## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019 e-ISSN: 2656-4882 p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi Published By DRPM-UBD

## 14
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Application of Naive Bayes Classifier Algorithm in
Determining New Student Admission Promotion

## Strategies
Penerapan Algoritma Naive Bayes Classifier Dalam Menentukan Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru
Ahmad Haidar Mirza 1
1 Informatics Department, Universitas Bina Darma, Palembang, Idnonesia Email: 1 haidarmirza@binadarma.ac.id

## Abstract
Data Mining is a process that uses statistical techniques, mathematics, artificial intelligence, machine learning to extract and identify useful information and related knowledge from large databases. Data mining is the process of finding new patterns in data by filtering large amounts  of  data.  Data  mining  uses  pattern  recognition  technology  that  is  similar  to statistical techniques and mathematical techniques. The patterns found can provide useful information  for  generating  economic  benefits,  effectiveness  and  efficiency.  Algorithm Naive Bayes Classifier is one method of data mining that can be used to support effective and efficient promotion strategies. The Naive Bayes Classifier algorithm is used to predict the  interest  of  the  study  based  on  the  calculations  performed.  The  data  used  are  new student registration data from 2014 until 2016 at Bina Darma University. The results of this study are new models that are expected to provide important information can be used to assist the Marketing Team of Bina Darma University Palembang in policy making and implementation of appropriate marketing strategy. The results obtained are expected to help to support the promotion strategies that impact on the effectiveness and efficiency of promotion and increase the number of new students who will register.
Keywords : Data Mining, Naive Bayes, Classification

## 1. PENDAHULUAN
The introduction must contain a general background (shortly), a literature review (state of the art) in order to record the existing method/solutions, to show which is the best of previous researches and to show the main limitation of the previous researches. It has be contain with at least 5 literature in order to justify novelty this paper.  The  introduction  should  be  clearly  contain  the  gap  analysis  (why  this research needs to be done? What is the uniqueness of this paper Seiring dengan

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
perkembangan di era globalisasi dan kemajuan  dibidang teknologi  informasi  yang cepat    memberikan    pengaruh    yang  cukup    besar  baik  dalam  bidang  industri maupun dibidang pendidikan. Hal ini juga membawa suatu perubahan besar dalam tingkat persaingan antara instansi dan perusahaan. Banyak perusahaan dan instansi pemerintah  yang  menggunakan  data  mining  untuk  menggali    informasi.    Data mining    adalah    proses    yang    menggunakan    teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan  machine  learning  untuk  mengekstraksi  dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang   terkait   dari berbagai      basis      data      besar      [7].      Selain  perusahaan  dan  instansi  lainnya, penerapan data mining juga dilakukan dalam dunia pendidikan baik oleh perguruan tinggi  negeri  maupun  swasta.  Hal  ini  karena  banyak  perguruan  tinggi  yang berupaya untuk mendapatkan competitive intelligence. Salah satu penerapan data mining dengan naive bayes classifier dalam perguruan tinggi   adalah   untuk   mengetahui   minat   dan   ketertarikan   calon mahasiswa baru  terhadap  program  studi  yang  tersedia  dengan  memprediksi probabilitas keanggotaan suatu class. Naive Bayes Classifier adalah pendekatan   statistik   yang fundamental   dalam   pengenalan   pola   (pattern recognition) Pendekatan ini didasarkan pada kuantifikasi trade-off antara berbagai keputusan klasifikasi dengan menggunakan  probabilitas  dan  ongkos  yang  ditimbulkan  dalam  keputusan- keputusan tersebut [3]. Informasi ini dapat digunakan untuk mendukung strategi promosi agar lebih efektif dan efisien. Sehingga perguruan tinggi dapat mengetahui serta menentukan target atau sasaran pasar dengan lebih rinci. Ketersediaan data yang banyak dan kebutuhan akan informasi atau pengetahuan sebagai  pendukung  pengambilan  keputusan  untuk  membuat  solusi  bisnis  dan dukungan infrastruktur di bidang teknik informatika merupakan cikal- bakal dari lahirnya teknologi data mining. Penggunaan teknik data mining diharapkan dapat membantu  mempercepat  proses  pengambilan  keputusan,  memungkinkan perusahaan  untuk  mengelola  informasi  yang  terkandung  didalam  data  transaksi menjadi  sebuah  pengetahuan  (knowledge)  yang  baru.  Dalam  hal  perencanaan kegiatan promosi guna peningkatan minat calon mahasiswa untuk mendaftar, Unit Pemasaran  Universitas  Bina  Darma  membutuhkan  masukan – masukan  guna meningkatkan minat lulusan Sekolah Menengah Atas (SMA) atau setara yang ada di kota Palembang pada khususnya dan di Sumatera Selatan pada umumnya untuk mejadi Mahasiswa Universitas Bina Darma, hal ini dikarenakan kegiatan promosi yang  terdiri  dari  kegiatan  pemasangan  iklan,  penyebaran  brosur  dan  promosi dengan mengundang sekolah masih  belum  menyebar  luas  kedaerah-daerah  yang tingkat  peminatnya  masih rendah  sehingga masyarakat  yang ada didaerah  atau dipedesaan    masih    belum  banyak  yang  mengetahui  tentang  Universitas  Bina Darma. Dengan demikian, Unit Pemasaran  Universitas  Bina  Darma  Palembang perlu  untuk  menggali  atau mencari informasi dari data pendaftaran tahun-tahun sebelumnya sebagai bahan evaluasi dan analisa untuk mendukung strategi promosi tahun  berikutnya.  Konsep  bayesian  classification  ditujukan  untuk  memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
16 | Application of Naive Bayes Classifier Algorithm in Determining New .....
2. METODE

## 1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode  analisis  deskriptif dengan pendekatan  kuantitatif  Menurut  Sugiyono,  dapat  diartikan  sebagai  metode penelitian yang berlandaskan pada filsafat positivisme, digunakan untuk meneliti pada populasi atau sampel tertentu. Teknik pengambilan sampel pada umumnya dilakukan secara random, pengumpulan data menggunakan instrumen penelitian, analisis data bersifat kuantitatif / statistik dengan tujuan untuk menguji hipotesis yang telah ditetapkan [6]. Menurut Sugiyono [5] “Metode deskriptif adalah metod e yang digunakan untuk menggambarkan analisis suatu hasil penelitian tetapi tidak digunakan untuk membuat kesimpulan yang lebih luas”. Penelitian  deskriptif merupakan  suatu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  menemukan  pengetahuan mengenai objek dan subjek secara detail dalam kurun waktu tertentu. Selain itu penelitian  dengan  metode  deskriptif  juga  merupakan  penelitian  yang  bertujuan untuk menjelaskan, menggambarkan atau mendeskripsikan suatu keadaan objek, serta segala sesuatu terhadap  variable – variable yang dapat dijelaskan baik secara hitungan angka maupun kata [5].

## 2. Metode Pengumpulan Data
Salah  satu  tahapan  terpenting  pada  suatu  penelitian  yaitu  pengumpulan  data. Pengumpuan  data  merupakan  kegiatan  atau  cara  yang  dapat  diterapkan  oleh peneliti  dalam  usahanya  untuk  mengumpulkan  data  yang  dibutuhkan[1]. Selanjutnya dijelaskan oleh [2] bahwa pengumpulan data dapat dilakukan dengan cara pengamatan/observasi, wawancara, dokumentasi, serta gabungan/triangulasi. Pada  penelitian  ini  menggunakan  teknik  pengumpulan  data  dengan  melakukan pengamataan/observasi,  pencarian  dokumen,  dan  wawancara.  Melakukan  studi pustaka  /  studi  literatur.  Studi  pustaka/studi  literatur  adalah  suatu  cara pengumpulan data dengan mempelajari teori yang berkaitan dengan cara membaca buku- buku/literatur, makalah maupun referensi- referensi.
3. Metode Knowledge Discovery in Database (KDD)
Data    mining adalah    proses    yang    menggunakan    teknik    statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstraksi  serta mengidentifikasi informasi  yang bermanfaat dan pengetahuan  yang terkait  dari berbagai  basis  data  besar  [1].  Dalam  meningkatkan  strategi  promosi  sangat memerlukan  adanya  proses data  mining karena  proses data  mining sangat bermanfaat dalam mengambil informasi dari data base yang sudah ada. Istilah data

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi
e-ISSN: 2656-4882
mining dan Kowledge Discovery in Databases (KDD) menurut Kusrini [4], sering kali digunakan  secara  bergantian  untuk  menjelaskan  proses  penggalian  informasi tersembunyi dalam suatu basis data yang besar. Sebenarnya kedua istilah tersebut memiliki konsep yang berbeda, tetapi berkaitan satu  sama  lain.  Dan  salah  satu tahapan  dalam  keseluruhan  proses  KDD  adalah data  mining .  Proses  KDD ( Knowlegge discovery in databases ) secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Knowledge Discovery in Databases [4]

## a.    Data Selection
Pemilihan (seleksi) data dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam knowledge data discovery (KDD) dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
b.     Preprocessing atau Cleaning Sebelum  proses data  mining dapat  dilaksanakan,  perlu  dilakukan  proses cleaning pada  data  yang  menjadi  fokus knowledge  data  discovery .  Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten , dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan  cetak  juga  dilakukan proses enrichment , yaitu proses memperkaya data yang sudah ada dengan data atau informasi  lain  yang  relevan  dan  diperlukan  untuk  KDD,  seperti  data  atau informasi.

## 3.     Transformation
Coding adalah proses transformasi pada data yang telah dipilih, sehingga data tersebut sesuai untuk proses data mining . Proses coding dalam knowledge data discovery

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
18 | Application of Naive Bayes Classifier Algorithm in Determining New .....
merupakan proses kreatif dan sangat tergantung pada jenis atau pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
4.     Data mining
Data mining adalah proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi. Pemilihan metode atau algoritma yang tepat sangat tergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.
5.     Interpretation atau evaluation
Pola  informasi  yang  dihasilkan  dari  proses data  mining perlu  ditampilkan dalam bentuk yang mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan. Tahap ini merupakan  bagian  dari  proses  KDD  yang  disebut interpretation .  Tahap  ini mencakup  pemeriksaan  apakah  pola  informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada pada sebelumnya.
Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan dalam bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang  berkepentingan.  Tahap  ini merupakan  bagian  dari  proses  KDD  yang  disebut interpretation .  Tahap  ini mencakup  pemeriksaan  apakah  pola  informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan fakta atau hipotesis yang ada pada sebelumnya

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data Mining
Data  yang akan digunakan pada proses data mining menggunakan Algoritma Naïve Bayes merupakan data mahasiswa Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) untuk tahun  2014,  2015  dan  2016  yang  merupakan  gambaran  secara  nyata  mengenai keadaan  penerimaan  mahasiswa  baru  untuk  seluruh  yang  ada  di  lingkungan Universitas Bina Darma. Setelah data di dapat dari Unit Pelaksana Teknis – Sistem Informasi  Manajemen  (UPT-SIM)  Universitas  Bina  Darma,  maka  data  akan  di standarisasi mengikuti proses tahapan data mining agar data tersebut layak dan dapat diolah  menggunakan software pengolahan data  mining  RapidMiner .  dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes .

## 3.2 Proses Data Mining Knowledge Discovery in Database (KDD)
a. Data Selection
Pada  tahap  ini  data  yang  digunakan  akan  diseleksi  dengan  cara  melihat kecenderungan data / kesesuaian data dengan topik / judul penelitian yang akan diteliti oleh penulis, dalam hal ini data yang di peroleh oleh penulis dari UPT-SIM sudah memiliki kesesuain format data yang terdiri dari atribut Tahun PMB, Nama,

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Alamat, Asal_Sekolah, Progdi dan Status. Adapun atribut yang ada pada masing – masing data sebagai berikut:
Tabel 1. Atribut Database PMB No Atribut Keterangan 1 Tahun PMB Tahun dari Penerimaan Mahasiswa 2 Nama Nama Mahasiswa 3 Alamat Alamat Mahasiswa 4 Asal_Sekolah Asal Sekolah Mahasiswa 5 Progdi Program Studi yang di pilih oleh Mahasiswa 6 Status Status PMB Mahasiswa
b. Data Pre Processing atau Data Cleaning
Pada tahap ini akan dilakukan perbersihan data, yakni membuang data yang tidak  konsisten  dan  noise/redudancy  data.  Pada  data  yang  didapat,  terdapat beberapa  data  yang  tidak  konsisten  dan  noise.    Pada data  tersebut  diatas  dapat dilihat adanya data yang kosong sehingga data tersebut harus di buang / hapus / delete agar pada saat proses klasifikasi dapat dilakukan perhitungan untuk proses data mining
c. Data Integration
Tahap  integrasi  data  adalah  tahap  penggabungan  data  dari  berbagai sumber.  Dataset  mahasiswa  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  Universitas Bina  Darma  berasal  dari  satu  sumber  yaitu  Unit  Pelaksana  Teknis – Sistem Informasi  Manajemen  (UPT-SIM),  dan  dari  data  yang  ada  tersebut  dapat digunakan untuk proses pengolahan data mining dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Data ini terdiri dari data PMB untuk tahun 2014, 2015 dan 2016 yang kemudian digabungkan kedalam satu dataset untuk di ubah ke format CSV dengan menggunakan Ms. Excel yang nantinya akan di Import ke dalam Database Mysql untuk proses Data Manipulation
d. Data Transformation
Ada pun pada tahap ini data akan diubah menjadi bentuk yang sesuai untuk proses data mining. Karena dalam penelitian ini akan dilakukan uji coba secara teoritis dan mengunakan software data mining yaitu RapidMiner, maka data yang telah  melalui  proses sebelumnya  akan  di  transformasi agar  dapat sesuai dengan algoritma yang dipakai yaitu algoritma Naïve Bayes. Pada tahapan ini atribut yang di  pakai  akan  diberi  label  mengikuti  kondisi  data  -  data    pada  atribut  tersebut. Berikut tampilan hasil klasifikasi pada masing – masing atribut pada Mysql:

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
20 | Application of Naive Bayes Classifier Algorithm in Determining New .....
Gambar 2. Hasil dari Proses Klasifikasi Pada Masing – Masing Atribut
Setelah  hasil  proses  klasifikasi  tersebut,  maka  langkah  selanjutnya yaitu mengubah format data hasil klasifikasi menjadi format CSV agar   dapat di olah dengan menggunakan software data mining yaitu RapidMiner. Data yang sudah di dilakukan pada proses tahapan diatas ini  adalah data  yang sudah  siap  atau  sudah bersih  dari  data  yang redundancy dan data yang loss (Kosong) sehingga data tersebut bisa dilakukan proses data mining dengan naive bayes seperti pada proses tahap hasil selanjutnya. Berikut gambar dibawah yang siap untuk dilakukan proses data mining dengan naive bayes.
e. Data Mining dengan Naive Bayes
Berdasarkan hasil dari data set yang telah di klasifikasikan dan siap untuk di olah adapun hasil dari distribusi frekuensi data untuk perhitungan teoritis untuk algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada Tabel  dibawah ini.
Tabel 2. Distribusi Frekuensi Data PMB Independent Variabel Value
count Registr asi Tidak Registr asi Registr asi +1 Tidak Registr asi+1 Alamat KABUPATEN AGAM 3 0 4 1 KABUPATEN ASAHAN 1 0 2 1 KABUPATEN BANGKA 13 0 14 1 KABUPATEN BANGKA BARAT 19 2 20 3 KABUPATEN BANGKA SELATAN 9 0 10 1 KABUPATEN BANGKA TENGAH 1 0 2 1 KABUPATEN BANGKALAN 1 0 2 1 KABUPATEN BANTUL 1 0 2 1

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
KABUPATEN BANYUASIN 367 16 368 17 KABUPATEN BANYUMAS 1 0 2 1 KABUPATEN BATANGHARI 1 1 2 2 KABUPATEN BELITUNG 3 1 4 2 KABUPATEN BELITUNG TIMUR 3 0 4 1 KABUPATEN BENGKULU SELATAN 9 1 10 2 KABUPATEN BLORA 1 0 2 1 KABUPATEN BOGOR 6 1 7 2 KABUPATEN BUNGO 1 1 2 2 KABUPATEN CIANJUR 1 0 2 1 KABUPATEN CILACAP 3 0 4 1 KABUPATEN CIREBON 1 0 2 1 KABUPATEN EMPAT LAWANG 54 2 55 3 KABUPATEN GARUT 2 0 3 1 KABUPATEN HUMBANG HASUNDUTAN 1 0 2 1 KABUPATEN INDRAGIRI HILIR 3 0 4 1 KABUPATEN INDRAGIRI HULU 3 0 4 1 KABUPATEN INDRAMAYU 0 1 1 2 KABUPATEN JENEPONTO 1 0 2 1 KABUPATEN JOMBANG 1 0 2 1 KABUPATEN KAMPAR 1 0 2 1 KABUPATEN KARANGANYAR 1 1 2 2 KABUPATEN KARO 5 0 6 1 KABUPATEN KAUR 1 0 2 1 KABUPATEN KEBUMEN 1 0 2 1 KABUPATEN KEPAHIANG 1 1 2 2 KABUPATEN KEPULAUAN MENTAWAI 1 1 2 2 KABUPATEN KERINCI 3 0 4 1 KABUPATEN KLATEN 1 1 2 2 KABUPATEN KOLAKA 1 0 2 1 KABUPATEN KUANTAN SINGING 3 0 4 1 KABUPATEN KULONPROGO 1 0 2 1 KABUPATEN KUTAI KARTANEGARA 1 0 2 1 KABUPATEN LABUHAN BATU 1 1 2 2

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
22 | Application of Naive Bayes Classifier Algorithm in Determining New .....
KABUPATEN LAHAT 170 14 171 15 KABUPATEN LAMPUNG BARAT 3 1 4 2 KABUPATEN LAMPUNG SELATAN 6 1 7 2 KABUPATEN LAMPUNG TENGAH 3 0 4 1 KABUPATEN LAMPUNG TIMUR 2 1 3 2 KABUPATEN LAMPUNG UTARA 5 0 6 1 KABUPATEN LEBONG 1 0 2 1 KABUPATEN LEMBATA 1 0 2 1 KABUPATEN MADIUN 1 0 2 1 KABUPATEN MALUKU TENGGARA 1 0 2 1 KABUPATEN MANDAILING NATAL 2 0 3 1 KABUPATEN MANGGARAI BARAT 1 0 2 1 KABUPATEN MEGELANG 3 0 4 1 KABUPATEN MERANGIN 1 1 2 2 KABUPATEN MUARA ENIM 280 20 281 21 KABUPATEN MUKO-MUKO 0 1 1 2 KABUPATEN MUSI BANYUASIN 267 20 268 21 KABUPATEN MUSI RAWAS 50 2 51 3 KABUPATEN NGANJUK 1 0 2 1 KABUPATEN NIAS 1 0 2 1 KABUPATEN NIAS SELATAN 1 0 2 1 KABUPATEN OGAN ILIR 252 17 253 18 KABUPATEN OGAN KOMERING ILIR 330 22 331 23 KABUPATEN OGAN KOMERING ULU 149 7 150 8 KABUPATEN OKU SELATAN 71 0 72 1 KABUPATEN OKU TIMUR 123 9 124 10 KABUPATEN PADANG LAWAS UTARA 1 0 2 1 KABUPATEN PADANG PARIAMAN 2 0 3 1 KABUPATEN PALI 76 2 77 3 KABUPATEN PATI 1 1 2 2 KABUPATEN PROBOLINGGO 1 0 2 1 KABUPATEN REJANG LEBONG 12 0 13 1 KABUPATEN ROKAN HULU 1 0 2 1 KABUPATEN SAROLANGUN 7 0 8 1

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
KABUPATEN SELUMA 1 0 2 1 KABUPATEN SEMARANG 3 0 4 1 KABUPATEN SERANG 2 0 3 1 KABUPATEN SIAK 1 0 2 1 KABUPATEN SIDOARJO 1 0 2 1 KABUPATEN SIMALUNGUN 1 0 2 1 KABUPATEN SIMEULUE 1 0 2 1 KABUPATEN SLEMAN 3 0 4 1 KABUPATEN SOLOK 4 1 5 2 KABUPATEN SRAGEN 2 0 3 1 KABUPATEN SUBANG 1 0 2 1 KABUPATEN SUMEDANG 2 0 3 1 KABUPATEN TANGGAMUS 2 0 3 1 KABUPATEN TANJUNG JABUNG BARAT 4 0 5 1 KABUPATEN TANJUNG JABUNG TIMUR 1 0 2 1 KABUPATEN TAPANULI SELATAN 1 0 2 1 KABUPATEN TASIKMALAYA 3 0 4 1 KABUPATEN TEGAL 1 0 2 1 KABUPATEN TEMANGGUNG 1 0 2 1 KABUPATEN TOBA SAMOSIR 1 0 2 1 KABUPATEN TULANG BAWANG 3 1 4 2 KABUPATEN WAJO 1 1 2 2 KABUPATEN WAY KANAN 7 0 8 1 KOTA BANDA ACEH 1 0 2 1 KOTA BANDAR LAMPUNG 11 4 12 5 KOTA BANDUNG 4 3 5 4 KOTA BANJAR 1 0 2 1 KOTA BATAM 5 0 6 1 KOTA BEKASI 2 0 3 1 KOTA BENGKULU 7 1 8 2 KOTA BUKITTINGGI 2 1 3 2 KOTA CIMAHI 5 0 6 1 KOTA DEPOK 1 1 2 2 KOTA DUMAI 2 1 3 2 KOTA JAKARTA BARAT 3 0 4 1

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
24 | Application of Naive Bayes Classifier Algorithm in Determining New .....
KOTA JAKARTA PUSAT 1 0 2 1 KOTA JAKARTA SELATAN 2 0 3 1 KOTA JAKARTA TIMUR 3 2 4 3 KOTA JAKARTA UTARA 3 0 4 1 KOTA JAMBI 23 3 24 4 KOTA KENDARI 1 0 2 1 KOTA LUBUK LINGGAU 63 7 64 8 KOTA MADIUN 1 0 2 1 KOTA MANADO 1 0 2 1 KOTA MEDAN 2 0 3 1 KOTA METRO 2 0 3 1 KOTA PADANG 9 0 10 1 KOTA PADANG SIDEMPUAN 1 0 2 1 KOTA PAGAR ALAM 88 5 89 6 KOTA PALEMBANG 3273 178 3274 179 KOTA PANGKAL PINANG 12 0 13 1 KOTA PEMATANG SIANTAR 2 0 3 1 KOTA PRABUMULIH 167 13 168 14 KOTA SALATIGA 1 0 2 1 KOTA SIBOLGA 1 0 2 1 KOTA SURABAYA 6 0 7 1 KOTA SURAKARTA 1 0 2 1 KOTA TANGERANG 5 2 6 3 KOTA YOGYAKARTA 2 2 3 3 6119 376 6120 377 Asal Sekolah  SMA 4393 243 4394 244 SMK 1472 106 1473 107 MADRASAH 256 25 257 26 6121 374 6122 375 Progdi Administrasi Bisnis 81 6 82 7 Akuntansi 676 45 677 46 Ilmu Komunikasi 197 15 198 16

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
Komputerisasi Akuntansi 61 4 62 5 Manajemen 787 64 788 65 Manajemen Informatika 201 10 202 11 Manajemen Perusahaan 67 6 68 7 Pendidikan Bahasa Indonesia 46 6 47 7 Pendidikan Olahraga 185 7 186 8 Psikologi 246 23 247 24 Sastra Inggris 74 5 75 6 Sistem Informasi 1459 85 1460 86 Teknik Elektro 111 8 112 9 Teknik Industri 321 22 322 23 Teknik Informatika 1070 24 1071 25 Teknik Komputer 169 18 170 19 Teknik Sipil 370 26 371 27 6121 374 6122 375 Status 6121 374 6122 375
Hasil perhitungan simple distribution data dari tabel distribusi frekuensi perhitungan teoritis untuk Status Registrasi dan Status Tidak Registrasi sebagai berikut :
P(REGISTRASI)                    = (6122 / 6495) = 0.942 P(TIDAK REGISTRASI)       = (375 / 6495) = 0.057
f. Proses Pengujian Data
Setelah  di  dapat  hasil simple  distribution maka  dapat  dilakukan  proses pengujian berdasarkan Persamaan dari teorema Bayes adalah:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝐻|𝑋 ). 𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
Dimana:
X : Data dengan kelas yang belum diketahui
H : Hipotesis data X merupakan suatu kelas spesifik P(H|X): Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X ( posterior probability ) P(H) : Probabilitas hipotesis H ( prior probability )

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
26 | Application of Naive Bayes Classifier Algorithm in Determining New .....
P(X|H): Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) : Probabilitas X, Diketahui : X1 = Alamat, X2 = Asal Sekolah X3 = Program Studi Y = Status

## Proses Pengujian 1
Jika  Diketahui  Alamat  =  Palembang,  Asal  Sekolah  =  SMA,  Progdi  = Sistem Informasi. P(REGISTRASI) = (6122 / 6495) = 0.942 P(TIDAK REGISTRASI) = (375 / 6495) = 0.057

## Pengujian
P(Palembang | REGISTRASI) = 3274 / 6122 = 0.535 P(Palembang | TIDAK REGISTRASI) = 179 / 375 = 0.477 P(SMA | REGISTRASI) = 4394 / 6122 = 0.717 P(SMA | TIDAK REGISTRASI) = 244 / 375 = 0.513 P(Sistem Informasi | REGISTRASI) = 1460 / 6122 = 0.238 P(Sistem Informasi | TIDAK REGISTRASI) = 86 / 375 = 0.229

## HMAP Kesimpulan :
P (REGISTRASI)                   =    (3274/6122)*(4394/6122)* (1460/6122)*(6122/6495) = 0.0860
P (TIDAK REGISTRASI)      =    (179/375)*(244/375)* (86/375)*(375/6495) =       0.0031
Kesimpulan  P  (REGISTRASI)  >  P  (TIDAK  REGISTRASI)  sehingga Calon Mahasiswa dengan kriteria tersebut dapat di prediksi Registrasi.

## Proses Pengujian 2
Jika Diketahui Alamat = Agam, Asal Sekolah = SMA, Progdi = Sistem Informasi P(REGISTRASI) = (6122 / 6495) = 0.942 P(TIDAK REGISTRASI) = (375 / 6495) = 0.057

## Pengujian
P(Agam | REGISTRASI) = 4 / 6122 = 0.00065 P(Agam | TIDAK REGISTRASI) = 1 / 375 = 0.002666 P(SMA | REGISTRASI) = 4394 / 6122 = 0.717

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935
http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
P(SMA | TIDAK REGISTRASI) = 244 / 375 = 0.513 P(Sistem Informasi | REGISTRASI) = 1460 / 6122 = 0.238 P(Sistem Informasi | TIDAK REGISTRASI) = 86 / 375 = 0.229

## HMAP Kesimpulan :
P (REGISTRASI)                   =           (4/6122)*(4394/6122)*
(1460/6122)*(6122/6495) = 0.000104486
P(TIDAK REGISTRASI)       =          (1/375)*(244/375)* (86/375)*(375/6495) = 0.00001785
Kesimpulan   P(REGISTRASI)   >   P(TIDAK   REGISTRASI)   sehingga Calon Mahasiswa dengan kriteria tersebut dapat di prediksi Registrasi.
Berdasarkan  data  hasil  dan  pembahasan  diatas  dapat  kita  jadikan  sebagai  acuan untuk      menentukan      strategi      promosi      pada      Universitas      Bina      Darma Palembang dengan melihat data atribut dari Alamat, Asal Sekolah dan Program Studi.  Dimana  dari  data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  (PMB)  dari  tahun  2014- 2016 dengan jumlah data 6495 yang registrasi 6121 dan tidak registrasi 374. Dari atribut  alamat  data  mahasiswa  yang  mendaftar  tertinggi  adalah  beralamat  Kota Palembang  dengan  jumlah  pendaftar  3273,  yang  mendaftar  berdasarkan  tingkat sekolah asal adalah SMA dengan jumlah pendaftar 4393 dan pilihan jurusan yang tertinggi adalah Program Studi Sistem Informasi dengan jumlah 1459. Jadi dalam menetukan  strategi  promosi  yang  harus  kita  lihat  adalah  dari  alamat  dan  asal sekolah  yang  tingkat  pendaftar  rendah,  dan  yang  lebih  harus  ditonjolkan  di Universitas  Bina  Darma  adalah  Program  Studi  yang  pendaftarnya  rendah, Sehingga pendaftar akan tertarik dengan Universitas Bina Darma Palembang.

## 4. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  penelitian  ini    dalam  memprediksi  proses REGISTRASI  dan  TIDAK  REGISTRASI  mahasiswa  menggunakan  data  set yang  sudah    melalui    tahap    awal    Knowledge  Dciscovery  in  Database  (KDD) sebanyak 6495 record yang diambil dari data penerimaan mahasiswa baru tahun 2014, 2015 dan 2016 sebagai berikut:
1) Proses   pengolahan   data   mining   menggunakan   atribut   alamat   dengan klasifikasi berdasarkan nama kota / nama kabupaten, atribut asal sekolah yang di klasifikasi berdasarkan pendidikan SMA, SMK dan MADRASAH, atribut progdi yang diklasifikasikan berdasakan program studi dari masing – masing fakultas  yang  ada  dilingkungan  Universitas  Bina  Darma  dan  atribut  status sebagai  label  dalam  proses  pengolahan  data  mining  dengan  klasifikasi REGISTRASI DAN TIDAK REGISTRASI.

## Journal of Information Systems and Informatics
Vol. 1, No. 1, March 2019
p-ISSN: 2656-5935 http://journal-isi.org/index.php/isi e-ISSN: 2656-4882
28 | Application of Naive Bayes Classifier Algorithm in Determining New .....
2) Model data mining di buat menggunakan software pengolahan data mining yaitu  Rapidminer,  dengan  hasil  nilai  Probalitas  untuk  REGISTRASI yaitu 0.942  dengan  pembulatan  nilai  menjadi  0.94  dan  nilai  probabilitas  untuk TIDAK REGISTRASI yaitu 0.057 dengan pembulatan nilai menjadi 0.058.
3) Model data mining yang di hasilkan pada Rapidminer   dapat memprediksi hasil dengan beberapa kriteria klasifikasi berdasarkan klasifikasi yang dibuat menurut atribut masing – masing mampu menilai seorang calon Mahasiswa Baru.
4) Dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier mampu menunjukkan informasi yang tersembunyi pada data atribut – atribut yang digunakan dalam proses pengolahan data mahasiswa pada proses Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) di Universitas Bina Darma serta memberikan solusi untuk membuat strategi promosi dengan melihat alamat, asal sekolah, dan progdi pilihan dari calon mahasiswa baru.

## REFERENSI
[1]. Arikunto, Suharsimi. 2011. Prosedur Penelitian: Suatu Pendekatan Praktik. Edisi Revisi VII. Jakarta: PT. Rineka Cipta.
[2]. Basuki, Sulistyo. 2006. Metode Penelitian. Jakarta: Wedatama Widya Sastra.
[3]. Budi,  Santoso,  2007,  Data  Mining  :  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk Keperluan Bisnis, Graha Ilmu, Yogyakarta
[4]. Kusrini  dan  Luthfi.  E.  Taufiq.(2009).Algoritma Data  Mining .  Yogyakarta: Andi. Laksana,   Fajar.   2008.   Manajemen   Pemasasaran   :   Pendekatan Praktis.   Edisi Pertama. Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta.
[5]. Setyosari,  Punaji.  2010.  Metode  Penelitian  dan  Pengembangan.  Jakarta: Kencana
[6]. Sugiyono.  2012.  Metode  Penelitian  Kuantitatif  Kualitatif  dan  R&D. Bandung: Alfabeta.
[7]. Turban,  E.,  dkk,  2005, Decicion  Support  Systems  and  Intelligent  Systems,  Andi Offse
[8]. www.binadarma.ac.id , website Universitas  Bina  Darma  Palembang    pada tanggal 29-05-2016
.