Volume 6, Nomor 2, Januari 2022
URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
e-ISSN: 2528-102X p-ISSN: 2541-4321

## IMPLEMENTASI DATA MINING EVALUASI KINERJA PENELITIAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER
Tifani Intan Solihati 1 , Nur Hidayanti 2 , Raden Kania 3 1,2,3 Universitas Banten Jaya
Corresponding Author * : Tifani Intan Solihati Universitas Banten Jaya, Warung pojok doni, Jl. Ciwaru Raya No.73, Cipare, Kec. Serang, Kota Serang, Banten 42117 Email: tifaniintansolihati@unbaja.ac.id
Informasi Artikel: Submite 9 November, 2021
Direvisi 20 Januari, 2022 Diterima 21 Januari, 2022
How to Cite:
Solihati, T. I., Nurhidayanti, N., & Kania, R. (2022). Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Penelitian Mahasiswa Universitas Banten Jaya Dengan Menggunakan Algoritma Naïve Vayes Classifier. Jurnal Theorems (The Original Reasearch of Mathematics, X(X), XX-XX.

## ABSTRAK
Kinerja  Penelitian  Mahasiswa  bersumber  dari  hasil  penelitian  mahasiswa  berupa  skripsi  atau  TA.  Selama  ini Universitas Banten Jaya menerapkan pengukuran karya ilmiah mahasiswa melalui pengujian baik berupa seminar atau siding skripsi saja, namun belum ada penilaian kinerja penelitian mahasiswa yang dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi  penilaian kinerja mahasiswa melalui publikasi. Fokus penelitian ini untuk  mengevaluasi  kinerja  penelitian  mahasiswa  dari  tahun  2019-2020  di  Unversitas  Banten  Jaya  dengan menggunakan data  mining.  Data  mining  memiliki  tujuan  untuk  memanfaatkan  data  dalam  basis  data  dengan mengolahnya sehingga menghasilkan informasi baru yang berguna. Pada penelitian ini menggunakan algoritma Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  untuk  membentuk  tabel  probabilitas  sebagai  dasar  proses  klasifikasi  kinerja penelitian mahasiswa. Atribut yang digunakan terdapat 5 macam dengan masing-masing memiliki value ya dan tidak.  Berdasarkan  hasil  klasifikasi  NBC  pada  tools  weka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  metode  NBC  berhasil mengklasifikasikan  50  data  dari  64  data  yang  diuji.  Sehingga  metode  NBC  berhasil  memprediksi  artikel mahasiswa  yang  sudah  terpublish  dengan  presentase  akurasi  sebesar  78,125% sementara  presentase  untuk incorrectly  classified  instances  sebesar  21,875% .  Hasil  dari  NBC  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan kinerja penelitian mahasiswa tahun selanjutnya dan data penelitian ini dapat dijadikan sebagai data training.
Kata kunci: Algoritma, Naïve Bayes Classifier, Data Mining, Evaluation, Implementasi.

## ABSTRACT
Student Research Performance is sourced from student research results in the form of a thesis or TA. So far, the University of Banten Jaya has applied the measurement of student scientific work through testing either in the form of seminars or thesis hearings, but no assessment of student research performance has been carried out. This study aims to provide recommendations for student performance assessment through publications. The focus of this research is to evaluate the research performance of students from 2019-2020 at the University of Banten Jaya using data mining. Data mining has the goal of utilizing data in a database by processing it so as to produce useful new information. In this study, the Naïve Bayes Classifier (NBC) algorithm is used to form a probability table as the basis for the classification process of student research performance. There are 5 kinds of attributes used, each with a yes and no value. Based on the results of the NBC classification on the weka tools, it was concluded that the NBC method was successful in classifying 50 data from 64 data tested. So the NBC method successfully predicts published student articles with an accuracy percentage of 78.125% while the percentage for incorrectly
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022
URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
classified instances is 21.875%. The results of the NBC can be used to classify student research performance in the following year and this research data can be used as training data..
Keywords: Algoritma, Naïve Bayes Classifier, Data Mining, Evaluation, Implementation

## PENDAHULUAN
Mahasiswa merupakan aspek penting dalam upaya mencapai keberhasilan untuk evaluasi suatu Perguruan  Tinggi.  Mulai  dari  pemantauan  mahasiswa  yang  masuk  Perguruan  Tinggi,  peningkatan kemampuan atau keahlian mahasiswa, prestasi yang dicapai oleh mahasiswa, rasio jumlah mahasiswa yang  lulus  terhadap  seluruh  jumlah  mahasiswa  yang  ada,  publikasi  penelitian  mahasiswa,  dan kompetensi lulusan seharusnya mendapat perhatian yang sangat serius untuk memperoleh kepercayaan stakeholder  dalam  menilai  dan  menetapkan  Penggunaan  lulusannya.  Selama  ini  Universitas  Banten Jaya  menerapkan  pengukuran  karya  ilmiah  mahasiswa  melalui  pengujian  baik  berupa  seminar  atau siding skripsi saja, namun belum ada penilaian kinerja penelitian mahasiswa yang dilakukan. Kinerja penelitian mahasiswa yang terukur akan memudahkan dalam menentukan strategi yang akan dilakukan untuk meningkatkan karya ilmiah mahasiswa dalam upaya meningkatkan kinerja penelitian baik yang dipublikasikan atau pun yang tidak dipublikasi.   Berdasarkan uraian diatas, pada  penelitian ini akan dibuat suatu aplikasi yang bertujuan untuk memantau evaluasi kinerja penelitian seluruh mahasiswa Universitas Banten Jaya. Pada penelitian ini digunakan data mining dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier untuk mengklasifikasi kinerja penelitian mahasiswa yang terpublikasi dan tidak terpublikasi.  Pada  penelitian  ini  pula  dilakukan  penyebaran  angket  berupa  google  form  kepada mahasiswa  semester  5  yang  sedang  melakukan  PKN  pada  Fakultas  Ilmu  Komputer  dan  KP  pada Fakultas  Teknik,  semester  6  yang  sedang  melakukan  PPLK  pada  Fakultas  Keguruan  dan  Ilmu Pendidikan,  lalu  mahasiswa  semester  8  yang  sedang  melakukan  skripsi  dan  TA.  Populasi  pada penelitian ini adalah seluruh mahasiswa Universitas Banten Jaya, sedangkan sampel dari penelitian ini adalah mahasiswa yang mengontrak mata kuliah PKN, KP, Skripsi maupun TA. Dalam peningkatan mutu pendidikan, data mining yang merupakan proses semi otomatik untuk mendapatkan pengetahuan dari sekumpulan data dapat digunakan mengevaluasi kinerja penelitian mahasiswa.
Data mining adalah gabungan dari data statistik, kecerdasan buatan, dan riset basis data yang masih berkembang  (Florin  Gorunescu,  2011).  Data  mining  juga  bisa  diartikan  sebagai  proses  yang memperkerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer ( mechine learning) untuk menganalisis dan mengekstaksi pengetahuan ( knowledge) secara otomatis (Syukri Mustafa et al., 2017). Selain itu, data mining juga bisa diartikan sebagai proses pencarian pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik dan metode tertentu  (Asroni et al., 2018). Sehingga dapat disimpulkan bahwa data mining merupakan proses pencarian pola data yang tidak diketahui atau tidak diperkirakan sebelumnya. Konsep data mining dapat diterapkan dalam berbagai bidang mislanya bidang pemasaran,
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022
URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
pendidikan,  kesehatan,  pasar  saham,  customer  relationship  management  (CRM),  teknik,  dan  lain sebagainya
Beberapa penelitian banyak yang menggunakan data mining untuk menggali beberapa informasi dari sebuah database mahasiswa, seperti untuk analisis hubungan antara jalur masuk mahasiswa baru, prestasi dan kelulusan dengan menggunakan algoritma K-Means (Erdo ğ an & T ı mor, 2005). Ada pula yang menggunakan data mining untuk memonitoring dan evaluasi kinerja akademik mahasiswa (Ogor, 2007).  Lain  halnya  dengan  penelitian  yang  menghasilkan  penerapan  data  mining  dengan  teknik klasifikasi  yang  menghasilkan  sebuah  pohon  kepuasan  mengenai  kinerja  studi  mahasiswa  selama  5 tahun (Mandias, 2015). Tetapi pada penelitian (Murtopo, 2016) menyebutkan bahwa data proses masuk, asal sekolah, kota asal dan program studi menjadi pertimbangan pada perhitungan tingkat kelulusan. Dan  pada  penelitian  (Mayadewi  &  Rosely,  2015)  menghasilkan  data  kinerja  mahasiswa  pada  mata kuliah pendukung proyek akhir mereka menggunakan algoritma ID3, CHAID dan Naïve Bayes, bahwa ketiga algoritma tersebut tidak dapat diterapkan untuk nilai proyek.
Aplikasi data mining yang yang kami gunakan dalam penelitian ini adalah Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA). Aplikasi WEKA ini merupakan open source data mining tool yang aman  digunakan  karena  mudah  digunakan.  Berdasarkan  penjelasan  diatas,  kami  melakukan implementasi data mining untuk evaluasi kinerja penelitian mahasiswa dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier pada WEKA di Universitas Banten Jaya.
Data  mining  memiliki  tujuan  untuk  memanfaatkan  data  dalam  basis  data  dengan  mengolahnya sehingga menghasilkan informasi baru yang berguna. Data mining dapat diilustrasikan dengan gambar sebagai berikut:
Gambar 1. Akar Ilmu Data Mining (Prasetyo, 2014)
1. Statistik, merupakan akar yang paling tua. Tanda adanya data statistik maka data mining mungkin tidak  ada.  Data  yang  diolah  dapat  diringkas  dengan  apa  yang  dikenal  sebagai exploratory  data
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022
URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
analysis  (EDA).  EDA  berguna  untuk  mengidentifikasi  hubungan  sistematis  antar  variabel  ketika tidak ada informasi alami yang dibawanya.
2. Kecerdasan Buatan atau artificial intelegence (AI). Pada bidang ini, berbeda dengan bidang statistik. Teorinya  dibangun  pada  bidang  heuristic  sehingga  AI  berkontribusi  terhadap  teknik  pengolahan informasi berdasarkan pada model penalaran manusia.
3.  Pengenalan  Pola.  Pada  tahap  ini,  sebenarnya  data  mining  juga  menjadi  turunan  bidang  dengan pengenalan pola, tetapi hana mengolah data dari basis data nya saja. Data yang diambil bukan dalam bentuk relasi, melainkan dalam bentuk data normal.
4. Sistem Basis Data. Pada bidang ini, data mining yang menyediakan informasi berupa data yang akan dicari lebih dalam lagi dengan menggunakan metode-metode yang disebutkan sebelumnya.
Data  mining  memiliki  berbagai  metode  atau  fungsi  yang  dapat  digunakan  untuk  menggali  dan menemukan  pengetahuan.  Terdapat  enam  kelompok  fungsional  data  mining  (Syukri  Mustafa  et  al., 2017), yaitu:
Gambar 2. Beberapa Metode Data Mining  (Syukri Mustafa et al., 2017)
1. Deskripsi ( description), memberikan gambaran secara ringkas terhadap sejumlah data yang berskala besar dan memiliki banyak jenis. Termasuk didalamnya metode Decision Tree, Exploratory Data Analysis dan Neural Network.
2. Estimasi ( estimation), menerka suatu nilai yang belum diketahui, Contohnya menerka penghasilan seseorang ketika beberapa informasi mengenai orang tersebut sudah diketahui. Metode yang dapat
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022
URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
e-ISSN: 2528-102X p-ISSN: 2541-4321
digunakan  adalah Point  Estimation,  Confidance  Internal  Estimatios,  Simple  Linear  Regression, Correlation, dan Multiple Regression.
3. Prediksi (( prediction), memperkirakan suatu nilai dimasa mendatang, Contohnya memprediksi stok barang tiga tahun kedepan. Yang termasuk fungsi ini antara lain metode Neural Network, Decision Tree, dan k-Nearest Neighbor.
4. Klasifikasi  ( classification),  merupakan  proses  dalam  menemukan  suatu  model  atau  fungsi  yang dapat membedakan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu  objek  yang  labelnya  tidak  diketahui.  Yang  termasuk  dalam  fungsi  ini  antara  lain Neural Network, Decision Tree, K-nearest Neighbor, dan Naïve Bayes.
5. Pengelompokkan ( clustering), pengelompokkan untuk mengidentifikasi data dengan karakteristik tertentu.  Yang  termasuk  dalam  fungsi  ini  diantaranya  model Hierarchical  Clustering,  metode  k- Means, dan Self Organizing Map (SOM).
6. Assosiasi  ( Association),  biasa  disebut  juga  analisis  keranjang  pasar  dimana  fungsi  ini  digunakan untuk mengidentifikasi item-item produk yang kemungkinan dibeli konsumen bersamaan dengan produk  lain.  Yang  termasuk  dalam  metode  atau  algoritma  dalam  fungsi  ini  antara  lain Apriori, Generalized Sequential Pattern (GSP), FP-Growth dan GRI Algorithm.
Teorema  keputusan  Bayes  adalah  pendekatan  statistik  yang  fundamental  alam  pengenalan  pola ( pattern recoginition) (Ridwan et al., 2013). Naive Bayes Classifier juga merupakan teknik klasifikasi probabilistic  berdasarkan  Teori  Bayes  dengan  asumsi  independensi  yang  kuat  dalam  proses pengklasifikasian (Prasetyowati & Ramadhani, 2018). Ciri utama dari Naive Bayes Classifier ini adalah asumsi yang sangat kuat akan independensi dari masing-masing kondisi atau kejadian.
Formula perhitungan Naïve Bayes Classifier berdasarkan probabilitas ditunjukkan sebagai Berikut:
𝑝(𝐴|𝐵) . 𝑝(𝐵) = 𝑝((𝐵|𝐴)) . 𝑝(𝐴)
𝑝(𝐴|𝐵) = 𝑝(𝐴 𝑖 ). 𝑝(𝐵|𝐴 𝑖 ) Σ 𝑗 𝑐 = 1𝑝 (𝐴 𝑗 ). 𝑝 (𝐵|𝐴 𝑗 )
Dengan mengubah nilai 𝐴 𝑖 dan 𝐴 𝑗 kedalam vektor “x” maka didapatkan bentuk formula sebagai berikut:
p (𝑥|𝑖) = 𝑝( 𝑖 | 𝑥 ) .𝑝(𝑥) Σ 𝑗 𝑐 =1𝑝 (𝑗).𝑝( 𝑥 | 𝑗 )
Adapun perhitungan Naïve Bayes Classifier untuk data kontinu menggunakan Distribusi Gauss sebagai berikut :
g( 𝑥, 𝜇 , 𝜎) = 1 √2𝜋𝜎 𝑒 (𝑥− 𝜇)2 2𝜎2
Keterangan :
𝑝(𝑥|𝑖) = Probabilitas hipotesis x jika diberikan fakta atau record i (Posterior probability)
𝑝(𝑖|𝑥) = mencari nilai parameter yang memberi kemungkinan yang paling besar ( Likelihood) 𝑝 (x)  = Prior Probability dari i (Prior Probability)
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022 URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
e-ISSN: 2528-102X p-ISSN: 2541-4321
𝑝 ( 𝑖 ) = Jumlah probability tuple yang muncul g = Distribusi Gauss
𝜇
= Rata – rata 𝜎 = Standar Deviasi
Jika 𝑝(𝑖|𝑥) dapat diketahui berdasarkan perhitungan diatas, maka kelas/label dari data sampel x adalah kelas (label) yang memiliki 𝑝(𝑖|𝑥) ∗  𝑝 (𝑖) maksimum.

## METODE PENELITIAN
1. Data Mining
Data mining atau penambangan informasi merupakan fitur lunak yang digunakan untuk menciptakan pola  tersembunyi,  tren,  ataupun  aturan-aturan  yang  ada  dalam  basis  yang  berdimensi  besar  serta membuat aturan-aturan yang digunakan buat memperkirakan sikap di masa mendatang (Nikmatun & Waspada, 2019). Data Mining dapat dartikan juga sebagai proses dalam eksplorasi dan analisis data yang dapat dilakukan dengan banyak metode yang masing-masing memiliki kegunaan berbeda. Atau dapat juga diartikan sebagai proses mengekstraksi informasi dari  set data besar melalui penggunaan algoritma  dan  teknik  yang  diambil  dari  bidang  statistik  dan  Manajemen  Sistem  Database  (Sukarna Royan, Ansori Yulian, 2021). Klasifikasi dalam informasi mining ialah tata cara pendidikan informasi buat memprediksi nilai dari sekelompok atribut. Algoritma klasifikasi hendak menciptakan sekumpulan ketentuan yang disebut rule yang hendak digunakan selaku penanda buat bisa memprediksi kelas dari informasi yang mau diprediksi (Hozairi et al., 2021).
2. Naïve Bayes
Algoritma Naive Bayes (NB) meupakan metode yang sederhana dalam klasifikasi berdasarkan teori probabilitas yang dikemukakan pertama kali  oleh ilmuwan inggris bernama Thomas Bayes. Disebut naif karena menyederhanakan masalah yang bergantung pada dua asumsi penting (Edin Osmanbegovi ć , 2012). Keuntungan dari kalsifikasi Naïve Bayes adalah bahwa algoritma ini tidak membutuhkan data pelatihan dalam jumlah yang besar dalam proses klasifikasi (Bhardwaj, Brijesh Kumar, 2011).
Data  set  yang  digunakan  pada  NBC  meliputi  sample  mahasiswa  yang  sedang  ataupun  telah mengontrak mata kuliah PKN/KP/KKM, dan Skripsi yang ada di setiap jurusan Tahun Ajaran  2019- 2020  Genap  pada  Universitas  Banten  jaya.  Mahasiswa  tersebut  mengisi  kuisioner  yang  dibagikan melalui link  google  form  sebanyak  66  record.  Data  set  tersebut  terdiri  dari  12  atribut  diantaranya timestamp, email address, nama lengkap, NIM, prodi, semester, saran, dan sebagainya.
Tahapan selanjutnya pada data preprocessing kami melakukan data cleansing untuk membuang data yang  mempunyai  informasi  tidak  lengkap.   new  data  set  merupakan  bagian  dari  data  set  sebelumya namun hanya memiliki 5 atribut diantaranya Apakah pihak kampus (Akademik/Fakultas) mewajibkan tiap  mahasiswa  untuk  mempublikasikan  PKN/KP/TA/Skripsi?  (KW),  Apakah  dosen  pembimbing
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022
URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
mewajibkan  mahasiswanya  untuk  mempublikasikan  PKN/KP/TA/Skripsi  yang  Anda  buat?  (PW), Apakah  mahasiswa  melakukan  pelaporan  ke  fakultas  bahwa  PKN/KP/TA/Skripsi  telah terpublikasikan?  (LFP), Apakah  Anda  melakukan pelaporan  ke  fakultas  bahwa  PKN/KP/TA/Skripsi tidak dipublikasikan?  (LFT), dan Apakah Laporan Akhir PKN/KP/TA/Skripsi yang Anda buat telah terpublikasikan  dalam  bentuk  jurnal/Prosiding?  (PUBLIKASI).  Sehingga  banyak  data  yang  kami gunakan 64 record. Kemudian file tersebut dirubah dalam bentuk .arff yang disebut new data set yang diolah menggunakan tool WEKA.
File  tersebut  masuk  ke  dalam  proses  10- fold  cross  validation.  Himpunan  dibagi  ke  dalam  –k himpunan  bagian  secara  acak.  Pada  tahap  ini  perulangan  dilakukan  sebanyak  –k  kali  dan  disetiap perulangan disisakan satu subset untuk pengujian dan subset-subset lainnya untuk pelatihan (Sulistyo, Kustiyo, dan Buono, 2008). Kami menggunakan metode 10- fold cross validation. Cara ini bekerja data dibagi menjadi subset 10 bagian (9 subsets sebagai training dan 1 subset sebagai testing). Data tersebut di uji kedalam NBC sehingga menghasilkan model yang paling optimal.
Evaluasi dari NBC menggunakan confusion matrix yang terdiri dari nilai accuracy, precision, recall, dan F-measure diperoleh dengan rumus (Han & Kamber, 2006) :
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝐹 − 𝑀𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 2 𝑥 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁
Dimana :
TP atau True Positives adalah jumlah data yang dilabeli dengan benar oleh NBC.
TN atau True Negatives adalah jumlah data negatif yang dilabeli dengan benar oleh NBC.
FP atau False Positives adalah jumlah data negatif yang salah dilabeli oleh NBC.
FN atau False Negatives adalah jumlah tuple positif yang salah dilabeli oleh NBC.
Selengkapnya dapat di lihat pada diagram alir dibawah ini:
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022 URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th e-ISSN: 2528-102X p-ISSN: 2541-4321
Gambar 3. Diagram Alir Data Mining untuk Algoritma Naïve Bayes Classifier

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi WEKA
Weka merupakan sebuah perangkat lunak yang memiliki banyak algoritma machine learning untuk keperluan  data  mining.  Weka  juga  memiliki  banyak  tools  untuk  pengolahan  data,  mulai  dari pre- processing,  classification,  regression,  clustering,  association  rules,  dan  visualization.  Weka  juga merupakan perangkat lunak open source berbasis Java dan kita dapat menggunakannya secara langsung atau  melalui  program  Java  kita.  Weka  juga  bisa  diimplementasikan  ke  program python  (Firdaus  & Mukhlis, 2020). Weka menelusuri karakteristik atribut dari inputan file .arff untuk menelusuri karakter atribut pada proses awal. Atribut yang digunakan KW, PW, LFp, Lft, dan Publikasi masing-masingnya memiliki nilai value ya, tidak, seperti pada gambar di bawah ini:
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022
URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
Gambar 4. New Data Set
New data set tersebut di import ke tools weka masuk data prepocessing, yang dimana data sudah dibersihkan sebelumnya sehingga muncul seperti gambar di bawah ini. Lima atribut digunakan pada proses pengklasifikasian.
Gambar 5. Data Prepocessing
Gambar 5 merupakan hasil dari atribut KW, PW, LFp, LFt, dan publikasi dimplementasikan pada Weka. Terlihat pada gambar tersebut histogram weka terdapat warna biru dan merah. Histogram sebelah kiri merupakan atribut KW yang sedang ditampilkan dengan masing-masing value ya dan tidak terapat 32 record. Histogram sebelah kanan adalah target record yang terdapat pada atribut PUBLIKASI dengan value ya dan tidak yang akan menjadi kelas target pada penelitian ini.
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022 URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
e-ISSN: 2528-102X p-ISSN: 2541-4321
1. Data Preparation atau bisa disebut juga dengan data preprocessing adalah suatu proses/langkah yang dilakukan untuk membuat data mentah menjadi data yang berkualitas (input yang baik untuk data mining tools).
2. Pemodelan adalah tahapan dalam membuat model dari suatu sistem nyata.
3. WEKA merupakan software terintegrasi yang berisi implementasi dari metode-metode data mining.
4.  10  Fold-Cross  validation  untuk  membantu  menghasilkan  tingat  keakurasian  berdasarkan  dataset kualitatif prediksi kebangkrutan yang telah dilakukan klasifikasi.
Gambar 6. Deklarasi Pengujian Klasifikasi NBC pada Weka
Berdasarkan gambar 6. New data set selanjutnya akan melalui tahapan klasifikasi NBC dengan 10 fold cross validation dan merupakan implementasi atribut pada weka
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022
URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
e-ISSN: 2528-102X p-ISSN: 2541-4321
Berdasarkan  hasil  gambar  7. confusion  matrik  dapat  dilihat  untuk  correctly  classified instances/accuracy  sebesar  78.125%    sementara  presentase  untuk  incorrectly  classified  instances sebesar 21,875%. Data artikel mahasiswa dari 64, ada 50 data artikel berhasil diklasifikasikan dengan benar sebanyak 50 data dan sebanyak 14 data artikel mahasiswa yang tidak berhasil di klasifikasikan dengan benar. Untuk lebih jelas dapat melihat grafik hasil klasifikasi NBC pada grafik dibawah ini.

## Gambar 8. Grafik Hasil Klasifikasi NBC
Grafik di atas merupakan hasil dari pengklasifikasian NBC pada pengujian ini tersebar menjadi 3 area, Grafik yang cenderung ke kiri/yang berwarna biru merupakan data yang terpublikasi dan benar diklasisfikasikan.  Sedangkan  yang  sebelah  kanan  kelompok  yang  berwarna  jingga  adalah  data  yang tidak terpublikasi dan benar dalam pengklasifikasian. Serta data yang tersebar di tengah  adalah data yang  tidak  berhasil  di  klasifikasikan  oleh  NBC  baik  data  yang  terpublikasi  dan  data  yang  tidak terpublikasi.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil klasifikasi NBC pada tools weka diperoleh kesimpulan bahwa:
1. Metode NBC berhasil mengklasifikasikan 50 data dari 64 data yang diuji. Sehingga metode NBC berhasil memprediksi artikel mahasiswa yang sudah terpublikasi dengan presentase accuracy sebesar 78,125%.
2. Hasil  dari  NBC  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  kinerja  penelitian  mahasiswa  tahun selanjutnya dan data penelitian ini dapat dijadikan sebagai data training.

## SARAN
Berikut  saran  untuk pengembangan  yang dapat  dilakukan pada  penelitian  klasifikasi  kinerja penelitian mahasiswa :
1. Atribut yang digunakan dapat ditambah seperti tugas yang terpublikasi.
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022 URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
e-ISSN: 2528-102X p-ISSN: 2541-4321
2. Terdapat  beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  pengklasifikasian,  kami menyarankan menggunakan algoritma lain atau menggabungkan dua algoritma klasifikasi agar mendapat hasil yang lebih baik.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima  kasih  kepa  Tuhan  Yang  Maha  Kuasa,  berkat  anugerah-Nya  lah  peneliti  dapat melaksanakan penelitian ini, tak lupa ucapan terima kasih penulis kepada penyandang dana penelitian Ditjen Penguatan Riset dan Pengembangan Kementrian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi pada skema Penelitian Dosen Pemula (PDP) Tahun Anggaran 2021. Terima kasih pula kepada pihak yang terkait, yakni Lembaga Penelitin dan Pengabdian Masyarakat di Universitas Banten Jaya yang telah  menjadi  mediator  sekaligus  lembaga  yang  mem support  penuh  atas  penelitian  para  dosen  di Universitas Banten Jaya

## DAFTAR PUSTAKA
Asroni, A., Fitri, H., & Prasetyo, E. (2018). Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data Calon Mahasiswa Baru di Universitas  Muhammadiyah Yogyakarta (Studi  Kasus:  Fakultas  Kedokteran  dan  Ilmu  Kesehatan,  dan  Fakultas  Ilmu  Sosial  dan  Ilmu Politik). Semesta Teknika , 21 (1), 60–64. https://doi.org/10.18196/st.211211
Bhardwaj, Brijesh Kumar, S. P. (2011). Data Mining: A prediction for performance improvement using classification. International Journal of Computer Science and Information Security , 9 (4).
Edin  Osmanbegović,  M.  S.  (2012).  DATA  MINING  APPROACH  FOR  PREDICTING  STUDENT PERFORMANCE. Journal of Economics and Business , X (1).
Erdoğan,  Ş.  Z.,  &  Tımor,  M.  (2005).  a  Data  Mining  Application  in  a  Student  Database. Journal  of Aeronautics  &  Space  Technologies  /  Havacilik  ve  Uzay  Teknolojileri  Dergisi , 2 (2),  53–57. http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&AuthType=cookie,ip,uid&db=afh&AN=29 406812&site=ehost-live
Firdaus,  F.,  &  Mukhlis,  A.  (2020).  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Pada  Data  Set  Kualitatif
Prediksi Kebangkrutan. JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) , 7 (1), 15.
https://doi.org/10.30865/jurikom.v7i1.1757
Florin  Gorunescu.  (2011). Intelligent  Systems  Reference  Library (12th  ed.).  Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-19721-5
Hozairi,  H.,  Anwari,  A.,  &  Alim,  S.  (2021).  Implementasi  Orange  Data  Mining  Untuk  Klasifikasi Kelulusan  Mahasiswa  Dengan  Model  K-Nearest  Neighbor,  Decision  Tree  Serta  Naive  Bayes. Network Engineering Research Operation , 6 (2), 133. https://doi.org/10.21107/nero.v6i2.237
Mandias,  G.  F.  (2015). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Di
Volume 6, Nomor 2, Januari 2022 URL: http://jurnal.unma.ac.id/index.php/th
e-ISSN: 2528-102X p-ISSN: 2541-4321
Universitas Klabat Dengan Metode Klasifikasi . 9–10.
Mayadewi, P., & Rosely, E. (2015). Prediksi Nilai Proyek Akhir Mahasiswa Menggunakan Algoritma Klasifikasi Data Mining. Seminar Nasional Sistem Informasi Indonesia , November , 329–334.
Murtopo, A. A. (2016). Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa STMIK YMI Tegal Menggunakan Algoritma Naïve Bayes. CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) , 7 (3), 145. https://doi.org/10.22303/csrid.7.3.2015.145-154
Nikmatun,  I.  A.,  &  Waspada,  I.  (2019).  Implementasi  Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Masa  Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor. Jurnal SIMETRIS , 10 (2), 421–432.
Ogor,  E.  N.  (2007).  Student  Academic  Performance  Monitoring  and  Evaluation  Using  Data  Mining Techniques  Department  of  Natural  Sciences  Turks  &  Caicos  Islands  Community  College Visualization  and  Articulation. Fourth  Congress  of  Electronics,  Robotics  and  Automotive Mechanics , 354–359. https://doi.org/10.1109/CERMA.2007.78
Prasetyowati,  E.,  &  Ramadhani,  N.  (2018).  Sistem  Evaluasi  Dan  Klasifikasi  Kinerja  Akademik Mahasiswa Universitas Madura Menggunakan Naive Bayes Dengan Dirichlet Smoothing. JUTI:
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi , 16 (2), 192. https://doi.org/10.12962/j24068535.v16i2.a688
Ridwan,  M.,  Suyono,  H.,  &  Sarosa,  M.  (2013). Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier . 7 (1), 59–64.
Sukarna  Royan,  Ansori  Yulian,  S.  (2021).  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Metode  Naive Bayes Dengan Feature Selection Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu. SAINTEK | Jurnal Sains & Teknologi , 5 (2), 9–22.
Syukri Mustafa, M., Rizky Ramadhan, M., & Thenata, A. P. (2017). Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier. Citec Journal , 4 (2), 151–162.