## Penerapan Aloritma Naive Bayes Untuk Membantu Mahasiswa Dalam Memprediksi Pengambilan Mata Kuliah
(Studi Kasus: Prodi Teknologi Informasi Unimor Angkatan Tahun 2020)

## Application of the Naive Bayes Alorithm to Help Students Predict Taking Courses (Case Study: Unimor Information Technology Study Program Class of 2020)
Ramaulvi Muhammad Akhyar 1) , Leonard Peter Gelu ,2 , Agustinus Ardiyanto Nena ,3 , Antonius Siki ,4 , Siriakus Lalang Lelang AyaQ ,5
1) Program Studi Pendidikan Komputer, Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan, Universitas Mulawarman Gunung Kelua , Jl. Kuaro, Samarinda - Kalimantan Timur, Indonesia
2-5) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Pertanian, Universitas Timor Jl. El Tari Km.06, Kefamenanu- NTT, Indonesia
Riwayat : Copyright ©2023, JITU, Submitted:  16  Februari 2023; Revised: 23 Februari 2023; Accepted: 27 Februari 2023 ; Published: 01 Maret 2023
DOI : 10.32938/jitu.v3i1.3953
Abstract - During the first semester every student of the Academic  Section  of  the  Faculty  of  Science  and Technology,  University  of  Timor  has  to  work  hard  to learn  how  to  schedule  and  pay  for  courses.  However, the process itself is marked by problems, with the added fact that default classes can result in the disbandment of  one  or  several  students.  As  a  result,  a  system  was developed that can control courses. One such solution uses  mining  data  classification.  Student  attribute  data such as Grades, GPA, GPA, SKS, SKSK, and Semester are used in the classification process, which allows for predictions about how the student will take the course in question. The classifiability indicator consists of two classes, namely "Yes" for students who achieve success and  "No"  for  students  who  are  predicted  to  fail.  The Naive Bayes Classification (NBC) algorithm is used to perform the classification. The training dataset consists of data for the odd semester of 2020 and even semester of  2021.  For  testing,  data  for  the  2022  semester  is available. The prediction accuracy for the System and Data  Security  course  is  21.21%,  while  the  prediction accuracy  for  the  Information  Systems  Audit  course  is 78.26% . Both of these courses were selected as part of the selection. The output of this article is a dashboard that displays graphs of actual and predicted results for a number of classes during the semester and the current year.
Keywords – Data mining, Naïve bayes, Academic, Student
Abstrak  -  Selama  semester  pertama  setiap  mahasiswa Bagian  akademik  Fakultas  Sains  dan  Teknologi Universitas  Timor  harus  bekerja  keras  untuk mempelajari  bagaimana  melakukan  penjadwalan  dan penentuan  mata  kuliah.  Namun,  proses  itu  sendiri
ditandai  dengan  permasalahan,  dengan  pengecualian fakta  bahwa  kelas  bawaan  dapat  mengakibatkan pembubaran  satu  atau  beberapa  siswa.  Alhasil, dikembangkanlah sebuah sistem yang dapat mengendalikan mata kuliah. Salah satu solusi tersebut menggunakan  klasifikasi  penambangan  data.  Data atribut  mahasiswa  seperti  Nilai,  IP,  IPK,  SKS,  SKSK, dan Semester digunakan dalam proses klasifikasi, yang memungkinkan  untuk  prediksi  tentang  bagaimana mahasiswa  tersebut  akan  mmengambil  mata  kuliah yang dimaksud. Indikator klasifiabilitas terdiri dari dua kelas  yaitu  “Ya”  untuk  mahasiswa  yang  meramal sukses  dan  “Tidak”  untuk  mahasiswa  yang memprediksi gagal. Algoritma Naive Bayes Classification  (NBC)  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi.  Dataset  training  terdiri  dari  data  semester ganjil  tahun  2020  dan  semester  genap  tahun  2021. Untuk  pengujian,  data  dari  semester  2022  tersedia. Tingkat akurasi prediksi mata kuliah Keamanan Sistem dan Data sebesar 21,21%, sedangkan akurasi prediksi mata  kuliah  Audit  Sistem  Informasisebesar  78,26%. Kedua  mata  kuliah  ini  terpilih  sebagai  bagian  dari seleksi.  Luaran  artikel  ini  adalah  dashboard    yang menampilkan  grafik  hasil  aktual  dan  prediksi  untuk sejumlah kelas selama semester dan tahun berjalan.
Kata  kunci –  Data  mining,  Naïve  bayes,  Akademik, Mahasiswa

## I. P ENDAHULUAN
Perguruan  Tinggi  adalah  satuan  pendidikan  yang menyelenggarakan pendidikan tinggi dan dapat berbentuk  akademi,  politeknik,  sekolah  tinggi,  institut, atau universitas. Perguruan tinggi berkewajiban menyelenggarakan pendidikan, penelitian, dan pengabdian  kepada  masyarakat.  Perguruan  tinggi  dapat menyelenggarakan program akademik, profesi, dan/atau
*) Ramaulvi Muhammad Akhyar Email: ramaulvi@fkip.unmul.ac.id
vokasi.  Gelar  akademik,  profesi,  atau  vokasi  hanya digunakan  oleh  lulusan  dari  perguruan  tinggi  yang dinyatakan berhak memberikan gelar akademik, profesi, atau vokasi Sala satu bagian dalam perguruan tinggi yang memiliki  pengaruh  terhadap  proses  didalam  perguruan tinggi  tersebut  adalah  bagian  akademik.  Bagian akademik memiliki beberapa tugas, salah satu proses atau tugas yang membutuhkan usaha ekstra bagian akademik dalam perguruan tinggi adalah saat masa pengisian Kartu Rencana  Studi  (KRS)  yang  berisi  mata  kuliah  yang  di program mahasiswa.
Perkembangan  dunia  pendidikan  sebagai  salah  satu aspek penting dalam kehidupan saat ini sangatlah pesat. Pendidikan  saat  ini  didapatkan  dengan  berbagai  cara, baik  secara  formal  dan  non  formal.  Perguruan  tinggi sebagai  salah  satu  institusi  pendidikan  juga  ikut berkembang.  Perguruan  tinggi  merupakan  salah  satu organisasi  yang  memberikan jasa pelayanan pendidikan kepada  masyarakat.  Untuk  meningkatkan  kualitas pendidikan  harus  diikuti  oleh  perkembangan  teknologi yang  ada  saat  ini,  sehingga  perkembangan  pendidikan yang ada pada institusi tersebut semakin maksimal untuk mencapai tujuannya. Sistem informasi adalah kumpulan perangkat  keras  dan  perangkat  lunak  yang  dirancang untuk  mentransformasikan  data  ke  dalam  bentuk informasi yang berguna. Informasi adalah data yang telah diproses  sedemikian  rupa  sehingga  meningkatkan pengetahuan seseorang yang menggunakannya.
Untuk  membantu  mahasiswa  dalam  memprediks pengambilan  mata  kuliah  pada  program  studi  teknologi informasi, Universitas Timor

## II. L ANDASAN T EORI

## A. Data Mining
Data  Mining  adalah  proses  menemukan  pola  yang menarik  dan  pengetahuan  dari  sejumlah  besar  data. Sumber  data  dapat  mencakup  datamining,  repositori informasi  lainnya,  atau  data  yang  dialirkan  ke  dalam sistem dinamis.  Tahap-tahap data mining adalah sebagai berikut.
- Pembersihan data (data cleaning)
- Integrasi data (data integration)
- Seleksi data (data selection)
- Transformasi data (data transformation)
- Proses mining
- Evaluasi pola
- Presentasi pengetahuan (knowledge presentation)
B. Data Naive Bayes Classification (NBC)
Naive  Bayes  adalah  teknik  klasifikasi  data berdasarkan probabilitas yang dapat ditentukan dari data. Metode  yang  dikenal  sebagai  "Innocent  Bayes" digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data  biner  dan multiclass.  Metode  yang  juga  dikenal  sebagai  Naive Bayes  Classifier  ini  waktu,  menggunakan  teknik klasifikasi  untuk  mengidentifikasi  suatu  objek  dengan memberi  label  padanya  atau  kategori  berdasarkan
probabilitas  yang  ditemukan  di  batas  lain.  Istilah "probabilitas  bersyarat"  mengacu  pada  probabilitas populasi  saat  ini  akan  melebihi  jumlah  populasi sebelumnya (melalui asumsi , praduga, pernyataan, atau bukti).
Bagaimana  Nave  Bayes  Classifier  menentukan jumlah  optimal  kelas  dari  setiap  atribut  kelompok individu? Metode ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi kategori yang akan digunakan pengguna secara massal. Metode klasifikasi data dikenal sebagai Naive Bayes didasarkan pada probabilitas yang dapat ditentukan dari data. Metode yang dikenal sebagai "Innocent  Bayes"  digunakan  untuk  mengklasifikasikan data biner dan multikelas.
Hod  yang  pertama  kali  digunakan  dengan  Naive Bayes  Classifier  juga  menggunakan  teknik  klasifikasi yang  didasarkan  pada  cara  memberi  label  pada  contoh tertentu atau cara mengkategorikannya dalam kaitannya dengan  probabilitas  di  batas  lain.  Istilah  "probabilitas bersyarat"  mengacu  pada  probabilitas  bahwa  populasi saat  ini  akan  melebihi  jumlah  populasi  sebelumnya (melalui  asumsi,  praduga,  pernyataan,  atau  bukti). Bagaimana  Nave  Bayes  Classifier  menentukan  jumlah kelas  yang  optimal  dari  setiap  atribut  kelompok individual?  Metode  ini  dapat  digunakan  untuk mengidentifikasi  kategori  yang  akan  digunakan  secara massal.
Metode  naïve  bayes  classifier (NBC)  merupakan bentuk  sederhana  dari  sebuah    Bayesian  network  yang merupakan salah satu metode data mining, kesederhanaan    metode    ini    bergantung    pada    asumsi bahwa  semua  fitur  adalah independen satu sama lain.
1. Untuk  fitur  dengan  atribut  diskrit  menggunakan persamaan :
P ( H | X ) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ) 𝑃 ( 𝐻 )
𝑃 ( 𝑋 ) Dimana :
X   : merupakan data dengan kelas yang belum diketahui
C   : merupakan hipotesis data yang merupakan suatu kelas spesifik
P   : (C|X) merupakan probabilitas hipotesis dengan syarat X (posterior probability)
C. Laplacian Correction/Additive Smoothing
Untuk fitur dengan atribut kontinu maka menggunakan persamaan Gaussian berikut :
( 𝑥𝑖 -µ 𝑖𝑗 )2 P ( Xi = xi | Yi = yi )  =              1 𝑒𝑥𝑝 2 𝜎 2 𝑖𝑗 √2 𝜋𝜎 𝑖𝑗 Dimana :
- Parameter µ 𝑖𝑗 diestimasi berdasarkan sampel mean xi pada seluruh data uji yang memiliki kelas yj.
- Parameter 𝜎𝑖𝑗 2 dapat diestimasi menggunakan sampel varian (s2) pada seluruh data uji dengan kelas y
Menurut Han, dalam  (Indra Kurniawan dkk. 2018). Untuk  menyiasati supaya probabilitas pada perhitungan dengan Naive Bayes Classifier (NBC) tidak menghasilkan  nilai  0  dikarenakan  tidak  adanya  data untuk  suatu  kategori  tertentu  dalam  suatu  kelas,  maka dapat digunakan teknik
estimasi  yang  disebut  dengan  Laplacian  Correction atau  Laplace  Estimator.  Dalam  teknik  ini  dilakukan penambahan  nilai  1  pada  data  untuk  setiap  kategori ketika terdapat kategori dengan nilai probabilitas 0 (nol) sehingga  untuk  sebanyak  k  kategori  dimana  j  =  1,2,...k dan N = ∑ 𝑗 𝑘 =1 𝑛𝑗 jika masing-masing kategori dalam kelasnya  bernilai  ni  ,  sehingga  dapat  ditunjukkan  pada persamaan berikut:
P (X = i) = 𝑛𝑖 +1
𝑁 + 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑘𝑎𝑡𝑒𝑔𝑜𝑟𝑖

## C. Confussion Matrix
Confusion  Matrix  merupakan  metode  evaluasi  yang dapat  digunakan  untuk  menghitung  kinerja  atau  tingkat kebenaran  dari  proses  klasifikasi.  Confusion  Matrix adalah  tabel  dengan  4  kombinasi  berbeda  dari  nilai prediksi  dan  nilai  aktual.  Ada  empat  istilah  yang merupakan  representasi  hasil  proses  klasifikasi  pada Confusion  Matrix  yaitu  True  Positive  (TP),  True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN).
Confusion Matrix dapat dilihat pada tabel di bawah : Prediksi Posistif Negatif Aktual Positif TP FN Negatif FP TN Keterangan :
 TP (True Positive) ialah jumlah data yang kelas aktual dan prediksinya merupakan kelas positif  FN (False Negative) ialah total data yang kelas aktualnya  merupakan  kelas  positif  sedangkan kelas prediksinya merupakan kelas negatif.
 FP  (False  Positive)  ialah  banyaknya  data  yang kelas  aktualnya  merupakan  kelas  negatif sedangkan  kelas  prediksinya  merupakan  kelas positif.
 TN (True Negative) ialah banyaknya data yang kelas  aktualnya  merupakan  kelas  negatif sedangkan  elas  prediksinya  merupakan  kelas negatif.
1. Akurasi
Akurasi merupakan metode pengujian berdasarkan tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai aktual. Dengan mengetahui jumlah data yang diklasifikasikan  secara  benar  maka  dapat  diketahui
akurasi  hasil  prediksi.  Persamaan  akurasi  ditunjukkan pada persamaan berikut.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 =

## 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁
2. Presisi
Presisi  merupakan  metode  pengujian  dengan melakukan perbandingan jumlah informasi relevan yang didapatkan sistem dengan jumlah seluruh informasi yang terambil  oleh  sistem  baik  yang  relevan  maupun  tidak. Persamaan  precision  ditunjukkan  pada  persamaan berikut.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 3. Recall Recall merupakan metode pengujian yang membandingkan  jumlah  informasi  relevan yang didapatkan  sistem  dengan  jumlah  seluruh  informasi relevan  yang  ada  dalam  koleksi  informasi  (baik  yang terambil  atau  tidak  terambil  oleh  sistem).  Persamaan recall ditunjukkan pada persamaan berikut.

## 𝑹𝒆𝒄𝒂𝒍𝒍 = 𝑻𝑷 𝑻𝑷 + 𝑭𝑵
C. System Usability Scale (SUS)
pertama kali dikembangkan oleh John Brooke pada tahun  1986  (Brooke.  J,  2013)  tujuannya  adalah memberikan  skor  referensi  tunggal  untuk  partisipan dalam  melihat usability suatu  produk.  Skor  SUS
memiliki rentang nilai 0-100, akan
tetapi  angka  tersebut  bukan  persentase.  Sebuah  produk dipertimbangkan  memiliki usability yang  baik  apabila memiliki skor SUS sama dengan atau diatas 68. (Sauro, 2011). Nilai SUS dapat dihitung menggunakan rata-rata dari  total  responden  yang  diperoleh,  menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝑵𝒊𝒍𝒂𝒊 𝒓𝒂𝒕𝒂 − 𝒓𝒂𝒕𝒂 = ∑ 𝒙𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 /𝑵 III. M ETODE PENELITIAN
Penelitian  ini  di  mulai  dengan  mengidentifikasi masalah  Identifikasi  dilakukan  sebagai  langkah  awal penelitian,  sehingga  dapat  dikatakan  identifikasi merupakan cara mendefinisikan masalah dalam penelitian  yang  di  lakukan  dengaan  observasi  dan pengambilan data menggunakan formulir pada mahasiswa  universitas  Timor  prodi  Tenologi  Informasi kelas A angkatan tahun 2020.
Langkah  selanjutnya  adalah  proses  pengumpulan data yaitu proses pengumpulan data primer dari fakultas
Universitas  Timor  prodi  Tenologi  Informasi  kelas  A angkatan  tahun  2020,  Data  yang  diambi  berupa  data mengenai aktifitas akademik mahasiswa yaitu dat Kartu Hasil  Studi  (KHS)  dan  nilai  mahasiswa  dari  semester ganjil  tahun  2020  sampai  semester  genap  2022.  Data yang  telah  terkumpul  kemudian  akan  dilakukan  proses pre-processing.
Proses  pre-processing  akan  dimulai  dengan  data yang  telah  terkumpul.  Data  preprocessing  melibatkan dua  langkah  yaitu  integrasi  dan  transformasi  data. Integrasi data digunakan untuk menggabungkan data dari beberapa  tabel  yang  berbeda  yaitu  tabel  KHS  dan  IP untuk mengambil atribut yang diperlukan yaitu Nilai, IP, IPK, SKS, SKSK dan Semester berdasarkan mata kuliah prasyaratnya.  Transformasi  data  digunakan  untuk menentukan  atribut  saat  ini,  yaitu  huruf  jika dibandingkan dengan kategori saat ini. Atribut Nilai dan Kelas  digunakan  untuk  mentransformasikan  data.  yang ditunjukkan pada Tabel 1 dan 2 berikut.
Tabel 1: Transformasi atribut nilai Nilai Nilai Pre Process A 1 B 2 C 3 D 4
E
5
Tabel 2: Transformasi atribut kelas
Setelah  data  selesai  di pre-processing , selanjutnya melakukan  analisis  dan  perancangan terhadap  sistem yang  akan  dibangun  berdasarkan proses  identifikasi masalah. teknik  penambangan  data  pada  sistem  yang sedang  digunakan  adalah  metode  yang  paling  umum, dengan naive bayes digunakan untuk melakukan analisis statistik pada data yaitu metode naïve bayes. Setelah data selesai di pre - processing , selanjutnya melakukan analisis dan  perancangan  terhadap  sistem  yang  akan  dibangun berdasarkan proses identifikasi masalah. teknik penambangan  data  pada  sistem  yang  sedang  digunakan adalah  metode  yang  paling  umum,  dengan  naive  bayes digunakan  untuk  melakukan  analisis  statistik  pada  data yaitu metode naïve bayes.
Langkah berikut adalah penerapan dashboard, yang digunakan  untuk  memberikan  informasi  mengenai prediksi fungsi matematika. Informasi ini dapat diperoleh dari  dataset  yang  digunakan  untuk  pelatihan  dan pengujian,  dengan  tabel  probabilitas  yang  mewakili
proses  pelatihan  dan  prediksi  fungsi  matematika  yang mewakili  semester  dan  tahun  prediksi.selanjutnya penelitian  dilakukan  dengan  menganalisis  data  yang terkumpul  selama  semester  genap  2022  terkait  dengan pokok bahasan penelitian.
Confussion  Matrix  digunakan  untuk  mengukur presisi, recall, dan akurasi dalam kasus sistem klasifikasi. Nilai-nilai  tersebut  digunakan  untuk  memvalidasi algoritma  Naive  Bayes  menggunakan  klasifikasi  data. Dari  hasil  penelitian  dan  analisis  yang  telah  dilakukan, akan dilakukan langkah lanjutan dalam proses penelitian yaitu analisis data dan hasil penelitian.

## IV. H ASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Proses Naïve Bayes
Proses Naive Bayes dilakukan setelah data melalui proses pre processing. Dataset yang ada kemudian dibagi menjadi dataset untuk proses training dan untuk testing. Dimana  untuk  proses  training  akan  menggunakan  data dari  tahun  2022.  Berikut  tahap-tahap  algoritma  naïve bayes:
Nilai Nilai Pre Process Ya 1 Tidak 0
Gambar 1. Alur proses naïve bayes Proses  penggabungan  input/masukan  data  training dan data uji dapat dilihat pada Gambar 1 yang merupakan ilustrasi flowchart dari Naive Bayes. Data training dapat digunakan  sebagai  titik  awal  untuk  membangun pengetahuan sebelumnya. Dalam hal ini, sebagian besar nilai  pada  atribut  dapat  digunakan  untuk  menentukan panjang  atau  pendeknya  diskrit  data.  Jika  data  berupa diskrit, kemungkinan diskrit data dihitung menggunakan proses  penghitungan  panjang  data  pada  atribut.  Saat menganalisis  data,  juga  perlu  ditentukan  apakah  ada kemungkinan  0.  Jika  demikian,  Laplac  Correction/ Laplace Estimator digunakan untuk menentukan apakah ada kemungkinan 0.
Selain  itu,  jika  ini  terjadi,  akan  dianalisis menggunakan  prosedur  kemungkinan  untuk  data  yang sedang  berlangsung,  seperti  menggunakan  metode Gaussian.  Data  pelatihan  digunakan  untuk  membangun model  probabilistik  untuk  mengklasifikasikan  data terhadap  uji  atau  data  pengujian.  Data  yang  digunakan sebagai data latih adalah data matematis yang digunakan untuk menghitung jumlah hari dalam satu bulan dan satu semester untuk data uji yaitu semester genap tahun 2022. Hasilnya, data dari komposisi tersebut ditambahkan pada Tabel  3.  Data  training  dapat  digunakan  untuk menghitung  probabilitas  berupa  probabilitas  y,  tidak, mean, standar deviasi, standar deviasi tidak untuk setiap atribut,  dan  probabilitas  sebelumnya  untuk  semua  atau sebagian besar kelas.
Tabel 3: komposisi data training M atakuliah Jumlah Kelas Jumlah Kelas  Jumlah Data Ya Tidak Keamana  Sistem dan data 15 20 35 Citra Digital 13 22 35 Gis 20 15 35 Data Werhouse 22 13 35 Sistem Pakar 28 7 35 Pemrograman M obile 25 10 35 M anajemen Proyek TI 19 16 35 Audit Sistem Informasi 23 12 35
Setelah  pelatihan  pada  hari  sebelumnya,  langkah terakhir  adalah  pengujian  data  yang  merupakan  data kuliah  dari  semester  genap  2022.  Probabilitas  model yang  dilatih  selama  tahap  pelatihan  dapat  digunakan sebagai  alat  bantu  selama  proses  testing.Adapun informasi  komposisi  testing  beserta  hasil  klasifikasinya ditunjukkan  oleh  Tabel  4.  Ada  lebih  banyak  data  yang diklasifikasikan sebagai "Tidak" daripada "Ya", menurut alat klasifikasi. Hal ini dilakukan dengan bantuan model probabilitas yang dikembangkan selama proses pelatihan dan memiliki koefisien "Tidak" sebagai nilai maksimumnya  dan  digunakan  untuk  memperhitungkan kumpulan data ketidakseimbangan.
Tabel 4. komposisi data testing
Jumlah Kelas
Jumlah Kelas jumlah klasifikasi Jumlah Klasifikasi Ya Tidak Ya Tidak Keamanan Sitem dan data 33 24 9 15 18 Citra Digital 28 21 7 16 12 GIS 30 12 18 15 15 Data Werhouse 27 17 10 13 14 Sistem Pakar 28 13 15 12 16 Pemrograman Mobile 30 21 9 18 12 Manajemen Proyek TI 24 11 13 9 15 Audit Sistem Informasi 29 19 10 22 7 Jumlah Data Matakuliah

## B. Analisis Hasil dengan Confusion Matrix
Matriks Kebingungan digunakan untuk menganalisis hasil  pengujian  data  untuk  menentukan  seberapa  baik kinerja  algoritma  Naive  Bayes  dengan  data  yang signifikan secara matematis. Sebagai bagian dari ini, data pengujian akan diberikan kepada system keamanan data dan  audit  system  informasi.  Penggunaan  analisis Confusion Matrix dapat dilihat pada Tabel 5 dan 6.
Tabel 5. nilai confusion matrix mata kuliah system keamanan dan data.
Prediksi:Ya Prediksi:Tidak Kelas: Ya 5 19 Kelas: Tidak 7 2
Tabel 6. nilai confusion matrix mata kuliah
Audit system informasi. Prediksi:Ya Prediksi:Tidak Kelas: Ya 14 5 Kelas: Tidak 6 4
Berdasarkan  tabel  Disarray  Lattice,  mata  kuliah keamanan system dan data memiliki nilai tertinggi pada nilai  Asli  Negatif  (TN),  dan  nilai  terendah  pada  nilai Misleading  Positif  (FP).  TN  yang  sedang  aktif  berisi sejumlah  kelas  yang  ditandai  sebagai  "Tidak"  dan diklasifikasikan seperti itu. Akibat dari FP yang sedang digunakan, sistem dapat mengalami error atau kesalahan saat  menganalisis  data  ,  seperti  yang  ditunjukkan  oleh label "Tidak" yang muncul di sebelah "Ya". Positif Palsu (FP) adalah nilai default untuk matriks Jaringan Nirkabel, sedangkan  Negatif  Palsu  (FN)  adalah  nilai  tipikal.  Ada banyak "Tidak" kelas yang diklasifikasikan sebagai "Ya" oleh classifier di FP saat ini. Sesuai dengan FN yang saat ini digunakan, jumlah huruf "Ya" yang sesuai yang dapat diidentifikasi sebagai "Tidak"
C. Precisson, Recall, Accuracy
Setelah  Tabel  Confussion  Matrix  dibuat,  akurasi, perolehan, dan presisi setiap label akan diukur dalam TP
(True Positive), FP (False Positive), TN (True Negative), dan  FN  (False  Negative).  istilah  presisi,  ingatan,  dan akurasi dapat digunakan untuk mengukur akurasi dengan cara yang sama seperti yang digunakan untuk mengukur akurasi dengan cara berikut:
Mata kuliah Keamanan system dan data : Precision (kelas ‘Ya’) = 5/ (5+7) * 100% = 41,66%. Recall (kelas ‘Ya’) = 5 / (5+19) * 100% = 20,83%. Accuracy = (5 + 2) / 33 * 100% = 21,21%. Precision (kelas ‘Tidak’) = 2 / (2+19) * 100% = 9,52%. Recall (kelas ‘Tidak’) = 2 / 2+5) * 100% = 28,57%.
Mata kuliah Audit system informasi : Precision (kelas ‘Ya’) = 14 / (14 + 6) * 100% = 70,00%. Recall (kelas ‘Ya’) = 14 / (14+ 5) * 100% = 73,68%. Accuracy = (14 +4) / 23 * 100% = 78,26%. Precision (kelas ‘Tidak’) = 4 / (4+5) * 100% = 44,44%. Recall (kelas ‘Tidak’) = 4/ (4+6) * 100% = 40,00%.
Hasil dari perhitungan Precision, Recall dan Accuracy untuk mata keamanan system dan data dan audit system informasi ditunjukkan oleh Gambar 2 dan 3 berikut;
Gambar 2 . Grafik Perbandingan Nilai Precision, Recall, dan Accuracy Mata Kuliah Keamanan System dan Data
Gambar 3. Grafik Perbandingan Nilai Precision, Recall, dan Accuracy Mata Kuliah Audit System Informasi Pada  dataset  saat  ini,  klasifikasi  nilai  adalah  nilai antara  kelas  "Ya"  yang  telah  diklasifikasikan  sebagai "Ya"  dan  kelas  "Tidak"  yang  telah  diklasifikasikan sebagai  "Tidak".  Jika  Anda  fokus  pada  probabilitas, hasilnya  akan  ditentukan  berdasarkan  kemungkinan klasifikasi  yang  paling  tinggi.  Berdasarkan  grafik,  rata- rata tingkat aktivitas Mata Kuliah Keamanan Sistem  dan Data adalah 21,21%, sedangkan rata-rata tingkat aktivitas Mata Kuliah Audit Sistem Informasi adalah 78,26%.Misalnya,  jika  Benar  (Positif  dan  Negatif)  atau Benar  (Positif  dan  Negatif)  atau  Benar  (Positif  dan Negatif)  atau  Benar  (Positif  dan  Negatif)  atau  Benar (Positif dan Negatif) atau Benar (Positif dan Negatif) atau Benar (Positif dan Negatif) atau Benar Karena FP dan FN berbeda  secara  signifikan  dari  TP  dan  TN,  nilai  yang sesuai  ditemukan  dipengaruhi  oleh  nilai  yang  sesuai dalam  dataset,  yaitu  nilai  dengan  kelas  "Ya"  yang diklasifikasikan  sebagai  "Ya"  dan  kelas  "Tidak"  yang diklasifikasikan sebagai "Tidak".
Nilai  Recall  menggunakan  metrik  klasifikasi  data yang  relevan.  Grafik  menunjukkan  bahwa  recall  untuk Audit system informasi berbeda secara signifikan dengan recall untuk Keamanan System dan Data. Recall berhasil karena  mata  kuliah  Audit  Sistem  informasil  memiliki nilai False Negative (FN) yang rendah, sedangkan mata kuliah  Keamanan  Sistem  dan  Data  memiliki  nilai  FN yang  lebih  tinggi  jika  dibandingkan  dengan  nilai  True Positive  (TP).  Tingkat  recall  produk  Keamanan  Sistem dan Data sebesar 41,66 persen, sedangkan tingkat recall produk Audit Sistem Informasi sebesar 73,68 persen.
Yang  dimaksud  dengan  “Precision”  adalah perusahaan  yang  menggunakan  data  rasio  positif  untuk mengidentifikasi data rasio positif dengan mengkategorikannya  sebagai  “Ya”  untuk  “Ya”  dan “Tidak”  untuk  “Tidak”  untuk  “Tidak”  untuk  kelas lainnya.  Dari  segi  grafik,  ketepatan  data  Keamanan Sistem  dan  Data  sebesar  41,66%,  jauh  lebih  rendah dibandingkan  ketepatan  data  Jaringan  Nirkabel  sebesar 70,00%.  Hal  ini  karena  nomor  FP  di  floor  Keamanan Sistem dan Data bertahan jika diganti dengan nomor TP, sehingga  meningkatkan  angka  Presisi.  Pada  tikar  Audit Sistem Informasi nilai FP jauh lebih rendah dari nilai TP, sehingga menghasilkan presisi yang lebih tinggi.
Grafik  kedua  menunjukkan  bahwa  presisi,  recall, dan  akurasi  kuliah  materi  pertama  yang  dihentikan merupakan  karakteristik  utama.  Keamanan  Sistem  Dan Data  memiliki  tingkat  presisi  dan  akurasi  yang  tinggi, namun  recall-nya  rendah.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa sistem  dapat  diklasifikasikan  berdasarkan  asumsi  dan asumsi yang wajar, namun relevansi datanya didasarkan pada materi Keamanan Sistem dan Data.
Selain  itu,  materi  Jaringan  Audit  Sistem  Informasi memiliki  daya  ingat  yang  dapat  diandalkan,  tetapi  juga memiliki  presisi  dan  akurasi  yang  dapat  diandalkan. Hasilnya, sistem Audit Sistem Informasi yang digunakan untuk  mengklasifikasikan  kelas  di  atas  tikar  memiliki tingkat  relevansi  yang  tinggi.  Akibat  ketimpangan dataset  yang  digunakan  untuk  pengujian  dan  pelatihan data, akurasi, ingatan, dan presisi model asli terpengaruh.
D.  Analisis Usability dengan System  Usability  Scale (SUS)
Dari  hasil  kuesioner  yang  dilakukan  kepada  3  orang responden , akan dihitung skor SUS sebagai berikut :
Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 1 Responden 1 21 Laki-Laki 2 3 1 1 4 2 5 3 2 Responden 2 22 Laki-Laki 1 4 2 3 5 2 5 3 3 Responden 3 23 Laki-Laki 4 5 2 5 4 1 3 1 No Reponden Usia Jenis Kelamin Skor Asli (Data Contoh)
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dapat  disimpulkan bahwa  nilai  rata-rata  yang  diberikan  responden  untuk dashboard  aplikasi  adalah  60,  sehingga  dashboard aplikasi dapat dikategorikan sebagai dashboard marginal yang  artinya  dashboard  berada  diantara  diterima (acceptable) dan tidak diterima (not acceptable).

## E. Hasil Implementasi Dashboard
Implementasi  antarmuka dashboard sistem  prediksi mahasiswa  pengambil  mata  kuliah    dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Antarmuka dashboard

## V. K ESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  penelitian  ini  dapat  di simpulkan bahwa:
1. Naive Bayes dapat dijadikan sebagai suatu pilihan dalam menyelesaikan permasalahan yang berkaitan  dengan  penjadwalan  mata  kuliah  yaitu dalam  memprediksi  mahasiswa  pengambil  mata kuliah.
2. Dari hasil pengujian yang dilakukan menggunakan dataset mahasiswa  tahun  2022  semester  ganjil dapat diketahui nilai akurasi dari proses klasifikasi menggunakan Naive  Bayes cukup  baik.  Contoh dalam mata kuliah sample yaitu Keamanan system dan data nilai  confucion  matrix untuk kelas “Ya” adalah  Precisson  41,66%,  Recall  20,83%, sedangkan kelas “Tidak” Adalah Precission 9,52% Recall 28,57% dan nilai Accuracy adalah 21,21%.
Sampai  ke  mata  kuliah  Audit  Sistem  Informasi nilai  konfucion  matrix  untuk  kelas  “Ya”  adalah Precesion 70,00% Recall 73,68%  sedangkan nilai kelas  “Tidak”  adalah  Precession  44,44%  Recall 40,00% dan nilai  Accuracy adalah  78,26%.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Teddy  Pratama  ,  Yulmaini,  "  Implementasi Algoritma  Naive  Bayes  Dalam  Menentukan Konsentrasi  Skripsi  Dan  Rekomendasi  Bahasa Pemrograman," Jurnal  Informatika ,  Vol.  18,
No.1, juni 2018 [2] Indra Kurniawan Syahputra, Fitra Abdurrachman Bachtiar, Satrio Agung Wicaksono,  Implementasi  Data  Mining  untuk Prediksi  Mahasiswa  Pengambil  Mata  Kuliah dengan Algoritme Naive Bayes. Jurnal
Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu
Nilai Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 (Jumlah x 2.5) 1 2 0 4 3 3 4 2 3 3 25 63
0 1 1 2 4 3 4 2 4 2 23
58 3 0 1 0 3 4 2 4 4 3 24 60
60
Skor Rata-rata (Hasil Akhir)
Skor Hasil Hitung (Data Contoh) Jumlah
Komputer: Vol. 2, No. 11, November 2018, hlm.
5902-5910
[3] https://www.zenius.net/blog/teorema-bayes.
[4] http://p2k.unkris.ac.id/id3/230652962/Teorema-
Bayes-Aturan-Bayes_52206_unkris_p2k
unkris.html
[5] Diana, " Sistem
Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Usaha Waralaba
Menggunakan  Metode  Bayes," Jurnal  Ilmiah MATRIK , Vol. 19 No. 1, April 2017.
[6] Annisa  Paramitha  Fadillah,  Bella  Hardiyana, “Penerapan  Naïve  Bayes  Classifier  Untuk Pemilihan Konsentrasi Mata Kuliah” November
2018
[7] Fakhriani  Ekawati,  "  Algoritma  Naïve  Bayes Untuk Penentuan Jurusan Pada Siswa Madrasah Aliyahr”.  ”Technologia”  Vol  9,  No.1,  Januari  – Maret 2018
[8] https://www.google.com/search?q=pengertian+ nilai+rata+rata+menurut+para+ahli&oq=penger tian+nilai+rata+rata+menurut+para+ahli&aqs=c hrome..69i57j0l5.12682j0j7&sourceid=chrome &es_sm=93&ie=UTF-8
[9] A. Jananto,
“Algoritma Naive Bayes untukMencari Perkiraan Waktu
StudiMahasiswa,”  Teknol.  Inf. Din., vol.18, no. 1, pp. 9–16, 2013.
[10] “Memahami  Nilai  Mean  (Rata-Rata)  Dalam
Penelitian Ilmiah” 12 Aug 2021