## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12  No. 2, Desember 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## PENERAPAN DATA MINING PREDIKSI NILAI UJIAN NASIONAL (UN) SISWA SMP  MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES
Miftahul Jannah AMIK Mitra Gama Jalan Kayangan No.99 Kode Pos 28784 e-mail : miiftahuljannah32@gmail.com

## ABSTRAK
Ujian Nasional (UN) dilakukan setiap tahun di semua tingkat pendidikan salah satunya SMP N 8 Mandau.  Data  nilai  Ujian  Nasional(UN)  siswa  di  SMP  N  8  Mandau  setiap  tahunnya  bertambah  dan disimpan dalam bentuk Soft file dan Hard file Dari beberapa tahun belakangan nilai UN siswa di SMP N 8 tersebut tidak stabil. Nilai UN sangat berpengaruh terhadap kualitas sekolah. Tinggi rendahnya nilai UN siswa sangat berpengaruh pada kualitas  sekolah. Untuk  mengatasi  hal  ini diperlukan sebuah teknik data mining  dengan  metode  naive  bayes  dalam  memprediksi  nilai  UN  siswa  berdasarkan  data  siswa  tahun 2016 dan 2017. Dari 10 data uji mendapatkan hasil prediksi 7 orang yang sesuai dengan data pada tahun 2017.  Sehingga  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  70%.  Sehingga  metode  ini  dapat  diterapkan  dalam memprediksi  nilai  UN  siswa  dimasa  mendatang.  Dan  pihak  sekolah  dapat  terbantu  dalam  mensiasati dalam mencapai nilai UN yang tinggi.
Kata kunci : Data Mining,  Naive Bayes

## ABSTRACT
The National Examination (UN) is carried out annually at all levels of education, one of which is SMP N 8 Mandau. The data on the National Examination (UN) scores of  students at SMP  N 8 Mandau each year are added and stored in  the form of soft files and hard files. From the last few years the UN scores of students at SMP N 8 are not stable. National examination scores greatly affect the quality of the school.  The  high  and  low  students'  national  exam  scores  greatly  affect  the  quality  of  schools.  To overcome  this,  a  data  mining  technique  with  the  Naive  Bayes  method  is  needed  in  predicting  student National Examination scores based on student data in 2016 and 2017. From 10 test data, the  prediction results of 7 people match the data in 2017. So that it has an accuracy rate of 70% . So that this method can be applied in predicting student UN scores in the future. And the school can be helped in achieving UN high scores.
Keywords: Soft file, Hard file, Data Mining,  Naive Bayes
Kata kunci : Data Mining,  Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Untuk  mempermudah  kehidupan  manusia saat  ini  maka  komputer  merupakan  teknologi informasi  yang  banyak  digunakan  dalam memperloeh informasi. Komputer juga digunakan dalam mengolah data dan menyimpan  data.  Data  disimpan  dalam  jangka panjang dalam komputer tersebut dapat
menyebabkan  tumpukan  data  yang  tidak bermanfaat karena data tersebut selalu bertambah.
Pertumbuhan  yang  sangat  pesat  dari akumulasi  data  telah  menciptakan  kondisi  kaya akan  data  tapi  minim  informasi  (Haryati, Sudarsono,  &  Suryana,  2016). proses penggalian  informasi  tersembunyi  dalam  suatu

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12  No. 2, Desember 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
basis  data  yang  besar  dinamakan  Data  Mining dan  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD). Knowledge  discovery  in  Database  (KDD) didefinisikan sebagai ekstraksi informasi potensial,  implisit  dan  tidak  dikenal  dari sekumpulan  data.  Proses  knowledge  discovery melibatkan  hasil  dari  proses  Data  Mining (proses  mengekstrak  kecenderungan  pola  suatu data),  kemudian  mengubah  hasilnya  secara akurat menjadi informasi yang mudah dipahami. KDD  sendiri  diartikan  sebagai  keseluruhan proses non-trivial untuk mencari dan mengidentifikasi  pola  (pattern)  dalam  data, dimana  pola  yang  ditemukan  bersifat  sah,  baru, dapat  bermanfaat  dan  dapat  dimengerti.  (Fajrin & Maulana, 2018)
Untuk  mengatasi  minimnya  informasi  dari  data yang bertumpuk tersebut maka ditemukan sebuah ilmu  baru  yang  dinamakan  data  mining. Data mining  adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu atau lebih teknik pembelajaran computer ( machine  learning )  untuk  menganalisis  dan mengekstrasi  pengetahuan  (knowledge)  secara otomatis.  Definisi  lain  diantaranya  adalah pembelajaran berbasis induksi (induction- basedlearning) adalah proses pembentukan definisi-definisi  konsep  umum  yang  dilakukan dengan cara mengobservasi contoh-contoh spesifik  dari  konsepkonsep  yang  akan  dipelajari (Juna,  2016).  Data  mining  dan  knowledge discovery in database(KDD) sering kali digunakan  secara  bergantian  untuk    menjelaskan proses    penggalian    informasi    tersembunyi dalam  suatu  basis  data  yang  besar. Sebenarnya kedua  istilah  tersebut  memiliki  konsepyang berbeda,  tetapi  berkaitan  satu  sama  lain.  Dan salah  satu  tahapan  dalam  keseluruhan  proses KDD adalah data mining (F. Yunita, 2018) Data Mining sendiri memiliki teknik di antaranya prediksi.  Teknik  prediksi  memiliki  beberapa metode  salah  satunya  adalah  algorithma  Naive Bayes. Algorithma Naive Bayes digunakan untuk memprediksi peluang yang terjadi di masa depan berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya. (Nuraeni, 2017).
Penelitian  terkait  penerapan  Data  Mining  dalam memprediksi  menggunakan  metode  Naïve  Bayes sebelumnya  dilakukan  oleh  winda  dkk  dalam memprediksi  hasil  kelayakan  tenaga  kerja Indonesia  dengan  data  uji  sebanyak  17  orang dengan  menggunakan  dua  kelas.  klasifikasi dengan kelas Layak sebanyak 10 orang dan kelas Tidak Layak sebanyak 7orang.
Pengujian  data  pada  Rapiminer  5.3  dengan menggunakan  metode  Naive  Bayes  berhasil
menampilkan  dua  kelas  dari  hasil  klasifikasi dengan  persentase  keakuratan  sebesar  90,00%. Dengan  class  precision  pada  prediksi  Layak memiliki  nilai  90,91%,  sedangkan  pada  prediksi Tidak  Layak  memiliki  nilai  100  %.  Class  recall pada true Layak memiliki nilai 100%, sedangkan pada true Tidak Layak memiliki nilai 85,71%.(Purba, Suhendro, Damanik, & Syahputra, 2019). Selanjutnya dilakukan penelitian oleh yunita dkk mencoba
menggabungkan  2  metode  Naïve  Bayes  dengan decission  tree.  Dari  hasil  uji  dengan  data  asli dalam memprediksi prestasi siswa tidak seimbang dalam output tiap kelompok.
Dilakukan  uji  data  dengan  re-sample  maka didapatkan  prediksi  yang  dihasilkan  lebih  akurat (D.  Yunita,  Amalia,  &  Rosyani,  2018).  Jika dilihat  dari  beberapa  studi  –  studi  diatas  yang merupakan  penelitian  terdahulu  yang  terkait, maka  metode  Naïve  Bayes  dapat  digunakan untuk memprediksi kejadian berdasarkan probabilitas  dengan  memberikan  asumsi  ketidak tergantungan  yang  sangat  kuat.  Algoritma  Naïve Bayes  juga  memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi dalam menangani permasalahan prediksi.
Ujian Nasional (UN) dilakukan setiap tahun di  semua  tingkat  pendidikan  salah  satunya  SMP N  8  Mandau.  Data  nilai  Ujian  Nasional  (UN) siswa  di  SMP  N  8  Mandau  setiap  tahunnya bertambah  dan  disimpan  dalam  bentuk  soft  file dan  hard  file. Data  yang  disimpan  setiap tahunnya  tersebut  dibiarkan  bertumpuk  tanpa menghasilkan  suatu  manfaat  yang  baru.  Dari beberapa  tahun  belakangan  nilai  UN  siswa  di SMP N 8 tersebut tidak  stabil. Tinggi rendahnya nilai  UN siswa sangat berpengaruh pada kualitas sekolah.
Untuk  mengatasi  hal  ini  diperlukan  sebuah teknik di mana data yang ditumpuk banyak dapat menghasilkan  suatu  informasi  baru  yang  disebut dengan Data Maining dengan prediksi menggunakan  Algorithma  Naive  Bayes.  Hasil Data  Mining  menggunakan  metode  Naive  Bayes adalah berupa prediksi nilai rata-rata bidang studi UN  yang  dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam menentukan  strategi  agar  nilai  UN  mengalami peningkatan.
2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian diperlukan sebagai kerangka  dan  panduan  pada  saat  penelitian, sehingga penelitian yang dilakukan menjadi lebih terarah, teratur dan sistematis. Dalam menyelesaikan penelitian ini dibutuhkan
kerangka  penelitian  agar  penelitian  dapat

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12  No. 2, Desember 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
diselesaikan secara teratur, terarah dan sistematis maka  diperlukan  tahap-tahap.  Adapun  kerangka kerja  penelitian  dapat  digambarkan  sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Langkah  awal  yang  dilakukan  dengan mendeskripsikan permasalahan yang ada dan dilakukan  analisis.  Selanjutnya  mempelajari literatur  berdasarkan penelitian  terdahulu sehingga  dapat  dijadikan  dasar  dalam  penelitian, lalu  mengumpulkan  data  siswa  di  SMP  N  8 Mandau  yang  akan  mengikuti  UN  pada  tahun 2017 dan data siswa yang telah melakukan UN di tahun  2016.  Setelah  data  terkumpul  dilanjutkan mengolah  data  dengan  beberapa  tahap  di antaranya:  data  cleaning,  data  integrasi,  data seleksi, data transformasi dan dilanjutkan dengan proses  data  mining  dengan  metode Naïve  Bayes seperti gambar dibawah ini
Gambar 2. Alur metode naïve bayes
3. . HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  Mining  yang  diterapkan  dalam penelitian ini adalah berbentuk prediksi menggunakan  metode  Naive  Bayes  dalam melakukan  prediksi  terhadap  nilai  UN  siswa  di SMP  N  8  Mandau.  Prediksi  yang  dilakukan dalam penelitian ini menggunakan 3 atribut Input sebagai  kriteria  dalam  memprediksi  nilai  UN. Atribut  yang  digunakan  penelitian  adalah  jenis kelamin  siswa,  rata-rata  nilai  rapor  siswa    dari semester  1-5  dimana  Bidang  Studi  yang  diambil yang  di  UN  kan  B.  Indonesia,  B.  Inggris, Matematika,  IPA  dan  input  yang  terakhir  adalah nilai  rata-rata  UAS  siswa  bidang  studi  yang  di UN kan. Atribut output yang terakhir adalah nilai kelulusan UN. Ketiga atribut tersebut didapatkan dari  data  nilai  siswa  yang  sudah  melaksanakan ujian  UN  pada  tahun  2015-2016  sebagai  data training  dan  sebagai  data  testing  menggunakan data  siswa  melaksanakan  UN  pada  tahun  2016- 2017.
Adapun  hasil  Output  pada  penelitian  ini terbagi  ke  dalam  3  class,  yaitu  prediksi  nilai Kurang  untuk  yang  mendapatkan  rata-rata  nilai UN  di  bawah  55,  Cukup    untuk  yang mendapatkan  rata-rata  nilai  UN  lebih  55  kurang 70  dan  Baik  untuk  yang  mendapatkan  rata-rata nilai UN lebih dari 70 dan sama dengan 85. Agar tercapai  tujuan  dari  penelitian  ini,  maka dilakukan  pengumpulan  data  training  yang diambil  secara  random  adalah  berjumlah  40 orang data siswa yang telah melaksanakan UN di tahun 2015-2016 pada tabel 1.
Tabel 1. Data Training Nama Siswa Jenis Kelamin Nilai Rata- rata Rapo r Nilai Rata- rata UAS Status Nilai Afni Yogeta P 79 86 Cukup Afni Yuli Shantia P 79 86 Kurang - - - - - - - - - - Muha mmad Afif L 82 86 Baik Muha mmad Fadhil Fatihil L 83 89 Cukup

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12  No. 2, Desember 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
1. Baca Data Training Menentukan data numerik atau tidak
2. Untuk  data  numerik  menghitung  nilai  mean dan  standar  deviasi.  Dan  data  yang  tidak numerik menghitung probabilitassetiap
kategori.
3. Persamaan  yang  digunakan  untuk  menghitung nilai  rata-rata    (mean)  dapat  digunakan  rumus sebagai berikut :
………………………(1) Tabel  2.  Perhitungan  Nilai  Mean  Variabel  Rata- Rata Nilai Rapor Untuk Status Nilai Kurang No Nama Siswa Kurang 1  Afni Yuli Shantia 79 2  Alvin Dwi Pratama 81 3  Apri Imam Padzli 80 4  Bagas  Alfajri 80 5  Dea Putri Octami 80 6  Elya Ramayanti Napitupulu 81 7  Elza Fitri Rahayu 83 8  Fauzi Syaputra 79 9  Ferdi Juliandra 79 10  Hanafi Pramuja 82 11  Haris Suwandi 82 12  Heru Pratama 79 13  Ilyas Syaher 81 14  M.Agustian Renaldi 82 15  Muhammad Agustian 82 Perhitungan nilai mean dengan variabel nilai
rapor kategori status nilai Kurang :
µ=(79+81+80+80+80+81+83+79+79+82+82+ 79+81+82+82)/15
µ=1210/15
µ=80,6666666666667
Setelah mendapat nilai mean dari masing-masing kategori status nilai, langkah selanjutnya melakukan perhitungan standart deviasi dari masing-masing kategori status nilai. Dengan rumus perhitungan sebagai berikut
…………………………… (2)
Perhitungan standar deviasi dari kategori status nilai Kurang dengan variabel nilai rata-rata rapor:
σ = √(25,33/(15-1))
σ=√1,8095 σ = 1,3451854182691
Tabel 3. Mean dan standar deviasi variabel nilai rapor Kurang Cukup Baik Mean 80,666 666666 6667 82,46 66666 66666 7 81,3 Standar t deviasi 1,3451 854182 691 3,270 35748 73762 8 1,41813649241 2181813649241 218 Tabel 4. Mean dan standar deviasi variabel nilai UAS Kurang Cukup Baik Mean 86,86666 6666666 7 86,8 86,8 Standart deviasi 1,060098 8273786 2 1,3201 731488 1691 1,549193338 4829749193 33848297 Langkah selanjutnya adalah menghitung
probabilitias untuk variabel bersifat diskret.
Tabel 5. Probabilitas Jenis Kelamin Jenis Kela min Kategori Status Nilai Probabilitas Status Nilai Kura ng Cuk up Ba ik Kura ng Cuk up Ba ik L 11 9 7 11/1
5 9/15 7/1 0 P 4 6 3 4/15 6/15 3/1 0 Jumla h 15 15 10 1 1 1 Tabel 6. Probabilitas Status Nilai Kategori Status nilai Probilitas status nilai Renda h Sedan g Ting gi Renda h Sedan g Ting gi 15 15 10 15/40 15/40 10/4 0

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12  No. 2, Desember 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
3. Menghitung probabilitas diberikan input tertentu Nama Siswa Jenis Kelami n Nilai rata- rata Rapor Nila i rata- rata UA S Statu s Nilai Akbar Hakim L 77 80 ?
Dengan persamaan rumus sebagai berikut :
P(Xi=xi|Y=Yj) =
Dengan data input nilai rata-rata rapor = 77 f (rata-rata nilai rapor=77| status nilai=Kurang)
=
= 0,0072235506
f (rata-rata nilai rapor=77| status nilai=Cukup)
=
=0,0301690272
f (rata-rata nilai rapor=77| status nilai=Baik) =
= 0,0028362417
Untuk  Nilai  rata-rata  UAS  dengan  data  input  80 dapat dilakukan perhitungan sebagai berikut :
f (rata-rata UAS =80| status nilai=Kurang)
=
= 0,00000000029
f (rata-rata UAS=80| status nilai=Cukup)
=
= 0,0000005237
f (rata-rata UAS 80| status nilai=Baik) =
= 0,0000168683
Setelah mendapatkan nilai gausian maka langkah selanjutnya  melakukan  perhitungan  likelihood dari masing-masing status nilai untuk
mendapatkan nilai probabilitas.
Likelihood Kurang = 0,0072235506 x 0,00000000029 x 11/15 x 15/40
= 0,00000000000058
Likelihood Cukup  =
0,0301690272 x 0,0000005237 x 9/15 x 15/40
= 0,000000003555
Likelihood Baik   = 0,0028362417 0,0000168683
= 0,000000008372
Setelah mendapatkan nilai likelihood maka nilai probabilitas dapat dihitung dengan melakukan normalisasi  terhadap likelihood tersebut sehingga nilai yang diperoleh mendekati 1.
Probabilitas Kurang
=
= 0,000048
Probabilitas Cukup  =
= 0,298027
Probabilitas Baik     =
= 0,701925
Dari hasil  tersebut,  terlihat  bahwa  nilai probabilitas  tertinggi  ada  pada  status  nilai  Baik. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Akbar Hakim memiliki status nilai Baik.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 12  No. 2, Desember 2020 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan Dari hasil pengujian yang  telah dilakukan oleh peneliti dapat disimpulkan bahwa
1. Prediksi  hasil  Ujian  Nasional  (UN)  tahun
2017  dapat  diselesaikan  dengan  teknik  data mining menggunakan metode Naive Bayes,sehingga  dapat  membantu  pihak sekolah  mengetahui  hasil  Ujian  Nasional (UN)
yang diperoleh siswa dan meningkatkan  strategi  menghadapi  Ujian Nasional ditahun yang akan datang.
2. Dari  hasil  percobaan  prediksi  hasil  nilai
Ujian Nasional (UN) tahun 2017
menggunakan  Rapidminer  metode  Naive Bayes diperoleh akurasi sebesar 70,00% dan error  rate sebesar 10,00%

## 5. REFERENSI
Fajrin,  A.  A.,  &  Maulana,  A.  (2018).  Penerapan
Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian  Konsumen  Dengan  Algoritma Fp- Growth Pada Data Transaksi Penjualan. Kumpulan Jurnal Ilmu
Komputer (Klik) , 5 (1), 27–36. Haryati, S., Sudarsono, A., & Suryana, E. (2016).
Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Masa Studi Mahasiswa
Menggunakan  Algoritma  C4  .  5 . 11 (2), 130–138. Juna,  E.  (2016).  Penerapan  Data  Mining  Untuk
Prediksi Penjualan Wallpaper Menggunakan  Algoritma  C4  .  5  Stmik
Royal , Ksiaran. Jurteksi , 2 (2), 9–13. Nuraeni, N. (2017). Penentuan  Kelayakan  Kredit Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier : Studi  Kasus  Bank  Mayapada  Mitra  Usaha Cabang Pgc. Jurnal Teknik Komputer Amik Bsi , Iii (1), 9–15. Purba,  W.  H.,  Suhendro,  D.,  Damanik,  I.  S.,  & Syahputra, I. (2019). Penerapan Algoritma
Naive  Bayes  Pada  Penentuan  Kelayakan Calon Tenaga Kerja Indonesia . (September), 771–779. Yunita,  D.,  Amalia,  R.,  &  Rosyani,  P.  (2018). Analisa Prestasi Siswa Berdasarkan Kedisiplinan  ,  Nilai  Hasil  Belajar  ,  Sosial Ekonomi Dan Aktivitas
Organisasi Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes . 3 (4), 2–5.
Yunita,  F.  (2018).  Yunita,  Penerapan  Data Mining  Menggunkan  Algoritma  K-Means Clustring  Pada  Penerimaan  Mahasiswa Baru  (Studi  Kasus :  Universitas  Islam Indragiri)  1  238. Sistemasi , 7 (September),
238–249.