## Analisis Prediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Fajar Edi Prabowo*, Achmad Kodar**
*Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650 41515010079@student.mercubuana.ac.id
**Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana
Jl. Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta 11650
achmad.kodar@mercubuana.ac.id

## ABSTRACT
Universitas Mercu Buana merupakan salah satu perguruan tinggi swasta dengan lebih dari 25.000 mahasiswa aktif  pada  tahun  2018.  Salah  satu  program  studi  yang  ada  di  Universitas  Mercu  Buana  dan  membutuhkan dukungan sarana dan prasarana yang baik adalah Teknik Informatika. Namun, pengadaan sarana perkuliahan yang  memadai  tidak  mudah  untuk  dilakukan karena  diperlukan  biaya  yang  tidak  sedikit.  Berdasarkan permasalahan  tersebut,  penulis  melakukan  penelitian  untuk  menganalisa  dan  memprediksi  lama  masa  studi mahasiswa sehingga dapat dijadikan acuan dalam pengadaan sarana dan prasarana perkuliahan. Metode yang digunakan  adalah  Naïve  Bayes  yang  akan  diimplementasikan  pada  data  kelulusan  mahasiswa  Teknik Informatika Universitas Mercu Buana menggunakan RapidMiner. Setelah dilakukan pengujian, diperoleh nilai akurasi  sebesar  82,26%.  Hasil  tersebut  dapat  dimanfaatkan  sebagai  strategi  dalam  meningkatkan  kualitas pembelajaran di Universitas Mercu Buana.
Kata Kunci: Klasifikasi, Naïve Bayes, Prediksi, Kelulusan

## PENDAHULUAN
Universitas  adalah  suatu  institusi  pendidikan  tinggi yang  dibangun  untuk  membentuk  dan  menguji mahasiswa  dari  berbagai  bidang  akademik  dengan pembelajaran  lebih  lanjut.  Dalam  pelaksanaan kegiatan  belajar  mengajar  yang  baik,  diperlukan sarana  dan  prasarana  yang  mumpuni  untuk menunjang kegiatan perkuliahan. Namun, pengadaan  sarana  perkuliahan  yang  memadai  tidak mudah  untuk  dilakukan  karena  diperlukan  biaya yang tidak sedikit. Oleh karena itu, dukungan dalam pengambilan keputusan diperlukan untuk pengadaan sarana dan prasarana yang mumpuni.
Universitas  Mercu  Buana  merupakan  salah  satu perguruan  tinggi  swasta  dengan  lebih  dari  25.000 mahasiswa  aktif  pada  tahun  2018.  Salah  satu program studi yang ada di Universitas Mercu Buana dan  membutuhkan  dukungan  sarana  dan  prasarana yang  baik  adalah  Teknik  Informatika.  Pengadaan
sarana dan prasarana perkuliahan yang efisien masih sulit  untuk  dilakukan  karena  belum  ada  acuan mengenai jumlah mahasiswa apabila ada mahasiswa yang  sudah  lulus  maupun  mahasiswa  yang  baru masuk. Berdasarkan permasalahan tersebut, diperlukan  prediksi  lama  masa  studi  mahasiswa untuk  memberikan  dukungan  dalam  pengambilan keputusan.
Penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  untuk menjaga  kualitas  dan  performa  perkuliahan dengan melakukan  prediksi  pada  data  kelulusan  mahasiswa (Artaye, 2015). Pada tahun 2017, Supardi Salmu dan Achmad  Solichin  melakukan  penelitian  untuk menemukan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi prediksi  kelulusan  mahasiswa  melalui  data  kinerja akademik  mahasiswa (Salmu  &  Solichin,  2017). Pada  tahun  yang  sama, Deny  Wiria  Nugraha,  dkk melakukan klasifikasi penyakit stroke menggunakan metode Naïve  Bayes (Nugraha,  Dodu,  &  Chandra, 2017). Pada  penelitian  ini,  akan  dilakukan  prediksi
pada  data  kelulusan  mahasiswa  Teknik  Informatika Universitas  Mercu  Buana  menggunakan  metode klasifikasi Naïve Bayes. Penelitian ini berkontribusi untuk memberikan dukungan
pengambilan keputusan
dalam meningkatkan kualitas pembelajaran di Universitas Mercu Buana.

## STUDI LITERATUR
A. Klasifikasi Klasifikasi adalah pemprosesan untuk
menemukan  sebuah  model  (atau  fungsi)  yang menjelaskan  dan  mencirikan  konsep  atau  kelas data,  untuk  kepentingan  tertentu yang  bisa menggunakan  pemodelan  untuk  memprediksi kelas  objek  yang  label  nya  tidak  diketahui (Amelia, Lumenta, & Jacobus, 2017).
B. Naïve Bayes Algoritma Naïve Bayes merupakan pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas dan  statistik  yang  dikemukan  oleh  ilmuwan Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya. Teorema tersebut
dikombinasikan dengan Naive dimana diasumsikan  kondisi  antar  atribut  saling  bebas.
Klasifikasi  Naive  Bayes  diasumsikan  bahwa ada  atau  tidak  ciri  tertentu  dari  sebuah  kelas tidak  ada  hubungannya  dengan  ciri  dari  kelas lainnya.
Naïve Bayes bertujuan untuk memprediksi kelas dari contoh kasus berdasarkan  data  training  yang  disediakan (Sharma, Sharma, & Mansotra, 2016).
Teorema Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut (Jananto, 2013):
Keterangan: X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu kelas spesifik P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X P(H) = Probabilitas hipotesis H
P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) = Probabilitas dari X

## METODOLOGI
Metodologi  yang  digunakan  secara keseluruhan dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Terdapat  beberapa tahap  yaitu  Pengumpulan  Data, Pre-processing Data,  Implementasi  Algoritma  dan  yang  terakhir adalah Evaluasi.

## Gambar 1 Metodologi Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Dataset  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  data  kelulusan  mahasiswa  Teknik Informatika Universitas Mercu Buana selama 4 tahun (2011-2014) yang berjumlah 306 data.
Contoh  dataset  yang  digunakan  dapat  dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1 Contoh Dataset
No Atribut Nilai 1. Tahun Masuk Int 2. Jenis Kelamin L P 3. SKS Semester 1 Int 4. SKS Semester 2 Int 5. SKS Semester 3 Int 6. SKS Semester 4 Int 7. IPK Semester 4 Tinggi Rendah Sedang 8. Pendidikan Asal SMU SMEA 9. Status Kelulusan Cepat Tepat Terlambat B. Pre-processing Data
Jenis Pre-processing data  yang  digunakan adalah  transformasi  data.  Nilai  IPS  dari semester  1  sampai  4  dihitung  rata-rata  untuk mendapatkan  IPK  semester  4.  Kemudian  data d irubah  nilainya  menjadi  “Tinggi,  “Sedang”, atau “Rendah” berdasarkan hasilnya. Transformasi data dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2 Transformasi Data IPK Semester 4 Konversi 3 <= IPK <=4 Tinggi
2 <= IPK < 3
Sedang IPK < 2 Rendah
Dataset yang akan digunakan setelah dilakukan transformasi data dapat dilihat pada tabel 3. Tabel 3 Dataset Tahun Masuk Jenis Kelamin SKS 1 SKS 2 SKS 3 SKS 4 IPK Asal Sekolah Status Kelulusan 2011 P 18 24 24 23 Tinggi SMU Cepat 2011 P 18 24 20 23 Rendah SMEA Terlambat 2011 L 18 21 18 0 Rendah SMU Terlambat 2011 L 18 24 24 23 Sedang SMU Tepat 2011 L 18 21 20 22 Tinggi SMEA Tepat

## C. Implementasi Algoritma
Pada  tahap  ini,  akan  dilakukan  implementasi  algoritma  Naïve  Bayes  pada data  kelulusan  mahasiswa tahun 2011 sampai 2014 menggunakan RapidMiner. Proses implementasi algoritma Naïve Bayes dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2 Operator RapidMiner
 Read Excel Operator  ini  digunakan  untuk  membaca  data dari  Microsoft  Excel  di  RapidMiner.  Pada operator  ini  user  dapat  memilih  data  dan menentukan  atribut  masing-masing  data  yang akan diuji.
 Split Data Split  Data digunakan  untuk membagi  data berdasarkan  perbandingan  yang  diperlukan
user.  Pada  penelitian  ini  data  dibagi  menjadi  2 dengan  perbandingan  8:2. Dari  306  data,  244 data  akan  digunakan  sebagai  data  training  dan 62 data akan digunakan sebagai data testing.
 Naïve Bayes Operator  ini  digunakan  untuk  mengaplikasikan algoritma Naïve Bayes pada data training yang diambil  dari  Split  Data.  Operator  ini  mencari
pola pada  data  training  untuk  selanjutnya digunakan pada data testing.
 Apply Model Operator ini digunakan untuk
mengimplementasikan model yang sudah diolah pada data training. Data yang diimplementasikan pada model memiliki atribut yang sama dengan model yang dihasilkan.
 Performance
Performance  Operator  adalah  operator  evaluasi yang dapat digunakan untuk mengukur performa model. Operator ini akan menentukan jenis pemodelan secara otomatis dan menghitung performa dari model tersebut.
D. Evaluasi
Proses evaluasi  pada  penelitian  ini  akan dilakukan  menggunakan  Confusion  Matrix. Evaluasi  diperlukan  untuk  mengukur  tingkat akurasi penerapan algoritma terhadap dataset.

## HASIL DAN DISKUSI
Metode Naïve Bayes mencari pola pada data training untuk  diterapkan  pada data  testing. Prediksi kelulusan  mahasiswa  ditentukan  dengan  atribut Status  Kelulusan  dengan  nilai  Cepat,  Tepat,  dan Terlambat. Probabilitas  posterior  data  testing yang dihasilkan  pada  metode Naïve  Bayes  menggunakan RapidMiner dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Probabilitas Posterior
Dari  gambar  di  atas  dapat  diketahui  bahwa  untuk class  Cepat  (Mahasiswa  lulus  dibawah  4  tahun) memiliki  probabilitas  posterior  0,344,  untuk  class Terlambat  (Mahasiswa  lulus  diatas  4  tahun) memiliki  probabilitas  posterior  0,156,  sedangkan
untuk  class  Tepat  (Mahasiswa  lulus  4  tahun) memiliki probabilitas posterior 0,5.
Berdasarkan  data  yang  digunakan,  dapat  dilakukan perhitungan akurasi menggunakan Confusion Matrix. Confusion Matrix adalah tool  yang berguna untuk  menganalisis  seberapa  baik  klasifikasi  yang dilakukan  dari  kelas-kelas  yang  berbeda (Han, Kamber, & Pei, 2012).
Tabel 4 Confusion Matrix true Cepat True Terlambat True Tepat class precision pred. Cepat 21 1 7 72,41% pred. Terlambat 0 7 1 87,50% pred. Tepat 0 2 23 92% class recall 100% 70% 74,19%
Berdasarkan perhitungan  didapatkan  nilai  akurasi sebesar  82,26%.  Hal  ini  menunjukan  bahwa algoritma  Naïve  Bayes  dapat  digunakan  untuk memprediksi lama masa studi mahasiswa.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil pengujian dapat  disimpulkan bahwa algoritma Naïve Bayes bisa digunakan untuk memprediksi lama masa studi mahasiswa. Data yang digunakan  adalah  data  kelulusan  mahasiswa  tahun 2011 hingga  2014  dengan  244  data  sebagai  data training  dan  62  data  sebagai  testing. Atribut  yang digunakan antara  lain tahun  masuk,  jenis  kelamin, sks  semester,  IPK  dan  asal  sekolah mahasiswa. Perhitungan  akurasi  yang  dilakukan  menghasilkan nilai  sebesar  82,26%. Hasil  penelitian  yang diperoleh dapat  dijadikan  sebagai  pendukung pengambilan  keputusan  dalam  peningkatan  sarana dan  prasarana  untuk  meningkatkan  efektifitas kegiatan  belajar  mengajar di  Universitas  Mercu Buana.

## DAFTAR PUSTAKA
Amelia,  M.  W.,  Lumenta,  A.  S.  M.,  &  Jacobus,  A. (2017).  Prediksi  Masa  Studi  Mahasiswa dengan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes, 11(1).
Artaye,  K.  (2015).  Implementation  of  Naïve  Bayes Classification  Method  to  Predict  Graduation Time  of  IBI  Darmajaya  Scholar,  (August), 284 – 290.
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: Concepts  and  Techniques. San  Francisco,  CA, itd: Morgan Kaufmann.
Jananto,  A.  (2013).  Algoritma  Naive  Bayes  untuk Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi  Mahasiswa, 18(1), 9 – 16.
Nugraha,  D.  W.,  Dodu,  A.  Y.  E.,  &  Chandra,  N.
(2017). Klasifikasi Penyakit Stroke Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier (Studi Kasus Pada Rumah Sakit Umum Daerah
Undata Palu), 3(2), 13 – 22.
Salmu,  S.,  &  Solichin,  A.  (2017).  Prediksi  Tingkat
Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Naïve Bayes : Studi Kasus UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, (April), 701 – 709.
Sharma,  T.,  Sharma,  A.,  &  Mansotra,  P.  V.  (2016). Performance Analysis of Data Mining
Classification  Techniques  on  Public  Health Care Data, 11381 – 11386.