## Sistem Pendukung Keputusan Hasil Rekomendasi Jurusan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode Naive Bayes dan AHP
Devina Ninosari 1 , Jhoanne Fredricka 2
1 Devina  Ninosari, S. Kom,. M. Kom , devinanino@gmail.com, Bengkulu, Bengkulu, Indonesia
2 Jhoa nne Fredricka, S. Kom, . M. Kom, fredrickajhoanne@gmail.com, Bengkulu, Bengkulu, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : May 29, 2022 : Juni 4, 2022 : Juni 30, 2022 Pada  penelitian ini peneliti menggabungkan algoritma naïve bayes dan Analytical Hierarchi Proses untuk membantu calon mahasiswa  baru  dalam  memilih  jurusan  pada  perguruan tinggi  sesuai  dengan  kemampuan  bidangya.  Naïve  bayes digunakan  untuk  memprediksi  calon  mahasiswa  baru diterima  atau  tidak  diterima,  setelah  dinyatakan  diterima maka  akan  dikalsifikasikan  lagi  potensi  diterima  dan  tidak diterima  dengan  tiga  potensi  tinggi,  sedang  dan  rendah. Setelah  didapatkan  potensi  maka  akan  dijadikan  salah  satu kriteria  pada  algoritma  Analytical  Hierarchy  Proses  untuk selanjutnya  dapat  mengahsilkan  rekomendasi  paling  tinggi maka  akan  dijadikan  rekomendasi  jurusan  calon  mahasiswa baru.  Setelah  dilakukan penggabungan kedua metode antara Analytical  Hierarchy  Proses  (AHP)  dan  Naïve  bayes  dan dilakukan  pengujian  secara  berulang  kali  maka  didapatkan hasil rekomendasi jurusan yang tepat untuk calon mahasiswa agar terhindar dari heregistrasi jurusan dan Droup out ( DO) . Akurasi  yang  dihasilkan  pada  metode  naïve  bayes  tingkat akurasi  yang  paling  tinggi  sebesar  98% presisi sebesar 90% dan  nilai  eror  sebesar  3%  dari  hassil  rekomendasi  pada algoritma Analytical Hierarchy Proses didaptkan nilai akurasi 93%, Sistem computer 90% dan akutansi 91, 76%.
Kata Kunci : Akurasi Analytical Hierarchy Proses (AHP) Naïve Bayes Prediksi Rekomendasi

## Abstract
In  this  research,  researchers  combine  the  naïve  bayes  algoritma  analytical  hierarchy  process tho  help  prospective  students  in  choosing  majors in higher educatiob in accordance with their and  fields.  Naïve  bayes  is  used  to  predict  new  students  to  be  accepted  or  not  accepted,  after being declared accepted, it will be classificed again the potential is obtained it will be one of the criteria  in  the  analytical  hierarchy  process  algoritma  for  the  next  can  produce  departmental reccomendations  for  majors  for  prospective  new  studens.After  combining  the  two  methods between  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Nave  Bayes  and  repeated  testing,  the results obtained are recommendations for the right majors for prospective students in getting the right majors and avoiding major heristration and drop out (DO).Accurancy produced on naïve bayes method the highest level of accurancy 1s 09%, precision is 90%, recall is 90%  and error value 3 %.From the results of the recommendation on the AHP algorithm, the highest value of recomndation  was  obtainted  for  informatics  engineering  study  program  at  93%,  90%  for Computer System and 91,76 for Accounting.

## 1. Pendahuluan
Pendidikan
merupakan suatu
kebutuhan  dasar  setiap  manusia  dalam kehidupan  yang  harus  semua  orang miliki  serta  faktor  yang  dominan  dalam pembentukan sumber daya manusia yang cerdas dan berkualitas. Sehingga perencanaan  pendidikan  yang  baik  dan tepat  waktu  perlu  dilakukan  oleh  siswa ketika  masa  jenjang  SD/  SMP/  SMA. Pada  akhirnya  rencana  akan  dapat membantu siswa untuk memilih perguruan  tinggi  yang  sesuai  dengan kemauan  dan  kamampuan  siswa  dalam program  studi  dan  atau  jurusan  yang setiap calon mahasiswa inginkan (Saputra  2017).  Pemilihan  jurusan dilakukan  agar  dapat  membantu  calon mahasiswa  agar  tidak  salah  dalam memilih  jurusan  yang  sesuai  dengan kemampuan  dan keinginanya karena apa bila  terjadi  kesalahan  dalam  memilih jurusan  maka  terdapat  resiko  berupa berhenti  kuliah,  cuti,  pindah  jurusan, menyelesaikan  studi  dengan  tidak  tepat waktu dan droup out (Kumala 2015).
Pergruruan  tinggi  merupakan  institusi pendidikan  akademik,  dalam  perguruan tinggi  terdapat  lima  jenis  bentuk  yakni universitas,  institut,  sekolah  tinggi, akademi,  politeknik  serta  akademi komunitas.  Universitas  sebagai  lembaga pendidikan  tinggi  yang  terdiri  dari beberapa  fakultas  yang  mengadakan pendidikan  ilmiah  atau  professional. Berdasarkan  data  yang  tercatatat  dari Pangkalan Data Pendidikan dikti terdapat 12  universitas  yang  terdiri  dari  4 universitas  Negeri  dan  8  universitas Swasta  dan  salah  satu  univeritas  swasta yang ada di Provinsi Bengkulu diantaranya adalah Universitas Dehasen ( Forlap Dikti 2015).
Untuk  membantu  calon  mahasiswa dalam  memilih  jurusan  yang  relevan
pada  Universitas  Dehasen  tahun  ajaran 2016/  2017  sesuai  dengan  minat  dan keinginan  serta  kemampuanya  maka peneliti  akan  melakukan  penelitian tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam Pemilihan Jurusan dengan Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dan
Analyticial Hierarchy Proses (AHP).
Naïve  bayes sangat cocok digunakan dalam  proses  klasifikasi  data  karena mempunyai kelebihan Menangani kuantitatif dan data diskrit, Kokoh untuk noise  yang  diisolasi,  misalkan titik yang dirata-  ratakan  ketika  mengestimasi peluang besyarat data, Hanya memerlukan sejumlah kecil data pelatihan  untuk  mengestimasi parameter (rata-  rata  dan  variansi  dari  variabel) yang  dibutuhkan  untuk  klasifikasi, Menangani  semua  nilai  yang  hilang dengan  mengabaikan  instansi  selama perhitungan  yang  didalamnya  berisi sebuah  estimasi  peluang  dan  cepat efiseien ruang (Kusrini, Emha T 2009). Setelah  didapatkan  hasil  dari  algoritma naïve bayes selanjutnya dilakukan proses perhitungan untuk mendapatkan keputusan dan perangkingan menggunakan Metode Analytical Hierarchy  Proses (AHP  )  dengan menggunakan kriteria diantarnya
Akreditasi Jurusam, Biaya Kulia,
Fasilitas,  Prestasi  Dosen  dan  Potensi. Setelah  mendapatkan  beberapa  calon mahasiswa baru telah dinyatakan diterima  dan  dirangking  maka  secara otomatis  jika  terdapat  beberapa  calon mahasiswa  baru  yang  tidak  bisa  masuk kedalam  jurusan  yang  dipilih  dengan alasan nilai tidak mencukupi, pendapatan orang  tua  tidak  sesuai  dan  quota  dalam jurusan  sudah  terpenuhi  maka  akan dilakukan  pilihan  jurusan  yang  lainya dimana terdapat 3 pilihan dalam memilih jurusan  agar  calon  mahasiswa  masih tetap  dapat  melanjutkan  studi  pada perguruan  tinggi  tersebut  akan  tetapi
masuk pada jurusan cadangan. Kelebihan dari  metode  ini  adalah  Struktur  yang berhirarki,  sebagai  konsekuensi  dan kriteria  yang  dipiliih,  sampai  pada  sub- sub kriteria yang paling dalam,
Memperhitungkan validitas sampai
dengan batas toleransi inkositensi berbagai  kriteria  dan  alternative  yang dipilih  oleh  para  pengambil  keputusan, memperhitungkan  daya  tahan  atau ketahnan output analisis  sentivitas pengambil keputusan (Amin, 2015).

## 2. Metode Penelitian
Dibawah ini akan dijelaskan tentang metode penelitian yang digunakan pada penelitian yang akan digunakan.
3.1. Jenis dan sifat penelitian
Jenis  penelitian  melakukan  klasifikasi pemilihan  jurusan  dan  menentukan krtireia  bobot  denggan  menggunakan metode  naïve  bayes  untuk  klasifikasi pemilihan jurusan dan Analytical
Hierarchy Proses (AHP) untuk menghitung  kriteria  bobot  dengan sejumlah  data  yang  sama.  Setelah  itu dilakukan  pengujian  untuk  mengukur seberapa  besar  tingkat  akurasi  kedua metode  tersebeut  dalam  mengambil keputusan.
3.2. Sifat Penelitian Penelitian ini memperoleh data data dari pendaptaran  calon  mahasiswa  baru tahun 2016/ 2017 dan mengukur tingkat akurasi  metode  Naïve  Bayes  yang digunakan  dalam  klasifikasi  pemilihan jurusan dan Metode Analytical Hierachy Proses (AHP) untuk menghitung kriteria bobot  menentukan  pilihan jurusan yang tepat.
3.3. Pendekatan Penelitian Dalam  penelitan  ini  pendekatan  yang dilakukan melalui pendekatan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif merupakan  sebuah  pengamatan  yang
harus  melibatkan  suatu  ciri  yang tertentu,  berupa  data  mahasiswa  yang diperoleh dari intansi  Universitas Dehasen  Bengkulu  dimana  data  yang diperoleh  akan  diberikan  bobot  nilai. Pendekatan  kuantitatif  yaitu  data  yang dikumpulkan  berupa  angka-  angka, namun data tersebut berasal dari catatan atau  dokumen  resmi  terkait  dengan obyek penelitian.
Penelitian  selanjutnya  Ninik  Tri Hartanti (2016) membuat Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan  Program  Keahlian  di  SMK Syubbanul Wathon Magelang
menggunakan  metode  kombinasi  antara algoritma  K-  Means  dengan  AHP. Metode  K-  Means  digunakan  untuk pengelompokan  ( cluster) berdasarkan nilai  mata  pelajaran  yang  digunakan sebagai  syarata  penentuan  penjurusan dan  AHP  digunakan  untuk  pembobotan kriteria  dan  subkriteria.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  memadukan  metode  K- Means  dan  AHP  untuk  menentukan program  keahlian  dengan  menggunakan kriteria  Nilai  Raport  SMP/  Sederajat, Nilai UN  SMP/  Sederajat,  Nilai placement  test dan  minat  angket.  Hasil perhitungan  K- Means berupa kelompok mata pelajaran yaitu kelompok matematika, IPA, IPS, Bahasa indonesia dan  bahasa  inggris.  Dan  hasilnya menunjukan  bahwa  algoritma  K- Means dan  AHP  dapat  digunakan  sebagai rekomendasi  dengan  tingkat  akurasi 86%.
Penelitian  sebelumnya  melakukan penelitian  yang  berjudul  Dessicion Suport  System  For  Scolarship  In  Bali State  Polytechnic  AHP  and  Topsis yang hanya mengukur hasil perangkingan saja dan untuk kriteria yang digunakan hanya menggunakan 4 kriteria sehingga peneliti selanjutnya  diharapkan  bisa  menambah kriteria dan melakukan penelitian menggunakan  metode  yang  berbeda.
Dalam penelitian ini peneliti
menggunakan  metode  dan  kriteria  yang berbeda  dari  sebelumnya  sehingga  nilai dan  akurasi  yang  dihasilkan  juga  lebih akurat karna peneliti dalam penelitian ini menggunakan  metode  naïve  bayes  yang digunakan untuk penentuan jurusan yang diterima  dan  untuk  hasil  rekomendasi jurusan  yang  diterima  sesuai  dengan kemampuan mahasiswa dilakukan
perangkingan menggunakan metode Analytical Hierarchy Proses (AHP).
3.4. Alur penelitian Gambar dibawah akan menjelaskan alur kerja pada penelitian ini.
START Identifikasi Masalah (Latar belakang, rumusan masalah, batasan variabel) Pengumpulan Data (wawancara, observasi Diagnosing Tinjauan Pustaka (landasan teori, keaslian penelitian) Seleksi Variabel Pemilihan variabel yang dibutuhkan Pre-processing/Cleaning Pemrosesan dan pembersihan data atau membuang duplikasi data dan memperbaiki kesalahan pada data Action Planning Transformation Proses pemindahan data yang telah di cleaning untuk kemudian diproses algoritma naïve bayes dan Analytical Hierachy Process (AHP) Implementasi dengan algoritma Naïve Bayes 1. Tentukan klasifikasi pemilihan jurusan 2. Menentukan parameter yang menjadi acuan dalam pengambilan keputusan 3. Hitung perkalian prior probability dengan probability kriteria pemilihan jurusan diterima dan tidak diterima 4. Mencari nilai tertinggi dan terendah dari pemilihan jurusan 5. Tampil hasil pengambilan keputusan Action Taking Implementasi mnggunakan Analytical Hierachy Process (AHP) 1. Melakukan pembobotan kriteria 2. Melakukan perhitungan hasil pembobotan pemilihan jurusan 3.Melakukan perengkingan hasil penentuan jurusan 4. Tampil hasil perengkingan jurusan 5. Tampil hasil pengambilan keputusan Evaluasi Melakukan Evaluasi Hasil Perhitungan hasil tingkat Akurasi metode Naïve Bayes dan Analytical Hierachy Process (AHP) dengan menggunakan Sistem Melakukan Pengujian menggunakan Prototype Eksperimen Menghitung hasil tingkat akurasi metode Naïve Bayes dan Analytical Hierachy Process (AHP) secara manual Kesimpulan dan saran END Protoype Sistem Pendukung Keputusan Ga mbar 1. Alur penelitia n
a. Diagnosing
Tahap  Pendahuluan  pada  tahap  ini peneliti  melakukan  studi  literatur dengan  cara  membaca  jurnal,  buku,
makalah dan laporan peneliti terdahulu. Setelah itu melakukanproses  pengumpulan  data dan  informasi  melakukan  observasi dan  wawancara  kemudian  dilakukan proses identifikasi data yang dibutuhkan,  mengamaati  prosedur yang  berjalan  pada  instansi  yang berkaitan  menganalisa  dan  terakhir
melakukan  evaluasi  pada  sistem tersebut.
b. Action Planing
Pada  tahapan  ini  melakukan  analisis data  yang  dibutuhkan  kemudian dilakukan  proses  klasifikasi  data dengan kriteria yang sudah ditentukan  menggunakan  metode Naive Bayes dalam pemilihan jurusan, Setelah itu dilakukan pemberian bobot kriteria dan melakukan perhitungan
menggunakan  metode  AHP  untuk menentukan  nilai  yang  tepat  dalam menentukan  pemilihan  jurusan  yang sesuai  dengan  jurusan  yang  relevan bagi calon mahasiswa baru.
c. Action Tacking Pada tahap ini dilakukan impelemntasi dalam system pendukung  keputusan  menggunakan kedua  algoritma Naïve  Bayes dan Analytical Hierarchy Proses (AHP).
d. Evaluation
Pada  ini  peneliti  akan  melakukan evaluasi terhadap pengambilan keputusan  dengan  menghitung  hasil yang  sesuai  untuk  mendapatkan presentase  tingkat  akurasi  pada masing-  masing  algoritma  yang digunakan.
e. Hasil Keputusan / Rekomendasi Pada  tahap  ini diperoleh kesimpulan metode  yang  mana  yang  tingkat akurasi  nya  paling  tinggi  dalam menentukan  pilihan  jurusan  yang tepat.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Gambaran  umum  ini  akan  membahas uraian  informasi  dari  penerimaan  calon mahasiswa  baru  pada  Universitas  Dehasen Bengkulu.
Calon  mahasiswa  baru  saat  melakukan pendaptaran  akan  ditawarkan  beberapa jurusan  yang  terdapat  pada  universitas Dehasen Bengkulu. Mahasiswa wajib
memilih   maksimal  3 jurusan yang diminati calon mahasiswa . Universitas Dehasen Bengkulu merupakan  Universitas  Swasta  di  Bengkulu yang  resmi  berdiri  bersarkan  keputusan mentri  Pendidikan  nasional  Nomor  39/
D/O/2008  tanggal  17  Maret  2008  yang merupakan penggabungan dan pengembangan  STMIK  Dehasen,  STIE Dehasen ATP Dehasen, kemudian ditetapkan menjadi Universitas Dehasen Bengkulu. Pada  awal  berdirinya,  Universitas  Dehasen Bengkulu  memiliki  2  fakultas  dengan  8 program studi setelah tahun 2008 universit as dehasen menambah menjadi 5 fakultas dan 9 program studi.jadi total keseluruhan fakultas ada 7 dan prodi ada 17 prodi.
Adapun  rincian  program  studi  berdasarkan Fakultas seperti terlihat pada Tabel 1.
Table 1. Fakultas dan Program Studi Dehasen Bengkulu No Fakultas Program Studi Jenjang Fakultas Ilmu Komputer 1. prodi Teknik Informatika 2. Prodi Sistem Komputer 3. Prodi Sistem Informasi 4. Prodi Manajemen Informatika 5. Prodi Teknik Komputer S1 S1 S1 D3 D3 2 Ekonomi 1. Prodi manajemen 2. Prodi akutansi 3. Prodi keuangan dan S1 S1 D3 perbankan 3 Fakultas Keguruan dan Pendidikan 1. Prodi penjaskes 2. Prodi PG- PAUD S1 S1 4 Fakultas Pertanian 1. Teknologi Pertanian 2. Agribisnis 3. Teknologi Pangan S1 S1 D3 5 Fakultas Teknik 1. Prodi Teknik Industri S1 6 Fakultas Ilmu- ilmu social 1. Prodi ilmu komunikasi 2. Prodi administrasi publik S1 S1 7 Fakultas Sastra 1. Prodi sastra inggris S1 3.5. Pendaptaran Calon Mahasiswa Baru Komponen masukan dari Universitas Dehasen  Bengkulu  adalah  kesiapan  calon mahasiswa  baru  dalam  perkuliahan,  yang akan  memilih  program  studi  sesuai  dengan minat bakat dan kemampuan calon mahasiswa baru.
Sistem  penerimaan  calon  mahasiswa  baru, yang  menyangkut pola seleksi dan kebijakan yang  harus  selalu  diperbaiki  dari  waktu  ke waktu  agar  diperoleh  calon  mahasiswa  baru yang  berkualitas  dan  berprestasi  pada bidangnya.
a. Pendapatran
Calon mahasiswa baru melakukan pendaptaran  dengan  cara  mengisi  data pribadi maupun akademik. Kemudian melakukan pemilihan 2 program studi.
1. Website
Jalur  pendaptran  online  ini  menggunakan akses internet pada website
http//www.pmb.unived.ac.id dengan  mengisi data  pribadi  maupun  akademik  sekolah  dan memilih  program  studi  yang  diinginkan, kemudian cetak bukti pendaptaran.
2. Unit PMB
Jalur  pendapatran  ini  akan  dibantu  oleh seorang  petugas  PMB  dalam  pengisian  data pribadi  maupun  akademik  sekolah  siswa pada  sistem  informasi  akademik  (SIAKAD) Calon  mahasiswa  baru  dan  pemilihan program  studi  yang  diinginkan  atas  minat dan  keinginan  calon  mahasiswa  baru  yang bersangkutan. Dan kemudian mencetak bukti pendaptaran.
b. Regidtrasi Ulang
Registrasi  ulang  adalah  dimana  calon mahasiswa  baru  yang  sudah  dinyatakan diterima  dibuktikan  dengan  bukti  cetak diterima  pada  program  studi  mana  untuk segera  melakukan  registrasi  ulang,  dengan melakukan tahapan sebagai berikut.
3. Pembayaran dan menyertakan berkas
Pembayaran  biaya  daftar  ulang itu termasuk dengan biaya kulia selama 1 semester, sistem bayarnya  adalah  menyeterkan  biaya  kulia pada  Bank  Bngkulu.  Setelah  mahasiswa membayar  baiaya  kulia  dan  daftar  ulang maka  bukti  pmbayaran dari bank diserahkan pada bagian BAAK.
Menyerahkan  berkas  ke  BAAK  untuk validasi  kelengkapan  berkas  sesuai  dengan ketentuan  di  Unived  dan  setelah  itu dikeluarkan nya NPM dan setelah
mendapatkan  NPM  maka  calon  mahasiswa tersebut dinaytakan diterima sebagai
mahasiswa pada Universitas Dehasen
Bengkulu sesuai dengan jurusan yang dipilih atau pun diterima pada jurusan ke 2.
3.6. Pengumpulan Data
Pada proses pengumpulan data dan informasi yang  dilakukan  pada  Universitas  Dehasen Bengkulu.  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian    ini  berasal  dari  UPTI  (Unit Pelayanan  Teknologi  Informasi)  Universitas
Dehasen  Bengkulu calon mahasiswa baru S1 (Reguler)  Fakultas  Ilmu  Komputer  dan Fakultas  Ekonomi  dari  tahun  ajaran  2016 sampai 2017. Dataset tersebut di olah ter lbih dahulu menggunakan  format XLS setelah itu di export ke file SQL menjadi, jumlah dataset asli    pada    data    sebanyak  XXX    record.
Dataset  mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Komputer program  studi  teknik  informatika  dan Fakultas Ekonomi ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2.  Data Jumlah Calon Mahasiswa baru
Angkatan Fakultas Total Ilmu Komputer Ekonomi 2016 309 280 589 2017 250 320 570 Jumlah = 1159
Sedangkan  variabel  atribut-atribut  calon mahasiswa  beserta  keterangan  dapat  dilihat pada Tabel 3.  berikut ini.
Tabel 3. Atribut Calon Mahasiswa Baru
No Atribut Ketera ngan 1 Na ma Merupakan nama ca lon mahasiswa ba ru 2 No_Pendaftaran Merupakan no pendaftaran ca lon mahasiswa 3 Jenis_kelamin Merupakan jenis kela min calon ma hasiswa yang terdiri da ri W
unntuk jenis kela min Wa nita da n P untuk jenis kela min Pria 4 Ta nggal_lahir Merupakan ta nggal la hir ma hasiswa 5 Nomor_tlp/handphone Merupakan no Telepon / Ha ndphone ca lon mahasiswa
6 Asa l_sekolah Merupakan a sal sekola h calon ma hasiswa baru da ri SMA a tau SMK 7 Jurusa n_sekolah Merupakan jurusa n Negeri a ta u swasta a sal ma hasiswa 8 Nila i UN Merupakan nila i ujia n nasional ma hasiswa 9 Mina t _jurusan Merupakan jurusa n yang dipilih oleh ca lon ma hasiswa baru 10 Pengha silan_ortu Merupakan penghasilan ora ng tua ma hasiswa 3.7. Action Planning (Perencanaan Tindakan)
Pada  tahap  ini  perencanaan  tindakan  yang akan  dilakukan  adalah melakukan pemilihan data  ( data  selection )  dan  Pembersihan  data (data  cleaning )  dari noise atau  hal-hal yang tidak  diperlukan  dan  dilanjutkan  dengan transformasi data (data Transformtion).
3.8. Data Selection Pada  tahapan  ini  melakukan  proses  seleksi variabel  data  set  dengan  menggunakan metode principal component analysis (PCA) yaitu  dengan  mencocokan  variabel/atribut yang  awal  dengan  variabel/atribut  yang  ada pada  kasus  tersebut.  Analisis  ini  digunakan untuk mengelompokkan peubah-peubah penting dalam  menemukan  fenomena, sekaligus  mempelajari  struktur  dan  melihat hubungan  antar  variabel  calon  mahasiswa yang  tidak  diterima.  Pada  tahap  awal  yaitu diagnosa dengan menginputkan  sesuai dengan  variabel/atribut.  Adapun  penentuan atribut  yang  digunakan  sesuai  dengan  studi kasus  yang  diambil  pada  penelitian  ini terlihat  pada  Tabel  4.  yang  diseleksi  untuk mendapatkan variabel-variabel yang relevan.
Tabel 4. Tabel Variabel Relevan Variabel Relevan Nilai Nama String (optional) No_Pendaftaran Numerik ( optional) Jenis_kelamin Kategorikal (Pria, Wanita) Tanggal_lahir String (optional) Nomor_tlp Numerik ( optional) Asal_sekolah String (optional) Jurusan_sekolah Kategorikal (IPA, IPS) NilaiUN Mulai dari (50- 64,65-74,75-84,85- 100) Minat Jurusan Kategorikal (Teknik Informatika, Sistem Informasi, Sistem Komputer, Manajemen dan Akutansi) Penghasilan_ortu Mulai dari (1,2,3) Status calon mahasiswa Diterima, Tidak diterima Sedangkan pembersihan dengan cara menghapus  atribut  yang  tidak  terpakai  dan menghapus  data-data  yang  tidak  lengkap isinya.  Adapun  atribut  yang  dihapus  karena tidak  relevan  dapat  dilihat  pada  Tabel 5.berikut ini:
Table 5. Data Atribut yang dihapus
NO Atribut Keterangan 1 Nama Tidak penting karena tidak mempengaruhi nilai. 2 No Pendaptaran Karena tidak bisa dibuat format diskret (konversi formula excel)
3 Alamat Tidak penting karena tidak mempengaruhi nilai prediksi dan perangkingan. 4 Jenis Kelamin Tidak Penting karena tidak menjadi permasalahan
Hasil  seleksi  variabel  untuk  program  studi Teknik Informatika tahun 2013 gelombang 1 dari  XXX  record data terseleksi 12 variabel. Program  studi  Teknik  Informatika  tahun 2013  gelombang  1  dari  XXX  record  data terseleksi  12  variabel Tahun 2014 dari XXX record  data  terseleksi  12  variabel.  Data kolom  yang  akan  diambil  sebagai  variabel keputusannya adalah kolom StatusHerregistrasi.  Sedangkan  kolom  yang digunakan  sebagai  variabel  penentu  dalam pembentukan  algoritma  yang  digunakan tampak seperti pada table 6.
Tabel 6. Tabel Seleksi Atribut N o Atribut Detail Pengguna Statu s 1 Nama Polynomina l x 2 No_Pendaftaran ID 3 Jenis_kelamin Polynomina l
4 Tanggal_lahir Polynomina l x 5 Nomor_tlp Integer 6 Asal_sekolah Polynomina l x 7 Jurusan_sekola h Polynomina l 8 NilaiUN Polynomina l
9 Pilihan_jurusan Polynomina l 10  Jurusan_lulus Polynomina l 11 Penghasilan_ort u Polynomina l
Tabel    diatas  menjelaskan  tentang atribut-atribut  apa  saja yang akan digunakan dalam  penelitian,  indikator  yes  (   ) menandakan  bahwa  atribut  bersangkutan akan  digunakan dalam penelitian, sedangkan indikator no (x) menandakan atribut tersebut akan  dieliminasi  pada  tahap cleaning. Tidak semua  variabel  dimauskan  dalam  dataset akan  digunakan  dalam  proses  data  mining karena  hanya  berperan  sebagai  referensi identifikasi seperti Id pendaftaran.
3.9. Action Planing (Perencanaan Tindakan )
Pada  tahap  ini  perencanaan  tindakan  yang akan  dilakukan  adalah melakukan pemilihan data  ( data  selection )  dan  Pembersihan  data
(data  cleaning )  dari noise atau  hal-hal yang tidak  diperlukan  dan  dilanjutkan  dengan transformasi data (data transformation ).

## 3.10. Data Selection
Pada  tahapan  ini  melakukan  proses  seleksi variabel  data  set  dengan  menggunakan metode principal component analysis (PCA) yaitu  dengan  mencocokan  variabel/atribut yang  awal  dengan  variabel/atribut  yang  ada pada  kasus  tersebut.  Analisis  ini  digunakan untuk mengelompokkan peubah-peubah penting dalam  menemukan  fenomena, sekaligus  mempelajari  struktur  dan  melihat hubungan  antar  variabel  calon  mahasiswa yang  tidak  diterima.  Pada  tahap  awal  yaitu diagnosa dengan menginputkan  sesuai dengan variabel/atribut.
3.11. Data Cleaning
Proses cleaning mencakup  antara  lain membuang  duplikasi  data,  memeriksa  data yang inkonsesten, dan memperbaiki kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan  cetak ( tipografi ). Akan tetapi dilakukan juga proses enrichment yang merupakan proses
“memperkaya”  data  yang sudah ada dengan data ataupun informasi lain yang relevan dan diperlukan (Kusrini, Luthfi, 2009) .
Ga mbar 2.  Da ta sebelum di proses
Ga mbar 3. Da ta setelah di proses
3.12. Transformation
Untuk  mengubah  dataset  maka  digunakan transformasi  data sehingga informasi terbaik bisa  diambil  dengan cara  melakukan pengurangan  ataupun  pengubahan  tipe  data standar  sehingga  data  siap  digunakan  untuk dipresentasikan  ke  teknik  data  mining menggunakan php.
3.13. Action Taking
Pada Action Taking disajikan pada gambar  4 yang  merupakan  penggunaan  algoritma dengan Naive Bayes pada php .
Ga mbar 4. ga mbar Tampilan php dengan model na ïve bayes
3.14. Prediksi Naïve Bayes
Dengan  menggunakan  metode  naïve  bayes dalam  mengolah  data  calon  mahasiswa  baru didapatkan  prediksi  potensi  diterima  dan tidak  diterima  pada  masing-  masing  jurusan yang  telah  dipilih  calon  mahasiswa  baru seperti gambar dibawah ini :
Ga mbar 5. Ga mbar hasil prediksi naïve bayes
Setelah  didapatkan  prediksi  diterima  dan tidak diterima maka tahap selanjutnya adalah melakukan  perhitungan  tingkat  akurasi pada masing- masing jurusan.
3.15. Hasil prediksi
Pada  perhitungan  didapatkan  hasil  prediksi diterima  dan  tidak  diterima  pada  masing- masing jurusan sebanyak 1159 data pendaptar  pada 2 fakultas yang terdiri dari 5 prodi  diantaranya  adalah  pada  Jurusan  TI jumlah  yang  diterima  sebanyak  300  orang diterima  dan  24  Tidak  diteima  dari  324 pendaptar,  Sistem  Komputer  sebanyak  150
orang  diterima  dan  21  orang  tidak  diterima dari 171 pendaptar, Sistem Informasi dengan jumlah  pendaptar  143  orang  dan  diterima sebanyak  139  orang  dan  4  orang  tidak diteima, Ekonomi jumlah pendaptar sebanyak  580  orang  dan  yang diterima pada jurusan  Ekonomi  manajemen  sebanyak  280 orang  dan  tidak  diterima  sebanyak 20 orang dan  yang  terakhir  pada  jurusan  akutasansi jumlah  pendaptar  sebanyak  300  orang  dan yang diterima dan 4 orang tidak diterima.
3.16. Perhitungan AHP
Sebelum  melakukan  proses  pembobotan, terlebih dahulu membuat
matriks perbandingan  bepasangan.  Dengan  nilai perbandingan  tingkat  kepentingan  antar setiap kriteria masing- masing  yang digunakan.
5: Cx Lebih Mutlak penting dari Cy
4: Cx Lebih penting dari Cy
3: Cx Sedikit Lebih  penting dari Cy
2: Cx nilai berdekatan dari Cy
1: Cx sama penting dari Cy
Dengan  memperhatikan  kriteria  maka  akan dibuat sebuah sistem pengambilan keputusan untuk  memilih  calon Mahsasiswa siswa baru pada  Universitas  Dehasen  Bengkulu  dengan Kriteria tersebut dijadikan dasar perhitungan dan  kemudian  dimasukkan  kedalam  sistem. Kriteria  yang  telah  dimasukkan  kedalam sistem kemudian dibandingkan antara elemen-elemen  dengan  skala  satu  sampai sembilan.  Perbandingan  dilakukan  dengan cara membuat matrik perbandingan berpasangan (pairwise  comparisson) seperti table  berikut.  Ketentuan  perbandingan kepentingan  setiap  kriteria  ditunjukan  pada table7  dibawah ini .
Table 7. Tabel Matrix Komporision
Akre ditasi Jurus an Bia ya Kul iah Fasil itas Pres tasi Dos en Pote nsi Diter ima Ak Jurusan 1 1 3 5 7
Biaya Kuliah 1 1 3 5 7 Fasilitas 1/3 1/3 1 3 5 Prestasi Dosen 1/5 1/5 1/3 1 3 Potensi Diterim a 1/7 1/7 1/5 1/3 1

## 3.17. Menu perhitungan hasil perbandingan
Matrik Analtical Hierarchy Proses
(AHP)
Pada  menu  ini  adalah  sistem  melakukan perhitungan  perbandingan  kriteria  yang telah diinputkan oleh user.
Ga mbar 6. ga mbar matriks berpasangan
3.18. Hasil Perhitungan Analytical Hierarchy Proses (AHP)
Hasil  merupakan  hasil  dari  perhitungan matrik  perbandingan  yang  telah  diinputkan oleh  calon  mahasiswa  baru  yang  hasil  nya nanti  berupa  nilai  dan  jurusan  mana  yang nilainya  paling  tinggi maka jurusan itu yang menjadi rekomendasi untuk calon mahasiswa baru.  Untuk  lebih  jelasnya  bisa  dilihat  pada gambar 7.

## Ga mbar 7.gambar hasil perhiyungan AHP

## 4. Simpulan
Dari  hasil  pengujian  yang  dilakaukan  pada algoritma  naïve  bayes  didapatkan  nilai dengan  tingkat  akuasi  sebesar  97%,  presisi sebesar  87%,  recal  98%  dan  nilai  eror sebesar 3% pada jurusan Teknik informatika. Untuk  prodi  Sistem  Komputer  didapatkan nilai  tingkat  akurasi  sebesar  93%,  presisi 90%, recall 75% dan eror sebesar 7%.  Pr odi Sistem  Informasi  didapatkan  nilai  dengan tingkat  akurasi  sebesar  84  %,  presisi  74%, recall 98%, eror 16%.  Pada jurusan Ekonomi manajemen didapatkan hasil akuraasi sebesar 95 %, presisi 85%, recall 99% dan error 5% . Dan  untuk  nilai  prodi  Akutansi  didapatkan nilai akurasi sebesar 97%, presisi 87%, recall 99%  dan  erorr  sebesar  3%.  Setelah digabungkan  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Proses  didapatkan potensi  yang  paling  tinggi  untuk  bisa diterima  adalah  jurusan  Teknik  Informatika dengan  nilai  sebesar  0,3608  dan  paling rendah nilai Akutansi sebesar 0,096.

## 5. Referensi

## PUSTAKA BUKU
Gonunescu,  Florin,  2011,  Data  Mining: Concepts,  Model  And  Technique,  Verieg Berlin Heidelberg : Springer
Ian  H.  Witten,  Frank  Eibe,  And    Mark  A. Hall,  Data  Mining  :  Practical  Machine Learning  Tools  And  Techniques,  3 rd Ed., Asma Stephan And Burlington, EDS. United States  Of  America:  Morgan  Kaufarmann, 2011
Kusrini,  2007,  Konsep  Dan  Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan,  Penerbit  Andi, Yogyakarta.
Kusrini, & Emha T. Luthfi., 2009, Algoritma
Data  Mining,  Andi  Offset,  Yogyakarta Larose  D.T,  2005,  Discovering  Knowledge In  Data.  New  Jersey  :  John  Willey & Sons, Inc.
Mulyanto  ,  A.,  2009.  Sistem  Informasi Konsep Dan Aplikasi . Cetakan I Yogyakarta : Pustaka Pelajar.
Prasetyo, E., 2013, Data Mining Konsep Dan Aplikasi Menggunakan Matlab, Andi Offset, Yogyakarta.
Prasetyo Eko, 2014, Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab Andi Offset, Yogyakarta.
Santosa,  B.,  2007,  Data  Mining  Teknik Pemanfaatan  Data  Untuk  Keperluan  Bisnis, Graha Ilmu, Yogyakarta.
Turban,  Aronson,  Dan  Liang,  20015, Decision  Support  System  And  Intelligent System, Yogyakarta, Penerbit Andi Jilid 1.
Wibisono,  D.,  2013,  Panduan  Penyusunan Skripsi,  Tesis,  Dan  Disertasi  Yogyakarta, Penerbit Andi.
PUSTAKA

## MAJALAH, JURNAL ILMIAH ATAU PROSIDING
Ansrea  Teddy  Kumala  2015,  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan Jurusan Menggunakan Fuzzy Multipetle.
Attribute  Decision  Making  Dengan  Metode Simple  Addative  Weighting  Studi  Kasus Pada Sma Sultan Agung 1 Semarang.
Desyanti  2018,  Penerapan  Data  Mining Algoritma  C4.5  Untuk  Mengetahui  Tingkat KepuasanKonsumen  di  Hotel  Grand  Zuri Dumai, SATIN, Vol 4 No. 2
Dian  Novita  ett  all 2014, Pembuatan Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan Kuliah  Bagi  Siswa  SMA  Berbasis  WEB Dengan Metode Promethe
Eka  Saputra  2017,  Sistem  pendukung keputusan Pemilihan Program Studi
Diperguruan  Tinggi  dengan  menggunakan Metode AHP- ELECTRE
Fauzan et All 2016, Application of the naïve bayes  method  to a desicioon support System to provide discounts .
Fiska  R  Ryci  2017,  Penerapan  Tehnik  Data Mining  dengan  Metode  Support  Vector Machine  (SVM)  untuk  Memprediksi  Siswa yang  Berpeluang  Drop  Out   (Studi Kasus di SMKN 1 Sutera), SATIN, Vol. 3 No. 1
M Saputra et all 2018, Comprasion AHP and Saw to promotion Of head Major department SMK Muhamadiyah 04 Medan Ni  Gusti  Ayu  Putu  Harry  et  all  2015, Dessicion  Suport  System  For  Scolarship  In Bali State Polytechnic AHP and Topsis
Ninik  Tri  Hartanti  2016,  Sistem Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Program Keahlian  di  SMK  Syubbanul  Wathon Magelang    menggunakan  metode  kombinasi antara algoritma K- Means dengan AHP.
Reza  Ade  Putra  2016,  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Kelompok UKT  Menggunakan  Metode  AHP dan topsis dan Naïve bayes classifier