DOI: https://doi.org/ 10.30646/tikomsin.v9i2.575

## Sistem Pengelompokan Siswa Berdasarkan Tingkat Kedisiplinan Menggunakan Metode
Naïve Bayes Classifier
Arial 11
Budi Hartanto 1) ; Sri Tomo 2) 1,2) Program Studi S1 Informatika, STMIK Sinar Nusantara
1) budihartanto@sinus.ac.id; 2) szrie@sinus.ac.id ……. ……. 11

## ABSTRACT
Discipline is a very important thing in the educational process. Discipline will succeed if it is applied to students correctly. Student discipline is that every student follows every rule and order that has been set by the school. At SMK Muhammadiyah 2 Sukoharjo student discipline. Declining discipline at SMK Muhammadiah 2 Sukoharjo is marked by the increase in points of violation from students. The purpose of this study was to apply the nave Bayes method in the classification of student discipline levels at SMK Muhammadiyah 2 Sukoharjo. With this information will be obtained that  can  be  used  for  information  on  which  students  need  to  be  given  Counseling  Guidance  to provide direction and guidance to students. The attributes used are cases of fights, not attending apples, not carrying out picket, not entering without explanation, arriving late, noisy in class. Test results with 490 records with a portion of 75% training data and 25% test data. And produces an accuracy of 76%.
Keywords : Classification, Discipline, Naïve Bayes Classifier.

## I. PENDAHULUAN
Menurunnya  tingkat  kedisiplinan  siswa  di sekolah  membawa  dampak  yang  sangat penting  dalam  proses  belajar  mengajar  dan prestasi belajarsiswa di sekolah. Semakin tinggi tingkat kedisiplinan siswa, maka semakin tinggi prestasi  belajar.  Sebaliknya  semakin  rendah tingkat  kedisiplinan  siswa,  maka  semakin rendah prestasi belajar.[1]
Menurunnya  kedisiplinan  ditandai  dengan meningkatnya poin pelanggaran yang dilakukan  oleh  setiap  siswa.  Di  SMK Muhammadiyah  2  Sukoharjo  menurunnya tingkat kedisplinan ditunjukan dengan banyaknya  poin  ketidakdisplinan  yang  didapat oleh  siswa.  Data  rekap  pelanggaran  untuk semester gasal tahun 2019/2020 terdapat 320 kasus pelanggaran. Pihak Sekolah dalam hal ini berusaha untuk mengupayakan akan membuat suatu  sistem  yang  bersifat  antisipasi  untuk mengatasi  menurunya  tingkat  kedisiplinan Siswa. Secara teknik hal yang akan dilakukan yaitu memberikan bimbingan konseling secara intensif  kepada  Siswa  yang  diperkirakan  tidak disiplin.
Masalah  yang  muncul  terkait  dengan kedisiplinan  apabila  Pihak  sekolah  mendapati bertambahnya  kasus  pelanggaran  yang dilakukan oleh Siswa.  Hal tersebut menjadikan mutu  atau  kualitas  dari  Sekolah  tersebut menjadi  turun,  dampak  negatif  yang  akan muncul  yaitu  menurunya  minat  masyarakat untuk  memilih  SMK  Muhammadiyah  2
Sukoharjo.  Sehingga  kuantitas  Siswa  di Sekolah tersebut akan mengalami penurunan.
Data  mining adalah  proses  menemukan hubungan  dalam  data  yang   tidak   diketahui oleh    pengguna    dan  menyajikannya    dengan cara    yang    dapat    dipahami  sehingga hubungan    tersebut    dapat    menjadi    dasar pengambilan  keputusan.  Manfaat data mining salah satunya untuk melakukan klasifikasi data. Dengan  cara  mengelompokan  data  sesuai dengan kelas yang telah ditentukan.[2] Berdasarkan  uraian  di  atas  diperlukan sebuah  sistem  dengan  penerapan  algoritma data  mining  untuk  melakukan  perkiraan  siswa yang dimungkinkan akan berpotensi melakukan pelanggaran  di  Sekolah.  Sistem  ini  akan diterapkan  untuk  kelas  10  yang  akan  naik  ke kelas 11 sebagai antisipasi dari sekolah. Sistem tersebut diperlukan karena pihak sekolah dapat melihat  informasi  mengenai  perkiraan  siswa yang dimungkinkan akan melakukan pelanggaran  atau  tidak  disiplin.  Sehingga dengan  adanya  hasil  informasi  tersebut  pihak sekolah  dapat  melakukan  tindakan  bimbingan penyuluhan  yang  tepat  untuk  mengantisipasi siswa yang diperkirakan tidak disiplin.

## II.  TINJAUAN PUSTAKA
2.1  Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan atau dalam Bahasa inggris  Decision  Suport  System merupakan suatu system yang dirancang untuk mendukung seluruh tahapan dalam pengambilan  keputusan  mulai  dari  identifikasi
masalah,  pemilihan  data  yang  terkait  dengan kasus,  menentukan  pendekatan  sampai dengan  melakukan  evaluasi  terhadap  hasil pengambilan keputusan [1].

## 2.2  Naïve Bayes Classifier
Algoritma Naïve  Bayes  Classifier (NBC) merupakan algoritma yang memanfaatkan teori probabilitas,  yaitu  memprediksi  probabilitas  di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Klasifikasi–klasifikasi
Bayes adalah  klasifikasi  statistik yang  dapat digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas keanggotaan  suatu class .  Untuk  klasifikasi Bayes sederhana  yang  lebih  dikenal  sebagai naïve Bayesian  Classifier dapat  diasumsikan bahwa efek dari suatu nilai atribut sebuah kelas yang diberikan adalah bebas dari atribut-atribut lain.  Asumsi  ini  disebut class  conditiona lindependence yang dibuat untuk memudahkan perhitungan-perhitungan pengertian
ini dianggap  “naive”,  dalam  bahasa  lebih sederhana naïve itu  mengasumsikan  bahwa kemunculan  suatu  term  kata  dalam  suatu kalimat  tidak  dipengaruhi  kemungkinan  kata- kata  yang  lain  dalam  kalimat  padahal  dalam kenyataanya  bahwa  kemungkinan  kata  dalam kalimat sangatdipengaruhi
kemungkinan keberadaan kata-kata yang dalam kalimat [4]. NBC  merupakan  salah  satu  algoritma klasifikasi  yang  sederhana  namun  memiliki kemampuan dan akurasi tinggi[5]. Teorema Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut :
P(H|X)= (1) Dalam hal ini: X :  data dengan class yang belum diketahui H :  hipotesis  data  X  merupakan suatu class spesifik P(H|X)   :  probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X ( postetiori  probability ) P(H) :  probabilitas hipotesis H ( priorprobability ) P(X|H) :  probabilitas  X  berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) :  probabilitas dari X
Hasil  dari  rumus  diatas  untuk  mencari probabilitas  yang  paling  tinggi  dengan membandingkan  seluruh  data  yang  ada  yaitu P(H|X).
Teorema Bayesian dengan asumsi bahwa setiap variabel bersifat bebas ( independence ).
Sehingga dengan asumsi seperti itu menyimpukan bahwa setiap atribut tidak saling terkait (conditionally independence) maka P (X|Ci) = (2) Setelah  diperoleh  hasil  dari  seluruh  data pada  setiap  class,  maka  hasil  akhirnya  dapat menggunakan rumus:
P(X|Ci)=arg maxP(Xi|Ci)*P(Ci) (3)
Teori-teori  Metode  Naïve  Bayes  dan  Metode Konfusi Matriks.

## 2.3  Konfusi Matrik
Confusion matrix adalah suatu metode yang biasanya digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining. Rumus  ini  melakukan  perhitungan  dengan  3 keluaran, yaitu: recall, precision dan acuraccy 1. Recall adalah  proporsi  kasus  positif  yang diidentifikasi dengan benar.
2. Precision adalah  proporsi  kasus  dengan hasil positif yang benar
3. Accuracy adalah perbandingan kasus yang diidentifikasi  benar  dengan  jumlah  semua kasus.

## III.  METODE PENELITIAN
Untuk  memperoleh  data  yang  tepat  dan akurat  guna  kesempurnaan  sistem  yang  akan dibuat  sehingga  membentuk  alur  yang sistematis diperlukan beberapa metode penelitian. 3.1 Metode Pengumpulan Data 3.1.1  Data Primer
Dikumpulkan dengan dua cara yaitu:
a)  Metode Observasi. Dalam  teknik  ini  penulis  melakukan pengumpulan data dengan mengadakan pengamatan secara langsung pada SMK Muhammadiyah 2 Sukoharjo.
b)  Metode Dokumentasi Dalam teknik ini penulis melihat laporan yang telah ada agar data yang diperoleh lebih  terperinci  dan  jelas  serta  sesuai kebutuhan.
c)  Metode Wawancara Dalam  teknik  ini  penulis  mengadakan tanya  jawab  dengan  pihak-pihak  yang terkait dengan kedisiplinan siswa, dalam hal ini adalah Guru Bimbingan Konseling dan  Wakil  Kepala  Sekolah  Bidang Kesiswaan. P(X|H)P(H) P(X)
3.1.2 Data Sekunder Diperoleh dengan cara mengumpulkan data dengan  membaca  buku  (  studi  pustaka  ) yang  berkaitan    permasalahan  yang dijadikan objek penelitian
3.2 Metode Pengembangan Sistem Metodologi  untuk  mengembangkan  sistem ini  adalah  Daur  Hidup  Pengembangan  Sistem ( System  Development  Life  Cycle )  yang digunakan  untuk  menggambarkan  tahapan utama  dan  langkah  pengembangan  sistem. Tahapan tersebut meliputi:
1. Tahap Analisa Sistem Untuk mengembangkan sistem ini dibutuhkan perangkat lunak            ( software ) dan perangkat keras (hardware). Perangkat lunak yang digunakan terdiri dari teks editor,
scripting language dan database. Sedangkan  perangkat  keras  berupa komputer untuk menjalankan sistem. 2. Tahap Desain Sistem Pemodelan pembangunan sistem menggunakan  UML  ( Unified  Modeling
Language ).  Perancangan  interface  sistem menggunakan  Bahasa  Web  Programming PHP  yang  dibuat  dengan  upaya  pemakai mudah mengerti ( user friendly ).
3. Tahap Implementasi Sistem Implementasi sistem dilakukan pada tahap ini,  ditampilkan  dengan  komputer  dengan kriteria  program  dapat  digunakan  dengan mudah dan dipahami oleh user. Pada tahap ini  perlu  ditegaskan  mengenai  pemakaian program pada calon user.
4. Tahap Pengujian
Pengujian dilakukan  dengan  hanya menjalankan  unit  atau  modul  kemudian diamati  apakah  hasil  dari  unit  tersebut sesuai dengan yang diharapkan

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam laporan penelitian ini penulis hanya melampirkan  contoh  pembersihan  data  pada periode  2014  sampai  2019,  dengan  rincian sebagai berikut:
 Data keseluruhan periode tahun 4 tahun = 510 records.
 Data yang tidak lengkap = 20 records
Setelah
dilakukan seleksi dan pembersihan  data,  total  seluruh  data  yang digunakan  awalnya  berjumlah  510 records menjadi 490 records. Rincian jumlah masing – masing kelas tertera pada Tabel 1.
Tabel 1. Rincian jumlah data untuk setiap kelas output No Kelas Output Jumlah 1. Disiplin 360 2. Tidak Disiplin 130

## 4.1 Seleksi Data Atribut
Data latih merupakan suatu data yang akan digunakan  untuk melakukan penelusuran  pola dalam data mining. Dimana proporsi data latih dalam  suatu  konsep  data  mining  adalah  75% dari  data  secara  keseluruhan.  Sehingga proporsi  data  Uji  sebesar  25%  dari  sisa  data yang  telah  digunakan  sebagai  data  uji. Berdasarkan  data  yang  telah  dinyatakan lengkap  untuk  melakukan  proses  prediksi, maka komposisi data latih dan data uji adalah seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Komposisi Data Latih dan Data Uji

## 4.2 Prediksi Dengan Naïve Bayes
Pada  tahap  ini  akan  mengelola  data  latih dan  data  uji  kedalam  metode  Naïve  Bayes. Langkah awal yang akan dilakukan pada tahap ini  adalah  mengumpulkan  data  training  dan data  testing.  Dalam  laporan  penelitian  ini Penulis hanya menampilkan data testing yang akan digunakan untuk melakukan pengujian.
Setelah Penelusi menentukan data latih dan data  uji.    Maka  selanjutnya  Penulis  akan menentukan  nilai  tepat  dan  nilai  tidak menggunakan  metode  Naïve  Bayes.  Dengan mengacu  pada  langkah  perhitungan  tersebut. Akan menghasilkan nilai disiplin dan nilai tidak disiplin.  Dengan  menggunakan langkah parhitungan  tersebut,  maka  akan  diperoleh hasil data seperti telihat pada tabel lampiran 3 hasil prediksi.
Dari  hasil  data  prediksi  diketahui  bahwa data prediksi yang sesuai dengan dengan data asli sebanyak 117. Sehingga data prediksi yang tidak  sesuai  dengan  data  asli  sebanyak  13. Dengan demikian proses analisa menggunakan metode  naïve  bayes  telah  selesai.  Langkah selanjutnya  yaitu  menguji  kinerja  sistem. Tujuan dari menguji kinerja sistem yaitu untuk mengetahui  kinerja sistem  prediksi  yang  telah dibangun oleh peneliti.
Jenis Data  Prosentase Jumlah Data Latih 75% 360 Data Uji 25% 130

## 4.3 Pengujian Dengan Konfusi Matriks
Pada  tahap  ini  Peneliti  akan  melakukan pengujian  terhadap  sistem  yang  telah dibangun. Pada tahap ini Peneliti akan menguji sistem  menggunakan  metode  pengujian Confusion  Matrix .  Adapun  rincian  pengujian ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Rumus Pengujian Confusion Matrix
Confusion Matrix Data Sebenarnya TRUE FALSE Data Prediksi TRUE TP (True Positive Correct Result) FP (False Positive Unexpecte d Result) FALSE FN (False Negative Missing Result) TN (True Negative Correct Absence Of Result) Nilai Precision = TP / (TP+FP) Nilai Recall = TP/ (TP+FN) Nilai Accuracy = TP + TN / (TP+TN+FP+FN)
Mendefinisikan sebagai berikut
Precision = Merupakan tingkat ketepatan antara informasi yang diminta oleh        pengguna  dengan jawaban  yang  diberikan  oleh sistem Recall =  Merupakan tingkat keberhasilan  sistem  dalam menemukan  kembali  sebuah informasi. Accuracy =  Sebagai  tingkat  kedekatan antara  nilai  prediksi  dengan nilai aktual Tabel 4. Data Hasil Prediksi Confusion Matrix Data Sebenarnya TRUE FALSE Data Prediksi TRUE 117 13 FALSE  130 360 Sehingga didapatkan hasil : Nilai Precision = 117/(117+13) = 0,99 Nilai Recall     = 117/(117+130)  = 0,47 NilaiAcuracy  =  (117+360)/(117+360+130+13) =0,766 Apabila dikonversi kedalam bentuk persentase adalah sebagai berikut:
Nilai Precision = 0,88 x 100  = 88% Nilai Recall     = 0,46 x 100  = 46% Nilai Acuracy   = 0,766 x 100 = 76%

## 4.4 Contoh Studi Kasus
Pada  tahap  ini  akan  diberikan  contoh perhitungan  data  baru  untuk  diklasifikasi kedalam metode Naïve Bayes. Setelah Penulis menentukan  data  latih  dan  data  uji.  Maka selanjutnya  Penulis  akan  menentukan  nilai disiplin  dan  nilai  tidak  disiplin  menggunakan metode Naïve Bayes.
Bila  terdapat  data  baru  yang  belum  memiliki kelas atau keterangan adalah:
a  Kasus Perkelahian (Berkelahi dengan teman) = Tidak Pernah b  Tidak Ikut Apel (tidak megikuti upacara) = Sering c  Tidak Melaksanakan Piket (Tdak  melakukan  piket sesuai jadwal yang ditentukan) = Tidak Pernah d  Tidak Masuk Tanpa Keterangan  (Membolos atau  tidak  masuk  tanpa surat ijin) = Tidak Pernah e  Datang Terlambat (Datang ke sekolah terlambat) =Tidak Pernah f  Gaduh Di Kelas (Membuat gaduh sehingga  kelas  menjadi ramai) = Tidak Pernah
Maka  untuk  menentukan  data  baru  tersebut masuk  kelas  yang  mana  akan  dilakukan perhitungan sebagai berikut : a.  Menghitung P(Ci) P(Keterangan=’Disiplin’)   =              = 0.875 P(Keterangan=’Tidak Disiplin’) =       = 0.125
b.  Menghitung P(X|Ci) untuk setiap kelas i P(Kasus Perkelahian = ”Tidak Pernah” |keterangan=Disiplin”)  = ଶଽ଴ ଷ଴଴ = 0.966
P(Kasus  Perkelahian  =“Tidak  Pernah”  | keterangan=“Tidak Disiplin”) = ଵ଴ ଷ଴଴ = 0.03
P(Tidak Ikut Apel = “Sering” | keterangan=”Disiplin”) = ଻ହ ଽ଴ = 0.833
P(Tidak Ikut Apel= “Sering” | keterangan = “Tidak Disiplin”) = ଵହ ଽ଴ = 0.166
P(Tidak  Melaksanakan  Piket  =  “Tidak Pernah | keterangan=Disiplin”)  = ଷ଴଴ ଷଵହ =0.952
P(Tidak  Melaksanakan  Piket  =“Tidak Pernah |keterangan=“Tidak Disiplin”) = ଵହ ଷଵହ = 0.047
P( Tidak Masuk Tanpa Keterangan = “Tidak Pernah” | keterangan = Disiplin”) = ଷଵହ ଷଶହ = 0.969
P( Tidak Masuk Tanpa Keterangan = “Tidak Pernah”|  keterangan=  “Tidak  Disiplin”)  = = 0.030
P(  Datang  Terlambat  =  “Tidak  Pernah” |keterangan=Disiplin”)  = ଶ଻଴ ଷ଴଴ =  0.9
P(Datang Terlambat =“ Tidak Pernah”|keterangan=“Tidak Disiplin”) = ଷ଴
ଷ଴଴ = 0.1
P(Gaduh  di  Kelas  =  “Tidak  Pernah”  | keterangan=“Disiplin”) = ଷଵ଴ ଷଶ଴ = 0.967
P(Gaduh di Kelas =“ Tidak Pernah” | keterangan = “Tidak Disiplin”)  = ଵ଴ ଷଶ଴ =
0.031
b. Menghitung P(X|Ci) untuk setiap kelas P(X|:  level  =  ’Disiplin’)    =  0.966  x  0.833  x 0.952 x 0.969 x 0.9 x 0.967 = 0.646028 P(X| level= ’Tidak Disiplin’ )  = 0.03 x 0.166
x 0.047 x 0.030 x 0.1 x 0.031 = 0.000000021 c. Menghitung P(X|Ci)*P(Ci ) : P(X|keterangan =”Disiplin”) * P(level=“Disiplin”)  =  0.875  x  0.646028  = 0.565275 P(X|keterangan =“Tidak Disiplin”) * P(level=“Tidak  Disiplin”)  =  0.125  x 0.000000021 = 0.0000000027 Hasil dari perhitungan dengan menggunakan  algoritma  NBC  diatas didapatkan  untuk  X  masuk  dalam class keterangan =   ’    ‘Disiplin’

## 4.5 Prediksi Baru
Prediksi baru digunakan untuk memprediksi data prediksi baru terlihat seperti Gambar 1.

## Gambar 1. Input Data Prediksi
Hasil  yang  didapatkan  terlihat  seperti Gambar 2.
Gambar 2. Hasil Prediksi

## V.  PENUTUP
1.  Terciptanya aplikasi yang dapat mengklasifikasikan  kedisiplinan  siswa yang  mempermudah  pihak  bimbingan konseling  memberi  bimbingan  kepada siswa  yang  diprediksi  tidak  disiplin. Keluaran  berupa  daftar  prediksi  siswa yang disiplin dan tidak disipin.
2.  Aplikasi  yang  dibangun  sudah  layak digunakan  karena  nilai Acuracy sebesar 76.94%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Anita  Dewi  S,  Muhammad  M,  and  Sri Hartati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Perankingan  Calon  Siswa  Baru  Jalur Undangan  Menggunakan  Simple  Additive Weighting  (Studi  Kasus:  SMK  Bumi Nusantara  Wonosobo),”  Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Multimedia  2017, STMIK  AMIKOM  Yogyakarta,  4-7  Februari 2017 ISSN : 2302-3805, 2017.
[2]  Hanifa,  Muhamad  Muslihudin,  Sri  Hartati. Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Besar  Gaji  Untuk  Guru  Honorer  Di
Kabupaten Pesawaran Menggunakan Metode Fuzzy SAW, Jurnal Teknologi, Vol. 09  No.01  Juni  2016,  hal.  83-88.  IST Akprind. Yogyakarta, 2016.
[3] Lena Magdalena, Abdul Rachman, Aplikasi Pendaftaran  Siswa  Baru  Dengan  Sistem Seleksi  Menggunakan  Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  Pada  Smk Miftahul  Huda  Ciwaringin.  JURNAL DIGIT, Vol.  7  No.1  Mei  2017,  pp.  38~49  ISSN: 2088-589, 2017
[4]  Muhamad  Muslihudin  & A. Wulan  Arumita, Pembuatan Model Penilaian Proses Belajar Mengajar  Perguruan  Tinggi  Menggunakan Fuzzy Simple
Additive Weighting (SAW)(Studi: STMIK Pringsewu), 2016. [5]  Wulandari, Ahmad Mustofa, Ponidi,
Muhamad Muslihudin, Firza Adi Firdiansah, Decision Support System Pemetaan Lahan Pertanian Yang Berkualitas Untuk Meningkatkan Hasil Produksi Padi Menggunakan  Metode Simple  Additive
Weighting (SAW), SEMNASTEKNOMEDIA, AMIKOM Yogyakarta, 2016.