INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 9363-9372 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Mengimplementasikan Metode Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu
Nur Aini H, Hengky P 1 ✉ , M Amin Yusuf, Frastio , M Ali Akbar Sistem Informasi, Universitas Prabumulih
Email: Ainihutagalung*@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Tingkat  kesuksesan  Universitas  untuk  mempertahankan  mutu  pembelajaran    dan  kualitas  belajar mengajar dapat diketahui dari banyaknya jumlah  mahasiswa yang lulus dengan  predikat tinggi dan tepat waktu.Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi mahasiswa yang dapat lulus tepat waktu. Fokus  penelitian  ini  adalah  pada  mahasiswa  program  Sistem  Informasi  di  Universitas  Prabumulih. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Naive Bayes, yang merupakan metode klasifikasi berbasis probabilitas. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup informasi tentang mahasiswa Sistem Informasi seperti IPK, jumlah SKS yang diambil per semester, kehadiran, dan atribut lain yang relevan. Analisis tingkat kelulusan adalah salah satu faktor pendukung dalam memperbaiki mutu  dan  layanan  pendidikan  pada  lingkup  Universitas  Prabumulih,  oleh  karena  itu  penelitian  ini menjadi hal yang sangat penting untuk dilakukan. Hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa Visi dan  Misi  yang  telah  dijalankan  oleh  Universitas  Prabumulih  Jurusan  Sistem  Informasi  Angkatan 2020,2021,2022 akan menghasilkan sarjana tepat waktu bahkan lebih cepat dari waktunya.
Kata Kunci: Naive Bayes, Klasifikasi, Universitas Prabumulih

## PENDAHULUAN
Indeks  prestasi  komulatif  Mahasiswa  pada  universitas  yang  dikelola  dan  di  susun  secara strategis dapat memberikan sebuah informasi yang detail dan memiliki analisis yang baik  tentang tingkat prestasi akademik mahasiswa yang di capai. secara khusus dan keberhasilan studi mahasiswa pada  capaian  tingkatan  kelulusan  setiap  Universitas  Prabumulih  harus  meningkatkan  kualitas pendidikannya agar diharapkan dapat memiliki lulusan yang dapat mengimplementasikan ilmu yang di didapatkan ke dunia. Di suatu tujuan untuk mendapatkan hasil yang sangat memuaskan dengan tingkat  kelulusan  yang  tepat  waktu  bahkan  lebih  cepat  semua  itu  kembali  lagi  kepada  individu mahasiswa  itu  sendiri.  Bentuk  analisa  dari  data  keberhasilan  studi/kelulusan  mahasiswa  berupa predikat kelulusan yang diprediksikan dalam kriteria “Predikat Lulus Cepat”, “Predikat tepat waktu”, dan  “  Kelulusan  terlambat  ".  Predikat  kelulusan  saat  ini  dijadikan  sebuah  pedoman  oleh  lulusan Pencapaian predikat kelulusan mahasiswa dapat ditentukan dengan cara berikut, yaitu membuat kelompok  data  dari  Jumlah  total  sks  yang  diambil  oleh  mahasiswa,  indeks  komulatif  dari mahasiswa.Pada  penelitian  ini  dilakukan  analisis  prediksi  predikat  indeks  prestasi  kelulusan mahasiswa  dengan  penggunaan  (Model  &pengembangan  sistem)yang  pada  akhirnya  dapat dimanfaatkan  oleh  Universitas  Prabumulih  dalam  mengatasi  persoalan  yang  ada,  sehingga perguruan tinggi dapat berkompetisi dengan perguruan tinggi lainnya dan dapat meningkatkan kualitas akademik dari mahasiswa pada Universitas tersebut.

## Abstract
The university's level of success in maintaining the quality of learning and teaching and learning can be seen from the large number of students who graduate with high honors and on time. This study aims to  identify  students  who  can  graduate  on  time.  The  focus  of  this  research  is  on  students  of  the Information Systems program at Prabumulih University.The method used in this study is the Naive Bayes method,  which  is  a  probability-based  classification  method.  The  data  used  in  this  study  includes information about Information Systems students such as GPA, number of credits taken per semester, attendance,  and  other  relevant  attributes.  Analysis  of  the  graduation  rate  is  one  of  the  supporting factors  in  improving  the  quality  and  service  of  education  at  Prabumulih  University,  therefore  this research is very important to do. The results of this study can be concluded that the Vision and Mission that have been implemented by Prabumulih University Information Systems Department Class of 2020, 2021, 2022 will produce graduates on time even faster than the time.
Keywords: Naive Bayes, Classification, Prabumulih University

## 1.1. Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu
Tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu merupakan salah satu indikator penting dalam sistem pendidikan tinggi. Kelulusan tepat waktu mengacu pada  mahasiswa yang berhasil menyelesaikan semua persyaratan akademik yang ditetapkan dalam kurun waktu yang  telah  ditentukan,  seperti  dalam  jangka  waktu  standar  untuk  menyelesaikan  suatu program  studi.  Tingkat  kelulusan  tepat  waktu  yang  tinggi  mencerminkan  efisiensi pendidikan, sementara tingkat kelulusan yang rendah dapat menunjukkan adanya masalah dalam sistem pendidikan.
Terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu. Beban studi yang berlebihan atau tidak teratur dapat menjadi hambatan bagi mahasiswa dalam menyelesaikan program studi tepat waktu. Selain itu, faktor keuangan juga dapat memengaruhi kelulusan tepat waktu, seperti kesulitan dalam membiayai pendidikan atau pekerjaan paruh waktu yang mengganggu fokus pada studi. Dukungan akademik yang memadai  dari  universitas  dan  fakultas  juga  berperan  penting,  termasuk  bimbingan akademik, layanan konseling, dan mentoring.
Kualitas pengajaran juga memiliki dampak yang signifikan terhadap tingkat kelulusan tepat waktu. Pengajaran yang baik dan efektif dapat membantu mahasiswa memahami materi dengan lebih baik, meningkatkan motivasi, dan mengurangi tingkat pengulangan mata kuliah. Faktor pribadi mahasiswa, seperti motivasi, disiplin, manajemen waktu, dan kemampuan  belajar,  juga  berperan  dalam  tingkat  kelulusan  tepat  waktu.  Selain  faktor internal  mahasiswa,  kondisi  lingkungan  juga  dapat  mempengaruhi  tingkat  kelulusan mahasiswa tepat waktu. Faktor-faktor seperti dukungan keluarga, lingkungan sosial, dan faktor  eksternal  seperti  kesempatan  kerja  atau  kesempatan  magang  juga  dapat memengaruhi prioritas dan komitmen mahasiswa terhadap studi. Memahami faktor-faktor ini dan mengidentifikasi faktor-faktor yang paling berpengaruh dalam tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu sangat penting. Dengan pemahaman yang baik tentang faktor- faktor  tersebut,  universitas  dan  fakultas  dapat  mengimplementasikan  strategi  dan intervensi yang tepat untuk meningkatkan tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu.
1.2. Metode Naive Bayes
Metode Naive Bayes adalah salah satu metode klasifikasi yang populer dalam bidang pembelajaran mesin. Metode ini didasarkan pada teorema Bayes dan asumsi independensi antar-variabel.  Naive  Bayes  bekerja  dengan  menghitung  probabilitas  kelas  yang  paling
mungkin  berdasarkan  nilai-nilai  fitur  yang  diamati.  Meskipun  memiliki  asumsi  yang sederhana,  metode  Naive  Bayes  telah  terbukti  efektif  dalam  banyak  aplikasi,  termasuk dalam  prediksi  klasifikasi.  Metode  Naive  Bayes  cocok  untuk  digunakan  dalam  konteks prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu.  Dalam  penggunaannya,  metode  ini membutuhkan  data  historis  tentang  mahasiswa  dan  variabel-variabel  yang  berpotensi mempengaruhi  kelulusan.  Variabel-variabel  ini  dapat  mencakup  indeks  prestasi,  jumlah mata kuliah yang diambil per semester, kehadiran, dan faktor lain yang relevan. Langkah pertama dalam mengimplementasikan metode Naive Bayes adalah mengumpulkan data historis tentang mahasiswa yang telah lulus tepat waktu dan yang tidak lulus tepat waktu. Data  ini  kemudian  akan  digunakan  untuk  melatih  model  prediktif.  Data  tersebut  perlu diproses  secara  pra-pemrosesan,  termasuk  dalam  hal  pembersihan  data  dan penyeimbangan dataset jika diperlukan. Setelah pra-pemrosesan data, langkah berikutnya adalah  menerapkan  metode  Naive  Bayes  sebagai  algoritma  klasifikasi.  Metode  ini mengasumsikan  independensi  antar-variabel,  yang  berarti  variabel-variabel  yang digunakan  dalam  prediksi  dianggap  saling  independen  satu  sama  lain.  Dalam  tahap pelatihan, data historis yang diketahui status kelulusannya digunakan untuk melatih model Naive Bayes.
Proses pelatihan ini melibatkan perhitungan probabilitas kelas berdasarkan nilai-nilai fitur yang diamati. Setelah model pelatihan selesai, model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa baru berdasarkan data masukan yang diberikan. Model Naive Bayes akan menghitung probabilitas kelas yang paling mungkin berdasarkan nilai-nilai fitur mahasiswa baru. Mahasiswa akan diklasifikasikan sebagai lulus tepat waktu atau tidak lulus tepat waktu berdasarkan probabilitas kelas yang diperoleh. Evaluasi kinerja model Naive Bayes dilakukan dengan menggunakan metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score. Metrik-metrik ini memberikan gambaran tentang sejauh mana model dapat  memprediksi  dengan  benar  tingkat  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu.  Analisis sensitivitas  juga  dapat  dilakukan  untuk  memahami  pengaruh  variabel-variabel  input terhadap prediksi tingkat kelulusan. Metode Naive Bayes merupakan alat yang kuat dalam prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu.  Kelebihan  metode  ini  meliputi kemampuannya  untuk  menangani  data  yang  besar,  skalabilitas  yang  baik,  serta interpretabilitas yang tinggi. Namun, perlu diingat bahwa metode Naive Bayes memiliki asumsi independensi antar-variabel
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

## METODE PENELITIAN
Metodologi yang digunakan secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 1. Terdapat beberapa  tahap  yaitu  Pengumpulan  Data,  Pre-processing  Data  dan  Implementasi Algoritma
Gambar 1 Metodologi Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Dataset yang digunakan pada penelitian ini adalah data mahasiswa Sistem Informasi Universitas Prabumulih tahun angkatan 2020 berjumlah 36 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 SKS Semester 5 Int 8 SKS Semester 6 Int 9 IPK Semester 6
Cepat
Tepat Waktu
Terlambat

## B. Pre-processing Data
Jenis Pre-processing data yang digunakan adalah transformasi data. Nilai IPS dari semester  1  sampai  6  dihitung  rata-rata  untuk  mendapatkan  IPK  semester  6. Kemudian data dirubah nilainya menjadi “Cepat”, “Tepat Waktu”, atau “Terlambat” berdasarkan hasilnya. Transformasi data dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2.  Transformasi Data
IPK  Semester 6
Konveksi IPK 1,0 – 2,99
Terlambat IPK 3,0 – 3.49 Tepat Waktu IPK 3,50 – 4,0
Cepat
Tabel 3. Dataset
Nama JJ K Kela s Tahun Masu k SKS Smstr 1 SKS Smstr 2 SKS Smstr 3 SKS Smstr 4 SKS Smstr 5 IPK Smstr 6 Muhammad Amin Yusuf L B 2020 20 24 24 24 24 Tepat Waktu Frastio Okti Rachmat  L B 2020 20 24 24 24 24 Tepat Waktu Reisya Kurnia P B 2020 20 24 24 24 24 Cepat
Riski Ulyani P B 2020 20 24 24 24 24 Cepat Niken Rahmanti P B 2020 20 24 22 24 24 Tepat Waktu Nesya Olivia P B 2020 20 24 24 24 24 Tepat Waktu Fadilah Riski P B 2020 20 24 24 24 24 Tepat Waktu Dhea Natasya P B 2020 20 24 24 24 24 Tepat Waktu Desnia Angelia P B 2020 20 24 24 24 24 Tepat Waktu Carles L B 2020 20 24 24 20 24 Terlamb at

## C. Implementasi Algoritma
P ada  tahap  ini,  akan  dilakukan  implementasi  algoritma  Naïve  Bayes  pada  data mahasiswa tahun angkatan 2020 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.
• 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.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
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  0,079,  untuk  class  Terlambat  (Mahasiswa  lulus  diatas  4  tahun) memiliki  probabilitas  posterior  0,211,  sedangkan  untuk  class  Tepat  (Mahasiswa  lulus  4  tahun) memiliki probabilitas posterior 0,658.

## SIMPULAN
Data yang digunakan adalah data mahasiswa angkatan 2020 dengan 36 data sebagai data training dan data testing. Dari hasil pengujian, ditemukan bahwa probabilitas posterior untuk class Cepat adalah 0,079, probabilitas posterior untuk class Terlambat adalah  0,211, dan probabilitas posterior untuk class Tepat adalah 0,658. Ini menunjukkan bahwa jika data testing memiliki atribut yang mengarah pada kelas Cepat, kemungkinan besar mahasiswa tersebut akan lulus dalam waktu kurang  dari  4  tahun.  Jika  data  testing  memiliki  atribut  yang  mengarah  pada  kelas  Terlambat, kemungkinan besar mahasiswa tersebut akan lulus setelah lebih dari 4 tahun. Sementara itu, jika data testing memiliki atribut yang mengarah pada kelas Tepat, kemungkinan besar mahasiswa tersebut akan lulus dalam waktu tepat 4 tahun dan dapat disimpulkan bahwa metode Naïve Bayes dengan menggunakan RapidMiner dapat digunakan sebagai alat yang efektif dalam melakukan prediksi kelulusan mahasiswa berdasarkan atribut yang relevan. Atibrutnya ntara lain adalah nama mahasiswa,  jenis  kelamin,  kelas,  tahun  masuk,  sks  semester,  dan  IPK.  Hasil  penelitian  yang diperoleh dapat dijadikan sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam peningkatan sarana dan prasarana untuk meningkatkan efektifitas kegiatan belajar mengajar di Universitas Prabumulih.

## DAFTAR PUSTAKA
Han, J., Kamber, M., & Pei, J. (2012). Data Mining: “ Concepts and Techniques” . San Francisco, CA, itd: Morgan Kaufmann.
Salmu, S., & Solichin, A. (2017). “ Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu”
Menggunakan Naïve Bayes : Studi Kasus UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, (April), 701 – 709
harma, T., Sharma, A., & Mansotra, P. V. (2016). “ Performance Analysis of Data Mining Classification Techniques on Public Health Care” Data, 11381 – 11386.
Artaye, K. (2015). “ Implementation of Naïve Bayes Classification Method to Predict
Graduation Time of IBI Darmajaya Scholar ”, (August), 284– 290.