## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 245 − 251 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2438

## Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Rekomendasi Strategi Penerimaan Peserta Didik Baru
Afan Hafara Sani, Agus Setiawan, Ardhin Primadewi *
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Magelang, Magelang, Indonesia Email : 1 Affanhafarasaney@gmail.com, 2 setiawan@unimma.ac.id, 3,* ardhin@ummgl.ac.id Email Penulis Korespondensi: ardhin@ummgl.ac.id Submitted: 29/10/2022; Accepted: 30/11/2022; Published: 30/11/2022
Abstrak −Penerimaan  peserta  didik  baru  (PPDB)  merupakan  kegiatan  ujung  tombak  sekolah  dalam  mendapatkan  siswa khususnya untuk sekolah swasta. SMK Muhammadiyah 1 Borobudur sebagai salah satu SMK swasta di Kabupaten Magelang. SMK Muhammadiyah 1 Borobudur memiliki permasalahan terkait strategi promosi PPDB. Promosi PPDB yang dilakukan belum sepenuhnya menunjukan pertumbuhan promosi yang signifikan untuk meningkatkan jumlah siswa mendaftar pada setiap tahunnya dan informasi PPDB yang belum sampai ke pelosok Kabupaten Magelang. Dalam menentukan media promosi PPDB SMK  Muhammadiyah  1  Borobudur  maka  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes . Naïve  bayes adalah  metode klasifikasi  dengan  menggunakan  probabilitas  dan  stastistik  untuk  memprediksi  peluang  dimasa  depan  berdasarkan  masa sebelumnya. Dengan menggunakan algoritma naïve bayes yang diterapkan dengan perbandingan 70:30 untuk data train dan data test mampu menghasilkan akurasi sebesar 72%. untuk memaksimalkan hasil akurasi data, penelitian ini menggunakan metode k-fold cross-validation dengan k=10 kali menghasilkan akurasi sebesar 75%. Selain itu dapat diketahui 3 informasi PPDB yang menjadi rekomendasi media promosi yaitu mitra siswa, alumni dan instagram.
Kata Kunci: Naive bayes; Rekomendasi; Strategi; PPDB; Penerimaan siswa
Abstract −New Student Admission (PPDB) is a school spearheading activity in getting students, especially for private schools. SMK Muhammadiyah 1 Borobudur as one of the private vocational schools in Magelang Regency. SMK Muhammadiyah 1 Borobudur has problems related to the PPDB promotion strategy. The PPDB promotion that has been carried out has not fully shown a significant promotion growth to increase the number of students registering each year and PPDB information has not yet  reached  remote  areas  of  Magelang  Regency.  In  determining  the  promotion  media  for  PPDB  SMK  Muhammadiyah  1 Borobudur, this study uses the Naïve Bayes algorithm. Naïve Bayes is a classification method using probability and statistics to predict future opportunities based on the past. By using the nave Bayes algorithm which is applied with a ratio of 70:30 for train data and test data, it is able to produce an accuracy of 72%. To maximize the results of data accuracy, this study used the k-fold  cross-validation  method  with  k=10  times  resulting  in  an  accuracy  of  75%.  In  addition,  it  can  be  seen that  3  PPDB information is recommended for promotional media, namely student partners, alumni and Instagram.
Keywords : Naive Bayes; Recommendation; Strategy; PPDB; Student Admission

## 1. PENDAHULUAN
Penerimaan  peserta  didik  baru  (PPDB)  merupakan  kegiatan  ujung  tombak  sekolah  dalam  mendapatkan  siswa khususnya  untuk  sekolah  swasta[1].  Keberhasilan  dalam  penyelenggaraan  lembaga  pendidikan  (sekolah) bergantung  kepada  pengelolaan  komponen-komponen  pendukung  pelaksanaan  kegiatan  seperti  kurikulum, penerimaan peserta didik baru, pembiayaan, tenaga pelaksana, dan sarana prasarana [2]. Persaingan antar Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Swasta dalam PPDB semakin meningkat khususnya dalam media promosi baik secara daring maupun luring. Perkembangan teknologi menjadi dasar perkembangan media promosi luring, hal ini selaras dengan perkembangan teknologi 4.0[3] . Sekolah sebagai lembaga penyedia jasa pendidikan khususnya sekolah Swasta, secara tidak langsung menimbulkan persaingan. Dengan adanya persaingan antar SMK jumlah pendaftaran siswa baru  mengalami fluktuasi calon peserta didik baru[2]
SMK  Muhammadiyah  1  Borobudur  sebagai  salah  satu  SMK  swasta  di  Kabupaten  Magelang  juga menghadapi persingan yang cukup ketat. Berdasarkan data perolehan PPDB di SMK Muhammadiyah 1 Borobudur pada  3  tahun  terakhir  yaitu  tahun  2020  (118  siswa),  tahun  2021  (141  siswa)  dan  (121  siswa).  Hasil  observasi diketahui bahwa permasalahan yang dihadapi SMK Muhammadiyah 1 Borobudur terkait PPDB adalah kenaikan biaya  oprasional  promosi  yang  terus  meningkat  mengikuti  inflasi  dan  upaya  menarik  siswa  baru  dari  daerah Kabupaten  Magelang  dengan  radius  20  KM  (daerah  Sawangan,  Srumbung,  dan  sekitarnya).  Namun  demikian kegiatan promosi yang terdiri dari kegiatan pemasangan iklan, penyebaran brosur, sosial media, testimoni terhadap sekolah  dari  para  siswa  dan  alumni  (mitra  siswa)  dan  persentasi  guru  ke  SMP  sekitar  radius  20  KM  (daerah Sawangan, Srumbung, dan sekitarnya) belum menunjukkan pertumbuhan promosi yang signifikan pada sekolah.
Hal ini mengakibatkan perlu adanya rekomendasi[4], [5]strategi PPDB SMK Muhammadiyah 1 Borobudur yang dapat membantu panitia PPDB dalam meningkatkan media promosi serta jumlah siswa mendaftar pada setiap tahunnya. Selain itu agar minat masyarakat di pelosok Kabupaten Magelang dapat mengetahui informasi  PPDB SMK Muhammadiyah 1 Borobudur secara akurat.
Penelitian terkait rekomendasi pada organisasi baik pada bidang promosi ataupun yang lainnya khususnya di lingkup pendidikan sangat berkembang. Pada tabel 1 di bawah ini sebagi rekam jejak penelitian sebelumnya yang khusus membahas srategi promosi[6], memprediksi  potensi  pendaftaran siswa[2], dan mahasiswa  [7], [8], serta penelusuran minat calon mahasiswa[9].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 245 − 251 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2438
Dalam  menentukan  media  promosi  PPDB  SMK  Muhammadiyah  1  Borobudur  maka  penelitian  ini menggunakan algoritma naïve bayes . naïve bayes adalah metode klasifikasi dengan menggunakan probabilitas dan stastistik  untuk  memprediksi  peluang  dimasa  depan  berdasarkan  masa  sebelumnya[10],  [11].  Dalam  proses klasifikasi naive bayes tidak membutuhkan data train yang besar[12]. Hingga saat ini banyak penelitian yang telah dilakukan dengan menerapkan metode naïve Bayes . Beberapa penelitian yang telah dilakukan dengan menerapkan metode naïve Bayes . Seperti penelitian yang dilakukan Dwiarti Rahma Utami, Adi Kurniawan, dan Ultach Enri pada tahun 2021 tentang naïve bayes klasifikasi untuk  rekomendasi  strategi  promosi  tindakan  pada  Aesthetic  Dental  Clinic  Karawang,  berhasil  menerapkan metode naive bayes menggunakan RapidMiner yaitu 31,7% dengan nilai kappa 0,183 untuk mendukung strategi promosi berpengaruh pada meningkatnya jumlah pelanggan baru [6]. Penelitian yang dilakukan oleh Sherlyn Eka Yuliana  pada  tahun  2021  tentang  penerapan  model  naive  bayes  untuk  memprediksi  potensi  pendaftar  siswa memberikan  hasil  klasifikasi  untuk  memprediksi  mendaftar  dan    tidak  mendaftar  dengan  akurasi  86%  untuk prediksi potensi siswa mendaftar [2]. Penelitian yang dilakukan oleh Ahmad Haidar Mirza pada tahun 2017 tentang penerapan algoritma naïve bayes classifier dalam menentukan strategi promosi penerimaan mahasiswa baru, hasil dari  penelitian  ini  yaitu  memprediksi  proses  Registrasi  dan  Tidak  Registrasi  penerimaan    mahasiswa  baru berdampak pada efektifitas dan efisiensi promosi peningkatan jumlah mahasiswa baru yang akan mendaftar [13]. Penelitian yang dilakukan oleh Irayori Loelianto, DKK pada tahun 2020 tentang Implementasi teori naïve bayes dalam klasifikasi calon mahasiswa baru penelitian ini berhasil menerapkan metode naive bayes dengan 499 data yang  dibagi  dengan  rasio  80:20  menghasilkan  akurasi  73%  [8].  Penelitian  yang  dilakukan  Budiman  dan  Zatin Niqotaini  pada tahun 2022 tentang analisis  perbandingan  kinerja algoritma  klasifikasi  data mining penelusuran minat  calon  mahasiswa, berhasil menerapkan data klasifikasi  untuk  penelusuran potensi  dan minat  calon  siswa baru  menggunakan  data  rasio  70:30  menghasilkan  klasifikasi  J48  dengan  kesalahan  paling  rendah  sebesar 0,26%[9].
Berdasarkan permasalahan yang telah dijelaskan sebelumnya, maka penulis melakukan penelitian tentang penerapan  metode naive  bayes dalam  rekomendasi  strategi  PPDB  SMK  Muhammadiyah  1  Borobudur  yang diharapkan  mampu memberikan sebuah hasil rekomendasi  kepada  Panitia PPDB untuk  membantu menentukan media promosi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dalam  rekomendasi  strategi  PPDB  SMK  dengan  menerapkan metode  naïve bayes dapat dilihat pada gambar 1. Pada tahap pertama dilakukan proses analisa ini dilakukan proses identifikasi masalah.  SMK  Muhammadiyah  1  Borobudur  memiliki  permasalahan  terkait  strategi  promosi  PPDB.  Promosi PPDB yang dilakukan belum sepenuhnya menunjukan pertumbuhan promosi yang signifikan untuk meningkatkan jumlah  siswa  mendaftar  pada  setiap  tahunnya  dan  informasi  PPDB  yang  belum  sampai  ke  pelosok  Kabupaten Magelang. Masalah tersebut  mengakibatkan Panitia  PPDB kesulitan menentukan rekomendasi  strategi promosi PPDB terbaik untuk SMK Muhammadiyah 1 Borobudur.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada  tahap  kedua  dilakukan  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  melakukan  wawancara  dan membagikan kuesioner selama 9 bulan (Oktober 2021 – Juni 2022). Selanjutnya tahap Analisis Data dilakukan dengan  mendiskripsi  dataset  dan  visualisasi  datadalam  bentuk  grafik.  Hal  ini  akan  mempermudah  dalam menampilkan  informasi  detail  tentang  data  dan  melihat  jumlah  frekuensi  nilai  data.  Seperti  menampilkan  data frekuensi media promosi dan jumlah siswa mendaftar per tahun.
Pada  tahap  berikutnya  dilakukan  proses pre  processing menghapus  duplikasi  data  dan  missing  value bertujuan untuk menghapus data yang terindikasi memiliki duplikasi data menghilangkan missing value pada data. Sehingga  pada  saat  diproses  tidak  muncul  kesalahan  atau  masalah.  Selanjutnya pre  processing melakukan

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 245 − 251 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2438
penghapusan atribut yang tidak digunakan. Sehingga atribut yang tersisa hanya atribut yang nantinya digunakan pada tahap modeling. Preprocessing selanjutnya feature engineering dalam tahap ini melakukan pengelompokan data berdasarkan tipe datanya. Tipe data yang dimaksud berupa tipe data karakter dan numerik. Selain itu tahap ini  juga  melakukan  encoding  data  untuk  tipe  data  karakter.  Tahap  berikutnya feature  vector dalam  tahap  ini menentukan variabel independen dan variabel dependen. Kemudian proses PreProcessing adalah feature scaling yaitu membuat data berada dirange yang sama.
Pada  tahab  berikutnya  dilakukan modeling untuk  pengambilan  kesimpulan  hasil  rekomendasi  strategi PPDB SMK Muhammadiyah 1 Borobudur dengan menggunakan metode naïve bayes dan bahasa pemprograman Python.  Pada  tahab  terakhir  dilakukan  evaluasi  Untuk  memaksimalkan  hasil  akurasi  pada  penelitian  ini menggunakan metode k-fold cross-validation.

## 2.2 Metode Naïve Bayes
Naive  bayes adalah  pengklasifikasi  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas milik  suatu kelas  [14]. Salah  satu  teknik  dalam  data  mining  untuk  menyelesaikan  masalah  menggunakan  prinsip  peluang (probability)[15]. Algoritma ini menggunakan teorema Bayes bahwa atribut adalah independen atau tidak saling bergantung, diberikan oleh nilai variabel kelas [16]. Cara kerja metode naïve bayes yaitu memakai rumus yang digunakan untuk mencari nilai peluang dalam metode naïve bayes sebagai berikut :
P(H|X) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻)
P(X) (1)
Keterangan:
X = Sampel data yang memiliki kelas H
= Hipotesa x data kelas P(H) = Peluang Hipotesa P(X) = Peluang sampel data yg memiliki kelas P(X|H)  = Peluang dari data sampel X dari data hipotesa data kelas

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini menggunakan Algoritma Naïve Bayes untuk menyelesaikan klasifikasi Rekomendasi Strategi PPDB SMK Muhammadiyah 1 Borobudur , beberapa hasil dan pembahasannya adalah sebagai berikut :

## 3.1 Analisa Masalah
Penelitian  ini  dilakukan  di  SMK  Muhammadiyah  1  Borobudur  yang  memiliki  5  jurusan  yaitu  Akuntansi  Dan Keuangan  Lembaga  (AKL),  Otomatisasi  Dan Tata  Kelola Perkantoran  (OTKP),  Bisnis  Daring  Dan  Pemasaran (BDP), Tata Busana (TB), Dan Teknik Komputer Dan Jaringan (TKJ). Berdasarkan data perolehan Penerimaan Peserta Didik Baru (PPDB) di SMK Muhammadiyah 1 Borobudur selama 3 tahun terakhir di peroleh yaitu 118 siswa (tahun 2020), 141 siswa (tahun 2021) dan 121 siswa (tahun 2022).
Berdasarkan  hasil  observasi  selama  9  bulan  (Oktober  2021  –  Juni  2022)  diketahui  permasalahan  yang dihadapi SMK Muhammadiyah 1 Borobudur terkait PPDB adalah kenaikan biaya oprasional promosi yang terus meningkat  mengikuti inflasi  dan upaya menarik  siswa baru dari  daerah Kabupaten Magelang dengan  radius 20 KM (daerah Sawangan, Srumbung, dan sekitarnya). Namun demikian kegiatan promosi yang terdiri dari kegiatan pemasangan iklan, penyebaran brosur, sosial media, testimoni terhadap sekolah dari para siswa dan alumni (mitra siswa) dan persentasi guru ke SMP sekitar radius 20 KM (daerah Sawangan, Srumbung, dan sekitarnya) belum menunjukkan pertumbuhan promosi yang signifikan pada sekolah.
Hal ini mengakibatkan perlu adanya rekomendasi strategi PPDB SMK Muhammadiyah 1 Borobudur yang dapat membantu panitia PPDB dalam meningkatkan promosi serta jumlah siswa mendaftar pada setiap tahunnya. Selain  itu  agar  minat  masyarakat  di  pelosok  Kabupaten  Magelang  dapat  mengetahui  informasi  PPDB  SMK Muhammadiyah 1 Borobudur secara akurat.

## 3.2 Pengumpulan Data
Data promosi yang digunakan merupakan hasil wawancara dan membagikan kuesioner selama 9 bulan (Oktober 2021  – Juni  2022). Data yang akan digunakan pada proses data mining menggunakan Algoritma Naïve Bayes merupakan  data  PPDB  yang  didapatkan  dari  siswa  angkatan  tahun  2020,  2021  dan  2022.  Data  ini  merupakan gambaran nyata tingkat keberhasilan promosi panitia PPDB SMK Muhammadiyah 1 Borobudur.
Setelah  data  di  dapat  dari  kuesioner  yang  dibagikan  ke  siswa  angkatan  tahun  2020,  2021  dan  2022. Selanjutnya data akan diolah menggunakan algoritma Naïve Bayes yang diimplementasikan dengan menggunakan bahasa  pemprograman  Python.  Dengan  menggunakan  data  PPDB  dari  3  angkatan  terakhir  diharapkan  dapat diketahui  rekomendasi  terbaik  dalam  strategi  promosi  yang  di  prioritaskan  oleh  panitia  PPDB  SMK Muhammadiyah  1  Borobudur.  Pada  tabel  1  merupakan  contoh  dataset  yang  diolah  dari  data  hasil  kuesioner  3

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 245 − 251 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2438
angkatan tahun 2020, 2021 dan 2022. Data yang digunakan berupa tabel  dan data menggunakan atribut Nama, Alamat, Asal sekolah, Jurusan Gelombang PPDB, Informasi PPDB, Tahun PPDB, dan Saran Promosi PPDB.
Tabel 1 . Data set Timest amp Nama_Le ngkap Alama t Asal_Se kolah Juru san Gelombang _PPDB Informasi _PPDB Tahun_ PPDB Saran_Promo si_PPDB 9/30/2 022 7.55.22 Sasa Maryana Kecam atan Dukun SMP N 1 DUKUN AKL Gelombang 1 Mitra siswa 2020 Sosialisasi  ke SMP 9/30/2 022 7.55.36 Nova Afifatunni ’mah Kecam atan Borob udur MTS  N 1 MAGEL ANG AKL Gelombang 3 Mitra siswa 2022 Menambahkan promosi  PPDB di tiktok 9/30/2 022 7.55.42 Maya Wulandari Kecam atan Borob udur MTS  N 1 MAGEL ANG AKL Gelombang 2 Alumni 2022 Menambahkan promosi  PPDB di tiktok

## 3.3 Analisis Data
Data set berikutnya merupakan data siswa yang mendaftar selama 3 tahun (gambar 2 sisi kiri) dengan distribusi terbanyak  pada  siswa  dengan  asal  Kecamatan  Borobudur  (49%),  Kecamatan  Mungkid  (27%),  Kecamatan Mertoyudan (9%), Kecamatan Muntilan (6%). Data set jurusan distribusi terbanyak yang didaftar siswa 3 tahun terakhir (2020, 2021 dan 2022) pada jurusan OTKP (25%), jurusan TB (23%), dan jurusan AKL (22%). Data ini didapatkan dari data pada gambar 2 di sebelah kanan dibagi jumlah populasi data (359 siswa).
Gambar 2 Data frekuensi Kecamatan asal siswa mendaftar (kiri) dan jurusan pilihan siswa mendaftar (kanan)
Data set berikutnya merupakan data media promosi yang digunakan panitia PPDB SMK Muhammadiyah 1 Borobudur.    Media promosi  selama 3 tahun terakhir (2020, 2021 dan 2022) pada gambar 3 dengan distribusi terbanyak pada Mitra siswa (69%), alumni (7%), dan Instagram (5%). Jumlah siswa mendaftar pertahun selama 3 tahun terakhir (2020, 2021 dan 2022) pada gambar 3 sisi kanan tahun 2020 (112 siswa), tahun 2021 (129 siswa), dan tahun 2022 (118 siswa).
Gambar 3. Data frekuensi media promosi (kiri) dan jumlah siswa mendaftar per tahun (kanan)

## 3.4 PreProcessing
Pada tahap pre processing bertujuan untuk membersihkan data mentah menjadi data siap diolah. Dari data semula yang memiliki value tidak konsisten seperti nama asal sekolah yang disingkat, menggunakan huruf besar dan kecil harus disamakan terlebih dahulu. Selain itu pada kolom informasi siswa banyak yang memilih informasi lain –lain karena tidak paham dengan informasi PPDB. Untuk yang memilih informasi PPDB lain – lain dilakukan kuesioner

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 245 − 251 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2438
ulang,  memastikan  alasan  memilih  informasi  PPDB  lain  –lain.  Yang  awalnya  berjumlah  56  setelah  dibagikan kuesioner  menjadi  0,  serta  menambahkan  value  baru  Alumni.  Selanjutnya  dilakukan  penambahan  atribut rekomendasi yang nantinya akan menjadi atribut target. Atribut rekomendasi terdiri atas 2 value yaitu efektif dan tidak efektif .Berikut gambar 4 hasil pre processing tahap awal :
Gambar 4. Pre processing tahap awal
a. Menghapus duplikasi data dan missing value
Pada tahap pre processing selanjutnya bertujuan untuk menghapus data yang terindikasi memiliki duplikasi data  menghilangkan  missing  value  pada  data.  Sehingga  pada  saat  diproses  tidak  muncul  kesalahan  atau masalah.  Tahap  ini  menghapus  data  yang  duplikat.  Awalnya  data  berjumlah  359  baris  serta  10  kolom selanjutnya dilakukan penghapusan duplikasi yang ternyata hasilnya tidak berubah  sehingga dapat terlihat bahwa  data  tersebut  tidak  memiliki  duplikasi  data.  Begitu  pula  bahwa  setelah  data  dicek  tidak  memiliki missing value. Berikut gambar 5 proses penghapusan duplikasi dan missing value sebagai berikut:
Gambar 5. Proses penghapusan duplikasi (kiri) dan proses missing value (kanan)
b. Menghapus atribut yang tidak digunakan
Preprocessing  selanjutnya  melakukan  penghapusan  atribut  yang  tidak  digunakan  pada  tahap  selanjutnya. Sehingga  atribut  yang  tersisa  hanya  atribut  yang  nantinya  digunakan  pada  tahap modeling .  Pada  tabel  2 merupakan Tahap melakukan penghapusan terhadap 3 atribut yaitu timestamp , nama dan saran. Berikut data setelah dilakukan penghapusan atribut sebagai berikut :
Tabel 2 . Setelah penghapusan atribut alamat asal_sekolah jurusa n gelombang_ppdb Informasi_ppd b Tahun _ppdb rekomen dasi Kecamatan Dukun SMP N 1 DUKUN AKL Gelombang 1 Mitra siswa 2020 efektif Kecamatan Borobudur MTS N 1 MAGELANG AKL Gelombang 3 Mitra siswa 2022 efektif Kecamatan Borobudur MTS N 1 MAGELANG AKL Gelombang 2 Alumni 2022 Tidak efektif Kecamatan Borobudur SMP N 2 BOROBUDUR AKL Gelombang 1 Mitra siswa 2022 efektif Kecamatan Borobudur SMP N 2 SALAMAN AKL Gelombang 3 Mitra siswa 2022 efektif
c. Feature Engineering
Pre processing dalam tahap ini melakukan pengelompokan data berdasarkan tipe datanya. Kelompok data numerikal  terdiri  atas  data  yang  memiliki  tipe  data  numerik  yaitu  tahun_ppdb  sedangkan  kelompok  data kategorikal  memiliki  tipe  data  berupa  karakter  yaitu  alamat,  asal_sekolah,  jurusan,  gelomang_ppdb, informasi_ppdb, dan rekomendasi. Selain itu tahap ini melakukan encoding data sehingga data yang memiliki tipe  data  karakter  diubah  menjadi  angka.  Berikut  gambar  6  hasil  pre  procesing  pada  tahap feature engineering :
Gambar 6. Hasil feature engineering

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 245 − 251 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2438
d. Feature vector
Pada penelitian ini untuk variable dependen (y) yaitu atribut rekomendasi. Lalu untuk variable independen (x) yaitu variable alamat, asal_sekolah, jurusan, gelomang_ppdb, dan informasi_ppdb. Kemudian membagi data training dan data testing, dengan perbandingan 70:30.   X_train  terdiri  atas  sebanyak 251 baris dan 6 kolom. X_test sebanyak 108 baris dan 6 kolom.
e. Feature scaling
Pada  tahap feature  scaling penelitian  ini  menggunakan  metode min-maxscaler . min-maxscaler mengubah data sehingga distribusinya menghasilakan nilai rata- rata 0 dan standar 1. Sehingga hasil dari tahap ini dapat dilihat pada gambar  7 berikut :
Gambar 7. Hasil feature scaling

## 3.5 Modeling Naïve Bayes
Pada  gambar  8  merupakan  hasil  dari  akurasi  berdasarkan  algoritma naïve  bayes ,  penelitian  ini  menghasilkan akurasi keseluruhan bernilai 72%, dari atribut serta hasil untuk perhitungan precision, recall,f1-score
Gambar 8. Hasil Confusion Matrix (kiri) dan Hasil Akurasi berdasarkan algoritma naïve bayes (kanan)
Ukuran kinerja klasifikasi machine learning berdasarkan nilai prediksi dan aktual adalah apa yang dimaksud dengan Confusion Matrix. Metode Naive Bayes yang memiliki empat kombinasi nilai prediksi dan nilai aktual, empat diantaranya adalah True Positive (TP), True Negative (TN), false positif (FP) dan negatif palsu (FN)[17].
Berdasarkan  gambar  10  (kiri)  hasil  dari  performa  confusion  matrix  data  X_test  yang  digunakan  dengan label  tidak  efektif  berjumlah  21  dan  label  efektif  berjumlah  74.  Memiliki  prediksi  nilai  benar  sebanyak  4  dan prediksi  nilai salah sebanyak 9.  Hasil  algoritma  naïve bayes pada gambar 10 (kanan) menghasilkan value yang tidak efektif memiliki precession sebesar 31%, recall sebesar 16%, dan f1- score sebesar 21%. Untuk value yang efektif memiliki precession sebesar 78%, recall sebesar 89%, dan f1- score sebesar 83%. Sehingga akurasi model naïve bayes yang didapatkan  sebesar 72%.

## 3.6 Evaluasi
Berikutnya yaitu hasil prediksi berdasarkan data X_test nya. Pada hasil klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes dan  menggunakan  dataset  X_test  nya  maka  menghasilkan  urutan  informasi  PPDB.  Urutan  tersebut dihasilkan dari jumlah informasi PPDB terbanyak. Urutan tersebut dapat dijadikan rekomendasi  media promosi PPDB pada SMK Muhammadiyah 1 Borobudur. Sehingga apabila diambil dari 3 urutan teratas maka mitra siswa, alumni dan instagram menjadi rekomendasi media promosi untuk PPDB selanjutnya. Pada gambar 9 dibawah ini merupakan hasil akhir penelitian untuk klasifikasi dengan naïve bayes.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 1, November 2022, Page 245 − 251 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i1.2438
Untuk  memaksimalkan  hasil  akurasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode k-fold  cross-validation .  Dimana pada satu model dengan value yang sama akan di uji cobakan sebanyak k kali. Pengujian menggunakan 10 kali percobaan dan diambil nilai rata-ratanya sehingga menghasilkan akurasi data sebesar 75%.

## 4. KESIMPULAN
Maka diketahui bahwa data test yang didapat tidak mempunyai duplikasi data dan missing value . Selain itu kolom yang digunakan dalam penelitian ini adalah jurusan, gelombang, informasi, dan tahun sebagai variabel independen. Sedangakan untuk variabel dependennya adalah rekomendasi. Dengan menggunakan algoritma naïve bayes yang diterapkan dengan perbandingan 70:30 untuk data train dan data test mampu memnghasilkan akurasi sebesar 72%. Upaya  untuk  memaksimalkan  hasil  akurasi  data,  penelitian  ini  menggunakan  metode k-fold  cross-validation dengan k=10kali menghasilkan akurasi sebesar 75%. Selain itu dapat diketahui 3 informasi PPDB yang menjadi rekomendasi media promosi yaitu mitra siswa, alumni dan instagram.

## REFERENCES
[1] A. Saputro and A. Primadewi, “Implementation of the Code Igniter Framework in the Online New Student Admission Application at SMK Muhammadiyah 2 Mertoyudan Magelang,” Urecol Journal. Part E Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 37–46, 2022.
[2] S. Eka et al. , “PENERAPAN MODEL NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI POTENSI PENDAFTARAN SISWA DI SMK TAMAN SISWA TELUK BETUNG BERBASIS WEB,” J. Eng. Comput. Sci. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 82–87, 2021.
[3] Reflianto  and  Syamsuar,  “Pendidikan  dan  Tantangan  Pembelajaran  Berbasis  Teknologi  Informasi  di  Era  Revolusi Industri 4.0,” J. Ilm. Teknol. Pendidik. , vol. 6, no. 2, pp. 1–13, 2018.
[4] D. J. Lubis and A. I. Ningtiyas, “Penerapan Metode Naïve Bayes Untuk Rekomendasi Pemilihan Asisten Laboratorium Komputer Di Perguruan Tinggi,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 12, no. 2, pp. 127–138, 2022.
[5] F. Farid, U. Enri, and Y. Umaidah, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Topik Skripsi Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” JOINTECS (Journal Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 6, no. 1, p. 35, 2021.
[6] D. R. Utami, A. Kurniawan, and U. Enri, “Naïve Bayes Klasifikasi untuk Rekomendasi Strategi Promosi Tindakan pada Aesthetic Dental Clinic Karawang,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. Inform. , vol. 5, no. September, pp. 601–610, 2021.
[7] A.  H.  Mirza,  “Application of  Naive  Bayes  Classifier Algorithm  in Determining  New  Student Admission  Promotion Strategies,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 14–28, 2019.
[8] I. Loelianto, M. S. S. Thayf, and H. Angriani, “Implementasi Teori Naive Bayes Dalam Klasifikasi Calon Mahasiswa Baru Stmik Kharisma Makassar,” SINTECH (Science Inf. Technol. J. , vol. 3, no. 2, pp. 110–117, 2020.
[9] Budiman and Z. Niqotaini, “Analisis Perbandingan Kinerja Algoritma Klasifikasi Data Mining Penelusuran Minat Calon Mahasiswa,” Sist. J. Sist. Inf. , vol. 11, pp. 271–290, 2022.
[10]  A. Senika, R. Rasiban, and D. Iskandar, “Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Penilaian Kinerja Sales Marketing Pada PT. Pachira Distrinusa,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 701, 2022.
[11]  I. Riswanto and R. H. Laluma, “Klasifikasi Kelayakan Pinjaman Pada Koperasi Karyawan Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier Berbasis Web,” Infotronik  J. Teknol. Inf. dan Elektron. , vol. 5, no. 1, pp. 11–16, 2020.
[12]  R. H. Sukarna and Y. Ansori, “Implementasi Data Mining Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Feature Selection Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu,” J. Ilm. Sains dan Teknol. , vol. 6, no. 1, pp. 50–61, 2022.
[13]  D.  Wahyudi,  A.  H.  Mirza,  and  P.  H.  Merrieayu,  “Implementasi  Data  Mining  Dengan  Naive  Bayes  Classifier  Untuk Mendukung Strategi Promosi (Studi Kasus Universitas Bina Darma Palembang),” Univ. Bina Darma Palembang , vol. 1, no. 1, 2017.
[14]  Vianti Widyasari and Arief Senja Fitrani, “Application of Data Mining with Classification Methods for Promotion of New  Student  Admissions  at  Muhammadiyah  University  of  Sidoarjo  Using  Web-Based  Naïve  Bayes  Algorithm,” Procedia Eng. Life Sci. , vol. 1, no. 2, 2021.
[15]  A. Carol, “Penerapan Naive Bayesian Classifier Dalam Penyeleksian Beasiswa PPA,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 2, no. 2, pp. 194–198, 2021.
[16]  S.  Wulandari,  W.  Saputra,  S.  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar,  and  A.  A.  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  JlJenderal Sudirman Blok No, “Penerapan Metode Naive Bayes dalam Menentukan Pengaruh Penasihat Akademik pada Kelulusan Mahasiswa Tingkat Akhir,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, pp. 661–669, 2019.
[17]  P.  A.  Winata,  “Klasifikasi  Naive  Bayes  Keparahan  Trauma  Pasien  Menggunakan  Data  Neuro  Cognitive  Dan  Data Physiologic Dengan Python,” eminar Nas. Mat. Geom. Stat. dan Komputas , pp. 99–109, 2022.