## ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN C.45 DALAM KLASIFIKASI DATA MINING UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN
Shelly Janu Setyaning Tyas, Mita Febianah 1 , Farkhatus Solikhah 2 , Amelia Luthfi Kamil 3 , Wildan Aprizal Arifin 5
Sistem Informasi Kelautan 1,2,3,4,5
Universitas Pendidikan Indonesia 1,2,3,4,5
e-mail: shellyjanu@upi.edu, mitafebianah@upi.edu, farkhatus.solikhah@upi.edu, amelialuthfi@upi.edu, willdanarifin@upi.edu
Abstrak  :  Tingkat  akurasi  data  dalam  kehidupan  sehari-hari  sangatlah  dibutuhkan karena  melihat  perkembangan  teknologi  informasi  yang  semakin  maju.  Analisa pengelolaan data menjadi  informasi yang bisa memberikan pengetahuan yaitu caranya dengan  menggunakan  sistem  data  mining.  Algoritma  yang  sering  digunakan  untuk memprediksi  kelulusan  yaitu  Naive  Bayes  dan  C.45.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu untuk  membandingkan  algoritma  Naive  Bayes  dan  algoritma  C.45  dalam  hal keakuratan prediksi kelulusan. Metode yang digunakan yaitu dengan studi literatur dari berbagai  sumber  terkait  serta  memahami  data-data  yang  ada  pada  sumber  yang berhubungan  dengan  topik  metode  klasifikasi  algoritma  Naive  Bayes  dan  C.45  dalam sebuah  sistem  data  mining.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukan  bahwa pengklasifikasian  dengan  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  tingkat  keakuratannya lebih tinggi dibandingkan algoritma C.45.
Kata Kunci : C.45, data mining, keakuratan, naive bayes

## 1. Pendahuluan
Tingkat akurasi data dalam kehidupan sehari-hari sangatlah dibutuhkan karena melihat perkembangan  teknologi  informasi  yang  semakin  maju.  Menurut  Huda  (2010)  dalam penentuan  tiap  keputusan  dalam  kondisi  tertentu  hal  yang  perlu  diperhatikan  yaitu informasinya,  maka  dari  itu  tersedianya  informasi  telah  menjadi  media  untuk menganalisa  dan  merangkum  pengetahuan  dari  data  yang  berguna  dalam  pengambilan keputusan.  Namun  dalam  mengambil  keputusan  pengetahuan  dari  data  pada  suatu informasi saja tidak cukup. Dibutuhkan juga sebuah analisa untuk menghasilkan bahan pertimbangan  dari  informasi  yang  telah  disediakan.  Analisa  pengelolaan  data  menjadi informasi  yang  bisa  memberikan  pengetahuan  yaitu  caranya  dengan  menggunakan sistem data mining (Ali, 2013).
Pada  sebuah  kasus  dapat  dilihat  dari  kecenderungan  dari  segi  tatanan  ataupun perkiraanya  di  waktu  mendatang  yaitu  dengan  menggunakan  data  mining.  Penerapan tahapan  dan  teknik  pada  data  mining  dalam  kehidupan  nyata  ada  beragam,  salah satunya  yaitu  dengan  teknik  klasifikasi.  Menurut  Kurniawan  (2018)  klasifikasi  ini merupakan  bentuk  dasar  dari  analisis  data,  sedangkan  menurut  Bansal,  et  al  (2017) klasifikasi yaitu teknik yang digunakan untuk keanggotaan kelompok menurut data-data yang sudah tersedia. Dapat dikatakan juga klasifikasi ini merupakan salah satu problema mendasar  dan  tugas  utama  pada  data  mining  (Zhang  dan  Harry,  2004  dalam  Syarli, 2016).  Klasifikasi  dapat  digunakan  untuk  beragam  kasus  sebagai  pembentukan  aturan terhadap sebuah data.
Sebelumnya  telah  banyak  penelitian  untuk  memprediksi  kelulusan  dengan  metode klasifikasi,  salah  satunya  yaitu  dengan  algoritma  Naive  Bayes  dan  algoritma  C.45. Menurut Kurniawan (2018) algoritma Naive Bayes dan C.45 ini sendiri saat ini memang sedang popular hal ini karena tingkat akurasi dari kedua algoritma ini tinggi. Maka dari itu  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membandingkan  tingkat  keakuratan  dari  algoritma Naive Bayes dan algoritma C.45 dalam hal keakuratan prediksi kelulusan.

## 2. Kajian Pustaka

## Data Mining
Data  mining  merupakan  pencarian  pada  pola  atau  aturan  dari  sebuah  data  yang kapasitasnya  sangat  besar  untuk  menemukan  informasi  baru.  (Davies  dan  Beynon, 2004).  Data  mining  juga  dapat  disebut  sebagai  proses  yang  digunakan  untuk menentukan sebuah struktur data (Roiger, 2017). Karakteristik dari data mining (Davies dan  Beynon)  yaitu  :  (i)  berkaitan  dengan  penemuan  sesuatu  yang  baru  yang  tidak diketahui  sebelumnya  terkait  pola  data  tertentu;  (ii)  data  yang  digunakan  merupakan data yang besar untuk membuat hasil yang besar; (iii) dapat digunakan untuk penentuan strategi dan keputusan yang kritis.

## Algoritma Naive Bayes
Naive  Bayes  merupakan  sebuah  pengklasifikasian  atau  penggolongan  data  yang menghitung kemungkinan dari dataset yang tersedia (Saleh, 2015). Sedangkan menurut Bustami (2013) Naive Bayes merupakan pengklasifikasian untuk memprediksi peluang masa  depan  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  sesuai  dengan  pengalaman  di waktu sebelumnya.
Kelebihan dari algoritma Naive Bayes adalah data yang di butuhkan untuk menetapkan perkiraan parameter dalam proses penggolongan dalam menggunakan metode ini hanya memerlukan  jumlah  data  pelatihan  yang  kecil  (Saleh,  n.d).  Sedangkan  menurut  Syarli (2016)  kelebihan  Naive  Bayes  yaitu  mudah  diimplementasikan  dan  pada  banyak  kasus memberikan hasil  yang  baik, kemudian kekurangnnya  yaitu tidak terkaitnya  antar  fitur atau  bersifat  independent,  sedangkan  pada  kenyataannya  keterkaitan  itu  harus  ada  dan tidak dapat dimodelkan oleh Naive Bayesian Classifier.

## Algoritma C.45
Algoritma  C4.5  adalah  salah  satu  diantara  banyak  algoritma  yang  bisa  dipergunakan untuk  membuat  pohon  keputusan  (Mardi,  n.d).  Sedangkan  menurut  Elisa  (2017) penggunaan  algoritma  C.45  untuk  mengklasfikasi  data  yang  memiliki  atribut-atribut kuantitatif  (numerik)  dan  kategorial.  Hasil  dari  proses  klasifikasi  ini  berupa  aturan- aturan  yang  dipergunakan  untuk  memperkirakan  nilai  atribut  bersifat  diskret  atau kualitatif  dari  rekaman  yang  baru.  Algortima  C4.5  merupakan  pengembangan  dari algortima ID3 yang dapat menangani masalah informasi yang tidak tersedia, serta dapat menangani data kontinu dan pruning.

## 3. Metode Penelitian
Pada penelitian ini dilakukan secara  sistematik sehingga pada proses penelitian terdapat pedoman  agar  penelitian  dapat  mencapai  hasil  yang  diharapkan  dan  menghindari penyimpangan dari tujuan penelitian. Adapun tahapan penelitian adalah sebagai berikut:

## Gambar 1. Metode Penelitian
Tahapan dari metodologi penelitian dijelaskan sebagai berikut :
a. Identifikasi Masalah
Tahapan  ini  dilakukan  yaitu  untuk  melakukan  pendefinisian  terhadap  masalah penelitian  dengan  menguraikan  poin  penting  permasalahan  sehingga  penulis mendapatkan landasan untuk menguraikan masalah penelitian.
b. Studi Literatur
Penelitian  dilakukan  secara  literatur  dari  berbagai  sumber  terkait  serta  memahami data-data yang ada pada sumber yang berhubungan dengan topik metode klasifikasi algoritma Naive Bayes dan C.45 dalam sebuah sistem data mining. Dilakukan juga pengkajian  tentang  teori  yang  berhubungan  dengan  topik  penelitian  yang  telah dilakukan pada penelitian terdahulu serta perkembangan berbagai teori saat ini.
c. Analisis
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengkajian,  penguraian  dan  pemecahan  terhadap suatu masalah dan tujuan penelitian.
d. Implementasi Paper
Pada tahap ini dilakukan penerapan hasil analisis kedalam sebuah paper.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pada penelitian ini analisa dengan melakukan perbandingan dua metode yaitu algoritma C.45 dan metode algoritma Naive Bayes dalam sebuah sistem data mining. Disini kita membandingkan  kedua  metode  dengan  menggunakan  data  dari  dua  sumber  yang mengambil  tema  mengenai  prediksi  kelulusan  mahasiswa  perguruan  tinggi.  Sumber pertama  pada  data  mahasiswa  dibawah  ini  menggunakan  perhitungan  algoritma  C.45. Proses  pada  pengolahan  data  ini  menggunakan  metode  C.45  berfungsi  membangun sebuah pohon keputusan terdapat beberapa proses yaitu:
1. Menghitung  hasil  penjumlahan  data,  penjumlahan  data  ini  berdasarkan  banyaknya atribut hasil dengan memenuhi syarat yang sudah ditetapkan.
2. Menetapkan atribut tersebut dan gunakan untuk Node. Node yaitu salah satu atribut dimana nilai gainnya tertinggi dari atribut lain.
3. Membuat percabangan untuk semua anggota dari Node.
4. Memeriksa  bila  ada  anggota  Node  yang  bernilai  nol,  namun  jika  hasil  ada  yang bernilai  nol  maka  tentukanlah  mana  yang  cocok  menjafi  daun  dari  pohon keputusan.  Lakukan  sampai  keseluruhan  nilai  entropy  anggota  dari  Node  bernilai nol itu artinya proses berhenti.
5. Jika  muncul  nilai  entropy  melebihi  nol  yang  asalnya  dari  saah  satu  anggota  dari Node,  maka  lakukan  ulang  proses  sebelumnya  dari  awal  hingga  semua  Node bernilai semua  nol.
Setelah  melalui  beberapa  proses  perhitungan  menggunakan  metode  pohon  keputusan dari  data  kemudian  didapatkan  hasil  dari  nilai  grain  tertinggi  yaitu  pada  SKS.  Maka SKS  disini  ditempatkan  menjadi  sebuah  akar  dari  pohon  keputusan.  Dan  IPK  menjadi faktor penentuan kelulusan baru. Bisa dilihat lebih jelas pada gambar berikut:
(Sumber: Prayoga, n.d)

## Gambar 2. Pohon Keputusan Akhir
Pada Gambar 2 dijelaskan bahwa terdapat 2 macam anggota yaitu anggota penuh (lulus) dan  anggota  tidak  penuh  (tidak  lulus).  Dimana  IPK  terdapat  3  anggota  yaitu  rendah (tidak  lulus),  sedang  (lulus),  tinggi  (lulus).  Dan  mengapa  pohon  keputusan  ini  hanya sampai  pada  IPK,  hal  ini  dikarenakan  nilai  tersebut  berada  antara  Anggota  lulus  dan tidak  lulus  terdapat  nilai  0,  maka  keputusan  nya  bisa  langsung  didapatkan.  Kemudian juga terlihat etika dan prestasi tidak mempengaruhi kelulusan mahasiswa tepat waktu.
Pengujian  selanjutnya  yaitu  terhadap  data  sampel  menggunakan  tools  yang  ada  pada aplikasi  exel  yaitu  tools  Rapidminer  5  dimulai  dari  proses  koneksi  antara  basis  data sampel ke operator dan selanjutnya validasi seperti pada Gambar 3 berikut:
(Sumber: Prayoga, n.d)

## Gambar 3. Koneksi Rapidminer 5
Dari proses koneksi Rapidminer 5 diaatas mendapatkan hasil yang sama seperti dengan proses  perhitungan  secara  manual  (Gambar  1.)  hingga  mendapatkan  hasil  pohon keputusan seperti berikut ini :

## (Sumber: Prayogan, n.d)

## Gambar 4. Pohon Keputusan Pada Tools Rapidmider 5
Dalam penggunaan algoritma C.45 mendapatkan hasil pengukuran akurasi dalam memprediksi kelulusan tepat waktu yaitu sebesar 92,60% +\- 1.60%
Pada  studi  kasus  yang  kedua  ini  menerapkan  metode  Naive  Bayes  dengan pengolahan data masih pada tema prediksi kelulusan mahasiswa baru perguruan tinggi. Pada  metode  ini  terdapat  prose  pengujian  aplikasi  menggunakan  WEKA.  Dengan aplikasi WEKA ini akan dikelompokkan menurut atribut yang terpilih yaitu ada atribut Prodi, atribut pilihan pertama, atribut pilihan kedua, dan  yang terakhir ada atribut nilai rata-rata mahasiswa baru.
(Sumber: Syarli, 2016)

## Gambar 5. Proses Weka Tools
Data  tersebut  akan  memalui  proses  yang  namanya  proses  (CNBU)  Classifier  Naïve Bayes  Updateable.  Teknik  classifier  panel  dapat  melakukan  konfigurasi  serta menjalankan klasifikasi  dimana telah dipilih buat nantinya digunakan di data set. Pada klasifikasi  ini  sangat  dipengaruhi  dari  atribut  lain  yang  mendorong  pengelompokan
penentuan lolos pada pilihan pertama dan pada pilihan kedua,  yang nantinya hasil dari klasifikasi  tersebut  akan  disajikan  melalui  diagram.  Setelah  memalui  proses  klasifikasi menunjukkan  bahwa  presentase  pada  pilihan  pertama  lebih  unggul  mencapai  274 jumlah  data  sedangkan    untuk  pilihan  kedua  yaitu  73  jumlah  data  dan  terakhir  pada pilihan tidak lulus mendapat 14 jumlah data.
(Sumber: Syarli, 2016)

## Gambar 6. Diagram Hasil Klasifikasi Pilihan Lulusan
Tahapan  selanjutnya  yaitu  tahap  evaluasi  menunjukkan  bahwa  data  yang  telas diklasifikasi dengan benar dan telah sesuai dengan pengelompokan sebanyak 338 data, sedangkan  hasil  klasifikasi  namun  tidak  sesuai  pengelompokan  sebanyak  23  data. Pengolahan  data  menggunakan  confusion  matrix  dengan  data  yang  dipakai  sebanyak 361 record.

## (Sumber: Syarli, 2016)

## Gambar 7. Confusion Matrix
Dengan  menggunakan  361  record  dan  hasil  dari  confusion  matrix  terlihat  bahwa sebanyak 271 jumlah record pada kelas a ternyata diprediksi tepat sebagai anggota kelas a sedangkan 3 jumlah record lainnya diprediksi tidak masuk kedalam kelompok anggota pilihan  1.  Selanjutnya  57  jumlah  record  di  kelas  b    ternyata  diprediksi  tepat  sebagai anggota  kelas  b  sedangkan  16  jumlah  record  lainnya  diprediksi  tidak  tepat  masuk  ke anggota  kelompok data kelas pada  pilihan 2. Dan 10 jumlah record lainnya pada kelas c ternyata diprediksi tepat untuk anggota kelas c sedangkan 4 jumalah record diprediksi tidak  cocok  untuk  anggota  kelompok  data  kelas  pada  pilihan  1  dan  1  jumlah    record terakhir  ternyata  diprediksi  bisa  masuk  anggota  kelompok  kelas  pada  pilihan  pertama dan juga pilihan kedua.
Untuk  menentukan  nilai  presentase  keakuratan  data  menggunakan  formula  berikut (Syarli, 2016):
Presentase Keakuratan = Jumlah Prediksi Benar/Total Prediksi X 100%
Presentase Akurasi = 271 + 57 + 10 271 + 2 + 1 + 16 + 57 + 0 + 3 + 1 + 10 X 100%
= 94%
Nilai  keakuratan  data  ini  untuk  menunjukkan  keefektifan  dataset  yang  sedang  diolah yang diterapkan pada metode Naive Bayes Classification mencapai 94%.

## (Sumber, Syarli, 2016)
Gambar 8. Grafik Hasil Klasifikasi Berdasarkan Presentase Keakuratan

## 5. Kesimpulan
Dari hasil penjelasan pada uraian diatas dapat disimpulkan bahwa penggunaan metode algoritma  Naive  Bayes  nilai  keakuratan  data  untuk  menunjukkan  keefektifan  dataset yang  sedang  diolah  yang  diterapkan  mencapai  94%.  Sedangkan  pada  algoritma  C.45 mendapatkan hasil pengukuran akurasi dalam memprediksi kelulusan tepat waktu yaitu sebesar  92,60%  +\-  1.60%.  Maka  hal  ini  memunjukan  bahwa  untuk  memprediksi kelulusan  algoritma  Naive  Bayes  memiliki  klasifikasi  tingkat  keakuratan  yang  lebih tinggi dibandingkan algoritma C.45.

## Daftar Pustaka
Ali,  F.  (2013).  Penerapan  Data  Mining  Untuk  Mengetahui  Tingkat  Kekuatan  Beton Yang  Dihasilkan  Dengan  Metode  Estimasi  Menggunakan  Algoritma  Linear Regression (Skripsi). Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dian Nuswantoro.
Bansal,  A.,  Sharma,  M.,  Goel,  S.  (2017).  Improved  K-Mean  Clustering  Algorithm  For Prediction  Analysis  Using  Classification  Technique  In  Data  Mining. International Journal of Computer Applications, 157(6), 33-40.
Bustami.  (2013).  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Mengklasifikasi  Data Nasabah Asuransi, TECHSI. Jurnal Penelitian Teknik Informatika, 3(2), 127- 146.
Davies., Beynon, P. (2004). Database Systems Third Edition. Plgrave Macmillan, New York.
Elisa,  E.  (2017).  Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk Mengidentifikasi  Faktor-Faktor  Penyebab  Kecelakaan  Kerja  Kontruksi PT.Arupadhatu Adisesanti. Jurnal Online Informatika, 2(1), 36-41.
Huda,  N.  M.  (2010).  Aplikasi  Data  Mining  Untuk  Menampilkan  Informasi  Tingkat Kelulusan  Mahasiswa  (Skripsi).  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan Alam Universitas Diponegoro.
Kurniawan,  Y.  I.  (2018).  Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  dan  C.45  Dalam Klasifikasi  Data  Mining.  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer, 5(4), 455-464.
Mardi,  Y.  (n.d).  Data  Mining  :  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5.  Jurnal  Edik Informatika, 2(2), 213-219.
Prayoga. (n.d). Penerapan Algoritma C.45 Dalam Memprediksi Kelulusan Tepat Waktu Pada Pergruan Tinggi.
Roiger, R. J. (2017). Data Mining: A Tutorial-Based Primer. CRC Press.
Saleh,  A.  (2015).  Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec Journal, 2(3), 207-217.
Saleh,  A.  (n.d).  Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes  Dalam  Data  Mining  Untuk Menentukan  Konsentrasi  Siswa.  Konferensi  Nasional  Pengembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi.
Syarli.  (2016).  Metode  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Kelulusan.  Jurnal  Ilmiah  Ilmu Komputer, 2(1), 22-26.