## Pemanfaatan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Jurusan Siswa Kelas XI
Mardi Yudhi Putra 1,* , Dwi Ismiyana Putri 2
1, 2 Fakultas Informatika, Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Bina Insani, Bekasi, Indonesia Email: 1,* mardi@binainsani.ac.id, 2 dwiismiyana@binainsani.ac.id
Abstrak− Sekolah Menengah Atas atau biasa disebut sebagai SMA dalam proses penjurusan siswa dilakukan setiap awal tahun pelajaran. Ada 2 (dua) jurusan yaitu IPA dan IPS. Dalam melakukan penjurusan IPA maupun IPS siswa kelas XI, saat ini  masih  dilakukan  dengan  berdasarkan  hasil  nilai  rerata  dari  beberapa  mata  pelajaran  tertentu  sehingga  sering  kali menyebabkan ketidaksesuaian minat dan bakat siswa terhadap jurusan. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor yang memiliki akurasi tertinggi dalam melakukan klasifikasi jurusan IPA dan IPS  sehingga  membantu  pihak  sekolah  dalam  proses  klasifikasi  jurusan  siswa  kelas  XI.  Data  siswa  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah data nilai semester 2 (dua) dengan jumlah 277 record dan menggunakan 4 (empat) atribut dari nilai mata pelajaran antara lain PPKN, Sejarah, Prakarya dan PAI. Salah satu tools yang digunakan untuk membantu proses analisis data pada  penelitian  ini  adalah Rapidminer .  Metode  penelitian  dilakukan  mulai  tahap preprocessing , training data,  klasifikasi menggunakan algortima Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor, model data dan mengukur performance atau evaluasi. Hasil penelitian menunjukkan algoritma Naïve Bayes memiliki akurasi sebesar 81.82% dengan sampel data sebanyak 55 data dari 277 data. Sedangkan Algoritma K-Nearest Neighbor menunjukkan akurasi sebesar 92.73% dengan sample data yang sama. Hasil kedua algortima menunjukkan algoritma terbaik dengan urutan pertama K-Nearest Neighbor dan urutan kedua Naïve Bayes, tidak ada perbedaan signifikan karena nilai alpha dibawah 0.05. Secara keseluruhan dapat disimpulkan bahwa dengan memanfaatkan  algoritma  K-Nearest  Neighbor  memiliki  tingkat  akurasi  yang  lebih  tinggi dari pada  Algortima Naïve  Bayes pada proses klasifikasi penjurusan IPA maupun IPS pada kelas XI SMA menggunakan algoritma klasifikasi sehingga sesuai dengan  minat,  bakat  dan  potensi  diri  siswa  dalam  penentuan  jurusan  sehingga  memberikan  manfaat  dan  membantu  pihak sekolah menjadi lebih cepat dalam pengklasifikasiannya.
Kata Kunci: Algoritma, Jurusan, K-Nearest Neighbor, Naïve bayes, Siswa
Abstract− Senior  High  School  or  commonly  referred  to  as  SMA  in  the  process  of  student  majors  is  carried  out  at  the beginning of each school year. There are 2 (two) majors, namely IPA and IPS. In conducting science and social studies majors for class XI students, currently it is still carried out based on the results of the average scores of certain subjects so that it often causes mismatch of interests and talents of students to majors. The purpose of this study was to compare the Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor algorithms which have the highest accuracy in classifying science and social studies majors so as to help the school in the class XI class classification process. The student data used in this study is semester 2 (two) grade data with a total of 277 records and uses 4 (four) attributes of subject scores, including PPKN, History, Craft and PAI. One of the tools used to assist the data analysis process in this research is Rapidminer. The research method is carried out starting from the preprocessing stage, data training, classification using the Naïve Bayes and K-Nearest Neighbor algorithms, data models and measuring performance or evaluation. The results showed that the Naïve Bayes algorithm has an accuracy of 81.82% with a sample of 55 data from 277 data. While the K-Nearest Neighbor Algorithm shows an accuracy of 92.73% with the same sample data. The results of the two algorithms show the best algorithm with the first order K-Nearest Neighbor and the second order Naïve  Bayes,  there  is  no  significant  difference  because  the  alpha value  is  below  0.05.  Overall  it  can  be  concluded  that  by utilizing the K-Nearest Neighbor algorithm has a higher level of accuracy than the Naïve Bayes Algortima in the process of classifying science and social studies majors in class XI SMA using a classification algorithm so that it is in accordance with the interests, talents and potential of students in determining majors. thus providing benefits and helping the school to be faster in classifying.
Keywords : Algorithm, Department, K-Nearest Neighbor, Naïve bayes, Student

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi telah tersebar dalam seluruh aspek kehidupan masyarakat misalnya aspek bisnis, sosial, maupun aspek dunia pendidikan. Peran teknologi pada dunia tentunya merupakan  hal  yang  sangat  penting  untuk  membantu  proses  pembelajaran  yang  ada  pada  kurikulum.  Proses pelaksanaan  penjurusan  untuk  Sekolah  Menengah  Atas  dalam  menentukan  jurusannya  untuk  setiap  sekolah berbeda-beda.  Pada  umumnya  pelaksanaan  penjurusan  dilakukan  pada  saat  akan  memasuki  jenjang  SMA  dan disisi lain beberapa sekolah dalam proses penjurusan dilakukan ketika kenaikan kelas misalnya dari kelas X ke kelas XII. Penentuan pemilihan jurusan dilakukan berdasarkan kriteria-kriteria dari nilai akademik yang natinya dapat menjadi kriteria dari masing-masing jurusan, berdasarkan hal tersebut maka akan didapatkan peluang siswa yang akan memenuhi semua jurusan atau sebagian dari kriteria jurusan yang ditentukan [1].
Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  merupakan  salah  satu  wadah  untuk  para  siswa/siswi  agar  dapat mewujudkan cita-cita dimasa depan. Agar dapat terwujudnya cita-cita yang diinginkan maka setiap siswa harus memilih jurusan yang tepat. Pada umumnya ada 2 (dua) pilihan jurusan yang dapat dipilih, yaitu jurusan IPA dan IPS. Manfaat dari pemilihan jurusan adalah agar  pelajaran yang ditawarkan dapat fokus ke masa depan karena
tidak sedikit siswa ceroboh dalam pemilihan jurusan yang diambil. Pada kenyataannya masih banyak siswa/siswi SMA yang kesulitan mengetahui minat dan bakat dirinya serta pilihan jurusan. Faktor lain juga mempengaruhi dalam  melakukan  pemilihan  jurusan.  Tujuan  dari  penjurusan  siswa  agar  dapat  mengarahkan  siswa/siswi  dapat mengembangkan kemampuan diri dan minat yang dimiki. Jurusan yang kurang tepat dapat merugikan siswa pada masa depan khususnya pada karir. Diharapkan adanya penjurusan dapat meningkatkan potensi dalam diri, minat dan talenta dari siswa sehingga akan berpengaruh positif pada nilai pelajaran jurusannya. sebab akan berpengaruh pula pada siswa siswi yang ingin melakukan studi lanjut.
Memilih jurusan saat memasuki semester ganjil di tahun kedua membuat para siswa kebingungan dalam memilih jurusan yang akan mereka pilih, namun disini kasus yang dijumpai adalah sistem kurikulum tidak sama dengan  yang  dulu,  yang  awalnya  KTSP jurusan  ditentukan  saat  memasuki  semester  ganjil  di  tahun  kedua  dan berubah  menjadi  K-13  dimana  jurusan  ditentukan  saat  awal  pendaftaran  masuk  sekolah.  Banyak  juga  kasus dijumpai  bahwa  pemilihan  jurusan  yang  tidak  sesuai  dengan  bakat,  kemampuan,  minat  dan  kepribadian  dapat mempengaruhi para siswa pada kegiatan belajar mengajar [2].
Salah  satu  Sekolah  SMA  memiliki  visi  terwujudnya  siswa  siswi  yang  cerdas,  beprestasi  yang berlandaskan ilmu pengetahuan dan teknologi serta berwawasan dan berbudaya. Sebagai salah satu penyelenggara pendidikan memiliki peranan penting dalam mewujudkan minat dan bakat serta ketrampilan siswa-siswi. SMA dalam proses penjurusan siswa-siswinya dilakukan setiap awal tahun pelajaran. Penjurusan dilakukan oleh siswa kelas XII, hanya saja dalam proses menjurusan masih dilakukan secara konvensional yakni masih melihat rerata nilai dari mata pelajaran sehingga rentan terhadap kesalahan pemilihan jurusan baik IPA maupun IPS.
Teknologi informasi memiliki peranan yang sangat penting dalam membantu perusahan, organisasi dan institusi pendidikan dalam menjalankan proses bisnisnya. Perkembangan teknologi yang semakin pesat membuat beberapa pekerjaan yang sebelumnya sulit untuk di prediksi dengan teknologi informasi menjadi sangat mudah untuk di prediksi. Dengan memanfaatkan IPTEK dan didukung oleh data maka dalam proses prediksi sesuatu hal bukan lagi merupakan bagian yang sulit terutama dalam bidang pendidikan [3].
Permasalahan pada penelitian ini adalah proses penjurusan IPA atau IPS siswa kelas XI pada Sekolah Menengah Atas (SMA) bahwa pihak sekolah masih mengalami kesulitan karena belum ada klasifikasi pola minat dalam  menentukan  pilihan  jurusan,  selain  itu  juga  meminimalisir  terjadinya  salah  penjurusan,  sehingga menyebabkan  ketidaksesuaian  minat  bakat  siswa  dan  tentunya  akan  berpengaruh  pada  nilai  akademik.  Pihak sekolah merasa perlu melakukan proses penjurusan IPA dan IPS untuk siswa-siswi kelas XI berdasarkan data nilai dari  mata  pelajaran  sehingga  pihak  sekolah  mengetahui  pola  penjurusan  dan  membantu  dalam  menentukan jurusan mana yang tepat untuk siswa. Penelitian sebelumnya menyatakan dengan pemanfaatan algortima Decision Tree C4.5 , Naïve Bayes , dan K-Nearest Neighbor membantu dan mempercepat proses klasifikasi penjurusan minta IPA dan IPS pada SMA.
Penelitian  sebelumnya  mengenai data  mining dengan  pemanfaatan  algoritma  klasifikasi  dan menggunakan tools RapidMiner tentunya sudah banyak dilakukan oleh peneliti lain. Namun, dalam penelitian ini tetap diperlukan referensi-referensi lain dari penelitian sebelumnya sehingga dapat diketahui metode yang akan digunakan  serta  sebagai  bentuk  perbandingan  kelebihan  dan  kekurangan  dari  masing-masing  penelitian  dalam pemanfaatan algoritma yang digunakan.
Penelitian pertama yang di jadikan acuan adalah Fahdia et al [4] yang melakukan pemanfaatan algoritma Decision Tree C4.5 , Naïve Bayes , dan K-Nearest Neighbor untuk orientasi minat mahasiswa dalam penuntasan studi yang memperoleh hasil bahwa metode klasifikasi Decision Tree C4.5 merupakan yang terbaik dibanding dua metode lainnya dengan nilai uji dengan Naïve Bayes sebear 0,226 dan nilai sebesar 0,034 ketika diuji dengan K-Nearest Neighbor.
Penelitian yang menjadi acuan berikutnya adalah dilakukan oleh Ikhbal dan Kurniadi [5] memperoleh hasil pengujian dalam pemanfaatan penerapan metode data mining menggunakan algoritma C4.5 memiliki tingkat akurasi  sebesar  68,42%  dalam  proses  penentuan  penjurusan  siswa  di  SMA  Negeri  2  Padang  tahun  ajaran 2020/2021 dengan menggunakan atribut rekomendasi guru BK SMP yang paling berpengaruh dalam menentukan penjurusan siswa sehingga dapat mempercepat proses pengambilan keputusan klasifikasi penjurusan siswa saat proses penerimaan siswa baru.
Penelitian selanjutnya  yang dijadikan acuan dalam penelitian ini  yaitu penelitian  yang dilakukan oleh Nugroho [6] dalam penjurusan siswa SMA Negeri 3 Boyolali menggunakan model klasifikasi dan klastering serta membandingkan  tiga buah algoritma  yaitu algoritma C4.5, Naïve Bayes, dan K-Means. Hasil  yang didapatkan dari  penelitian  tersebut  pada  klasifikasi  variabel  yang  memiliki  pengaruh  tertinggi  terhadap  penjurusan  siswa adalah nilai rata-rata IPA menggunakan algoritma C4.5 yang dibuktikan dengan IPA menempati simpul akar pada diagram decision tree . Pada penelitian ini juga disebutkan bahwa berdasarkan nilai akurasi dan recall diperoleh hasil algoritma C4.5 memiliki nilai terbaik dibandingkan metode lain, sedangkan Naïve Bayes memiliki nilai lebih baik berdasarkan nilai presisi dibandingkan metode lain.
Tujuan penelitian ini adalah pemanfaatan algoritma dalam proses mengklasifikasi jurusan IPA dan IPS siswa  kelas XI  menggunakan algoritma klasifikasi  sehingga sesuai dengan  minat, bakat  dan potensi diri  siswa dalam  penentuan  jurusan.  Dalam  proses  pengklasifikasi  penelitian  ini  menggunakan  dua  algoritma  agar  dapat
mendapatkan perbandingan dengan klasifikasi terbaik dari algoritma yang digunakan. Algoritma yang digunakan adalah Naïve bayes dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil akurasi terbaiklah yang nantinya akan digunakan dan dimanfaatkan untuk diimplementasikan dalam proses penjurusan siswa kelas XII pada SMA.
Pemilihan  jurusan  yang  salah  juga  akan  berpengaruh  pada  saat  siswa  akan  melanjutkan  ke  jenjang Pendidikan berikutnya. Silang jurusan antara siswa jurusan IPA dan IPS sering terjadi karena salah dalam memilih jurusan  di  awal  masuk  SMA,  yang  harusnya  siswa  dengan  jurusan  IPA  menempuh  perkuliahan  sesuai  dengan jurusannya,  tetapi  berpindah  ke  jurusan  yang  seharusnya  di  ambil  oleh  siswa  jurusan  IPS,  dan  begitu  pula sebaliknya. Solusi yang digunakan pada penelitian ini untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah konsep data mining [7].
Data  mining  adalah  metode  yang  digunakan  dalam  pengolahan  sejumlah  data  besar  sehingga  dapat menemukan  sebuah  pola,  pengetahuan  yang  tersembunyi  sehingga  dapat  menentukan  proses  pengambilan keputusan. Proses untuk pengolahan data diperlukan sebuah metode data mining, salah satunya adalah klasifikasi. Algoritma  yang  dapat  digunakan  salah  satunya  naïve  bayes  [8].  Data  mining  merupakan  sebuah  proses  dalam menemukan hubungan baru yang menemukan sebuah arti, pola dan kebiasaan dengan memilah-milah sebagian besar  data  yang  disimpan  dalam  media  penyimpanan  dengan  menggunakan  pengenalan  pola  seperti  teknik statistik dan matematika. Data mining merupakan gabungan dari beberapa disiplin ilmu yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, pengenalan pola, statistik, database , dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database [9].
Klasifikasi merupakan salah satu dari metode data mining dimana klasifikasi ini  merupakan jenis analisis data  yang  membantu  dalam  melakukan  prediksi  sesuai  label  kelas  sample  yang  diklasifikasikan.  Klasifikasi merupakan proses analisa data yang menghasilkan model-model yang nantinya digambarkan melalui kelas-kelas yang ada didalam data, metode ini memiliki persyaratan yakni attribut datanya harus numerik atau nominal dan label data nominal. Klasifikasi adalah proses dalam menemukan kelas data sehingga dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya belum diketahui [10].
Algoritma  K-NN  merupakan  algoritma  yang  termasuk  kedalam  algoritma supervised  learning . Supervised  learning  yaitu  proses  menemukan  pola  baru  dalam  sebuah  data  dengan  menghubungkan  pola  data yang sudah ada dengan data yang baru. Sedangkan tujuan algoritma K-NN adalah untuk melakukan klasifikasi objek  baru  berdasarkan  attribut  data  dan training  samples .  Hasil  sample  uji  yang  baru  akan  diklasifikasikan berdasarkan kategori yang ada pada K-NN. Algoritma ini menggunakan klasifikasi sebagai nilai prediksi dari uji sampel  yang baru dan  menggunakan jarak Euclidean Distance. Yang  merupakan jarak  yang  umum digunakan untuk  data  numerik  [11].  K-NN  mempunyai  nilai  akurasi  waktu  yang  paling  baik  dalam  klasifikasi  jika dikomparasi dengan teknik lain dengan hasil pemeriksaan dan aktifitas lain yang dipengaruhi beberapa penetapan aturan [12].
Algoritma  Naïve  bayes  merupakan  algoritma  yang  menggunakan  perhitungan  probabilitas.  Algoritma ini  umumnya  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  prediksi  berupa  klasifikasi.  Algoritma  ini  juga dikenal sebagai yang memiliki akurasi yang tinggi. Proses klasifikasi pada algoritma ini terdapat 2 fase yakni fase training dan fase testing . Fase training atau bisa disebut sebagai fase learning adalah sebagian data telah diketahui kelas datanya untuk model perkiraan. Selanjutnya fase testing atau bisa disebut fase classify model yang sudah terbentuk  diuji  dengan  sebagian  data  lainnya  agar  diketahui  akurasi  atas  model  yang  sudah  terbentuk  [13]. Algoritma Naive Bayes  salah satu algoritma klasifikasi  yang cukup populer digunakan  untuk studi kasus pada Data Mining maupun Text Mining, Algortima ini juga termasuk kedalam salah satu metode klasifikasi [14]. Naïve  bayes  merupakan  metode  pengklasifikasian  yang  memanfaatkan  probabilitas  dan  statistik  untuk memprediksi peluang di masa depan dengan memanfaatkan pengalaman di masa sebelumnya. Sistem penjurusan di  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  merupakan  upaya  untuk  lebih  mengarahkan  siswa  berdasarkan  minat  dan kemampuan akademiknya [15].
Rapid  Miner  merupakan  sebuah  tools  yang  digunakan  untuk  pengolahan  data  mining.  Selain  itu, digunakan untuk pengujian terhadap data yang diperoleh dari siswa-siswi. RapidMiner digunakan untuk tujuan menguji keakuratan klasifikasi penjurusan siswa-siswi SMA. Data yang dianalisis yakni data training nilai mata pelajaran  siswa  dan  data testing menggunakan data  sample [16] . Rapid  miner  salah  satu  solusi  yang  banyak digunakan  untuk  melakukan  analisis  data  mining  hingga  prediksi,  karena  teknik  deskriptif  dan  prediksi  dalam memberikan wawasan sehingga menghasilkan keputusan yang paling baik [17].

## 2. METODE PENELITIAN
Data siswa  yang digunakan pada penelitian ini adalah data nilai semester 2 (dua) dengan jumlah 277 record dan  menggunakan 4 (empat) attribut dari nilai  mata  pelajaran antara lain PPKN, Sejarah, Prakarya dan PAI. Metode penelitian yang digunakan diadopsi dari Model Cross-Standar Industry For Data Mining ( CRISP- DM )  yang  memiliki  tahapan  mulai  dari business  Understanding , Data  Understanding , Data  Preparation , Modeling dan Evaluation . Berikut ini penjelasan dari masing-masing tahapan [18].
Gambar  1. Proses Data Mining CRISP-DM

## 2.1 Businees Understanding
Salah  satu  cara  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  dalam  memproleh  data  adalah  dengan  melakukan proses wawancara kepada pihak yang memiliki tanggung jawab terkait dalam proses penjurusan SMA [18]. Pada tahapan business  understanding menjelaskan problems dan Objective .  Adapun  yang  menjadi problems berdasarkan  fakta  yang  terjadi  bahwa  Pihak  sekolah  dalam  proses  penjurusan  IPA  dan  IPS  siswa  kelas  XI mengalami kesulitan karena belum ada klasifikasi pola minat dalam menentukan pilihan jurusan, selain itu juga meminimalisir  terjadinya  salah  penjurusan,  sehingga  menyebabkan  ketidaksesuaian  minat  bakat  siswa  dan tentunya akan berpengaruh pada nilai akademik. Pihak sekolah merasa perlu melakukan proses penjurusan IPA dan IPS untuk siswa-siswi kelas XI berdasarkan data nilai dari mata pelajaran sehingga pihak sekolah mengetahui pola penjurusan dan membantu dalam menentukan jurusan mana yang tepat untuk siswa. Objective adalah untuk menyelidiki pola penjurusan  agar dapat  mengklasifikasi jurusan IPA, IPS kelas XI berdasarkan nilai pelajaran PPKN, Sejarah, Prakarya dan PAI.

## 2.2 Data Understanding
Data  yang  digunakan  adalah  data  nilai  mata  pelajaran  siswa-siswi  SMA . Data  tersebut  akan  dibagi menjadi 2 yaitu data training sebesar 80% dan data testing sebesar 20%. Tahapan ini juga merupakan tahapan dalam  pemilihan  attribut  yang  nantinya  akan  digunakan.  Namun  untuk  pemilihan  harus  menyesuaikan  sesuai dengan  variabel  yang  dibutuhkan.  Pihak  sekolah  meminta  bantuan  dalam  membuat  matriks  korelasi  dengan  8 attribut reguler adalah sebagai berikut.
a. No adalah sebagai jumlah urutan yang nantinya diidentifikasi sebagai id.
b. Nama adalah sejumlah nama siswa-siswi kelas XI yang hendak melakukan penjurusan.
c. Jenis Kelamin adalah jenis kelamin siswa-siswi kelas XI
d. Sejarah adalah nilai dari mata pelajaran sejaran (Nilai semester II)
e. PPKN adalah nilai mata pelajaran Pendidikan Pancasila dan Kewarganegaran (Nilai semester II)
f. Prakarya adalah nilai mata pelajaran prakarya siswa-siswi (Nilai semester II)
g. PAI adalah  nilai mata pelajaran Pendidikan Agama Islam (Nilai semester II)
h. Program adalah jurusan IPA dan IPS yang akan diidentifikasi sebagai label.

## 2.3 Data Preparation
Tahap data preparation yang dilakukan pada penelitian ini terdiri dari data cleaning, data integration. Data cleaning adalah proses untuk membersihkan data seperti mencari dan mengisi nilai yang kosong pada data siswa-siswi ( Missing value s), mencari dan memecahkan data yang tidak konsisten, menghilangkan Noisy/Outlier , mencari data duplikat dan incomplete data. Proses pembersihan data dapat berdampak baghkan mempengaruhi proses data mining karena data akan berkurang akibat hasil dari pembersihan. Sedangkan data integration adalah
proses untuk menggabungkan data dari tempat penyimpanan yang berbeda dalam satu data atau satu file. Hal ini dapat terjadi karena data bersifat heterogen.

## 2.4 Modelling
Tahap modelling pada penelitian ini ada proses melakukan penerapan teknik dan algoritma data mining terhadap  data  siswa  siswa  untuk  proses  penjurusan  IPA  dan  IPS  menggunakan  bantuan tools. Algoritma  yang digunakan adalah algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. Kedua algoritma akan dikomparasi  melalui operator performance sehingga  dihasilkan  nilai  akurasi  yang  tertinggi.  Selain  itu,  juga  dilakuakn  pengujian menggunakan  operator  t-test  sebagai  bentuk  rangkain  akhir  komparasi  kedua  algoritma.  Dari  hasil  komparasi kedua algoritma yang memberikan hasil akurasi yang tertinggi yang akan digunakan untuk proses implementasi klasifikasi  penjurusan  siswa  kelas  XI  SMA. Tools yang  digunakan  untuk  tahapan modelling ini  adalah menggunakan RapidMiner.

## 2.5 Evaluation
Algoritma  yang  sudah  diimplementasikan  pada proses  penelitian  ini  selanjutnya  akan  diimplementasikan  pada klasifikasi  penjurusan  siswa  SMA  melalui  simulasi  model.  Evaluasi  ini  akan  dilakukan  dengan  melihat  dan mengamati hasil dari proses klasifikasi dan implementasi algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor. Hasil nilai  pengukuran  akurasi  pada  penelitian  ini  menggunakan performance Vektor  dengan  memperhatikan  model evaluasi confusion  matrix nilai accuracy,  precision dan  AUC.  Sehingga  dapat  diketahui  tingkat  akurasi  dari masing-masing algoritma yang digunakan pada penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Preparation Phase
Persiapan awal yang dilakukan adalah mempersiapkan kumpulan data yang akan digunakan untuk fase berikutnya secara keseluruhan. Pada penelitian ini menggunakan sebanyak 277 record dengan Dataset Nilai Siswa. Dataset menggunakan format file excel agar tools Rapid Miner dapat melakukan pembacaan file. Berikut pada gambar 2 ditunjukkan dataset siswa.
Gambar 2. Dataset Data Siswa
Lalu  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  impor  data  siswa  tersebut  ke  dalam  aplikasi  Rapid  Miner  dan menentukan atribut yang akan dijadikan id dan label atau target dengan melakukan change role. Pada penelitian ini yang dijadikan sebagai id adalah nomer dan label ada program. Penentuan id dan label dilakukan karena salah satu  prasyarat  metode  data  mining  yakni  klasifikasi  adalah attribut bertipe  nominal/numerik  dan  label  bertipe nominal.  Pada  tahap  ini  juga  bisa  melakukan replace  errors dengan missing  values dengan  cara  melakukan mengisi checklist diatas tabel. Pengaturan untuk melakukan perubahan id dan label dilakukan pada bagian format
your  columns dengan  mengklik  icon  gear  pada attribut yang  akan  dijadikan  id  maupaun  label  kemudian  pilih change role . Secara detail dalam penentuan pengaturan id dan label ditunjukkan pada gambar 3.
Gambar 3. Menentukan id dan label
Lakukan pengecekan pada menu Statistics sebagai salah satu bentuk data cleaning . Untuk melakukan pengecekan dapat dilakukan secara  manual apakah ada data yang missing, error, incomplete data, atau noisy. Berdasarkan dari menu statistics tidak terlihat error ataupun missing values pada 277 ExampleSet dengan 2 special attributes yaitu id nomor  dan label program,  serta regular  attributes sebanyak  6  atribut  berupa  nama,  jk,  sejarah,  ppkn, prakarya, dan PAI.
Gambar 4. Pengecekan pada Menu Statistics

## 3.2 Modelling Phase
Pada fase ini, peneliti menentukan metode sesuai dengan karakter data yaitu klasifikasi. Tahapan modelling phase terlihat  pada  bagian data  training dan data  testing. Untuk data  training dilakukan  menggunakan  algoritma klasifikasi yang sudah ditentukan yakni naïve bayes dan K-NN sehingga himpunan data yang berada pada dataset
di traning . Selanjutnya dilakukan pengujian data untuk melihat nilai akurasi dari kedua algoritma yang ditentukan. Tahapan pada model yang diusulkan pada fase ini dijabarkan dalam flowchart gambar 5 berikut ini.
Gambar 5. Flowchart model usulan
Tahapan  pada  RapidMiner  untuk modeling klasifikasi  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes,  yaitu  dengan menggunakan  operator  Data  ( Split  Data ). Pada  bagian  ini  khusus  pada  penelitian  ini  membagi  menjadi  antara Data Training sebanyak 80% dan Data Testing sebanyak 20%, kemudian menambahkan modeling menggunakan algoritma  Naïve  Bayes.  Lalu  untuk  mendapatkan  hasil  dari dataset yang  ada,  dilakukan  penambahan  operator Apply  Model. Operator  ini  digunakan  bertujuan  untuk  mendapatkan  prediksi  dataset  baru  hasil  implementasi tahapan sebelumnya.
Gambar 6. Proses Model Klasifikasi dengan Algoritma Naive Bayes
Hasil running program  Rapid  Miner  setelah  implementasi Apply  Model menghasilkan  hasil prediction ,  nilai confidence untuk  attribut  yang  sudah  dijadikan label yakni  Program  IPA  dan  IPS.  Hasil  prediksi  dan  nilai confidence ditunjukkan pada gambar 7 berikut.
Gambar 7. Tahap Apply Model Algoritma Naïve Bayes
Selanjutnya  dilakukan  pengecekan performansi  vector pada  Algoritma Naïve  Bayes sehingga  didapatkan  hasil akurasi sebesar 81.82%. Hasil prediksi juga ditunjukkan dari confusion matrix beserta nilai AUC yang disajikan pada gambar 8 berikut.
Gambar 8. Performance dengan Algoritma Naive Bayes
Tahapan pada Rapid Miner untuk model klasifikasi menggunakan algoritma K-Nearest Neighbors , yaitu dengan membagi  data  ( Split  Data )  antara Data  Training sebanyak  80%  dan Data  Testing sebanyak  20%,  kemudian menambahkan modeling menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors.  Lalu  untuk  mendapatkan  hasil  dari dataset yang ada, dilakukan penambahan operator Apply Model. Untuk implementasi menggunakan algoritma K- Nearest Neighbors di tunjukkan pada gambar 9 berikut.
Gambar 9. Proses Model Klasifikasi dengan Algoritma K-Nearest Neighbors
Hasil ekseskusi tools Rapid Miner setelah implementasi Apply Model pada algoritma K-NN menghasilkan hasil prediction , nilai confidence untuk attribut yang sudah dijadikan label yakni Program IPA dan IPS. Hasil prediksi dan  nilai confidence ditunjukkan  pada  gambar  10  berikut.  Nilai  confidence  disini  nilai  yang  paling  mendekati dengan fakta.
Gambar 10. Tahap Apply Model Algoritma K-Nearest Neighbors
Pada Apply Model , setelah didapatkan nilai prediction pada label dengan nilai confidence atribut IPA dan IPS. Selanjutnya dilakukan pengecekan performansi pada Algoritma K-Nearest Neighbors sehingga didapatkan hasil akurasi sebesar 92.73%. selain itu juga telihat nilai hasil prediksi yang disajikan melalui confusion Matrix yang ditunjukkan pada gambar 11 berikut.
Gambar 1. Performance dengan Algoritma K-Nearest Neighbors

## 3.3 Evaluation Phase
Pada tahapan evaluasi, peneliti melakukan analisis model dan kinerja metode dengan cara melihat nilai akurasi dan  membandingkan antara  Algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors, serta menentukan urutan  model terbaik  dalam  pengolahan  data  siswa.  Untuk  prosesnya  menggunakan  operator corss  validation untuk  kedua algortima  dan  operator  T-Test  untuk  komparasi  kedua  algoritma.  Hasil  komparasi  ditunjukkan  pada  gambar berikut.
Gambar 2. Performance dengan Algoritma K-Nearest Neighbors
Dari hasil perbandingan menggunakan T-Test diketahui tidak ada perbedaan signifikan karena nilai alpha dibawah 0.05, dengan nilai perbandingan model terbaik yaitu K-Nearest Neighbors dengan nilai akurasi sebesar 92.73% dan nilai akurasi Naïve Bayes sebesar 81.82%.
Gambar 3. Hasil Perbandingan T-Test Algoritma Naive Bayes dan K-Nearest Neighbors

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan algoritma Naïve bayes dan K-Nearest Neighbor untuk proses klasifikasi penjurusan program IPA IPS kelas XI pada Sekolah Menegah Atas, secara keseluruhan memberikan hasil  yang cukup baik. Sesuai dengan pembahasan permasalahan Pihak sekolah dalam proses penjurusan IPA dan IPS siswa kelas XI mengalami kesulitan karena belum ada klasifikasi pola minat dalam menentukan pilihan jurusan, selain itu juga  meminimalisir terjadinya salah penjurusan, sehingga  menyebabkan  ketidaksesuaian  minat bakat siswa dan  tentunya  akan  berpengaruh  pada  nilai  akademik  dibuktikan  dengan  kedua  perbandingan  algoritma  yang menghasilkan nilai accuracy yakni nilai data yang diprediksi mendekati dengan nilai yang sesungguhnya. untuk Algoritma Naïve bayes memberikan hasil accuracy sebesar 81.82%, dengan hasil confusion Matrix:
a. Prediksi IPA – True IPA: jumlah data yang diprediksi IPA dan kenyataannya IPA (True Positif).
b. Prediksi IPS – True IPS: jumlah data yang diprediksi IPS dan kenyataannya IPS (True Negatif).
c. Prediksi IPA – True IPS: jumlah data yang diprediksi IPA tapi kenyataannya IPS (False Positif)
d. Prediksi IPS – True IPA: jumlah data yang diprediksi IPS tapi kenyataannya IPA (False Negatif)
Artinya  kesesuaian  hasil  prediksi  dengan  kenyataannya  menghasilkan  nilai  true  positif.  Sedangkan algoritma K- Nearest Neighbor memberikan hasil accuracy sebesar 92.73%, artinya jumlah data yang diprediksi memilih jurusan IPA dan pada kenyataaannya memilih IPA menghasilkan nilai yang signifikan atau dapat disebut sebagai True  Positif .  Selain  itu  juga  menghasilkan  pola  klasifikasi  sehingga  membantu  dalam  proses pengklasifikasian untuk jurusan yang dipilih.
Hasil  perbandingan  dari  kedua  algoritma  yang  telah  dilakukan  memalui  pengujian  dari  uji T-Test memberikan hasil nilai alpha < 0.05, artinya tidak ada perbedaan yang signifikan antara nilai rata-rata sebenarnya di  kedua  algoritma  tersebut.  Sehingga  dapat  disimpulkan  algoritma K-Nearest Neighbor yang  terbaik  yang memiliki tingkat akurasi paling tinggi yang artinya paling mendekati dengan kenyataannya.

## REFERENCES
[1] S. W. Nengsih, I. Alfian, D. Aji, and S. Anwar, “Analisis Pengelompokan Penentuan Jurusan Siswa Sma Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Betrik , no. 03, pp. 242–248, 2021.
[2] F. Ekawati, “Algoritma Naïve Bayes Untuk Penentuan Jurusan Pada Siswa Madrasah Aliyah,” Technol. J. Ilm. , vol. 9, no. 1, p. 42, 2018, doi: 10.31602/tji.v9i1.1101.
[3] D. Novianti, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Pada Data Set Hepatitis Menggunakan Rapid Miner,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 21, no. 1, pp. 49–54, 2019, doi: 10.31294/p.v21i1.4979.
[4] M. R. Fahdia, D. Riana, F. Amsury, I. Saputra, and N. Ruhyana, “Komparasi Algoritma Klasifikasi untuk Orientasi Minat Mahasiswa dalam Penuntasan Studi,” JIRA J. Inov. dan Ris. Akad. , vol. 2, no. 7, pp. 970–1007, 2021, doi: 10.47387/jira.v2i7.185.
[5] M. F. D. Ikhbal and D. Kurniadi, “Menentukan Penjurusan Siswa Dengan Menggunakan Metode Decision Tree Algoritma C4.5 (Studi Kasus : SMA Negeri 2 Padang),” JAVIT(jurnal vokasi Inform. , vol. 1, no. 3, pp. 31–37, 2021.
[6] Y. S. Nugroho, “Klasifikasi dan Klastering Penjurusan Siswa SMA Negeri 3 Boyolali,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 1, p. 1, 2015, doi: 10.23917/khif.v1i1.1175.
[7] H. Hairani, Muhammad Ridho Hansyah, and Lalu Zazuli Azhar Mardedi, “Integrasi Metode Naive Bayes dengan K-Means dan K-Means-Smote untuk Klasifikasi Jurusan SMAN 3 Mataram,” J. Sist. dan Inform. , vol. 15, no. 1, pp. 8–12, 2020, doi: 10.30864/jsi.v15i1.317.
[8] A. Sabathos Mananta and G. Arther Sandag, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Dalam Memilih Program Magister Menggunakan Algoritma K-NN,” Smart Comp Jurnalnya Orang Pint. Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 90–96, 2021, doi: 10.30591/smartcomp.v10i2.2488.
[9] A. Z. Mafakhir and A. Solichin, “Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penjurusan Siswa Pada Madrasah Aliyah Al-Falah Jakarta,” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 1, p. 21, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.4007.
[10] F. Ariani, Amir, N. Alam, and K. Rizal, “Klasifikasi Penetapan Status Karyawan Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 20, no. 2, pp. 33–38, 2018, doi: 10.31294/p.v.
[11] A. Purwanto et al. , “Perbandingan Minat Siswa Smu Pada Metode Klasifikasi Menggunakan 5 Algoritma,” vol. 2, no. 1, pp. 43–47, 2018.
[12] E. Purwaningsih and E. Nurelasari, “Penerapan K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi Tingkat Kelulusan Pada Siswa,” Syntax J. Inform. , vol. 10, no. 01, pp. 46–55, 2021, [Online]. Available: https://journal.unsika.ac.id/index.php/syntax/article/download/5173/2749.
[13] S. Sinaga, R. W. Sembiring, and S. Sumarno, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Prediksi Penerimaan Siswa Baru,” vol. 1, no. 1, pp. 55–64, 2022.
[14] D. Darwis, N. Siskawati, and Z. Abidin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Analisis Sentimen Review Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[15] A. H. Hailitik, B. S. Djahi, and Y. Y. Nabuasa, “Klasifikasi Jurusan Menggunakan Metode Naïve Bayes Pada Sekolah Menengah Atas Negeri (SMAN) 1 Fatuleu Tengah,” J-Icon , vol. 5, no. 2, pp. 21–27, 2017, [Online]. Available: http://ejurnal.undana.ac.id/jicon/article/view/361.
[16] S. Marpaung, S. -, and I. -, “Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Memprediksi Prestasi Siswa Di SMA Negeri 1 Panombeian Panei,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA) , vol. 4, no. 2, pp. 8–13, 2021, doi: 10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v4i2.1522.
[17] I. P. Ninditama, I. P. Ninditama, W. Cholil, M. Akbar, and D. Antoni, “Klasifikasi Keluarga Sejahtera Study Kasus : Kecamatan Kota Palembang,” J. TEKNO KOMPAK , vol. 15, no. 2, pp. 37–49, 2020, [Online]. Available: https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknokompak/article/view/1156.
[18] E. B. Sambani and F. Nuraeni, “Penerapan Algoritma C4.5 Untuk Klasifikasi Pola Penjurusan di Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Kota Tasikmalaya,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 9, no. 3, p. 144, 2018, doi: 10.22303/csrid.9.3.2017.144-152.