Teknik  Informatika  Universitas  Muhammadiyah  Bengkulu  Menggunakan  Metode  Naive Bayes.
JSAI :
Journal
Scientific and Applied Informatics , 236–247. http://dx.doi.org/10.36085/jsai.v4i2.1701
Bansal,  A.,  Sharma,  M.,  &  Goel,  S.  (2017).  Improved  K-mean  Clustering  Algorithm  for  Prediction Analysis  using  Classification  Technique  in  Data  Mining. International  Journal  of  Computer Applications , 157 (6), 35–40. https://doi.org/10.5120/ijca2017912719
Budiman, I., & Ramadina, R. (2015). Penerapan Fungsi Data Mining Klasifikasi untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa  Tepat  Waktu  pada  Sistem  Informasi  Akademik  Perguruan  Tinggi. Ijccs , x , No.x (1), 1–5. https://doi.org/10.5281/zenodo.3432716 Bustami.  (2014).  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi.
Jurnal Informatika , 8 (1), 884–898. https://dx.doi.org/10.26555/jifo.v8i1.a2086 Etriyanti,  E.,  Syamsuar,  D.,  &  Kunang,  N.  (2020).  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan Algoritme  Naive  Bayes  Classifier  dan  C4.5  untuk  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa. Telematika , 13 (1), 56–67. https://doi.org/10.35671/telematika.v13i1.881
Fadillah,  A.  P.  (2015).  Penerapan  Metode  CRISP-DM  untuk  Prediksi  Kelulusan  Studi  Mahasiswa Menempuh  Mata  Kuliah  (Studi  Kasus  Universitas  XYZ). Jurnal  Teknik  Informatika  Dan Sistem Informasi , 1 (3), 260–270. https://doi.org/10.28932/jutisi.v1i3.406 Hartati,  S.,  &  SAN,  H.  A.  (2022).  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa.
Jurnal Cakrawala Informasi , 2 (2), 42–50. https://doi.org/10.54066/jci.v2i2.234
Heryana, D. (2019). Data Mining Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Pendidikan Matematika Raden Intan Lampung Menggunakan Naive Bayes . http://repository.radenintan.ac.id/id/eprint/6430
Kamagi,  D.  H.,  &  Hansun,  S.  (2014).  Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  C4.5  untuk Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa. Ultimatika:  Julnal  Ilmu  Teknik  Informatika , 6 (1), 16. https://doi.org/10.31937/ti.v6i1.327
Manalu,  E.,  Sianturi,  F.  A.,  &  Manalu,  M.  R.  (2017).  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Memprediksi  Jumlah  Produksi  Barang  Berdasarkan  Data  Persediaan  dan  Jumlah  Pemesanan Pada CV. Papadan Mama Pastries. Jurnal Mantik Penusa , 1 (2), 16–21. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:169472234
Maskoen,  T.  T.,  &  Purnama,  D.  (2018).  Area  Under  the  Curve  dan  Akurasi  Cystatin  C  untuk Diagnosis Acute Kidney Injury pada Pasien Politrauma. Majalah Kedokteran Bandung , 50 (4), 259–264. https://doi.org/10.15395/mkb.v50n4.1342
Putri, R. E., Suparti, & Rahmawati, R. (2014). Perbandingan Metode Klasifikasi Naive Bayes Dan K- Nearest Neighbour Pada Analisis Data Status Kerja di Kab.Demak. Jurnal Gaussian , 3 , 831– 838. https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/article/view/8094%0Ahttps://ejournal3.undip. ac.id/index.php/gaussian/article/download/8094/7874
Rohmawan,  E.  P.  (2018).  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Metode Decision Tree dan Artificial Neural Network. Jurnal Ilmiah MATRIK , 3. http://journal.binadarma.ac.id/index.php/jurnalmatrik/article/view/105
Saleh,  A.  (2019).  Implementasi  Naive  Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan  Listrik Rumah  Tangga. Journal  of  Informatics,  Information  System,  Software  Engineering  and Applications (INISTA) , 1 (2), 73–81. https://doi.org/10.20895/inista.v1i2.73
Sumarauw,  S.  J.  (2022). Data  Mining  Mode  Self-Organizing  Maps  (SOMs) .  CV.  Bintang  Semesta Media. http://repository.unima.ac.id:8080/bitstream/123456789/627/44/BUKU%20REFERENSI_DA
TA%20MINING%20MODEL_SYLVIA%20JANE%20A%20SUMARAUW%20%281%29.p df
Syukri Mustafa, M., Rizky Ramadhan, M., & Thenata, A. P. (2017). Implementasi Data Mining untuk Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier. Citec Journal , 4 (2), 151–162. https://doi.org/10.24076/citec.2017v4i2.106 Widiastuti, N. A., Zyen, A. K., & Safik, N. (2023). Prediksi Penentuan Pemohon Kredit Sepeda Motor Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Jurnal Disprotek , 10 (2), 130–134. https://doi.org/10.34001/jdpt.v10i2.4689