## SISTEM REKOMENDASI PENERIMAAN MAHASISWA BARU MENGGUNAKAN
NAIVE BAYES CLASSIFIER DI INSTITUT PENDIDIKAN INDONESIA
Andri Suryadi 1 , Erwin Harahap 2
1 Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi, Institut Pendidikan Indonesia Garut.
2 Program Studi Matematika, FMIPA, Universitas Islam Bandung.
suryadi.andri@yahoo.com , erwin2h@unisba.ac.id

## Abstract
The quality of a  university  in creating qualified graduates is determined by the prospective students  who enter the college. One of the things that can determine the quality is how the selection process of candidates for good student acceptance. However, the selection process of admissions in every college  of course is different. Often the  input  of  prospective  students  who  enter  the  university  is  not  in  accordance  with  the  expected  so  that  the impact of graduate results. Therefore it is necessary for a system that can support the decision in the selection of new student candidates in order to get a good student input. This research builds a Recommendation System that will  assist  in  the  selection  process  of  universities  for  the  selection  team  of  new  student  candidates.  This recommendation  system  uses  the  naïve  Bayes  classifier  method  where  the  test  scores  of  incoming  selection  of students who have been accepted will be used as training data and then classified based on the value of  ipk that has  been  obtained.  The  value  of  the  ipk  will  be  a  benchmark  for  the  formation  of  classes  -  classes  that  are recommendations  to  the  selection  team.  The  classes  that  are  formed  are  classes  whose  ipk  value  is  at  the accepted point and the class whose ipk value is not accepted. Then given a new student data, if the prospective student enters the safe class then it will be recommended to be accepted but otherwise it will be recommended to be rejected
Keyword :  Recommendation System, Naïve bayes Classifier, College.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar belakang
Setiap  Pendirian  Perguruan  Tinggi  memiliki tujuan  menghasilkan  lulusan  yang  berkualitas  dan berdaya  saing.  Namun  dalam  menghasilkan  lulusan yang  berkualitas  tentunya  tidak  terlepas  dari input calon  mahasiswa  dalam proses seleksi  masuk perguruan  tinggi.  Hal  ini  sejalan  dengan  pendapat M.Rosul  Asmawi  (2006)  yang  mengatakan  bahwa untuk  dapat  menghasilkan  produk  yang  baik  maka harus  menanam  bibit  –  bibit  yang  baik.  Untuk mendapatkan  bibit  yang  baik  perlu  adanya  seleksi yang baik pula. Dengan demikian untuk mendapatkan calon mahasiswa yang berkualitas maka perlu adanya saringan yang baik.
Masing  –  masing  Perguruan  Tinggi  tentunya memiliki  sistem  sendiri  dalam  proses  seleksi  masuk (Giovani,  Ronny  Ardi.2011).  Hanya  saja  biasanya dalam  pelaksanaan  proses  seleksi  yang  dilakukan banyak  mahasiswa  yang  nilai  kelulusannya  tidak sesuai yang diharapkan. Oleh karena itu perlu adanya suatu sistem yang dapat mendukung keputusan dalam seleksi  calon  mahasiswa  baru  guna  mendapatkan input calon  mahasiswa  yang  baik  sebagai  prediksi guna  memperoleh  hasil  seleksi  yang  baik  (A.  G. Mabrur and R. Lubis.2012).
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah Sistem Rekomendasi yang akan membantu dalam tim dalam  proses  seleksi  perguruan  tinggi  calon mahasiswa baru. Sistem Rekomendasi ini menggunakan  metode naive  bayes classifier dimana nilai  tes  kompetensi  dasar  mahasiswa  yang  telah diterima  akan  dijadikan  data  latih  kemudian diklasifikasikan  berdasarkan  nilai  ipk  yang  telah diperolehnya  (Septian  Nugroho,  Y.2014).  Nilai  ipk tersebut  akan  menjadi  patokan  pembentukan  kelas  – kelas  yang  merupakan  rekomendasi  kepada  tim penyeleksi. Kelas – kelas rekomendasi yang terbentuk adalah  kelas  yang  nilai  ipk  nya  berada  pada  titik diterima  dan  kelas  yang  nilai  ipk  nya  tidak  berada pada titik  tidak diterima. Kemudian diberikan sebuah data  calon  mahasiswa  beserta  hasil  nilai  seleksinya, jika  calon  mahasiswa  tersebut  memasuki  kelas diterima maka akan direkomendasikan untuk memasuki  Perguruan  Tinggi  yang  dimaksud.  Namun sebaliknya jika calon mahasiswa tersebut berada pada kelas  tidak  diterima  maka  calon  mahasiswa  tersebut tidak  direkomendasikan  untuk  memasuki  Perguruan Tinggi.
Dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan input dari calon mahasiswa akan lebih baik dan akan berdampak pada kualitas lulusan dari Perguruan Tinggi.

## 2.2 Permasalahan penelitian
Mengacu pada latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya,  maka  rumusan  masalah  pada  penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Bagaimana  membangun  Sistem  Rekomendasi menggunakan  metode  naïve  bayes  dalam  proses seleksi penerimaan calon mahasiswa baru?
b. Bagaimana  Sistem  Rekomendasi  menggunakan metode  naïve  bayes  ini  dapat  membantu  dalam proses seleksi penerimaan mahasiswa baru?

## 2.3 Wawasan dan rencana pemecahan masalah
Sistem  Rekomendasi  yang  akan  dibangun  ini menggunakan metode naive bayes classifier sedangkan pembangunan aplikasinya sistem rekomendasi ini menggunakan model waterfall .

## 2.4 Tujuan Penelitian
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  penelitian  ini adalah sebagai berikut:
a. Sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang dapat membantu merekomendasikan tim penyeleksi  dalam  memilih  calon  mahasiswa sesuai yang diinginkan.
b. Membantu proses seleksi penerimaan  mahasiswa baru.
c. Dapat  meningkatkan input kualitas  dari  calon mahasiswa.

## 2. PEMBAHASAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  ini digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang tidak terstruktur, dimana tak  seorang pun tahu secara pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat (Turban,  2005).  Pengambilan  keputusan  secara universal  didefinisikan  sebagai  pemilihan  diantara berbagai  alternatif.  Pengertian  ini  mencakup  baik pembuatan pilihan pemecahan masalah.
Pengambilan  keputusan  pada  hakekatnya  terdapat tiga langkah utama (Simon, 1977) yaitu:
a. Kegiatan Intelijen Menyangkut pencarian berbagai kondisi lingkungan yang diperlukan bagi keputusan.
b. Kegiatan Desain
Tahap ini menyangkut pembuatan
pengembangan  dan  penganalisaan  berbagai rangkaian kegiatan yang mungkin dilakukan.
c. Kegiatan Pemilihan
Pemilihan  serangkaian  kegiatan  tertentu  dari alternatif yang tersedia.
Dalam  pengambilan  keputusan  terdapat  karakteristik dan kemampuan ideal (Turban,2005) seperti digambarkan pada gambar 2.1 dibawah ini
Gambar 2.1 Karakteristik dan kemampuan ideal pendukung keputusan
1) Pendukung  keputusan  menyediakan  dukungan bagi  pengambil  keputusan  utamanya  dalam situasi  semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur dengan  memadukan  pertimbangan  manusia  dan informasi  terkomputerasi.  Berbagai  masalah  tak dapat  diselesaikan  (atau  tak  dapat  diselesaikan secara memuaskan) oleh sistem terkomputerisasi lain,  seperti  EDP  atau  MIS,  tidak  juga  dengan metode atau tool kuantitatif standar.
2) Dukungan  disediakan  untuk  berbagai  level manajerial  yang  berbeda,  mulai  dari  pimpinan puncak sampai manajer lapangan.
3) Dukungan  disediakan  bagi  individu  dan  juga bagi  group.  Berbagai  masalah  organisasi melibatkan  pengambilan  keputusan  dari  dalam group.  Untuk  masalah  yang  strukturnya  lebih sedikit sering kali hanya membutuhkan keterlibatan  beberapa  individu  dari  departemen dan level organisasi yang berbeda.
4) Sistem  pendukung  keputusan  menyediakan dukungan ke berbagai keputusan yang berurutan atau saling berkaitan.
5) Sistem pendukung keputusan mendukung berbagai  fase  proses  pengambilan  keputusan: kegiatan intelejen, desain dan pemilihan.
6) Sistem pendukung keputusan mendukung berbagai  proses  pengambilan  keputusan  dan style yang berbeda-beda.
7) Sistem  pendukung  keputusan  selalu  bisa beradaptasi sepanjang masa. Pengambilan keputusan  harus  reaktif,  mampu  mengatasi perubahan  kondisi  secepatnya  dan  beradaptasi untuk dapat menangani perubahan.
8) Sistem  pengambilan  keputusan  mudah  untuk digunakan.  Pengguna  harus  merasa  nyaman dengan sistem ini.
9) Sistem  pengambilan  keputusan  mencoba  untuk meningkatkan  efektivitas  dari  pengambilan keputusan (akurasi, jangka, waktu, kualitas).
10) Pengambilan  keputusan  memiliki  control  yang menyeluruh  terhadap  semua  langkah  proses pengambilan  keputusan  dalam  menyelesaikan masalah.  Sistem  pengambilan  keputusan  secara khusu  ditujukan  untuk  mendukung  dan  tak menggantikan pengambil keputusan.
Pengambilan  keputusan  dapat  menindaklanjuti rekomendasi  komputer  sembarang  waktu  dalam proses  dengan  tambahan  pendapat  pribadi  atau pun tidak.
11) Sistem  pengambilan  keputusan  mengarah  pada pembelajaran,  yaitu  mengarah  pada  kebutuhan baru dan penyempurnaan sistem, yang mengarah pada  pembelajaran  tambahan  dan  begitu selanjutnya  dalam  proses  pengembangan  dan peningkatan keputusan secara berkelanjutan.
12) Pengguna  harus  mampu  menyusun  sendiri sistem  yang  sederhana.  Sistem  yang  lebih  besar dapat  dibangun  dalam  organisasi  pengguna  tadi dengan  melibatkan  sedikit  saja  bantuan  dari spesialis dibidang sistem informasi.
13) Sistem pengambilan keputusan biasanya mendayagunakan  berbagai  model  (standar  atau sesuai  keinginan  pengguna)  dalam  menganalisis berbagai keputusan.
14) Sistem  pengabilan  keputusan  dalam  tingkat lanjut dilengkapi
dengan komponen
pengetahuan  yang  bisa  memberikan  silusi  yang efisien  dan  efektif  dari  berbagai  masalah  yang pelik.
Masih  menurut  (Turban,  2005)  dalam  pemakaian sistem  pendukung  keputusan  terdapat  beberapa keuntungan diantaranya:
1) Mampu  mendukung  pencarian  solusi  dari masalah yang kompleks
2) Respon  cepat  pada  situasi  yang  tak  diharapkan dalam kondisi yang berubah-ubah.
3) Mampu  menerapkan  berbagai  strategi  yang berbeda  pada  konfigurasi  berbeda  secara  cepat dan tepat.
4) Pandangan dan pembelajaran baru.
5) Memfasilitasi komunikasi.
6) Meningkatkan control manajemen dan kinerja.
7) Menghemat biaya.
8) Keputusan lebih tepat.
9) meningkatkan efektifitas menajerial, menjadikan seseorang  dapat  bekerja  lebih  singkat  dan dengan sedikit usaha.
10) Meningkatkan produktivitas analisis.

## Sistem Pendukung Keputusan Model Waterfall
Dalam pengembangan Sistem Pendukung Keputusan  ini  menggunakan  model  waterfall.  Model waterfall  adalah  proses  pengembangan  perangkat lunak  tradisional  yang  umum  digunakan  dalam proyek-proyek perangkat lunak yang paling pembangunan.  Ini  adalah  model  sekuensial,  sehingga penyelesaian satu set kegiatan menyebabkan dimulainya  aktivitas  berikutnya.  Berikut  gambar model waterfall:
Gambar 2.2 Waterfall
1) Perancangan / Analisis Sistem
Ini  adalah  langkah  pertama  dan  paling  penting dari model waterfall. Ini melibatkan pengumpulan  informasi  mengenai  solusi  akhir dari  kebutuhan  pelanggan  pelanggan  dan pemahaman.  Ini  melibatkan  definisi  yang  jelas tentang  tujuan  pelanggan,  harapan  terhadap proyek  dan  masalah  produk  akhir  diharapkan untuk memecahkan.
2) Desain Sistem Langkah  ini  dimulai  dengan  menggunakan informasi  yang  ditangkap  di  SRS.  Ini  dapat dianggap  sebagai  memberikan  solusi  untuk masalah  di  lingkup  menggunakan  sumber  daya yang  tersedia.  Tahap  ini  terdiri  dari  bagaimana perangkat lunak akan dibangun, dengan kata lain perencanaan  solusi  perangkat  lunak.  Para pemangku  kepentingan  yang  terlibat  dalam modul ini adalah para perancang  sistem.  Desain perangkat  lunak  mungkin  mencakup  desain sistem dan desain komponen
3) Implementasi Masukan  dari  fase  ini  adalah  SDD  sistem.  "Di sinilah  perkembangan  aktual  sistem  terjadi sesuai  dengan  spesifikasi  desain.  Langkah  ini dilakukan  oleh  pengembang,  desainer  interface dan  stakeholder  lainnya  dengan  menggunakan alat seperti compiler, debugger, penerjemah dan
Perancangan
Desain Sistem Implementas i
Pengujian Pemeliharaa n
editor  media.  Output  dari  langkah  ini  adalah komponen produk satu atau lebih yang dibangun berdasarkan  standar  yang  telah  ditetapkan coding dan perbaikan, pengujian dan terintegrasi untuk memenuhi kebutuhan arsitektur sistem
4) Pengujian
Pada  fase  ini  kedua  komponen  individu  dan solusi  terintegrasi  yang  diverifikasi  untuk melihat  itu  adalah  bug  gratis  dan  memenuhi spesifikasi  kebutuhan  perangkat  lunak.  Tester adalah  stakeholder  yang  terlibat  dalam  fase model.  Cacat  yang  ditemukan  pada  tahap  ini diberikan  sebagai  umpan  balik  kepada  para pengembang  yang  pada  gilirannya  memperbaiki masalah.  Ini  adalah  tahap  di  mana  produk dikembangkan didokumentasikan.
5) Pemeliharaan
Ini  adalah  tahap  akhir  dari  model  waterfall  dan terjadi setelah instalasi sistem produk / di lokasi pelanggan.  "Tahap  ini  melibatkan  membuat modifikasi  pada  sistem  atau  komponen  individu untuk  mengubah  atribut  atau  meningkatkan kinerja sistem". Modifikasi  yang  muncul  karena perubahan  permintaan  dipicu  oleh  pelanggan atau  cacat  yang  ditemukan  saat  menggunakan sistem secara real time. Nomor revisi diperbarui dalam setiap rilis pemeliharaan.

## Naïve Bayes Classifier
Naïve Bayes Classifier merupakan teknik prediksi pengklasifikasian  berbasis  probabilistic  sederhana berdasar  pada  penerapan  teorema Bayes (aturan Bayes ) dengan asumsi
independensi (ketidaktergantungan)  yang  kuat  (naif).  Maksud independensi  yang  kuat  adalah  bahwa  sebuah  data tidak  berkaitan  dengan  ada  atau  tidaknya  data  yang sama. Prediksi Bayes didasarkan pada teorema Bayes dengan formula umum sebagai berikut:
Gambar 2.3 Rumus Naïve Bayes
Penjelasan  dari  formula  tersebut  adalah  sebagai berikut: Parameter : Keterangan P(H|E) : Probabilitas akhir bersyarat ( conditional probility ) suatu hipotesis  H  terjadi  jika  diberikan bukti ( evidence ) E terjadi. P(E|H) : Probabilitas sebuah bukti E terjadi akan mempengaruhi hipotesis H. P(H) : Probabilitas awal ( prior ) hipotesis H  terjadi  tanpa  memandang  bukti apapun. P(E) : Probabilitas awal ( prior ) bukti E
terjadi tanpa memandang hipotesis bukti yang lain.
Dari  penjelasan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa hasil  dari  hipotesis  atau  peristiwa  (H)  diperkirakan berdasarkan  pada  beberapa  bukti  (E)  yang  diamati. ada beberapa hal penting dari aturan tersebut, yaitu:
1) Sebuah  probabilitas  awal  /  prior  H  atau  P(H) adalah  probabilitas  dari  suatu  hipotesis  sebelum bukti diamati.
2) Sebuah  probabilitas  akhir  H  atau  P(H|E)  adalah probabilitas  dari  suatu  hipotesis  setelah  bukti diamati.
Jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  jika  H  merupakan vektor  masukan  yang  berisi  fitur  dan  E  adalah  label kelas,  maka  dalam  naïve  bayes  dituliskan  P(H|E). Notasi  tersebut  berarti  probabilitas  label  kelas  E didapatkan  setelah  fitur-fitur  H  diamati.  Notasi  ini disebut juga probabilitas akhir ( posterior probability ) untuk  E,  sedangkan  P(E)  disebut  probabilitas  awal ( prior probability )

## Klasifikasi  dalam  Proses  Seleksi  Ujian  Masuk Perguruan Tinggi
Proses  Seleksi  Ujian  Masuk  Perguruan  Tinggi merupakan  proses  penting  sebelum  mahasiswa menempuh  pendidikan  disebuah  Perguruan  Tinggi. Biasanya  setiap  Perguruan  Tinggi  mempunyai  visi dan  misi  yang  berbeda-beda.  Untuk  mencapai  hal tersebut  dibutuhkan  karakteristik input mahasiwa yang  sesuai  dengan  apa  yang  diinginkan  oleh Perguruan Tinggi.
Gambar 2.4 Gambar alur klasifikasi proses seleksi
input data variabel tes kompetensi dasar klasifikasi Naïve bayes Kelas rekomendasi dan kelas Tidak rekomendasi Masukan hasil dari tes kompetensi dasar
Data hasil keluaran
Input data  variabel  tes  merupakan  data  masukan yang  akan  dijadikan  data  latih  menggunakan  naïve bayes.  Data  latih  tersebut  akan  diklasifikasikan sehingga  menghasilkan  kelas  yang direkomendasikan dan tidak direkomendasikan. Setelah terciptanya kelas kemudian  akan  diuji  data  baru  yang  merupakan  data nilai  kompetensi  dasar  calon  mahasiswa.  Hasil  akhir dari pengolahan data calon mahasiswa baru ini adalah kelas yang ditempatinya apakah masuk kedalam kelas rekomendasi atau tidak.

## 3. METODE PENELITIAN

## Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Ujian Masuk Perguruan Tinggi ini dapat  dilihat  pada  gambar  1  dengan  penjelasan sebagai berikut:
1. Studi Literatur
2. Tahap pertama dalam penelitian ini adalah studi literature.  Dalam  studi  literatur  ini  terdapat  dua tahapan yaitu tentang sistem pendukung keputusan,  model  waterfall  naive  bayes  dan naive  bayes  dalam  seleksi  ujian  masuk Perguruan Tinggi.
3. Data Penelitian
4. Data  penelitian  terdapat  dua  macam  yaitu  data latih dan data uji. Data latih merupakan nilai dari tes  kompetensi  dasar  mahasiswa  pada  waktu awal  masuk  ke  Program  Studi  Pendidikan
Teknologi Informasi. Sedangkan data  uji adalah data  calon  mahasiswa  yang  akan  masuk  ke Program Studi Teknologi Informasi.
5. Perangkat Lunak Model Waterfall
6. Pembangunan  Sistem  Pendukung  Keputusan menggunakan  model  waterfall.  Model  ini memiliki  tahapannya  diantaranya  perancangan atau analisis sistem, desain sistem, implementasi,  pengujian  dan  pemelliharaan. Dari pembangunan perangkat lunak ini menghasilkan  kelas  dari  data  latih  kemudian akan  diuji  coba  dengan  data  uji  dari  calon mahasiswa.
7. Klasifikasi Calon Mahasiswa
8. Klasifikasi  merupakan  nilai  akhir  rekomendasi dari sistem pendukung keputusan ini. Nilai akhir ini akan  memunculkan apakah calon  mahasiswa tersebut diterima atau ditolak.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  teknik  wawancara  dan  observasi.  Teknik wawancara dilakukan terhadap sample Program Studi di  Institut  Pendidikan  Indonesia.  Teknik  wawancara ini akan menghasilkan kualitas calon mahasiswa yang diinginkan dan akan memasuki program studi tersebut sehingga  menjadi  acuan  batas  ambang  dalam penentuan kelas. Sedangkan teknik observasi merupakan  teknik  analisis  data  dari  nilai-nilai  tes kompetensi  dasar  mahasiswa  yang  telah  dilakukan. Data  nilai  tes  kompetensi  dasar  ini  akan  dijadikan data  latih  pada  sistem  pendukung  keputusan  yang akan dibuat. Dengan dilakukannya teknik  wawancara dan  observasi  diharapkan  data  yang  akan  dijadikan data latih menjadi lebih reliable .
Perangkat Lunak Model waterfall Pengujian Desain Sistem Perancangan /Analisis Sistem Pemeliharaan Implementasi Hasil rekomendasi Klasifikasi Calon Mahasiswa 1. Mendapatkan kelas  dari  data latih
2. Testing  Data  uji calon mahasiswa Selesai Mulai a. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
b. Model Waterfall
c. Naïve Bayes Classifier
d. Naïve Bayes dalam Seleksi Ujian Masuk Perguruan Tinggi IPI Studi Literatur Data Latih Data Uji
Data Penelitian

## Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  akan  dilaksanakan  di  Institut Pendidikan Indonesia dengan sampel data latih adalah data  mahasiswa  aktif.  Sedangkan  data  input  adalah data  calon  mahasiswa  yang  akan  memasuki  Institut Pendidikan Indonesia.

## 4. HASIL PEMBAHASAN Data Penelitian
Untuk  membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi Ujian Masuk Perguruan Tinggi Menggunakan NBC  (Naïve  Bayes  Classifier) ini  hal  yang  paling penting  adalah  data  penelitian  yang  terdiri  dari  data latih  dan  data  uji.  Data  latih  merupakan  data mahasiswa yang telah menjalankan proses perkuliahan  di  Institut  Pendidikan  Indonesia  yang disimpan  dalam  database  yang  akan  diolah. Sedangkan  data  uji  dalam  penelitian  ini  adalah  data calon  mahasiswa  baru  yang  akan  diujikan  terhadap sistem pendukung keputusan ini

## Data Latih
Sebagaimana  telah  dijelaskan  sebelumnya  data latih merupakan data mahasiswa yang telah menjalani proses  perkuliahan.  Dalam  hal  ini  mahasiswa Program  Studi  Pendidikan  Teknologi  Informasi. Variabel  pada  data  latih  yang  diambil  berupa  nilai pada  masing-masing  mahasiswa  pada  saat  tes  seleksi masuk  calon  mahasiswa  baru  dan  nilai  ipk  yang diperoleh  sekarang.  Nilai  tes  seleksi  masuk  adalah nilai  matematika,  bahasa  indonesia,  bahasa  inggris, kewarganegaraan  serta hasil wawancara berupa jarak dari  tempat  tinggal,  status  bekerja,  keaktifan organisasi  sedangkan  ipk  merupakan  hasil  dari  studi saat  ini.  Berikut  adalah  data  mahasiswa  yang  akan dijadikan data latih pada sistem pendukung keputusan ini:

## Tabel 4.1 Data Latih
Nama Calon Mahasis wa Nilai Seleksi B O J ipksms 1-6 V  K P W
DADAN G MUHAI
MIN S  B K S Y T JAUH KURANG
FAJAR RENDI
M
S  C S S
Y Y JAUH KURANG EDWIN DWITA
MA S
S  C S S Y T DEKAT
REKOMENDA SI
NOVA MENTA
RI
S  S K S T T DEKAT REKOMENDA
SI AYU LESTAR I S  C K K Y Y DEKAT
REKOMENDA SI SAEPUL HIDAYA T K  K C 7 T T JAUH KURANG
Nama Calon Mahasis wa Nilai Seleksi B O J ipksms 1-6 CITRA RETNO S S K K T T DEKAT REKOMENDA SI IQBAL AHMAD MAULA NA S C S K Y Y DEKAT REKOMENDA SI AHMAD
FAUZI HIKAMI
S C K K T T JAUH KURANG SANTI JULIAW ATI S S K K
Y Y JAUH REKOMENDA SI YUDI RIYADI S S K K T T DEKAT KURANG RAHMA ALAWI YAH
S S K K T T JAUH KURANG
NOPA MUSTO
PA K  K S K T T DEKAT KURANG RIZKI
NUR IKLAS S S K S T T JAUH KURANG ELSA
ERLIAN TY
S S K K Y T DEKAT
REKOMENDA SI ALVY RIFQIH ANI K  K S S T T DEKAT REKOMENDA SI
FAJAR KURNIA K  S K K Y Y JAUH KURANG HUSNI YASIR K  C K K Y T JAUH KURANG IMAM IHSANU DIN K  K S K Y T JAUH REKOMENDA
SI TOTOH ABDUL FATAH S S K K T T JAUH REKOMENDA SI
RENDI FIRMAN SYAH K  K S K Y Y JAUH KURANG
ASEP KUSWA
NDI K  K K K T T JAUH KURANG SANTI
SUSANT I
K  K K S
Y T SEDAN G KURANG YULY YULIAN TI K  K K S Y Y JAUH REKOMENDA
SI HANI HADIYA NI
K  K S K T T JAUH REKOMENDA SI
VICKY RIDWA NSYAH
K  K K K T Y JAUH REKOMENDA SI
RINRIN RINDI REGINA
K  K K S Y Y DEKAT REKOMENDA
SI INDRI HANDA YANI K  K K K Y Y DEKAT REKOMENDA SI FAHMI NUR
RAHMA N K  K S K T T JAUH REKOMENDA SI TRIA AMINA
TI
K  K K K T T JAUH REKOMENDA SI GINA RAHAY U MEILAN I C  B C C Y Y SEDAN G REKOMENDA SI ABDUL MIMAR HIDAYA T C  C S S Y Y JAUH REKOMENDA SI YUSUP SETIAW AN S B S S Y Y JAUH REKOMENDA
SI SITI WULAN
C  B S S T T
SEDAN G REKOMENDA SI
Nama Calon Mahasis wa Nilai Seleksi B O J ipksms 1-6 SARI SURYA GUSTIA WAN S  B K S Y Y SEDAN G
REKOMENDA SI
INDRI INDRIA NSYAH S  B S S T T SEDAN G REKOMENDA SI MIA
MARDI AH C  C K S T T JAUH REKOMENDA SI
KUSNIA RTI S  C S K T T
SEDAN G REKOMENDA
SI
SONI MUHAM AD
SIDIK S  C S S Y Y SEDAN G REKOMENDA
SI
MUNA WAR SIDIK C  B K K
T T JAUH KURANG DEDE ALAMS YAH S  C K S Y Y JAUH REKOMENDA SI
MUHAM MAD
SHIDDI
Q C  C K K Y T JAUH REKOMENDA SI TANTRI SUCI
RACHM AWATI
S  C K K
T T SEDAN G REKOMENDA
SI MUMAN ABDUR OHMAN S  S S S T T DEKAT KURANG ELIT RAHMA WATI C  C K K T Y DEKAT REKOMENDA SI DIAN SITI FADILA H S  C S K
T T
SEDAN G REKOMENDA SI DANI HANDIK A C  C K K Y T SEDAN G KURANG ASEP ISKAND AR S  C K K T T
SEDAN G REKOMENDA
SI RAHAY
U
UTAMI S  C S S T Y DEKAT
REKOMENDA SI POLA REKA NUR ASIYAH
S  C K K
T Y DEKAT REKOMENDA
SI PAUZEN C  C K K Y Y SEDAN G REKOMENDA SI ADE ZAENA L MUTAQ
IN S  C S K
Y T DEKAT KURANG GINA MASRU
ROH
C  C K K T T SEDAN G KURANG MUHAM
MAD FITRA
NURFAI
ZI S  C K K
Y T JAUH
REKOMENDA SI YUDA RACHM AT M S  S K S T T JAUH KURANG RINA NURAE NI
S  C K K T T JAUH REKOMENDA SI DEDEN
HERMA NSYAH
S  S K K Y Y DEKAT
REKOMENDA SI
ASEP
RUSMA WAN AL KARIMI S  C K K
T T SEDAN G KURANG ANNISA S  C K K T T SEDAN G REKOMENDA SI
Nama Calon Mahasis wa Nilai Seleksi B O J ipksms 1-6 RIANA ABDUL AZIS K  S K S T Y DEKAT REKOMENDA
SI
SRI ARNA
WINOR
A S S K S T T DEKAT REKOMENDA SI RAHMA
TULLA H TEGUH PANCA
S S K K Y T SEDAN G KURANG SOPIAH S S K K T T SEDAN G REKOMENDA SI YUNI MUHAR
ANI K  S S K T Y DEKAT
KURANG ASEP K  K K K Y Y DEKAT KURANG

## Ket:
V  =  Verbal,  K=  Kuantitatif,  P=  Penalaran,  W= Wawancara B : Bekerja, O = Organisasi, J=Jarak K = Kecil, S= Sedang, C = Cukup, B = Besar

## Data Uji
Data  uji  merupakan  data  yang  akan  diujikan kedalam sistem dalam hal data calon mahasiswa baru. Data  yang  diujikan  kepada  calon  mahasiswa  baru sama seperti data latih yaitu nilai hasil ujian tulis dan hasil  wawancara.  Nilai  tersebut  antara  lain  nilai seleksi  yang  berupa  nilai  Verbal,  Kuantitatif, Penalaran,  wawancaran,  Pekerjaan,  organisasi  dan jarak lokasi tempat tinggal. Data uji ini akan disimpan didatabase dan ditampilkan ke layar jika dibutuhkan.
Proses Seleksi
Masuk Perguruan Tinggi menggunakan Naïve Bayes Classifier
Proses  seleksi  masuk  Perguruan  tinggi  di  Institut Pendidikan  Indonesia  diawali  dengan  data  latih  pada tabel  4.1.  Kemudian  selanjutnya  masuk  sebuah  data baru dalam  hal ini calon  mahasiswa baru. Data calon mahasiswa  baru  tersebut  akan  diolah  menggunakan naïve bayes classifier berdasarkan data latih sehingga akan dihasilkan rekomendasi apakah calon mahasiswa tersebut  direkomendasikan  lulus  atau  tidak.  Sebagai contoh data calon mahasiswa baru sebagai berikut:
Tabel 4.2 Data calon mahasiswa baru
Nama
V K P W B O J Hasil Anto C C S S
T T 5km ?
V  =  Verbal,  K=  Kuantitatif,  P=  Penalaran,  W= Wawancara
B : Bekerja, O = Organisasi, J=Jarak K = Kecil, S= Sedang, C = Cukup, B = Besar Dengan  menggunakan  naïve  bayes  classifier  maka proses  seleksi  calon  mahasiswa  baru  adalah  sebagai berikut:
a. Tahap 1 : Menghitung Class / Label Kelulusan
P(Y=Rekomendasi) = 42/65 = 0.646 P(Y=Kurang) = 23/65 = 0.353
b. Tahap  2  :  Menghitung  per  Kelas  /  label
Kelulusan P(PMP  =  Cukup  |  Y  =  Rekomendasi)  =  7/42  = 0.166 P(PMP = Cukup | Y = Kurang) = 3/23 = 0.130 P(IND  =  Cukup  |  Y  =  Rekomendasi)  =  19/42 = 0.452 P(IND = Cukup | Y = Kurang) = 7/23 = 0.304
P(ING = Sedang | Y = Rekomendasi) = 14/42 = 0.333 P(ING = Sedang | Y = Kurang) =  6/23  = 0.260 P(MTK = Sedang | Y = Rekomendasi) = 16/42 = 0.380 P(MTK = Sedang | Y = Kurang) =  7/23 = 0.304 P(Bekerja = Tidak | Y = Rekomendasi) = 23/42 = 0.547 P(Bekerja  =  Tidak  |  Y  =  Kurang)  =    13/23  = 0.565 P(Organisasi  =  Tidak  |  Y  =  Rekomendasi)  = 23/42 = 0.547
P(Organisasi = Tidak  | Y =  Kurang) =  18/23 = 0.782
P(Jarak  =  Jauh  |  Y  =  Rekomendasi)  =  15/42  = 0.357
P(Jarak = Jauh| Y = Kurang) =  11/23 = 0.478
c. Tahap 3 : Menentukan variable rekomendasi dan variable kurang P(PMP=Cukup  x  IND=Cukup  x  ING=Sedang  x MTK=Sedang  x  Bekerja=Tidak  x  Org=Tidak  x
Jarak=jauh | Rekomendasi )
P  |  Rekomendasi  =    0.166  x  0.452  x  0.333  x 0.380 x 0.547 x 0.547 x 0.357 = 0.00130
P  |  Kurang  =  0.130  x  0.304  x  0.260  x  0.304  x 0.565 x 0.782 x 0.478 = 0.00067
Karena  P  |  Rekomendasi  lebih  besar  dari  P  |  kurang maka  hasil  dari  data  calon  mahasiswa  baru  tersebut direkomendasikan untuk diterima.

## Perancangan perangkat lunak model Waterfall
Desain  penelitian  menggunakan  model sekuensial linear atau  sering  disebut  dengan  model  air  terjun ( waterfall ).  Desain  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar berikut:

## Gambar 4.2 Model Waterfall
Desain  penelitian  meliputi  aktivitas-aktivitas berikut:  Pemodelan  sistem  informasi  harus  dilakukan terlebih dahulu sebelum mulai melakukan implementasi  program  atau  pengkodean  program. Pemodelan  sistem  informasi  ini  bertujuan  untuk menemukan batasan-batasan masalah pada penerapan sistem.

## Analisis
Tahan ini merupakan tahap awal dalam pengembangan  sebuah  perangkat  lunak,  tahapan  ini digunakan  untuk  mengetahui  informasi,  model,  dan spesifikasi  dari  sistem  yang  dibutuhkan,  baik kebutuhan  fungsional  maupun  kebutuhan  non fungsional.
Kebutuhan funsional merupakan kebutuhan utama yang  berkaitan  langsung  dengan  pelayanan  sistem pengambilan keputusan yang meliputi dibagi menjadi beberapa modul seperti yang tercantum dalam tabel di bawah ini:
Tabel 4.3 Kebutuhan Fungsionl No Deskripsi Kebutuhan Fungsional 1 User login untuk pengelola sistem pengambilan  keputusan  menggunakan  Naïve Bayes Classifier.
2 Pengelolaan  data  latih  secara  manual  pada sistem pengambilan keputusan berupa tambah  data  latih,  edit  data  latih  dan  delete data latih.
3 Pengelolaan  data  latih  menggunakan  import excel.
4 Pencarian  data  latih  yang  telah  di  masukan kedalam database
5 Pengelolaan  data  testing    berupa  input  data, edit data dan delete data
6 Pencarian  data  testing  yang  telah  dimasukan kedalam database 7 Hasil rekomendasi dari pengolahan menggunakan Naïve Bayes Classifier. Perancanga n / Analisis Sistem Desain
Sistem Implementa
si Pengujian Pemeliharaa n
Tabel 4.4 Kebutuhan non fungsional No Deskripsi Kebutuhan Non-Fungsional
1 Username  dan  password  di  enkripsi  dengan md5.
2 Validasi  format  username  tanpa  spasi  dan maximal 10 karakter. 3 Authentication dan
Otorization user berdasarkan username , password .
4 Menentukan waktu idle pengaksesan.
5 Tersedia 24 jam sehari, 7 hari seminggu
6 Tidak  pernah  gagal  dalam  menampilkan, menginput atau mengubah informasi.
7 Kemudahan  pemakaian  pada  sistem  yang sesuai.
8 Interface menggunakan Bahasa Indonesia.
9 Selalu  muncul  pesan  kesalahan  jika  terjadi error.

## Desain Sistem
Tahapan kedua dari model waterfall adalah desain dimana  pada  tahapan  ini  bertujuan  membuat  desain dari  hasil  analisis  yang  dilakukan  pada  tahapan pertama.  Informasi,  model  dan  spesifikasi  yang diubah  menjadi  sebuah  desain  sistem  yang  nantinya akan dikodekan.
Data  Flow  Diagram  atau  DFD  adalah  salah  satu tools penting yang digunakan oleh analis sistem.Penggunaan DFD dipopulerkan oleh DeMarco (1978) dan Gane & Sarson (1979) melalui metodologi analisis sistem terstruktur (structured systems analysis methodologies).  Mereka  menganjurkan  agar  DFD menjadi alat pertama yang digunakan “analis sistem” untuk membuat sebuah model sistem yang menunjukkan keterkaitan setiap komponen-komponen sistemnya.  Komponen  sistem  tersebut  adalah  proses- proses  dalam  sistem,  data  yang  digunakan  oleh proses-proses tersebut, eksternal entitas yang berinteraksi  dengan  sistem  dan  aliran  data/informasi di dalam sistem. Dibawah ini gambar dari DFD untuk sistem pengambil keputusan
Sistem pendukung keputusan (NBC) User Input Data Latih Input Data testing
User Rekomendasi Gambar 4.3 Kontek diagram
0.1
Konversi data latih 0.2 Pengolahan menggunakan NBC user Data Latih Input data Nama,pmp,ind,ing,mtk, Bekerja,org,jarak,ipk insert data
Nama,pmp,ind,ing,mtk, Bekerja,org,jarak,ipk Ambil data latih Nama,pmp,ind,ing,mtk, Bekerja,org,jarak,ipk Data Testing Rekomenasi diterima atau tidak input data Nama,pmp,ind,ing,mtk, Bekerja,org,jarak,ipk Ambil data testing Nama,pmp,ind,ing,mtk, Bekerja,org,jarak,ipk 0.3 Pengolahan data testing

## Gambr 4.4 DFD Level 1
Gambar  DFD  diatas  merupakan  gambaran  dari alur  data  yang  ada  pada  sistem  pengembilan keputusan  NBC.  Dibawah  ini  merupakan  penjelasan dari lebih lengkap dari alur datanya.
1) Peran dari entitas user adalah untuk memberikan masukan  berupa  data  latih  maupun  data  testing, selain  itu  entitas  ini  juga  berperan  menerima informasi dari sistem informasi berupa rekomendasi siswa mana yang akan direkomendiasikan atau tidak.
2) Peran  dari  proses  konversi  data  latih  adalah menerima  masukan  dari  entitas  user  berupa input, edit dan delete data. Selanjutnya masukan yang  dilakukan  akan  diolah  oleh  proses  ini dengan  cara  mengkonversi  nilai  menjadi  sekala penilaian.
3) Peran  dari  proses  konversi  data  latih  adalah menerima  masukan  dari  entitas  user  berupa input, edit dan delete data. Selanjutnya masukan yang  dilakukan  akan  disimpan  kedalam  data testing.
4) Peran  dari  proses  pengolahan  menggunakan
NBC adalah membandingkan data latih dan data testing menjadi sebuah rekomendasi menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier.
5) Data  latih  digunakan  untuk  menyimpan  data- data  latih  yang  nantinya  akan  digunakan  oleh proses pengolahan menggunakan NBC.
6) Data  testing  digunaan  untuk  menyimpan  data- data  testing  yang  nantinya  akan  digunakna  oleh proses pengolahan menggunakan NBC.
Selain  membuat  desain  sistem  untuk  alur  data, dalam  desain  perangkat  lunak  juga  ada  yang  desain untuk  menggambarkan  basis  data  yang  digunakan dalam perangkat lunak. Basis data merupakan tempat
penyimpanan  data-data,  dalam  penelitian  ini  basis data dibuat untuk menumpan data latih, data user dan data  testing.  Berikut  ini  basis  data  untuk  sistem pengambilan keputusan NBC.

## User
PK id nama username password status Data Latih
PK id nama pmp ind ing mtk bekerja org jarak ipk Data Testing PK id
no_reg nama pmp indo ing mtk bekerja org jarak ipk

## Gambar 4.5 Rancangan basis data
1) Tabel  user  digunakan  untuk  menyimpan  data user,  seperti  nama,  username,  password  dan status.
2) Tabel  data  latih  digunakan  untuk  menyimpan data-data  latih  yang  nantinya  akan  digunakan untuk  pengolahan.  Data  yang  dimasukan kedalam  data  latih  ini  antara  lain:  nama,  nilai pmp,  nilai  ind,  nilai  ing,  nilai  mtk,  status bekerja,  status  organisasi,  jarak  rumah  ke kampus, ipk.
3) Tabel data testing digunakan untuk menyimpan data-data testing yang nantinya akan digunakan untuk  pengolahan.  Data  yang  dimasukan kedalam  data  latih  ini  antara  lain:  nama,  nilai pmp,  nilai  ind,  nilai  ing,  nilai  mtk,  status bekerja,  status  organisasi,  jarak  rumah  ke kampus, ipk.

## Implementasi / Koding
Tahap  selanjutnya  dari  model Waterfall dalam pengembangan sistem pengambilan keputusan adalah tahap impementasi. Tahapan ini ada tahap pengembangan dengan melakukan pengkodean. Hasil dari pengkodean menghasilkan perangkat lunak. Pada penelitian ini perangkat lunak pada sistem pengambilan keputsan NBC antara lain:
Gambar  4.6  dibawah  ini  merupakan  tampilan login untuk  pengguna.  Halaman  login  utama merupakan  tampilan  awal  ketika  pengguna  akan masuk ke sistem. Pengguna akan diminta memasukan username dan password ketika akan masuk ke sistem tersebut.

## Gambar 4.6 Halaman login
Selanjutnya  Gambar  4.7  merupakan  gambaran dashboard ketika  pengguna  berhasil  melakukan login .  Pada  halaman dashboard ini  pengguna  dapat memilih  menu  yang  telah  disediakan  diantaranya menu dashboard ,  data  latih  dan  data testing .
Gambar 4.7 Halaman Dashboard Kemudian pada menu data latih akan ditampilkan  semua  data  latih  dan  juga  disediakan tombol tambah data seperti pada gambar 3.8.

## Gambar 4.8 Halaman data latih
Pada gambar 3.9 merupakan tambah data latih jika pengguna akan menambahkan data latih.
Selanjutnya  menu  data testing dapat  dilihat  pada gambar  4.10.  Menu  data testing ini  pengguna  akan melihat hasil dari pengolahan data mahasiswa disertai hasil  rekomendasi  atau  kurang  direkomendasikan. Setelah  itu  pengguna  juga  dapat  menambah  data testing baru seperti dilihat pada gambar 4.11.
Gambar 4.10 Pengelolaan Data Testing

## Gambar 4.11 halaman Tambah Data Testing

## Pengujian
Tahapan  terakhir  dalam  model  waterfall  adalah tahapan pengujian, dimana pada tahapan ini software yang  telah  dibuat  diuji  apakah  sudah  sesuai  dengan kubutuhan atau belum. Dalam pengujian  software  ini dilakukan  dengan  pengujian Blackbox. Dibawah  ini adalah  sekenario  yang  dilakukan  dalam  pengujian menggunakan Blackbox:

## Tabel 4.5 Pengujian Sistem
Keterangan Scenario pengujian Hasil Pengujian User akan memasukan username dan password pada halaman yang tersedia. Apabila username dan password salah maka  akan  keluar peringantan
username
dan password salah. Berhasil
Halaman dashboard merupakan halaman yang berisikan menu untuk menuju kepada halaman lainnya. Pada scenario  pengujian yang dilakukan adalah  meng-klik menu yang ditampilkan Berhasil Tombol untuk menuju  kehalaman tambah data manual. Berhasil Tombol untuk meng-entrikan data  menggunakan excel. Berhasil Halaman untuk meng-entrikan data latih. Berhasil Tombol untuk mengirimkan  data yang telah di inputkan  kedalam data latih Berhasil Tombol untuk menuju  kehalaman tambah data testing.
Berhasil
Halaman untuk meng-entrikan data testing. Berhasil Tombol untuk mengirimkan  data yang telah di inputkan  kedalam data testing Berhasil
Tampilan tabel hasil pengolahan menggunakan NBC yang menghasilkan rekomendasi untuk pengambilan keputusan. Berhasil Tombol untuk menghapus data latih  maupun  data testing Berhasil 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  terdapat beberapakesimpulan sebagai berikut:
1) Sistem  pendukung  keputusan  seleksi  ujian masuk  perguruan  tinggi  menggunakan  naïve bayes  classifier  merupakan  sistem  yang  dapat membantu  dalam  menyeleksi  calon  mahasiswa baru.
2) Sistem  pendukung  keputusan  seleksi  ujian masuk  perguruan  tinggi  menggunakan  naïve bayes  classifier  dapat  meningkatkan  kualitas input terhadap perguruan tinggi.

## Saran
Saran  dari  peneliti  untuk  pembaca  adalah  sebagai berikut:
1) Keakuratan  metode  naïve  bayes  classifier tergantung  banyaknya  data  latih  oleh  karena  itu perlu dicoba dengan
2) data  latih  yang  lebih  banyak  lagi.Perlu  adanya pengembangan terhadap sistem misalnya dengan membuat sistem berbasis mobile.

## PUSTAKA
A.  G.  Mabrur  and  R.  Lubis.2012.  "Penerapan  Data Mining  untuk  Memprediksi  Kriteria  Nasabah Kredit," Jurnal  Komputer  dan  Informatika (KOMPUTA), vol. 1, pp. 53-57
Fahrurozi  Achmad.  2014.  Klasifikasi  Kayu  Dengan
Menggunakan  Naive  Bayes-Classifier.  KNM
XVII ITS Surabaya
Giovani,  Ronny  Ardi.2011.  Sistem  Pendukung Keputusan  Prediksi  Kecepatan  Studi  Mahasiswa Menggunakan Metode ID3. Universitas  Atmajaya
Yogyakarta. Mustaqbal1.M. Sidi, Firdaus.Roeri Fajri , Rahmadi.Hendra.  2015  .  Pengujian  Aplikasi
Menggunakan Black Box Testing Boundary Value Analysis.Jurusan  Teknik  Informatika,  Fakultas Teknik,  Universitas  Widyatama.  Jurnal  Ilmiah Teknologi Terapan ISSN : 2407 – 3911.
Nugroho  Yuda  Septian.  Data  Mining  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Universitas Dian Nuswantoro.  Jurusan  Sistem  Informasi,  Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
Pressman, Roger S. 2002.”Rekayasa Perangkat Lunak (Pendekatan Praktis).” Yogyakarta : Andi.
Rodiyansyah,  Sandi  Fajar  dan  Winarko  Edi.2012.
Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Kota  Bandung  Menggunakan  Naive  Bayesian Classification. FPMIPA UGM Yogayakarta
S  Andri,  E  Harapap.2017.  Pemeringkatan  Pegawai Berprestasi Menggunakan Metode AHP (Analytic Hierarchy  Process)  di  PT.  XYZ.  Jurnal  Teori  dan Terapan Matematikan Vol.16 No.2 2017
Shalahuddin,  M  dan  Rosa  AS.  2014.  Rekayasa Perangkat  Lunak  terstruktur  dn  berbasis  Objek. INFORMATIKA
Sommerville.Ian.2004.Software Enggineering:7th Edition. McGraw-Hill Suryadi.Andri, Nurdiana, Dian.2015. Sistem Pengambilan Keputusan Untuk Pemilihan Teknisi Lab Dengan Multi Kriteria Menggunakan Metode Ahp (Analytic Hierarchy Process). Jurnal Mosharafa Vol.4 No.1 Januari 2015 Suryadi.Andri, Nurdiana Dian.2016. Sistem
Pendukung  Keputusan  Seleksi  Ujian  Masuk Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Nbc  (Naïve Bayes Classifier). Jurnal Kinetik Vol.1 No.3 2016 Hal 173-182 Suryadi,.  Andri.2015.  PERANCANGAN  APLIKASI
TES BERBASIS KOMPUTER (CBT) MENGGUNAKAN PENDEKATAN TERSTRUKTUR UNTUK PENERIMAAN MAHASISWA BARU DI PERGURUAN TINGGI. Petik Vol.1 No.1 2015 Hal. 68-81. Wahyunningrum.Tenia, Januarita.Dwi.2015.
Implementasi  dan  Pengujian  Web  E-commerce untuk  Produk  Unggulan  Desa.  Jurnal  Politeknik Caltex Riau Vol.1 no.1 hal 57-66.