## ISSN 2085-4552

## Prediksi Tingkat Kelulusan Tepat Waktu Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes pada Universitas XYZ
Nurhayati 1 , Nuraeny Septianti 2 , Nani Retnowaty 3 , Arief Wibowo 4 1,2,3,4 Fakultas Teknologi Informasi Magister Ilmu Komputer Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
1 hayatinur10@gmail.com
2 septiantireny@gmail.com
3 retnowatinani88@gmail.com
4 arief.wibowo@budiluhur.ac.id
Diterima 20 Juli 2020
Disetujui 23 November 2020
Abstract —Data  processing  is  imperative  for  the development  of  information  technology.  Almost  any field  of  work  has  information  about  data.  The  data  is made  use  of  the  analysis  of  the  job.  Nowadays, information  data  is  imperatively  processed  to  help workers  in  making  decisions.  This  study  discusses student  prediction  graduation  rates  by  using  the  naïve Bayes  method.  That  aims  at  providing  information  to college  if  they  can  use  it  properly  to  utilize  the  data  of students  who  graduated  by  processing  data  mining. Based  on  the  data  mining  process,  steps  founded  that used  producing  information,  namely  predicting  student graduation  on  time.  The  method  of  this  study  is  Naïve Bayes  with  classification  techniques.  At  this  study, researchers  used  a  six-phase  data  mining  process  of industry  crossing  standards  in  data  mining  known  as CRISP-DM.  The  results  of  research  concluded  that  the application  of  the  Naive  Bayes  algorithm  uses  4  (four) parameters  namely  ips,  ipk,  the  number  of  credits,  and graduation by getting an accuracy value of 80.95%.
Index Terms— classification, graduation, Naive
Bayes, student data

## I. P ENDAHULUAN
Teknologi  dan  informasi    yang  semakin  pesat, membuat    tidak  terhitungnya  data  informasi  dalam kehidupan  manusia,  diamati  secara  jelas  pada  bidang pengolahan  data  yang  berjumlah  besar  dalam penyimpanan  datanya.  Hal  ini  menjadi  daya  tarik besar  pada    perusahaan  dan  organisasi  baik  negeri ataupun  swasta  untuk  memiliki  penyimpanan  data yang cukup besar kapasitasnya. Kemampuan teknologi dan  informasi  untuk  mengumpulkan  data  menyimpan berbagai  tipe  data  yang  jumlahnya  sangat  besar, umumnya  mendukung  dalam  segi    pengolahan  data internal maupun eksternal dalam transaksi perusahaan serta  layanan  yang  didukung  dan  dikelola  oleh teknologi informasi [1].
Pemanfaatan  data  dalam  sebuah  perusahaan  untuk menunjang pengambilan keputusan tidak cukup dalam sistem operasi saja, diperlukan analisis data
perusahaan untuk mendapatkan hasil kajian yang tepat dan  akurat.  Hal  ini  menjadi  daya  tarik  dalam pemanfaatan  ilmu  yang  dapat  menyelesaikan  masalah data  dengan  jumlah  besar  menjadi  sebuah  informasi. Data  mining  dapat  dilakukan  dengan  sebuah  aplikasi seperti weka,  spss clementime,  mathlab,  dataminer, orangecanvas, dataengine, dbminer, webminer maupun  rapidminer  yang  dapat  mempermudah  dalam penggalian data. Menurut Witten, Frank & Hall, 2011. “ The  Waikato  Environment  for  Knowledge  Analysis ( WEKA )  adalah  perkumpulan  data  yang  lengkap  dan diimplementasikan State-of-the-art dalam pembelajaran  dan  algoritma  di data  mining ”. Statistical Product and Service Solution (SPSS) dipilih sebagai aplikasi yang digunakan untuk pegolahan data dengan  prosedur  statistik  yang  digunakan  dalam bidang bisnis mulai dari tingkat sederhana.
Didalam  dunia  pendidikan  sangat  penting  bagi pendidik dan mahasiswa, dalam menentukan kelulusan pada mata kuliah yang ditempuh pada setiap semester. Data  kelulusan  mahasiswa  menjadi  sangat  penting dikarenakan  data  tersebut  dapat  menjadi  tolak  ukur instusi.  sehingga  penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh program  studi  dalam  menentukan  kelulusan  tepat waktu    Pada  penelitian    prediksi  kelulusan  ada beberapa  metode  yang  biasanya  digunakan.  Seperti, dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes yaitu teknik  klasifikasi  dengan  metode  probabilitas  dan statistik,  metode K-Nearest  Neighbor (KNN)  yaitu metode  klasifikasi  dengan  data  terbaru  dan  data terdekatnya  (Gorunescu,  2011)  serta  algoritma  C4.5 dalam proses pembuatan pohon keputusan.
Oleh  karena  itu,  dari  data  yang  diperoleh  pada penelitian  ini  akan  dilakukan  pemodelan  klasifikasi data  mahasiswa  untuk  memprediksi  kelulusan  nilai dengan Naïve  Bayes [2].  Sumber  data  penelitian diperoleh dari data lulusan dari Universitas XYZ yang diwisuda  pada  tahun  2019.  Data  bersumber  dari database akademik  mahasiswa  menjadi  lulusan  di
sepuluh  program  studi,  terdiri  dari  atribut  nim,  nama, ips, ipk, jumlah sks, dan kelulusan.
II. T INJAUAN P USTAKA

## A. Analisis
Menurut  Nasution  dalam  Sugiyono  (2010:244) analisis adalah kemampuan yang menganalisis dataset dalam    pekerjaan  yang  sulit  dan  memerlukan  kerja keras. Tidak ada cara tertentu yang dapat diikuti untuk mengadakan  analisis,  sehingga  setiap  peneliti  harus mencari  sendiri  metode  yang  baik  sesuai dengan  sifat penelitiannya. Bahan yang sama bisa diklasifikasikan berbeda [3].

## B. Data Mining
Menurut Larose, (2005) data mining didefinisikan sebagai  sebuah  proses  untuk  menentukan  hubungan pola dan tren baru yang bermakna dengan menyaring, memakai data dengan metode pola [4].
Menurut  Turban,  dkk.  (2005) data  mining adalah kata  lain  dari  menjabarkan  database  yang  telah didapatkan. Data  mining adalah  proses  dengan menggunakan  metode  statistik  dan  matematika  agar database    bisa  digolongkan  untuk  mendapatkan  data yang dibutuhkan dari sumber database [5].
Menurut  Jefri,  (2013) data  mining adalah identifikasi data  dalam  jumlah  data  yang  cukup  besar untuk  menentukan  hubungan  yang  tidak  diketahui sebelumnya  dan  dua  metode  baru  untuk  dalam menyerderhanakan  data  agar  mudah  diproses  serta digunakan untuk memilih data [4].
Menurut  hasil  studi  Priati,  (2018) data  mining adalah  proses  yang  mengunakan  teknik  statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk mengektrasi dan mengidenfikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terkait dari bebagai database besar [4].
Jadi dapat dipahami, data mining menurut peneliti adalah  cara  memperoleh  beragam  informasi  dari banyaknya  data  yang  tersimpan  dilakukan  dengan domain aplikasi yang diinginkan.

## C. Teknik Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  pengelompokan  data  untuk menemukan  model  bertujuan  data  mempunyai  kelas untuk  memprediksi  perbedaan  kelas  objek  yang  akan dianalisis [6].

## D. Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naive  Bayes digunakan  untuk  prediksi peluang  atau  kemungkinan    suatu  kelas.  mempunyai asumsi yang lebih kuat untuk tidak terkait dari masing- masing kondisi [2].

## E. Tools Rapidminer
Rapidminer adalah  salah  satu  alat  bantu  atau aplikasi  yang  digunakan  dalam  pengolahan  data mining  dan  salah  satu  paket  data  mining  yang  dapat digunakan  untuk  perhitungan  dan  analisis  secara lengkap. Peneliti ini  menggunakan rapidminer studio.

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Dalam  penelitian  ini  kami  sebelumnya  telah menentukan  objek  penelitian  yaitu  mahasiswa Universitas  XYZ  sebanyak  1157  mahasiswa,  dengan data  nilai  dalam  satu  semester  pekuliahan.  Dalam proses  pengumpulan  data  kami  menghubungi  pihak kampus terlebih dahulu. Dan proses selanjutnya adalah menyeleksi  data,  menentukan  metode  yang  akan digunakan  dan  memproses  data.  Setelah  data  selesai diproses, kami lakukan evaluasi untuk hasil penelitian [1].  Berikut  adalah  beberapa  metode  yang  kami gunakan dalam penelitian ini.

## A. Pengumpulan Data
Dalam  tahap  ini  kami  mengumpulkan  data mahasiswa  dari  Universitas  XYZ  dari  semester  1 (satu)  sampai  8  (delapan)  dari  beberapa  mata  kuliah yang  diambil  dalam  semester  tersebut.  Atribut  data terdiri dari nama, NIM, program studi, nilai-nilai IPS, dan IPK serta total jumlah SKS.

## B. Selection
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data  maka  tahap selanjutnya yaitu menyeleksi data karena terdapat data yang  muncul  berulang,  hasil  seleksi  yang  didapat untuk selanjutnya digunakan dalam
pengolahan penelitian.

## C. Cleaning
Cleaning adalah  proses  pembersihan  data-data mahasiswa yang tidak diperlukan dalam penelitian.

## D. Transformasi
Perubahan  data  yang  sesuai  untuk  diproses  dalam penelitian selanjutnya.

## E. Pengolahan Data
Dalam  tahap  pengolahan  data  dilakukan  proses data seleksi dan transformasi.

## F. Evaluasi Data
Dalam  tahap  evaluasi  mengetahui  apakah  model sudah  sesuai  dengan  tujuan  penelitian.  tujuan dilakukan penelitian ini adalah untuk mengetahui nilai akurasi  yang  tinggi,  sehingga  dapat  membuktikan bahwa penelitian yang dilakukan sudah berhasil.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada bab ini akan dibahas deskripsi dari data yang sudah diperoleh,  serta analisa prediksi  kelulusan pada
ISSN 2085-4552
data mahasiswa dengan menggunakan tools rapidminer menggunakan metode klasifikasi algoritma Naïve  Bayes .  Pembahasan  dari  hasil  analisis  akan memberikan penjelasan yang lebih detail.

## A. Data Mahasiswa
Berikut  ini  data  mahasiswa  yang  akan  dianalisis oleh peneliti dengan menggunakan attribut nim, nama, program studi, status mahasiswa,  ips, ipk, dan jumlah sks yang di ambil oleh mahasiswa [7]. Sampel dataset penelitian terlihat sebagaimana pada Gambar 1.

## Gambar 1. Contoh dataset penelitian

## B. Pembersihan Data
Proses  pembersihan  data  tahap  pertama  memilih jenis  data  dan  atribut  yang  akan  dianalisis  dan cleaning tahap  2  memilih  atribut  yang  akan  dipakai seperti ips 1 sampai dengan IPS 6, IPK, dan kelulusan. Pada tahap cleaning tahap 1 , atribut yang tidak dipakai oleh  peneliti  dieleminasi.  Hasil  dari  cleaning  tahap  1 sebanyak  1165  data  mahasiswa  dengan  atribut  nomor NIM,  nama,  program  studi,  IPS,  IPK,  jumlah  SKS, kelulusan. Sedangkan hasil dari hasil cleaning tahap 2 berjumlah  1157  data  mahasiswa.  Sampel  data  dapat dilihat di Gambar 2 dan Gambar 3.
Gambar 2. Pembersihan data tahap pertama
Gambar 3. Pembersihan data tahap kedua
Pada    gambar  3,  data  siap  diolah  untuk  prediksi kelulusan  mahasiswa.  Dari 1157  mahasiswa  angkatan 2015,  peneliti    membagi  dua    data  tersebut  menjadi 80%  data training ,  20%  data testing dari  data  yang sama kelulusan mahasiswa secara acak.

## C. Pemodelan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pemodelan  data  mining dengan  aplikasi  rapidminer  dan  menguji  keakuratan klasifikasi  kelulusan  mahasiswa  Universitas  XYZ dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Pengaturan  pada  perangkat  lunak  RapidMiner  terlihat di Gambar 4.
Gambar 4. Pemodelan prediksi dengan Naïve Bayes

## D. Evaluasi Naïve Bayes
Peneliti  melakukan  uji  akurasi,  presisi  dan recall terhadap data lulusan mahasiswa dengan mendapatkan nilai-nilai sebagaimana terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil evaluasi metode Naïve Bayes
Dari  hasil  prediksi  menggunakan  rapidminer prediksi  kelulusan  mahasiswa  dan  menunjukan  nilai akurasi  sebesar  80,95%  dengan  nilai  recall  pada rentang 81,21% - 80,49%. Sementara dalam precision kelas  tepat  waktu,    mendapatkan  nilai  pada  rentang 70,21%  -88,32%.  Hasil  akurasi  yang  diperoleh  dapat dikategorikan relatif baik. Konstribusi hasil penelitian ini  diharapkan  dapat  menjadi  tolak  ukur  manajemen terutama  pengelola  program  studi  dalam  menentukan strategi  untuk  mendapatkan  keberhasilan  dalam kelulusan tepat waktu.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Berdasarkan  hasil  pemahaman  analisis  oleh peniliti,  didapat  ditarik  beberapa  kesimpulan,  yaitu pertama,  jumlah  kategori  mempengaruhi  kinerja klasifikasi  data  mahasiswa  lulusan  tahun  2019 menggunakan  metode Naive  bayes .  Klasifikasi  data mahasiswa  lulusan  tahun  2019  dengan  data  889  data training dari 80% jumlah keselurahan data mahasiswa dan  231  data  testing  dari  20%  jumlah  keselurahan, diperoleh data mahasiswa benar benar tepat waktu ada sekitar  121  orang,  sedangkan  yang  tidak  tepat  waktu ada 16 orang.
Dengan  nilai  akurasi  yang  didapat  dapat disimpulkan  bahwa,  data  prediksi  kelulusan  tepat waktu  para  mahasiswa  menjadi  sangat  penting dikarenakan  dapat  menjadi  tolak  ukur  kinerja  instusi. Sehingga  penelitian  ini  dapat  dimanfaatkan  oleh program  studi  dalam  menentukan  strategi  mencapai kelulusan tepat waktu dan membantu perguruan tinggi dalam membuat kebijakan kelulusan pada mahasiswa .
Untuk pengembangan penelitian selanjutnya dapat melakukan  perbandingan  hasil  dengan  menggunakan metode lain seperti C.4.5 atau KNN untuk mengetahui hasil kelebihan dari masing-masing metode yang digunakan.
D AFTAR P USTAKA
[1] M.  A.  Nurrohmat  and  Y.  S.  Nugroho,  “khazanah informatika  Aplikasi  Pemrediksi  Masa  Studi  dan  Predikat Kelulusan Mahasiswa Informatika Universitas
Muhammadiyah  Surakarta  Menggunakan  Metode  N aive Bayes ,” vol. I, no. 1, pp. 29–34, 2015.
[2] D. L. Fithri, E. Darmanto, P. Studi, S. Informasi, F. Teknik, and  U.  M.  Kudus,  “Informasi  Fakultas  Teknik  1. Universitas  Muria  Kudus  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa.,” pp. 319–324, 2014.
[3] J.  Jtik,  J.  Teknologi,  and  T.  Iqbal,  “Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  menggunakan  Algoritma Naive  Bayes (  Studi Kasus 5 PTS di Banda Aceh ),” vol. 3, no. 2, pp. 1–5, 2019.
[4] Priati,  “Penerapan  Data  Mining  Pada  Data  Transaksi Superstore  Untuk  Mengetahui  Kemungkinan  Pelanggan Membeli  Product  Category  Dan  Product  Container  Secara
Bersamaan  Dengan  Teknik  Asosiasi  Menggunakan Algoritma Apriori ,” Techno  Xplore    J.  Ilmu  Komput.  dan Teknol.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  11–18,  2017,  doi: 10.36805/technoxplore.v1i2.106.
[5] A.  Trimanto,  F.  Faqih,  I.  M.  Irfani,  and  S.  Timur,
“Penerapan  Data  Mining  Untuk Evaluasi  Status  Kelulusan Mahasiswa  Fakultas  Teknologi  Pertanian  Tahun  2015
Menggunakan Algoritma N aïve Bayes Classifier ,” 2015.
[6] Bustami,  “Penerapan  Algoritma Naive  Bayes ,” J.  Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014.
[7] S.  Salmu,  “Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat Waktu  Menggunakan Naive  Bayes :  Studi  Kasus  UIN
Syarif  Hidayatullah  Jakarta  Prediksi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Naïve Bayes : Studi Kasus UIN Syarif Hidayatullah Jakarta Prediction of Tim,” no. April, 2017.
[8] A.  A.  Murtopo,  “Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu Mahasiswa  STMIK  YMI  Tegal  Menggunakan  Algoritma N aïve  Bayes  Time  Graduation  Prediction  by  Using  Naïve Bayes Algorithm at STMIK YMI Tegal,” pp. 145–154.
[9] M.  F.  Nugroho  and  S.  Wibowo,  “Fitur  Seleksi  Forward Selection  Untuk  Menetukan  Atribut  Yang  Berpengaruh Pada  Klasifikasi  Kelulusan  Mahasiswa  Fakultas  Ilmu Komputer  UNAKI  Semarang  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes ,” vol. 3, no. 1, pp. 63–70, 2017.