## Journal of Scientech Research and Development Volume 6, Issue 1, June 2024
P-ISSN: 2715-6974           E-ISSN: 2715-5846 Open Access at: http://idm.or.id/JSCR

## EVALUATION OF THE LEVEL OF STUDENT COMPETITION IN NATIONAL SELECTION TO ENTER STATE UNIVERSITY USING THE NAIVE BAYES ALGORITHM
EVALUASI TINGKAT PERSAINGAN SISWA DALAM SELEKSI NASIONAL MASUK PERGURUAN TINGGI NEGERI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Supangat 1 , Rafif Giovanni 2
1,2 Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya E-mail: supangat@untag-sby.ac.id 1 , rafifgiovanni2@gmail.com 2 ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Correspondent: Supangat supangat@untag-sby.ac.id Key words: prediction, SMAN 6 Surabaya, SNMPTN, Data Mining Website: https://idm.or.id/JSCR/inde x.php/JSCR Page: 1055 - 1068
This research aims to develop a method for predicting the level of student  competition  in  the  national  selection  to  enter  state universities using data mining techniques at SMAN 6 Surabaya. National selection to enter state universities is a very competitive process and is important for students to get the opportunity to enter the desired university. In this research, we use data mining techniques to analyze data about students who will take part in the  national  selection  at  SMAN  6  Surabaya.  The  data  used includes  exam  results,  report  cards,  and  other  factors  that  can influence the level of student competition. The main goal of this data analysis is to identify patterns or trends that can be used to predict the level of student competition in the future. It is hoped that the results of this research can help students, teachers and related  parties  in  understanding  and  anticipating  the  level  of competition in the national selection to enter state universities. From this research, the results of testing with Data Mining using the Naïve Bayes algorithm obtained results for students who got SNMPTN at 55.5% and those who did not got 44.5% with an accuracy of 87%, Precision 89%, Recall 86.71% and F1 -Score
87.84%.

## INFO ARTIKEL
ABSTRAK
Koresponden
Supangat supangat@untag-sby.ac.id Kata kunci:
prediksi, SMAN 6
Surabaya, SNMPTN, Data Mining Website: https://idm.or.id/JSCR/inde x.php/JSCR Hal: 1055 - 1068
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  sebuah metode  prediksi  tingkat  persaingan  siswa  dalam  seleksi nasional masuk perguruan tinggi negeri menggunakan teknik data  mining  di  SMAN  6  Surabaya.  Seleksi  nasional  masuk perguruan  tinggi  negeri  merupakan  proses  yang  sangat kompetitif  dan  penting  bagi  siswa  untuk  memperoleh kesempatan  masuk  ke  perguruan  tinggi  yang  diinginkan.
Dalam penelitian ini, kami menggunakan teknik data mining untuk menganalisis data tentang siswa yang akan mengikuti seleksi nasional di SMAN 6 Surabaya. Data yang digunakan meliputi  hasil  ujian,  nilai  rapor,  dan  faktor-faktor  lain  yang dapat mempengaruhi tingkat persaingan siswa. Tujuan utama dari analisis data ini adalah untuk mengidentifikasi pola atau tren  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  tingkat persaingan  siswa  di  masa  depan.  Hasil  penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  siswa,  guru,  dan  pihak  terkait dalam  memahami  dan  mengantisipasi  tingkat  persaingan dalam  seleksi  nasional  masuk  perguruan  tinggi  negeri.  Dari penelitian ini didapatkan hasil pengujian dengan Data Mining menggunakan algoritma Naïve Bayes memperoleh hasil siswa yang  mendapatkan  SNMPTN  sebesar  55,5%  dan  yang  tidak mendapatkan sebesar 44,5% dari akurasi sebesar 87%, Presisi 89%, Recall 86,71% dan F1-Score 87,84%.
Copyright © 2024 JSCR. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Seleksi nasional masuk perguruan tinggi negeri (SNMPTN) merupakan proses yang sangat  kompetitif  bagi  para  siswa  di  Indonesia.  Tingkat  persaingan  yang  tinggi menyebabkan  kekhawatiran  dan  kebingungan  bagi  siswa  dan  orang  tua  dalam memilih  strategi  untuk  meraih  kesuksesan  dalam  seleksi  tersebut.  Oleh  karena  itu, diperlukan  suatu  metode  yang  efektif  dan  efisien  untuk  memprediksi  tingkat persaingan siswa dalam SNMPTN.
SNMPTN  merupakan  seleksi  nasional  masuk  perguruan  tinggi  negeri  berdasarkan nilai  rapordan  prestasiprestasi  lainnya.  Kemudahan  ini  menyebabkan  SNMPTN menjadi jalur yang banyak diminati oleh siswa, tetapi daya tampung yang terbatas menyebabkan siswa harus menentukan pilihan jurusan dan universitas dengan tepat agar dapat diterima melalui jalur SNMPTN(Hasanah dkk., 2020).
SMAN 6 Surabaya merupakan salah satu sekolah menengah atas terkemuka di kota Surabaya, Jawa Timur. Sekolah ini memiliki reputasi yang baik dalam mencetak siswa- siswa  berprestasi,  termasuk  dalam  SNMPTN.  Oleh  karena  itu,  SMAN  6  Surabaya dipilih sebagai konteks penelitian ini.
Prediksi dapat didefinisikan sebagai suatu proses perkiraan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin terjadi di masa depan berdasarkan informasi data yang
diperoleh  di  masa  lalu  dan  yang  sekarang  dimiliki,  guna  memperkecil  kesalahan (selisih  antara  sesuatu  yang  terjadi  dengan  hasil  perkiraan).  Prediksi  tidak  harus memberikan  jawaban  yang  factual  dan  presisi,  melainkan  berusaha  untuk  mencari jawaban  sedekat  mungkin(Kafil,  2019).  Selain  itu,  prediksi  juga  merupakan  suatu usaha  untuk  memperkirakan  kejadian  di  masa  depan  melalui  kejadian  masa  lalu. Dalam  hal  ini,  prediksi  dilakukan  dengan  cara  mengambil  sejumlah  data  lampau (history  data),  yang  kemudian  data  dianalisis  dan  diperhitungkan  untuk mendapatkan pola tertentu sehingga menghasilkan data perkiraan untuk masa yang akan datang(Aryani & Hadinata, 2020).
Data  Mining  adalah  proses  penemuan  pola-pola  menarik  atau  pengetahuan  yang berguna dari data yang besar, kompleks, dan tidak terstruktur. Metode-metode data mining  seperti  klasifikasi,  regresi,  dan  analisis  cluster  dapat  digunakan  untuk menggali  wawasan  dari  data  siswa  yang  relevan,  termasuk  nilai  rapor,  prestasi ekstrakurikuler, dan partisipasi dalam kegiatan akademik.
Data  mining  adalah  proses  pengolahan  data  ataupun  big  data  yang  diolah berdasarkan  kebutuhan  tertentu  dengan  menghasilkan  informasi  yang  sangat dibutuhkan.  Data  Mining  adalah  penambangan  atau  penemuan  informasi  baru dengan mencari pola atau aturan tertentu dari sejumlah data yang sangat besar. Data Mining juga disebut sebagai serangkaian proses untuk menggali nilai tambah berupa pengetahuan  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu  kumpulan data(Torence dkk., 2023).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan suatu model prediksi yang menggunakan  data  mining  untuk  memprediksi  tingkat  persaingan  siswa  dalam SNMPTN di SMAN 6 Surabaya. Model ini diharapkan dapat membantu siswa dan orang tua dalam merencanakan strategi belajar dan mengoptimalkan peluang masuk ke perguruan tinggi negeri yang diinginkan.
Manfaat  dari  penelitian  ini  dapat  membantu  siswa,  guru  dan  orang  tua  dalam memahami  tingkat  persaingan  dan  mempersiapkan  diri  dengan  lebih  baik  untuk SNMPTN.  Selain  itu  juga  memberikan  informasi  kepada  sekolah  dan  pihak  terkait untuk  meningkatkan  kualitas  pendidikan  dan  memperbaiki  sistem  seleksi  dan memberikan kontribusi terhadap pengembangan metode prediksi tingkat persaingan siswa menggunakan data mining.
Dengan  manfaat  penelitian  tersebut  diharapkan  dapat  memberikan  wawasan  yang berharga  dan  kontribusi  positif  dalam  meningkatkan  persiapan  siswa  dalam menghadapi SNMPTN di SMAN 6 Surabaya.
Sistem seleksi tradisional untuk masuk perguruan tinggi negeri  seringkali memiliki keterbatasan  dalam  memprediksi  tingkat  persaingan  siswa  dengan  akurasi  yang tinggi.  Metode  seleksi  seperti  berdasarkan  nilai  rapor  atau ujian  tertulis  cenderung hanya mengukur aspek-aspek akademik tertentu, sedangkan tingkat persaingan yang sebenarnya dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor lain seperti prestasi non-akademik dan kegiatan ekstrakurikuler.
Data  mining  memiliki  potensi  besar  dalam  memprediksi  tingkat  persaingan  siswa dalam  SNMPTN.  Dengan  menggali  pola-pola  yang  tersembunyi  dalam data  siswa, data  mining  dapat  mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  berpengaruh  terhadap
keberhasilan siswa dalam seleksi dan membantu membangun model prediksi yang lebih akurat.
SMAN 6 Surabaya dipilih sebagai konteks penelitian ini karena reputasinya sebagai sekolah  yang  memiliki  siswa-siswa  berprestasi  dan  berkompeten.  Dengan menggunakan  data  siswa  dari  SMAN  6  Surabaya,  penelitian  ini  diharapkan  dapat menghasilkan  model  prediksi  yang  lebih  representatif  dan  dapat  digeneralisasi  ke sekolah lain dengan karakteristik serupa.
Tantangan dalam penelitian ini meliputi pengumpulan data yang akurat, pemilihan metode data mining yang tepat, dan validasi model prediksi. Namun, jika berhasil, penelitian  ini  memiliki  potensi  untuk  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam mengoptimalkan persiapan siswa dan meningkatkan efisiensi sistem untuk memilih kuota SNMPTN di SMAN 6 Surabaya. Dalam hal ini, peneliti memilih algoritma Naïve Bayes  sebagai  media  yang  digunakan  dalam  memprediksi  data  hasil  SNMPTN  di SMAN 6. Pemilihan media tersebut dirasa sangat tepat karena algoritma naïve bayes memiliki keunggulan berupa tingakt akuras dan presisi yang tergolong tinggi.
Dengan demikian, penelitian ini memiliki implikasi penting dalam bidang pendidikan dan pengembangan sistem seleksi siswa, serta berpotensi memberikan manfaat yang luas bagi siswa, orang tua, dan sekolah.

## METODE PENELITIAN Bahan Dan Perangkat Penelitian
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  1  unit  laptop  (Hardware),  dan  juga  beberapa perangkat lunak (Software) yang akan di sampaikan di bawah ini:
1. Kebutuhan Minimum Perangkat Keras
Pada  penelitian  ini  digunakan  1  unit  laptop  yang  memiliki  spesifikasi  sebagai berikut:
• AMD RYZEN 7 48000H
• NVIDIA Geforce RTX 2060
• RAM 16 GB
2. Kebutuhan Perangkat Lunak:
• Sistem Operasi Microsoft Windows 10
• Google Chrome
• Visual Studio
• XAMPP
• Flask

## Objek Penelitian
Objek pada penelitian yang dilakukan ini adalah data siswa SMAN 6 Surabaya yang dimana digunakan untuk acuan analisis data mining tersebut yang di dengan rentan data dari alumni 2021-2022, 2022-2023, dan data siswa yang masih bersekolah.

## Tahapan Penelitian
Dalam tahapan penelitian yaitu suatu gambaran mengenai alur pengerjaan penelitian secara garis besar, yang dimana menggunakan metode observasi untuk pengumpulan data,  selanjutnya  tahap  perancangan  yang  berisikan  perancangan  website  yang bertujuan untuk membuat langkah - langkah pembuatan website. Serta dalam tahap ini akan diberikan suatu gambaran alur logika berjalanya penelitian secara garis besar beserta keterangan nya.
Gambar 1. Kerangka Pemikiran
Tahap-tahap kerangka pemikiran yaitu memiliki penjelasan sebagai berikut:
1. Tahapan Identifikasi Masalah
Pada tahap ini dilakukan dengan mencari tahu permasalahan – permasalahan apa saja  yang  akan  digunakan  dalam  prediksi  tingkat  persaingan  siswa  dalam SNMPTN pada SMAN 6 Surabaya.
2. Tahapan Pengumpulan Data Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data untuk mendukung bagaimana sistem yang  akan  dibuat  di  dalamnya.  Dalam  tahap  pengumpulan  data  akan menggunakan metode 2 metode yaitu wawancara dan observsi.
3. Tahapan Perancangan Pada tahapan percangan ini dilakukan perancangan pada sistem yang akan dibuat berdasarkan  identifikasi  masalah  yang  sudah  didapatkan.  Oleh  karena  itu  pada penelitian ini berdasarkan permasalahan yang ada, maka dibuatnya sistem untuk memprediksi tingkat persaingan siswa dalam SNMPTN pada SMAN 6 Surabaya.
4. Tahapan Implementasi Pada tahapan ini berdasarkan data-data yang sudah di dapat dan di olah maka di buatlah sebuah aplikasi berbasis web dengan metode Naïve Bayes menggunakan Flask sebagai kerangka utamanya.
5. Tahapan Pengujian
Dalam penelitian ini akan dilakukan pengujian dengan metode blackbox testing, dimana pengujian tersebut akan berfokus kepada fungsionalitas dari website yang telah  dibuat.  pengujian  sistem  informasi  ini  akan  menggunakan  data  uji  berupa inputan pada sistem yang telah dibuat dan selanjutnya akan diamati apakah sudah sesuai yang diharapkan atau tidak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Permprosesan Data
Dalam tahapan pemrosesan data ini dilakukan penggabungan data dari kedua yaitu data  niali  dan  data  ekskul  yang  didapat  dari  tahapan  pengumpulan  data. Penggabungan  data  tersebut  dilakukan  dengan  cara  manual  yaitu  mengambil beberapa data dan menyatukannya. Berikut merupakan hasil dari penggabungan data tersebut:
Tabel 1. Data Hasil Gabungan No Nama Jurusan Nilai Keaktifan Ekskul Prestasi Akademik Prestasi Non- Akademik 1 Achmad Hamdi Khoiri XII IPA 1 87 aktif tidak tidak 2 Affriza Wildan Fauzan XII IPA 1 89 aktif tidak ada 3 Aisyah Nuurii Winsetyowati XII IPA 1 88 tidak aktif tidak ada 4 Aliffia Sulis Setyaningrum XII IPA 1 88 tidak aktif ada ada 5 Aliya Nur Kamila Sillia XII IPA 1 88 aktif ada ada 6 Amadhea Erlangga Putri XII IPA 1 87 aktif tidak tidak 7 Amanda Syahra Ramadhani XII IPA 1 87 tidak aktif tidak ada 8 Annisa Nur Fadillah XII IPA 1 88 aktif tidak tidak 9 Azzahra Deianeira Putri XII IPA 1 86 tidak aktif tidak tidak 10 Daffa Qabus Siregar XII IPA 1 88 aktif tidak ada 11 Dalila Rozana Ranawadi XII IPA 1 87 aktif ada ada 12 Dea Islami Putri XII IPA 1 87 aktif tidak tidak 13 Dela Danela XII IPA 1 86 aktif ada ada 14 Eclatdeta Sektyairlangga XII IPA 1 87 aktif ada tidak 15 Erren Betrisia Nabila XII IPA 1 87 aktif tidak tidak 16 Fernando Satria Alim Sutanto XII IPA 1 86 tidak aktif ada tidak 17 Kairrza Rizky Putri Hardianto XII IPA 1 88 aktif tidak ada 18 Kalya Sabina Isyani XII IPA 1 88 aktif tidak ada 19 Keysya Amalia Rahmadani XII IPA 1 88 aktif ada ada 20 Ladzuardi Arvian Al Muhammad XII IPA 1 89 tidak aktif ada tidak 21 Mars Dewangga Putra Anugrah XII IPA 1 88 aktif tidak tidak 22 Moch. Hamzah Khalil Azis Azhari XII IPA 1 86 aktif tidak ada 23 Moch. Rizky Setiawan Saputra XII IPA 1 88 aktif tidak tidak 24 Nabila Ayu Kusumah XII IPA 1 88 aktif ada tidak 25 Nabilah Anindyah Paramesti XII IPA 1 87 aktif tidak tidak 26 Nasywa Carissa Putri XII IPA 1 87 aktif tidak ada 27 Nindira Nashwa Zafirah XII IPA 1 88 tidak aktif tidak tidak 28 Putry Tsaabitah Raissa Gandhi XII IPA 1 87 aktif ada tidak 29 Radifan Nuruddin XII IPA 1 90 aktif tidak tidak 30 Raihan Syah Rafi' XII IPA 1 87 aktif tidak ada
Pada table diatas kita bisa melihat bahwa terdapat nilai rata – rata yang diambi dari data  nilai  observasi  dan  ke  aktivan  ekskul,  prestasi  akademik,  dan  prestasi  non akademik yang diambil dari data yang di dapat dari quisioner atau wawancara dan di gabungkan menjadi satu seperti data dia atas.

## Tahapan Pengujian
Dalam penelitian ini akan dilakukan pengujian dengan dua metode yaitu confusion matrix dan metode blackbox testing, untuk confusion matrix sendiri berfungi untuk menguji  keakuratan  algoritma  dengan  menghitung  data  set  (data  acuan)  dan mendapatkan  hasil  akurasi,  presisi,  dan  recall. Dan  untuk  metode  blackbox  testing akan berfokus kepada fungsionalitas dari website yang telah dibuat. pengujian sistem informasi  ini  akan  menggunakan  data  uji  berupa  inputan  pada  sistem  yang  telah dibuat dan selanjutnya akan diamati apakah sudah sesuai yang diharapkan atau tidak, seperti skenario di bawah ini.

## 1. Pengujian Black Box Testing
Metode pengujian yang dilakukan untuk uji coba utnuk menguji sistem ini adalah black box testing . Metode pengujian ini mengutamakan uji coba pada fungsi-fungsi sistem website tanpa melihat hubungannya dengan kode program yang dibuat.
Tabel 2. Uji Validasi Blackbox Testing Kelas Uji Butir Uji Skenario Pengujian Pembahasan Hasil Halaman Login Verivikasi Username dan Password Username dan Password tidak diisi kemudian klik tombol login Login tidak berhasil dan memunculkan peringatan “please fill out this field” Valid Mengisikan Username tetapi password tidak diisi atau kosong kemudian klik tombol login Login tidak berhasil dan memunculkan peringatan “please fill out this field” Valid Mengisikan Password tetapi username tidak diisi atau kosong kemudian klik tombol login Login tidak berhasil dan memunculkan peringatan “please fill out this field” Valid Mengisikan username yang benar dan password salah Login tidak berhasil dan memunculkan peringatan “Invalid Password” Valid Mengisikan username yang salah dan password yang benar Login tidak berhasil dan memunculkan peringatan “Username Tidak Ditemukan” Valid Mengisikan username dan password yang benar Login berhasil dan pindah ke halaman Home Valid Halaman Data Siswa Menambaha kan Data Siswa Tidak memilih file kemudian klik tombol tambah data Menambahkan data tidak berhasil dan memunculkan peringatan “Please select a file” Valid Memilih file salah kemudian klik tombol tambah data Menambahkan data tidak berhasil dan memunculkan peringatan pada kategori file yang salah “kolom 'nama' tidak ada pada file excel” Valid Memilih file benar kemudian klik tombol tambah data File berhasil ditambahkan pada halaman Data Siswa Valid Mengedit Data Siswa Tidak mengubah data kemudian klik tombol save Data tidak berubah dan memunculkan peringatan “data murid berhasil di ubah” Valid Mengubah data kemudian klik tombol save Data berhasil diubah dan memunculkan peringatan “data murid berhasil di Valid
ubah” Menghapus data user Memilih jawaban tidak Data tidak dihapus Valid Memilih jawaban iya Data berhasil dihapus dan muncul peringatan “data murid telah dihapus” Valid
a. Kelas Uji Login
Gambar 2. Pengujian Validasi Login I     Gambar 3. Pengujian Validasi Login II
Gambar 4. Pengujian Validasi Login III     Gambar 5. Pengujian Validasi Login IV
Gambar 6. Pengujian Validasi Login V
Gambar 7. Tampilan Setelah Berhasil Login
b. Kelas Uji Tambah Data
Gambar 8. Pengujian Validasi Tambah Data I
Gambar 9. Pengujian Validasi Tambah Data II
Gambar 9. Pengujian Validasi Tambah Data III
c. Kelas Uji Edit data
Gambar 10. Pengujian Validasi Edit Data I

## Gambar 11. Pengujian Validasi Edit Data II
d. Kelas Uji Hapus data
Gambar 12. Pengujian Validasi Hapus Data I
Gambar 13. Pengujian Validasi Hapus Data II

## 2. Penggujian Confusion Matrix
Pada  pengujian  confusion  matrix  terdapat  200  data  set  yang  terbagi  menjadi  2 kategori yaitu iya dan tidak. Pada data yang telah diolah sebelum dimasukan ke dalam  perhitungan  algoritma  naïve  bayes  yang  akhirnya  dihitung  di  dalam Microsoft execle dan memiliki contoh sebagian hasil dari perhitungan yaitu.
Tabel 3. Tabel Hasil Perhitungan Klasifikasi Naive Bayes pada Data Set No. Iya Tidak  Klasifikasi  Fakta  Prediksi 1 0,05956  0,00699 iya iya sesuai 2 0,06394  0,00699 iya tidak tidak 3 0,05851  0,00653 iya iya sesuai 4 0,05748  0,00842 iya iya sesuai 5 0,06508  0,00542 iya tidak tidak 6 0,06508  0,00542 iya iya sesuai 7 0,05748  0,00842 iya iya sesuai 8 0,00996  0,03748 tidak tidak sesuai 9 0,00895  0,06234 tidak tidak sesuai 10  0,06508  0,00542 iya tidak tidak 11  0,05748  0,00842 iya iya sesuai 12  0,05956  0,00699 iya iya sesuai 13  0,00895  0,06234 tidak tidak sesuai 14  0,00978  0,04833 tidak iya tidak
15  0,05748  0,00842 iya iya sesuai 16  0,05956  0,00699 iya iya sesuai 17  0,00996  0,03748 tidak tidak sesuai 18  0,05748  0,00842 iya tidak tidak 19  0,06394  0,00699 iya iya sesuai 20  0,05851  0,00653 iya iya sesuai 21  0,06508  0,00542 iya iya sesuai 22  0,05956  0,00699 iya tidak tidak 23  0,06394  0,00699 iya iya sesuai 24  0,06281  0,00653 iya iya sesuai 25  0,06281  0,00653 iya iya sesuai 26  0,05851  0,00653 iya iya sesuai 27  0,00911  0,04833 tidak iya tidak 28  0,06508  0,00542 iya iya sesuai 29  0,06508  0,00542 iya iya sesuai 30  0,00996  0,03748 tidak tidak sesuai
Pada  tabel  diatas  dijelaskan  hasil  benar  dan  salahnya  hitungan  prediksi  dari perbandingan data aktual dan data prediksi, lalu data tersebut dapat dimasukan dalam tabel pengujian confusion matrix seperti berikut.
Tabel 3. Tabel Rumus Confusion Matrix Data Actual Data Prediksi Iya Tidak Iya 98 (TP) 11 (FP) Tidak 15 (FN) 76 (TN)
Keterangan: TP: positif yang klasifikasi benar TN: negatif yang klarifikasi benar FP: positif yang klarifikasi salah FN: negatif tapi klasifikasi salah
Dari tabel pengujian confusion matrix diatas penulis dapat mengetahui hasil data actual  dan  data  prediksi  yang  dipilah  dan  digabung  kan  berdasarkan  masing – masing keterangan. Selanjutnya data tersebut dapat dihitung dari mulai akurasi, presisi,  recall,  dan  F1-Score  tersebut.  Berikut  perhitungan  akurasi,  presisi,  recall, dan F1-Score.
a. Akurasi
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 = 98+76
98+76+11+15 = 0.87 x 100% = 87.0% (4.1)
b. Presisi Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 = 98 98+11 = 0.89 x 100% = 89.0% (4.2)

## c. Recall
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 = 98 98+15 = 0.8671 x 100% = 86.71% (4.3)
d. 1-Score
F1-Score = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 ×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖+𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 × 0.89×0.8671 0.89+0.8671 = 0.8784 x 100% = 87.84% (4.4)

## SIMPULAN
Dari pembahasan dari bab-bab sebelumnya akan menghasilkan beberapa kesimpulan sebagai berikut:
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  website  Prediksi  Tingkat  Persaingan  Siswa menggunakan Data Mining pada SMAN 6 Surabaya terhadap 2 kategori yaitu Iya dan Tidak dengan kategori iya yang terbanyak.
Sistem prediksi tingkat persaingan siswa  dalam SNMPTN menggunakan algoritma Naïve Bayes. Selanjunya data set yang masukan diperoleh dari observasi kemudian diproses  menggunakan  library  sklearn  di  Python.  Setelah  penggabungan  data  tes, dilakukan perhitungan dengan Naïve Bayes, menghasilkan diagram grafik dan data siswa yang diterima.
Hasil  dari  penelitian  ini  penulis  dapat  mengetahui  dari  220  data  tes  atau  data  uji menghasilkan  tingkat  persaingan  yang  tergolong  tinggi  dikarenakan  siswa  yang diprediksi  mendapatkan  SNMPTN  sebesar  55.5%  dan  sedangakn  yang  tidak mendapatkan sebesar 44.5% dengan akurasi 87%, presisi 89%, recall 86,71%, dan F1- Score 87.84%.

## DAFTAR PUSTAKA
Almufqi,  F.  M.,  &  Voutama,  A.  (2023).  Perbandingan  Metode  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Prestasi  Akademik  Siswa.  Jurnal  Teknika,  15(1),  61 – 66. https://doi.org/10.30736/jt.v15i1.929
Anastassia Amellia Kharis, S., Haqqi Anna Zili, A., Zubir, E., & Ihza Fajar, F. (2023). Prediksi  Kelulusan  Siswa  pada  Mata  Pelajaran  Matematika  menggunakan Educational  Data  Mining.  Jurnal  Riset  Pembelajaran  Matematika  Sekolah,  7. https://archive.ics.uci.edu/
Andriyan,  W.,  Septiawan,  S.,  &  Aulya,  A.  (2022).  PERANCANGAN  WEBSITE SEBAGAI  MEDIA  INFORMASI  DAN  PENINGKATAN  CITRA  PADA  SMK DEWI  SARTIKA  TANGERANG.  Jurnal  Teknologi  Terpadu,  6,  79 – 88. https://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JTT
Aryani, L., & Hadinata, N. (2020). Prediksi Jumlah Siswa Baru Dengan Menggunakan Metode  Exponential  Smoothing  (Studi  Kasus :  Smk  Ethika  Palembang).  Bina Darma Conference on Computer Science.
Damanik, A. R., Sumijan, S., & Nurcahyo, G. W. (2021). Prediksi Tingkat Kepuasan dalam  Pembelajaran  Daring  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Jurnal
Sistim Informasi dan Teknologi, 88 – 94. https://doi.org/10.37034/jsisfotek.v3i3.49
Firmansyah,  F.,  &  Yulianto,  A.  (2023).  Prediksi  Hasil  Belajar  Menggunakan  Naïve Bayes  Classifier  pada  Tingkat  Sekolah  Dasar.  remik,  7(2),  1174 – 1182. https://doi.org/10.33395/remik.v7i2.12375
Hasanah, H., Sudibyo, N. A., & Kurniawan, E. (2020). Prediksi Jurusan Pada Seleksi Nasional  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  (Snmptn)  Menggunakan  Metode Klasifikasi Naïve Bayes. 4(1). http://e- journal.unipma.ac.id/index.php/doubleclick
Kafil,  M.  (2019).  PENERAPAN  METODE  K-NEAREST  NEIGHBORS  UNTUK PREDIKSI  PENJUALAN  BERBASIS  WEB  PADA  BOUTIQ  DEALOVE BONDOWOSO. Dalam Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 3, Nomor 2).
Lastari, W. (2023). Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Prestasi Siswa SMA Pada Dinas Pendidikan Provinsi Jambi (Vol. 8, Nomor 2).
Marpaung, S., Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Stikom Tunas Bangsa Jl Sudirman, I., Barat,  S.,  Pematang  Siantar,  K.,  &  Utara,  S.  (2021).  Penerapan  Metode  Naïve Bayes Dalam Memprediksi Prestasi Siswa Di Sma Negeri 1 Panombeian Panei. Jurnal Sistem Informasi dan Ilmu Komputer Prima, 4(2).
Maruli Sitompul, A., Tunas Bangsa, S., Utara, S., Tunas Bangsa, A., & Jln Sudirman Blok No, I. A. (2021). Teknik Data Mining Dalam Prediksi Jumlah Siswa Baru Dengan Algoritma Naive Bayes (Vol. 2, Nomor 2).
Mutaqin, M. Z., & Mutoffar, M. M. (2023). Algoritma Naive Bayes untuk Memprediksi Waktu  Pengerjaan  Uji  Kompetesi  Keahlian  (UKK)  Siswa    Sekolah  Menengah Kejuruan. Jl. Sersan Aswan, 4(1). https://doi.org/10.31599/jsrcs.v4i1.2343
Nias Raya, U., Laia, F., Duha, T., Laia, M., Khorul Huda, A., & Jasuma, A. (2023). Jurnal Informatika  Klasifikasi  Data  Gempa  Bumi  di  Pulau  Sumatera  Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. https://jurnal.uniraya.ac.id/index.php/JI
Pusadan, M. Y., Ghifari, A., & Anshori, Y. (2023). Implementasi Data Mining untuk Prediksi  Status  Proses  Persalinan  pada  Ibu  Hamil  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes. Technomedia Journal, 8(1 Juni), 137 – 153.
https://doi.org/10.33050/tmj.v8i1.1980
Satrio  Hadi  Wijoyo,  S.  A.  W.  A.  D.  H.  (2023).  Analisis  Seleksi  Atribut  Dalam Memprediksi  Kegagalan  Skripsi  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritme  Naïve Bayes Pada Jurusan Sistem Informasi Universitas Brawijaya.
Septiani,  Y.,  &  Ariyani,  F.  (2022).  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Menentukan Klasifikasi  Tingkat  Kelulusan  Siswa  SMK  Media  Informatika  Jakarta.  Dalam Seminar Nasional Mahasiswa Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI) Jakarta- Indonesia. https://senafti.budiluhur.ac.id/index.php
Setiyani,  L.,  Wahidin,  M.,  Awaludin,  D.,  &  Purwani,  S.  (2020).  Analisis  Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Metode Data Mining Naïve Bayes : Systematic Review. Faktor Exacta, 13(1), 35. https://doi.org/10.30998/faktorexacta.v13i1.5548
Sherlyn Eka Yuliana Putri, S. S. ST. , M. T. A. S. S. Kom. , M. K. (2023). Penerapan Model Naive  Bayes  Untuk  Memprediksi  Potensi  Pendaftaran  Siswa  Di  Smk  Taman Siswa Teluk Betung Berbasis WEB.
Sinaga, S., Sembiring, R. W., & Sumarno, S. (2022). Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Prediksi Penerimaan Siswa Baru. Dalam Journal of Machine Learning and Data Analytics (MALDA) (Vol. 1, Nomor 1).
Subariah,  R.,  &  Zein,  A.  (2023).  Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Di  Prodi  Sistem  Informasi  Universitas Pamulang (Vol. 33, Nomor 2).
Torence, A., Ramadhan, M., Fahmi Ginting, E., Informasi, S., & Triguna Dharma, S.
(2023).  Penerapan  Data Mining Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering Dalam  Pengelompokkan  Data  Penerima  Vaksinasi  Covid-19.  2,  482 – 488. https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jsi
Triwidianti, J., Alfian, F. Y., & Prasojo, M. (2021). Perbandingan Metode Data Mining Untuk  Prediksi  Prestasi  Siswa  Tingkat  Pendidikan  Menengah  Kejuruan  Pada Sekolah  Menengah  Kejuruan  Negeri  (SMKN  1)  Gadingrejo  Pringsewu Lampung.
Utomo,  D.  P.,  &  Mesran,  M.  (2020).  Analisis  Komparasi  Metode  Klasifikasi  Data Mining dan Reduksi Atribut Pada Data Set Penyakit Jantung. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, 4(2), 437. https://doi.org/10.30865/mib.v4i2.2080
Waru,  D.,  Astuti,  R.  W.,  &  Kahar,  N.  (2021).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi Daya Serap Lulusan Siswa Menggunakan Algoritma Native Bayes. Arcitech:  Journal  of  Computer  Science  and  Artificial  Intelligence,  1(1),  57. https://doi.org/10.29240/arcitech.v1i1.3294
Widiastuti,  N.,  Hermawan,  A.,  &  Avianto,  D.  (2023).  KOMPARASI  ALGORITMA KLASIFIKASI  DATAMINING  UNTUK  PREDIKSI  MINAT  PENCARI  KERJA (Vol. 17, Nomor 1). https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Yang, J., Li, Y., Liu, Q., Li, L., Feng, A., Wang, T., Zheng, S., Xu, A., & Lyu, J. (2020). Brief introduction of medical database and data mining technology in big data era. Dalam Journal of Evidence-Based Medicine (Vol. 13, Nomor 1, hlm. 57 – 69).
Blackwell Publishing. https://doi.org/10.1111/jebm.12373
Yaodah  Kodratillah,  E., &  Naya,  C.  (2021).  Penerapan  Data  Mining Untuk  Prediksi Kelulusan Siswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes pada SMK GARUDA. 12.