Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.605 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1729-1737 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF WEB-BASED NAIVE BAYES ALGORITHM FOR DETERMINING DEPARTMENTS AT SMK 10 MUHAMMADIYAH KISARAN
Nurlaili Sabila *1 , Herman Saputra 2 , Muthia Dewi *3
1,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Indonesia
2 Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal, Indonesia Email: 1 nurlailisabila46@gmail.com
(Naskah masuk: 11 September 2022, Revisi : 14 September 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
Determination  of  majors  is  very  important  for  the  convenience  of  prospective  students  in  the  process  and continuation of education so that they do not experience difficulties in the teaching and learning process in the future. SMK 10 Muhammadiyah Kisaran is one of the private vocational schools in Asahan that provides 3 majors including  Audio  Video  Engineering  (TAV),  Computer  and  Network  Engineering  (TKJ),  and  Motorcycle Engineering  and  Business  (TBSM).  SMK  10  Muhammadiyah  Kisaran  does  not  yet  have  a  special  system  for selecting majors so that prospective students are welcome to choose majors according to their own wishes, not a few  students  find  it  difficult  because  the  students  themselves  do  not  understand  their  abilities.so  that  it’s  not uncommon for students to choose majors in a random way or follow their friends' choices. Therefore we need a system that can help  prospective students in  selecting  majors that match their interests and talents and reduce mistakes in choosing majors. The technique used for the classification data mining model in this study is the Naïve Bayes  Algorithm. The  dataset  that  will  be  used  as  training  data  and  test  data  is  data  for  new  students  for  the 2021/2022 school year, to be precise, for class X SMK 10 Muhammadiyah Kisaran obtained from the results of documentation  and  questionnaires.  The  criteria  used  were  school  origin,  gender,  interests,  major, influence  of friends, parental suggestions, math scores, English grades, and science grades. The results of the classification modeling with the Naïve Bayes Algorithm produce an accuracy value of 89%.
Keywords : Data Mining, Determining, Implementation, Naïve Bayes, Vocational High School.

## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK PENENTUAN JURUSAN BERBASIS WEB DI SMK 10 MUHAMMADIYAH

## Abstrak
Penentuan jurusan sangat penting untuk kenyamanan calon siswa dalam proses dan kelanjutan pendidikan agar tidak  mengalami  kesulitan  dalam  proses  belajar  mengajar  dikemudian  hari.  SMK  10 Muhammadiyah  Kisaran merupakan salah satu sekolah kejuruan swasta di Asahan yang menyediakan 3 jurusan diantaranya Teknik Audio Vidio  (TAV),  Teknik  Komputer  dan  Jaringan  (TKJ),  dan  Teknik  dan  Bisnis  Sepeda  Motor  (TBSM).  SMK  10 Muhammadiyah  Kisaran  belum  mempunyai  sistem  khusus  untuk  pemilihan  jurusan  sehingga  calon  siswa dipersilahkan untuk memilih jurusan sesuai sesuai keinginannya sendiri, tak sedikit siswa yang merasa kesulitan akan  hal  itu  dikarenakan  siswa  itu  sendiri  juga  belum  memahami  tentang  kemampuan  yang  mereka  miliki sehingga  tak  jarang  para  siswa  akan  menentukan  jurusan  dengan  cara  asal  asalan  atau  mengikuti  pilihan temannya. Maka dari itu dibutuhkan sebuat sistem yang dapat membantu calon siswa dalam pemilihan jurusan yg sesuai  dengan minat dan bakat mereka serta  mengurangi  kekeliruan dalam pemilihan jurusan. Teknik yang digunakan untuk model data mining klasifikasi pada penelitian ini adalah Algoritma Naïve Bayes. Dataset yang akan digunakan untuk menjadi data latih dan data uji adalah data siswa baru tahun ajaran 2021/2022 tepatnya kelas  X  SMK  10  Muhammadiyah  Kisaran  yang  diperoleh  dari  hasil  dokumentasi  dan  kuisioner.  Kriteria  yang digunakan  adalah  asal  sekolah,  jenis  kelamin,  minat,  Jurusan,  Pengaruh  teman,  Saran  orang  tua,  nilai matematika,  nilai  bahasa  Inggris,  dan  nilai  IPA.  Hasil  pemodelan  klasifikasi  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 89% .
Kata kunci : Data Mining, Implementasi, Naïve Bayes, Penjurusan, Sekolah Menengah Kejuruan.
1. PENDAHULUAN
Penjurusan  siswa  merupakan  suatu  proses penempatan  siswa  ke  dalam  jurusan  yang  sesuai dengan  minat  dan  bakat,  sehingga  siswa  dapat menyerap  mata  pelajaran  yang  sesuai  dengan kemampuan yang dimilikinya.[1] Dengan mengikuti kurikulum  yang  berlaku  di  Indonesia,  siswa  yang akan  mendaftar  ke  tingkat  SMK/SMA  akan melakukan  pemilihan  jurusan  sesuai  dengan  minat dan  bakat  nya.  Pemilihan  jurusan  ini  juga  harus dilakukan  dengan  sebaik  mungkin  agar  tidak  terjadi kekeliruan  dalam  pemilihan  jurusan  dan  proses pembelajaran  pun  akan  lebih  terarah  sesuai  dengan minat  dan  nilai  yang  dia  punya.[2]  Banyak  sekali siswa  yang  mengalami  kesulitan  dalam  memilih jurusan yang sesuai dengan minat dan bakat mereka, dikarenakan siswa itu sendiri juga belum mengetahui secara pasti tentang kemampuan yang mereka miliki sehingga  tak  jarang  para  siswa  akan  menentukan jurusan  dengan  cara  asal  asalan  atau  mengikuti pilihan  temannya.[3]  Sebuah  sekolah  tentunya memiliki  arsip  data  yang  dapat  digunakan  untuk pengetahuan  dalam  proses  pengambilan  keputusan yang  nantinya  diharapkan  bisa  meminimalisir kekeliruan  dalam  pemilihan  jurusan.  Dan  tentunya juga dibutuhkan sebuah teknik untuk mengolah arsip data tersebut. Dengan teknik Data Mining , arsip data tadi akan dikelola sedemikian rupa untuk menentukan sebuah  pola  agar  dapat  menghasilkan  sebuah informasi  atau  hasil  prediksi  yang  akan  membantu para calon siswa dalam memilih jurusan yang sesuai dengan  minat  dan  bakat  atau  kemampuan  yang dimilikinya.[4]
Data  mining adalah  proses  pengumpulan  atau penggalian  informasi  dari  sebuah  data  yang berukuran besar melalui proses perhitungan statistika, matematika, maupun AI (Artificial Intelligence) , dan biasanya  digunakan  untuk  menemukan  pola  pola tertentu  dari  data  yang  tersebut.[5]  Saat  ini data mining dikatakan sebagai salah satu ilmu yang relatif baru yang memiliki kemungkinan besar dalam proses pengembangan  dan  diprediksi  akan  menjadi  salah satu  yang  paling  revolusioner  pada  dekade  ini.[6] Data  mining memiliki  banyak  metode  yang  dapat digunakan,  salah  satunya  yaitu  klasifikasi Naive Bayes . Naive  Bayes yaitu  sebuah  pengklasifikasian sederhana yang memanfaatkan perhitungan probabilistik  dan  statistik.[7]  Metode  ini  ditemukan oleh ilmuan Inggris Thomas Bayes untuk memprediksi  probabilitas  atau  kemungkinan  yang akan  terjadi  dimasa  depan  berdasarkan  pengalaman pada masa sebelumnya atau disebut dengan Teorema Bayes dengan berasumsikan bahwa ciri tertentu dari sebuah kelas tidak ada hubungannya dengan ciri dari kelas  lainnya.[8]  Klasifikasi Naive  Bayes dianggap tepat  untuk  digunakan  oleh  database  yang  relatif besar karena mudah dan sederhana.
SMK  10  Muhammadiyah  Kisaran  merupakan salah  satu  sekolah  kejuruan  swasta  di  Asahan  yang menyediakan  3  jurusan  diantaranya  Teknik  Audio Vidio (TAV), Teknik Komputer dan Jaringan (TKJ),
dan  Teknik  dan  Bisnis  Sepeda  Motor  (TBSM).  [9] Seperti  yang  kita  ketahui,  pemilihan  jurusan sangatlah  penting  untuk  kenyamanan  calon  siswa dalam proses dan kelanjutan pendidikan mereka agar tidak  mengalami  kesulitan  dalam  proses  belajar mengajar dikemudian hari.[10] SMK 10
Muhammadiyah  Kisaran  belum  mempunyai  sistem khusus untuk pemilihan jurusan sehingga calon siswa yang  akan  mendaftar  dipersilahkan  untuk  memilih jurusan  sesuai  sesuai  keinginannya  sendiri,  untuk sebagian  calon  siswa  mungkin  sudah  mempunyai pilihan  karena  telah  mengetahui  perihal  minat  dan bakat  atau  kemampuan  yang  mereka  miliki,  tetapi tidak  sedikit  juga  calon  siswa  yang  masih  bingung untuk  menentukan  jurusan  yang  sesuai  sehingga setelah menjalani proses belajar mengajar, tak sedikit siswa  yang  mengeluh  salah  memilih  jurusan  karena merasa  bahwa  pelajarannya  tidak  sesuai  dengan minat  mereka  dan  meminta  untuk  di  pindahkan  ke jurusan lain yang dirasa lebih sesuai.
Penelitian  ini  bertujuan  mengimplementasikan sistem  pengklasifikasian  data  berbasis  web  untuk penentuan  jurusan  yang  sesuai  bagi  calon  siswa dengan menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes yang diharapkan sistem tersebut dapat meminimalisir kekeliruan  calon  siswa  dalam  langkah  penentuan jurusan.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  bab  ini  akan  diuraikan  metodologi penelitian  dan  kerangka  kerja  penelitian.  Kerangka kerja  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  akan dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah  yang  akan dibahas.  Adapun kerangka kerja penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Pengumpulan Data Analisa Data dan Transformasi Data Perancangan Sistem Implementasi dan Pengujian Sistem Perancangan Penelitian Identifikasi Masalah
Berdasarkan  kerangka  kerja  penelitian  diatas, uraian  dan  penjelasan  dari  masing  masing  tahapan yaitu sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah
Identifikasi  Masalah  adalah  upaya  untuk menjelaskan masalah dan membuat  penjelasan yang dapat  diukur.  Identifikasi  ini  dilakukan  sebagai langkah  awal  penelitian.  Jadi,  secara  ringkas, identifikasi  masalah  adalah  mendefinisikan  masalah penelitian.
2. Perancangan Penelitian
Perancangan  Penelitian  secara  umum  dapat diartikan  sebagai  pembuatan  sketsa  atau  desain penelitian  oleh  peneliti,  atau  bisa  juga  diartikan sebagai  kerangka  atau  proposal  penelitian.  Jadi sebelum  menjalankan  sebuah  penelitian,  peneliti harus membuat proposal penelitian terlebih dahulu.
3. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  adalah  proses  mencari, mencatat, dan mengumpulkan semua informasi yang dibutuhkan  secara  objektif  yang  mana  data  tersebut nantinya  akan  digunakan  untuk  membantu  peneliti dalam  mencapai  tujuan  pada  penelitian  yang dilakukan.
4. Analisa Data dan Transformasi data
Analisa  Data  dan  Transformasi  data  adalah proses  pemeriksaan,  pembersihan,  pemodelan,  dan perubahan  data  dengan  tujuan  agar  data  menjadi sesuai  dengan  yang  dibutuhkan  dan  dapat  diolah dengan  Algoritma Naïve  Bayes untuk  menemukan informasi  yang  berguna,  dan  membuat  suatu kesimpulan .
5. Perancangan Sistem
Perancangan sistem merupakan proses merancang  atau  mendesain  suatu  sistem  untuk menentukan  langkah-langkah  operasi  dalam  proses pengolahan  data  yang  bertujuan  untuk  memenuhi kebutuhan para pemakai sistem.
6. Implementasi dan Pengujian Sistem
Implementasi  dan  Pengujian  Sistem  adalah langkah  atau  prosedur  yang  dilakukan  untuk menyelesaikan  desain  sistem  yang  telah  dirancang dan  melakukan  pengujian  agar  dapat  mengetahui apakah  sistem  yang  dibuat  sudah  sesuai  dengan kebutuhan.  Implementasi  dan  pengujian  sistem  juga dilakukan untuk mengevaluasi kekurangan yang ada pada sistem yang dibuat.
Data mining merupakan suatu proses penggalian  sekumpulan  data  yang  besar  untuk mendapatkan sebuah informasi  yang tidak diketahui sebelumnya.[11] Data  mining menggunakan  teknik statistik, matematika, kecerdasan buatan dan machine learning pada prosesnya dengan cara mengolah data tersebut  untuk  mendapatkan  sebuah  informasi  yang lebih bermanfaat.[12] Nama lain data mining adalah Knowledge  Discovery  in  Database (KDD). Data mining adalah salah satu bagian langkah yang penting dalam  proses  KDD  terutama  berkaitan  dengan penemuan  pola-pola  dari  data  yang  ditelaah,  yang
kemudian diolah menjadi sebuah informasi baru serta lebih bermanfaat.[13]
Bagian  atau  Teknik Data  Mining merupakan cara yang akan diterapkankan pada proses penggalian data namun tetap harus disesuaikan dengan berbagai tipe  fungsi  ataupun  tujuan  penggunanya.  Adapun beberapa  bagian  atau  teknik data  mining menurut Herry  Derajad  Wijaya  dan  Saruni  Dwiasnati[14] yaitu sebagai berikut :
a. Association
Teknik data  mining Market  basket  analysis (analisa  keranjang  pasar)  atau association adalah teknik  yang  berhubungan  dengan  pemasaran, mengenali  kelakuan  melalui  kebiasaan  kebiasaan yang terjadi sebelumnya.
b. Classification
Klasifikasi data  mining adalah  sebuah  proses menemukan  definisi  kesamaan  karakteristik  dalam suatu  kelompok  atau  kelas  ( class ).  Klasifikasi data mining menjadi salah satu teknik yang paling umum untuk  digunakan,  bertujuan  untuk  memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya belum diketahui.
c. Clustering
Clustering data mining adalah nama lain untuk teknik segmentation , bertujuan
untuk mengelompokkan  suatu class ke  dalam  beberapa segmen berdasarkan atribut yang memiliki kemiripan.
Metode klasifikasi Naïve Bayes adalah  metode klasik yang menggunakan konsep statistik probabilitas  dalam  melakukan  klasifikasi  data.[11] Naive  Bayes merupakan  metode  yang  cocok  untuk klasifikasi biner dan multiclass . Model machine  learning yang  diterapkan  pada program tersebut menggunakan Teorema Bayes yang dirumuskan sebagai berikut:[13]
𝑃(𝐻│𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )×𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Dimana  X  merupakan  ata  dengan class yang belum diketahui, H adalah Hipotesis data merupakan suatu class spesifik,  P(H|X) ;  Probabilitas  Hipotesis H berdasarkan kondisi X (posterior probabilitas) P(H)  ;  Probabilitas  hipotesis  H (prior probabilitas)
P(X|H)  ;  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi pada hipotesis H, P(X) ; Probabilitas X
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode  penelitian  kuantitatif.  Metode kuantitatif  yaitu  suatu  proses  mengumpulkan  data berupa  angka  sebagai  alat  menganalisis  keterangan mengenai  apa  yang  ingin  diketahui  yang  kemudian angka-angka yang didapat akan di analisis dan diolah agar  data  dapat  di  proses  sesuai  dengan  prosedur statistik  yang  berlaku.  Tujuan  penelitian  kuantitatif memiliki beberapa poin, seperti untuk pengembangan model matematis karena penelitian ini tidak sekadar menggunakan  teori  yang  diambil  lewat  kajian literatur  dan  teori,  namun  juga  pentingnya membangun  hipotesis  yang  memiliki  keterkaitan
dengan  fenomena  yang  akan  diteliti  menggunakan metode penelitian ini.
Beberapa  Teknik  pengumpulan  data  yang digunakan  pada  penelitian  ini  meliputi:  (1) Wawancara (2) Kuisioner (3) Dokumentasi (4) Studi Pustaka.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisis Sistem
Analisis Sistem adalah suatu teknik atau metode pemecahan masalah dengan cara menguraikan sistem ke dalam komponen-komponen pembentuknya untuk mengetahui bagaimana komponen-komponen tersebut bekerja dan saling berinteraksi satu sama lain guna mencapai tujuan sistem, biasanya analisis sistem dilakukan  dalam  membuat  Design  Sistem,  dimana komponen-komponen pembentuk sistem digabungkan  sehingga  membentuk  satu  kesatuan yang  utuh  dalam  bentuk  yang  lebih  baik  lagi.  Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi  dalam penentuan jurusan  berbasis  web menggunakan  metode Naïve Bayes.
Gambar 2. Analisis Sistem Yang Diusulkan (ASI Baru).
Sistem  penentuan  jurusan  di  SMK  10 Muhammadiyah Kisaran masih menggunakan penjurusan  siswa  berdasarkan  pilihan  siswa  itu sendiri, sehingga tidak sedikit calon siswa yang akan mendaftar  tidak  mempunyai  gambaran  perihal jurusan apa yang harus mereka pilih . Alur dan sistem yang  sedang  berjalan  dalam  penentuan  jurusan  di SMK  10  Muhammadiyah  Kisaran  diuraikan  dengan beberapa  pemodelan Unified  Modelling  Language (UML).  Dengan  adanya  Implementasi  Algoritma Naïve Bayes untuk Penetuan Jurusan Berbasis Web di
SMK 10 Muhammadiyah Kisaran dapat
memudahkan  calon  siswa  baru  untuk  menentukan jurusan  yang  akan  diambil.  Adapun  analisis  proses dari  sistem  penentuan  jurusan  berbasis  web  dapat dilihat pada gambar 2.

## 3.2. Analisis Masalah
Analisis masalah dalam penelitian ini dilakukan dengan  PIECES Analysis, yaitu  peneliti  akan menganalisis data yang sudah dikumpulkan data yang sudah  terkumpul  guna  menentukan  apa  saja  yang diperlukan  untuk  mengembangkan  sistem  seperti performance, information, economy, contorl, effeciency, dan services yang diperlukan pada sistem yang  akan  dibangun.  Adapun  tahapan-tahapan PIECES Analysis adalah sebagai berikut:
1. Performance Analysis
Karena  penentuan  jurusan  masih  dilakukan secara  manual  maka  dibutuhkan  suatu  sistem  yang dapat  membantu  penentuan  jurusan  berbasis  web untuk  masa  yang  akan  datang  agar  menjadi  lebih efektif dan akurat.
2. Information Analysis Information  Analysis mengenai  perancangan sistem penentuan jurusan berbasis web pada SMK 10 Muhammadiyah  Kisaran  menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes harus  lebih  mudah  dipahami  dan dimengerti. 3. Economy Analysis Economy Analysis sistem yang dirancang dapat sangat membantu calon siswa mendapatkan gambaran perihal jurusan yang sesuai dengan adanya sistem penentuan jurusan berbasis web . 4. Control Analysis Control  Analysis dilakukan  untuk  mendeteksi kesalahan  atau  kecurangan  yang  mungkin  terjadi dengan  penyalahgunaan  sistem  dan  juga  dapat menjamin  keamanan  data  mengenai  penentuan jurusan  berbasis  web . Dengan  adanya control analysis, maka  gangguan  yang  terjadi  dapat diperbaiki dengan cepat. 5. Efficiency Analysis Efficiency Analysis dilakukan untuk mengetahui tingkat  efisiensi  sistem  penentuan  jurusan  berbasis web  sehingga  dapat  ditingkatkan  agar  kualitasnya menjadi semakin baik.
6. Service Analysis
Dengan  adanya service  analysis calon  siswa dapat  mendapatkan  informasi  perihal  jurusan  yang sesuai  dimana  saja  selagi  mereka  terhubung  dengan jaringan internet.

## 3.3. Analisis Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  siswa yang didapat melalui proses pengisian kuisioner yang sebelumnya  peneliti  lakukan  ditempat  penelitian. Sebanyak 321 data diperoleh dari kegiatan kuisioner tersebut. Sampel data awal yang telah diperoleh dapat dilihat pada tabel 1.
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.605 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1729-1737 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871
Tabel 1. Data Awal No Nama Jenis Kelamin Asal Minat PT SOT MM BING IPA KPTSN 1 Abeliazra Agusta L
SMP SAV TB CM 70 81 79
TAV 2 Afriandi L SMP SAV B TM 79 80 81
TAV
3 Agus Firmansyah Nasution L
SMP KD B CM 81 81 88 TAV ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... 320 Al-Anshar Fauzan Rangkuti L MTs O B CM 82 91 82 TBSM 321 Arifin L SMP O B CM 88 76 79 TBSM
Namun,  peneliti  memilih  beberapa  data  untuk dijadikan  data  training  yang  mana  data  training tersebut nantinya akan diolah menggunakan
perhitungan  matematika  sehingga  menghasilkan output yang diinginkan . Data training pada  masalah di penelitian ini dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Data Training No Asal Minat PT SOT MM BING IPA JRSN 1 SMP SAV TB CM 70 81 79 TAV 2 SMP SAV B TM 79 80 81 TAV 3 SMP KD B CM 81 81 88 TKJ 4 SMP JR TB M 83 78 88 TKJ 5 MTs JR B M 92 82 87 TKJ 6 SMP JR TB M 82 97 82 TKJ 7 SMP OTO CB CM 95 91 89 TBSM 8 MTs OTO B M 77 95 83 TBSM
Setelah  ditentukannya  data training dan dilakukannya  berbagai  proses  perhitungan,  maka peneliti menghasilkan data output atau yang disebut dengan  data testing pada  sistem  penentuan  jurusan
siswa  berbasis  web . Data testing pada  masalah  di penelitian ini dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Testing No Asal Minat PT SOT MM BING IPA KPTSN JRSN 1 SMP SAV TB CM 70 81 79 TAV TAV 2 SMP SAV B TM 79 80 81 TAV TAV 3 SMP KD B CM 81 81 88 TAV TKJ 4 SMP JR TB M 83 78 88 TKJ TKJ 5 MTs JR B M 92 82 87 TKJ TKJ 6 SMP JR TB M 82 97 82 TKJ TKJ 7 SMP OTO CB CM 95 91 89 TBSM TBSM 8 MTs OTO B M 77 95 83 TBSM TBSM

## 3.4. Transformasi Data Nilai
Transformasi  data  yaitu  mengubah  data  ke dalam  bentuk  yang  lebih  sesuai  untuk  proses data mining yang dibutuhkan. Data akan diubah ke dalam format  yang  dapat  memudahkan  proses  untuk menentukan  jurusan  siswa  berbasis  web.  Data transformasi  pada  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada tabel 4.
Tabel 4. Transformasi Data Nilai Transformasi 80 - 100 A 70 - 79 B
60 - 69
C
45 - 59 D 0 -  44 E

## 3.5. Penerapan Metode Klasifikasi Algoritma Naïve Bayes
Terdapat  beberapa  tahapan  dalam  proses perhitungan  algoritma Naïve  Bayes dan  dari perhitungan probabilitas yang sudah dilakukan maka dapat di buatkan seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Probabilitas Data Sheet Jenis Kelamin Jumlah Kejadian "dipilih" Probabilitas TAV TKJ TBSM TAV TKJ TBSM Perempuan 2 81 1 0,0952 0,5912 0,0061 Laki-Laki 19 56 162 0,9048 0,4088 0,9939 Jumlah 21 137 163 1,00 1,00 1,00 Asal Sekolah Jumlah Kejadian "dipilih" Probabilitas TAV TKJ TBSM TAV TKJ TBSM SMP 15 110 117 0,7143 0,8029 0,7178 MTS 6 27 46 0,2857 0,1971 0,2822 Jumlah 21 137 163 1,00 1,00 1,00 Pengaruh Teman Jumlah Kejadian "dipilih" Keputusan TAV TKJ TBSM TAV TKJ TBSM Berpengaruh 9 75 80 0,4286 0,5474 0,4908
Cukup Berpengaruh 4 28 47 0,1905 0,2044 0,2883 Tidak Berpengaruh 8 34 36 0,3810 0,2482 0,2209 Jumlah 21 137 163 1,00 1,00 1,00 Saran Orang Tua Jumlah Kejadian "dipilih" Probabilitas TAV TKJ TBSM TAV TKJ TBSM Menyarankan 6 45 72 0,2857 0,3285 0,4417 Cukup Menyarankan 8 51 57 0,3810 0,3723 0,3497 Tidak Menyarankan 7 41 34 0,3333 0,2993 0,2086 Jumlah 21 137 163 1,00 1,00 1,00 Minat Jumlah Kejadian "dipilih" Probabilitas TAV TKJ TBSM TAV TKJ TBSM Design Grafis 1 17 2 0,0476 0,1241 0,0123 Jaringan 2 72 4 0,0952 0,5255 0,0245 Komunikasi Digital 6 15 2 0,2857 0,1095 0,0123 Otomotif 1 2 131 0,0476 0,0146 0,8037 Programming 1 28 5 0,0476 0,2044 0,0307 Sistem Audio Vidio 7 2 3 0,3333 0,0146 0,0184 Listrik dan Elektronika 3 1 16 0,1429 0,0073 0,0982 Jumlah 21 137 163 1,00 1,00 1,00 Nilai Jumlah Kejadian "dipilih" Probabilitas TAV TKJ TBSM TAV TKJ TBSM A 17,9 117,9 130,9 0,8483 0,8600 0,8026 B 2,9 18,9 31,9 0,1374 0,1379 0,1956 C 0,1 0,1 0,1 0,0047 0,0007 0,0006 D 0,1 0,1 0,1 0,0047 0,0007 0,0006 E 0,1 0,1 0,1 0,0047 0,0007 0,0006 Jumlah 21 137 163 1,00 1,00 1,00 Nilai Jumlah Kejadian "dipilih" Probabilitas TAV TKJ TBSM TAV TKJ TBSM A 17,9 108,9 130,9 0,8483 0,7943 0,8026 B 2,9 27,9 31,9 0,1374 0,2035 0,1956 C 0,1 0,1 0,1 0,0047 0,0007 0,0006 D 0,1 0,1 0,1 0,0047 0,0007 0,0006 E 0,1 0,1 0,1 0,0047 0,0007 0,0006 Jumlah 21 137 163 1,00 1,00 1,00 Nilai Jumlah Kejadian "dipilih" Keputusan TAV TKJ TBSM TAV TKJ TBSM A 15,9 115,9 136,9 0,7536 0,8454 0,8394 B 4,9 20,9 25,9 0,2322 0,1524 0,1588 C 0,1 0,1 0,1 0,0047 0,0007 0,0006 D 0,1 0,1 0,1 0,0047 0,0007 0,0006 E 0,1 0,1 0,1 0,0047 0,0007 0,0006 Jumlah 21 137 163 1,00 1,00 1,00 Berdasarkan perhitungan prediksi data sheet dan data testing menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes tingkat  akurasi  yang  didapat  menggunakan  Model Confusion Matrix sebesar 89%. Hasil dari Confusion Matrix dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Confusion Matrix Aktual Prediksi TAV TKJ TBSM TAV 2 1 0 TKJ 1 3 0 TBSM 0 0 3
Maka  nilai      akurasi      confusion      matrix berdasarkan   tabel  6   diperoleh  dengan  persamaan sebagai berikut :
𝑎 = 𝑡 𝑛 × 100%
(2)
Dimana  a  adalah  nilai  akurasi  yang  akan dihasilkan, t adalah banyak prediksi yang benar dan n adalah total prediksi keseluruhan.

## 3.6. Perancangan Sistem dan Database
Sebelum menggunakan aplikasi sistem informasi  penentuan  jurusan  berbasis  web  maka harus  dilakukan  perancangan  database  terlebih dahulu,  yang  sudah  tersedia  dan  terpasang  pada komputer  dengan  benar.  Perancangan  instalasi diawali dengan menginstalasi Xampp untuk database berbasis  MySQL.Tampilan  database  dapat  dilihat pada Gambar 3.

## 3.7. Pembangunan Sistem
Pembangunan  sistem  yaitu  tahap  tahap  yang dilakukan  dalam  menyusun  program  aplikasi  yang mana  aplikasi  tersebut  nantinya  dapat  digunakan dengan baik sebagai suatu cara yang digunakan untuk menemukan  solusi  dari  sebuah  permasalahan  yang terjadi.  Sistem  ini  dibangun  dengan  menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL.[15].

## 3.8. Implementasi Sistem
Implementasi sistem yaitu langkah-langkah atau prosedur-prosedur yang dilakukan dalam menyelesaikan  desain  sistem  yang  telah  disetujui, untuk menginstal, menguji dan memulai sistem baru atau  sistem  yang  diperbaiki.  Sebelum  sistem  ini dijalankan  pada server internet,  sistem  ini  akan dijalankan  pada server komputer  lokal  terlebih dahulu. a. Tampilan Halaman Utama
Halaman  Utama  merupakan  Halaman  yang pertama  kali  dijumpai  saat  user  atau  admin mengakses web, terdapat beberapa menu yang dapat dipilih pada halaman utama, tampilan pada halaman utama dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman Utama
b. Tampilan Halaman Prediksi
Halaman  prediksi  merupakan  Halaman  yang dapat  dipilih  oleh  user  untuk  melakukan  proses prediksi  jurusan,  menampilkan  beberapa  form pertanyaan  yg  harus  diisi  untuk  medapatkan  hasil prediksi.  Adapun  halaman  prediksi  aplikasi  dapat dilihat pada gambar 5.

## c.
Tampilan Halaman Hasil Prediksi Halaman  hasil  prediksi  merupakan  halaman  yang menampilkan  hasil  dari  prediksi  atau  penentuan  jurusan berdasarkan  data  yang  telah  diinputkan  oleh user atau siswa.  Adapun  tampilan  halaman  hasil  prediksi  dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Dashboard
d. Tampilan Form Login Admin
Form  Login berfungsi  untuk  verifikasi  data admin yang sudah terdaftar pada database untuk masuk ke dalam sistem.  Adapun  tampilan form  login dapat  dilihat  pada gambar 7.
Gambar 7. Form Login
e. Tampilan Halaman Dashboard
Halaman Dashboard merupakan Halaman yang akan dijumpai  setelah  admin  berhasil  melakukan  proses login dan  halaman  ini  hanya  dapat  diakses  oleh  admin  saja. Adapun  halaman  prediksi  aplikasi  dapat  dilihat  pada gambar 8.
f. Tampilan Menu Data Siswa
Menu  ini  akan  menampilkan  seluruh  daftar siswa  yang  telah  melakukan  proses  prediksi  pada aplikasi ini. Adapun menu Data Siswa pada aplikasi ini dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9 Tampilan Menu Data Siswa

## g. Tampilan Menu Probabilitas
Menu Probabilitas merupakan menu yang akan menampilkan probabilitas dari data siswa yang telah melakukan proses prediksi pada aplikasi ini. Adapun menu Probabilitas pada aplikasi ini dapat dilihat pada gambar 10.

## Gambar 10 Tampilan Menu Probabilitas

## h. Tampilan Menu Admin
Halaman  ini  akan  menampilkan  seluruh  data admin yang sudah tersimpan di database, pada menu ini  admin  juga  bisa  menambah,  mengedit,  serta menghapus data admin yang sudah terdaftar. Adapun menu  Admin  pada  aplikasi  ini  dapat  dilihat  pada gambar 11.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  data  mining menggunakan metode naive bayes yaitu, Sistem yang telah  dirancang  mampu  memprediksi  jurusan  siswa SMK  10  Muhammadiyah  Kisaran  sehingga  mereka dapat  mengetahui  jurusan  yang  sesuai  berdasarkan informasi  yang  diberikan  dengan  tingkat  akurasi sebesar 89%.
Berdasarkan pengujian sistem dengan black box testing ,  sistem  yang  dirancang  dapat  berfungsi dengan  baik  dan  benar  sesuai  dengan  fungsi-fungsi yang ada dalam program dan dapat diimplementasikan untuk penentuan jurusan berbasis web di SMK 10 Muhammadiyah Kisaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. I. Rizmayanti, N. Hidayati, F. S. Nugraha, And  W.  Gata,  “Penerapan  Data  Mining Untuk  Memprediksi  Kompetensi  Siswa
Menggunakan Metode Decission Tree ( Studi
Kasus Smk  Multicomp Depok ),” Swabumi , Vol.  9,  No.  1,  Pp.  9–18,  2021,  Doi: 10.31294/Swabumi.V9i1.8363.
[2]
M.  Kusmira  And  R. E. Indrajit,  “Penerapan
Algoritma Klasifikasi Data Mining Decision Tree  Untuk  Menentukan  Penjurusan  Siswa Sma  6  Tasikmalaya,” Simp.  Nas.  Ilmu Pengetah. Dan Teknol. , Pp. 49–53, 2017. [3] M.  Rahmayu  And  R.  K.  Serli,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan Pada Smk Putra Nusantara Jakarta Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (Ahp),” Simetris  J.  Tek.  Mesin, Elektro Dan Ilmu Komput. , Vol. 9, No. 1, Pp. 551–564, 2018, [Online]. Available: Https://Jurnal.Umk.Ac.Id/Index.Php/Simet/ Article/View/2022. [4] A.  W.  Kusuma,  D.  Mahdiana,  M.  I.
Komputer, F. Teknologi, I. Universitas, And B. Luhur, “Development Of Data Warehouse To  Predicate  The  Regarding  Of  Umroh Congregations Using The Manearest Neighbour  Algorithm  (  Case  Study  Pt  . Bahana  Sukses  Sejahtera  )  Pengembangan Data Warehouse Untuk Memprediksi Pengunduran Diri Jemaah Umroh Menggunakan  (  Studi  Kasus  Pt  .  Bahana Sukses Sejahtera ),” Vol. 3, No. 4, Pp. 1007– 1012, 2022. [5] M.  K.  Hartono,  “Prediction  Of  Baby  Birth Rate  Using  Naïve  Bayes  Classification Algorithm In Randau Village,” Vol. 3, No. 4, Pp. 863–869, 2022. [6] A. N. Yuliarina, “Comparison Of Prediction Analysis Of Gofood Service Users Using The Knn  &  Naive  Bayes  Algorithm  With Rapidminer Software Perbandingan Analisis Prediksi Kepuasan Pengguna Layanan
Gofood  Menggunakan  Algoritma  Knn  &
Naive Bayes Dengan Software Rapidminer,”
Vol. 3, No. 4, Pp. 847–856, 2022.
[7] I.  Yunanto  And  S.  Yulianto,  “Twitter Sentiment Analysis Pedulilindungi Application Using Naïve Bayes And Support Vector  Machine  Analisis  Sentimen  Twitter Aplikasi  Pedulilindungi,” Vol. 3, No. 4, Pp.
807–814, 2022.
[8] Idris,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Angka Kelahiran,” J. Pelita Inform. , Vol. 7,
No.  3,  Pp.  421–428,  2019,  [Online]. Available:
Https://Ejurnal.Stmik- Budidarma.Ac.Id/Index.Php/Pelita/Article/V
iew/1154.
[9] R.  Setiawan,  M.  R.  Nashrulloh,  R. Ramadhani,  And  A.  Sutedi,  “Enterprise Architecture  System  In  Private  Vocational School  Using  Togaf  Adm  (  Case  Study  Of
Smk  Al-Hikmah  )  Arsitektur  Enterprise Sistem  Pada  Sekolah  Menengah  Kejuruan Swasta  Menggunakan  Togaf  Adm  (  Studi Kasus Smk Al-Hikmah ),” Vol. 3, No. 1, Pp. 183–191, 2022.
[10] D. Pertiwi, A. A. A. Arifin, S. S. Utama, And M.  A.  Sembiring,  “Pengaruh  Implementasi Aplikasi  Penentu  Program  Studi  Berbasis Android  Untuk  Calon  Mahasiswa  Stmik Royal,” J. Sci. Soc. Res. , Vol. 4, No. 3, P. 299,
2021, Doi: 10.54314/Jssr.V4i3.659.
[11] R. Kurniasari And A. Fatmawati, “Penerapan Algoritma  C4.5  Untuk  Penjurusan  Siswa Sekolah Menengah Atas,” Komputa    J.  Ilm.
Komput. Dan Inform. , Vol. 8, No. 1, Pp. 19–
27, 2019, Doi: 10.34010/Komputa.V8i1.3045.
[12] 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.
[13] D.  P.  Utomo  And  B.  Purba,  “Penerapan Datamining  Pada  Data  Gempa  Bumi Terhadap  Potensi  Tsunami  Di  Indonesia,”
Pros.  Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. ,  Vol.  1,  No.
September, P. 846,
2019,
Doi:
10.30645/Senaris.V1i0.91.
[14] H. D. Wijaya And S. Dwiasnati,
“Implementasi Data Mining Dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Pada  Penjualan
Obat,” J.  Inform. ,  Vol.  7,  No.  1,  Pp.  1–7, 2020, Doi: 10.31311/Ji.V7i1.6203.
[15] I. K. Siregar And M. Ihsan, “Application Of
The  Certainty  Factor  Method  For  Diagnose
Palm  Oil  Disease  Web-Based  Penerapan
Metode Certainty Factor Untuk Mendiagnosa,”  Vol.  3,  No.  3,  Pp.  581–590, 2022.