Walisongo Journal of Information Technology, Vol. 2 No. 1 (2020): 1 - 12 DOI : http://dx.doi.org/10.21580/wjit.2020.2.1.5204
Copyright © 2020 WJIT: Walisongo Journal of Information Technology

## Identifikasi Potensi Keberhasilan Studi Menggunakan Naïve Bayes Classifier
Wenty Dwi Yuniarti 1 , Achmad Nur Faiz 2 , Bagus Setiawan 3 1,2,3 Universitas Islam Negeri Walisongo wenty@walisongo.ac.id, nurfaiz_1808096030@student.walisongo.ac.id, bagus_1808096008@student.walisongo.ac.id
Abstract
This study aims to predict the success of the study with the naïve bayes classifier classification method. Input variables that are estimated to influence study success are Entrance Pathways (1), City of Origin (2), Province Origin (3), Parents 'Earnings (4), Parents' Work (5), Cumulative Performance Index (6) and Student Status History (7). Knowledge of the potential for success of the study was obtained from a variation of four target variables (class) namely the First and Second Year GPA, Current Student Status, Non-Prod i Subject GPA and Prodi Subject GPA. The process begins with preprocessing data and 5,934 data is obtained cleanly. The data is divided into  80%  training,  20%  testing,  with  Correctly  Classified  Instances  97.53%.  Knowledge gathering with the naïve bayes classifier obtained an accuracy of 99.41% for predictive input variables 1,2,3,4,5,6,7 with  a target of success in the first  and second GPA, 96.96%, for the current Student Status target, 95.87% for Prodi Subject GPA target, and 97.89% for Non-Prod i Subject GPA target. The use of the naïve bayes classifier method in the classification of the potential success of this study provides an accuracy of 95.8% to 99.41% for 4 different targets. It is necessary to strengthen the student recruitment process, and to consider the economic factors of parents to contribute to the continuity of the study process.
Keyword : the success of studies, data mining, naïve bayes, classification
Abstrak
Penelitian ini bertujuan melakukan prediksi keberhasilan studi dengan metode klasifikasi naïve bayes classifier . Varibel input yang diperkirakan mempengaruhi keberhasilan studi adalah  Jalur  Masuk  (1),  Asal  Kota  (2),  Asal  Provinsi  (3),  Penghasilan  Orang  Tua  (4), Pekerjaan Orang Tua (5), Indeks Prestasi Kumulatif (6) serta Riwayat Status Mahasiswa (7). Pengetahuan potensi keberhasilan studi diperoleh dari variasi empat variabel target ( class ) yaitu IPK Tahun Pertama dan Kedua, Status Mahasiswa Terkini, IPK Mata Kuliah (Makul) Non-Keprodian  serta  IPK  Makul  Keprodian.  Proses  diawali data  preprocessing dan diperoleh  5.934  data  bersih.  Data  dibagi  80% training ,  20% testing ,  dengan Correctly Classified  Instances 97,53%.  Penggalian  pengetahuan  dengan naïve  bayes  classifier memperoleh  akurasi  99,41%  untuk  prediksi  variabel  input  1,2,3,4,5,6,7  dengan  target keberhasilan  IPK  Tahun  pertama  dan  kedua,  96.96  %,  untuk  target  Status  Mahasiswa Terkini, 95.87% untuk target IPK Makul Keprodian, dan 97.89 % untuk target IPK Makul Non-Keprodian.  Penggunaan  metode naïve  bayes  classifier dalam  klasifikasi  potensi keberhasilan studi ini memberikan akurasi 95.8% sampai dengan 99.41% untuk 4 target berbeda.  Bagi perguruan tinggi, perlu penguatan pada proses perekrutan mahasiswa, serta perlu diperhatikan bahwa faktor ekonomi orang tua memberikan andil bagi kelangsungan proses studi.
Kata Kunci : keberhasilan studi, data mining, naïve bayes classifier , klasifikasi
ISSN 2715-0143 (online) ISSN 2714-9048 (print) http://journal.walisongo.ac.id/index.php/jit/index
Wenty Dwi Yuniarti 1 , Achmad Nur Faiz 2 , Bagus Setiawan 3

## 1. PENDAHULUAN
Undang-Undang  Nomor  12 Tahun  2012  menyebutkan  bahwa pendidikan  tinggi  adalah  bagian  dari sistem  pendidikan  nasional  yang memiliki  peran  strategis  dalam rangka  mencerdaskan  kehidupan bangsa 1 .  Mahasiswa  adalah  peserta didik  pada  jenjang  pendidikan  tinggi.
Perguruan tinggi berkewajiban mengembangkan  potensi  mahasiswa dan  sebaliknya,  mahasiswa  harus mengembangkan  potensinya  secara aktif melalui pembelajaran, pencarian kebenaran  ilmiah  dan  penguasaan, pengembangan  serta  pengamalan ilmu 2 .  Oleh  karena  itu,  perguruan tinggi berkewajiban mengembangkan potensi  mahasiswa  untuk  meraih keberhasilan studi. Dalam Kamus Bahasa Indonesia, potensi 3 adalah kemampuan yang mempunyai kemungkinan  untuk  dikembangkan. Berkaitan  dengan  keberhasilan  studi di perguruan tinggi, kemampuan yang mungkin dikembangkan adalah kemampuan dasar akademik 4 . Diperlukan  suatu  batas  minimal kemampuan dasar akademik sehingga seorang  mahasiswa  diyakini  akan mampu  menyelesaikan  studi  di perguruan  tinggi.  Secara  umum ukuran  keberhasilan  studi  adalah ketika mahasiswa
mampu menyelesaikan  program  pendidikan sesuai  kecepatan  belajar  masing-
1 Republik  Indonesia.  2012.  Undang-undang  Republik Indonesia  Nomor  12  Tahun  2012  tentang  Pendidikan Tinggi
2 Republik  Indonesia.  2015.  Peraturan  Menteri  Riset, Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  Republik  Indonesia Nomor  44  Tahun  2015  tentang  Standar  Nasional Pendidikan Tinggi
masing  dengan  tidak  melebihi ketentuan batas waktu yang ditetapkan perguruan tinggi 5 . Dalam rangka memaksimalkan tugas perguruan tinggi dalam mengembangkan potensi untuk keberhasilan  studi,  identifikasi  dini atas potensi mahasiswa perlu dilakukan guna mengetahui kemungkinan keberhasilan mahasiswa  dalam  penyelesaian  studi dan  mengantisipasi  kemungkinan ketidakberhasilan.  Penting  untuk memprediksi, apakah seorang mahasiswa  yang  masuk  perguruan tinggi  akan  dapat  keluar  atau menyelesaikan studi. Dalam kenyataannya, pengembangan  potensi  bukan  hal yang  mudah  dilakukan.  Bahkan permasalahan yang berpotensi mempengaruhi  keberhasilan  studi terjadi,  diantaranya  tingginya  gap jumlah mahasiswa diumumkan diterima  dengan  jumlah  mahasiswa yang  registrasi;  angka drop  out yang tinggi (M DO >6%), serta belum idealnya rerata masa studi mahasiswa. Pengembangan  strategi  untuk optimalisasi keberhasilan studi mahasiswa  dapat  dilakukan  melalui evaluasi  diri  ( self  evaluation )  dengan melihat  secara  komprehensif  kondisi internal berbasis pada fakta atau data yang  dimiliki  perguruan  tinggi.  Data tersebut dapat berupa data akademik seperti jalur masuk, asal sekolah, latar
3 https://kbbi.kemdikbud.go.id/
4 UI.  2004.  Keputusan  Rektor  Universitas  Indonesia tentang  Evaluasi  Keberhasilan  Studi  Mahasiswa Universitas Indonesia
5 UI.  2013.  Peraturan  Rektor  Universitas  Indonesia tentang Penyelenggaraan Program Sarjana di Universitas Indonesia.
jurusan,  IPK,  status  akademik  per semester,  hingga  data  non  akademik seperti  pekerjaan  dan  keadaan ekonomi orang tua. Identifikasi potensi keberhasilan studi dimaksudkan untuk melakukan deteksi dini potensi ketidakberhasilan, sehingga bisa
dicegah  atau  diminimalkan  dengan upaya-upaya  akademik.  Identifikasi juga memungkinkan pemberian rekomendasi  untuk  perbaikan  atau pengembangan proses akademik. Oleh  karena  itu,  berkaitan dengan identifikasi potensi keberhasilan studi, perlu diketahui : a. Parameter  atau  atribut  apa  saja yang mempengaruhi potensi keberhasilan studi mahasiswa ? b. Bagaimana  cara  mengidentifikasi potensi keberhasilan studi mahasiswa  berdasar  parameter tersebut dengan teknik data mining metode Naïve Bayes Classifier ?
2. METODE
2.1 Model Pendekatan
Penelitian  ini  menggunakan pendekatan CRISP-DM ( Cross-Industry Standard  Process  Model  for  Data Mining ) dengan tahapan 6 :
A. Pemahaman atas permasalahan ( Business Understanding ) Pada tahap ini dibutuhkan pengetahuan  dari  objek  bisnis, bagaimana membangun atau mendapatkan  data  serta  bagaimana membangun model terbaik.
6 North,  M.  2016.  Data  Mining  For  The  Masses  With
Implementations in Rapidminer and R. Second Edition.
7 Mann, P.S. 2010. Introductory Statistics. John Wiley & Sons, Inc.

## B. Pemahaman atas data ( Data
Understanding ) Tahap  ini  fokus  pada  pemeriksaan serta identifikasi masalah dalam data seperti  nilai  hilang  dan outlier 7 , sehingga  dapat  diperbaiki  dalam tahap Data Preparation.
C. Penyiapan Data ( Data Preparation ) Tahap  penyiapan  data berupa pembuatan variabel turunan ( derived ),  filtering  dan  konversi  data guna  memastikan  data  bersih  serta tepat untuk algoritma yang digunakan.  Pada  tahap  ini  dilakukan pembagian  data  menjadi  dua  yaitu data training dan data testing 8 .
D. Pemodelan ( Modelling ) Tahap  pemodelan  berisi  pembuatan model dengan algoritma yang ditetapkan.
E. Evaluasi ( Evaluation ) Tahap  evaluasi  digunakan  untuk menilai  kesesuaian  model  dengan tujuan  yang  diharapkan.  Evaluasi dilakukan  dengan  melihat  nilai akurasi dan tabel confusion matrix .

## 2.2 Data dan Waktu Penelitian
Data penelitian merupakan data primer  yang  diperoleh  dari  Sistem Informasi  Akademik  dengan  subjek data mahasiswa angkatan 2015, 2016, 2017.
Penelitian  berlangsung  pada bulan April s.d Agustus 2019.
8 Kotu, V. and Bale Deshpande. 2015. Predictive Analytics and Data Mining, Concepts  and Practise with RapidMiner . Morgan Kaufmann, Elseveir Inc.
Wenty Dwi Yuniarti 1 , Achmad Nur Faiz 2 , Bagus Setiawan 3

## 3. KERANGKA TEORI
3.1 Potensi Keberhasilan Studi Pada perguruan tinggi, kegiatan  akademik  yang  dilakukan mahasiswa guna meraih keberhasilan studi diatur dalam pedoman akademik. Keberhasilan studi diartikan  ketika  mahasiswa  dapat menyelesaikan  program  pendidikan yang  ditempuhnya,  berdasar  ukuran tertentu  yang  ditetapkan  yaitu capaian  kualifikasi  prestasi  atau indeks prestasi, serta ketepatan masa studi 9 .  Oleh  karena  itu,  harus diperhatikan, pertama, evaluasi status mahasiswa tiap semester, dan kedua, beban  dan  masa  studi  mahasiswa. Tidak terpenuhinya salah satu unsur, menyebabkan  mahasiswa  tidak  bisa menyelesaikan  studi.  Sebagai  contoh, jika  mahasiswa  tidak  menyelesaikan beban  144  sks  dalam  12  semester yang dipersyaratkan, maka
mahasiswa  tidak  dapat  lulus  atau mengalami droup out .
Ketercapaian  beban  studi  dan masa  studi  sebagai  tolak  ukur keberhasilan  studi  sangat  ditentukan oleh penilaian hasil belajar mahasiswa. Hasil capaian pembelajaran  di  tiap  semester dinyatakan  dengan  indeks  prestasi semester  (IPs)  sedangkan  hasil capaian  pembelajaran  pada  akhir studi  dinyatakan  dengan  indeks prestasi  kumulatif  (IPK).  Berkaitan dengan  keberhasilan  studi,  berdasar ketetapan  capaian  penilaian  hasil belajar, seorang mahasiswa dinyatakan    lulus    apabila  1)  lulus
9 UIN  Walisongo  Semarang.  2015.  Pedoman  Akademik UIN Walisongo Tahun 2015.
seluruh  matakuliah,  2)  memperoleh Indeks  Prestasi  (IP)  minimal  2.0,  3) jumlah mata kuliah dengan bobot nilai dibawah 2.0 tidak lebih dari 25 persen beban studi wajib.

## 3.2 Data Mining dengan Naïve Bayes Classifier
Saat  ini,  dalam  proses  bisnis institusi  berbasis  teknologi  informasi dalam  jaringan,  termasuk  pada perguruan  tinggi,  sering  ditemukan akumulasi data dalam jumlah besar 10 . Teknik  analisis  konvensional  hanya memberikan gambaran umum secara deskriptif  tanpa  memberi  banyak pengetahuan.  Dibutuhkan  paradigma yang  mampu  mengelola  data  dalam jumlah besar, mengamati keterhubungan ratusan variabel, serta merumuskan suatu algoritma learning atas  data  tersebut  dalam  rangka menemukan pengetahuan. Data mining adalah paradigma pengelolaan  data  besar  dengan banyak variabel yang mampu menyimpulkan pengetahuan atau pola atas data yang dimiliki. Permasalahan dalam  data  mining  dikategorikan menjadi supervised dan unsupervised . Teknik supervised memprediksi keluaran  data  berbasis  pada  variabel input  yang  dimiliki.  Suatu  model dikembangkan  dari  suatu  data training  dimana  nilai  dari  input  dan output  sebelumnya  sudah  diketahui.
Selanjutnya, model mengeneralisasikan hubungan antara variabel  input  dan  output  dan menggunakannya untuk memprediksi
10 Yuniarti,  W.D.  2019.  Dasar-dasar  Pemrograman dengan Python. Deepublish Publisher
data  dalam  keadaan  hanya  diketahui inputnya  saja. Unsupervised data mining tidak memerlukan data output untuk diprediksi. Tujuan unsupervised lebih pada mengenali pola dalam data berdasarkan  hubungan  antar  record data.
Permasalahan  data  mining dapat diklasifikasikan
menjadi klasifikasi,  regresi,  asosiasi, deteksi anomaly  time  series  data , text  mining dsb 11 .
Gambar 1. Klasifikasi Data Mining
Beberapa  metode  klasifikasi  adalah Decisioon  Tree , Rule  Induction , Naïve Bayes dan Support  Vector  Machine .
Naïve  Bayes  Classifier  adalah  teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana  yang  berdasar  pada penerapan teorema Bayes. Metode ini memperhatikan asumsi independensi yang  kuat  ( naif )  dimana  model  yang digunakan adalah model fitur independen.  Independensi  yang  kuat pada  fitur  adalah  sebuah  fitur  pada sebuah  data  tidak  ada  kaitannya
11 Kantardzic, M. 2003. Data Mining: Concepts, Models,
Methods and Algorithms. John Wiley & Sons, Inc.
dengan  ada  atau  tidak  adanya  fitur yang lain dalam data yang sama.
Ide  dasar  aturan  Bayes,  hasil dari hipotesis atau peristiwa (H) dapat diperkirakan berdasarkan pada beberapa evidence (E)  yang  diamati. Hal  penting  dalam  Bayes  adalah sebuah  probabilitas  awal/priori 𝐻 atau 𝑃(𝐻) adalah  probabilitas  dari suatu hipotesis sebelum bukti diamati. Sebuah probabilitas posterior 𝐻 atau 𝑃(𝐻|𝐸) adalah probabilitas dari suatu hipotesis  setelah  bukti-bukti  yang diamati ada.
𝑃(𝐻|𝐸) adalah probabilitas posterior bersyarat  ( Conditional  Probability ) suatu  hipotesis 𝐻 terjadi  jika diberikan evidence /bukti 𝐸 terjadi.
𝑃(𝐸|𝐻) adalah  probabilitas  sebuah evidence 𝐸 terjadi akan mempengaruhi hipotesis 𝐻 . 𝑃(𝐻) adalah probabilitas awal (priori) hipotesis 𝐻 terjadi tanpa memandang evidence apapun.
𝑃(𝐸) adalah probabilitas awal (priori) evidence 𝐸 terjadi tanpa memandang hipotesis/ evidence yang lain.

## 3.3 WEKA Machine Learning
Weka  adalah  aplikasi  data mining open  source berbasis  Java dengan  koleksi  algoritma machine learning yang dapat digunakan untuk melakukan  generalisasi  /  formulasi
) ( ) ( ) | ( ) | ( E P H P H E P E H P  
Wenty Dwi Yuniarti 1 , Achmad Nur Faiz 2 , Bagus Setiawan 3
dari  sekumpulan  data  sampling 12 . Pengelolaan  data  dengan  teknik mining
menggunakan
WEKA dilakukan dengan tahap 13 :
a. Import  data  dalam  format  yang diakomodasi WEKA (.csv, .arff dsb).
b. Pemberian  metode  data  mining. Gunakan  menu  Classify,  sehingga tampil  ragam metode dan  turunan metode  seperti bayes , functions , lazy , meta , misc , rules dan trees.
c. Setelah metode, selanjutnya ditetapkan sejumah parameter Test
Options dan split data meliputi Uses Training Set , Supplied Test Set , Cross Validation  Folds dan Percentage Split .
d. Pengaturan Classifier  Evaluation Options yang memuat beberapa hal terkait output  model , output  per- class stats , output sentropy
evaluation
measures , output confusion  matrix , store  predictions for  visualization , error  plot  point size proportional to margin , output predictions , cost - sensitive evaluation , preserve  order  for  % split dan output sourcecode .
e. Lakukan  proses  hingga  diperoleh report/ summary dengan  atribut Correctly Classified Instances ,
Incorrectly  Classified  Instances ,
Kappa  Statistics , Mean  Absolute Error , Root  Mean  Squared  Error , Relative  Absolute  Error , Root Relative  Squared  Error dan Total Number of Instances .
12 UoW  Machine  Learning  Group.  2016.  WEKA  The Workbench for Machine Learning. Diakses pada Juli 2016 melalui laman cs.waikato.ac.nz: https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/

## Gambar 2. Antar muka WEKA

## 4. PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan dengan pendekatan CRISP-DM dengan tahapan seperti gambar berikut:
Gambar 3. CRISP-DM Framework
4.1 Pemahaman atas pemasalahan Sejumlah permasalahan akademik  berkaitan  dengan  standar keberhasilan studi mahasiswa diantaranya,  mahasiswa  terlambat lulus,  mangkir  atau  tidak  mampu menyelesaikan studi ( droup out ).
13 Witten, I.H., Eibe Frank, and Mark A. Hall. 2017. Data Mining Practical Machine Learning Tools and Technique. 3nd Edition. Morgan Koufmann Publisher, Elsevier, Inc

## Identifikasi Potensi Keberhasilan Studi Menggunakan Naïve Bayes Classifier
Tabel 1. Data Mahasiswa Droup Out Tahun/
Angkatan Jumlah Thn ke-
1 Thn ke- 2 Thn ke- 3 Thn ke- 4 M DO TS-3 2121 0 0 0 55 2.6% TS-2 2778 0 0 236 - 8.5% TS-1 3383 0 224 - - 6.6% TS 3777 0 - - - 0%
Data  perguruan  tinggi  yang berkaitan dengan keadaan mahasiswa tersimpan  dalam  sistem  informasi akademik  dengan  sejumlah  atribut sebagaimana Tabel 2.
Tabel 2. Ragam Data Diri Mahasiswa Atribut (Variabel Input) Atribut (Variabel Input) Nomor Pendaftaran Alamat Nama Kota_alamat NIM Provinsi Jalur_Masuk Nomor_telepon Fakultas Nama_Ayah Prodi Pekerjaan_Ayah Jenis_kelamin Penghasilan_ayah Tempat_lahir Status_Ayah Tanggal_lahir Alamat_ayah Provinsi_Ayah Status_Smt4 Nama_Ibu Status_Smt5 Pekerjaan_Ibu Status_Smt6 Penghasilan_Ibu Status_Smt7 Status_Ibu Status_Smt8 Alamat_Ibu IPs_1 Provinsi_Ibu IPs_2 Asal_sekolah IPs_3 Alamat_Sekolah IPs_4 Kota_Sekolah IPs_5 Status_Smt1 IPs_6 Status_Smt2 IPs_7
Status_Smt3 IPs_8

## 4.2 Identifikasi Data
Data  primer  yang  diperoleh berjumlah  9.963.  Penyiapan  data diawali  dengan  penetapan  atribut penting  untuk  proses  klasifikasi. Menurut  Syafrudin,  keberhasilan studi  mahasiswa  dipengaruhi  faktor- faktor yang relatif sulit diukur seperti latar
belakang
pendidikan
14 Syafrudin.  2006.  Analisis  Faktor-faktor  Yang
Mempengaruhi  Keberhasilan  Studi  Mahasiswa  Program Sarjana Ekstensi Manajemen Agribisnis Institut Pertanian Bogor
sebelumnya,  latar  belakang  keluarga (orang  tua),  lingkungan  belajar  dan faktor  individu  mahasiswa 14 .  Mega Khoirunnisak menggunakan rumusan yang  menyebutkan  bahwa  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  berhenti studi  ( drop  out )  mahasiswa  adalah intelegensia,  penghasilan  orang  tua, Indeks  Prestasi  Kumulatif  (IPK)  dan asal  daerah.  Faktor-faktor  lain  yang diduga  mempengaruhi  mahasiswa drop out adalah usia masuk, fakultas, status  sekolah  asal  serta  nilai-nilai mata kuliah tertentu 15 . Berdasar  ragam  atribut  atau variabel  input  yang  dirumuskan dalam  penelitian  sebelumnya  serta memperhatikan  ketersediaan  ragam data  maka  varibel  yang  diduga mempengaruhi  keberhasilan  studi dan menjadi atribut awal adalah a. Jalur masuk sebagai mahasiswa baru
b. Asal Kota
c. Asal Provinsi
d. Penghasilan Orang Tua
e. Pekerjaan Orang Tua
f. Pernah Mangkir / Cuti
g. IPK

## 4.3 Penyiapan Data
Penyiapan  data  dilakukan untuk  memperoleh  data  bersih melalui 1) filtering yaitu meniadakan data  tanpa  nilai,  tidak  standar  atau tidak sempurna dan 2) konversi data.
Penfilteran ( Filtering )
15 Khoirunnisak, M. dan Nur Iriawan. 2013. Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Mahasiswa Berhenti Studi ( Drop Out ) di Institut Teknologi Sepuluh Nopember menggunakan Analisis Bayesian Mixture Survival .
Wenty Dwi Yuniarti 1 , Achmad Nur Faiz 2 , Bagus Setiawan 3
Filtering adalah meniadakan data tak bernilai  dengan  langkah 16 sebagai berikut:
a. Memilih  data  yang  memiliki  Indek Prestasi lengkap sejak semester 1.
b. Menghilangkan data yang memiliki status  semester  DO  karena  tidak memiliki indek prestasi.
c. Menghilangkan data siswa berstatus pindah.
Dari  filtering  diperoleh  data  bersih 5.934 mahasiswa.

## Konversi
Data  mentah  dikonversi 17 agar  dapat diolah lanjut dengan pendekatan data mining.
a. Pekerjaan,  dikonversi  dalam  11 kode, yaitu 1-Buruh, 2-Guru dst.
Gambar 4. Diagram Data Pekerjaan
b. Provinsi, dikonversi dalam 33 kode, yaitu 1: Luar Negeri, 2: Aceh dst.
c. Kota,  dikonversi  dalam  205  kode, yaitu 1: Thailand, 2: Kab Aceh Besar dst. Sebagai catatan, dalam preprocessing  data ,  jika  ditemukan
16 S.  Karthika * and  N.  Sairam.  2015.  A  Naïve  Bayesian Classifier for Educational Qualification. Indian Journal of Science and Technology, Vol 8(16), July 2015.
data kota/kab kosong, diisi dengan kategori Tidak Ada Kota (205).
d. Jalur,  dikonversi  dalam  5  kode, yaitu  1:  Mandiri,  2:  SBMPTN  dst, dengan  diagram  data  sebagai berikut:
Gambar 5. Diagram Jalur Masuk e. Status  Mangkir-Cuti,  dikonversi dalam  4  kode,  misal:  1-Pernah
Mangkir,  0-Tidak  pernah  mangkir,
1-Pernah Cuti, 0-Tidak pernah cuti.
Tabel 3. Deskripsi Data Mangkir/Cuti Status Kategori  Jumlah Tidak Pernah Mangkir / Cuti 0 5436 Pernah Mangkir / Cuti 1 498 f. Penghasilan Data  penghasilan  berupa  data numerik  dan  tidak  diperlukan konversi.
Setelah melakukan identifikasi atribut dan  mendapatkan  deskripsi  data,
17 Redjeki, S. 2013. Identifikasi Penyakit dengan Gejala Awal Demam menggunakan K-Nearest Neighnor (KNN). Jurnal Buana Informatika Vol. 4 No. 1.
1 2 3 4 5 2219 706 482 1118 1409 0 500 1000 1500 2000 2500 Diagram Jalur Masuk dan Jumlah Mahasiswa 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 227 120 392 237 246 9 657 24 13 3394 615 0 1000 2000 3000 4000 BURUH LAINNYA PEGAWAI NEGERI … PETANI/NELAYAN TENTARA/POLISI WIRASWASTA Data Pekerjaan Orang Tua

## Identifikasi Potensi Keberhasilan Studi Menggunakan Naïve Bayes Classifier
selanjutnya  ditetapkan  atribut  kelas. Atribut kelas, atau selanjutnya disebut Class ,  merupakan  atribut  yang menjadi  target  dari  prediksi.  Artinya apakah  atribut-atribut  yang  sudah diidentifikasi sebagai potensi keberhasilan studi memberikan potensi  atau  tidak  memberikan potensi pada keadaan class . Ada  4  variasi class yang  akan diujicobakan:
a. Dari  atribut  yang  diidentifikasi, memprediksikan atribut IPs_24 (IP semester  2  dan  4)  sebagai  atribut target.  Atribut class berupa  data nominal  dengan  kategori  pertama, POTENSI  jika  IPs_24  <  2.00,  dan kategori  kedua,  TIDAK  POTENSI jika IPs_24  ≥ 2.00.
b. Dari  atribut  yang  diidentifikasi, memprediksikan
atribut IPK_NonProdi (IP  mata  kuliah
Non-Keprodian)  sebagai  atribut target.  Atribut class berupa  data nominal  dengan  kategori  pertama, POTENSI jika IPK_NonProdi  < 2.00
dan kategori kedua, TIDAK POTENSI jika IPK_NonProdi  ≥ 2.00.
c. Dari  atribut  yang  diidentifikasi, memprediksikan atribut IPK_Prodi (IP mata kuliah Keprodian) sebagai atribut target. Atribut class berupa data  nominal  dengan  kategori pertama, POTENSI jika IPK_Prodi  <
2.00  dan  kategori  kedua,  TIDAK
POTENSI jika IPK_Prodi  ≥ 2.00.
d. Dari  atribut  yang  diidentifikasi, memprediksikan  atribut Status (DO/ drop out /putus studi) sebagai atribut target. Atribut class berupa data  nominal  dengan  kategori pertama,  POTENSI  jika  status terkini adalah DO / drop out / putus
studi  dan  kategori  kedua,  TIDAK POTENSI jika status mahasiswa per semester terkini adalah aktif.
4.4 Pemodelan (Modelling) Teknik mining yang digunakan dalam  pemodelan  data  ini  adalah Naïve Bayes Classifier dengan menggunakan machine learning dalam tools  Weka.  Proses  diawali  dengan diperolehnya  data  bersih  5.934 dengan komposisi atribut independen meliputi: 1) Jalur, 2) Kota, 3) Provinsi, 4)  Penghasilan,  5)  Pekerjaan,  6) Mangkir-Cuti, 7) IP_Kumulatif.
Tabel 4. Contoh record dengan variabel Independen dan Target IP Smt 2/4
Modeling  dilakukan  untuk  variasi  4 target:  IP  Semester  2/4,  IP  Makul Keprodian,  IP  Makul  Non-Keprodian serta  Status  Mahasiswa  Terkini. Selanjutnya  dilakukan  pemodelan dengan  machine  learning  dengan naïve  bayes  classifier untuk  setiap target . Uji dilakukan dengan persentase  data  training  dan  testing sebesar 80%:20%. Yang pertama, modeling untuk target IP_24 dengan proporsi 80%:20%
1) Pergunakan machine  learning Weka
2) Buka data dengan target IP_24
3) Pilih  model  klasifikasi  yaitu naïve bayes dan  tetapkan  persentase
JA LU R KO TA PROV PENGHASIL
AN PEKER JAAN Mangkir Cuti IPK IP SMT 24
5 19 8 32 2.043.774 4 0 3.63 2
5 69 12 2.043.774 11 0 3.93 2
1 98 13 750.000 10 0 3.95 2
5 85 12 2.043.774 5 0 3.93 2
4 38 11 700.000 3 0 3.88 2
5 77 12 2.043.774 4 0 3.88 2
3 67 12 1.500.000 7 0 3.91 2
1 72 12 1.000.000 7 0 3.94 2
Wenty Dwi Yuniarti 1 , Achmad Nur Faiz 2 , Bagus Setiawan 3
training  dan  testing  sebesar 80%:20%
Gambar 6. Deskripsi Data
4) Adapun  hasil  yang  diperoleh sebagai berikut:
=== Run information === Scheme:       weka.classifiers.bayes.NaiveBayes Relation:     Versi1-24 Instances:    5934 Attributes:   8 Jalur
Kotakab Propwil Penghasilan Pekerjaan Mangkircuti Ipk Ips_24 Test mode:    split 80.0% train, remainder test === Classifier model (full training set) === Naive Bayes Classifier
Class Attribute      TIDAK POTENSI       POTENSI (0.98)        (0.02)
=========================================== Jalur
mean                 2.7955        2.8455
std. dev.            1.6509        1.4025
weight sum             5824           110 precision                 1             1 Kotakab mean                78.5158       81.9545 std. dev.           26.0804       26.5451 weight sum             5824           110 precision                 1             1 Propwil mean                12.5125       12.5727
std. dev.            3.4684        2.9679 weight sum             5824           110 precision                 1             1
Penghasilan mean           2272991.7198  1813154.6894 std. dev.      2080527.9742  1925623.2607 weight sum             5824           110 precision        40194.8843    40194.8843 Pekerjaan mean                  8.375        6.4727 std. dev.            2.8913        3.4449 weight sum             5824           110 precision                 1             1 Mangkircuti mean                 0.0666             1 std. dev.            0.2494        0.1667 weight sum             5824           110 precision                 1             1 Ipk mean                 3.4422        0.1632 std. dev.            0.3742        0.3164 weight sum             5824           110 precision            0.0144        0.0144
Time taken to build model: 0.03 seconds
=== Predictions on test split === inst#,actual,predicted,error,prediction 1,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 2,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 3,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 4,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 5,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 6,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 7,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 8,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 9,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 10,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 11,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 12,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 13,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 14,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 15,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 16,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 17,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 18,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 19,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 20,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 21,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 22,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 23,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 24,2:POTENSI,2:POTENSI,,1
25,1:'TIDAK POTENSI',1:TIDAK POTENSI,,1 Dst === Evaluation on test split ===
Time taken to test model on test split: 0.34 seconds === Summary === Correctly Classified Instances        1180 99.4103 %
Incorrectly Classified Instances         7                0.5897 %
Kappa statistic                          0.8742 Mean absolute error                      0.0058 Root mean squared error                  0.0731
Relative absolute error                 14.6359 %
Root relative squared error             49.0269 % Total Number of Instances             1187 === Detailed Accuracy By Class ===
TP Rate  FP Rate  Precision  Recall   F-
Measure  MCC      ROC Area  PRC Area  Class
0.996    0.074    0.998      0.996    0.997 0.875    0.981     0.999     TIDAK POTENSI 0.926    0.004    0.833      0.926    0.877 0.875    0.998     0.969     POTENSI Weighted Avg.    0.994    0.072    0.995      0.994 0.994      0.875    0.981     0.998 === Confusion Matrix ===
a    b   <-- classified as 1155    5 |    a = TIDAK POTENSI 2   25 |    b = POTENSI
Hasil  menunjukkan  klasifikasi dengan naïve  bayes  classifier untuk variable  input  dengan  target  IPs  2/4 memperoleh akurasi sebesar 99.41%.
Sebagai evaluasi, dari confusion matrix diperoleh  penjelasan  terdapat 7  ketidaktepatan  data  dimana  5  data yang seharusnya berpotensi menunjukkan tidak berpotensi serta 2 data yang menunjukkan tidak berpotensi ternyata berpotensi.
Modeling  dilakukan  untuk  3  target yang  lain  yaitu  IP_NonKeprodian, IP_Keprodian  serta  Status_Terkini dengan  persentase  80%:20%.  Hasil akhir modeling untuk 4 target adalah sebagai berikut:
Tabel 5.  Akurasi Metode pada 4 Variabel Target
Proporsi Data IPs 2/4 DO/AKTIF IP-Makul Prodi IP-Makul Non Prodi 80% : 20% 99.410  96.9671 95.871 97.89

## 5. PENUTUP
Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan diperoleh simpulan sebagai berikut a. Variabel  yang  dapat  menjadi pengindentifikasi potensi keberhasilan  studi  adalah  jalur masuk,  IP  Kumulatif,  riwayat mangkir/cuti,  asal  kota,  pekerjaan orang  tua  dan  penghasilan  orang tua.
b. Identifikasi  potensi  keberhasilan dilakukan dengan berbasis variabel input  dengan  ragam  target  ( class ) yang menjadi indikator keberhasilan  mahasiswa  yaitu  IP Semester  2  dan  4,  IP  mata  kuliah keprodian,  IP  mata  kuliah  non keprodian  serta  status  terkini mahasiswa. Prediksi potensi keberhasilan  dilakukan  dengan teknik  data  mining  metode naïve bayes  classifier dengan  persentase kelas training dan  kelas testing sebesar  80%  dan  20%  dan diperoleh  akurasi  sebesar  99,41%
untuk  prediksi  variabel  input 1,2,3,4,5,6,7 dengan target keberhasilan  IPK  tahun  pertama dan  kedua,  96.96  %,  untuk  target Status  Mahasiswa  Aktif  terkini, 95.87% untuk target IPK Keprodian,  dan  97.89  %  untuk target IPK Non-Keprodian.
Wenty Dwi Yuniarti 1 , Achmad Nur Faiz 2 , Bagus Setiawan 3

## REFERENCES
BAN-PT.  2015.  Dokumen  Borang  Akreditasi  Institusi.  Badan  Akreditasi  Nasional Perguruan Tinggi.
Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia.  2020.  Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia  (KBBI). Diakses 19 Januari 2020 melalui https://kbbi.kemdikbud.go.id/
Kantardzic, M. 2003. Data Mining: Concepts, Models, Methods and Algorithms. John Wiley & Sons, Inc.
Khoirunnisak,  M.  dan  Nur  Iriawan.  2013.  Pemodelan  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Mahasiswa  Berhenti  Studi  ( Drop  Out )  di  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember menggunakan Analisis Bayesian Mixture Survival . Kotu, V. and Bale Deshpande. 2015. Predictive Analytics and Data Mining, Concepts and Practise with RapidMiner . Morgan Kaufmann, Elseveir Inc. Mann, P.S. 2010. Introductory Statistics. John Wiley & Sons, Inc. North, M. 2016. Data Mining For The Masses With Implementations in Rapidminer and R. Second Edition. ISBN: 1523321431.
Redjeki, S. 2013. Identifikasi Penyakit dengan Gejala Awal Demam menggunakan K- Nearest Neighnor (KNN). Jurnal Buana Informatika Vol. 4 No. 1.
Republik  Indonesia.  2012.  Undang-undang  Republik  Indonesia  Nomor  12  Tahun 2012 tentang Pendidikan Tinggi.
Republik  Indonesia.  2015.  Peraturan  Menteri  Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan Tinggi  Republik  Indonesia  Nomor  44  Tahun  2015  tentang  Standar  Nasional Pendidikan Tinggi.
S.  Karthika and  N.  Sairam.  2015.  A  Naïve  Bayesian  Classifier  for  Educational Qualification. Indian Journal of Science and Technology, Vol 8(16), July 2015. Syafrudin.  2006.  Analisis  Faktor-faktor  Yang  Mempengaruhi  Keberhasilan  Studi Mahasiswa Program Sarjana Ekstensi Manajemen Agribisnis Institut Pertanian Bogor, Bogor: Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor.
UI.  2004.  Keputusan  Rektor  Universitas  Indonesia  Nomor  478/SK/R/UI/2004 tentang Evaluasi Keberhasilan Studi Mahasiswa Universitas Indonesia.
UI.  2013.  Peraturan  Rektor  Universitas  Indonesia  Nomor  2198/SK/R/UI/2013 tentang Penyelenggaraan Program Sarjana di Universitas Indonesia.
UIN Walisongo Semarang. 2015. Pedoman Akademik UIN Walisongo Tahun 2015. UoW Machine Learning Group. 2016. WEKA The Workbench for Machine Learning.
Diakses pada Juli 2018 melalui laman cs.waikato.ac.nz:
https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/
Witten,  I.H.,  Eibe  Frank,  and  Mark  A.  Hall.  2017. Data  Mining  Practical  Machine Learning  Tools  and  Technique. 3nd  Edition.  Morgan  Koufmann  Publisher, Elsevier, Inc.
Yuniarti,  W.D.  2019.  Dasar-dasar  Pemrograman  dengan  Python.  Deepublish Publisher ISBN: 9786230203503.