## Klasifikasi Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa STMIK Widuri Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Alvian David Imanuel 1 , Nur Nawaningtyas Pusparini 2 , Asrul Sani 3
123 STMIK Widuri, Jalan Palmerah Barat No. 353, Jakarta Selatan 12210, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 28 November 2023 Revisi Akhir: 05 Maret 2024
Diterbitkan Online : 12 Maret 2024 Student  delays  in  completing  their  studies  are  experienced  by  most  higher  education institutions,  for  example  at  STMIK  Widuri.  STMIK  Widuri  must  be  able  to  predict student graduation  early to prevent  graduation  that  is  not on time and  maintain a good name  and  the  accreditation  assessment  that  has  been  obtained.  For  this  reason,  this research  was  conducted to predict  the graduation  of  STMIK  Widuri  students using the classification  method  with  the  Naïve  Bayes  algorithm.  Naïve  Bayes  is  a  classification algorithm that uses probability and statistics to predict a class. The dataset used is lecture activities of STMIK Widuri students class of 2021 from 2021-2022 odd to even 2022- 2023  academic  year  and  processed  using  the  Rapidminer  application.  The  dataset  is processed through the stages of Knowledge Discovery in Database, including selection, pre-processing, transformation, data mining and evaluation stages. From the evaluation results using the confusion matrix on the distribution of training data 50% and data testing 50%, this study resulted in an Accuracy 93,10%, Precision 95,24%, and Recall 90%. In this way, it is hoped that STMIK Widuri can utilize attributes of the data stored in the database to be processed more optimally, for example using existing techniques in data mining.
K ATA K UNCI
Kelulusan mahasiswa
Prediksi
Klasifikasi
Algoritma Naïve Bayes

## K ORESPONDENSI
E-mail: alviandavidimanuel@kampuswiduri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Perguruan tinggi adalah salah satu lembaga penyedia pendidikan yang  diperuntukkan  untuk  mahasiswa  dan  berkewajiban menghasilkan  lulusan  berkompeten.  Salah  satu  hal  terpenting dalam menilai keberhasilan program studi pada sebuah perguruan tinggi yaitu tingkat keberhasilan mahasiswa itu sendiri [1]. Suatu program studi pada perguruan tinggi harus mempunyai tindakan- tindakan yang  responsif  mengenai  tingkat  kelulusan  mahasiswa sebagai cara pencegahan kemungkinan terjadinya keterlambatan kelulusan mahasiswa [2]. Kelulusan mahasiswa dari mata kuliah yang ditempuh adalah sebuah nilai yang dapat dihitung parameter keberhasilannya  artinya  mahasiswa  yang  mendapat  nilai  akhir baik,  menggambarkan  mahasiswa  tersebut  mengikuti  alur perkuliahan dengan baik [3].
Permasalahan  yang  timbul  selama  kegiatan  perkuliahan  yaitu tidak  semua  mahasiswa  berpotensi  lulus  tepat  waktu  karena mahasiswa  tidak  mengikuti  alur  perkuliahan  dengan  baik. Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  diantaranya  masalah ekonomi  dan  juga  kurangnya  pemahaman  mahasiswa  dalam men transfer ilmu yang diberikan tenaga pengajar/dosen.
Khasanah  dkk  [4]  mengatakan  bahwa  tingkat  kelulusan mahasiswa  yang  tidak  tepat  waktu  bisa  juga  mempengaruhi kualitas  dari  perguruan  tinggi  misalnya  berdampak  pada penilaian  akreditasi  yang  telah  diraih  dan  juga  nama  baik perguruan tinggi. Ketidaksanggupan mahasiswa dalam menuntaskan  studinya  dihadapi  juga  oleh  STMIK  Widuri  yang memiliki  program  studi  Sistem  Informasi  dan  Teknik Informatika. Terdapat beberapa mahasiswa STMIK Widuri yang menyelesaikan  masa  studinya  lebih  lama  dari  yang  diharapkan yaitu  8  semester/4  tahun.  Sebagai  contoh  terdapat  sebagian mahasiswa  STMIK  Widuri  angkatan  2018  yang  seharusnya sudah  lulus  di  tahun  akademik  2021/2022  genap  tetapi  pada kenyataanya  mahasiswa  tersebut  masih  berstatus  aktif  kuliah karena ada beberapa mata kuliah yang tidak lulus/harus diulang maupun  jumlah  SKS  yang  masih  dibawah  rata-rata.  Mengenai masalah diatas, untuk mengetahui kelulusan mahasiswa pastinya juga  membutuhkan  pengolahan  dari  data-data  misalnya  pada dataset aktivitas kuliah mahasiswa yang berisikan atribut-atribut prediktor seperti SKS, Jumlah mata kuliah, IPS/IPK. Oleh karena itu,  data  tersebut  akan  menguntungkan  perguruan  tinggi khususnya  STMIK  Widuri  jika  diolah  lebih  maksimal  untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa lebih awal.
Penerapan  teknik data  mining dapat  dipakai  untuk  menemukan pola kelulusan mahasiswa sehingga diketahui prediksi kelulusan
mahasiswa lebih awal [5]. Data mining ialah rangkaian-rangkaian proses  untuk  memperdalam  nilai  guna  pada  informasi  yang sepanjang ini tidak didapati secara manual dari sebuah basis data, caranya  yaitu  dengan  melaksanakan  penambangan  pola-pola pada data dengan maksud mengekstraksi dan menemukan pola- pola penting yang terdapat pada data di sebuah basis data dengan tujuan  mengubah data  menjadi  suatu  informasi  agar didapatkan pengetahuan  yang  lebih  bermanfaat  untuk  pengambilan  suatu keputusan [6]. Salah satu metode dan algoritma pada data mining yang  dapat  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  adalah  metode klasifikasi,  metode  ini  menghasilkan  model  untuk  memprediksi kelas  atau  label  dari  atribut-atribut  di  dalam  basis  data  [7]. Algoritma Naïve  Bayes merupakan  algoritma  pengklasifikasian statistik berjenis supervised learning yang memakai perhitungan probabilitas guna memprediksi keanggotaan suatu kelas [8].
Penelitian  ini  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes untuk melakukan klasifikasi tingkat kelulusan mahasiswa karena dilihat dari  penelitian  terdahulu,  algoritma Naïve  Bayes dinilai menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  dibanding  algoritma klasifikasi lain. Hozairi dkk [9] melakukan klasifikasi kelulusan mahasiswa dengan algoritma K-Nearest Neighbor , Decision Tree dan Naïve  Bayes .  Hasil  penelitian  ini,  algoritma Naïve  Bayes mendapat akurasi yang paling tinggi yaitu 89% sedangkan KNN
(77%) dan Decision Tree (74%). Rovidatul dkk [10] memprediksi kelulusan  mahasiswa  dengan  membandingkan  algoritma C4.5 dengan Naïve Bayes . Penelitian ini menghasilkan tingkat akurasi algoritma Naïve  Baye s  lebih  besar  yaitu  81,58%  dibandingkan algoritma C4.5 hanya  78,95%.  Selanjutnya  oleh  Solikhah  dkk [11] menganalisa perbandingan algoritma Naïve Bayes dan C4.5 untuk memprediksi kelulusan perguruan tinggi. Hasil penelitian ini  menunjukkan  pengklasifikasian  dengan  memakai  algoritma Naïve  Bayes tingkat  keakuratannya  lebih  besar  dari  pada algoritma C4.5 yaitu 94%.
Berlandaskan  uraian  penjelasan  diatas,  penelitian  ini  dibuat dengan  tujuan  mengklasifikasikan  tingkat  kelulusan  mahasiswa STMIK Widuri guna memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa lebih  awal  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan  algoritma Naïve  Bayes . Dataset yang  digunakan  adalah dataset aktivitas kuliah  mahasiswa  STMIK  Widuri  angkatan  2021, dataset tersebut akan diolah menggunakan bantuan aplikasi Rapidminer untuk  memberikan  hasil  prediksi  klasifikasi  kelulusan mahasiswa.  Harapan  dari  penelitian  ini  adalah  STMIK  Widuri bisa  mengetahui  prediksi  kelulusan  mahasiswanya  lebih  awal sehingga dapat memberikan peringatan kepada mahasiswa yang diklasifikasikan  lulus  tidak  tepat  waktu  ataupun  mencegah terjadinya  mahasiswa  yang  diklasifikasikan  lulus  tidak  tepat waktu dengan mengadakan semester pendek ataupun memberikan remedial mata kuliah yang tidak lulus/harus diulang. Dengan cara tersebut juga, data-data akademik misalnya dataset aktivitas  kuliah  mahasiswa  yang  tersimpan  dalam database siakad  STMIK  Widuri  bisa  diolah  lebih  maksimal  lagi  untuk mengetahui informasi penting yang tersembunyi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kelulusan Mahasiswa
Seorang  mahasiswa  dikatakan  lulus,  jika  sudah  menuntaskan syarat  minimal  SKS  sesuai  dengan  kurikulum  masing-masing
perguruan tinggi dan memperoleh IPK/Indeks Prestasi Kumulatif minimal 2,00 dan mahasiswa tersebut telah menyelesaikan tugas akhir/skripsi  lalu  mem publish sebuah karya  ilmiah  bagi mahasiswa Strata 1 (S-1) [12].
2.2 Data Mining
Data  mining merupakan  satu  diantara  cabang  ilmu  yang mendalami untuk menemukan suatu pola atau pengetahuan dari sebuah basis data. Data mining ialah rangkaian-rangkaian proses untuk memperdalam nilai guna pada informasi yang sepanjang ini tidak didapati secara manual dari sebuah basis data, caranya yaitu dengan melaksanakan penambangan pola-pola pada data dengan maksud  mengekstraksi  dan  menemukan pola-pola  penting  yang terdapat pada data di sebuah basis data dengan tujuan mengubah data menjadi suatu informasi agar didapatkan pengetahuan yang lebih bermanfaat untuk pengambilan suatu keputusan [5].
Pada  umumnya, data  mining mengolah  data  yang  berasal  dari suatu basis data dalam jumlah yang banyak dengan menggunakan ilmu statistik, matematika, artificial intelligence , hingga machine learning untuk mendapatkan sebuah informasi dan pengetahuan yang bermanfaat. Hasil dari pengolahan tersebut nantinya dapat digunakan sebagai pengambilan suatu keputusan hingga analisa- analisa yang diperlukan [13].
2.3 Klasifikasi
Mahanggara  dan  Laksito  berpendapat  bahwa  [14],  klasifikasi ialah  cara  untuk  mengetahui  model  yang  menerangkan  atau membeda-bedakan kelas yang belum diketahui dari sebuah objek. Dalam  klasifikasi  ada  2  proses  untuk  mengklasifikasikan  data adalah berikut ini :
1. Men training data,  memakai dataset  training yang  mana telah  diberikan  label-label  pada dataset tersebut  untuk melatih algoritma dalam menemukan model yang tepat. 2. Men testing data,  digunakan  untuk  melakukan  pengujian lalu  mengetahui  akurasi  dari  model  yang  akan  diciptakan pada proses testing . Oleh sebab itu, diperlukan penggunaan dataset  testing untuk  melaksanakan  perhitungan  akurasi dari label-label yang telah diprediksikan.
Berdasarkan  hal  tersebut  pengklasifikasian dataset ialah  salah satu  upaya  untuk  membuat dataset terstruktur.  Atribut-atribut pada dataset yang  memiliki  ciri  yang  sama  akan  ditempatkan pada kelas-kelas yang sama juga.

## 2.4 Algoritma Naïve Bayes
Saputro  &  Sari    [15]  berpendapat  bahwa Naïve  bayes ialah algoritma yang dipergunakan untuk pengklasifikasian, memakai teori teorema bayes serta beranggapan bahwa nilai antar variabel saling bebas/independen terhadap suatu nilai output atau dengan maksud  lain  bisa dikatakan  bahwa  ada  atau  tidaknya dari  suatu variabel  tertentu  tidak  memiliki  keterkaitan  terhadap  ada  atau tidaknya variabel yang lainnya.
Algoritma Naïve Bayes termasuk ke dalam supervised learning , maksud  nya  adalah  pembelajaran  yang  seperti  dilakukan  di sekolah  yaitu  memerlukan  seorang  “guru”  untuk  melatih  data (dalam hal ini pada data training yang digunakan) sehingga bisa menemukan  model  prediksi  klasifikasi  yang  sesuai  dari pembelajaran data training yang digunakan tersebut dan juga dari pembelajaran data training, akan diuji untuk mengetahui akurasi
dari algoritma Naïve Bayes terhadap model yang dihasilkan pada proses testing menggunakan data  testing . Supervised  learning ialah  sebuah  teknik  dimana  memiliki  data  yang  dilatih  ( data training ) dan pada data training tersebut sudah diberi label/kelas yang  merupakan  ciri-ciri  dari supervised  learning sehingga tujuannya yaitu mengelompokkan suatu dataset untuk diberikan label/target  ke dataset yang  sudah  diberi  label/target  [16]. Dibawah  ini  adalah  rumus  umum  pada  algoritma Naïve  Bayes yaitu [15] :
𝑃(𝑐|𝑑) = 𝑃(𝑑|𝑐) 𝑥 𝑃(𝑐) 𝑃(𝑑) .............................................................. (1)
P(c|d) = posterior /peluang kelas c diberikan kondisi d.
P(d|c) = peluang kelas d diberikan kondisi c ( likelihood ). P(c) = prior /peluang awal munculnya kelas c. P(d)
= evidence /peluang munculnya kelas d.
2.5 Confusion Matrix
Confusion  matrix ialah  sebuah  cara/teknik  yang  umumnya dipergunakan untuk menghitung akurasi pada pembelajaran data mining . Confusion matrix merupakan perhitungan performa yang ditujukan  untuk  permasalahan  pengklasifikasian  pada data mining , dimana output dapat berupa 2 kelas/label bahkan lebih. Confusion  matrix berisikan  informasi-informasi  terkait  kelas sebenarnya/aktual dan kelas prediksi yang didapatkan dari proses klasifikasi [14].
Tabel 1. Tabel Confusion Matrix Kelas Prediksi True (+) False (-) Kelas aktual True (+) True Positif/TP False Negatif/FN False (-) False Positif/FP True Negatif /TN
Melalui Tabel 1, bisa didapatkan suatu pengukuran yang sangat bermanfaat  untuk  mengetahui  performa  dari  model  yang dihasilkan, antara lain yaitu [17] :
1. Accuracy yaitu  besarnya  persentase  banyaknya  data  yang diklasifikasikan benar dari total seluruh data.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 .......................................... (2)
2. Precision merupakan banyaknya data diprediksi benar oleh model dan ternyata sesuai dengan prediksi sebenarnya yang terdapat pada dataset.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ 𝐹𝑃 ..................................................... (3)
3. Recall memperlihatkan bahwa persentase/seberapa banyak data  aktual  (data  sebenarnya)  yang  berada  pada  kelas positif/negatif dan diprediksikan benar oleh model.
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+ 𝐹𝑁 ........................................................... (4)

## 3. METODOLOGI
Teknik  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  memakai pendekatan kuantitatif yang dimana dataset yang digunakan pada penelitian  dapat  diolah  menggunakan  cara-cara  statistik  [18]. Sumber  data  primer  berasal  dari dataset aktivitas  kuliah
mahasiswa STMIK Widuri program studi Sistem Informasi dan Teknik  Informatika  angkatan  tahun  akademik  2021  sedangkan sumber  data  sekunder  berasal  dari  referensi-referensi  yang berkaitan dengan penelitian ini seperti dari jurnal-jurnal terdahulu tentang  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes . Langkah-langkah  penelitian  yang  akan  dilakukan  penulis  dari awal hingga akhir sehingga penelitian ini menjadi lebih baik lagi adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian
Penulis melakukan identifikasi masalah dengan memberikan poin penting masalah yaitu masih terdapat mahasiswa STMIK Widuri yang  lulus  tidak  tepat  waktu  sehingga  bisa  berdampak  pada penilaian akreditasi yang telah diraih dan juga nama baik STMIK Widuri.  Untuk  itu  STMIK  Widuri  memerlukan  sebuah  metode yang  dapat  memprediksi  lebih  awal  tingkat  kelulusan mahasiswanya.
Data  yang  dikumpulkan  penulis  yaitu dataset aktivitas  kuliah mahasiswa STMIK Widuri angkatan 2021 yang terdiri dari prodi Sistem  Informasi  sebanyak  27  mahasiswa  dan  prodi  Teknik Informatika sebanyak 34 mahasiswa. Atribut datanya adalah No. daftar, NIM, Nama, Tempat dan tanggal lahir, Jenis kelamin, No. telp, E-mail, Alamat, Status pekerjaan, Program studi, Kelas, IPS semester 1-4, SKS semester 1-4 yang lulus, Mata kuliah semester 1-4 yang lulus, Pembayaran uang kuliah semester 1-4.
Dataset aktivitas kuliah mahasiswa STMIK Widuri akan diolah terlebih  dahulu  sebelum  masuk  ke  dalam  tahap data  mining menggunakan  proses-proses  yang  ada  pada  KDD  karena  tidak semua data akan diolah dan juga untuk menghindari inkonsistensi data,  redudansi  data  ataupun missing  value .  Adapun  proses- proses nya sebagai berikut [19]:
Identifikasi masalah
Pengumpulan data
Proses KDD/ Knowledge Discovery in Database :
1. Data selection
2. Preprocessing
3. Data transformation
4. Data mining
5. Evaluation
Data selection : melakukan pemilihan atribut dari dataset yang digunakan  karena  tidak  semua  atribut  dipakai  untuk  proses klasifikasi. Preprocessing  : melakukan  pembersihan  data  jika terdapat  data  ganda, data  yang  tidak  konsisten,  data  yang  salah ketik  ( typo ),  dan missing  value . Data  transformation  : transformasi dilakukan untuk mengubah dataset menjadi bentuk yang  sesuai  untuk data  mining ,  dimana  terdapat  atribut-atribut dari dataset yang  digunakan  akan  dikategorikan.  Selain  itu, dataset akan  dipisah  menjadi  2  yaitu data  training dan data testing . Data  mining  : pada  proses  ini dataset aktivitas  kuliah mahasiswa  STMIK  Widuri  sudah  siap  untuk  diolah  dengan bantuan  aplikasi Rapidminer menggunakan  metode  klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes . Evaluation : evaluasi dilakukan untuk  mengetahui  performa  algoritma Naïve  Bayes yang mempergunakan confusion  matrix dalam  mengklasifikasikan tingkat kelulusan mahasiswa STMIK Widuri.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Selection
Penulis  memilih  atribut-atribut  mana  saja  yang  akan  dipakai untuk proses klasifikasi karena tidak semua atribut pada dataset terpakai  untuk  proses  klasifikasi.  Atribut  yang  dipakai  untuk proses  klasifikasi Naïve  Bayes antara  lain  Nama,  Status pekerjaan,  IPS  semester  1-4,  Jumlah  SKS  semester  1-4  yang lulus, Jumlah mata kuliah semester 1-4 yang lulus, Pembayaran uang  kuliah  semester  1-4,  dan  Kelulusan.  Pada  atribut  Nama hanya  dijadikan  sebagai  ID  saja  sehingga  tidak  akan  terpakai untuk proses klasifikasi tetapi atribut Nama tersebut tetap muncul pada hasil klasifikasi.
Tabel 2. Penyeleksian Atribut Atribut Prediktor Atribut Target (Label) Status pekerjaan Kelulusan  (tepat  waktu dan tidak tepat waktu) IPS semester 1-4 Jumlah  SKS  semester  1-4  yang lulus
Jumlah  mata  kuliah  semester  1-4 yang lulus Pembayaran uang kuliah semester 1-4
4.2. Preprocessing
Dataset aktivitas  kuliah  mahasiswa  STMIK  Widuri  angkatan 2021 terdapat 2 record yang missing value . Penulis menggunakan operator filter  examples pada  aplikasi Rapidminer untuk membuang record yang missing  value .  Pada  operator filter examples ,  penulis  memilih  kondisi  yaitu no_missing_attributes sehingga atribut yang bersifat missing values akan dibuang.
Gambar 3. Contoh Missing Value

## 4.3. Data Transformation
Transformasi  dilakukan  penulis  supaya dataset pada  penelitian ini menjadi bentuk yang lebih sesuai untuk proses data mining .
Tabel 3. Data Transformation
Atribut Kategori IPS  semester  1-4  menjadi IPK 0–1,99 (kurang) 2,00–2,49 (cukup) 2,50–2,99 (baik) 3,00–3,49 (memuaskan) 3,50-4,00 (sangat memuaskan) Pembayaran  uang  kuliah semester 1-4 menjadi status pembayaran Tidak ada tunggakan, belum melunasi 4 semester belum melunasi 3 semester belum melunasi 2 semester belum melunasi 1 semester
SKS semester 1-4 yang lulus menjadi total SKS lulus Mata kuliah semester 1-4 yang lulus menjadi total mata kuliah yang lulus
Tabel 4. Dataset Setelah Transformasi
Pada  tahap transformation ini, Dataset aktivitas  kuliah mahasiswa STMIK angkatan 2021 juga dibagi ke dalam 2 jenis yaitu data training (50%) dan data testing (50%) menggunakan operator split  data di  aplikasi Rapidminer .  Pembagian  tersebut menggunakan stratified  sampling yaitu  proses  pengambilan sampel acak terstruktur, dilakukan dengan cara membagi anggota populasi  menjadi  beberapa  sub-sub  kelompok  yang  dinamai strata, kemudian suatu sampel diambil dari tiap-tiap strata [20].
4.4. Data Mining
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemodelan  klasifikasi Naïve  Bayes menggunakan  aplikasi Rapidminer .  Operator  yang  digunakan yaitu Read  Excel untuk  meng input dataset aktivitas  kuliah mahasiswa  STMIK  Widuri, Select  Attributes untuk  memilih atribut  mana  saja  yang  dipakai, Filter  Examples untuk menghilangkan  data  dengan  kondisi missing  value , Split  Data untuk membagi data training dan data testing , Naïve Bayes untuk menghasilkan model klasifikasi Naïve Bayes , Apply Model untuk menguji data testing menggunakan  pembelajaran data training , dan Performance untuk  mengetahui  performa  klasifikasi Naïve Bayes dengan confusion matrix .
4.5. Evaluation
Berikut ini disajikan hasil confusion matrix dari pengujian data testing 50% terhadap pembelajaran data training 50%. Confusion matrix tersebut didapatkan dari penggunaan operator performance di aplikasi Rapidminer .
Tabel 5. Hasil Confusion Matrix True tepat waktu True tidak tepat waktu Pred. tepat waktu 19 2 Pred. tidak tepat waktu 0 8 Accuracy 93,10% Precision 95,24% Recall 90%
Pada tabel confusion matrix diatas, terdapat 19 mahasiswa yang diprediksi berada pada kelas tepat waktu dan benar berada pada kelas tepat waktu dan ada 8 mahasiswa yang diprediksi lulus tidak tepat  waktu  dan  benar  lulus  tidak  tepat  waktu.  Selain  itu  ada perbedaan  prediksi  dari  data  aktual  (data  sebenarnya)  dengan prediksi dari model yaitu sebanyak 2 mahasiswa yang sebenarnya berada pada kelas aktual tidak tepat waktu tetapi ternyata model memprediksi nya berada pada kelas tepat waktu.
Accuracy yang  dihasilkan  dari  pengujian data  testing 50% terhadap pembelajaran data training 50% adalah 93,10% artinya kesamaan  prediksi  yang  berasal  pada dataset STMIK  Widuri angkatan  2021  dengan  prediksi  yang  dihasilkan  oleh  model sebesar  93,10%  dengan  tingkat error sebesar  6,9%  karena  ada perbedaan  prediksi.  Adapun precision yang  diperoleh  yaitu sebesar 95,24% artinya banyaknya data yang diprediksikan benar oleh  model  dan  ternyata  sesuai  dengan  data  aktual  (data sebenarnya)  yaitu  sebesar  95,24%  sedangkan recall yang didapatkan  adalah  sebesar  90%  yang  berarti  dari  keseluruhan prediksi  kelulusan  mahasiswa  STMIK  Widuri  angkatan  2021 yang berasal dari data aktual (data sebenarnya) didapatkan 90% diprediksi benar oleh sistem ( Rapidminer ).
4.6. Analisa Hasil Klasifikasi
Hasil klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes yang bersumber dari dataset aktivitas kuliah mahasiswa STMIK Widuri angkatan 2021  dari  tahun  akademik  2021-2022  ganjil  sampai  2022-2023 genap terhadap pembagian data training dan data testing sebesar 50:50,  didapatkan  8  mahasiswa  yang  ternyata  benar  tidak  lulus tepat waktu karena mendapatkan IPK yang kurang (0-1,99). Total SKS  yang  lulus  paling  banyak  20  SKS.  Padahal  mahasiswa angkatan  2021  di  semester  2022-2023  genap  seharusnya  sudah menempuh  SKS  (lulus)  sebanyak  82-84  SKS.  Seperti  hal  nya dengan total SKS lulus, pada total mata kuliah yang lulus paling banyak 8 mata kuliah, seharusnya mahasiswa angkatan tersebut di semester 2022-2023 genap sudah lulus mata kuliah sebanyak 31-32  mata  kuliah.  Status  pembayaran  dari  mahasiswa- mahasiswa  yang  diprediksi  tidak  tepat  waktu,  rata-rata  belum melunasi pembayaran uang kuliah nya selama 3-4 semester dan mahasiswa-mahasiswa  tersebut  ada  yang  bekerja  dan  tidak bekerja, padahal mahasiswa yang tidak bekerja bisa lebih banyak waktu  untuk  kuliahnya  tetapi  mahasiswa  tersebut  diprediksikan tidak  tepat  waktu  karena  mendapatkan  IPK,  SKS  lulus,  mata kuliah lulus dibawah rata-rata.
Selain itu, ada 19 mahasiswa yang diprediksi benar tepat waktu karena  mendapatkan  IPK  yang  memuaskan  dan  juga  sangat memuaskan (3,00-4,00). Total SKS yang lulus diatas 80 SKS dan total  mata  kuliah  lulus  diatas  30  mata  kuliah.  19  mahasiswa tersebut  tidak  ada  tunggakan  pembayaran  uang  kuliah/sudah melunasi ke-4 (semester 1-4) semesternya.
Kemudian terdapat 2 mahasiswa yang diprediksi dari data aktual tidak tepat waktu tetapi model memprediksinya tepat waktu, hal ini  bisa  saja  terjadi  karena  pada  kedua  mahasiswa  tersebut mendapatkan IPK yang memuaskan (3,00-3,49). Total SKS lulus diatas 70 SKS dan total mata kuliah lulus diatas 25 mata kuliah. Dari  kedua  mahasiswa  yang  diprediksi  akan  lulus  tepat  waktu terdapat salah satu mahasiswa yang bekerja, untuk itu mahasiswa tersebut  harus  bisa  mengatur  waktunya  supaya  bisa  lulus  tepat waktu.
Tabel 6. Probabilitas Setiap Atribut Prediktor
Tabel  6  merupakan  tabel perhitungan  probabilitas  setiap  atribut prediktor dari  aplikasi Rapidminer terhadap data  training 50%. Berdasarkan  Tabel  6,  mahasiswa  diprediksi  tepat  waktu,  jika mahasiswa tersebut memperoleh IPK memuaskan ataupun sangat memuaskan, rata-rata total SKS lulus sebanyak 82 SKS, rata-rata total  mata  kuliah  lulus kurang  lebih 32  mata  kuliah,  serta  tidak ada  tunggakan  pembayaran  uang  kuliah,  dan  juga  mahasiswa yang  diprediksi  lulus  tepat  waktu  ada  yang  bekerja  dan  tidak bekerja. Kemudian, mahasiswa yang diprediksi tidak tepat waktu, jika mahasiswa tersebut memperoleh IPK cukup bahkan kurang, rata-rata  total  SKS  lulus  sebanyak  20  SKS,  rata-rata  total  mata kuliah  lulus  tidak  lebih  dari  8  mata  kuliah,  serta  mahasiswa tersebut  masih  ada  tunggakan  pembayaran  uang  kuliah  1-2 semester bahkan yang paling lambat 3-4 semester, dan mahasiswa yang diprediksi tidak tepat waktu ada yang bekerja dan juga tidak bekerja.
Dengan  demikian,  dari  hasil-hasil  prediksi  terhadap  klasifikasi tingkat  kelulusan STMIK  Widuri  angkatan 2021  pada  semester 2021-2022 ganjil sampai 2022-2023 genap, STMIK Widuri bisa mengetahui lebih awal tingkat kelulusan mahasiswanya, sebelum mahasiswa  pada  angkatan  tersebut  akan  menempuh  semester selanjutnya.  Oleh  karena  itu,  STMIK  Widuri  bisa  melakukan tindakan  preventif/pencegahan  terhadap  mahasiswa-mahasiswa yang  diprediksi  lulus  tidak  tepat  waktu,  sehingga  mahasiswa-
mahasiswa tersebut bisa mengejar ketertinggalan mata kuliahnya dengan mengikuti remedial ataupun tutorial sehingga pada saat mahasiswa  tersebut  sudah  berada  di  semester  6  diharapkan mahasiswa sudah mencapai 100 SKS lulus untuk bisa mengambil mata kuliah Kerja Praktek dan di semester akhir, mahasiswa yang akan  mengambil  mata  kuliah  Skripsi,  mahasiswa  tersebut diharapkan  juga  sudah  tidak  ada  lagi  mata  kuliah  yang  harus diulang  sehingga  kelulusan  mahasiswa  tersebut  bisa  tepat  pada waktunya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes berhasil diterapkan  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  STMIK Widuri angkatan 2021 dari penggunaan atribut-atribut prediktor seperti Status pekerjaan, IPK, Total SKS lulus, Total mata kuliah lulus,  dan  juga  Status  pembayaran,  yang  menghasilkan  akurasi sebesar  93,10%  pada  pembagian data  training dan data  testing 50:50. Dari hasil penelitian ini, STMIK Widuri bisa mengetahui tingkat  kelulusan  mahasiswanya  lebih  awal  sehingga  dapat meminimalisir terjadinya mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu dan juga kedepannya, penelitian ini bisa dijadikan acuan/referensi bagi  STMIK  Widuri untuk  mengolah  lebih  maksimal lagi  data- data  yang  tersimpan  sehingga  bisa  didapatkan  pengetahuan- pengetahuan  penting  lainnya  menggunakan  teknik-teknik data mining seperti yang dilakukan pada penelitian ini. Dengan begitu nama baik STMIK Widuri dapat terjaga dan STMIK Widuri dapat mempertahankan penilaian akreditasinya.
Untuk  penelitian  berikutnya,  dapat  dilakukan  perbandingan algoritma klasifikasi lain seperti C4.5 , K-Nearest Neighbor , dan sejenisnya  sehingga  dapat  mengetahui  algoritma  terbaik  untuk memprediksi kelulusan mahasiswa. Selain itu, bisa dikembangkan  aplikasi data  mining untuk  memprediksi kelulusan mahasiswa menggunakan metode dan algoritma yang sesuai  untuk  memudahkan  proses  pengolahan  data  dan  juga penggunanya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Oon Wira  Yuda,  Darmawan  Tuti,  Lim  Sheih  Yee,  and Susanti,  “Penerapan  Penerapan  Data  Mining  Untuk Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan Metode Random Forest,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 8, no. 2, pp. 122–131, Dec. 2022, doi: 10.33372/stn.v8i2.885.
[2] P.  Sainanda et  al. ,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier ( Studi Kasus STMIK Primakara ),” Progresif J. Ilm. Komput. , vol. 16, no. 1, pp. 47–56, 2020, doi: 10.35889/progresif.v16i1.427.
[3] H.  Hartatik,  “Optimasi  Model  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” Indones. J. Appl. Informatics , vol. 5, no. 1, p. 32, Apr. 2021, doi: 10.20961/ijai.v5i1.44379.
[4] N. Khasanah, A. Salim, N. Afni, R. Komarudin, and Y. I.  Maulana,  “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Dengan Metode Naive Bayes,” Technol.  J. Ilm. , vol. 13, no. 3, p. 207, 2022, doi: 10.31602/tji.v13i3.7312.
[5] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode  Data  Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi  Teknik  Informatika  Dengan  Algoritma  C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13,
no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.
[6] A. Z. M. Sigid Widodo, A. Pandu Kusuma, and W. Dwi Puspitasari, “Analisis Algoritma Naive Bayes Classifier (Nbc) Pada Klasifikasi Tingkat Minat Barang Di Toko Violet Cell,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 87–94, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.5692.
[7] Heliyanti Susana, “Penerapan Model Klasifikasi Metode Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet,” J. Ris.  Sist.  Inf.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–8, 2022, doi: 10.52005/jursistekni.v4i1.96.
[8] N.  Purwati  and  A.  Dwi  Januanti,  “APLIKASI  DATA MINING  DENGAN  ALGORITMA  NAIVE  BAYES UNTUK  MEMPREDIKSI  TINGKAT  KELULUSAN MAHASISWA,” J. Pepadun , vol. 2, no. 1, pp. 123–137, Apr. 2021, doi: 10.23960/pepadun.v2i1.38.
[9] H.  Hozairi,  A.  Anwari,  and  S.  Alim,  “Implementasi Orange  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Kelulusan Mahasiswa  Dengan  Model  K-Nearest  Neighbor, Decision  Tree  Serta  Naive  Bayes,” Netw.  Eng.  Res. Oper. , vol. 6, no. 2, p. 133, 2021,  doi: 10.21107/nero.v6i2.237.
[10] Rovidatul,  Y.  Yunus,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Perbandingan  algoritma  c4.5  dan  naive  bayes  dalam prediksi  kelulusan  mahasiswa,” J. CoSciTech (Computer Sci. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, pp. 193–199, Apr. 2023, doi: 10.37859/coscitech.v4i1.4755.
[11] F.  Solikhah,  M.  Febianah,  A.  L.  Kamil,  W.  A.  Arifin, and Shelly Janu Setyaning Tyas, “Analisis Perbandingan Algoritma  Naive  Bayes  Dan  C.45  Dalam  Klasifikasi Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Kelulusan,” TEMATIK ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  96–103,  Jun.  2021,  doi: 10.38204/tematik.v8i1.576.
[12] S. Wahyuni and Adinda, “PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE  BAYES  PADA  PREDIKSI  KELULUSAN MAHASISWA (STUDI KASUS: INSTITUT MEDIKA Drg. SUHERMAN),” J. Inform. SIMANTIK , vol. 6, no. 2, pp. 29–34, 2021.
[13] Tumini and L. Damayanti, “Aplikasi Data Mining Untuk Memprediksi  Kelulusan  Siswa  Dengan  Metode  Naïve Bayes  Studi  Kasus  Smp  Negeri  11  Kotabumi  Utara,” Inform. SIMANTIK , vol. 3, no. 2, pp. 23–30, 2018.
[14] A.  Mahanggara  and  A.  D.  Laksito,  “Prediksi Pengunduran  Diri  Mahasiswa  Universitas  Amikom Yogyakarta  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol.
10, no. 1, pp. 273–280, 2019, doi: 10.24176/simet.v10i1.2967.
[15] I. W. Saputro and B. W. Sari, “Uji Performa Algoritma Naïve  Bayes  untuk  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  1,  2020,  doi: 10.24076/citec.2019v6i1.178.
[16] G. A. Pradnyana and K. Agustini, “Konsep Dasar Data Mining,” vol. 1, 2018, pp. 1–47.
[17] E.  Etriyanti,  D.  Syamsuar,  and  N.  Kunang, “Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritme Naive  Bayes  Classifier  dan  C4.5  untuk  Memprediksi Kelulusan Mahasiswa,” Telematika ,  vol.  13,  no.  1, pp. 56–67, 2020, doi: 10.35671/telematika.v13i1.881.
[18] A.  Khaerunnisa,  “Analisis  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa  di  Unisba dengan  menggunakan  Algoritma K-Means Clustering,” J. Ris. Mat. , pp. 67–76, 2022, doi: 10.29313/jrm.v2i1.1018.
[19] S. Alam, M. G. Resmi, and N. Masripah, “Classification of  Covid-19  vaccine  data  screening  with  Naive  Bayes algorithm  using  Knowledge  Discovery  in  database method,” J.  Comput.  Networks,  Archit.  High  Perform. Comput. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  177–185,  2022,  doi: 10.47709/cnahpc.v4i2.1584.
[20] F. Sulianta, Basic Data Mining from A to Z . 2023.

## BIODATA PENULIS

## Alvian David Imanuel
Mahasiswa  Program  Studi  Teknik  Informatika STMIK  Widuri,  Jakarta  Selatan.  Email: alviandavidimanuel@kampuswiduri.ac.id

## Nur Nawaningtyas Pusparini
Dosen  Teknik  Informatika  STMIK  Widuri, Jakarta Selatan. Email: tyaspusparini@kampuswiduri.ac.id

## Asrul Sani
Dosen  Teknik  Informatika  STMIK  Widuri, Jakarta Selatan. Email: asrulsani@kampuswiduri.ac.id