Volume 4 Nomor 1, Juni 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENCARI PERKIRAAN WAKTU STUDI MAHASISWA

## NAIVE BAYES ALGORITHM FOR FINDING STUDENT ESTIMATED TIME STUDENTS

## Yogi Ersan Fadrial
Universitas Lancang Kuning yogiersan@unilak.ac.id

## ABSTRACT
As the development of knowledge and technology has been very rapid, many have used and used automatic equipment for more efficient human work, one of which is using a computerized system. And this is currently needed in all aspects in various government and private agencies. One of them is Data Mining technology, the study program has the task of predicting the length of study of each student in order to determine which students will graduate on time and anticipate the occurrence of students who fail to complete their recovery, which will have an impact on the performance of study programs at the university. , with a good passing rate each year the predicate of the passing score is very satisfying, Each Study Program is obliged to see the development of student studies. Predicting can be done by means of data mining using the Naive Bayes Algorithm method.
Keywords: Data Mining, Naive Bayes Algorithm, Estimated Time Student.

## ABSTRAK
Seiring  perkembangan  pengetahuan  dan  teknologi  sudah  sangat  pesat  ini,  banyak  yang  memakai  dan menggunakan  peralatan  secara  otomatis  untuk  kerja  manusia  lebih  efisien,  yang  salah  satunya menggunakan  sistem  komputerisasi.  Dan  hal  tersebut  saat  ini  sangat  dibutuhkan  dalam  segala  aspek diberbagai instansi pemerintah maupun swasta. Salah satunya adalah teknologi Data Mining, program studi mempunyai tugas untuk memprediksi lama studi dari setiap mahasiswanya guna menentukan mahasiswa mana  yang  lulus  tepat  pada  waktunya  dan  mengantisipasi  terjadinya  mahasiswa  yang  gagal  dalam menyelesaikan  perkulihan,  yang  nantinya  akan  berdampak  pada  kinerja  dari  program  studi  yang  ada  di universitas, dengan tingkat kelulusan baik pada setiap tahunnya predikat nilai kelulusan sangat memuaskan, Setiap Program Studi berkewajiban untuk melihat perkembangan studi mahasiswanya, untuk memprediksi dapat dilakukan dengan data mining menggunakan metode Algoritma Naive Bayes.
Kata Kunci : Data Mining, Naive Bayes Algorithm, Perkiraan Masa Studi.

## PENDAHULUAN
Beriringan perkembangan
pengetahuan  serta teknologi  ini  sangant cepat, sudah banyak yang memakai dan menggunakan  dengan  teknik  otomatis, untuk  aktivitas  manusia  lebih  efisien yang salah satunya menggunakan sistem komputerisasi, dan mengenai itu dibutuhkan  dalam  semua  perspektif diberbagai lembaga pemerintah maupun swasta,  salah  satunya  ialah  teknologi Data Mining , kegiatan yang melingkupi pengumpulan  informasi,  historis  yang menghasilkan  keteraturan  pola  dan hubungan  dalam  set  data  berukuran
besar,  tujuan  dari  penafsiran  ini  adalah metode pecarian data yang tidak dikenal sebelumnya dari sekumpulan data besar. (Romero & Ventura, 2020). Fakultas Ilmu Komputer
Universitas  Lancang  Kuning  ialah fakultas  terfavorit  diantara  fakultas- fakultas  yang  terdapat  di  Universitas Lancang  Kuning  disaat  ini,  dengan tingkatan  kelulusan  yang  bagus  pada tiap tahunnya predikat angka kelulusan sungguh  memadai,  tiap  Program  Studi bertanggung  jawab  buat  memantau kemajuan  studi,  setelah  itu  memiliki kewajiban  buat  memperkirakan  lama
setiap  mahasiswa  untuk  memastikan mana  yang  tercapai  pas  pada  waktu,
serta mengestimasi terbentuknya mahasiswa yang gagal dalam menuntaskan pembelajaran yang kemudian bakal berakibat pada prestasi dari  program  studi  tersebut,  buat memprediksi  bisa  dicoba  dengan memakai  data  mining,  megunakan metode Algoritma Naive Bayes (Peling, dkk.,  2017;  Azahari,  dkk.,  2020; Widaningsih, 2019) . Sukses tidaknya keahlian akademik Mahasiswa  pada  durasi  studi  salah  satu dapat dicermati dari ketepatannya dalam menuntaskan waktu studi di universitas, Mengenai ini dapat dipantau dari mereka berada  pada  tingkatan  3  sampai  6, evaluasi  dicoba  dengan  memisah  data jadi  2  ialah  selaku  data  latih  ( training set )  yang  diterima  dari  data  histori alumni  150,  dan  juga  ( testing  set )  dari informasi mahasiswa di semester 3 atau 6  yang  belum  mengerjakan  sebesar  61 data, Hasil dari studi dengan pembangunan  model  Naïve  Bayes terbaik  terdapat  pada  akurasi  76%, sesudah  itu  struktur  digunakan  untuk perkiraan  kelulusan  mahasiswa  pada tingkatan 3, dengan hasil 48 mahasiswa berhasil  pas  waktu  dan  13  mahasiswa lulus  tidak  tepat  waktu.  Pada  penelitian ini  karakteristik  yang  digunakan  ialah jurusan,  asal  sekolah,  area  asal,  tempat lahir,  indikator  hasil  kuliah  1  hingga dengan 5, indikator hasil kumulatif, serta sasaran kelulusan(Nurliana, dkk., 2015).
Penelitian  ini  mengenakan  metode Algoritma Naive Bayes untuk melakukan perkiraan kelulusan mahasiswa,
kelulusan yang dimaksud ialah diterimanya  seorang  mahasiswa  pada salah  satu  program  studi  di  perguruan tinggi,  agar  mahasiswa  tersebuat  dapat lulus pada periodenya(Muin, 2016).
Kasus  yang  kerap  terjalin  dalam industri  asuransi  merupakan  banyaknya klien yang terlambat melunasi angsuran,
akhrinya  dibutuhkan  suatu  sistem  yang bisa  mengklasifikasikan  klien  yang mana  masuk  kedalam  jenis  golongan lancar,  kurang  lancar  serta  yang  tidak lancer,  dalam  pembayaran  angsuran, pihak  asuransi  dapat  menanggulangi semenjak dini kasus yang berlangsung(Bustami, 2013).
Listrik  sangat  penting  bagi  setiap lapisan masyarakat bahkan juga sangat dibutuhkan,  sebagai  sarana    produksi dan    untuk  kehidupan    sehari-hari, begitu  penting  tentu  saja  berdampak pada  permintaan  listrik  yang  semakin besar, tapi hal ini kiranya tidak merata dengan  persediaan  listrik  yang  belum mampu memenuhi permintaan konsumen  yang  begitu  besar,  untuk mengantisipasi hal tersebut perlu adanya bantuan dari pemerintah dan masyarakat dalam menggunakan listrik dengan bijak sehingga kebutuhan listrik tidak  menjadi  lebih besar dari persediaan,  oleh  karena  itu  setiap rumah  haruslah  paham cara pengunaan yang  lebih  efektif,  penerapan  metode naïve  bayes  diharapkan  mampu  untuk memprediksi  besarnya    penggunaan tiap    rumah,  agar    lebih    mudah mengatur  penggunaan  listrik.  dari  60 rumah  data  penggunaan  listrik,  yang diuji dengan metode naïve bayes, maka diperoleh  hasil  persentase  78,3333% untuk keakuratan prediksi, di mana dari 60  data  penggunaan  listrik  yang  diuji, terdapat  47  data  penggunaan  yang berhasil diklasifikasikan dengan benar(Saleh,  2015). Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk memahami, menganalisa dan menerangkan  secara  ilmiah  hasil  dari pengujian yang dilakukan serta mengetahui  tingkat  akurasi  dari  teknik penambangan  data  yang  digunakan dalam percobaan(As’ad, 2016).
Bersumber pada hasil dari kuisioner yang  sudah  disebarkan  pada  mahasiswa sistem informasi, hendak dicoba
pengelompokan  dari  tingkatan  bisa  jadi kegemukan  yang  diakibatkan  oleh  gaya hidup  yang  tidak  sehat.  Bagi  penelitian dari aspek pemicu dari kegemukan pada anak muda sungguh kompleks antara lain merupakan kurang tidur, banyak menghabiskan waktu pada aktivitas yang karakternya statis, pola makan yang tidak teratur,  hasil  riset  nya melaporkan  kalau pada  umumnya  anak  muda  kegemukan sebesar  10,  5%  dari  anak  didik  yang dijadikan  subjek  riset(Muslehatin,  dkk., 2017).
Berdasarkan  pandangan  penelitian terdahulu,  dapat  disimpulkan  teknik Data  Mining  dengan  menggunakan Klasifikasi Algoritma Naive  Bayes adalah  sebuah  sistem  yang  ditujukan untuk  memprediksi  suatu  kemungkinan baik ataupun buruk serta mengelompokkan atau mengklasifikasikan  masing-masing  dari objek penelitian tersebut(Berrar, 2018).

## METODE
Adapun metode penilitian ini adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Kerangka Kerja
Pendekatan  yang  hendak  dipakai dalam  riset  ini  merupakan System Development Live Cycle (SDLC) dengan bentuk waterfall ,  bentuknya  adalah pengembangan perangkat lunak sebagai bertingkat dengan menuntaskan tahapan- tahapan  tadinya  supaya  dapat  lanjut  ke jenjang  berikutnya,  pada  penelitian  ini langkah mula adalah pengenalan permasalahan  dengan  mencari  masukan yang  diawasi  lewat  observasi,  peneliti merumuskan jika bagaimana mendesain sesuatu  aplikasi  data  mining  dibuat memprediksi  lama  studi  mahasiswa dengan  memanfaatkan Algoritma  Naive Bayes (Arar & Ayan, 2017) .
Pengumpulan  Informasi,  langkah yang  sistematik  serta  standar  untuk memdapatkan data yang diinginkan.
Menyusun serta menganalisa informasi  yang  digabungkan  butuh dikelompokan  maupun  disusun  maka data  itu  memiliki  makna,  sesudah berakhir  dianalisis  sehingga  diberikan pengertian  agar  jelas  keterangan  yang digunakan. Analisa aplikasi , dicoba dengan cara pengamatan langsung di tempat penelitian  serta  tanya  jawab  kepada subjek-subjek penelitian, dimulai dengan  analisa  kepada  sistem  objek penelitian,  aktivitas  ini  bermaksud  buat melihat serta menguasai kegiatan sistem yang sedang berjalan serta permasalahan yang lagi dialami. Design Layout ataupun perencanaan bentuk,  Membuat  serta  pengaturan  isi yang terdapat di dalam aplikasi. Membuat  aplikasi,  Pada  bagian  ini dicoba  implementasi  dari  design  layout yang sudah dicoba, alhasil pada langkah ini  hendak  menciptakan  aplikasi  yang cocok  dengan  keinginan  industri  serta yang sangat penting bisa menanggulangi kasus yang lagi dialami industri. Output aplikasi peneliti  hendak menciptakan  sesuatu  aplikasi  data mining  buat  mencari  perkiraan  masa
studi mahasiswa yang bisa dipakai cocok dengan keperluan.
Data Yang dikenakan sebagai berikut:
Informasi  Primer  yang  didapat ataupun  digabungkan  dengan  cara langsung  dari  sumber  aslinya,  yang  di dapat  berbentuk  pemantauan  langsung ditepat penelitan Fakultas Ilmu
Komputer  Universitas  Lancang  Kuning serta  tanya  jawab  dengan  Pimpinan
Program Studi.
Informasi Sekunder merupakan sumber  informasi  riset  yang  didapat lewat  media  perantara  ataupun  dengan cara  tidak  langsung  yang  berbentuk buku,  catatan,  fakta  yang  pernah  ada, maupun  arsip  baik  yang  diterbitkan ataupun  yang  tidak  diterbitkan.  Dengan kata lain, peneliti menginginkan pengumpulan  data  dengan  berkunjung ke  perpustakaan,  pusat  analisis,  pusat arsip  ataupun  membaca  banyak  buku yang berkaitan dengan penelitiannya.
Tools yang digunakan dalam pembuatan  sistemnya  menggunakan software  PHP,  MySQL,  Macromedia Dreamweaver.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengelompokan memanfaatkan
Metode Naive Bayes untuk memastikan tingkatan  kelulusan  mahasiswa  bisa dicoba  dengan  cara  mengakulasi  data kuesioner  yang  telah  melalui  waktu perkuliahan selama
6 semester, maksudnya mahasiswa itu telah memasuki  semester  7  ataupun  lebih,
pada  aplikasi  ini  diperlukan  Data statistik serta probabilitas untuk sebagian  kemungkinan  yang  jadi  faktor bernilai  dalam  perhitungan  Klasifikasi memakai  Metode Naive  Bayes ,  pada aplikasi pastinya mahasiswa bisa mengisi sendiri pertanyaan dari kuesioner serta langsung bisa memastikan apakah mahasiswa itu lulus tepat waktu ataupun tidak, pada aplikasi serta terdapat penjelasan yang berisikan
data- data mahasiswa yang telah mengisi kuesioner  serta    memperoleh  hasil  dari analisa dengan pengelompokan ataupun Klasifikasi memanfaatkan Metode Naive Bayes.
Menghitung nilai probabilias setiap jawaban dengan rumus sebagai berikut : Diketahui :
P     = Peluang Qi   = Pertanyaan Ci  =  Hipotesis/jawaban  sementara (Status Lulus)
Maka : P(Ci) = P(Ci = “Tepat”) = 31/50 = P(Ci= “Terlambat”) = 19/50
P(Q1|Ci) =  P(Q1  =  “Y”  |  Ci  =  “Tepat”)  = 22/31 = 0,71 = P(Q1 = “Y” | Ci = “Terlambat”) =
6/19 = 0,32
= P(Q1 = “T” | Ci = “Tepat”) = 9/31
= 0,29
= P(Q1 = “T” | Ci = “Terlambat”) = 13/19 = 0,68
P(Q2|Ci) =  P(Q2  =  “Y”  |  Ci  =  “Tepat”)  = 14/31 = 0,45 = P(Q2 = “Y” | Ci = “Terlambat”) =
4/19 = 0,2
=  P(Q2  =  “T”  |  Ci  =  “Tepat”)  =
17/31 = 0,55
= P(Q2 = “T” | Ci = “Terlambat”) =
15/19 =0,79
Merepkan  perhitungan  pada  studi kasus,  pada  penerapan  ini  dapat diketahui  apakah  mahasiswa  lulus  tepat waktu ataupun terlambat.
Untuk  mendapatkan  hasil  dari tingkat  kelulusan  mahasiswa,  maka ditentukan dengan rumus berikut: a. Setiap  nilai  “Ya”  dan  “Tidak”  pada tingkat  kelulusan  “Tepat”  dikalikan
masing-masing pada nilai probabilitasnya. Maka : = (Q1 x Q2 x Q3 x Q4 x Q5 x Q6 x Q7 x Q8 x Q9 x Q10 x Q11 x Q12
x Q13 x Q14)
= (0.71 x 0.55 x 0.39 x 0.45 x 0.61 x 0.42 x 0.55 x 0.55 x 0.39 x 0.35 x 0.61 x 0.68 x 0.48 x 0.48)
= 6.92877e -5
b. Setiap  nilai  “Ya”  dan  “Tidak”  pada tingkat kelulusan “Terlambat”
dikalikan  masing-masing  pada  nilai probabilitasnya. Maka : = (Q1 x Q2 x Q3 x Q4 x Q5 x Q6 x
Q7 x Q8 x Q9 x Q10 x Q11 x Q12
x Q13 x Q14)
= (0.32  x 0.79 x 0.26 x 0.53 x 0.16 x 0.58 x 0.37 x 0.53 x 0.21 x 0.63 x
0.11 x 0.11 x 0.63 x 0.21)
= 1.34263e -7

## Tabel 1. Hasil Perhitungan Studi Kasus
Nama Hasil Perhitungan (Perkalian setian Qn) Prediksi
A TEPAT
6.92877e - 5 Tepat Waktu TERLAMBAT 1.34263e - 7
Jika  Total  nilai  perhitungan  tingkat kelulusan  “Tepat” lebih tinggi  daripada “Terlambat”  maka  prediksinya  “Tepat Waktu”, begitu juga sebaliknya.
1. UML (Unifed Modeling Language) UML ( Unified Modelling Language) adalah  metode  pemodelan secara  visual  sebagai  sarana  untuk merancang  dan  membuat software berorientasi  objek.  Karena  UML  ini merupakan bahasa visual untuk pemodelan  bahasa  berorientasi  objek, maka  semua  elemen  dan  diagram berbasiskan  pada  paradigma object oriented.
a. Use Case Diagram
Use case diagram adalah menggambarkan  fungsionalitas  yang diharapkan  dari  sebuah  sistem,  sebuah use  case merepresentasikan  interaksi antara  actor  dengan  sistem.  Berikut adalah pemodelan Use case dari aplikasi untuk  menentukan  tingkat  kelulusan mahasiswa :
Gambar 2. Use Case Diagram
Use Case Diagram menggambarkan apa saja peran dari admin dan pengguna, dimana pengguna sebagai yang menggunakan sistem dan admin sebagai pengelola sistem.
b. Activity Diagram
Activity  diagram menggambarkan berbagai alur aktifitas dalam sistem yang sedang  dirancang,  bagaimana  masing- masing  alur  berawal, decision yang mungkin terjadi, dan bagaimana mereka berakhir. Berikut merupakan
beberapa aktifitas  yang  terjadi  pada  sistem  yang sedang dirancang :
1. Activity Diagram Login Mahasiswa
Activity  Diagram  Login Mahasiswa menggambarkan  seorang  Mahasiswa untuk  masuk  ke  halaman  utama  agar dapat menggunakan aplikasi.

## Gambar 3. Activity Diagram Login Mahasiswa

## 2. Activity Diagram Memulai Tes

## Tingkat Kelulusan
Activity  Diagram Memulai  Tes Tingkat Kelulusan merupakan gambaran bahwa dari Mahasiswa untuk melakukan tes tingkat kelulusan dan langsung dapat melihat  hasil  tes  tingkat  kelulusan mahasiswa.
Gambar 4. Activity Diagram Memulai Tes Tingkat Kelulusan
3. Activity Diagram Login Admin Activity  Diagram Login Admin merupakan gambaran bahwa dari admin
untuk  masuk  kehalaman  utama  harus melakukan login terlebih dahulu.
Gambar.  5 Activity Diagram Login

## Admin
4. Activity Diagram Mengelola Data
Kuesioner
Activity  Diagram Mengelola  Data Kuesioner menggambarkan seorang admin  untuk  masuk  kehalaman  utama dan  memilih  menu  Kuesioner  untuk dapat  mengelola  dan  melihat  data-data kuesioner.

## Gambar 6. Activity Diagram Mengelola Data Kuesioner
5. Activity Diagram Melihat Probabilitas Atribut Activity Diagram Melihat Probabilitas Atribut merupakan act Activ ity Diagram
Sistem M ahasisw a Start M enampilkan Halaman Home M emilih M enu Login i f M enampilkan Halaman Login M emilih M enu Daftar M enampilkan Halaman Daftar M engisi form Pendaftaran M emproses Pendaftaran M engisi Username dan Passw ord M emproses Username dan Passw ord i f M enampilkan Halaman Utama Fi ni sh [val i dasi  data l ogi n] act Activ ity Diagram Sistem Mahasisw a Start Menampilkan Halaman Utama Memilih Menu Mulai Test Menampilkan Halaman Tes Tingkat Kelulusan Mengisi Form pada Halaman Tes Tingkat Kelulusan Memproses Hasil dari Form yang telah diisi if Menampilkan Hasil Tes Tingkat Kelulusan Melihat Hasil Tes Tingkat Kelulusan Finish [validasi form belum terisi] act Activ ity Diagram Sistem Admin Start Menampilkan Halaman Login Mengisi Username dan Passw ord Memproses Username dan Passw ord if Halaman Admin Finish [validasi data login] act Activ ity Diagram Sistem Admin Start Menampilkan Halaman Utama Memilih Menu Kuesioner Menampilkan Halaman Kuesioner Mengelola Data Kuesioner Memproses Data Kuesioner Menampilkan Data Kuesioner Melihat Data Kuesioner Finish
gambaran  bahwa  dari  Admin  untuk masuk  kehalaman  utama  dan  memilih menu  Probabilitas  Atribut  untuk  dapat melihat  hasil  perhitungan  probabilitas dari beberapa data yang sudah diinputkan kehalaman Kuesioner .
Gambar. 7 Activity Diagram Melihat Probabilitas Atribut

## 6. Activity Diagram Mengelola Data

## Pertanyaan
Activity  Diagram Mengelola  Data Pertanyaan merupakan gambaran bahwa dari  Admin  untuk  masuk  kehalaman utama  dan  memilih  menu  Pertanyaan untuk dapat mengelola dan melihat Data Pertanyaan untuk Tes Tingkat Kelulusan Mahasiswa.

## Gambar. 8 Activity Diagram Mengelola Data Pertanyaan
7. Activity Diagram Mengelola Data
Solusi Kelulusan
Activity  Diagram Mengelola  Data Solusi  Kelulusan  gambaran  bahwa  dari Admin  untuk  masuk  kehalaman  utama dan  memilih  menu  Solusi  Kelulusan untuk dapat mengelola dan melihat Data Solusi  Kelulusan  yang  akan  muncul  di hasil Tes Tingkat Kelulusan Mahasiswa .

## Gambar. 9  Activity Diagram Mengelola
Data Solusi Kelulusan
8. Activity  Diagram  Mengelola  Data User
Activity  Diagram Mengelola  Data User gambaran bahwa dari Admin untuk masuk  kehalaman  utama  dan  memilih menu User untuk  dapat  mengelola  dan melihat Data User .
Gambar 10 Activity Diagram Mengelola
Data User
c. Sequence Diagram
act Activ ity Diagram Sistem Admin Start Menampilkan Halaman Utama Memilih Menu Probabilitas Atribut Menampilkan Halaman Probabilitas Atribut Melihat Halaman Probabilitas Atribut Finish act Activ ity Diagram Sistem Admin Start Menampilkan Halaman Utama Memilih Menu Pertanyaan Menampilkan Halaman Pertanyaan Mengelola Data Pertanyaan Finish Memproses Data Pertanyaan Menampilkan Halaman Pertanyaan Melihat Halaman Pertanyaan act Activ ity Diagram Sistem Admin Start Menampilkan Halaman Utama Memilih Menu Solusi Kelulusan Menampilkan Halaman Solusi Kelulusan Mengelola Data Solusi Kelulusan Finish Memproses Data Solusi Kelulusan Menampilkan Halaman Solusi Kelulusan Melihat Halaman Solusi Kelulusan act Activ ity Diagram Sistem Admin Start Menampilkan Halaman Utama Memilih Menu User Menampilkan Halaman User Mengelola Data User Finish Memproses Data User Menampilkan Halaman Data USer Melihat Halaman Data User
Sequence Diagram menggambarkan urutan aktifitas yang dilakukan pengguna  aplikasi  yaitu  admin  dan mahasiswa dalam langkah-langkah penggunaan  aplikasi  untuk  menentukan tingkat kelulusan mahasiswa.
1) Sequence Diagram Mahasiswa

## Gambar .11 Sequence Diagram Mahasiswa
Gambar  diatas  menjelaskan  bahwa Mahasiswa terlebih  dahulu  melakukan login untuk dapat menggunakan aplikasi tersebut.

## 2) Sequence Diagram Admin
Gambar. 12 Sequence Diagram Admin
Gambar  diatas  menjelaskan  bahwa Admin terlebih dahulu melakukan login untuk dapat mengelola aplikasi tersebut.
d. Class Diagram
Class adalah  sebuah  spesifikasi yang  diinstansiasi  akan  menghasilkan sebuah  objek  dan  merupakan  inti  dari pengembangan  dan  desain  berorientasi objek. Class menggambarkan  keadaan (atribut/properti) suatu sistem.
Gambar. 13 Class Diagram
Class Diagram dimana dari gambar tersebut  dapat  dilihat  relasi  antar class yang saling berhubungan.
9. Implementasi Tampilan Program
a. Halaman Utama
Gambar. 13 Tampilan Halaman Utama
b. Login User Gambar. 14 Tampilan Halaman Login User
c. Data User
sd Sequence Diagram Mahasiswa Login Halaman Mahasiswa Tes Tingkat Kelulusan Data Mahasiswa Database Logout melakukan() masuk ke() memilih() memproses() menampilkan() memilih() memproses() menampilkan() melakukan() sd Sequence Diagram Admin Login Halaman Admin Kuesioner Probabilitas Atribut Database Logout Pertanyaan Solusi Pertanyaan User melakukan() masuk ke() memilih() memproses() menampilkan() memilih() memproses() menampilkan() memilih() memproses() menampilkan() memilih() memproses() menampilkan() memilih() memproses() menampilkan() melakukan() class Class Diagram kuesioner - id_kuesioner:  int - nama_kuesioner:  varchar - kuesioner[0]:  varchar - kuesioner[1]:  varchar - kuesioner[2]:  varchar - kuesioner[3]:  varchar - kuesioner[4]:  varchar - kuesioner[5]:  varchar - kuesioner[6]:  varchar - kuesioner[7]:  varchar - kuesioner[8]:  varchar - kuesioner[9]:  varchar - kuesioner[10]:  varchar - kuesioner[11]:  varchar - kuesioner[12]:  varchar - kuesioner[13]:  varchar - lulus_kuesioner:  varchar +  lihat() : void +  tambah() : void +  ubah() : void +  hapus() : void daftar_solusi - id_daftarsolusi:  int - id_solusi:  varchar - solusi:  varchar - waktu_kelulusan:  varchar +  lihat() : void +  tambah() : void +  ubah() : void +  hapus() : void daftar_user - id_user:  int - nama_lengkap:  varchar
- nama_perti:  varchar
- nama_jurusan:  varchar
- tahun_masuk:  varchar - nama:  varchar - password:  varchar - jenis_kelamin:  varchar - tgl_lahir:  date - tgl_diagnosa:  date - keterangan:  varchar +  lihat() : void +  tambah() : void +  ubah() : void +  hapus() : void pertanyaan - id_basis:  int - id_kuesioner:  varchar - pertanyaan:  varchar - fakta_ya:  varcahr - fakta_tidak:  varchar
+  lihat() : void +  tambah() : void +  ubah() : void +  hapus() : void tbl_admin - id_admin:  int - nama_lengkap:  varchar - username:  varchar - password:  varchar - status:  varchar +  lihat() : void +  tambah() : void +  ubah() : void +  hapus() : void

## Gambar. 15 Tampilan Halaman Data User

## d. Login Admin
Gambar. 16 Tampilan Halaman Login Admin
e. Utama Admin Gambar. 17 Tampilan Halaman Utama Admin

## f. Solusi Kelulusan
Gambar. 18 Tampilan Halaman Menu Solusi Kelulusan .

## SIMPULAN
Aplikasi yang sudah dibuat bermaksud  untuk  mengenali  prediksi lama  studi  dari  tiap  mahasiswa  yang sudah menempuh kuliah sampai minimal semestar VI dengan mengenakan data nilai matakuliah yang telah  tercapai  sebelumnya  dan  jumlah keseluruhan  SKS  yang  telah  didapat. Aspek perkiraan lama studi mencakup data  nilai-nilai  matakuliah  yang  telah ditempuh sampai semester VI dan juga jumlah  SKS  yang  didapat  hingga semester  VI  serta  faktor  data  induk berbentuk  pembelajaran  terakhir  dari orang  tua  serta  rute  masuk  perguruan tinggi  apakah  jalur  prestasi  maupun regular.Kalkulasi  yang  dipakai  yakni Klasifikasi dengan memanfaatkan Algoritma  Naive  Bayes.    Output  yang diperoleh  pada  aplikasi  berbentuk informasi  tingkatan  kelulusan  dari mahasiswa  yang  telah  melaksanakan pengecekan kelulusan

## DAFTAR PUSTAKA
Arar, Ö. F., & Ayan, K. (2017). A feature dependent  Naive  Bayes  approach and  its  application to the  software defect prediction problem . Applied Soft Computing, 59 , 197-209. As'  ad,  B.  (2016).  Prediksi  Kehadiran Menggunakan  Metode  Klasifikasi Naïve  Bayes,  One-r,  Decision Tree. Jurnal Penelitian
Komunikasi  dan  Opini  Publik,
20 (1).
Azahari, A., Yulindawati, Y., Rosita, D.,
&  Mallala,  S.  (2020).  Komparasi Data  Mining  Naive  Bayes  dan
Neural Network memprediksi Masa Studi Mahasiswa S1. Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, 7 (3), 443-452. Berrar,  D.  (2018).  Bayes’  theorem  and naive Bayes classifier. Encyclopedia  of  Bioinformatics and  Computational  Biology:  ABC of Bioinformatics; Elsevier Science Publisher: Amsterdam, The Netherlands , 403-412.
Muin,  A.  A.  (2016).  Metode  Naive Bayes  Untuk  Prediksi  Kelulusan (Studi  Kasus:  Data  Mahasiswa Baru  Perguruan  Tinggi). Jurnal Ilmiah  Ilmu  Komputer  Fakultas Ilmu  Komputer  Universitas  Al Asyariah Mandar, 2 (1), 22-26. Muslehatin, W., Ibnu, M., & Mustakim,
M. (2017, May). Penerapan Naïve Bayes Classification untuk Klasifikasi  Tingkat  Kemungkinan Obesitas Mahasiswa Sistem Informasi  UIN  Suska  Riau.  In Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri (pp. 250-256). Nasution, N., Djahara, K., & Zamsuri, A. (2015). Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes  (Studi  Kasus:  Fasilkom Unilak). Digital  Zone:  Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi, 6 (2), 1-11.
Peling,  I.  B.  A.,  Arnawan,  I.  N., Arthawan, I. P. A., & Janardana, I. G.  N.  (2017).  Implementation  of Data  Mining  To  Predict  Period  of Students Study Using Naive Bayes Algorithm. International  Journal of  Engineering  and  Emerging Technology, 2 (1), 53-57.
Romero,  C.,  &  Ventura,  S.  (2020). Educational  data  mining  and learning  analytics:  An  updated survey. Wiley  Interdisciplinary Reviews: Data Mining and Knowledge Discovery, 10 (3), e1355.
Saleh,  A.  (2015).  Implementasi  metode klasifikasi  naive  bayes  dalam memprediksi besarnya penggunaan listrik  rumah  tangga. Creative Information  Technology  Journal,
2 (3), 207-217.
Widaningsih,  S.  (2019).  Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma  C4,  5,  Naïve  Bayes,
Knn  Dan  Svm. Jurnal  Tekno Insentif, 13 (1), 16-25.