## PENERAPAN NAÏVE BAYES DALAMS PREDIKSI KETERCAPAIAN NILAI KRITERIA KETUNTASAN MINIMAL SISWA
Dwi Hartanti 1 , Kusrini 2 , Emha Luthfi Taufiq 3

## Universitas AMIKOM Yogyakarta
Jalan Ring Road Utara, Condongcatur, Depok, Condongcatur, Daerah Istimewa Yogyakarta Email: dwihartanti048@gmail.com 1 , kusrini@amikom.ac.id 2 ,emhataufiqluthfi@amikom.ac.id 3

## ABSTRAK
Data  mining  adalah  proses  menemukan  bagaimana hubungan  dalam  data  yang  tidak  diketahui  oleh pengguna  menyajika  dengan  cara  yang  dapat dipahami  sehingga  hubungan  menjadi  dasar  dalam pengambilan  keputusan.  Setiap  sekolah  memiliki sebuah  masalah  dalam  nilai  KKM  siswa.  KKM merupakan Kriteria Ketuntasan Minimal nilai siswa. KKM akan menjadi patokan nilai minimal suatu niai matapelajaran.  Banyak  siswa  yang  nilai  tidak tercapai  nilai  KKM  akan  menjadi  sebuah  pekerjaan sekolah  dalam  hal  ini.  Dalam  hal  ini  sekolah membutuhkan  sebuah  penerapan  datamining  yang dapat  melakukan  prediksi  ketercapain  nilai  KKM siswa.  Agar  sekolah  mendapatkan  informasi  siswa yang  diperkirakan  tidak  tercapai  nilai  mata pelajaran.  Sehingga  sekolah  dapat  melakukan sebuah  tindakan  untuk  masalah  ini.  Tujuan  dari penelitian ini adalah melakukan prediksi ketercapaian nilai KKM siswa dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dalam melakukan pengukuran  tingkat  akurasi  ketepatan  hasil  naïve bayes  dalam  melakukan  prediksi  ketercapain  nilai KKM  dalam  mengikuti  matapelajaran.  Atribut  yang digunakan  adalah  nilai  raa-rata  UTS  gasal, pendidikan  orang  tua,  bimbingan  belajar  dan presensi  kehadiran.  Hasil  pengujian  dengan  600 record dengan porsi 75% data latih dan 25% data uji. Sistem menghasilkan akurasi sebesar 78%.
Kata  kunci: Prediski,  Naïve  Bayes,  Data  Mining, Confusion Matriks

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  pendidikan  sekarang  ini  nilai menjadi salah satu penentun  ketercapain nilai KKM siswa. Adanya  nilai  Kriteria  Ketuntasan  Minimal (KKM)    setiap    mata    pelajaran  merupakan    salah satu    muatan    penting    Kurikulum    Tingkat    Satuan Pendidikan.  Kriteria  Ketuntasan  Minimal    menjadi acuan  bersama  antara pendidik, peserta  didik, dan orang  tua  peserta  didik.    Sehingga    pihak-pihak yang  berkepentingan  terhadap  penilaian  di  sekolah berhak untuk mengetahuinya. Setiap satuan pendidikan    perlu    melakukan    sosialisasi    agar informasi  dapat  diakses dengan mudah oleh peserta didik dan atau orang tuanya.
Kriteria    Ketuntasan    Minimal    (KKM) ditetapkan  pada  setiap  awal  tahun pelajaran. Guru menetapkan    Kriteria  Ketuntasan  Minimal  (KKM) mata  pelajaran  dengan  mempertimbangkan  tiga aspek kriteria, yaitu kompleksitas, daya  dukung dan kemampuan    (intake)    peserta    didik.    Dari    ketiga aspek  tersebut  diberi  skor antara  0-100,  kemudian dihitung    nilai    rata-rata    untuk    setiap    indikator, rata-rata setiap  kompetensi  dasar,  rata-rata  setiap standar    kompetensi.    Untuk    menetapkan  nilai Kriteria    Ketuntasan  Minimal  (KKM)    mata pelajaran    diperoleh  dari  rata-rata  semua  standar kompetensi.
Pendidikan  sangat  berpengaruh  positif  terhadap ketercapaian  nilai  siswa  karena  dengan  tingginya pendidikan  orang  tua  maka  akan  memberikan perhatian  yang  khusus  kepada  pendidikan  anak  dan nilai anak.
Bimbingan  belajar  salah  satu  sarana  yang banyak  diikuti  siswa  yang  ingin  mendapatkan pelajaran  diluar  sekolah.  Dengan  siswa  yang mengikuti  bimbingan  belajar  akan  membuat  nilai siswa  kan  lebih  meningkat  dengan  mengikuti bimbingan belajar.
Kehadiran atau presensi siswa dalam mengikuti pembelajaran menjadi salah satu faktor ketercapaian nilai siswa. Siswa yang rajin mengikuti pembelajaran  tingkat  pemahaman  akan  suatu  materi kna lebih baik daripada siswa yang jarang mengikuti pembelajaran.
Nilai  merupakan  indeks  atau  petunjuk  bahwa siswa  tercapai  atau  tidak  tercapainya  anak  dalam mengikuti  mata  pelajaran  di  sekolah.  Nilai  akan diolah  dengan  beberapa  matapelajaran  dan  akan didapatkan rata-rata nilai siswa.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  :  1)  Untuk mengetahui  akurasi  yang  diperoleh  dari  penerapan metode  naïve  bayes  pada  prediksi  ketercapain  nilai KKM  siswa.  2)  Untuk  membangun  sistem  yang membantu  dalam  prediksi  ketercapain  nilai  KKM siswa.  Dengan  sistem  ini  akan  membantu  sekolah dalam  mengetahui  siswa  mana  saja  yang  tidak tercapai  dan  tercapai.  Sekolah  akan  melakukan tindakan  atas  informasi  yang  didapatkan  salah satunya melakukan pembelajaran tambahan.
Berdasarkan pengamatan penelitian terdahulu sebagai  bahan  rujukan  yaitu  penelitian  yang dilakukan  oleh  Tutus  Pranigki  pada  jurnal  tersebut
Sistem Prediksi Penyakit Kanker
ServiksMenggunakan  CART,  Naive  Bayes,  dan  K- NN.Penelitian  dilakukan  dengan  berbagai  metode algoritma.  Penelitian  ini  menghasilkan  naïve  ayes memiliki nilai akurasi yang tertinggi.
Masalah yang muncul yang berhubungan dengan ini  adalah  banyaknya  siswa  yang  tidak  tuntas  pada mata  pelajaran  tertentu.  Maka  sekolah  harus  harus melakukan  sebuah  tindakan  ntuk  mengatasi  banyak siiswa  yang  tidak  tuntas  seperti  memberikan pelajaran  tambahan,  menata  penempatan  tempat duduk siswa. Berdasarkan penjabaran diatas maka di perlukan sebuah sistem prediksi dengan data mining yang  dapat  melakukan  prediksi  ketercapaian  KKM siswa.  Dengan  informasi  yang  dihasilkan  dapat membantu  sekolah  dalam  memprediksi  siswa  yang tidak tuntas.
Sedangkan  Penelitian  yang  dilakukan  penulis adalah mengetahui akursi sistem prediksi ketercapain  nilai  KKM  siswa  menggunakan  metode Naïve  Bayes.  Suatu  sistem  harus  memiliki  akurasi tinggi dalam melakukan prediksi.

## 2. ISI PENELITIAN
2.2 Definisi
2.2.1 Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  istilah  yang  digunakan untuk menguraikan penemuan pengetahuan di dalam database..  Data  mining  juga  merupakan  proses dengan  menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk mengekstrasi  dan  mengidentifikasi  informasi  yang bermanfaat  dan  pengetahuan  yang  terkait  dari berbagai  database  besar.  Data  mining  merupakan bagian  yang  terintegrasi  dengan  proses Knowledge Discovery  in  Databases (KDD).  KDD  adalah menggali dan menganalisis informasi dan pengetahuan  yang  tersembunyi  dari  sejumlah  besar himpunan data.[7].Tahapan proses Knowledge Discovery in Databases ditunjukan pada gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Data mining 2.2.2 Prediksi
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan secara    sistematis    tentang  sesuatu    yang  paling mungkin    terjadi  di  masa  depan  berdasarkan informasi  masa  lalu    dan    sekarang    yang    dimiliki, agar    kesalahannya    (selisih    antara    sesuatu    yang terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat  diperkecil. Prediksi  tidak  harus  memberikan  jawaban    secara pasti    kejadian    yang    akan    terjadi,    melainkan berusaha    untuk  mencari  jawaban  sedekat  mungkin yang akan terjadi. Data  mining  adalah  suatu  istilah yang  digunakan  untuk  menguraikan  penemuan pengetahuan  di  dalam  database.  Data  mining  juga merupakan  proses  dengan  menggunakan  teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan,  dan machine learning untuk mengekstrasi dan mengidentifikasi  informasi  yang  bermanfaat  dan pengetahuan  yang  terkait  dari  berbagai  database besar.
Prediksi  adalah  suatu  proses  memperkirakan secara    sistematis    tentang  sesuatu    yang  paling mungkin    terjadi  di  masa  depan  berdasarkan informasi  masa  lalu    dan    sekarang    yang    dimiliki, agar    kesalahannya    (selisih    antara    sesuatu    yang terjadi dengan hasil perkiraan) dapat diperkecil.

## 2.2.3 Naïve Bayes
Algoritma Naïve  Bayes  Classifier (NBC) merupakan  algoritma  yang  memanfaatkan  teori probabilitas, yaitu memprediksi probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Klasifikasi–klasifikasi Bayes adalah  klasifikasi statistik  yang  dapat  dapat  digunakan  untuk memprediksi  probabilitas  keanggotaan  suatu class . Untuk  klasifikasi Bayes sederhana  yang  lebih dikenal  sebagai  naïve Bayesian  Classifier dapat diasumsikan  bahwa  efek  dari  suatu  nilai  atribut sebuah  kelas  yang  diberikan  adalah  bebas  dari atribut-atribut lain.
Teorema Bayes memiliki  bentuk  umum  sebagai berikut
P(H|X)=                                …………………......(1)
Dalam hal ini:
X : data dengan class yang belum diketahui H : hipotesis  data  X  merupakan  suatu class spesifik
P(H|X)  : probabilitas  hipotesis  H  berdasarkan kondisi X ( postetiori  probability ) P(H)    : Probabilitas hipotesis H ( priorprobability )
P(X|H)  : probabilitas  X  berdasarkan  kondisi pada hipotesis H
P(X) probabilitas dari X
Hasil  dari  rumus  diatas  untuk  mencari  probabilitas yang  paling  tinggi  dengan  membandingkan  seluruh data yang ada yaitu P(H|X).
Teorema Bayesian dengan  asumsi  bahwa  setiap variabel  bersifat  bebas  ( independence ).  Sehingga dengan  asumsi  seperti  itu  menyimpukan  bahwa setiap  atribut  tidak  saling  terkait (conditionally independence) maka
P(X|Ci)=
∑ 𝑃(𝑋𝑘|𝐶𝑖) 𝑛 𝑘=1 ……….......................(2)
Setelah diperoleh hasil dari seluruh data pada setiap class,  maka  hasil  akhirnya  dapat  menggunakan rumus:
P(X|Ci)=arg maxP(Xi|Ci)*P(Ci)…..........................(3)

## 2.2 Alur Penelitian

## 2.2.1 Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  karena metode  ini  sesuai  digunakan  untuk  prediksi ketercapaian  nilai  KKM  siswa.  Tahapan  penelitian mengikuti  alur  proses  yang  telah  dibuat  agar mempermudah  dalam  melakukan  penelitian.  Alur penelitian terlihat pada gambar 2.
Mulai Akurasi terbaik Jika YA Jika TIDAK Identifikasi Masalah : Pengumpulan Data Tinjauan Pustaka (Landasan teori, keasliasn penelitian) Menghitung akurasi sistem Pemilihan Data untuk prediksi Cleaning Data Melakukan Seleksi Atribut, Data Latih, Data Uji Data Selections Melakukan Diskritisasi Data Data Transformations P e r e n c a n a a n Pengamatan Melihat hasil pengujian akurasii dari sistem yang telah dibangun Pattern Evaluations Evaluasi pengujian aplikasi Kesimpulan dan saran Knowledge Presentations T in d a k a n P h p , M y s q l D a ta M in in g P e n g a m a ta n R e fl e k s i Analisis menggunakan NBC 1.   Training data dengan NBC 2.   Tampilkan hasil atau akurasi sistem Penggabungan Data Untuk Prediksi Data Integration selesai
Gambar 2. Alur Penelitian
2.2.2 Use case diagram
Use case diagram adalah suatu bentuk diagram yang  akan    menggambarkan  fungsionalitas  yang diharapkan  dari  sebuah  sistem  dilihat  dari  sudut pandang  user.  Diagram  use  case  menggambarkan aktivitas-aktivitas  yang  dapat  dilakukan  oleh  user. Untuk gambar Use case terlihat pada gambar 3.
P(X|H)P(H)
P(X)
Gambar 3. Use Case Diagram
Dari  use  case  yang  terlihat  pada  gambar  3  maka dapat di deskripsikan sebagai berikut 1. Deskripsi use case input data set Tabel  1.  Deskripsi Use  Case  Diagram Input  Data Set
Nama Use Case Input data set Aktor Admin Deskripsi Melakukan input data set Kondisi Awal Sistem  menampilkan  menu utama petugas Aktor Sistem 1. Aktor memilih menu  import  data set 2. Sistem akan menampilkan form import data set 3. Aktor memilih tombol cari data 4. Sistem akan mengarahkan ke direktori yang akan dituju. 5. Aktor memilih data file csv yang telah ditentukan. 6. Sistem akan mengarahkan  file  csv ke partisi didalam sistem 7. Aktor memilih tombol impot data 8. Sistem akan memasukan  data  dari csv  kedalam  database mysql
2. Deskripsi use case proses NBC Tabel 2.Deskripsi use case diagram proses NBC
Nama Use Case Proses NBC Aktor Admin Deskripsi Melakukan prediksi ketercapaian nilai KKM siswa dengan komposisi data training  dan  data  testing yang  telah  diinputkan  oleh aktor Kondisi Awal Melakukan training dan testing data set siswa Aktor Sistem 1. Aktor memilih menu analisa naïve bayes 2. Sistem melakukan proses analisa  data  training  dan data testing menggunakan metode Naïve Bayes 3. Apabila  sistem  selesai melakukan  pemrosesan. Sistem akan menampilkan pemberitahuan bahwa pemrosesan telah selesai
3. Deskripsi use case prediksi data baru
Tabel  3.  Deskripsi use  case  diagram prediksi  data baru
Nama Use Case Prediksi Data Baru Aktor Deskripsi Melakukan  prediksi  data baru Kondisi Awal Melakukan data baru belum diprediksi Aktor Sistem 1. Aktor memilih menu prediksi 2. Sistem menampilkan form prediksi baru 3. Aktor mengisi form  prediksi  data baru 4. Jika  klik  tombol  Input maka sistem akan merespon dengan menampilkan  keputusan hasil prediksi

## 2.3 Pengolahan Data

## 2.3.1 Pengambilan Data
Pengambilan  data  dalam  penelitian  ini  penulis mendapatkan  data  langsung  ke  obyek  penelitian. Pengambilan  data langsung  ke  objek  akan mendapatkan  data  yang  valid.Data  yang  diperoleh adalah  data  siswa,  data  orang  tua  dan  data pendungkung  lainnya.  Data  yang  digunakan  adalah data  pada  tahun  ajaran  2015/2016  dan  data  tahun ajaran  2016/2017.    Data  yang  di  peroleh  berjumlah 560 record. Atribut digunakan untuk masukan dalam melakukan prediksi.Adapun atribut yang digunnakan dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Atribut data siswa Atribut Keterangan Nama Nama lengkap siswa yang bersangkutan Kelas tingkatan kelas siswa yang bersangkutan Nilai UTS Nilai  UTS  semester  ganjil  siswa yang bersangkutan Bimbingan Belajar Keikutsertaan  siswa  bimbingan belajar Pendidikan Orang Tua Pendidikan  orang  tua  dari  siswa tersebut Keterangan Keterangan tuntas atau tidak tuntas siswa dalam mengikuti mata pelajaran.

## 2.3.2 Pembersihan Data
Pembersihan  data  merupakan  salah  satu  tahap yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini.  Proses pembersihan  data  dari  missing  valuedan redudansi
data.  Data disebut  missing value  jika pada  record tertentu  pada  salah  satu  atribut  tidak  mempunyai nilai.  Record  yang  missing valueakan dihapus dan tidak digunakan. Pada dataset yang sama jika record berisi  nilai  yang  sama  maka    record    tersebut    juga akan  dihapus dan tidak digunakan.
Tabel 6. Data siswa
Nama Rata UTS Pend. Ortu Bimbel Absen Adimas 6.5 SMA 50 Aan Adi S1 Tidak Ikut 50 Agus 6.2 Tidak Ikut 50 Ahmad 7.1 S1 Ikut 50 Andrianto 6.9 S1 Tidak Ikut 50 AnggikSetyawan 7.5 SMA 50 Ardianto Fajar 7 S1 Tidak Ikut 50 Bayu Aji Saputro 6.5 SMA Tidak Ikut 50 Bayu Prastiyo 6.9 S1 Tidak Ikut 50 Budiyanto 6.3 SD Tidak Ikut 50 Candra Ari 5.9 Tidak Ikut 50 Danny Aji 7.7 SMA Ikut 50 Dimas Anjasmara 7.1 S1 Tidak Ikut 50 Dyangga Farista 6.3 SMA Tidak Ikut 50 Eko Pujiyanto 7.1 SMP Tidak Ikut 50 Ferri Pradia 6.8 S1 50 Galang Prihhatoro 7.9 SMA Tidak Ikut 50 Ibnu Kurniawan Aji 5.5 SMP Ikut 50 Muhamad Ridwan 5.9 SMP Ikut 50 Muhammad Suro 6.6 SD Tidak Ikut 50
Data  pada  tabel  3  ini  data  dimana  yang  sudah melalui  tahap  pembersihan  data  atau  claening  data. Penulis  mengambil  data  yang  memiliki  value  atau nilai  yang  lengkap.  Untuk  data  yang  memiliki missing  value  tidak  digunakan  dan  dihapus.  Hasil dari  pembersihan  data  ini  akan  berguna  dalam prediksi ketercapain nilai KKM siswa.
Hasil  pembersihan  data  atau  cleaning  data  dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Pembersihan data
Nama Rata UTS Pend. Ortu Bimbel Absen Aan Adi S1 Tidak Ikut 50 Ahmad 7.1 S1 Ikut 50 Andrianto 6.9 S1 Tidak Ikut 50 Ardianto Fajar 7 S1 Tidak Ikut 50 Bayu Aji Saputro 6.5 SMA Tidak Ikut 50 Bayu Prastiyo 6.9 S1 Tidak Ikut 50 Budiyanto 6.3 SD Tidak Ikut 50 Danny Aji 7.7 SMA Ikut 50 Dimas Anjasmara 7.1 S1 Tidak Ikut 50 Dyangga Farista 6.3 SMA Tidak Ikut 50 Eko Pujiyanto 7.1 SMP Tidak Ikut 50 Galang Prihhatoro 7.9 SMA Tidak Ikut 50 Ibnu Kurniawan Aji 5.5 SMP Ikut 50 Muhamad Ridwan 5.9 SMP Ikut 50 Muhammad Suro 6.6 SD Tidak Ikut 50

## 2.2.3 Integrasi Data
Integrasi  Data  adalah  tahap  yang  dilakukan dalam penelitian ini peneliti menggabungkan semua data  yang  dikumpulkan  dan  yang  akan  digunakan. Peneliti  melakukan  penggabungan  dari  beberapa data yaitu dtaa siswa dan data pendidikan orang tua yang  berkaitan  dengan  aspek-aspek  penilian  untuk ketercapaian  nilai  KKM  siswa.  Sehingga  dengan melakukan penggabungan data ini diperoleh data set yang  sesuai  dengan  perancangan  sistem  yang dibangun.

## 2.2.5 Seleksi Data Atribut
Dalam data  mining dibutuhkan data latih dan data  uji.  Maka  dalam  tahap  ini  penulis  melakukan seleksi  data  atribut  untuk  melakukan  prediski ketercapaian  nilai  KKM  siswa.  Dalam  seleksi  data penulis  menyeleksi data  menjadi data latih dan data uji  yang  akan  digunakan.  Data  latih  merupakan suatu  data  yang  akan  digunakan  untuk melakukan penelusuran  pola  dalam  data  mining  atau  sebagai daya  ang  digunakan  data  sumber.  Data  uji merupakan  data  yang  akan  diujikan  atau  data  yang akan  dicoba  pada  sistem.  Data  yang  sudah  selesai melalui  tahap  seleksi  data    digunakan  kemudian akan  di  bagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan proporsi  pembagian  sebesar  75%  dari  data
keseluruhan  sebagai  daa  latih  dan  25%  dari  data keseluruhan sebagai data uji.

## 2.2.6 Pembahasan
Dalam  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengujian dengan  menggunakan  data  2  tahun  pelajaran  dari tahun 2015/2016 sampai 2016/2017 dengan menggunakan rincian data sebagai berikut:
Data  keseluruhan  dalam  2  tahun  ajaran  2015/2016 sampai  2016/2017  sebanyak  645 record data  siswa. Dengan  atrbut  yang  telah  ditentukan.  Oleh  peneliti dalam  melakukan  prediski  keercpaian  nilai  KKM siswa.
Dari  data  yang  ada  beberapa  data  yang  tidak memiliki  data  yang  lengkap  atau  missing  value sebanyak 15 record data siswa
Setelah data  yang didapatkan  yang digunakan  maka tahap  selanjutnya  melakukan  integrasi  data  atau penggabungan  data  yang  akan  digunakan  atau  daya yang  sudah  melalui  pembersihan  data.  Data  yang akan digunakan sebanyak 630 record.
Tahapan  selanjutnya  penulis  melakukan  pembagian data  atribut  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Data  lath 75%  dan  data  uji  25%.  Untuk  pembagian  data  latih dan data uji terlihat pada tabel 8.
Tabel 8. Pembagian Data Latih & Data Uji

## 2.2.6 Prediksi Dengan Naïve Bayes
Pada  tahapan  ini  akan  mengolah  data  latih  dan data  uji  menggunakan  metode  naive  bayes.  Setelah pembagian  data  latih  dan  data  uji  dengan  hasil  473 record sebagai data latih dan 157 record sebagai data uji  yang  akan  menentukan  nilai  tercapai  dan  tidak tercapai  nilai  KKM  siswa  menggunakan    metode naive  bayes.  Dari  hasil  prediksi  yang  sesuai  dengan data  asli  sebanyak  145  record.  Sehingga  data  yang tidak  sesuai  dengan  data  asli  sebanyak  12  record. Langkah  selanjutnya  menguji  kinerja  sistem.Tujuan dari menguji kinerja sistem adalah untuk mengetahui kinerja sistem dalam melakukan prediksiketercapain nilai KKM siswa.

## 2.2.7 Pengujian Dengan Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  suatu  metode  yang biasanya  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan akurasi  pada  konsep  data  mining.  Rumus  ini
melakukan  perhitungan  dengan  3  keluaran,  yaitu: recall, precision dan acuraccy 1. Recall  adalah  proporsi  kasus  positif  yang diidentifikasi dengan benar. Rumus dari recall = TP/(TP+FN)
2. Precision  adalah  proporsi  kasus  dengan  hasil positif  yang  benar.    Rumus  dar  Precision  = TP/(TP+FP)
3. Accuracy  adalah  perbandingan  kasus  yang diidentifikasi benar dengan jumlah semua kasus
Rumus dari accuracy=
(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN).
Pada  tahap  inimelakukan  pengujian  terhadap sistem  yang  dibangun.  Pada  tahap  ini  akan  menguji sistem  menggunakan  metode  pengujian Confusion Matrix .  Pengujian  dilakukan  agar  sistem  tersebut layak untuk digunakan dalam memprediksi ketercapain  nilai  KKM  siswa.  Adapun  rincian pengujian adalah terlihat pada tabel 5.
Rumus  perhitungan  Confusion  Matrix  terlihat  pada tabel 5.
Tabel 5. Rumus Confusion Matrix
Rumus  untuk  perhitungan confusion  matrix jika  di tuliskan seperti dibawah ini:
Nilai Precision = TP / (TP+FP) Nilai Recall     = TP/ (TP+FN) NilaiAcuracy   = TP + TN / (TP+TN+FP+FN)
Mendefinisikan sebagai berikut Jenis Data Prosentase Jumlah Data Latih 75% 473 Data Uji 25% 157 Confusion Matrix Data Sebenarnya TRUE FALSE Data Prediksi TRUE TP (True Positiv Corect Result) FP (False Positiv Unexpecte d Result) FALSE FN (False Negativ Missing Result) TN (True Negative Corect Absence Of
Result)
Hasil  dari  pengujian  dengan confusion  matrix terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Data Hasil Prediksi
Dari data yang terlihat pada tabel 6 didapatkan hasil perhitungan confusion matrix sebagai berikut
Nilai Precision =145/(145+12) = 0,92 Nilai Recall = 145/(145+157)  = 0,48 NilaiAcuracy =(145+473)/(145+473+157+12) =0,78
Apabila  hasil  dari  perhitungan  confusion  matrix  di konversikan  ke  nilai  yang  lebih  mudah  yaitu  nilai persen maka akan didaptkan hasil sebagai berikut Nilai Precision = 0,90 x 100
= 90% Nilai Recall     = 0,47 x 100 = 47% NilaiAcuracy   = 0,715 x 100 = 71%
Setelah  dilakukan  perhitungan  metode  naïve  bayes dengan data sebanyak 600 record dengan mengguunakan  data  latih  sebanyak  473  data  dan data  uji  157  data  maka  didapatkan  bahwa  nilai precision sebesar 92%, nilai recall sebesar 48% dan nilai accuracy sebesar 78%.

## 2.2.7 Studi Kasus Perhitungan Naïve Bayes
Pada  tahap  ini  akan  memberikan  contoh perhitungan  dalam  menggunakan  metode  naïve bayes. Tujuan dalam tahap ini adalah agar pembaca mengetahui  bagaimana  perhitungan  naïve  bayes secara jelas dan mudah untuk dipahami.
Dalam  tahap perhitungan ini  akan  menentukan nilai  tercapai  dan  tidak  tercapai  nilai  KKM  siswa menggunakan  metode  naïve  bayes.  Dengan  atribut yang  telah  di  tentukan  yaitu  nilai  rata-rata  UTS gasal,  pendidikan  orang  tua,  keikutsertaan  siswa dalam Bimbel dan kehadiran siswa.
Berikut  adalah  data  baru  yang  akan  digunakan sebagai  contoh  perhitungan.  Berikut  adalah  data baru adalah
a  Rata-rata nilau UTS Gasal = 7.5
b  Pendidikan Orang Tua = SMA c  Keikutsertaan Bimbel = Tidak Ikut d  Kehadiran = 49
Maka  untuk  menetukan  hasil  akhir  dari  data  baru yang diatas maka perhitungan dilakukan secara jelas dan mudah dipahami sebagai berikut:
a. Menghitung P(Ci) P(Keterangan=’Tercapai’)   = 460 473 = 0,87
P(Keterangan=’Tidak Tercapai’) = 13 473 = 0,02
b. Menghitung P(X|Ci) untuk setiap kelas i P(Rata-rata nilai UTS= ”7.5”
|keterangan=Tercapai”)  = 133 135 = 0.98 P(Rata-rata nilai UTS=“75” | keterangan=“Tidak Tercapai”) = 2 135 = 0.02 P(Pendidikan Orang Tua =  “SMA”  | keterangan=”Tercapai”) = 343 360 = 0,95
P(Pendidikan Orang Tua = “SMA” | keterangan = “Tidak Tercapai”) = 17 360 = 0,04
P(Keikutsertaan Bimbel= “Tidak  Ikut  |
Keterangan=”Tercapai”)  = 463 473 =0.97
P(Tidak  Melaksanakan  Piket  =“Tidak  Ikut |keterangan=“Tidak Tercapai”) = 13 473 = 0.02
P( Kehadiran =  “49”  | keterangan =  Tercapai”) = 46 50 = 0.92
P(  Kehadiran  =  “49”|  keterangan=  “Tidak
Disiplin”) = 4 50 = 0.08
b. Menghitung P(X|Ci) untuk setiap kelas P(X|: level = ’Tercapai’)  = 0.98 x 0.95 x 0.97 x 0.92 = 0.8308244
P(X| level= ’Tidak Tercapai’ )  = 0.02 x 0.04 x 0.07 x 0.08= 0.000672
c. Menghitung P(X|Ci)*P(Ci ) :
P(X|keterangan =”Tercapai”) * P(level=“Tercapai”)  =  0.87  x  0.8308244= 0.722817228 P(X|keterangan =“Tidak Tercapai”) * P(level=“Tidak  Tercapai”)=  0.02  x0.0.000672= 0.0001344 Precision = Merupakan tingkat ketepatan antara  informasi  yang  diminta oleh    pengguna dengan jawaban yang diberikan oleh sistem Recall = Merupakan  tingkat  keberhasilan sistem dalam menemukan kembali sebuah informasi. Acuracy  = Sebagai  tingkat  kedekatan  antara nilai prediksi dengan nilai aktual
Confusion Matrix Data Sebenarnya TRUE FALSE Data Prediksi TRUE 145 12 FALSE 157 473
Hasil  dari  perhitungan  dengan  data  rata-rata  nilai UTS,  pendidikan  Orang  Tua,  Keikutsertaan  Bimbel dan  Kehadirandengan  menggunkan  algoritma  Naïve Bayes  diatas  didapatkan  hasil  keterangan  = “Tercapai”

## 3. PENUTUP

## 3.1 Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  maka  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  dengan  menggunakan naïve  bayes  dapat  melakukan  prediksi  terhadap ketercapaian nilai KKM siswa. Dengan menggunakan  naïve  bayes  dengan  data  sebanyak 473  data    record  untuk  data  latih  dan  157record untuk  data  uji.  Dari  pengujian  didaptkan  nilai accuracy  sebesar  78%,  precion  sebesar  92%  dan recall sebesar 48%.
3.2 Saran Agar  penelitian  berikutnya  yang  akan  melakukan penelitian  yang  sama,  agar  mendapatkan  hasil  yang lebih baik sebgai berikut
1. Pada  penelitian  ini  dalam  hal  pengukuran kinerja  sistem  menggunakan  metode  Confusion Matrix.    Sebagai  perbandingan  dalam  hal pengujian kinerja sistem prediksi dapat menggunakan  metode  lain  sepeti  K-Fold  Cross Validation.
2. Untuk  mengatahui  tingkat  kinerja  sistem  yang berbeda,  proses  pelatihan  dan  pengujian    data untuk    klasifikasi    kedisiplinan    siswa menggunakan    metode  selain  menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifictaion.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Mardapi,  Dj.  dan  Ghofur,  A,  (2013). Pedoman Umum  Pengembangan  Penilaian;  Kurikulum Berbasis Kompetensi SMA. Jakarta: Direktorat Pendidikan Menengah Umum
[2].  Peraturan  Menteri  Pendidikan  Nasional  Nomor 14  tahun  2008  tentang Organisasi  dan  Tata Kerja Direktorat Jenderal Manajemen Pendidikan Dasar dan Menengah
Departemen  Pendidikan  Nasional. Jakarta: Direktorat  Jenderal  Manajemen  Pendidikan Dasar dan Menengah.
[3].  Praningki  Tutus,  Sistem  Prediksi  Penyakit Kanker  Serviks  Menggunakan  CART,  Naive Bayes, dan k-NN. Cite c Journal, Vol. 4, No.
2, Februari 2017 – April 2017
[4].  Deny  Wiria  Nugraha  dkk.  2017.  Prediksi Penyakit Stroke Menggunakan Metode Naive
Bayes  Classifier  .  SemanTIK,    Vol.3,  No.2, Jul-Des 2017, pp. 13-22 ISSN : 2502-8928
[5].  Husni  Naparin.2016.  Prediksi  Peminatan  Siswa Sma  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes. SYSTEMIC Vol. 02, No. 01 ISSN  2460- 8092.
[6].  Jayanto,  Arief.  2013. Algoritma  Naive  Bayes untuk  Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi Mahasiswa. Jurnal  Teknologi  Informasi DINAMIK  Volume  18,  No.1,  Januari 2013 : 09-16 ISSN : 0854-9524.
[7]. Mandasari, Vina, dkk. 2011. Analisis Kepuasan Konsumen  Terhadap  Restoran  Cepat  Saji Melalui  Pendekatan  Data  Mining. Jurnal Generic Vol.6 No.1 (Januari 2011)
[8].  Ridwan,  Mujib,  dkk.  2013. Penerapan  Data MiningUntuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik
Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive  Bayes  Classifier .  Jurnal  EECCIS
Vol.7, No. 1, Juni 2013
[9].  Untari,  Dwi,  “Data  Mining  untuk  Analisa Prediksi Mahasiswa Non-Aktif menggunkaan  Metode  Decision  Tree C45”,  Universitas  Dian  Nuswantoro: Semarang, 2014.
[10].  G.    Subbalakshmi,    K.    Ramesh    and    M.    C. Rao,  "Decision  Support  in Heart Disease Prediction  System  Using  Naive  Bayes," Indian  Journal  of  Computer  Science  and Engineering, vol. 2, no. No. 2, ISSN: 0976-
5166, pp. 170-176, April-June 2011.
[11].  M.    Sarosa,    H.    Suryono    and    M.    Ridwan,
"Penerapan  Data  Mining  Untuk  Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa
Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier," Jurnal EECCIS,  vol. 7, no. No. 1, pp. 59-64, 2013.
[12].  R.  R.  Patil,  "Heart  Disease  Prediction  System using  Naive  Bayes  and  Jelinek-Mercer Smoothing,"  International    Journal    of Advanced  Research  in  Computer  and Communication  Engineering,  vol.  3,  no.  5, ISSN  (Online):  2278-1021,  ISSN  (Print): 2319-5940, pp. 6787-6789, 2014.