## ANALISA DAN PERANCANGAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMINATAN JURUSAN BERBASIS ANDROID DEVELOPMENT TOOLS (ADT) DENGAN PENERAPAN METODE NAIVE BAYES DAN TEOREMA BAYES
Devri Suherdi Politeknik Ganesha Medan Jl. Veteran No 190 Pasar VI Manunggal devrisuherdi10@gmail.com
Abstrak —  Penentuan  peminatan  jurusan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  naïve baye,  Naïve  Bayes  merupakan  metode  Bayesian  Learning  yang  paling  cepat  dan  sederhan. Penentuan  peminatan  dilakukan  dengan  menghitungpeluang  terhadap  mata  kuliah  dasar  yang wajib  lulus  bagi  mahasiswa/I  Aplikasi  peminatan  jurusan  berbasis  android  ini  dirancang menggunakan gabungan bahasa pemograman Java SDK dan Android SDK dengan menggunakan eclips sebagai editor program yang di bunding dalam satu aplikasi yaitu Android Development Tools  (  ADT  ).  Aplikasi  ini  sudah  biasa  digunakan  untuk  penentuan  peminatan  jurusan.    Nilai KHS sebagai input dasar penentuan peminatan. Namun aplikasi ini masih perlu pengembangan lebih lanjut agar dapat di jalankan dalam jaringan atau internet sehingga dapat di akses kapan pun dan dimana Pun yang dibutuhkan oleh pengguna.
Keywords — Peminatan Jurusan, Naïve Bayes, ADT.

## I. PENDAHULUAN
Dalam  k  Beberapa  Penelitian  yang  berhubungan dengan penelitian ini sebagai berikut :
Ebranda A.W (2010,p,10) dengan sebuah penelitian dengan judul “ Penerapan Metode Naïve Bayes untuk system klasifikasi sms ada smartphone android “ yang menguraikan  tentang  aplikasi  SMS  spam  yang memiliki  fitur  yang  dapat  menggolongkan  atau mengklasifikasikan  suatu  SMS  mana  yang  spam  dan mana yang bukan spamsecara otomatis dengan adanya diterapkan  metode  naïve  bayes  untuk  melakukan proses  klasifikasi  SMS  dengan  tingkat  ke  akuratan yang  tinggi  sehingga  spam  SMS  dapat  teridentifikasi dengan baik.
Sembiring  A.  Sani  (2014,Vol  IV,1)  dengan  sebuah penelitian tentang “ Penerapan Metode Bayes sebagai keputusan  untuk  menentukan  tingkatan  kualitas  buah jeruk  “  dengan  menggunakan  metode  bayes,  dapat dihitung [probalitas kualitas buah jeruk berdasarkan pe
Rhitungan dari bobot kriteria masing – masing yang telah  ditentukan  terlebih  dahulu,  dengan  perhitungan probabilitas  kualitas  buah  jeruk  tersebut  dapat ditentukan  apakah  buah  jeruk  yang  diteliti  berkualitas tinggi  atau  rendah.Teori  Bayes  ini  cocok  diterapkan dalam DSS.
Hermawan  (2009,p-1-8)  yang  membahas  tentang alat  bantu  peminatan  SMK  dan  menguraikan  tentang system  pendukung  keputusan  yang  akan  mengolah data  dengan  metode  bayes  dan  akan  menampilkan keluaran  berupa  jurusan  alternative  yang  sesuai dengan potensi siswa/I itu sendiri...

## II. KERANGKA PEMIKIRAN
Komunikasi data adalah pertukaran data antara dua perangkat atau lebih melalui media transmisi misalnya seperti  kabel.  Untuk  bisa  terjadinya  komunikasi  data, perangkat  harus  saling  berkomunikasi  atau  terhubung menjadi  sebuah  bagian  dari  sistem  komunikasi,  yang terdiri  atas  kombinasi  dari  peralatan  fisik  atau  keras (hardware)  dan  perangkat  aplikasi  atau  program (software)[1].
Peminatan  jurusan  adalah  suatu  kegiatan  yang dilakukan  setiap  akhir  tahun  pembelajaran,  dimana setiap mahasiswa/I mulai menentukan pilihan peminatan jurusan sebagai keahlian khusus mahasiswa untuk setiap jurusannya. Sedangkan peminatan jurusan paa  perguruan  tinggi  khususnya  di  jurusan  teknik informatika  ini  ditentukan  sesuai  dengan  nilai  kartu hasil  studi  (  KHS  )  untuk  mata  kuliah  tertentu  dari semester 1 – 6.
Metode  naïve  bayes  ini  merupakan  metode Bayesian  Learning  yang  paling  cepat  dan  sederhana, dan  bayes  merupakan  pendekatan  statistic  untuk melakukan inferensi induksi pada persoalan klasifikasi. Pembahasan pertama adalah tentang konsep dasar dan definisi pada teorema bayes , kemudian menggunakan teorema  ini  untuk  melakukan  klasifikasi  dalam  data mining.
Sedangkan  kerangka  pemikiran  untuk  penerapan metode  Naïve  Bayes  pada  system  pendukung pengambilan  keputusan  peminatan  jurusan  berbasis ADT ini dapat di lihat pada gambar 1.

## Gbr.1 Kerangka Pikir Penelitian

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Analisis  kebutuhan  berfokus  pada  penggunaan pendekatan  utnuk  pengembangan  system  peminatan jurusan  yang  menggunakam  Metode  Bayes  dimana implementasi  system  ini  ditereapkan  di  perguruan tinggi  dan  di  uju  coba  untuk  mengetahui  kemampuan dari system yang telah dibuat
Ada dua teknik pengumpulan data yaitu pengumpulan data Data Primer dan pengumpulan data Skunder.

## A. Analisis  Contoh  Kasus  Peminatan  Penerapan Metode Naïve Bayes
Misalnya  seorang  mahasiswa  yang  sudah  selesai mengikuti  perkuliahan  semester  dan  memiliki  niali kartu  Hasil  Studi  (  kHS  )  untuk  23  mata  kuliah  yang digunakan sebagai dasar penentuan peminatan jurusan
TABEL I
NILAI KARTU HASIL STUDI
No Mata Kuliah Nilai 1 Fisika Elektronik B 2 Jaringan Komputer A 3 Prakt. Jaringan Komputer B 4 Pemrograman web B 5 Prakt. Pemrograman web B 6 Teknologi Open source B 7 Prakt. Teknologi Open source B 8 Kalkulus-1 B 9 Kalkulus-II B 10 Multimedia B 11 Prakt. Multimedia B 12 Sistem Basis Data B 13 Prakt. Sistem Basis Data B 14 Grafika Komputer B 15 Prakt. Grafika Komputer B 16 Statistika Dan Probabilitas C 17 Arsitektur Dan Organisasi Komputer A 18 Assembler Dan Sistem Microprosesor C 19 Prakt. Assembler Dan Sistem Microprosesor B 20 Kecerdasan Buatan B 21 Prakt. Kecerdasan Buatan C 22 Perantaraan Dan Peripheral A 23 Prakt. Perantaraan Dan Peripheral C
Berdasarkan nilai Kartu Hasil Studi  ( KHS )  diatas maka  dapat  dilakukan  pembobotan  nilai  per  mata kuliah  menggunakan  metode  bayes,  rumus  yang digunakan adalah sebagai berikut:
Nilai i = Nilai ij {krit ij} Di mana : Nilai i = Nilai Bobot per Mata Kuliah Nilai ij = Tingkat Nilai Hasil KHS di atas Nilai Dasar Kritij   = Nilai Bobot Mata Kuliah Dasar Misalnya  untuk  peminatan  Jaringan,  di  mana  Nilai KHS  mata  kuliah  Fisika  Elektronik  adalah  B, sedangkan nilai dasar adalah C, sedangkan nilai bobot dasar  adalah  0,14.  Maka  nilai  bobot  mata  kuliah tersebuit adalah sebagai berikut :
Nilai  ij  =  2,  di  mana  C  adalah  nilai  dasar, maka nilai C = 1, B=2, A=3, selain itu = 0.
Krit ij   = 0,14
Nilai i =  2 X 0,14 = 0,28
Metode Alternatif 1. Analytical Hierarchh y Process (AHP)
2. FMADM 3. C.45 Rumusan Masalah Identifikasi Masalah
Analisa Pendekatan Pemecahan Masalah Menggunakan Metode Bayes Perancangan Sistem Pengambilan Keputusan Menggunakan Metode Bayes (Flowchart, Use Case, User Interface, Database) Implementasi Sistem Pengambilan Keputusan Menggunakan Metode Bayes (Pengkodean)
Hasil
User Mahasiswa/I STMIK IBBI
Semester 7
Sesuai  dengan  perhitungan  di  atas  maka  pembobotan nilai  untuk  setiap  peminatan  jurusan  adalah  sebagai berikut :
1. Pembobotan Nilai Peminatan Jaringan Bobot  nilai  per  mata  kuliah  sesuai  dengan  Kartu Hasil Mahasiswa (KHS) untuk peminatan jaringan dapat  dilihat  pada  Gambar  3.3    Grafik  Peminatan Jaringan  Menjelaskan  Pembobotan  nilai  mata kuliah dalam analisa studi kasus peminatan

## Gbr.2 Grafik Peminatan Jaringan

## 2. Pembobotan Nilai Peminatan Multimedia
Bobot  nilai  per  mata  kuliah  sesuai  dengan  Kartu Hasil Mahasiswa (KHS) untuk peminatan Multimedia dapat dilihat pada Gambar 3

## Gbr.2 Grafik Peminatan multimedia

## 3. Pembobotan Nilai Peminatan Robotika
Bobot  nilai  per  mata  kuliah  sesuai  dengan  Kartu
Hasil Mahasiswa (KHS) untuk peminatan Multimedia  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.5  Grafik Peminatan Robotik Menjelaskan Pembobotan nilai mata kuliah dalam analisa studi kasus peminatan
Gbr.3 Grafik Peminatan robotika
Berdasarkan  hasil  perhitungan  total  nilai  bobot untuk  setiap  peminatan  jurusan  menggunakan  metode Bayes  di  atas,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa mahasiswa  tersebut  lulus  untuk  ketiga  peminatan jurusan tersebut, baik untuk Peminatan Jaringan (1,19), Peminatan Multimedia (1,00) dan Peminatan Robotika (1,01)  karena  total  nilai  bobot  ketiganya  di  atas  atau sama  dengan  satu.  Namun  sesuai  dengan  aturan  yang telah  ditentukan  di  atas,  di  mana  mahasiswa  akan disarankan untuk memilih peminatan dengan total nilai bobot  terbesar,  maka  mahasiswa  tersebut  disarankan masuk Peminatan Jaringan.
Gbr.4 Grafik hasil saran peminatan
A. Perancangan Proses
Perancangan proses digunakan untuk menggambarkan  rancangan  sistem  yang  akan  dibuat. Proses  kerja  sistem  peminatan  jurusan  menggunakan metode  Naïve Bayes dan Teorema Bayes Android ini dirancang menggunakan :
1) Flowchart  :  Flowchart  proses  kerja  sistem peminatan jurusan menggunakan metode Bayes ini dapat dilihat pada Gambar 5
Mulai Input Data Input KHS Input Syarat Peminatan Hitung Nilai Peluang per Mata Kuliah Peminatan Hitung Nilai Bobot per Mata Kuliah Sesuai KHS Per Peminatan Hitung Total Nilai Bobot per Peminatan Total Nilai Bobot ≥ 1 TidakLulusPeminatan Lulus Peminatan Keluar

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Menguji Proses Pemilihan Emulator Android
Sebelum  menjalankan  program  berbasis  android maka  terlebih  dahulu  pengguna  harus  melakukan setting emulator android yang digunakan dalam hal ini digunakan  Android  versi  4  (API4).  Adapun  langkah- langkahnya adalah sebagai berikut : 1. Download
Android Emulator di
develover.android.com/sdk/incex.html.
2. Lakukan  proses  instalasi,  lalu  jalankan  SDK Manager.
Pilih  aplikasi  android  mana  yang  akan  diemulasikan, misalnya android versi 4.
Gbr.5 Android SDK Manager
3.  Setelah  semua  file  ter-download,  silakan  buka AVDM  (Android  virtual  Device  Manager)  dan buat  sebuah  device  baru  dengan  menekan  tombol New, hingga muncul tampilan Gambar 6

## Gbr.6 Android virtual Devices Manager

## B. Pembahasan
Berdasarkan  proses  pengujian  terhadap  sistem peminatan  jurusan  menggunakan  metode  Bayes berbasis  Android  di  atas,  hasil  setiap  pengujian dikumpulkan  sehingga  membentuk  data-data  seperti terlihat pada gambar 7.
Gbr.7 Hasil Peminatan Jurusan

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Sesuai  dengan  penelitian  yang  dilakukan,  maka penulis mengambil kesimpulan sebagai berikut :
1.  Dalam mengambil keputusan, sistem ini dirancang Berbasis  android  Development  tools  (  ADT  ) dengan penerapan Metode Naïve  Bayes
2.  Proses  aplikasi  dijalankan  berdasarkan  penentuan peminatan  jurusan  sudah  dapat  dilakukan  dengan tepat,  baik  untuk  peminatan  jaringan,  multimedia dan  robotika  dengan  menghitung  total  nilai  bobot per peminatan berdasarkan nilai KHS mahasiswa.
3.  Sistem  yang  digunakan  dalam  menjalankan aplikasi  ini  hanya  dapat  digunakan  untuk melakukan  penentuan  peminatan  jurusan  untuk satu  mahasiswa  sekali  proses,  sehingga  akam membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk pengolahan datanya  jika  mahasiswa  yang  akan  melakukan peminatan jurusan cukup banyak. Dan Aplikasi ini masih  menggunakan  sistem  single  user  sehingga belum  bisa  dijalankan  dalam  bentuk  jaringan apapun.

## B. Saran
Adapun  saran  yang  ingin  penulis  berikan berdasarkan hasil penelitian ini  sebagai berikut :
1. Aplikasi ini dapat dikembangkan dengan melakukan  perbandingan  metode  Bayes  dengan metode  pengambilan  keputusan  lainnya,  seperti Analytical  Hierarchhy  Process  (AHP),  Profile Matching dan lain sebagainya.
2. Aplikasi  perlu  dikembangkan  lagi  agar  bisa dijalankan dalam sistem berbasis jaringan internet, sehingga dapat  diakses  mahasiswa  dimanapun dan kapanpun dibutuhkannya.
3.  Aplikasi  ini  bisa  juga  dikembangkan  agar  dapat memproses data peminatan jurusan untuk beberapa mahasiswa  sekaligus  sehingga  bisa  menghemat waktu dalam pengolahan datanya.

## REFERENSI
[1] Ebranda  A.W,  2010,  Penerapan  metode  Naïve  Bayes  untuk sistem klasifikasi sms  pada  smartphone  android , Universitas  Dia  Nuswantoro, Semarang [2] Sembiring  A.  Sani  ,2014, Penerapan  Metode  Bayes  sebagai keputusan untuk menentukan  tingkatan  kualitas  buah  jeruk  “  dengan menggunakan metode bayes , Vol IV , 1 , STMIK Budi Darma, Medan [3] Hermawan  W,  2009, aplikasi  Bantu  Peminatan  SMK Menggunakan Metode Bayes, A11.2009.04690 , Universitas Dia Nuswantoro, Semarang [4] Ario  dkk,  2009,  Sistem  Informasi  SimulasiPemilihan  Mata KuliahPeminatan Mahasiswa, p-1-8, STMIK GI MDP
[5] Variq  ,  dkk,  2010,  Sistem  Tutor  Cerdas  Mengunakan  Metode
Bayesian Network, ITS November, Surabaya
[6] Swastina,  L,  2013,  Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk Penentuan Jurusan Mahasiswa, Vol 2 No 1, STMIK Indonesia,
Banjarmasin
[7] Ariani,  Dwi..Pepi,  dkk,  2014,  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Jurusan  SMK  Menggunakan  Neuro  Fuzzy,  ITS
Surabaya
[8] Dito,  2013,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jalur Peminatan  Program  Studi  Teknik  Informatika,  p.1-8,Univ.
Dian Nuswantoro
[9] Putri  SN,  2014,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan  Siswa  Baru  Menggunakan  Metode  Electre  WP,
p.1-14, Univ. Brawijaya , Malang
[10] Tobing,  L.  G,  2014,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Jurusan  Pada  SMK  N  1  Siatas  Barita  dengan  Metode  Simple Additive  Weighting(SAW),Vol  IV,  STMIK  Budi  Darma,
Medan
[11] Nuryanti, Dewi Lulu Yohanna, w. Kusuma Diah, 2008, Sistem Pendukung  KeputusanMenggunakan  Metode  AHP  Berbasis Web  Untuk  Menentukan  Jurusan ,  Politeknik  Caltek  Riau, Pekanbaru – Riau [12] Harison,  2013,  Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Konsentrasi  Jurusan  Teknik  Mesin  UNP  Padang, Vol 1 No 1, Tekmoif, Institut Teknologi Padan, Padang
Devri  Suherdi received  his  Master.  in  Eresha  School  IT,  in  2015. He  was  born  in  P.Brandan,  Indonesia  on the 10th of October 1987. He received his Bachelor  of  Tekhnic  Informatic  Engineer and  graduated  from  Management  of  high school informatics and computer IBBI, in 2010. His research interest has been primarily in the  area  of  Businees  Engineering,  with Bayes  method  .Devri  Suherdi  works  as  a lecturer  at  Politeknik  Ganesha,  Medan, Indonesia, for contact e-mail devrisuherdi10@gmail.com