## EVALUASI INTERNAL PROGRAM STUDI
MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC)
Yoseph Pius Kurniawan Kelen 1
1) Universitas Timor-Kefamenanu
1) e-mail: yosepkelen@gmail.com

## ABSTRACT
The Development of department and study program can not be seperated by its internal factors which is influenced number of candidate of students it self direct or indirectly.  In this case we need a method to know the condition in each internal variables that will be evaluated in the department itself.
NBC  method  is  kind  of  simple  Bayesian  Network  that  comes  with  assume  statement that all features are similar one with another. Nbc shows the great work completely in accuracy and failed classification level. NBC could predict some assume for prediction needs.
This  research  generally  made  to  use  for  evaluating  department  and  study  program internarly by clasifying some variables which can influence to know about the condition of the deprtment and the study program itself. This is also one 8f best strategy to develope number of new  cndidte  of  students  and  this  method  will  shows  about  the  study  program  to  the  new candidate of students.
Keywords : NBC,Naïve Bayes Clasification, Study Program Evaluating.

## 1. Pendahuluan
Faktor  yang  mempengaruhi  perkembangan  tiap  program  studi  baik  secara  langsung maupun  tak  langsung  dapat  mempengaruh  jumlah  mahasiswa  baru,  faktor-faktor  utama tersebut  diantaranya jumlah  dosen, jumlah  mahasiswa  serta  ketersediaan sarana  prasarana (Vallejos,2012). Metode NBC merupakan bentuk sederhana dari sebuah Bayesian network yang merupakan salah satu metode data mining.NBC mempunyai keunggulan akurasi dan minimnya  tingkat  kesalahan  klasifikasi  (Koc,2012). NBC  mempunyai  kemampuan inferensial  dan  keputusan  yang  baik  sehingga  memberikan  fleksibilitas  dalam  penerapan untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi sistem (Li, 2013) .
Keputusan  perlu  dilakukan  oleh  pengambil  keputusan  dengan  preferensi  tertentu berdasarkan informasi dan pengetahuan. Kinerja NBC kompetitif dalam proses klasifikasi walaupun  menggunakan  asumsi atribut  yang  independen (tidak  ada  kaitan  antar  atribut). Metode  NBC  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  mengevaluasi  program  studi sehingga dapat membantu meningkatkan kinerja fakultas khususnya Program Studi.

## 2.   Kerangka Teori
a. Naïve Bayes Classifier (NBC) Naïve  Bayesian  Classifier mengansumsikan  bahwa  keberadaan  sebuah  atribut ( variabel ) tidak ada kaitannya dengan beradaan atribut yang lain (Abidin., 2012).
.................................................... (2.1)
Keterangan :
X = data sampel dengan klas (label) yang tidak diketahui H = hipotesa bahwa X adalah data dengan klas (label) P(H) = peluang dari hipotesa H ( likelihood ) P(X) = peluang data sampel yang diamati ( evidence ) P(X|H) = peluang data sampel X , bila diasumsikan bahwa hipotesa H benar ( prior )
Dalam  NBC  H  adalah  posterior  dan  X  adalah  prior.  Prior  adalah  pengetahuan tentang  karakteristik  suatu  parameter,  sedangkan  posterior  adalah  karakteristik  yang diduga  pada  kejadian  yang  akan  dating  (Li,  2012).  NBC  menyediakan  mekanisme merevisi  atau  memperbarui  pengetahuan  sebelumnya  dengan  data  baru  untuk menghasilkan laporan probabilitas posterior tentang parameter yang tidak diketahui atau berdasarkan hipotesis (Chu, 2011).
Gambar 2.1. Struktur Naïve Bayes Classifier Sebuah  NBC  adalah classifier probabilistik  sederhana  berdasarkan  pada penerapan  teorema  Bayes  dengan  asusmsi  bebas.  Variabel  acak  yang  melambangkan
kelas turunan dan X menjadi vektor variabel acak yang menunjukkan nilai-nilai atribut yang diamati (Soria, 2011).
Formulasi NBC untuk klasifikasi adalah :
........................................... (2.2) Keterangan : P(Y|X) = Peluang data dengan vector X pada kelas Y P(Y) = Peluang awal kelas Y = Peluang independen kelas Y dari semua fitur dalam vector X P(X) = Nilai konstan atau nilai tetap Berdasarkan nilai P(X) yang memang telah bernilai tetap maka nantinya hanya menghitung pada bagian . Untuk peluang independen adalah  pengaruh  semua  atribut dari  data  terhadap  kelas  Y  yang
dinitasikan seperti dibawah ini :
........................................ (2.3)
Distribusi  Gaussian  biasanya  dipilih  untuk  merepresentasikan  peluang  bersyarat dari  atribut  kontinyu  pada  sebuah  kelas  P(X i |Y),  sedangkan  distribusi  Gaussian dikarakteristikan dengan dua parameter yaitu : mean (µ) dan varian ( ). Untuk setiap kelas y j , peluang bersyarat kelas y j , untuk atribut X i adalah :
.............................. (2.4)

## b. Klasifikasi
Proses  penting  yang  dilakukan  saat  melakukan  klasifikasi  yang  pertama  adalah learning yaitu  proses  pembelajaran  menggunakan training  set .  dan  yang  kedua  adalah proses testing yaitu menguji model menggunakan data testing.
Gambar 2.2. Tahapan proses klasifikasi (Abidin, 2012)
Confusion  matrix adalah  matrik  yang  berbentuk  2x2  untuk  mendapatkan  hasil klasifikasi dengan tepat, tiap kelas  yang diprediksi mempunyai  kemungkinan keluaran yang berbeda-beda seperti diantaranya true positives (TP) yaitu menunjukkan ketepatan klasifikasi  dan false  positive (FP)  adalah  jika  nilai  aslinya  dan  nilai  yang  diprediksi berbeda. Tabel confusion matrix seperti berikut ini :
Tabel 2.2. confusion matrix
Predicted Class Actual Class C1 C2 C1 C2 True Positive False positive False negative True negatives Training data Learning algorithm Mode l Test data Accuracy
Akurasi dapat didefenisikan sebagai berikut
............................. (2.5)

## 3.   Metodologi
Pengumpulan data; di tahap ini adalah mengumpulkan semua data historis 2011-2016 di setiap prodi yaitu data penelitian, data dosen, data pegawai, data mahasiswa, data alumni, data  sarana  prasarana  (kelas),  data  sarana  prasarana  (laboratorium),  dan  data  beasiswa. Data yang menjadi variabel utama yang berpengaruh dan ketentuan penilaiannya adalah : a. Publikasi : Sangat kurang  = 0 Kurang = 1 – 3 Cukup = 4 – 7 Baik = 8 – 10 Sangat baik = 11-15 b. Dosen   : S2 = baik S3 = Sangat Baik c. Pegawai: Honorer = Kurang PNS = Baik d. Mahasiswa : Sangat Kurang  = 0 – 5 Kurang = 6 – 10 Cukup = 11 – 20 Baik = 21 – 40 Sangat Baik = 41 – 70 e. Alumni : Sangat Kurang  = 0 – 5 Kurang = 6 – 10 Cukup = 11 – 20 Baik = 21 – 40 Sangat Baik = 41 – 70 f. Kelas :  Cukup = 1 Baik = 2 g. Laboratorium : Cukup = tidak terawat Baik = terawat h. Seminar : Sangat kurang  = 0 Kurang = 1 – 5 Cukup = 6 – 10 Baik = 11 – 15 Sangat Baik = 16 - 20
Berikut ini alur proses NBC yaitu pada Gambar 3.1 :
ISSN Online   : 2541-1942

## Gambar 3.1 Alur proses NBC

## 4.   Hasil dan Pembahasan
4.1.1. Pengujian Metode Naïve Bayes Classifier
Sesuai  dengan  data  terdapat  pada  program  studi  Ilmu  Komputer  Universitas  Nusa Cendana,  untuk  data testing sesuai  input  sebelumnya  menggunakan  tahun  2016.  Untuk  data training dari tahun 2011 sampai 2015 sesuai data pada sistem terdapat pada tabel berikut :
Tabel 4.1. Data training prodi Ilmu Komputer
Prodi  Tahun  Publikasi  Dosen  Pegawai  Mahasiswa  Alumni  Kelas
Lab. Seminar Status Prodi Ilkom 2011 0 S3 PNS 12 8 1 Terawat 2 Cukup Ilkom 2012 8 S3 PNS 36 21 1 Terawat 18 Baik Ilkom 2013 7 S3 PNS 45 16 2 Terawat 6 Baik Ilkom 2014 16 S3 PNS 61 24 2 Terawat 15 Baik Ilkom 2015 3 S3 PNS 69 70 2 Terawat 0 Cukup Ilkom 2016 18 S3 PNS 49 45 2 Terawat 11 Baik
Menghitung peluang atribut terhadap kelas Selesai Menghitung probabilitas terhadap kelas Menghitung peluang maksimal Hasil kategori Data Menghitung nilai mean tiap atribut tiap kelas. Mulai Menghitung nilai deviation standart tiap  atribut tiap kelas.
Hasil Training
Tabel 4.2 hasil data testing Prodi Tahun  Publikasi  Dosen  Pegawai  Mahasiswa  Alumni  Kelas Lab Seminar Status Prodi Ilkom 2016 11 S3 PNS 55 45 2 Terawat 8 Baik

## 5.   Penutup
Pada  penelitian  evaluasi  internal  program  studi  menggunakan naïve  bayes  classifier ini dapat disimpulkan :
1. Penggunaan  metode  NBC  untuk  evaluasi  internal  program  studi  dapat  mengevaluasi setiap  atribut  yang  berpengaruh  pada  setiap  program  studi,  sehingga  dapat  diketahui keadaan atau status masing-masing program studi.
2. Evaluasi  internal  program  studi  dengan  menggunakan  metode  NBC  ini  dapat  menjadi media  untuk  calon  mahasiswa  baru  mengetahui  keadaan  program  studi  yang  akan dipilih nantinya.
3. Evaluasi  ini  dapat  menghasilkan  suatu  klasifikasi  yang  tepat  untuk  menjadi  bahan pertimbangan  untuk  pengambilan  keputusan  pimpinan  dalam  merekomendasikan kebutuhan  untuk  setiap  program  studi  sehingga  dapat  menciptakan  fakultas  menjadi lebih baik lagi.
4. Penggunaan NBC cukup efektif digunakan pada data program studi karena mempunyai nilai akurasi mendekati 100 %.

## 5.2. Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  pada  penelitian  selanjutnya  agar  penelitian  ini  dapat diperbaiki atau dikembangkan adalah :
1. Pada  penelitian  ini  menggunakan  delapan  data  (atribut)  yang  dianggap  paling berpengaruh, pada penelitian selanjutnya dapat meningkatkan jumlah pemakaian data.
2. Penelitian  ini  menggunakan  metode naïve  bayes  classifier, untuk  penelitian  yang berhubungan  dengan  klasifikasi  dapat  menggunakan  metode  lainnya  dan  dapat dibandingkan nilai akurasinya dengan penggunaan NBC.

## DAFTAR PUSTAKA
Chu P., S., dan Zhao X., 2011, Bayesian analysis for extreme climatic events: A review, Hawaii. Journal of Atmospheric Research 102 . 243–262 Koc L., Mazzuchi  T., dan Sarkani S., 2012, A network intrusion detection system based on a Hidden  Naïve  Bayes  multiclass  classifier,  USA. Journal  of  Expert  Systems  with Applications 39 . 13492–13500
Li  D.,  Yang  H.,  Z.,  dan  Liang  X.,  F.,    2013,    Prediction  analysis  of  a  wastewater  treatment system  using  a  Bayesian  network,  China. Journal  of  Environmental  Modelling  &
Software 40 . 140-150
Li G., dan Shi J., 2012, Applications of Bayesian methods in wind energy conversion systems, USA. Journal of Renewable Energy 43 . 1-8
Soria  D.,  Garibaldi  Jonathan  M.,  Ambrogi  F.,  Biganzoli  Elia  M.,  Ellis  Ian  O.,  2011,  A  ‘non- parametric’ version of the naive Bayes classifier. Journal of Knowledge-Based Systems 24 . 775–784
Vallejos  M.,  Alvarado  Jesus  M.,  dan  Puente  A.,  2012,  College  performance  prediction  test, Spain. Journal of Procedia - Social and Behavioral Sciences 31 . 846 – 851.