Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.2.1889 Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 607-614 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## THE RIGHT STEPS TOWARDS GRADUATION: NB-PSO SMART COMBINATION FOR STUDENT GRADUATION PREDICTION
Ahmad Hafidzul Kahfi *1 , Titin Prihatin 2 , Yudhistira 3 , Adjat Sudradjat 4 , Ganda Wijaya 5
1,2 Informatics, Faculty Of Information Technology, Universitas Nusa Mandiri, Indonesia
3 Computer Science, Faculty of Informatics Engineering, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
4 Information System, Faculty of Informatics Engineering, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia
5 Information System, Faculty Of Information Technology, Universitas Nusa Mandiri, Indonesia Email: 1 ahmad.azx@nusamandiri.ac.id , 2 titin.tpn@nusamandiri.ac.id , 3 yudhistira.yht@bsi.ac.id , 4 adjat.ajt@bsi.ac.id , 5 ganda.gws@nusamandiri.ac.id
(Article received: February 21, 2024; Revision: March 08, 2024; published: April 22, 2024)

## Abstract
The  current  digital  era  demands  a  more  innovative  approach  in  predicting  student  campuses  considering  that campuses  are  not  only  important  for  students  but  also  for  lecturers,  student  guardians  and  higher  education institutions.  Previous  studies  have  used  various  machine  learning  methods  such  as  Decision  Trees,  Neural Networks, Support Vector Machines, etc. in these predictions. The problem that occurs is that even though various machine learning methods have been used, there are still limitations in the accuracy and efficiency of predicting student admissions, The problem in  question can be given a real  example of  a case that  occurred. So  with this problem the aim is to develop a more effective methodology in predicting student permits, with recommendations from  an  intelligent  combination  of  two  computational  techniques  Naive  Bayes  (NB)  and  Particle  Swarm Optimization  (PSO).  This  research  methodology  includes  data  collection,  NB  model  development  and  model partnership with PSO. Student graduation data is used in model testing with evaluation based on metrics such as accuracy and Area Under the Curve (AUC). The results showed a significant increase in accuracy to 86.94% from 83.30% and AUC value from 0.860 to 0.884 when using the combination of NB and PSO compared to NB without either. The integration of NB and PSO has been proven to increase effectiveness in classifying student graduation prediction cases. This research opens up opportunities for the practical application of technology in the education sector and emphasizes the importance of using effective optimization and feature selection techniques in improving prediction results.
Keywords : Combination of NB and PSO, Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization, Student Graduation.

## LANGKAH TEPAT MENUJU KELULUSAN: KOMBINASI CERDAS NB-PSO UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA

## Abstrak
Era  digital  saat  ini  menuntut  pendekatan  yang  lebih  inovatif  dalam  prediksi  kelulusan  mahasiswa  mengingat kelulusan tidak  hanya penting  bagi  mahasiswa tetapi  juga bagi dosen, wali  mahasiswa dan  institusi pendidikan tinggi. Studi-studi sebelumnya telah  menggunakan berbagai  metode pembelajaran  mesin seperti Decision  Tree , Neural  Networks, Support  Vector Machine , dan lain-lain dalam prediksi  ini. Permasalah  yang terjadi  meskipun berbagai  metode  pembelajaran  mesin  telah  digunakan,  masih  terdapat  keterbatasan  dalam  akurasi  dan  efisiensi prediksi kelulusan mahasiswa, dimana terdapat mahasiswa yang lulus tidak tepat waktu masih banyak dan dapat menyebabkan  rasio  dosen  dan  mahasiswa  menjadi  berkurang.  Maka  dengan  permasalahan  tersebut  memiliki tujuan  untuk  mengembangkan  metodologi  yang  lebih  efektif  dalam  prediksi  kelulusan  mahasiswa,  dengan mengusulkan kombinasi cerdas dari dua teknik komputasi Naive Bayes (NB) dan Particle Swarm Optimization (PSO). Metodologi penelitian ini meliputi pengumpulan data, pengembangan model NB dan pengoptimalan model dengan PSO. Data kelulusan mahasiswa digunakan dalam pengujian model dengan evaluasi berdasarkan metrik seperti akurasi dan Area Under Curve (AUC). Hasil penelitian menunjukkan peningkatan signifikan dalam akurasi menjadi 86,94% dari 83,30% dan nilai AUC dari 0,860 menjadi 0,884 saat menggunakan kombinasi NB dan PSO dibandingkan dengan NB tanpa pengoptimalan. Integrasi NB dan PSO terbukti meningkatkan efektivitas dalam mengklasifikasikan kasus prediksi kelulusan mahasiswa. Penelitian ini membuka peluang untuk aplikasi praktis teknologi dalam sektor pendidikan dan menekankan pentingnya penggunaan teknik optimasi dan seleksi fitur yang efektif dalam meningkatkan hasil prediksi.
Kata kunci : Kelulusan Mahasiswa, Kombinasi NB dan PSO, Naïve Bayes, Particle Swarm Optimization.

## 1. PENDAHULUAN
Kelulusan  merupakan  puncak  pencapaian  bagi mahasiswa  di  seluruh  tingkatan  pendidikan  tidak terkecuali  bagi  mereka  yang  menempuh  pendidikan tinggi. Momen kelulusan ini tidak hanya merepresentasikan  puncak  prestasi  akademik,  tetapi juga  menjadi  simbol  dedikasi  dan  usaha  yang  telah dilakukan  oleh  mahasiswa  selama  periode  studi mereka.  Dalam  konteks  ini  kelulusan  bukan  hanya menjadi  tujuan  penting  bagi  mahasiswa,  tetapi  juga menjadi kebanggaan bagi dosen, wali mahasiswa dan institusi pendidikan tinggi secara keseluruhan.
Di era digital saat ini, menjadi semakin penting dimana  data  dan  prediksi  merupakan  elemen  kunci dalam  kebutuhan  pengambilan  keputusan  akan metodologi  yang  efektif  untuk  mengantisipasi  dan memprediksi kelulusan mahasiswa. Prediksi kelulusan  yang  akurat  dapat  membantu  institusi pendidikan  tinggi  dalam  merancang  kebijakan  dan intervensi yang tepat guna serta meningkatkan tingkat keberhasilan  mahasiswa.  Selain  itu,  kemampuan untuk  mengidentifikasi  potensi  hambatan  yang mungkin dihadapi oleh mahasiswa selama masa studi mereka.  Sehingga  institusi  dapat  membantu  dalam memberikan  dukungan  yang  lebih  terfokus  dan efektif.
Penelitian terdahulu mengenai prediksi kelulusan mahasiswa menggunakan berbagai metode seperti Decision  Tree (DT), Neural  Networks (NN), Support  Vector  Machine (SVM), Particle  Swarm Optimization (PSO),  dan Genetic  Algorithm (GA) menunjukkan  hasil  yang  signifikan.  Studi-studi  ini penting dalam  membantu  institusi pendidikan tinggi untuk  merancang  strategi  dan  intervensi  yang  lebih efektif.
Berikut  adalah  ringkasan  hasil  dari  penelitian- penelitian tersebut dalam bentuk tabel:
Tabel 1. Data penelitian kelulusan Peneliti Metode Akurasi [1] DT 84,96% NN 84,68% SVM 85,18% [2] SVM 85,84% SVM+PSO 86,57% [3] SVM 85,81% SVM+GA 86,43% [4] DT 86,55% DT+PSO 87,56% [5] NN 84,55% NN+PSO 86,94% [6] NN 84,55% NN+GA 87,33%
Dari  tabel  tersebut,  kita  dapat  melihat  bahwa berbagai  metode memiliki keefektifan  yang  berbeda dalam  memprediksi  kelulusan  mahasiswa.  Metode seperti PSO dan GA cenderung memberikan akurasi yang  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan  metode tradisional  seperti  DT,  NN,  dan  SVM.  Ini
menunjukkan  pentingnya  penggunaan  teknik-teknik canggih  dalam  analisis  data  untuk  meningkatkan akurasi prediksi kelulusan mahasiswa.
Penelitian  kelulusan  dengan  dataset  berbeda juga  dilakukan  oleh  peneliti  lain.  Dimana  peneliti menggunakan  metode NB, SVM, KNN, DT dengan hasil  akurasi  yang  tertinggi  diraih  oleh  metode  NB dengan nilai 76,79% [7]. Metode NB juga digunakan dengan hasil akurasi 75,00% [8], sampai hasil akurasi 80,72%  dan  model  ini  menjadi  acuan  oleh  pihak universitas  lain  [9].  Peneliti  lain  dengan  data kelulusan  mahasiswa  menggunakan  metode  DT  dan hanya memakai entropy dan information gain dengan hasil  metode  DT  membentuk  pohon  aturan  sesuai keinginan [10].
Selain  itu,  penelitian  ini  juga  menunjukkan bahwa  tidak  ada  satu  metode  yang  paling  superior, berbagai metode memiliki kelebihan dan keterbatasannya  masing-masing.  Oleh  karena  itu, pendekatan  yang  menggabungkan  beberapa  metode mungkin  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  akurat dalam prediksi kelulusan mahasiswa.
Walaupun telah ada berbagai metode pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk  deteksi kelulusan  mahasiswa.  Namun  seperti  masih  ada keterbatasan  model  dalam  akurasi  dan  efisiensi prediksi  [11]  contohnya  model Naïve  Bayes yang belum dilakukan pada pengujian kelulusan mahasiswa.  Dalam  konteks  inilah,  penelitian  ini mengusulkan  kombinasi  cerdas  dari  dua  teknik komputasi: Naive  Bayes (NB)  dan Particle  Swarm Optimization (PSO).  Metode  ini  diharapkan  tidak hanya  mampu  mengklasifikasikan  data  mahasiswa dengan  efisien,  tetapi  juga  memperbaiki  proses seleksi dan organisasi data yang heterogen.
NB  terkenal  dengan  model  klasifikasi  dengan pendekatan  pada  prinsip  probabilistik  dan  asumsi independensi antar variabel prediktor dan menjadikannya  pilihan  yang  efisien  serta  mudah diimplementasikan dalam berbagai studi [12]. Namun seperti  masih ada keterbatasan  model dalam akurasi dan  efisiensi  prediksi  [11].  Sementara  itu,  PSO sebuah  metode  heuristik  yang  mengambil  inspirasi dari perilaku sosial sekelompok hewan seperti burung atau  ikan,  belum  sepenuhnya  terexploitasi  dalam konteks  peningkatan  kinerja  model  NB  [13]. Penelitian ini berfokus pada pengembangan metodologi  hibrida,  yang  mengkombinasikan  dan mengintegrasikan  kelebihan  NB  dalam  klasifikasi yang  cepat  dan  sederhana  dengan  keunggulan  PSO dalam  eksplorasi  ruang  pencarian  secara  global khususnya dalam optimasi parameter [14]. Pendekatan  ini  diharapkan  dapat  menghasilkan peningkatan  signifikan  dalam  akurasi  prediksi kelulusan  mahasiswa,  melalui  peningkatan  dalam seleksi fitur dan penyetelan parameter model [15].
Penelitian  ini  di  masa  mendatang  akan menghasilkan  metodologi  baru  yang  belum  pernah diaplikasikan  sebelumnya  dalam  studi  kelulusan mahasiswa  menggunakan  dataset  yang  sama  seperti peneliti-peneliti  sebelumnya  dalam  memprediksi kelulusan  mahasiswa,  yaitu  menggunakan Naive Bayes dan Particle  Swarm  Optimization ,  yang mampu  memberikan  prediksi  yang  lebih  akurat  dan efisien.  Selain  itu,  hasil  penelitian  ini  berpotensi untuk  dikembangkan  menjadi  sebuah  alat  bantu prediksi kelulusan mahasiswa yang dapat diintegrasikan  ke  dalam  sistem  basis  data  dunia pendidikan, sehingga  membantu instansi pendidikan dalam  pengambilan  keputusan  tentang  kelulusan mahasiswa.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  metode  penelitian  yang  dilakukan mempunyai beberapa tahap alur penelitian yang dapat dijelaskan dengan alur diagram pada Gambar 1.
Alur diagram pada Gambar 1  memberitahukan bahwa  dalam  penelitian  melakukan  proses  terhadap data  kelulusan  dengan  menggunakan  model naïve bayes dan particle  swarm  optimization .  Berikut tahap-tahap yang terdapat pada alur penelitian.

## 2.1. Penyiapan bahan penelitian
Pada tahap penyiapan bahan penelitian di mulai dari  mencari dan  mendapatkan data [16]. Data yang didapat  merupakan  dataset  berbentuk  primer  [17], dimana  data  didapatkan  dari  salah  satu  instansi pendidikan dengan data tentang kelulusan mahasiswa yang  mencakup  variabel-variabel  seperti  data mahasiswa dan nilai mahasiswa. Setelah pengumpulan  data,  langkah  selanjutnya  adalah pemrosesan  data  dengan  pembersihan  data  untuk menghilangkan kesalahan dalam pengujian dan nilai yang  hilang.  Sehingga  data  menjadi  penting  untuk meningkatkan kualitas dan akurasi prediksi [18].

## 2.2. Pengembangan model
Pengembangan model Naive Bayes (NB) untuk pengujian pada data kelulusan melibatkan pembuatan sistem yang dapat menghitung probabilitas berdasarkan frekuensi dan gabungan nilai dari dataset yang  ada.  Metode  NB  menggunakan  rumus  berikut untuk menghitung probabilitas posterior[19]:
𝑃(ℎ|𝐷) 𝑃( 𝐷 | ℎ )𝑋𝑃(ℎ) 𝑃(𝐷) (1)
Dalam konteks ini:
D  adalah  kumpulan  data  pelatihan.  Ini merupakan  data  yang  telah  dikumpulkan  dan  akan digunakan  untuk  melatih  model  NB.  Data  ini  berisi contoh-contoh  sebelumnya  yang  akan  membantu model  mempelajari  hubungan  antara  fitur input dan kelas output . h  adalah  hipotesis  atau  kelas  yang  ingin  kita prediksi.  Dalam  konteks  kelulusan,  ini  bisa  berarti apakah seorang siswa akan lulus atau tidak.
P(h|D) adalah probabilitas posterior. Ini adalah probabilitas  hipotesis  h  (misalnya,  seorang  siswa lulus)  setelah  mempertimbangkan  data  pelatihan  D. Probabilitas  posterior  ini  merupakan  inti  dari  model NB,  yang  mengupdate  kepercayaan  kita  tentang kemungkinan hipotesis berdasarkan bukti yang ada.
P(D|h)  adalah  kemungkinan  data  pelatihan  D diberikan  hipotesis  h.  Ini  mengukur  seberapa  baik data pelatihan cocok dengan hipotesis tertentu. Dalam kasus  ini,  ini  bisa  berarti  seberapa  sering  siswa dengan karakteristik tertentu (sesuai dengan hipotesis h) lulus dalam data pelatihan. P(h)  adalah  probabilitas  awal  dari  hipotesis  h. Ini  adalah  estimasi  sebelumnya  tentang  seberapa sering hipotesis h
terjadi, sebelum
mempertimbangkan data pelatihan.
P(D)  adalah  probabilitas  sebelumnya  dari  data pelatihan  D.  Ini  sering  kali  merupakan  faktor
normalisasi  yang  memastikan  bahwa  probabilitas posterior berada dalam rentang yang valid.
Dalam  praktiknya,  model  NB  mengasumsikan bahwa  semua  fitur  dalam  data  pelatihan  bersifat independen  satu  sama  lain,  yang  sering  tidak sepenuhnya  akurat  tetapi  masih  memberikan  hasil yang  baik  dalam  banyak  kasus  praktis.  Model  ini terutama  berguna  karena  sederhana,  efisien,  dan sering memberikan hasil yang cukup akurat meskipun asumsi independensinya.

## 2.3. Pengoptimalan model
Dalam  proses  pengoptimalan  model  metode Naive Bayes (NB) dan Particle Swarm Optimization (PSO)  digabungkan  untuk  mengembangkan  model prediktif. NB,  yang  merupakan teknik pembelajaran mesin  yang  berbasis  probabilitas  yang  digunakan untuk mengklasifikasikan data berdasarkan probabilitas kondisional. Sementara itu, PSO sebuah algoritma  optimasi  berdasarkan  perilaku  kawanan hewan  yang  berkelompok  dan  digunakan  untuk menemukan  kombinasi  parameter  optimal  dalam model Naive  Bayes .  Kombinasi  NB-PSO  ini diharapkan  dapat  meningkatkan  akurasi  prediksi kelulusan mahasiswa dengan memanfaatkan kekuatan kedua metode tersebut.

## 2.4. Pengujian dan validasi
Penerapan  dan  Evaluasi  Model  Setelah  model NB-PSO  dikembangkan,  langkah  berikutnya  adalah penerapan model pada dataset. Model ini diuji untuk menilai efektivitasnya dalam memprediksi kelulusan mahasiswa. Evaluasi dilakukan dengan menggunakan  metrik  seperti  akurasi  dan confusiion matrix .  Rumus  akurasi  dapat  dilihat  pada  rumus  (2) dan  validasi  pada  rumus  (3)  dan  rumus  (4)  sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑋100% (2) 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 𝑋100% (3) 𝑠𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦  = 𝑇𝑁 𝑇𝑁+𝐹𝑃 𝑋100% (4)
Uji  coba  dilakukan  dengan  membagi  data menjadi  dua  set,  yaitu  data  pelatihan  dan  data pengujian  untuk  memastikan  bahwa  model  dapat bekerja  dengan  baik  pada  data  yang  belum  pernah dilihat sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Penyiapan bahan penelitian
Dataset yang dijadikan fokus pada penelitian ini adalah dataset dengan kumpulan data kelulusan dari mahasiswa  sebuah  perguruan  tinggi  swasta.  Dataset ini terdiri dari sembilan atribut penting dan 1 atribut sebagai prediktor. Pertama, atribut jenis kelamin yang mencakup  data  mahasiswa  laki-laki  dan  perempuan dengan  tujuan  untuk  menganalisis  pengaruh  jenis kelamin terhadap motivasi dan kemampuan mencapai kelulusan  tepat  waktu.  Kedua,  jurusan  SLTA  yang berperan  penting  dalam  menentukan  kesesuaian antara  jurusan  di  sekolah  menengah  atas  dengan program  studi  di  perguruan  tinggi  mahasiswa tersebut. Ketiga, Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) dari semester pertama hingga semester keenam mahasiswa  tersebut  yang  merupakan  indikator penting  dalam  menilai  performa  akademis.  Label atribut dalam dataset ini dibagi menjadi dua kategori, yaitu  1  untuk  "Lulus  Tepat  Waktu"  dan  2  untuk "Lulus Tidak Tepat Waktu", dengan total jumlah data sebanyak 796.
Tabel 2. Penyiapan Data Kelulusan JK JRS_SLTA ASAL_SLTA IPK1 IPK2 IPK3 IPK4 IPK5 IPK6 TEPAT WAKTU 2 7 5 3,55 3,56 3,61 3,59 3,62 3,57 YA 1 9 5 2,82 2,98 3,08 3,36 3,42 3,43 YA 1 5 3 2,27 2,27 2,52 2,41 2,77 2,93 TIDAK 2 4 2 3,41 3,49 3,44 3,47 3,52 3,54 YA 2 5 3 2,95 2,68 2,52 2,78 2,91 3,18 YA 1 9 3 1,23 0,73 0,59 0,69 2,48 2,94 TIDAK 2 7 3 2,95 3,05 2,95 2,96 3,16 3,21 YA 2 5 3 3,23 3,39 3,43 3,48 3,44 3,4 YA 1 7 3 3,27 3,12 2,46 3,05 3,17 3,25 TIDAK 2 5 3 2,82 2,51 2,51 2,59 2,76 2,94 YA 1 4 3 2,82 3,17 3,18 3,41 3,48 3,43 YA .. … … …..
……
…. ….. ….. ….. ….. 2 10 5 2,68 2,59 2,23 2,14 2,03 1,92 TIDAK
Dalam penelitian ini, setelah melakukan proses awal.  Selanjutnya,  penyesuaian  dilakukan  pada beberapa atribut; jenis kelamin diubah menjadi angka (1  untuk  laki-laki),  jurusan  SLTA  dikategorikan  ke dalam 10 kelompok (1-10), asal SLTA diklasifikasikan ke dalam 5 kelompok (1-5), dan nilai IPK  untuk  setiap  semester  hingga  semester  enam. Data tersebut dengan dirinci dalam tabel 1. Proses ini penting  untuk  memastikan  analisis  yang  dilakukan
dapat  diandalkan  dan  memberikan insight yang bermanfaat untuk prediksi kelulusan
mahasiswa.maka akan dilanjutkan dengan pengujian menggunakan metode Naïve Bayes (NB).

## 3.2. Pengembangan model
Data  kelulusan  yang  telah  diproses  akan digunakan untuk pengujian dan validasi
menggunakan  model Naïve  Bayes (NB)  melalui software Rapid  Miner . Hasil dari pengujian tersebut akan  ditunjukkan  dalam confusion  matrix ,  dengan detailnya disajikan di tabel 3.
Table 3. Confussion Matrix NB
true ya
true tidak pred ya 543 42 pred tidak 91 120
Dari tabel 3 dapat diketahui bahwa Prediksi "ya" (kelulusan) yang benar sebanyak 543 mahasiswa dan hasil  dari  prediksi  tersebut  benar  bahwa  mahasiswa lulus  tepat  waktu  dan  prediksi  salah  terhadap
kelulusan  sebanyak  42  mahasiswa.  Prediksi  "tidak" (tidak lulus) yang benar sebanyak 120 kali dan salah sebanyak 91 kali yang seharusnya lulus tepat waktu. Dari hasil tersebut dapat dirumuskan sebagai berikut untuk mencari akurasi:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 543 + 120 543 + 120 + 42 + 91 𝑋100% =    83,30%
Dari  tabel  3  maka  akan  didapatkan  kurva tentang kelulusan mahasiswa dengan model NB yang dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Kurva Kelulusan Model NB
Gambar  2  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa dengan kurva tersebut dapat dikatakan bahwa model NB berhasil mencapai AUC ( Area Under the Curve ) sebesar  0,860%  pada  kurva  ROC,  menunjukkan efektivitas tinggi dari model prediksi yang digunakan dalam mengklasifikasikan kelulusan mahasiswa.

## 3.3. Pengoptimalan model
Data kelulusan  yang telah diproses oleh  model Naïve  Bayes (NB)  maka  akan  digunakan  untuk pengujian  dan  validasi  menggunakan  model  NB dengan metode pengoptimalan yaitu metode Particle Swarm  Optimization (PSO).  Hasil  dari  pengujian tersebut  akan  ditunjukkan  dalam confusion  matrix , dengan detailnya disajikan di tabel 3.
Table 4. Confussion Matrix NB+PSO
true ya true tidak pred ya 584 54 pred tidak 50 108
Dari tabel 4 dapat diketahui bahwa Prediksi "ya" (kelulusan) yang benar sebanyak 584 mahasiswa dan hasil  dari  prediksi  tersebut  benar  bahwa  mahasiswa lulus  tepat  waktu  dan  prediksi  salah  terhadap kelulusan  sebanyak  54  mahasiswa.  Prediksi  "tidak" (tidak lulus) yang benar sebanyak 108 kali dan salah sebanyak 50 kali yang seharusnya lulus tepat waktu. Dari  tabel  4  maka  akan  didapatkan  kurva  tentang kelulusan  mahasiswa  dengan  model  NB  yang  dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar  3  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa dengan kurva tersebut dapat dikatakan bahwa model NB  dengan  pengoptimalan  PSO  berhasil  mencapai AUC  ( Area  Under  the  Curve )  sebesar  0,884%  pada kurva  ROC,  menunjukkan  efektivitas  tinggi  dari model  prediksi  yang  digunakan  dalam  kelulusan mahasiswa.
Berdasarkan  kedua  eksperimen  yang  telah dilakukan,  kita  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk tiap  atribut  sesuai  dengan  yang  ditampilkan  pada Tabel 5.
Gambar 3. Kurva Kelulusan Model NB+PSO
Table 5. Bobot Nilai Kelulusan Mahasiswa NB+PSO
Attribute Weight JK 1.0 JRS_SLTA 0.0 ASAL_SLTA 1.0 IPK1 0.0 IPK2 0.0 IPK3 0.0 IPK4 1.0 IPK5 0.6488822536495003 IPK6 0.0
Dalam  Tabel  5  tersebut  kita  dapat  melihat bahwa PK1 memiliki bobot 1, PK2 memiliki bobot 0, PK3 memiliki bobot 0,654, dan PK4 memiliki bobot 1 serta PK5 memiliki bobot 0,648 dimana dari atribut tersebut  memilki  pengaruh  terhadap  data  kelulusan. Sedangkan atribut yang lain masing-masing memiliki bobot 0.

## 3.4. Pengujian dan validasi
Setelah  model  dioptimalkan,  evaluasi  akan dijalankan melalui pengujian dan validasi pada hasil dari  kedua  metode  tersebut.  Dari  kedua  algoritma tersebut  baik  NB  atau  NB+PSO  akan  menghasilkan nilai perbandingan yang terlihat tabel 6.
Table 6. Perbandingan Confussion Matrix Algoritma NB NB Optimasi PSO Accuracy 83.30% 86.94% AUC 0.860% 0.884%
Dari  hasil  perbandingan  pada  tabel  6  bahwa metode NB mengalami kenaikan dari sisi akurasi dan AUC  dengan  pengoptimalan  dengan  menggunakan metode PSO yang dapat dilihat pada gambar 4 grafik perbandingan nilai tersebut.

## Gambar 4. Perbandingan Nilai Akurasi dan AUC
Dari  perbandingan  yang  ditunjukkan  dalam grafik  tersebut,  terlihat  bahwa  terjadi  peningkatan kinerja  ketika Particle  Swarm  Optimization (PSO) diterapkan pada model Naive Bayes (NB). Khususnya untuk  model  NB  yang  dioptimasi  dengan  PSO (NB+PSO), terjadi peningkatan akurasi sebesar 3,64 persen  dibandingkan  dengan  model Naive  Bayes tanpa  optimasi.  Lebih  jauh  lagi, Area  Under  Curve (AUC) juga mengalami peningkatan yang signifikan sebesar  0,024  atau  2,40  persen.  Kenaikan  ini menunjukkan  bahwa  model  yang  dioptimasi  tidak hanya memprediksi kelas dengan lebih akurat, tetapi juga  memiliki  kemampuan  yang  lebih  baik  dalam membedakan antara kelas positif dan negatif.

## 4. DISKUSI
Penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan metode Naive Bayes (NB) yang dioptimalkan dengan Particle  Swarm  Optimization (PSO)  memberikan peningkatan  yang  signifikan  dalam  akurasi  dari
80,00% 82,00% 84,00% 86,00% 88,00% 90,00% NB NB Optimasi PSO Perbandingan Akurasi dan AUC Accuracy AUC
83,30% naik menjadi 86,90% dan AUC ( Area Under Curve )  dari  0,860  naik  menjadi  0,884.  Peningkatan terjadi  juga  pada  penelitian  sebelumnya  dimana metode  PSO  meningkatkan  metode  sebelumnya sebesar  nilai  akurasi  86,57%-87,56%.  Sehingga dengan  melakukan  metode  NB  dan  PSO  menjadi akurasi  tertinggi  ketiga  dari  metode  sebelumnya dengan PSO. Ini menegaskan pentingnya penggabungan teknik-teknik canggih dalam pembelajaran  mesin  untuk  meningkatkan  hasil prediksi, sesuai dengan temuan penelitian sebelumnya  yang  juga  menunjukkan  peningkatan akurasi  dengan  penggunaan  teknik  optimasi  seperti PSO dan Genetic Algorithm (GA).
Penelitian  sebelumnya  menggunakan  metode NN,  SVM,  DT  dengan  pengoptimalan  PSO meberikan  hasil  nilai  yang  beragam.  Akan  tetapi, tidak  ada  yang  menggunakan  metode  NB  pada  data kelulusan tersebut serta tidak ada pengoptimalan pada metode NB dengan PSO untuk membandingkan hasil nilai  langsung.  Penelitian  dimasa  mendatang  lebih baik membandingkan pemilihan fitur yang lain.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian  ini  mengembangkan  sebuah  model prediksi  kelulusan  mahasiswa  yang  inovatif  dengan mengintegrasikan  algoritma Naive  Bayes (NB)  dan Particle Swarm Optimization (PSO). Hasil penelitian ini menunjukkan peningkatan yang signifikan dalam akurasi  dan  nilai  AUC  ( Area  Under  Curve )  saat menggunakan kombinasi NB dan PSO dibandingkan dengan penggunaan NB secara independen. Spesifiknya  akurasi  prediksi  meningkat  menjadi 86,94%  untuk  model  NB+PSO  dari  83,30%  untuk NB saja dan nilai AUC meningkat dari 0,860 menjadi 0,884  meskipun  peningkatan  ini  tidak  terlalu signifikan. Hal ini membuktikan bahwa integrasi NB dan  PSO  mampu  meningkatkan  efektivitas  dalam mengklasifikasikan kasus Prediksi Kelulusan mahasiswa dengan lebih akurat.
Lebih  lanjut,  penelitian  ini  membuka  peluang untuk  aplikasi  praktis  teknologi  dalam  sektor pendidikan,  khususnya  dalam  hal  peningkatan akurasi prediksi kelulusan mahasiswa. Implementasi teknik-teknik seperti NB dan PSO dalam analisis data pendidikan  menjanjikan  potensi  yang  signifikan untuk  pengembangan  lebih  jauh,  termasuk  dalam peningkatan  keakuratan  prediksi  dalam  berbagai aspek lainnya. Studi ini menggarisbawahi pentingnya penggunaan  teknik  optimasi  dan  seleksi  fitur  yang efektif untuk meningkatkan hasil prediksi. Meskipun demikian,  diperlukan  evaluasi  dan  peningkatan model  yang  lebih  mendalam  untuk  mengatasi keterbatasan  yang  ada  dan  memperluas  efektivitas model dalam berbagai kondisi aplikasi praktis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] V.  Riyanto,  A.  Hamid,  and  Ridwansyah, “Prediction  of  Student  Graduation  Time
Using the Best Algorithm,” Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2019, doi:
http://dx.doi.org/10.24014/ijaidm.v2i1.6424.
[2] Suhardjono,  G.  Wijaya,  and  A.  Hamid, “PREDIKSI WAKTU KELULUSAN
MAHASISWA  MENGGUNAKAN  SVM BERBASIS PSO,” Bianglala Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 97–101, 2019, doi:
https://doi.org/10.31294/bi.v7i2.6654.g3731.
[3] R. Ridwansyah, G. Wijaya, and J. J. Purnama, “Hybrid  Optimization  Method  Based  on Genetic  Algorithm  for Graduates Students,”
J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 16, no. 1, pp. 53– 58, 2020, doi: 10.33480/pilar.v16i1.1180.
[4] Hendra,  M.  A.  Azis,  and  Suhardjono, “ANALISIS  PREDIKSI  KELULUSAN
MAHASISWA MENGGUNAKAN
DECISSION TREE BERBASIS PARTICLE SWARM  OPTIMIZATION,” J.  Sisfokom
(Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 1, pp. 102–107, 2020, doi: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v9i1.756.
[5] H. Nurdin, Sartini, Sumarna, Y. I. Maulana, and  V.  Riyanto,  “Prediction  of  Student Graduation with the Neural Network Method Based  on  Particle  Swarm  Optimization,” Sink.  J. dan Penelit. Tek. Inform. , vol. 8, no.
4, pp. 2353–2362, 2023, doi:
10.33395/sinkron.v8i4.12973.
[6] W. E. Pangesti, I. Ariyati, Priyono, Sugiono, and  R.  Suryadithia,  “Utilizing  Genetic Algorithms  To  Enhance  Student  Graduation Prediction With Neural Networks,” Sink.  J. dan  Penelit.  Tek.  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  pp. 276–284, 2024, doi: https://doi.org/10.33395/sinkron.v9i1.13161 e-ISSN. [7] S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan  Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika  Dengan  Algoritma  C4,5,  Naïve
Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78. [8] Hartatik, “Optimasi Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes,” Indones.  J.  Appl.
Informatics , vol. 5, no. 1, pp. 32–38, 2020.
[9]
S. Salmu and A. Solichin, “Prediksi Tingkat
Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu
Menggunakan  Naïve  Bayes :  Studi  Kasus UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta,” Semin. Nas.  Multidisiplin  Ilmu  2017 ,  no.  April,  pp. 701–709, 2017.
[10] J. H. Jaman, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dengan  Metode  Algoritma  C4.5,” Syntax , vol.  2,  no.  2,  pp.  1–6,  2013,  doi:
614 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 2, April 2024, pp. 607-614
10.1002/jhet.1722.
[11] M Hafidz Ariansyah, Esmi Nur Fitri, and Sri Winarno,  “Improving  Performance  of Students’  Grade  Classification  Model  Uses
Naïve  Bayes  Gaussian  Tuning  Model  and
Feature Selection,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. 3, pp. 493–501, 2023, doi:
10.52436/1.jutif.2023.4.3.737.
[12] N. Widiastuti, A. Hermawan, and D. Avianto,
“KOMPARASI ALGORITMA KLASIFIKASI  DATAMINING  UNTUK
PREDIKSI  MINAT  PENCARI  KERJA,” TEKNOINFO , vol. 17, no. 1, 2023.
[13] Ridwansyah,  I.  Ariyati,  and  S.  Faizah, “PARTICLE  SWARM  OPTIMIZATION BERBASIS  CO-EVOLUSIONER  DALAM
EVALUASI KINERJA ASISTEN DOSEN,”
J. SAINTEKOM , vol. 9, no. 2, pp. 165–177, 2019,
doi:
https://doi.org/10.33020/saintekom.v9i2.96.
[14] I.  Ariyati,  S.  Rosyida,  K.  Ramanda,  V.
Riyanto,  S.  Faizah,  and  Ridwansyah,
“Optimization  of  the  Decision  Tree Algorithm Used Particle Swarm Optimization  in  the  Selection  of  Digital Payments,” in Journal of Physics:
Conference  Series ,  2020,  vol.  1641,  no.  1, doi: 10.1088/1742-6596/1641/1/012090.
[15] M.  Iqbal et  al. ,  “Implementation  of  Particle Swarm Optimization Based Machine Learning Algorithm for Student Performance Prediction,” JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah.
Dan  Teknol.  Komputer) ,  vol.  6,  no.  2,  pp.
195–204, 2020,
doi:
10.33480/jitk.v6i2.1695.IMPLEMENTATI ON.
[16] J.  J.  Purnama,  H.  M.  Nawawi,  S.  Rosyida, Ridwansyah,  and  Risandar,  “Klasifikasi Mahasiswa Her Berbasis Algortima Svm Dan Decision  Tree,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu
Komput. , vol. 7, no. 6, pp. 1253–1260, 2019, doi: 10.25126/jtiik.202073080.
[17] R.  Ridwansyah,  V.  Riyanto,  A.  Hamid,  S. Rahayu, and J. J. Purnama, “Grouping Data in  Predicting  Infant  Mortality  Using  K- Means and Decision Tree,” Paradigma , vol. 24,  no.  2,  pp.  168–174,  2022,  doi: 10.31294/paradigma.v24i2.1399.
[18] Ridwansyah and E. Purwaningsih,
“Mengukur  Tingkat  Error  Ketahanan  Beton dengan  Metode  Klasifikasi  Neural  Network dan  Support  Vector  Machine,” J.  Tek.
Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  2019,  doi: https://doi.org/10.51998/jti.v5i1.295.
[19] A. S. Yudistira and A. Nugroho, “Prediction of  the  English  Premier  League  Champion Team  for  the  2021/2022  Season  Using  the Naïve Bayes Method,” J. Tek. Inform. , vol. 3,
no. 5, pp. 1239–1243, 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.328.