## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## PREDIKSI PENERIMAAN SNMPTN MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 DAN NAIVE BAYES
Indah Purnamasari* 1 , Indah Suryani 2 1,2 Universitas Nusa Mandiri, indah.ihi@nusamandiri.ac.id *1 , indah.ihy@nusamandiri.ac.id 2

## Abstrak
Pendidikan mempunyai peranan penting bagi kehidupan manusia. Sekolah sebagai tempat mengenyam pendidikan mengajarkan  berbagai  disiplin  ilmu  dengan  tujuan  agar  para  peserta  didik  dapat  menjadi  manusia  yang  unggul. Secara umum masyarakat di Indonesia ingin putra putrinya dapat menempuh pendidikan terbaik di Perguruan Tinggi Negeri  (PTN).  Banyak  jalur  yang  bisa  dilalui  menuju  PTN,  salah  satunya  adalah  jalur  Seleksi  Nasional  Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) yang merupakan jalur masuk PTN tanpa tes atau seleksi nilai raport. Akan tetapi kuota penerimaan PTN melalui jalur SNMPTN hanya minimal 20% dan tidak dapat ditentukan passing grade setiap PTN sehingga kemungkinan untuk bisa masuk PTN melalui jalur SNMPTN tidak diketahui. Oleh karena itu untuk dapat memprediksi siswa siswi yang dapat diterima di PTN melalui jalur SNMPTN maka dilakukan prediksi penerimaan SNMPTN menggunakan data mining klasifikasi dengan dua algoritma yaitu C4.5 dan Naive Bayes. Tujuannya  adalah  dengan  siswa  mengetahui  kemungkinan  diterima  pada  PTN  melalui  jalur  SNMPTN  maka diharapkan  semakin  banyak  siswa  yang  dapat  diterima  PTN  melalui  jalur  SNMPTN  tersebut.  Penelitian  ini menunjukkan  prediksi  penerimaan  PTN  melalui  jalur  SNMPTN  menggunakan  data  mining  klasifikasi  dengan algoritma  C4.5  memberikan  hasil  akurasi  yang  jauh  lebih  tinggi  yaitu  sebesar  85,09  %    dan  nilai  AUC  0,873 sedangkan algoritma Naive Bayes memberikan hasil akurasi 63.01% dan nilai AUC 0,665.
Kata Kunci: SNMPTN, Prediksi, Naive Bayes, C4.5

## Abstract
School  is a  formal  education unit  where  teachers teach  various  disciplines  which  aim  to make  students become superior human beings. Education is important for humans. In general, people in Indonesia want their sons and daughters to be able to get an education at State Universities (PTN). There are many paths that can be taken to PTN, one of which is the National Selection for State University Entrance (SNMPTN) which is the PTN entrance route without a test or selection of report cards. However, the quota for acceptance of PTN through the SNMPTN pathway is at least 20% and the passing grade of each PTN cannot be determined so that the possibility of being accepted into PTN through the SNMPTN route is unknown. Therefore, to be able to predict students who can be accepted into PTN through the SNMPTN path, predictions of SNMPTN acceptance are made using classification data mining with the C4.5 and Naive Bayes algorithm. The goal is that with students knowing the possibility of being accepted into PTN through the SNMPTN pathway, it is hoped that more students can be accepted by PTN through the SNMPTN pathway. This study shows that the prediction of PTN acceptance through the SNMPTN path using data mining classification with the C4.5 algorithm produces a much higher accuracy of 85,09% and the AUC value 0,873, while the Naive Bayes algorithm produces an accuracy of 63,01% and the AUC value.. Keywords: SNMPTN, Prediction, Naive Bayes, C4.5

## I. PENDAHULUAN
Saat  ini  semakin  tinggi  kesadaran  masyarakat Indonesia  akan  pentingnya  pendidikan.  Pendidikan memiliki  peran    penting  untuk  memotong  rantai kemiskinan  dan  kebodohan,  di  Indonesia  tahapan pendidikan bermula dari Sekolah Dasar (SD) selama 6 tahun,  Sekolah  Menengah  Pertama  (SMP)  selama  3 tahun,  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  atau  Sekolah Menengah  Kejuruan (SMK) selama 3 taun kemudian Perguruan  Tinggi  [1].  Berbagai  upaya  pemerintah dalam  mendukung  pendidikan  diantaranya  dengan meningkatkan  anggaran  pendidikan  serta  program- program  pendidikan  sehingga  pendidikan  semakin
merata,  mudah  diperoleh  di  seluruh  daerah  dan semakin  maju.  Berdasarkan  dari  databoks  dengan sumber  Lembaga  Tes  Masuk  Perguruan  Tinggi (LTMPT)  tanggal  29  Maret  2022  menunjukkan semakin  tinggi  jumlah    masyarakat  Indonesia  yang mendaftar  pendidikan ke Perguruan Tinggi [2] seperti gambar 1.
Upaya  untuk  meningkatan  kualitas  calon  mahasiswa baru  di  PTN  telah  dilakukan  sejak  1976  dengan berbagai  istilah.  Menteri  Riset,  Teknologi  dan Pendidikan Tinggi Republik Indonesia pada tanggal 4 Januari  2019  meluncurkan  Lembaga  Tes  Masuk Perguruan Tinggi (LTMPT).

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 9  No 2 Jul - Des 2023, 136 - 144
Gambar 1. Jumlah Pendaftar SNMPTN meningkat 2022
Banyak  jalur  yang  bisa  dilalui  menuju  PTN,  salah satunya  adalah  jalur  Seleksi  Nasional  Masuk Perguruan Tinggi Negeri (SNMPTN) yaitu salah satu jalur  masuk  PTN  tanpa  tes  atau  seleksi  berdasarkan nilai  raport.  Persentase  kuota  pada  tahun  2019 ditetapkan oleh Lembaga Tes Masuk Perguruan Tinggi (LTMPT)  sebesar  minimal  20%  dari  besaran  kuota daya tampung setiap prodi di PTN [3] dan tidak dapat ditentukan passing  grade setiap  PTN  sehingga kemungkinan  untuk  bisa  masuk  PTN  melalui SNMPTN tidak diketahui.
Proses  penerimaan  calon  mahasiswa  baru  yang dilakukan oleh suatu perguruan tinggi, pada dasarnya harus objektif (tidak diskriminatif) dan transparan [4]. Selain  dari  itu  antusias  para  siswa  sangatlah  besar untuk  dapat  diterima  pada  Perguruan  Tinggi  Negeri favoritnya,  akan  tetapi  para  siswa  perlu  memahami terlebih  dahulu  untuk  memilih  prodi  dan  PTN  yang sesuai  hasil  pencapaiannya  [5].    Potensi  siswa  siswa dari  setiap  sekolah  yang  diterima  melalui  jalur SNMPTN  dapat  dikenali  polanya.  Tetapi  bila  analisa data  penerimaan  melalui  jalur  SNMPTN  dilakukan dengan cara manual tentunya akan memerlukan waktu yang lama [6].
Data mining dengan model prediksi mampu membantu dalam  memprediksi.  Beberapa  algoritma  yang  dapat digunakan antara lain adalah algoritma Decission Tree C.45,  Artificial  Neural  Networks  (ANN),  KNearest Neighbor  (KNN),  algoritma  Naive  Bayes,  Neural Network serta algoritma lainnya[7]
Algoritma  Decision  tree  memiliki  kelebihan  yaitu dapat  menghasilkan  pohon  keputusan  yang  mudah diinterprestasikan, memiliki tingkat akurasi yang dapat diterima,  efisien  dalam  menangani  atribut  bertipe
diskret dan dapat menangani atribut bertipe diskret dan numerik[8]
Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  waktu  kelulusan bagi  mahasiswa  seperti,  jenis  kelamin,  status pernikahan, umur,  IPK,  dan  status  pekerjaan.  Faktor- faktor  tersebut  merupakan  variabel  yang  akan  diolah dengan  data  mining  algoritma  KNN  (K-Nearest Neighbor),  Naive  Baye,  C4.5.  Data  mahasiswa digunakan sebagai data preprocessing yang terdiri dari jenis  kelamin,  status  pernikahan,  status  pekerjaan, umur  dan  IPK.  Berdasarkan  hasil  confusion  matrix, menunjukkan  bahwa  Naive  Bayes  mempunyai accuracy  100.00%  dan  AUC  1.000  lebih  tinggi dibandingkan  dengan  C4.5  dan  KNN.  Sehingga algoritma Naive Bayes mempunyai kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan KNN dan C4.5[9].
Data mahasiswa terus bertambah setiap tahun sehingga menumpuk seperti data yang terabaikan karena jarang digunakan.  Data  tentang  mahasiswa  yang  lulus  dapat memberikan informasi yang berguna jika dimanfaatkan  dengan  maksimal..  Penelitian  ini mengunakan metode pohon keputusan yang dibangun dengan algoritma C4.5 disertai dengan algoritma error- based  pruning  untuk  proses  pemotongan  pohon keputusan.  Variabel-variabel  yang  digunakan  yaitu jenis kelamin, IPK, asal daerah dan TOEFL. Algoritma C4.5  menghasilkan  prediksi  kelulusan  dengan  nilai rata-rata precision 63.93%, recall 60.73%, dan akurasi 60.52%.  Dengan  menggunakan  metode  error-based pruning,  didapatkan  hasil  yang  lebih  baik  dengan menggunakan  nilai  confidence  0,4  menghasilkan precision 70.70%, recall 50.65%, dan akurasi 61.57%. Sedangkan dengan menggunakan nilai confidence 0,25 menghasilkan  precision  73.77%,  recall  48.84%,  dan akurasi 62.44%[10]
Banyak  faktor  mempengaruhi  kelulusan  seorang mahasiswa  seperti  kondisi  ekonomi  keluarga,  nilai mahasiswa atau karena faktor lain yang berhubungan dengan tempat mahasiswa belajar. Kelulusan merupakan salah satu penilaian proses akreditasi suatu perguruan  tinggi.  Oleh  karena  itu  apabila  mahasiswa banyak yang lulus tepat waktu akan mempengarui nilai akreditasinya.  Permasalahan  tersebut  di  atas  harus segera diatasi dengan suatu metode. Data mining salah satu metode yang paling tepat untuk mengatasi maslah tersebut  di  atas.  Suatu  keilmuan  yang  mempelajari metode untuk mengekstrak pengetahuan atau menemukan  pola  dari  suatu  data  yang  besar. Permasalahan  kelulusan  tepat  waktu  merupakan  hal yang  prioritas  pada  suatu  perguruan  tinggi.  Oleh karena  itu  peneliti  mengusulkan  untuk  melakukan mengembangkan penelitian tentang Predkisi kelulusan tepat waktu yang semula hanya menggunakan metode naive  bayes,  peneliti  menambahkan  feature  selection information  gain  sebagai  feature  untuk  menyeleksi atribut yang berbobot.[11]
Salah  satu  kewajiban  perguruan  tinggi  adalah menghasilkan lulusan yang kompeten. Selain itu, sidah

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 9 No 2 Jul – Des 2023, 137 - 144
menjadi  impian  para  mahasiswa  adalah  lulus  tepat waktu. Mahasiswa tidak perlu membayar biaya kuliah lagi  dan  bisa  bekerja  lebih  cepat.  Tetapi  pada kenyataanya, mahasiswa belum tentu dapat menuntaskan  masa  studi  tepat  waktu.  Banyak  faktor yang menjadi pengaruh kelulusan mahasiswa terlambat, seperti status perkawinan mahasiswa, status mahasiswa (bekerja/tidak bekerja), tingkat pemahaman  mahasiswa  terhadap  materi  kuliah  yang dapat  dilihat  dari  IPK  mahasiswa.  Oleh  karena  itu, perlu  adanya  sistem  untuk  memprediksi  tingkat kelulusan  mahasiswa  berdasarkan  variabel-variabel yang  ada.  Dengan  sistem  yang  dibuat  diharapkan perguruan  tinggi  bisa  membuat  kebijakan  sehingga mahasiswa  dapat  lulus  tepat  waktu.  Penelitian  ini menggunakan 379 data, dengan metode Naive bayes, dengan rincian data training 303 data dan data testing 76  data.  Atribut  yang  digunakan  nama,  status mahasiswa,  status  perkawinan,  IPS,  IPK,  dan  status kelulusan.  Dengan  tahapan  identifikasi  masalah, pengumpulan data, data cleaning, data transformation (dibagi  menjadi  data  training  dan  data  tesing), klasifikasi  dengan  KNN,  validasi,  evaluasi  dan  hasil. Hasil  penelitian  yang  diperoleh  yaitu  akurasi  = 88,16%,  precision  =  93,62%  dan  recall  =  88%, termasuk dalam kategori good classification.[12]
Dengan memanfaatkan perkembangan ilmu pengetahuan  dalam  data  mining  klasifikasi  algoritma Naive Bayes dan algoritma C4.5 serta memanfaatkan teknologi  yang  dapat  membantu  dalam  menganalisis data yang cukup besar dengan menggunakan software data mining yaitu rapidminer, maka dapat memberikan sebuah pola berdasarkan potensi nilai siswa yang dapat lolos seleksi SNMPTN.
Melalui penelitian ini diharapkan bisa membantu siswa untuk  memilih  perguruan  tinggi  negeri  favoritnya dengan  tepat  sesuai  hasil  pencapain  masing-masing siswa.

## 1.1 Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan  Tinggi Negeri (SNMPTN)
Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri (SNMPTN)  merupakan  salah  satu  jalur  untuk  masuk PTN  berdasarkan nilai  rapotnya  secara  akademis  dan prestasi  dalam  bidang  lainnya  seperti  perlombaan tingkat nasional, olahraga, penghapal quran dll.
SNMPTN  merupakan  jalur  undangan  bagi  siswa/i sederajat  SMA  sebagai  calon  mahasiswa/i  baru  yang akan  melalui  tahap  seleksi  berdasarkan  kompetensi nilai rapor SMA semester 1-5. Siswa yang dapat masuk PTN  melalui  jalur  SNMPTN  dianggap  sebagai  siswa unggul berprestasi secara akademik di sekolahnya [13].

## 1.2 Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan  Tinggi Negeri (SNMPTN)
Seleksi  Nasional  Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri (SNMPTN)  merupakan  salah  satu  jalur  untuk  masuk
PTN  berdasarkan nilai  rapotnya  secara  akademis  dan prestasi  dalam  bidang  lainnya  seperti  perlombaan tingkat nasional, olahraga, penghapal quran dll.
SNMPTN  merupakan  jalur  undangan  bagi  siswa/i sederajat  SMA  sebagai  calon  mahasiswa/i  baru  yang akan  melalui  tahap  seleksi  berdasarkan  kompetensi nilai rapor SMA semester 1-5. Siswa yang dapat masuk PTN  melalui  jalur  SNMPTN  dianggap  sebagai  siswa unggul  berprestasi  secara  akademik  di  sekolahnya [13].

## 1.3 Data Mining
Data  Mining merupakan  bagian  inti  dari  tahapan proses KDD yang meliputi prediksi algoritma dengan mengeksplor data, membangun model data mining dan menemukan pola klasifikasi yang belum diketahui [14]
Data  mining merupakan  istilah  untuk  menemukan berbagai  pengetahuan  yang  ada  di  dalam  suatu database  dan  masih  tersembunyi. Data  mining merupakan  suatu  proses  penggalian  data  dengan menggunakan matematika, teknik statistik,
pembelajaran mesin (machine learning) dan kecerdasan  buatan  ( artificial  intelligent )  dalam mengidentifikasi, mengekstrasi informasi dan pengetahuan yang bermanfaat terkait suatu database.[15]
Data  mining didefinisikan  sebagai  proses  untuk menemukan antara korelasi bermakna baru, trend dan pola  oleh  sejumlah  data  besar  yang  disimpan  dalam suatu repositori  dengan menggunakan teknik statistik dan teknologi pola serta matematika (Larose, 2005, p. 2). Data mining adalah proses analitik dirancang untuk mengeksplorasi  sejumlah  besar  data  mencari  ilmu tersembunyi  yang  konsisten  dan  berharga,  langkah pertama  terdiri  dalam  eksplorasi  dan  data  persiapan awal  [17]. Data  mining adalah  proses  untuk menemukan pola yang ada dalam data [18].

## 1.4 Algoritma Naive Bayes
Naive  Bayes  adalah  salah  satu  algoritma  klasifikasi sederhana  berupa  perhitungan  probabilistik  dengan menghitung probabilitas dari frekuensi dan kombinasi nilai  pada  kumpulan  database  yang  ada.  Teorema Bayes yang digunakan pada algoritma ini mengasumsikan bahwa semua atribut adalah independen  karena  nilai  variabel  dari  kelas  Ini kondisional dengan asumsi bahwa pada kenyataannya jarang berlaku kemerdekaan, maka dari itu karakterisasinya  akan  diasumsikan  Naif  namun algoritma Naive Bayes cenderung dapat belajar dengan cepat dan berkinerja baik untuk berbagai masalah data mining klasifikasi [19]. Teorema Bayes sebagai berikut [17] :

## Melek IT
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) (1)
Keterangan :
𝑋
: Data dengan kelas yang belum  diketahui
𝐻
: Hipotesis data 𝑋 suatu kelas spesifik
( 𝐻 | 𝑋 )   :  Probabilitas  hipotesis 𝐻 dari  kondisi 𝑋 ( posteriori probability )
( 𝐻 ) : Probabilitas hipotesis 𝐻 ( prior  probability )
( 𝑋 | 𝐻 )   : Probabilitas 𝑋 dari kondisi hipotesis 𝐻
( 𝑋 )
: Probabilitas 𝑋 Mengingat proses klasifikasi Teorema Bayes memerlukan  petunjuk  untuk  menentukan  kelas  maka disesuaikan  sebagai berikut :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻). (𝐻) (2)

## 1.5 Algoritma C4.5
Algoritma C4.5 berasal dari algoritma sederhana yang akan  membentuk  suatu  pohon  keputusan.  Dengan menghitung  cara  untuk  menangani  atribut  yang bernilai  numerik  setelah  itu,  atasi  nilai  yang  hilang. Masalah  yang  terpenting  dalam  pemangkasan  pohon keputusan  adalah  bahwa  meskipun  pohon  keputusan yang dibuat oleh suatu algoritma berkinerja baik pada set  pelatihan,  biasanya  algoritma  dilengkapi  dengan data  pelatihan  dan  tidak  digeneralisasi  dengan  baik pada tes diatur secara bebas. Kemudian metode singkat bagaimana mengubah pohon keputusan menjadi aturan dalam klasifikasi dan perlu memeriksa opsi yang telah disediakan oleh algoritma C4.5 tersebut. Akhirnya, apa yang  diterapkan  pada  sistem  CART  yang  terkenal digunakan  untuk  mempelajari  pohon  keputusan dengan  klasifikasi  dan  regresi  dalam  strategi pemangkasan pohon keputusan [18].
Tahapan algoritma C4.5 sebagai berikut: [20]
• Pilih atribut sebagai simpul akar.
• Buat cabang untuk tiap – tiap nilai.
• Bagi kasus dalam cabang.
• Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
• Pemilihan  atribut  sebagai  simpul,  baik  simpul akar(root) atau simpul internal berdasarkan pada nilai Gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada
Beberapa  label  diperbolehkan  pada  daun  pohon khusus,  dan  dengan  rumus  perhitungan  entropi  yang dimodifikasi sebagai berikut [17]
Entropy( D ) = − ∑ (𝑝(λ 𝑗)𝑙𝑜𝑔𝑝(λ 𝑗) + 𝑞 𝑗=1 𝑞(λ 𝑗)𝑙𝑜𝑔𝑞(λ 𝑗))
(3)
Keterangan :
p (λ j ) = frekuensi λ j
q (λ j ) = 1 − p (λ j ). (4)

## II. METODE
Penelitian  Prediksi  Penerimaan  SNMPTN  ini menggunakan    Algoritma  C4.5  Dan  Naive  Bayes dengan  melakukan  tahapan  penelitian  seperti  pada gambar 2 sebagai berikut :
Gambar 2. Tahapan Penelitian

## 2.1 Tahap Pengumpulan Data
Tahap  ini  melakukan  pengumpulan  data  awal  yang berupa data primer untuk mendapatkan informasi awal tentang  data  nilai  para  siswa/i  dan  mendeteksi informasi  menarik  mengenai  penegtahuan  penting yang masih  tersembunyi.
2.2 Tahap Preprocessing Data
Untuk  memperoleh  data  berkualitas  tinggi,  terdapat beberapa teknik yang perlu dilakukan yaitu :
• Data Cleaning Merupakan proses untuk membersihkan data yang inkonsistensi
• Data Integration Merupakan proses untuk menggabungkan data data terkait
Preprocessing Data Pengumpulan Data Eksperimen Tools Rapid Miner Analisa Data Pengukuran Confusion Matrix, ROC Curve Pendekatan Data Mining Naïve Bayes C4.5

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293
Vol 9 No 2 Jul – Des 2023, 139 - 144
• Data Reduction
Merupakan  proses  pada  data  yang  tidak  lengkap untuk dihilangkan
• Data Transformation Merupakan  proses  untuk  mengubah  berntuk  data menjadi  data  yang  dibutuhkan  dalam  proses klasifikasi data mining.
2.3 Eksperimen Data Mining
Eksperimen  yang  dilakukan  mengunakan  teknologi baik  alat  bantu  berupa hardware maupun software Rapid  miner  untuk  memproses  data.  Klasifikasi penerimaan  para  siswa/i  melalui  jalur  SNMPTN menggunakan  atribut-atribut  dari  data  terkait  dengan algoritma Naive Bayes dan C4,5dilakukan pada tahap ini.

## 2.4 Tahap Pengukuran
Tahap  ini  melakukan  pengukuran  untuk  menguji model penelitian dengan menggunakan cross validation,  performance,  confusion  matriks,  ROC curve.
• K - Fold Cross Validation
K-fold  Cross  Validation merupakan  salah  satu teknik validasi [21] dengan cara membagi data ke dalam  K  bagian  secara  acak  kemudian  masing- masing dari bagian tersebut akan dilakukan proses klasifikasi seperti pada gambar 3 di berikut ini :
Gambar 3. 10-fold cross validation
• Confusion Matrix
Confusion  Matrix merupakan  tabel  terdiri  dari kelas  prediksi  dan  kelas  klasifikasi  yang memberikan  informasi  tentang  klasifikasi  system dengan  cara  mengevaluasi  menggunakan  data dalam  matriks  seperti  ditunjukkan  pada  tabel  1 berikut ini :
Tabel 1. Confusion Matrix
CLASSIFI CATION PREDICTED CLASS Class=Yes Class=No Class=Yes A (True Positive - tp) B (False Negative - fn) Class=No C (False Positive - fp) D (True Negative - tn)
Nilai akurasi dapat dihitung dengan persamaan berikut ini :
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑡𝑛+𝑓𝑝+𝑓𝑛 (5)
TP (True Positive) = jumlah dokumen dari kelas 1 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 1 TN  (True  Negative)  =  jumlah  dokumen  dari  kelas  0 yang benar diklasifikasikan sebagai kelas 0 FP  (False  Positive)  =  jumlah  dokumen  dari  kelas  0 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 1 FN  (False  Negative)  =  jumlah  dokumen  dari  kelas  1 yang salah diklasifikasikan sebagai kelas 0.
• ROC Curve
ROC  curve  (Receiver  Operating  Characteristic ) merupakan pengukuran untuk mengevaluasi akurasi klasifikasi secara visual berbentuk kurva. Gambar 4 berikut tampilan dari ROC Curve :
Gambar 4. ROC curve
Akurasi 0.90 – 1.00 = Excellent classification
Akurasi 0.80 – 0.90 = Good classification

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 9  No 2 Jul - Des 2023, 140 - 144
Akurasi 0.70 – 0.80 = Fair classification
Akurasi 0.60 – 0.70 = Poor classification
Akurasi 0.50 – 0.60 = Failure .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Pengumpulan Data
Data yang diperoleh merupakan data primer dari siswa kelas 12 tahun 2022 yang  terdiri atas 268 data dengan 33 atribut termasuk class label atribute (atribut output) yaitu  atribut  Hasil . Dari  268  data  terdapat  34  siswa LULUS  dan  234  siswa  TIDAK.  33  atribut  tersebut adalah :
1. NISN (Nomor Induk Siswa Nasional)
2. Nama Siswa
3. Nilai Bahasa Indonesia semester 1-5
4. Nilai Bahasa Inggris semester 1-5
5. Nilai Matematika semester 1-5
6. Nilai Kimia semester 1-5
7. Nilai Biologi semester 1-5
8. Nilai Fisika semester 1-5
9. Hasil Kelulusan
3.2. Data Preprocessing
Pada  tahap preprocessing ,  data  dalam  penelitian  ini memiliki  33  atribut  yang  termasuk  atribut  label “Hasil”.  Akan  tetapi  dalam  data  tersebut  terdapat  2 atribut  yang  memiliki  nilai  unik  (dimana  setiap  data tidak  ada  yang  sama  nilainya)  untuk  masing-masing siswa sehingga pada penelitian ini mereduksi 2 atribut tersebut dan hanya memakai 31 atribut.

## 3.3. Eksperimen Data Mining
Eksperimen data mining klasifikasi prediksi penerimaan  SNMPTN  dilakukan  menggunakan  alat bantu software Rapidminer 9.1 . Hasil eksperimen yang dilakukan  seperti  yang  ditunjukkan  gambar  5  berikut ini :
• Algortima Naive Bayes
Gambar 5. Model algoritma Naive Bayes
Gambar 4 menunjukkan model data mining klasifikasi dengan menggunakan algoritma Naive Bayes dimana untuk menampilkan tingkat keakurasiannya menggunakan  parameter accuracy dan Area  Under Curve (AUC) pada operator performance.
• Algoritma C4.5
Gambar 6. Model algoritma C4.5
Gambar 6 menunjukkan model data mining klasifikasi dengan  menggunakan  algoritma  C4.5  dimana  untuk menampilkan  tingkat  keakurasiannya  menggunakan parameter accuracy dan Area  Under  Curve (AUC) pada operator performance.

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 9 No 2 Jul – Des 2023, 141 - 144

## 3.4. Pengukuran
Hasil  pengukuran  akurasi  dan  AUC data  mining klasifikasi  prediksi  penerimaan  SNMPTN  dilakukan menggunakan  alat  bantu software  Rapidminer 9.1 berikut ini :
• Algoritma Naive Bayes
Gambar 7. Hasil Pengukuran algoritma Naive Bayes
Gambar 7 menunjukkan hasil pengukuran data mining klasifikasi algoritma Naive Bayes dimana nilai akurasi nya adalah 63,01 %
Gambar 8. ROC Curve algoritma Naive Bayes
Gambar  8  menunjukkan  kurva  ROC data  mining klasifikasi  algoritma  Naive  Bayes  dimana  nilai  AUC adalah 0,665.
• Algoritma C4.5
Gambar 9 menunjukkan hasil pengukuran data mining klasifikasi dengan algoritma C4.5 dimana nilai akurasi nya adalah 85,09 %
Gambar 10. ROC Curve algoritma C4.5 Gambar  10  menunjukkan  kurva  ROC data  mining klasifikasi dengan algoritma C4.5  dimana nilai AUC adalah 0,873.

## 3.5. Pembahasan
Gambar 11. Performansi algoritma Naive Bayes
Gambar  11  menunjukkan  nilai  performansi data mining klasifikasi algoritma Naive Bayes  dimana nilai akurasi  adalah  63,01%  +/-  8.56%  ( micro  average : 63.06%).  Perhitungan  nilai  akurasi  berdasarkan persamaan 5, yaitu :
Akurasi = 146 + 23         . = 0,6306 146 + 23 + 11+ 88

## Melek IT

## Information Technology Journal. Vol 9  No 2 Jul - Des 2023, 142 - 144
Sedangkan  hasil  AUC  dari  algoritma  Naive  Bayes adalah 0.665 sehingga dapat disimpulkan bahwa model dengan  algoritma Naive  Bayes ini  merupakan  model data  mining klasifikasi  yang  Kurang  Bagus  untuk digunakan dalam penelitian ini dimana akurasi 0.60 – 0.70 = Poor classification.

## Gambar 12. Performansi algoritma C4.5
Gambar 12 menunjukkan nilai performansi data mining klasifikasi dengan algoritma C4.5  dimana nilai akurasi  adalah  85.09%  +/-  3.45%  (micro  average: 85.07%). Berdasarkan persamaan 5, perhitungan nilai akurasi yaitu :
Akurasi =
227 + 1         . = 0,8507
227 + 1 + 7 + 33
Sedangkan  hasil  AUC  dari  algoritma  C4.5  adalah 0.873 sehingga dapat disimpulkan bahwa model C4.5 ini  merupakan  model data  mining klasifikasi  yang Bagus  untuk  digunakan  dalam  penelitian  ini  dimana akurasi 0.80 – 0.90 = Good classification
Berdasarkan  analisa  hasil  evaluasi  akurasi  dan  nilai AUC  data  mining  untuk klasifikasi  dengan  algoritma Naive  Bayes  dan  C4.5  maka  dapat  diketahui  sebagai berikut :
Tabel 2. Perbandingan Performansi Pengukuran C4.5 Naive Bayes Accuracy 85,09% 63,01% AUC 0.873 0,665
Tabel 2 perbandingan performansi diatas menunjukkan bahwa  dalam  penelitian  ini  prediksi  menggunakan d ata  mining klasifikasi  dengan  algoritma  C4.5 memiliki hasil akurasi yang lebih baik dari algoritma Naive Bayes .
Prediksi  penerimaan  SNMPTN  menggunakan  data mining klasifikasi akan lebih akurat bila menggunakan
algoritma  C4.5  sehingga  bisa  membantu  siswa  untuk memilih  perguruan  tinggi  negeri  favoritnya  dengan tepat sesuai hasil pencapain masing-masing siswa.
Dan  berdasarkan  hasil  AUC  menunjukkan  bahwa algoritma  C4.5  merupakan  model  klasifikasi  dengan kriteria  “Good”  untuk  digunakan  pada  prediksi penerimaan SNMPTN.

## IV. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Penelitian  ini  menggunakan  data  mining  klasifikasi dengan  algoritma  Naive  Bayes  dan  C4.5  untuk memprediksi  penerimaan  SNMPTN  berdasarkan  268 data siswa 31 atribut nilai siswa semester 1 sampai 5 dan atribut label yaitu Hasil.
Dengan memanfaatkan software rapid miner 9.1 untuk eksperimen dan pengukuran menunjukkan bahwa hasil performansi algoritma C4.5 lebih baik dengan akurasi 85,09%  dan  AUC  0,873  sedangkan  performansi algoritma Naive Bayes menghasilkan akurasi 63,01% dan AUC 0,665.
Prediksi  penerimaan  SNMPTN  menggunakan  data mining klasifikasi akan lebih akurat bila menggunakan algoritma  C4.5  sehingga  bisa  membantu  siswa  untuk memilih  perguruan  tinggi  negeri  favoritnya  dengan tepat sesuai hasil pencapain masing-masing siswa

## 4.2. Saran
Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  algoritma seperti Logistic Regression, Artificial Neural Network (ANN), Support  Vector  Machines (SVM) dan  dapat menggunakan  seleksi  fitur  agar  hanya  fitur  yang memiliki pengaruh yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  Darmawani,  “JUANG:  Jurnal  Wahana Konseling  HIV,” Metod.  Ekspositori  Dalam Pelaks. Bimbing. dan Konsleing Klasikal , vol. 1, no. 2, pp. 30–44, 2018.
[2] Lembaga,  M.  Perguruan,  T.  Ltmpt,  and  N. Masuk,  “Jumlah  Pendaftar  SNMPTN  2022 Meningkat , Ini Rinciannya,” p. 2022, 2022.
[3] H. Hasanah, N. A. Sudibyo, and E. Kurniawan, “Prediksi  Jurusan  pada  Seleksi  Nasional
Masuk  Perguruan  Tinggi  Negeri  (SNMPTN)
Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Naïve Bayes,” DoubleClick J. Comput. Inf. Technol. , vol. 4, no. 1, p. 55, 2020, doi: 10.25273/doubleclick.v4i1.6623.
[4] L. K. Simanjuntak, T. Y. M. Sihite, M. Mesran, N.  Kurniasih,  and  Y.  Yuhandri,  “Sistem
Pendukung Keputusan SNMPTN Jalur Undangan  Dengan  Metode  Electre,” Jurasik
(Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 3,

## pISSN: 2442-3386  eISSN: 2442-4293

## Vol 9 No 2 Jul – Des 2023, 143 - 144
no.
3, p. 14, 2018, doi: 10.30645/jurasik.v3i0.63.
[5] J.  K.  Nazarius,  “Analisis  Pemilihan  Siswa Untuk  Jalur  SNMPTN  dengan  Metode Weighted Product ( WP ) Dan Weighted Sum Model ( WSM ),” vol. 5, pp. 135–142, 2021.
[6] W.  R.  Izzati,  M.  Komarudin, H.  D.  Septama, and  Y.  Mulyani,  “Analisis  Potensi  Asal Sekolah  pada  Jalur  Penerimaan  Mahasiswa Baru  di  Universitas  Lampung  menggunakan Algoritma K-Means,” Electrician , vol. 13, no. 1, p. 7, 2019, doi: 10.23960/elc.v13n1.2087.
[7] C.-T.  Hsieh  and  C.-S.  Hu,  “Fingerprint Recognition  by  Multi-objective  Optimization PSO  Hybrid  with  SVM,” J.  Appl.  Res. Technol. , vol. 12, no. 6, pp. 1014–1024, 2014, doi: 10.1016/S1665-6423(14)71662-1.
[8] A. Purwanto, A. Primajaya, and A. Voutama, “Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Prediksi Potensi Tingkat Kasus  Pneumonia Di Kabupaten  Karawang,” J.  Sist.  dan  Teknol. Inf. ,  vol.  8,  no.  4,  p.  390,  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i4.41959.
[9] E.  F.  Wati  and  B.  Rudianto,  “Penerapan Algoritma  KNN,  Naive  Bayes  Dan  C4.5
Dalam  Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa,” Format  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 11, no. 2, p.
168, 2023, doi:
10.22441/format.2022.v11.i2.009.
[10] R.  P.  S.  Putri  and  I.  Waspada,  “Penerapan Algoritma  C4.5  pada  Aplikasi  Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Prodi  Informatika,” Khazanah  Inform.    J.  Ilmu  Komput.  dan Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  1–7,  2018,  doi: 10.23917/khif.v4i1.5975.
[11] S. Lestari and A. Suryadi, “Model Klasifikasi
Kinerja Dan Seleksidosen Berprestasi Dengan,” Proseding Semin. Bisnis Teknol. , pp. 15–16, 2014.
[12] N.  Khasanah  and  A.  Salim,  “Rachman Komarudin  4)  ,  Yana  Iqbal  Maulana  5)  1)
Teknik  Informatika,  Fakultas  Teknologi Informasi,  Universitas  Nusa  Mandiri  2,3) Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika  4)  Sistem  Informasi,  Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa
Mandiri 5) Teknik Informatika,” Fak. Teknol. Inf. , vol. 13, no. 3, pp. 207–214, 2022.
[13] N.  et  al  Maulina,  “PERBANDINGAN
TINGKAT ANSIETAS MAHASISWA KEDOKTERAN YANG DITERIMA MELALUI  JALUR  SNMPTN,  SBMPTN DAN MANDIRI DAN KECENDERUNGAN CABIN FEVER DALAM MELAKSANAKAN  UJIAN  BLOK  PADA
MASA  PANDEMI,” Syntax  Lit.    J.  Ilm. Indones. , vol. 6, no. 2, p. 6, 2021.
[14] A.  Krisna  Ferdinan  Leo  Simanjuntak,  Annita Carolina  Br  Barus,  “Implementasi  Metode Decision  Tree  Dan  Algoritma  C4.5  Untuk Klasifikasi Kepribadian Masyarakat,” JOISIE J. Inf. Syst. Informatics Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 51–59, 2021.
[15] S. Syahputra, S. Ramadani, A. Manaor, and H. Pardede, “MENENTUKAN STRATEGI PROMOSI MENGGUNAKAN
ALGORITMA  CLUSTERING  K-MEANS didapatkan informasi anggota cluster 1 terdiri dari  164  siswa  yang  berasal  dari  kecamatan Kuala sebanyak 75 siswa , dengan asal sekolah terbanyak  dari  SMP  Negeri  1  Salapian sebanyak 21 s,” vol. 4, no. 1, pp. 7–14, 2020.
[16] D. T. Larose, Discovering Knowledge in Data an introduction to data mining . 2005.
[17] F. Gorunescu, Data Mining Concepts, Models and Techniques . Berlin: Springer, 2011.
[18] I.  H.  Witten,  E.  Frank,  M.  A.  Hall,  and  C.  J. Pal, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques . 2016.
[19] D. Haryono, Y. Zulianda, Wirta, and Lusiana, “Sistem Pendeteksian Serangan Jaringan Local Area  Network  (  Lan  )  Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” JOISIE (Journal … , vol. 5, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[20] K.  Umam,  D.  Puspitasari,  and  A.  Nurhadi, “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Prediksi Loyalitas Nasabah PT Erdika Elit Jakarta,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. 1, p. 65, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1652.
[21] I.  H.  Witten,  E.  Frank,  and  M.  a.  Hall, Data Mining:  Practical  Machine  Learning  Tools and Techniques, Third Edition , vol. 54, no. 2.
2011.

## Melek IT
Information Technology Journal. Vol 9  No 2 Jul - Des 2023, 144 - 144
[Halaman ini sengaja dikosongkan]