BERKALA SAINSTEK 2023 11(1): 12-25 doi: 10.19184/bst.v11i1.33385 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BST/article/view/33385

## RESEARCH   ARTICLE
Decision Support System Design and Development for Determine Graduate Phase of College Students with Naïve Bayes Algorithm Web-Based in Indonesia Institute of Business and Technology
(Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Masa Kelulusan Mahasiswa dengan Algoritma Naïve Bayes Berbasis Web (Studi Kasus: INSTIKI))
Andres Adyana *) , Ayu Manik Dirgayusari, Nia Maharani, I Gede Andika, I Kadek Dwi Gandika Supartha Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Teknologi dan Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, Jl. Tukad Pakerisan No. 97 Denpasar, Bali, Indonesia

## ABSTRACT
In the course of the lecture period, each student is different, various factors can affect the mental and academic achievement of students which have an impact on their graduation period. This things also impact on the campus of the Indonesian Institute of Business and Technology, until now there is no system that can determine the graduation period of students at the campus, therefore it  is  necessary  to  build  a  decision  support  system  to  determine  the  graduation  period  of  students,  especially  students  in  the Informatics  Engineering  Study  Program  and  Program  Study of  Computer  Systems  at  the  Indonesian  Institute  of  Business  and Technology (INSTIKI) using the Naïve Bayes algorithm that utilizes parameters, namely student academic data consisting of work status, Semester Achievement Index (IPS) scores semesters one untill four, and Grade Point Average (IPK). The system designed by using the GaussianNB library in python and website based. From the results of this study, the accuracy of the model made on the system produces an accuracy value of 87.5% with a dataset rule of 800 data and the data is divided and used as test data by 20%, while the accuracy value of classifying 250 test data on the system is 80.8%.
Didalam perjalanan masa perkuliahan setiap mahasiswa berbeda-beda, berbagai faktor dapat mempengaruhi mental dan prestasi akademik mahasiswa yang berdampak pada masa kelulusannya. Hal tersebut juga dialami oleh kampus Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia dan sampai saat ini belum ada sistem yang dapat menentukan masa kelulusan mahasiswa di kampus tersebut, maka dari itu  perlu  dibangunnya  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  masa  kelulusan  mahasiswa  khususnya  mahasiswa  pada Program Studi Teknik Informatika dan Program Studi Sistem Komputer Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia (INSTIKI) dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes yang memanfaatkan parameter yaitu data akademik mahasiswa yang terdiri dari status kerja, nilai Indeks Prestasi Semester (IPS) semester satu sampai empat, dan nilai Indeks Prestasi Kumulatif (IPK). Didalam perancangan bangun sistem menggunakan library GaussianNB pada python dan berbasis website . Dari hasil penelitian ini akurasi model yang dibuat pada sistem menghasilkan nilai akurasi sebesar 87,5% dengan aturan dataset berjumlah 800 data dan data tersebut dibagi dan digunakan sebagai data uji sebesar 20%, sedangkan nilai akurasi dari pengklasifikasian 250 data uji pada sistem sebesar 80,8%.
Keywords: Classification, Graduation, Naïve Bayes.

## PENDAHULUAN
Didalam  perguruan  tinggi  terdapat  banyak permasalahan yang dapat timbul, baik dari kebutuhan sarana  dan  prasarana  perkuliahan,  kualitas  tenaga
pengajar atau dosen, dan kualitas pada pelajarnya atau mahasiswa.  Salah  satu  permasalahan  yang  terdapat pada mahasiswa adalah mahasiswa tidak lulus dengan tepat  waktu  dikarenakan  berbagai  faktor  yang  dapat mempengaruhi masa kelulusannya.
*) Corresponding author: Andres Adyana E-mail: andresadyana741@gmail.com

## Adyana, Decision Support System Design …
Seorang
mahasiswa diharapkan mampu menyelesaikan  perkuliahannya  dalam  kurun  waktu selama 7-8 semester, salah satu permasalahan yang ada adalah  adanya  mahasiswa  yang  terlambat  lulus  atau tidak tepat pada waktunya  sehingga menjadi pengaruh didalam  lingkungan  perguruan  tinggi  tersebut  dan pada  mahasiswa  itu  sendiri.  Untuk  mengatasi permasalahan  tersebut  perlu  dilakukan  identifikasi sejak dini agar pihak kampus mengetahui siapa sajakah mahasiswa  yang  menempuh  masa  studi  melebihi standar  kelulusan  yang  telah  di  tetapkan  sehingga kecenderungan  mahasiswa  lulus  tidak  tepat  waktu dapat  dicegah.  Salah  satu  penanganannya  adalah dengan  menentukan  masa  kelulusan  mahasiswa melalui status masa studinya.
Institut  Bisnis  dan  Teknologi  Indonesia  memiliki data yang besar, yaitu data akademik mahasiswa yang dikelola  pada  Sistem  Akademik  INSTIKI  (SADS) sistem  tersebut  mengelola  Indeks  Prestasi  Semester (IPS)  dan  Indeks  Prestasi  Kumulatif   Mahasiswa (IPK). IPS dan IPK berupa data informasi yang sangat bermanfaat  untuk  mengetahui  nilai  mahasiswa  per- semester,  tetapi  sistem  tersebut  belum  dapat memprediksi masa kelulusan mahasiswa.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  dibutuhkan sistem pendukung keputusan untuk menentukan masa kelulusan mahasiswa yang tepat waktu dan tidak tepat waktu  khususnya  mahasiswa  pada  Program  Studi Teknik  Informatika  dan  Program  Studi  Sistem Komputer  Institut  Bisnis  dan  Teknologi  Indonesia dengan  algoritma Naïve  Bayes yang  memanfaatkan parameter yaitu data akademik mahasiswa yang terdiri dari status kerja, nilai Indeks Prestasi Semester (IPS) semester satu sampai empat, dan IPK.
Beberapa  penelitian  telah  membahas  mengenai pembuatan sistem pendukung keputusan memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa diantaranya sistem  pendukung  keputusan  untuk  memprediksi kelulusan mahasiswa pada Program Studi Pendidikan Teknik  Informatika  dan  Komputer  dengan Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes oleh  Reni,  dkk [1].  Sistem  pendukung  keputusan  tersebut  dibuat untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa khususnya  Program  Studi  Pendidikan  Teknik Informatika  dan  Komputer  Fakultas  Teknik Universitas  Negeri  Jakarta.  Metode Naïve  Bayes digunakan untuk menganalisis data dalam pengenalan pola dan memprediksi kelulusan mahasiswa, data yang dibutuhkan  adalah  data  mahasiswa  yang  sudah  lulus
sebagai data training sedangkan data mahasiswa yang masih  menempuh  studi  kuliah  sebagai  data  uji.  Dari hasil  penelitian  tersebut  memperoleh  tingkat  akurasi 85%.
Sistem pendukung keputusan yang dibuat oleh Isa. Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  Tepat  Waktu  Dengan Algoritma Naïve  Bayes (Studi  Kasus  Program Studiteknik  Informatika,  UMMI)  [2].  Perancangan sistem  menggunakan  pemodelan  UML  dengan implementasi  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP dan basis data MySQL, dalam penelitian tersebut menerapkan  tahapan-tahapan  Algoritma Naïve  Bayes pada  perancangan  aplikasi  untuk  memprediksi kelulusan  tepat  waktu  mahasiswa  berdasarkan parameter yang terdapat pada Penerimaan Mahasiswa Baru  (PMB),  Indeks  Prestasi  Kumulatif   (IPK)  dan Bagian  Keuangan.  Data  yang  digunakan  adalah  data mahasiswa Program Studi Teknik Informatika Tahun Ajaran  2016/2017.  Berdasarkan  hasil  pengujian didapatkan tingkat error data sebanyak 1.88%.
Perancangan Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu pada UIN Raden Fatah oleh Testiana [3]. Sistem tersebut didesain dengan menggunakan model pengembangan  CRISP-DM  ( Cross  Industy  Standard Process  for  Data  Mining ),  percobaan  pada  penelitian tersebut menggunakan Rapidminer 5.3.008. Algoritma yang  digunakan  adalah Naïve  Bayes .  Proses  validasi menggunakan x- validation dan untuk testing menggunakan Apply  Model untuk  menjalankan algoritma atau model Naïve Bayes serta aksi Performance untuk  mengukur  performa  dari  model Naïve  Bayes tersebut.  Dari  hasil  penelitian  nilai  akurasi  terhadap klasifikasi kelulusan sebesar 82.08 %.
Penelitian  terdahulu  selanjutnya  adalah  optimasi model  prediksi  kelulusan  mahasiswa  menggunakan algoritma Naïve  Bayes oleh  Hartatik  [4].  Pada  sistem tersebut  untuk  menerapkan  metode Naïve  Bayes penulis  menggunakan  parameter  Indeks  Prestasi Kumulatif   dan  sosial  parameter  yaitu  jenis  kelamin dan  status  tinggal.  Hasil  dari  penelitian  tersebut mendapatkan  nilai  akurasi  untuk  metode Naïve  Bayes sebesar 75% dan akurasi untuk model prediksi dengan parameter sosial sebesar 85% dengan selisih 10%.
Penelitian  nurjoko  dan  kurniawan,  aplikasi  data mining untuk  memprediksi  tingkat  kelulusan mahasiswa menggunakan algoritma A PRIOR I di IBI Darmajaya Bandar Lampung [5]. Dengan memanfaatkan  data  induk  mahasiswa  dan  data kelulusan  mahasiswa,  dapat  diharapkan  untuk

## Adyana, Decision Support System Design …
menghasilkan informasi tentang tingkat kelulusan dan data  induk  mahasiswa  melalui  teknik  data mining . Kategori tingkat kelulusan di ukur dari lama studi dan IPK.  Algoritma  yang  digunakan  adalah  algoritma a prior i, informasi yang ditampilkan berupa nilai support dan confidence dari  masing-masing  kategori  tingkat kelulusan.  Hasil  prediksi  dari  sistem  pendukung keputusan tersebut memiliki akurasi sebesar 70%.
Berdasarkan  beberapa  penelitian  terdahulu  maka, pada penelitan ini dibangun sebuah sistem pendukung keputusan menentukan masa kelulusan mahasiswa di Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia menggunakan algoritma Naïve  Bayes sebagai  metode  klasifikasi  dan parameter atribut yang digunakan untuk memprediksi tingkat  kelulusan  mahasiswa  adalah  data  akademik mahasiswa berupa status kerja, IPS 1, IPS 2, IPS 3, IPS 4, dan IPK. Pada penelitian ini menggunakan model metodologi CRISP-DM ( Cross Industry Standard Process for  Data  Mining ),  dimana  model  metodologi  tersebut merupakan standar dari proses data mining .

## METODE PENELITIAN
Alur Penelitian Penelitian ini didesain dengan menggunakan model CRISP-DM  ( Cross  Industy  Standard  Process  for  Data
Mining ), dalam metode ini terdapat enam tahapan: (1) Business/Research Understanding (Pemahaman Penelitian).  (2)  Data Understanding  Phase (Tahap Pemahaman  Data).  (3)  Data Preparation (Persiapan Data).  (4) Modelling  Phase (Tahap  Pemodelan).  (5) Evaluation Phase (Tahap Evaluasi). (6) Deployment Phase (Tahap  Penyebaran).  Metodologi  atau  tahapan penelitian  diperlukan  sebagai  kerangka  dan  panduan proses penelitian, sehingga rangkaian proses penelitian dapat dilakukan secara terarah, teratur dan sistematis [3].
Gambar 1. Model CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining)
Business/Research Understanding (Pemahaman Penelitian)
Pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  dilakukan menggunakan metode observasi, wawancara, metode dokumentasi,  dan  metode  kepustakaan.  Observasi merupakan  salah  satu  teknik  pengumpulan  data dengan  melakukan  pengamatan  secara  langsung terhadap  objek  dan  peran  yang  terlibat  [6].  Teknik pengumpulan data dengan observasi dilakukan untuk mengetahui skema dari berjalannya sistem.
Metode  wawancara,  wawancara  dilakukan  di ruangan Prodi Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia Bersama  bapak  I  Nyoman  Buda  Hartawan,  S.Kom., M.Kom  sebagai  narasumber.  Kegiatan  wawancara berguna  untuk  mencari  informasi  dan  menemukan permasalahan  yang  harus  diteliti  serta  menghasilkan data  analisis  yang  diperlukan  guna  menentukan  data atribut  yang  di  fokuskan  pada  perancangan  sistem. Hasil dari metode wawancara adalah sistem pedukung keputusan  berbasis website dengan  peran admin pada sistem dapat menginputkan file data uji yang berisikan data  atribut  yang  dibutuhkan,  lalu  sistem  akan mengklasifikasikan  data  uji  tersebut  menggunakan algoritma Naïve  Bayes berdasarkan  data  kelulusan mahasiswa sebelumnya atau data latih lalu sistem akan memberikan hasil output berupa grafik dan tabel hasil yang  berisikan  atribut  mahasiswa  serta  masa kelulusannya.  Gambaran  umum  atau flowchart sistem dapat dilihat pada Gambar 2.
Data  Understanding  Phase  (Tahap Pemahaman Data) Hasil  dari  metode  dokumentasi  adalah  hasil pengumpulan  data  pada SIMJAR  Institut  Bisnis  dan Teknologi  Indonesia  diperoleh  data  mahasiswa angkatan tahun 2013 dan 2014. Total data keseluruhan berjumlah  800  data  kelulusan  mahasiswa  yang  akan digunakan sebagai dataset didalam pembuatan model algoritma  dan  data  uji  yang  yang  didapatkan  berupa data mahasiswa angkatan tahun 2016 yang berjumlah 250 data, data uji tersebut akan digunakan sebagai data yang akan di ujikan pada sistem.

## Adyana, Decision Support System Design …
Gambar 2. Alur Flowchart Sistem

## Data Preparation (Persiapan Data)
Tahap  ketiga  adalah  tahap  persiapan  data  yang meliputi  proses  penseleksian  data  dan  integrasi  data yang akan diteruskan pada tahap extract, transform, and load .  Penseleksian  data  dilakukan  menggunakan
Microsoft  excel lalu  data  dipisahkan  sesuai  kategori persemester  dan  diletakkan  pada database [7]. Dikarenakan data yang diperoleh berupa data mentah maka  perlu  dilakukan  proses Extract  Transform  and Load (ETL).
Proses ETL yang dilakukan antara lain melakukan proses  integrasi  data  yang  sudah  dipisahkan  agar menjadi  suatu  data  baru  yang  terstruktur.  Proses integrasi menggunakan software rapidminer , menggunakan  fungsi join untuk  mengintegrasikan setiap  data  dan  setelah  proses  integrasi  selesai  data tersebut akan di export menjadi file yang berekstensi CSV. Proses integrasi dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Proses Integrasi Data Tabel 1. Atribut Dataset
Atribut Jenis Atribut Total Masa Kelulusan Tepat Waktu (567) Tidak Tepat Waktu (233) Status Kerja Bekerja 283 207 76 Tidak Bekerja 517 360 157 IPS 1 < 3.0 204 93 111 > 3.0 596 474 122 IPS 2 < 3.0 177 61 116 > 3.0 623 506 117 IPS 3 < 3.0 172 55 117 > 3.0 628 512 116 IPS 4 < 3.0 238 81 157 > 3.0 562 486 76 IPK < 3.0 218 65 153 > 3.0 582 502 80

## Adyana, Decision Support System Design …

## Gambar 4. Format Data Uji
Terdapat dua hasil dari proses Extract Transform and Load (ETL)  yaitu  mendapatkan  dataset  dan  data  uji yang  siap  digunakan  pada  perancangan  sistem.  Pada dataset  tersebut  berupa  data  akademik  mahasiswa yang merupakan data mentah, dimana perlu dilakukan proses  integrasi  dan  proses  transformasi  terlebih dahulu. Data tersebut terdiri dari enam atribut yaitu: A1: status kerja, A2: IPS 1, A3: IPS 2, A4: IPS 3, A5: IPS 4, A6: IPK. Dari 800 data kelulusan mahasiswa, jumlah  data  kelulusan  mahasiswa  yang  tepat  waktu berjumlah 567 dan 233 data kelulusan mahasiswa yang tidak tepat waktu. Adapun keterangan data atribut atau fitur yang akan digunakan dapat dilihat pada Tabel 1.
Sedangkan untuk data uji diperoleh data mahasiswa angkatan  tahun  2016  sebesar  250  data  mahasiswa dengan rincian masa kelulusan mahasiswa yang tepat waktu berjumlah 207 mahasiswa dan mahasiswa yang kelulusannya  tidak  tepat  waktu  berjumlah  43 mahasiswa.  Data  tersebut  yang  akan  digunakan sebagai data uji pada sistem. Adapun format data uji yang akan digunakan dapat dilihat pada Gambar 4 . Modelling Phase (Tahap Pemodelan)
Pada  tahapan  ini  merupakan  tahap  analisis  data latih yang akan diklasifikasikan oleh model algoritma dan  kemudian  menghasilkan  sejumlah  aturan.  Pada penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes dan akan dihitung menggunakan software text editor Bahasa pemrograman python yaitu jupyter  notebook . Bayesian classification merupakan  pengklasifikasi  statistik  yang dapat digunakan untuk memprediksi probalitas isi dari suatu class . Bayesian  classification didasarkan  pada teorema Bayes yang  memiliki  kemampuan  klasifikasi serupa dengan neural network dan decision tree . Bayesian classfication terbukti  memiliki  akurasi  dan  kecepatan
yang  tinggi  saat  diaplikasikan  ke  dalam  database dengan data yang besar [6].
𝐏(𝐇|𝐗) = 𝐏( 𝐗 | 𝐇 ) 𝐏(𝐇) 𝐏(𝐗) (1)
X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X) = Probalitas hipotesis H berdasarkan kondisi X ( posteriori probabilitas.) P(H) = Probalitas hipotesis H ( prior probabilitas.) P(X|H)  =  Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis H P(X) = Probabilitas dari X
Sebelum  masuk  langkah-langkah  perhitungan, berikut  adalah  penjelasan  mengenai Naïve  Bayes [8]. Setiap data dipresentasikan sebagai vektor berdimensi- n  yaitu  X=(X 1 ,X 2 ,X 3 ,….X n ),  n  adalah  gambaran  dari ukuran  yang  dibuatkan test dari  n  atribut  yaitu A 1 ,A 2 ,A 3 ,….A n .  m  adalah  kumpulan  kategori  yaitu C 1 ,C 2, ...,C m . Diberikan data test X yang tidak diketahui kategorinya, maka classifier akan memprediksi bahwa X adalah  milik  kategori  dengan posterior probability tertinggi berdasarkan kondisi X. Oleh karena itu, Naïve Bayes menandai bahwa test X yang tidak diketahui tadi ke kategori C i jika dan hanya jika: P(C i |X) > P(C j |X) untuk i ≤ j ≤ m, j ≠ i. Kemudian P(C i |X) perlu dimaksimalkan.
P(C i |X) = 𝐏( 𝐗 | 𝐂 𝐢) 𝐏(𝐂 𝐢 ) 𝐏(𝐗) (2)
Untuk  mengurangi  perhitungan  dalam  evaluasi P(X|C i ),  asumsi naif independensi  kelas  bersyarat perlu dibuat, Hal ini menganggap nilai atribut saling independen dengan yang lainnya.

## Adyana, Decision Support System Design …
P(X 1 |C i ) × P(X 2 |C i ) × … × P(Xn|Ci) (3)
Sehingga  lebih  mudah  memperkirakan  P(X 1 |C i ), P(X 2 |C i ), …, P(X n |C i ) dari data training. Dimana X k mengacu  pada  nilai  atribut  A k untuk  data  X.  Untuk setiap  atribut  yang  akan  dihitung  harus  diperhatikan terlebih  dahulu,  apakah  termasuk  atribut  kategorial atau  atribut  numerik.  Oleh  karenanya,  untuk menghitung  P(X|C i )  perlu  memperhatikan  hal berikut:
Untuk  memprediksi  kelas  dari  X,  P(X|C i )P(C i ) dievaluasi  untuk  setiap  kelas  C i . Naïve  Bayes akan memprediksi  bahwa  kelas  dari  X  adalah  C i jika  dan hanya jika P(X|C i )P(C i ) > P(X|C k )P(C j ) , di mana 1 ≤ j  ≤  m,  m  ≠  j.  Dengan  kata  lain  dari  prediksi  kelas termasuk kelas C i jika P(X|C i )P(C i )  bernilai maksimal.
P(X|Ci)P(Ci) (4)
Bayesian  classification diterapkan  untuk  melakukan beberapa  proses  yang  telah  dijelaskan  diatas, output
yang  akan  dihasilkan  sistem  berupa  nilai  peluang bersyarat,  nilai  peluang prior ,  dan  tingkat  akurasi klasifikasi.  Sedangkan  yang  kedua  adalah  data  hasil prediksi  yaitu  tingkat  kelulusan  mahasiswa  (Tepat waktu/Tidak  tepat  waktu).  Nilai  tingkat  kelulusan yang  digunakan  adalah  yang  terbesar,  yaitu  Tepat waktu  didapatkan  jika  P(Tepat  waktu|X)  >  P(Tidak tepat waktu|X) dimana X adalah atribut yang sudah diketahui.  Begitupun  sebaliknya,  Tidak  tepat  waktu didapatkan  jika  P(Tepat  waktu|X)  <  P(Tidak  tepat waktu).
Pada  penelitian  ini  untuk  menerapkan  algoritma Naïve Bayes pada sistem pendukung keputusan berbasis website  maka  penulis menggunakan jupyter notebook sebagai  contoh  pembuatan  model  algoritma Naïve Bayes dengan menggunakan library GaussianNB pada python .  Adapun script pembuatan  model  algoritma Naïve  Bayes menggunakan library GaussianNB,  yang ditunjukkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Script Model Algoritma Naïve Bayes
Pada  Gambar  5  merupakan  langkah-langkah pembuatan model algoritma Naïve Bayes menggunakan library GaussianNB,  dimana  model  tersebut  akan digunakan  pada  proses  pengklasifikasian  data  uji. Diawali dengan meng- import segala library dan package yang  dibutuhkan  dan  dilanjutkan  dengan  membuat variable dataset  lalu  memanggil file dataset.csv  yaitu dataset mahasiswa tahun 2013 dan 2014 sebesar 800 data, mengambil data atribut pada kolom 4, 5, 6, 7, 8, 9  sebagai  data  x  dan  mengambil  data  atribut  pada kolom 10 sebagai data y atau probabilitas. Selanjutnya dataset akan di bagi sebesar 20% untuk mendapatkan
data uji pada model dengan menggunakan library train test  split ,  dan  setelah  itu  membuat variable NBmodel untuk memanggil library GaussianNB maka, Langkah terakhir  adalah  mengeksekusi  data  uji  yang  diberi nama variable x_test  dari  hasil  pembagian  dataset dengan  perintah  y_pred  =  NBmodel.predict(x_test). Dari hasil library accuracy score model tersebut memiliki akurasi  sebesar  87.5  %,  gambaran  umum  dari pembuatan  model  atau flowchart pembuatan  model GaussianNB dapat dilihat pada Gambar 6.

## Adyana, Decision Support System Design …
Gambar 6. Flowchart Model GaussianNB
Pada  tahap  pemodelan  ini  juga  merancang bagaimana alur data dari sistem pendukung keputusan. Pada  penelitian  ini  menggunakan  diagram  alur  atau Data  Flow  Diagram (DFD),  DFD  pada  sistem  ini berupa  konteks  diagram  dan  DFD level 1  Konteks diagram pada sistem menggambarkan aliran data dari admin prodi  menuju    sistem,  dimana admin memasukkan data uji berupa status kerja, IPS 1, IPS 2, IPS 3, IPS 4, dan IPK. Setelah itu output pada sistem akan memberikan hasil klasifikasi sistem kepada admin . Konteks diagram dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Konteks Diagram Agar  lebih  memahami  seluruh  proses  dan  cara kerja  pada  sistem  dapat  menyimak  Pada flowchart pengklasifikasian data uji merupakan gambaran umum bagaimana alur sistem pada pengklasifikasian data uji dengan  model GaussianNB  yang  telah  dibuat sebelumnya.  Pada flowchart pengklasifikasian  data  uji dimulai dengan memasukkan data uji sebesar 250 data mahasiswa tahun akademik 2016 yang diperoleh dari proses  pengumpulan  data  penelitian.  Selanjutnya mendefinisikan  data  atribut  yang  akan  digunakan sebagai data x, setelah itu langkah selanjutnya adalah mengeksekusi  data  tersebut  menggunakan  model GaussianNB. flowchart tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 8.

## Adyana, Decision Support System Design …
. Gambar 8. Flowchart Pengklasifikasian Data Uji
Sedangkan pada DFD lv 1 pada sistem merupakan aliran data yang terjadi antara entitas, proses, dan data store. Penjelasan  dari  DFD  lv  1  sebagai  berikut:  (1) Peran  entitas admin prodi  adalah  mengolah  data  uji. Pada proses 0,1 memasukkan data uji berupa fitur atau atribut,  lalu  data  tersebut  akan  diklasifikasi  dan dilakukan perhitungan oleh sistem pada proses 0,2 (2) Pada  proses  0,2  merupakan  proses  pengklasifikasian Naïve  Bayes. Dimana  data  yang  telah  dimasukkan digunakan  untuk  penghitungan  masa  kelulusan berdasarkan hasil dari nilai pengklasifikasian data latih sebelumnya.  Jika  proses  0,2  selesai  maka  data  akan disimpan  pada  data store tabel  hasil  (3)  Selanjutnya pada  proses  0.,  merupakan  proses  mencetak  data laporan  hasil klasifikasi kepada admin prodi. Dataflow diagram level 1 dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9 Data Flow Diagram Lv 1
. Gambar 10. Rancangan Relasi Tabel

## Adyana, Decision Support System Design …
Untuk  menyimpan  semua  data  pada  sistem diperlukan  sebuah database agar  data  yang  tersimpan dapat dikelola sehingga sistem dapat berjalan dengan baik. Database pada sistem terdiri dari tb_user sebagai tabel user/admin, jurusan  sebagai  tabel  jurusan mahasiwa,  kerja  sebagai  tabel  status  pekerjaan mahasiswa,  prob_data  sebagai  tabel  masa  kelulusan mahasiswa,  data_uji  sebagai  tabel  data  uji  dan hasil_spk  sebagai  tabel  penyimpanan  dari  hasil penghitungan dan pengklasifikasian sistem.
Rancangan database pada  sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 10.

## Evaluation Phase (Tahap Evaluasi)
Pada tahapan ini dilakukan proses pengklasifikasian sesuai  dengan  yang  telah  dirancang,  digambarkan dengan flowchart dan menggunakan package GaussianNB  untuk  mendapatkan  hasil  perhitungan yang akurat
maka,
selanjutnya adalah mengimplementasikannya  kedalam  sistem  yang berbasis web dan  melalui  dua  tahap  yaitu  tahap implementasi pada sistem dan tahap implementasi user interface.
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  tiga  metode pengujian pada sistem mulai dari uji sistem, uji black box, dan  uji  akurasi.  Sistem  akan  di  uji  dengan memberikan sebuah data input yang berupa 250 data mahasiswa  pada  tahun  akademik  2016 .  Output yang dihasilkan  sistem  akan  menjadi  bahan  untuk dibandingkan dengan masa kelulusan pada data yang asli dan pada tahap ini akan dilakukan uji akurasi untuk mengetahui seberapa baik akurasi yang dihasilkan dari algoritma  atau  model  yang  digunakan  pada  sistem didalam  menentukan  masa  kelulusan  mahasiswa berdasarkan  hasil  perhitungan confusion  matrix pada tahap pemodelan sebelumnya. Dimana 800 data yang terdapat pada dataset di bagi menggunakan library train test split dengan ukuran sebesar 0.20 atau 20% sebagai data uji dan menghasilkan akurasi sebesar 87,5% pada model.
Deployment Phase (Tahap Penyebaran) Pada tahap ini, menjelaskan kesimpulan dari hasil perancangan sistem dan saran penulis terhadap sistem yang  dirancang  serta  saran  untuk  penelitian selanjutnya  apabila  ingin  mengembangkan  sistem pendukung  keputusan  menentukan  masa  kelulusan mahasiswa.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Implementasi Sistem Implementasi  sistem  pada  sistem  pendukung keputusan ini membutuhkan tools pendukung dengan rincian seperti: apache web server , python programming , flask web  framework , visual  studio  code, dan MySQL.  Script program  pada  sistem  dibuat  menggunakan text  editor visual  studio  code, hal  pertama  yang  wajib  dilakukan adalah  memanggil library,  package dan  membuat route database yang  digunakan  pada  sistem. Script tersebut dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Script Library Program Berdasarkan script program  pada  gambar  11 terdapat library flask yang digunakan sebagai framework website pada sistem dan memanggil library GaussianNB yang  digunakan  sebagai  algoritma Naïve  Bayes .  Pada Langkah  selanjutnya  adalah  membuat variable yang digunakan  serta  memanggil library yang  digunakan didalam proses klasifikasi pada sistem. Script tersebut dapat dilihat pada Gambar 12.

## Adyana, Decision Support System Design …
Gambar 12. Script Program GaussianNB Berdasarkan script program  pada  gambar  10 merupakan  langkah  menginisialisasi  data  yang digunakan  sebagai  data  x  dan  y  pada  dataset,  dan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes yaitu library GaussianNB yang merupakan package didalam Bahasa pemrograman  pyhton.  Data  latih  yang  digunakan adalah  data  latih  yang  sudah  dibahas  pada  sub-bab tahap  persiapan  data,  sedangkan  untuk  data  uji merupakan data yang diambil dari tabel data_uji3 pada database yang  telah  melewati  proses submit data  uji. selanjutnya  hasil  akan  disimpan  kedalam  tabel prob_data. Script program dapat disimak pada Gambar 13.
Pada Langkah selanjutnya untuk mendapatkan nilai akurasi dari model yang dibuat dan digunakan untuk mengklasifikasi data uji. Jumlah data yang di uji tingkat akurasinya pada sistem ini berjumlah 20% dari dataset. Proses pengujian tingkat akurasi menggunakan package accuracy score dan metrics confusion matrix. Script uji akurasi dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 13. Script Dan Query Simpan Hasil Program
Gambar 14. Script Uji Akurasi

## Implementasi User Interface
Implementasi  user  interface  pada  sistem pendukung  keputusan  ini  membutuhkan  template yang tersedia dari berbagai sumber seperti, html, css, javascript yang terdapat pada bootstrap. Tampilan user interface dan aplikasi sebagai berikut.

## Halaman Login
Tampilan halaman login pada website dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Halaman Login

## Adyana, Decision Support System Design …

## Gambar 16. Halaman Dataset SPK

## Gambar 17. Halaman Submit Data Uji

## Halaman Dataset SPK
Pada  halaman  ini  menampilkan  dataset  yang digunakan  pada  sistem.  Halaman  dataset  SPK  dapat dilihat  pada  Gambar  16.  Pada  halaman  dataset  SPK menampilkan  grafik pie  chart dan bar  chart untuk memudahkan  pengguna  melihat  dataset  yang digunakan pada sistem.
Halaman Submit Data Uji Pada  halaman  ini  merupakan  opsi  untuk mengunggah file yang akan diuji pada sistem. Halaman submit data  uji  dapat  dilihat  pada  Gambar  17.  Pada
halaman submit data uji pengguna dapat memilih file berekstensi  Comma  Separated  Values  (CSV)  sebagai data uji dengan format data uji yang telah dijelaskan pada  sub-bab  persiapan  data.  Setelah  pengguna memilih file data uji dan menekan tombol upload file, maka  akan  dialihkan  ke  halaman  proses  data  pada Gambar  18  untuk  mengeksekusi  file  yang  telah  di unggah sebelumnya.
Pada  halaman  proses  data  uji  terdapat  tombol proses data untuk memulai pengklasifikasian data uji, apabila proses klasifikasi selesai maka pengguna akan diarahkan ke halama hasil data SPK.

## Adyana, Decision Support System Design …

## Gambar 19. Halaman Hasil Data SPK

## Gambar 20. Output Tombol Akurasi
Halaman Hasil Data SPK Pada  halaman  ini  menampilkan  hasil  dari pengklasifikasian  pada  halaman  proses  data  uji sebelumnya.  Halaman  hasil  data  SPK  dapat  dilihat pada  Gambar  19.  Pada  halaman  hasil  data  SPK menampilkan  visualiasasi  berupa  grafik  berjenis pie chart agar memudahkan pengguna untuk melihat hasil dari  sistem  dan  menampilkan  tabel  hasil  dari pengklasifikasian pada halaman  proses data uji. Pada halaman  hasil  data  SPK  terdapat  lima  tombol  yaitu tombol  akurasi  untuk  melihat  nilai  akurasi  yang dihasilkan oleh model pada sistem, tombol cetak PDF
untuk  mencetak  hasil  dari  pengklasifikasian  data  uji menjadi file berekstensi PDF, tombol filter by result yaitu menyaring hasil berdasarkan masa kelulusan, tombol filter  by  majors yaitu  menyaring  hasil  berdasarkan jurusan, dan tombol filter by IPK yaitu menyaring hasil berdasarkan nilai IPK. Output dari tombol akurasi dan cetak PDF, seperti Gambar 20.
Pada halaman hasil akurasi model pada gambar 20 diatas  menampilkan  akurasi  pada  model  algoritma Naïve  Bayes  sebesar  87,5  %.  Hasil  tersebut  sesuai dengan pembahasan pada sub-bab tahap pemodelan.

## Adyana, Decision Support System Design …

## Gambar 21. Output Tombol Cetak PDF
Output yang  dihasilkan  pada  tombol  cetak  PDF pada gambar 21 diatas berupa data atribut mahasiswa yang  terdiri  dari  NIM,  nama  lengkap  mahasiswa,  no HP mahasiswa, jurusan, nilai IPS 1 sampai IPS 4, nilai IPK,  dan  hasil  klasifikasi  pada  sistem  berupa  masa kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  dan  tidak  tepat waktu.

## Pengujian Sistem
Data  uji  yang  digunakan  pada  penelitian  ini sebanyak  250  data,  data  tersebut  merupakan  data mahasiswa  tahun  akademik  2016.  Pengklasifikasian data uji menggunakan model Naïve Bayes berupa model GaussianNB  yang  telah  dibahas  pada  sub-bab  tahap pemodelan.  Pengklasifikasian  data  uji  pada  sistem dilakukan dengan memasukkan file data uji berekstensi CSV  kedalam  sistem  pada  halaman submit data  uji. Adapun  hasil  dari  pengklasifikasian  data  uji  pada sistem,dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Klasifikasi Data Uji
Jumlah Data Uji Hasil Sistem Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu 250 218 32
Berdasarkan  proses  klasifikasi  250  data  uji  pada sistem menghasilkan masa kelulusan mahasiswa yang tepat waktu berjumlah 218 mahasiswa dan kelulusan mahasiswa  yang  tidak  tepat  waktu  berjumlah  32 mahasiswa.  Pengujian  sistem  dilakukan  tanpa  ada kendala  ataupun  terdapat error ,  maka  dapat disimpulkan pada metode uji sistem pada penelitian ini berhasil.
Hasil Uji Akurasi Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  komparasi  atau perbandingan  antara  hasil  klasifikasi  data  uji  pada sistem dengan data asli yang telah dibahas pada sub- bab  tahap  persiapan  data  untuk  mendapatkan  nilai akurasi pada sistem terkait pengklasifikasian data uji. Adapun  perbandingan  hasil  yang  diperoleh  pada sistem dapat dilihat pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Perbandingan Hasil Sistem dengan Data Asli
Jumlah Data Uji Kesesuaian Hasil Sesuai Tidak Sesuai 250 202 48
Perbandingan hasil klasifikasi data uji oleh sistem dengan data asli yang tertera pada tabel 3 didapatkan 48 data yang diklasifikasikan oleh sistem dengan hasil yang tidak sesuai dengan data asli, sedangkan data yang sesuai diklasifikasikan oleh sistem berjumlah 202 data. Dengan demikian dapat dihitung secara manual untuk mendapatkan  nilai  akurasi  dari  sistem  dengan perhitungan hasil akurasi sebagai berikut.
Akurasi Sistem = Jumlah data sesuai Jumlah data uji × 100 % (5) = 202 250 × 100 %
= 80,8 %.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  evaluasi  sistem  yang  sudah dilakukan  pada  penelitian  ini,  dapat  diambil kesimpulan yaitu, pada penelitian ini, sistem berhasil menentukan  masa  kelulusan  mahasiswa  yang  tepat

## Adyana, Decision Support System Design …
waktu dan yang tidak tepat waktu. Nilai akurasi yang dihasilkan oleh model GaussianNB sebesar 87,5% dan nilai  akurasi  yang  dihasilkan  pada  pengklasifikasian data  uji  dengan  menggunakan  model  pada  sistem sebesar  80,8%.  Sistem  pendukung  keputusan  pada penelitian  ini  berbasis  website  yang  menggunakan python flask sebagai web  framework dan  dipadukan dengan  Bahasa  pemorograman web lainnya  seperti javascript , HTML, dan CSS. Untuk merancang bangun sistem  pendukung  keputusan  menentukan  masa kelulusan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes diperlukan  model  pengklasifikasian  dengan  tahap pendefinisian variabel x dan y pada dataset, dan pada sistem  ini  menggunakan library GaussianNB  pada python sebagai algoritma Naïve Bayes . Adapun  saran  didalam  penelitian  ini  untuk penelitian selanjutnya adalah pada klasifikasi kelulusan mahasiswa ini diharapkan data atau fitur yang terdapat pada sistem dapat ditambah, memperkaya variabel dan memiliki  subyektifitas  yang  rendah  sehingga  hasil pengklasfikasian  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih tinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Reni,  Widodo,  and  B.  P.  Adhi,  “Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Pada  Program  Studi  Pendidikan  Teknik  Informatika Dan  Komputer  Dengan  Menggunakan  Algoritma Naïve  Bayes,” PINTER :  Jurnal  Pendidikan  Teknik Informatika dan Komputer , vol. 4, no. 1, pp. 26-29, 2020.
[2]  I. G. T. Isa, “Aplikasi Prediksi Kelulusan Tepat Waktu dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus Program Studi Teknik Informatika UMMI),” Jurnal Santika , vol.
7, no. 2, pp. 591-599, 2017.
[3]  G.  Testiana,  “Perancangan  model  prediksi  kelulusan mahasiswa  tepat  waktu  pada  UIN  Raden  Fatah,” JUSIFO (Jurnal Sistem Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 49-62, 2018.
[4]  H.  Hartatik,  “Optimasi  Model  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,” Indonesian Journal of  Applied Informatics , vol. 5, no. 1, p. 32, Apr. 2021.
[5]  H.  Kurniawan  and  J.  Sistem  Informasi,  “Aplikasi Datamining  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Di  Ibi Darmajaya Bandar Lampung,” vol. 02, 2016.
[6]  P. S. Dewi, C. K. Sastradipraja, and D. Gustian, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan
Menggunakan  Metode  Algoritma  Naïve  Bayes
Classifier,” Jurnal Teknologi dan Informasi , vol. 11, no. 1,
pp. 66-80, 2021. [7]  “Basis Data - Google Books.” https://www.google.co.id/books/edition/Basis_Data
/nDRrEAAAQBAJ?hl=en&gbpv=0  (accessed  Aug. 05, 2022).
[8]  P.  U.  Airlangga,  S.  Rancang,  and  B.  Sistem,  “Adln  - Perpustakaan Universitas Airlangga,” 2016.
.