VOL .03 NO .02 (2019), PP . 001-005 P -ISSN : 2548-9534 | E -ISSN : 2548-9550

## ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  UNTUK  PREDIKSI  JUMLAH  PENDAFTAR ULANG PADA PENERIMAAN MAHASISWA BARU
Ariesta Damayanti a
a Teknik Informatika STMIK AKAKOM, Yogyakarta

## I NFORMASI A
RTIKEL

## A B S T R A C T
Diterbitkan Online : 31 Juli 2019
STMIK  AKAKOM  Yogyakarta  setiap  tahunnya  melakukan  penerimaan mahasiswa  baru  yang  dilakukan  oleh  bagian  marketing  dan  admisi, penerimaan  mahasiswa  baru  sangat  penting  untuk  STMIK  AKAKOM Yogyakarta  karena  operasional  kampus  dibiayai  oleh    pemasukan  yang berasal dari SPP mahasiswa. Sehingga diperlukan suatu sistem untuk bisa melakukan  prediksi  jumlah  mhasiswa  baru  setiap  tahunnya,  sebagai informasi bagi manajemen  sebagai dasar pengelolaan kegiatan kampus. Naïve Bayes adalah pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Naïve Bayes didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi seperti decision tree dan neural network. Naïve Bayes digunakan untuk memprediksi jumlah mahasiswa  baru  dengan  menggunakan  data  pendaftar  ulang  di  tahun sebelumnya  yang  memiliki  atribut  yaitu  asal  kota,  gelombang,  program studi, penghasilan orang tua,  nilai U N dan status registrasi, sehingga pihak marketing dan admisi STMIK AKAKOM Yogyakarta mendapat gambaran jumlah mahasiswa baru ditahun depan.
Hasil dari penelitian ini adalah sistem yang dapat memprediksi data dengan kelas  yaitu  registrasi  dan  tidak  registrasi.  Dari  1704  data  testing  yang  di proses  menggunakan  sistem  didapatkan  hasil  prediksi  registrasi  sebanyak 1226  data  dan  tidak  registrasi  478  data.  Untuk  pengujian  dari  731  data didapatkan  hasil  prediksi  679  data  terprediksi  benar  dan  52  data  salah prediksi. Tingkat akurasi probabilitas yang didapatkan sebesar 92,88%.
K ATA K UNCI
naïve bayes, penerimaan, prediksi, registrasi

## K ORESPONDENSI

## Email : iest_ayanthi@akakom.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) AKAKOM  Yogyakarta  berdiri  8  Juni  1992,  berdasarkan  Surat Keputusan  Direktorat  Jendral  Pendidikan  Tinggi  Departemen Pendidikan  dan  Kebudayaan  RI  Nomor  262/DIKTI/Kep/1992, AMIK  AKAKOM  diubah  bentuknya  menjadi  Sekolah  Tinggi Manajemen  Informatika  dan  Komputer  (STMIK)  AKAKOM yang  diselenggarakan  oleh  yayasan  Widya  Bakti.  STMIK AKAKOM Yogyakarta mempunyai 5 program studi yaitu Teknik Informatika,  Sistem  Informasi,  Manajemen  Informatika, Komputer Akutansi dan Teknik Komputer.
Setiap  tahunnya  STMIK  AKAKOM  Yogyakarta  melakukan penerimaan  mahasiswa  baru  yang  dilakukan  oleh  bagian marketing  dan  admisi,  penerimaan  mahasiswa  baru  sangat penting untuk STMIK AKAKOM Yogyakarta karena operasional kampus  dibiayai  oleh    pemasukan  yang  berasal  dari  SPP mahasiswa.  STMIK  AKAKOM  Yogyakarta  mengharapkan jumlah  mahasiswa  baru  setiap  tahunnya  sesuai  target,  sehingga bagian  marketing  dan  admisi  STMIK  AKAKOM  Yogyakarta memilki  jumlah  target  penerimaan  mahasiswa  baru  setiap tahunnya, perlunya target penerimaan mahasiswa baru digunakan untuk  memberikan  gambaran  jumlah  mahasiswa  baru  ditahun selanjutnya, sehingga diperlukan suatu sistem untuk melakukan prediksi target mahasiswa baru di tahun selanjutnya agar bagian marketing dan admisi mendapatkan gambaran jumlah mahasiswa baru  untuk  tahun  selanjutnya  dan  dapat  melakukan  evaluasi
dalam  penerimaan  mahasiswa  baru  sehingga  dapat  mengambil langkah yang tepat untuk meningkatkan penerimaan mahasiswa baru setiap tahunnya.
Naïve  Bayes  adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu class. Naïve Bayes didasarkan pada teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi seperti decision tree dan neural network (Kusrini. 2009). Selvy Meigra, Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi (2018)  mengimplementasikan metode Naïve Bayes yaitu tentang prediksi  heregristrasi  calon  mahasiswa  baru  menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan atribut pendapatan ayah, nilai UN, minat  studi,  gelombang  pendaftaran  dan  status  di  STMIK AMIKOM.
Penerapan  data  mining  untuk  menganalisa  kemungkinan pengunduran  diri  calon  mahasiswa  baru.  Dengan  menggunakan data  calon  mahasiswa  2007-2009  yang  digunakan  sebagai  data sample  untuk  pembentukan  pohon  keputusan,  didapatkan  hasil kecocokan prediksi dengan 600 data calon mahasiswa baru 2010 yang di ujikan terdapat tingkat kecocokan hasil prediksi dengan hasil nyata sebesar 61,89 %.
Pada  penelitian  ini,  sistem  akan melakukan klasifikasi terhadap data calon mahasiswa baru yang didapat dari bagian humas dan marketing  STMIK  AKAKOM  ke  dalam  dua  katagori  yaitu mahasiswa  yang  melakukan  pendaftaan  ulang  dan  mahasiswa yang  tidak  melakukan  pendaftaran  ulang  selama  lima  tahun  ke belakang. Setelah data diklasifikasi kemudian dicari prediksi dari setiap kelas berdasarkan prodi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian sebelumnya
Berdasarkan  penelitian  yang telah dilakukan  sebelumnya  Naïve Bayes  memiliki  kemampuan  yangm  unggul  dalam  melakukan prediksi, sehingga Naïve Bayes digunakan pada sistem prediksi untuk menentukan jumlah pendaftar ulang di STMIK AKAKOM pada semua jurusan unutk 3 (tiga) tahun mendatang.Atribut yang digunakan  dalam  sistem  prediksi  ini  yaitu  gelombang pendaftaran,  program  studi,  penghasilan  orang  tua,    nilai  UN, biaya kuliah dan status registrasi.
Beberapa penelitian yang pernah dilakukan terkait dengan calon mahasiswa baru dengan metode Naive Bayes diantaranya adalah yang dilakukan oleh Devi Sugianti (2012), tentang prediksi calon mahasiswa  baru  di  STMIK  WIDYA  PRATAMA.  Kemudian penelitian  oleh  Eko  Nur  Wahyudi  (2013).  Teknik  klasifikasi untuk  melihat  kecenderungan  calon  mahasiswa  baru  dalam memilih jenjang pendidikan program studi perguruan tinggi. Dan penelitian yang dilakukan oleh Tacbir Hendro Pudjiantoro, Faiza Renaldi, dan Age Teogunadi (2011).

## 3. KONSEP PERANCANGAN
Kebutuhan data pada sistem yang akan dibuat berupa :
1. Data penerimaan mahasiswa baru tahun 2013-  2019 STMIK Akakom.
2. Data diperoleh dari bagian admin dan   marketing STMIK Akakom.
3. Atribut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu gelombang  pendaftaran,  program  studi,  biaya  kuliah, penghasilan orang tua, nilai UN dan status registrasi.
4. Data dibagi menjadi 2 yaitu data latih dan data tes dengan pembagian untuk data latih sebesar 70% dan data tes 30%.
Terdapat tiga proses utama yang dilakukan dalam pengembangan sistem yang dibuat, yaitu 1. Proses input
Data yang digunakan pada proses input ini merupakan data penerimaan  mahasiswa  baru  tahun  2013-2019  STMIK AKAKOM.  Atribut  yang  digunakan  yaitu  gelombang pendaftaran, program studi, biaya kuliah, penghasilan orang tua dan nilai UN.
2. Proses Pengolahan Pada  subbab  proses  pengolahan  dilakukan  proses perhitungan untuk menentukan prediksi jumlah mahasiswa baru  di  STMIK  AKAKOM  menggunakan  metode  Naïve Bayes.  Langkah-  langkah  perhitungan  Naïve  Bayes  yang dilakukan adalah :
a) Masukan data penerimaan mahasiswa baru yang ada di STMIK AKAKOM tahun 2013-2019.
b) Setelah  data  dimasukan,  lakukan  tahap  preprocessing yang terdiri dari:
i. Membersihkan  nilai  kosong.  Contoh  variabel biaya  pada  data  terdapat  nilai  “\N”  kita  dapat mengisi  nilai  kosong  dengan  mengisi  atribut tersebut secara manual.
ii. Menghapus record yang isinya sama. Contoh pada data  ada  kesamaan  nilai  antar  antar  satu  baris maka  diperlukan  menghapus  data  yang  sama tersebut.
iii. Menghilangkan missing value, dikatakan missing value  jika  pada  salah  satu  atribut  nilai  record tersebut hilang maka record tersebut akan dihapus, karena record tersebut dinilai kehilangan data.
iv. Pelabelan  untuk  data  kategori.  Contohnya  untuk data jurusan diperlukan pelabelan yaitu kode 561 diberikan label “TI” dan sebagainya.
c) Setelah  data  dibersihkan  maka  tentukan  kelas  target data, pada penelitian ini menggunakan dua target yaitu pendaftar  dan  pendaftar  ulang.  Target  disini  diambil berdasarkan  status  registrasi,  dengan  ketentuan  1 adalah registrasi dan 0 adalah tidak registrasi.
d) Selanjutnya membagi data menjadi dua yaitu data latih dan data uji.
e) Tahapan selanjutnya mengambil data latih.
f) Kemudian  menghitung  prior  probabilitas  untuk melakukan prediksi herregistrasi maka akan menghitung prior probabilitas terlebih dulu.
g) Selanjutnya  hitung  probabilitas  atribut  target  prediksi herregistrasi terhadap masing- masing class (P(X|Ci)).
h) Tahapan  berikutnya  yaitu  hitung  perkalian  prior probability  dengan  probability  atribut  target  prediksi herregistrasi (P(Ci) x (P(X|Ci))).
i) Selanjutnya  mencari  nilai  maksimal  dari  P(Ci)  x (P(X|Ci)) untuk menentukan hasil prediksi herregistrasi.
3. Proses output.
Menampilkan hasil prediksi jumlah pendaftar dan pendaftar ulang untuk setiap program studi.
Flowchart metode Naive Bayes dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut:

## Gambar 1 . Flowchart Naïve Bayes

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan adalah data pada bagian Penerimaan Mahasiswa  Baru  sejak  tahun  2013  hingga  tahun  2019. Contoh data seperti terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Data Penerimaan Mahasiswa  Baru
Gambar 2 meupakan contoh data mahasiswa STMIK AKAKOM Yogyakarta yang diambil, data dikelompokan sesuai atribut yang dibutuhkan  yaitu  gelombang,  jurusan,  range  gaji,  rata-rata  nilai un, biaya dan status registrasi. Data yang diambil sebanyak 2799 data. Data yang telah diambil dibagi menjadi dua yaitu data latih dan data uji. Untuk data latih sebanyak 70% dari data yang sudah dimbil dan untuk data uji sebanyak 30% dari data yang diambil. Untuk proses pelabelan data sesuai dengan tampilan pada Tabel 1.
Tabel 1. Pelabelan Data
Tahap  selanjutnya  adalah  tahap  pemrosesan  data  awal. Pada  tahap  ini  merupakan  tahapan  pengolahan  dan pembersihan  data  sebelum  diproses  oleh  sistem.  Proses pengolahan  data  mulai  dari  menghapus  data  yang  sama atau  duplikat  dan  menghapus  data  kosong  dan membersihkan nilai Nan pada data.
1. Menghapus Data Duplikat Dalam  proses  menghapus  data  duplikat  dilakukan dengan menggunkan perintah pada gambar 4.3. Dalam bahasa  pemrograman  python  banyak  cara  untuk menghapus  data  duplikat  yaitu  salah  satunya  dengan menggunakan library python yaitu Pandas.
2.  Menghapus Data kosong dan Nan Proses  menghapus  data  kosong  dan  nan  yaitu membersihkan data yang kosong pada baris dan kolom, sedangkan untuk data Nan yaitu data yang berisi nilai nol.
Data dari hasil preprocessing dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Data Hasil Pemrosesan Awal
Implementasi  program  Naïve  Bayes  Classifier  dilakukan setelah  proses  preprocessing.  Dari  731  data  yang digunakan  sebagai  data  uji  didapatkan  hasil  363  data terprediksi  registrasi  dengan  kode  jurusan  TI,  211  data terprediksi  registrasi  dengan  kode  jurusan  SI,  32  data terprediksi  registrasi  dengan  kode  jurusan  TK,  58  data terprediksi registrasi dengan kode jurusan MI dan 15 data terprediksi  registrasi  dengan  jurusan  KA.  Untuk  rincian hasil  prediksi  bisa  dilihat  pada  gambar  4.  Gambar  4
menunjukkan  hasil  prediksi  jumlah  mahasiswa  yang melakukan registrasi pada tahun pertama.
Gambar 4. Hasil prediksi jumlah registrasi pada tahun 1
Untuk hasil prediksi tahun ke 2 dapat dilihat pada gambar 5.  Dengan  rincian  hasil  prediksi  jumlah  mahasiswa registrasi dengan jumlah data uji sebanyak 853 data. 796 data terprediksi ke registrasi dan 57 data terprediksi tidak registrasi.
Gambar 5. Hasil prediksi jumlah registrasi pada tahun 2
Hasil  prediksi  pada  tahun  ke  3  menunjukkan  jumlah mahasiswa registrasi dengan jumlah data uji sebanyak 974 data.  911  data  terprediksi  ke  registrasi  dan  63data terprediksi  tidak  registrasi.  Dengan  rincian  seperti ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil prediksi jumlah registrasi pada tahun 3

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dari  serangkaian  proses  mulai  dari perancangan  sistem  sampai  dengan  implementasi  sistem  pada penelitian ini. Dapat diambil kesimpulan antara lain :
1. Sistem ini dapat melakukan prediksi jumlah pendaftar ulang dengan banyak data dalam format csv dan per data.
2. Dari 731 data uji yang terprediksi benar sebanyak 679 data dan yang terprediksi salah sebanyak 52 data.
3. Dari  731  data  yang  digunakan  sebagai  data  uji  didapatkan hasil 363 data terprediksi registrasi dengan kode jurusan TI, 211  data  terprediksi  registrasi  dengan  kode  jurusan  SI,  32 data terprediksi registrasi dengan kode jurusan TK, 58 data terprediksi  registrasi  dengan  kode  jurusan  MI  dan  15  data terklasifikasi registrasi dengan jurusan KA.
4. Hasil  pengujian  sistem  dengan  data  sebanyak  731 didapatkan akurasi sebesar 92,88%.
Dalam pengembangan sistem ini masih banyak kekurangan yang perlu  diperbaiki.  Maka  dari  itu  penulis  memberikan  beberapa saran  untuk  dijadikan  acuan  dalam  meningkatkan  kualitas  dari sistem yang dibuat antara lain :
1. Menambahkan  program  yang  bisa  melakukan  prediksi dengan banyak atribut.
2. Menambahkan metode prediksi lain yang bisa di pilih seperti Neural  Network,  K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree  dan lain sebagainya.
3. Melakukan  pelabelan  data  secara  otomatis  atau  dengan sistem

## DAFTAR PUSTAKA
Alfa Saleh (2015 ). Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan Listrik Rumah Tangga . Citec Journal, Vol. 2, No. 3, Mei 2015 – Juli 2015
Devi  Sugianti  (2012). Algoritma  Bayesian  Classification untuk  memprediksi    Mahasiswa  Baru  Di  STMIK WIDYA  PRATAMA .  Jurnal  Ilmiah  ICTTech  Vol.x No.2.
Eko Nur Wahyudi (2013). Teknik Klasifikasi untuk Melihat Kecenderungan  Calon  Mahasiswa  Baru  dalam Memilih  Jenjang  Pendidikan  Program  Studi  di Perguruan  Tinggi .  Jurnal  Teknologi  Informasi DINAMIK Volume 18, No.1.
Kusrini (2009). Bayesian Clasification adalah
Pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan untuk memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class .
Mujib  Ridwan,  Hadi  Suyono,  dan  M.  Sarosa  (2013).
Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes Classifier . Jurnal EECCIS Vol.7, No. 1, Juni 2013.
Prasetyo Anugroho, Idris Winarno, Nur Rosyid M (2010).
Klasifikasi  Email  Spam  Dengan  Metode  Naive Bayes  Classifier .  Politeknik  Elektronika  Negeri Surabaya  Institut  Teknologi  Sepuluh  Nopember Kampus  ITS  Keputih  Sukolilo  Surabaya  60111, Indonesia.
Tacbir  Hendro  Pudjiantoro,  Faiza  Renaldi,  dan  Age Teogunadi  (2011). Penerapan  Data  Maining Untuk  Menganalisa  Kemungkinan  Pengunduran Diri Calon Mahasiswa Baru . Konferensi
Nasional Sistem dan Informatika 2011.
Turban  (2005).  Data  mining  adalah  proses  yang menggunakan teknik statistik, matematika,
kecerdasan  buatan  dan  machine  learning  untuk mengekstrasi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai database besar.
Selvy  Megira,  Kusrini,  dan  Emha  Taufiq  Luthfi  (2018). Prediksi  Herregristrasi  Calon  Mahasiswa  Baru Menggunakan Algoritma Naïve Bayes .

## BIODATA PENULIS

## Ariesta Damayanti
Lecturer of Informatics, STMIK AKAKOM Yogyakarta