## Memprediksi Daftar Ulang Mahasiswa Baru Menggunakan Algoritma Bayesian Classification Di Universitas XYZ
Wahju Tjahjo Saputro 1 , Hamid Muhammad Jumasa 1
1 Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Purworejo, Purowrejo 54111, Indonesia

## Abstrak
Penelitian ini menganalisa data PMB tahun 2016. Proses PMB di universitas XYZ memiliki beberapa jalur yaitu Reguler, Transfer dan Bidikmisi. Ketika proses PMB kesulitan yang dijumpai  salah satunya adalah jumlah calon mahasiswa yang tidak daftar ulang semakin meningkat.
Berdasarkan identifikasi permasalahan dan informasi dari petugas hal yang paling penting yaitu jumlah calon  mahasiswa  yang  tidak  daftar  ulang  semakin  bertambah  setiap  tahun,  sehingga  mempengaruhi dampak  jumlah  penerimaan  PMB.  Penelitian  ini  menyelesaikan  permasalah  tersebut  menggunakan Algoritma Bayesian Classification agar peluang daftar ulang mahasiswa dapat diketahui lebih awal. Berdasarkan penelitian yang dilakukan  diperoleh kesimpulan bahwa class TDU 55% lebih besar dari pada  class  DU  45%.  Artinya  calon  mahasiswa  yang  tidak  daftar  ulang  secara  keseluruhan  semua program  studi  lebih  besar.  Dijelaskan    bahwa  program  studi  PBSJ  100%  tidak  ada  calon  mahasiswa yang daftar ulang. Program studi Pendidikan Ekonomi masih ada peluang 75% calon mahasiswa yang DU. Program studi Pendidikan Fisika 100% tidak ada calon mahasiswa yang mendaftar. Program studi Teknik Sipil ada peluang 25% calon mahasiswa akan DU. Program Studi Agribisnis ada peluang 75% calon mahasiswa melakukan DU. Program  studi Peternakan 90% tidak ada peluang calon mahasiswa yang mendaftar. Program studi Psikologi memiliki peluang sama dengan program studi Peternakan yaitu 90% tidak ada peluang calon mahasiswa mendaftar. Untuk program studi Hukum memiliki peluang 90% calon mahasiswa mendaftar.
Kata kunci : Bayesian classification, Mahasiswa baru, Daftar ulang

## Abstract
This study analyzes the PMB data in 2016. The PMB process at XYZ university has several paths, namely Regular, Transfer and Bidikmisi. When the PMB process difficulties are encountered one of them is the number of prospective students who do not register again is increasing.
Based on the identification of problems and information from officers the most important thing is the number of prospective students who do not re-register is increasing every year, thus affecting the impact of the number of PMB receipts. This study resolves these problems using the Bayesian Classification Algorithm so that the opportunity to re-register students can be known earlier.
Based on the research conducted, it was concluded that the TDU class was 55% greater than the 45% DU class. This means that prospective students who do not completely re-register all study programs are larger. It was explained that PBSJ study programs 100% no prospective students who re-register. The Economic Education study program still has the opportunity of 75% of prospective students who are DU. 100% Physics Education study program no prospective students register. The Civil Engineering study program has a 25% chance that prospective students will be DU. The Agribusiness Study Program has  the  opportunity  of  75%  of  prospective  students  doing  DU.  The  90%  Animal  Husbandry  Study Program has  no  chance  for  prospective  students  to  register.  The  Psychology  study  program  has  the same  opportunities  as  the  Animal  Husbandry  study  program  which  is  90%,  there  is  no  chance  that prospective students register. For the Law study program, it is possible for 90% of prospective students to register.
Keywords: Bayesian classification, New students, Re-registration

## 1. PENDAHULUAN
Universitas  XYZ merupakan salah satu PTS di kota Purworejo.  Saat ini universitas XYZ memiliki  jumlah  mahasiswa  aktif  4.190 ( http://forlap/ristekdikti.go.id ,  2017)  yang tersebar pada 5 (lima) fakultas dan 15  (lima belas) program studi sebagai berikut:
Tabel 1.  Daftar Fakultas dan Program Studi
Fakultas Program Studi Jml FKIP P. Bhs. dan Sastra Indonesia P. Bhs. dan Sastra Jawa P. Ekonomi P. Bahasa Inggris P. Matematika P. Fisika P. Teknik otomotif PGSD 447 64 280 595 893 108 310 157 FE Manajemen 767 FT Teknik Sipil Teknologi Informasi 230 37 Pertanian Agribsinis Peternakan 110 46 FIS Psikologi Hukum 32 16 Sistem penerimaan mahasiswa baru di universitas  XYZ saat  ini  telah  menggunakan SIMPMB (Sistem Informasi Manajemen Penerimaan Mahasiswa Baru). Dimana salah satu fitur  SIMPMB  telah  tersedia  sistem  ujian  yang berbasis  komputer  (CBT).  Proses  penerimaan mahasiswa  baru  (PMB)  di universitas  XYZ pertama  kali  menggunakan  sistem  tahun  2013. Sebelum  tahun  2013  proses  PMB  menggunakan aplikasi  Microsoft  Excel  yang  dikelola  UPT PMB. Penelitian ini akan menganalisa data PMB tahun  2016.  Proses  PMB  di universitas  XYZ memiliki  beberapa  jalur  yaitu  Reguler,  Transfer dan  Bidikmisi.  Ketika  proses  PMB  beberapa kendala  yang  dialami  yaitu  setelah  mengikuti seleksi mahasiswa melaporkan keinginan pindah program  studi,  ketidaktahuan  calon  mahasiswa dalam  memilih  program  studi,  latarbelakang pendidikan  yan  ditekuni  di  SMK  berbeda  jalur dengan program studi yang dipilih, paksaan dari pihak keluarga .
Berdasarkan  identifikasi  permasalahan  dan informasi  dari  pengalaman  petugas  di  lapangan dampak dari temuan masalah tersebut yaitu masa studi  mahasiswa  menjadi  lama,  terjadi  pindah program  studi  setelah  menempuh  beberapa
semester  di  program  studi  asal,  putus  sekolah, nilai  indek  prestasi  yang  rendah,  tidak  mampu menunjukkan prestasi di bidang karya ilmiah dan temuan  dampak  lainnya.  Dengan  penelitian  ini diharapkan  temuan  kasus-kasus  tersebut  dapat diminimalisir  oleh  pimpinan  perguruan  tinggi dengan  melakukan  tindakan  yang  tepat  guna mempertahankan calon mahasiswa baru maupun mahasiswa  yang  telah  menempuh  studi  (Kusrini dan Luthfi, 2009).
Pada  temuan  kasus-kasus  PMB  dapat  diatasi dengan  menggali  bongkahan  data  berkapasitas besar  yang  telah  tersimpan  di  dalam  perangkat teknologi  dengan  data  mining  (Susanto  dan Suryadi,  2010).  Dalam  penelitian  ini  peneliti ingin  menggali  data  PMB  yang  tersedia  di universitas XYZ guna mengetahui informasi yang tersembunyi, sehingga menghasilkan pengetahuan (Larose, 2005). Hasil dari penelitian ini berupa pengetahuan informasi yang memiliki makna  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  bahan dalam pengambil kebijakan bagi pimpinan.
Data  mining  memiliki  berbagai  teknik  dan algoritma  yang  mampu  digunakan  untuk memecahkan  permasalahan.  Menurut  Susanto dan  Suryadi,  2010  disebutkan  data  mining memiliki  teknik  Deskripsi,  Estimasi,  Prediksi, Klasifikasi, Klustering dan Asosiasi. Disebutkan oleh  Wu  dan  Kumar,  2009  beberapa  algoritma yang ada pada data mining diantaranya Algoritma C.45, K-Means , Super Vector Machine  (SVM) , Apriori, k-Nearest  Neighbors dan Naiv Bayes . Pada  penelitian  ini  peneliti  akan  menggunakan Teknik Bayesian Classification untuk menemukan informasi berbasis pengetahuan dari data PMB (Sugianti, 2012).
Bayesian Classification adalah pengklasifikasian atau  pengelompokan  statistik  yang  dapat digunakan untuk memprediksi keanggotaan suatu klas tertentu. Bayesian Classification didasarkan pada Teorema Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi  seperti decision tree dan neural network (Kusrini  dan  Luthfi,  2009).  Pada penelitian  ini  data  yang  digunakan  yaitu  data calon  mahasiswa  baru  yang  tersimpan  di  server. Kemudian  algoritma  yang  digunakan  untuk proses klasifikasi menggunakan Bayesian Classification merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik sederhana yang berdasarkan pada penerapan teorema Bayes atau aturan  Bayes  dengan  asumsi  independensi  yang kuat pada fitur lain dalam data yang sama.
Diidentifikasi  permasalahan  terkait  data  PMB sebagai berikut:
1. Memanfaatkan  kumpulan  atau  bongkahan data yang besar ( big data ) menjadi informasi berbasis  pengetahuan  ( discovery  knowledge in data ).
2. Informasi  pemetaan  klasifikasi  data  calon mahasiswa  baru  belum  pernah  dilakukan berdasarkan elemen-elemen tertentu.
3. Pengunduran diri calon mahasiswa baru sulit diketahui lebih dini.
Penelitian  ini  dibatasi  pada  data  yang diperoleh dari server dengan obyek data calon mahasiswa baru TA 2016/2017. Dengan data sample  satu  periode  tahun  ajaran  akademik dapat mewakili periode-periode sebelumnya. Hal ini didasarkan pada wilayah sebaran yang setiap  tahun  sama  dan  jumlah  calon mahasiswa baru yang relatif naik turun tidak jauh berbeda.
Algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut menggunakan Algoritma Bayesian Classification . Merupakan salah satu algoritma  dalam  data  mining  yang memiliki kemampuan  memprediksi  dan  berbasis probabilitas. Data yang diperoleh akan diolah menggunakan  Ms.  Excel,  dimana  data tersebut diproses sesuai tahapan data mining. Sumber data awal berasal dari server dengan format .MYD yaitu format database MySQL dengan sistem operasi Windows Server 2000 di PMB.
Pokok  dari  penelitian  ini  yaitu  bagaimana mengetahui prediksi daftar ulang mahasiswa baru  menggunakan  Algoritma  Bayesian Classification  di  universitas  XYZ.  Supaya dapat  diketahui  sebaran  pola  prediksi mahasiswa  yang  melakukan  daftar  ulang maupun  yang  tidak  daftar  ulang  beserta penyebabnya.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk mengetahui  sejauh  mana  sebaran  pola prediksi  mahasiswa  yang  melakukan  daftar ulang maupun yang tidak daftar ulang beserta penyebabnya.  Sehingga  pada  periode  PMB berikutnya  dapat  dicari  solusinya,  ada kebijakan  dari  pimpinan  dan  pengambilan keputusan  yang  tepat.  Supaya  jumlah  calon
mahasiswa  baru  yang  tidak  daftar  ulang mengalami penurunan.
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu pimpinan perguruan tinggi dalam menentukan  kebijakan  dan  mengambil keputusan  yang  tepat.  Untuk  UPT  PMB manfaatnya  adalah  memiliki  informasi berbasis pengetahuan tentang calon mahasiswa  baru  yang  tidak  daftar  ulang. Berdasarkan informasi tersebut dapat digunakan sebagai pedoman dalam mengambil strategi atau langkah selanjutnya yang tepat dan sesuai. Sehingga penerimaan tahun berikutnya tidak mengulang kesalahan yang sama.

## 2. METODE
Bayesian  classification  adalah  pengklasifikasi statistik  yang  dapat  digunakan  untuk  mempred- iksi probabilitas keanggotaan suatu class (Wu dan Kumar, 2009). Bayesian classification didasarkan pada  teorema  bayes  yang  memiliki  kemampuan klasifikasi serupa dengan decision tree dan neural network.  Bayesian  classification  terbukti  mem- iliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diap- likasikan ke dalam database dengan data yang be- sar.  Teorema  Bayes  memiliki  bentuk  umum  se- bagai berikut (Wu dan Kumar, 2009):

## 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
yang mana:
X = data dengan class yang belum diketahui H = hipotesis data X suatu class spesifik P(H|X)  =  probabilitas  hipotesis  H  berdasar  kon- disi X (posteriori probability)
P(H) = probabilitas hipotesis H (prior probability) P(X|H)  =  probabilitas  X  berdasar  kondisi hipotesis H P(X)  = probabilitas dari X
Penelitian ini diawali dengan mengumpulkan data PMB tahun 2016 yang terletak di server PPTIK. Proses  pengumpulan  data  pada  tahap  awal melibatkan semua atribut. Selanjutnya data yang telah siap diberi pelabelan sesuai dengan kelasnya yaitu  kelas  mahasiswa  daftar  ulang  (DU)  dan mahasiswa tidak melakukan daftar ulang. Proses daftar  ulang  (DU)  diberikan  setelah  calon mahasiswa  membayar  biaya  angsuran  pertama. Sedangkan  mahasiswa  tidak  daftar  ulang
menjelaskan membayar biaya pendaftaran, sudah ujian  namun  tidak  melakukan  pembayaran angsuran  pertama.  Dimana  angsuran  pertama dijadikan  indikator  sebagai  mahasiswa  yang dipastikan kuliah dan registrasi.
Proses pengambilan data di server Proses pelabelan data  training dan membagian kelas data
Data Testing Data Training Perangkat lunak:
- preprocessing - Mendapatkan model probabilitas - Testing model probabilitas

## Nilai akurasi

## Gambar 1. Alur Penelitian
Selanjutnya  pembersihan  data  dilakukan  dengan membuang atribut yang tidak dipakai. Selanjutnya data dalam format MySQL dikonversi ke format Ms. Excel untuk dilakukan proses  cleaning  data  dan  transformasi.  Proses cleaning  data  yaitu  memilah  data  baik  sesuai kriteria  dalam  data  mining  dan  data  kotor. Dimana data kotor biasanya memiliki record yang tidak  lengkap  atau  memiliki  nilai  data  tidak sesuai.  Setelah  data  bersih  kemudian  dilakukan implementasi dengan Algoritma Bayesian Classification  pada  proses  training  untuk membangun model probabilitas dari data training. Langkah  berikutnya  pengujian  model  klasifikasi yang dihasilkan pada proses training menggunakan data training.
Secara umum sistem ini terdiri dari empat bagian yaitu pengambilan data, processing data, klasifi- kasi data dan visualisasi hasil klasifikasi. Adapun desain arsitektur sistem terlihat pada Gambar 2.
Pengumpulan data Processing data Klasifikasi data Visualisasi hasil klasifikasi

## Gambar 2. Arsitektur Sistem
Penelitian ini dilaksanakan pada semester Ganjil 2017/2018  selama  enam  bulan  dengan  lokasi  di
universitas  XYZ.  Kegiatan  penelitian  dilakukan di laboratorium Sistem Informasi Program Studi Teknologi  Informasi.  Data  yang  digunakan sebagai  penelitian  menggunakan  data  calon mahasiswa  baru  tahun  2016  yang  berada  di server.  Format  data  tersimpan  pada  aplikasi database  server  MySQL.  Data  ini  nanti  perlu diolah  menggunakan  teknik  data  mining  agar dapat digunakan untuk proses klasifikasi.
Dari  data  yang  diperoleh  di  server  untuk mengetahui  sesuai  tujuan  penelitian  ini  maka ditentukan beberapa variabel. Dalam memprediksi  daftar  ulang  mahasiswa  baru dibutuhkan  variabel:  kota,  program  studi,  status mendaftar dan gelombang.
Preprocessing  data  perlu  dilakukan  karena  data yang  diperoleh  masih dalam  keadaan  asli  belum sesuai  untuk  proses  data  mining,  sehingga  perlu diolah  dahulu.  Proses  ini  disebut  transformasi data.  Setelah  data  diolah  sesuai  kaidah  data mining  maka  dapat  diteruskan  ke  proses selanjutnya. Setelah data di transformasi menuju ke  tahap  berikutnya  analisis  data.  Dari  data training  yang  telah  diolah  kemudian  dibuat prediksi klasifikasi untuk kemungkinan- kemungkinan yang akan datang bagi data testing jenis yang sama.
Database Server Preproccessing data Transformasi data Analisis data Data training
Klasifikasi data

## Gambar 3. Proses klasifikasi

## 3. PEMBAHASAN DAN HASIL
Dari  data  pendaftaran  peneliti  mengambil  data calon  mahasiswa  baru  tahun  2016/2017  sebagai sampel  penelitian.  Data  diambil  dari  database MySQL yang berada di server. Format awal data berupa  .MYD  merupakan  format  default  dari MySQL. Berikut tampilan data awal dari server.

## Gambar 4. Data awal PMB
Data tersebut diambil dari file table pmb_mahasiswadaftar2016 pada database pmb_8_2016.  Data  yang  terekam  dari  table pmb_mahasiswadaftar2016 sebanyak 1003 record  dari  gelombang  I  sampai  dengan gelombang ke III.
Tabel  pmb_mahasiswadaft2016  dibuat  dengan struktur  engine  MyISAM,  format  dynamic, memiliki  satu  primary  key  bernama  id  dan memiliki  72  atribut/field.  Dari  tabel  tersebut nantinya data akan diolah, selanjutnya di mining menggunakan Bayesian Classification.

## Gambar 5. Table pmb_mahasiswadaftar2016
Proses  selanjutnya  yaitu  data  di  konversi  ke format Ms. Excel. Proses konversi ini
membutuhkan waktu yang cukup lama, tergantung  jumlah  data  yang  tersimpan  dalam tabel pmb_mahasiswadaftar2016. Proses konversi sendiri memiliki beberapa tahapan untuk merubah file dari format .MYD ke .XLSX.
Pertama file .MYD di proses dengan fitur import milik  MySQL.  Kemudian  pilih  fitur  .CSV,  ini merupakan format standar dari Ms. Excel supaya data  mudah  dibaca  dalam  bentul  tabel  atau  sel. Langkah  kedua  melakukan  proses  konversi  ke format  .CSV. Berikut  hasil  konversi  dari  format .MYD ke .CSV pad Ms. Excel. Dari format .CSV kemudian  disimpan  dalam  format  standar  Ms. Excel  yaitu  .XLSX  supaya  lebih  mudah  dalam proses klasifikasi.

## Gambar 6. Hasil konversi format CSV
Tahap  pertama  dimulai  dari  d ata preprocessing , dimana  menurut  Larose  (2005)  bagian  ini membutuhkan  waktu  hampir  60%  dari  proses data mining mulai dari aspek waktu sampai aspek aktifitas  selama  proses  data  mining  secara keseluruhan.  Tahap  data preprocessing tampak pada  gambar  7  dimana  meliputi  semua  aktifitas untuk  menghasilkan  satu  himpunan  data  yang akan  dilakukan  mining.  Selama  tahap  data preprocessing dilakukan,  data  yang  diperoleh mengalami  berbagai  berubahan  format  data. Dimana  setiap perubahan juga dilakukan proses data cleaning pada semua data.

## Gambar 7. Tahap data preprocessing
Proses  seleksi  data  dilakukan  setelah  melewati tahap  konversi.  Proses  seleksi  disini  yang dilakukan adalah melakukan pemotongan atribut atau  field  yang  tidak  digunakan.  Beberapa  field yang  dipotong  adalah:  noktp,  jeniskelamin, agama,  stkawin,  telphp,  rt,  rw,  tempatlahirayah, tempatlahiribu,  alamatrumah,  pekerjaanayah, pekerjaanibu,  pendidikanayah,  pendidikanibu, gajiayah,  gajiibu,  waktuujian,  nilai,  petugas  dan data lainnya yang tidak terkait dengan penelitian. Hasil  seleksi  data  ditunjukkan  pada  Gambar  8. Dari 72 field pada data sumber, setelah di seleksi ada  10  field  yang  digunakan  untuk  klasifikasi. Diantaranya:  field  gelombang,  jk,  alamat, kota/kabupaten, jenis, prodi, infodaftar.

## Gambar 8. Hasil seleksi data
Cleaning  data  adalah  proses  membersihkan  data calon mahasiswa yang tidak terpakai. Karena data yang  diperoleh  dalam  kondisi  tidak  siap digunakan  maka  proses  cleaning  data  sangat diperlukan,  supaya  proses  klasifikasi  dapat dicapai.  Pembersihan  dilakukan  agar  data  yang dipakai siap digunakan dalam proses data mining. Misal jk  terinput K, padahal yang benar L (laki- laki)  atau  data  lain  yang  tidak  teridentifikasi dengan  baik.  Selain  pembersihan,  deskripsi pengkodean perlu dilakukan untuk mempermudah  pemahaman  selama  klasifikasi. Seperti  kode  program  studi  perlu  dideskripsikan dengan memberi nama program studi.

## Gambar 9. Proses cleaning data
Langkah  awal  mengkonversi  data  dari  MYD  ke format  XLS.  Selanjutnya  dalam  file  XLS  ini dilakukan  keseragaman  seperti  satuan  barang, nama  barang,  id  member.  Keseragaman  record akan  mempermudah  dalam  proses  data  mining. Dari  format  XLS  kemudian  di  konversi  ke  CSV untuk  di  impor  ke  dalam  database  MySQL. Keseragaman  data  dilakukan  selama  proses perubahan  format  data.  Tahap  melakukan perubahan format data tampak pada gambar 10.
Gambar 10. Tahap perubahan format data
Setelah dilakukan cleaning data hasilnya tampak pada  gambar  20  dimana  semua  field  data  calon mahasiswa  baru  sudah  mengalami  keseragaman dalam penulisan. Pada data pmb_mahasiswadaftar2016 proses cleaning
dilakukan  hampir  semua  recod  denganc  ara melakukan tracer satu persatu atau menggunakan fitur “Find Replace” pada Ms Excel.
Proses  cleaning  data  yang  sering  dilakukan terdapat  pada  atribut  agama,  jenis,  prodi  dan info_daftar.  Misal  agama,  pada  sistem  PMB record agama, jenis, prodi diinput menggunakan kode.  Sehingga  ada  beberapa  user  atau  calon mahasiswa  tidak  melakukan  pengisian  data karena tidak mengetahui agama tertentu berkode apa,  program  studi  yang  dituju  berkode  apa  dan lainnya.  Sehingga  perlu  ada  petunjuk  dalam sistem  PMB  dilain  waktu  supaya  proses  data mining lebih cepat dilakukan .

## Gambar 11. Hasil cleaning data yang sudah rapi dan seragam
Transformasi data berguna untuk menstrukturkan data  transaksi  pendaftaran  menjadi  bentuk  yang mudah di proses oleh data mining. Beberapa data dalam  database  transaksi  masih  perlu  dilakukan transformasi. Setelah dilakukan identifikasi ulang terhadap  semua  field,  langkah  berikutnya  yaitu integrasi  data.  Contoh  proses  transformasi  dari kode  menjadi  data  yang  lebih  mudah  dipahami tampak pada field prodi. Dimana di dalam sistem PMB  data  prodi  diinputkan  atau  disimpan  oleh sistem  dalam  bentuk  kode.  Sehingga  diperlukan transformasi  ke  bentuk  kode  yang  mudah dipahami.
Data  yang  telah  bersih  dari missing  value, tidak konsisten  dan  tidak  lengkap  (Larose,  2005) dilakukan  integrasi  data  di  MySQL.  Proses  data integrated dilakukan  dari  berbagai  data  yang digabungkan  untuk  menghasilkan  data  yang disimpan pada tabel baru. Dikarenakan data yang
diperoleh  berada  dalam  satu  file  maka  proses integrasi  data  tidak  perlu  dilakukan.  sehingga ketika mengambil data calon mahasiswa baru dari server data dalam kondisi telah terintegrasi.

## Gambar 12. Hasil integrasi data
Selanjutnya  database  hasil  integrasi  yang baru  yang  bernama  siap  dilakukan  proses klasifikasi menggunakan algoritma Bayesian Classification.
Data yang dianalisis sebanyak 1003 yang berasal dari data calon mahasiswa baru TA 206/2017 dari Gelombang  I  –  III.  Dari  tabel  dibawah menunjukkan  kondisi  data  yang  telah  siap dilakukan  analisis  dengan  data  mining  dalam format  XLS  pada  Ms  Excel.  Proses  analisis dilakukan  sesuai  dengan  kebutuhan  klasifikasi penelitian  ini  yaitu  melibatkan  atribut  atau variabel:  kota,  program  studi,  status  daftar  dan gelombang. Karena data yang diambil adalah TA 2016/2017  maka  ada  program  stud  baru  yang tidak masuk dalam penelitian yaitu data program studi  Teknologi  Informasi.  Sehingga  dari  15 program studi, ada 14 program studi yang terlibat dalam proses analisis data mining.

## Gambar 13. Data calon mahasiswa siap proses analisis data mining
Sistem  pendaftaran  calon  mahasiswa  baru  di universitas XYZ memiliki 3 jalur yaitu: jalur test, bebas  test  dan  bidikmisi.  Untuk  jalus  bebas  test diberlakukan  bagi  calon  mahasiswa  yang memiliki prestasi di SMA/SMK dengan menunjukkan bukti prestasi yang diraih. Adapun
kriteria prestasi yang ditentukan adalah peringkat I sampai III baik tingkat sekolah sampai propinsi. Untuk  program  bidikmisi  pada  penelitian  ini dimasukkan  dalam  kategori  bebas  test.  Dimana peserta  ujian  cukup  mengisi  biodata  kemudian dilanjutkan proses seleksi administrasi di BAAK. Bagi calon mahasiswa yang masuk melalui jalur transfer  berasal  dari  D3,  pada  penelitian  ini dimaukkan dalam kategori bebas test.
Dari data pendaftaran pada atribut kota setelah di analisis  ditemukan  ada  30  kota  di  Indonesia. Artinya calon mahasiswa baru di universitas XYZ tersebar  pada  30  kota,  sehingga  dapat  dikatakan unviersitas  XYZ  cukup  dikenal  di  pulau  Jawa khususnya dengan sebaran jumlah yang mendaftar terbanyak propinsi Jawa Tengah. Dari Tabel 2 tampak lima besar beberapa kota menjadi asal mahasiswa baru di universitas XYZ. Dimana kota-kita  tersebut  berada  di  wilayah  kedu. Diantaranya  adalah  kota  Purworejo,  Magelang, Wonosobo, Banyumas, Temanggung.
Tabel 2. Pendaftar berdasarkan kota asal
Kota Tidak DU DU Jml Purworejo 52 722 774 Magelang 3 69 72 Wonosobo 6 54 60 Banyumas 2 14 16 Temanggung 1 12 13 Kulonprogo 0 11 11 Banjarnegara 5 4 9 Cilacap 3 3 6 Jakarta Barat 1 5 6 Brebes 3 1 4 Bekasi 0 3 3 Indramayu 2 1 3 Tangerang 2 1 3 Dumai 1 1 2 Semarang 1 1 2 Kuningan 1 1 2 Lampung 1 1 2 Rembang 2 0 2 Tebo 2 0 2 Bengkulu Utara 0 1 1 Bogor 0 1 1 Cirebon 0 1 1 Jember 1 0 1 Kerawang 1 0 1 Musi Banyuasin 0 1 1 Nganjuk 0 1 1 Ogan Komering Ulu 0 1 1 Pekalongan 0 1 1
Pemalang 0 1 1 Tanjung Jabung Barat 0 1 1
Proses analisa berikutnya yaitu atribut pendaftaran  berdasarkan  program  studi  yang dipilih calon mahasiswa yang penentuan program studi  sebelum  mengisi  dari  SIMPMB.  Namun data tersebut tentu berbeda dengan data yang ada di  BAAK  dikarenakan  ada  proses  data  cleaning dan  data  selection.  Seperti  program  studi Teknologi  Informasi  tidak  masuk  pada  proses data  mining.  Ada  perpindahan  mahasiswa  baru setelah  proses  KRS  dan  ada  mahasiswa  yang mengundurkan  diri  sebelum  masa  perkuliahan dan faktor lainnya.

## Tabel 3. Pendaftar berdasarkan PS
Program Studi Tidak DU DU Jml P. Bhs Sastra Indonesia 4 77 81 P. Bhs Sastra Jawa 0 11 11 P. Ekonomi 3 29 32 P. Bahasa Inggris 10 115 125 P. Matematika 8 89 97 P. Fisika 0 9 9 P. Teknik Otomotif 7 95 102 P. Guru SD 14 134 148 Manajemen 21 212 233 Teknik Sipil 6 48 54 Agribisnis 6 37 43 Peternakan 3 14 17 Psikologi 7 22 29 Hukum 1 21 22

## Tabel 4. Pendaftar berdasarkan ujian masuk
Program Studi Tidak DU DU Jml Bebas test 5 54 66 Tes 85 859 937

## Tabel 5. Pendaftar berdasarkan gelombang
Program Studi Tidak DU DU Jml I 23 158 181 II 29 436 465 III 38 319 357
Setelah  proses  analisis  data  mining  dilakukan berdasarkan  atribut  yang  telah  ditentukan, selanjutnya  menghitung  setiap  item  pada  atribut tersebut.  Perhitungan  menggunakan  algoritma Bayesian  Classification.  Penghitungan  dimulai dari atribut kota asal, program studi yang diambil, status tes dan gelombang.
Berdasarkan  data  atribut  nomial,  kemudian identifikasi data calon mahasiswa dihitung P(Hi) pada setiap atribut. Pada kasus penelitian dataset ini  terdapat  dua class atribut  yaitu  TDU  (Tidak Daftar Ulang) = “tidak” dan DU (Daftar Ulang) = “ya”.  Kemudian  hitung  P(X|Hi)  dimana  i=1,2 untuk  setiap class atau  atribut.  Setelah perhitungan selesai, kemudian dibandingkan. Jika P(X|H1) > P(X|H2) maka kesimpulan H1 adalah class DU = “ya”. Jika P(X|H1) < P(X|H2) maka kesimpulan H2 adalah class TDU = “tidak”. Dari data-data  analisis  diatas  terdapat  2 class dari klasifikasi yang dibentuk yaitu:
• H1 = ( class daftar ulang) =  “ya”
• H2 = ( class tidak daftar ulang) = “tidak”
Dari  kedua  class  klasifikasi  diatas  maka  untuk menghitung class dari TDU dan DU berdasarkan klasifikasi  yang  terbentuk  ( prior probability ). Maka dibutuhkan untuk memaksimalkan diperoleh  P(X|Hi)  dimana  i=1,2.  Selanjutnya P(Hi)  merupakan prior probability untuk  setiap class berdasarkan data berikut dan diperoleh:
• P(H1 class DU = “ya”)  = 913/1003 = 0.910
• P(H2 class TDU = “tidak”) = 90/1003 = 0.089
Kemudian hitung P(X|Hi) dimana i=1,2 dari tabel 1, tabel 2, tabel 3 dan tabel 4. Untuk tabel 1 proses klasifikasi Bayesian dilakukan  pada  5  data teratas.  Hal  ini  mempertimbangkan  fokus terhadap  jumlah  calon  mahasiswa  potensial. Untuk  tabel  2  proses  klasifikasi  dilakukan  pada program studi dengan jumlah pendaftar dibawah 70.
Berikutnya  membandingkan  hasil  class  atribut. Perhitungan  diatas  P(X|Hi)  P(Hi)  /  P(Hi) ditunjukkan  pada  tabel  dibawah.  Dimana  bila P(X|H1)  >  P(X|H2)  maka  kesimpulannya  H1 adalah  class  yang  daftar  ulang.sebaliknya  bila P(X|H1)  <  P(X|H2)  maka  H2  adalah  class  yang tidak daftar ulang.

## Tabel 6. Perbandingan hasil class atribut
PS Pilihan Kota Calon Mhs Class DU P. Bhs Jawa Purworejo Tidak Magelang Tidak Wonosobo Tidak Banyumas Tidak Temanggung Tidak P. Ekonomi Purworejo Tidak Magelang Ya Wonosobo Ya Banyumas Tidak
Temanggung Ya P. Fisika Purworejo Tidak Magelang Tidak Wonosobo Tidak Banyumas Tidak Temanggung Tidak Teknik Sipil Purworejo Tidak Magelang Ya Wonosobo Tidak Banyumas Tidak Temanggung Tidak Agribisnis Purworejo Ya Magelang Ya Wonosobo Tidak Banyumas Ya Temanggung Ya Peternakan Purworejo Tidak Magelang Ya Wonosobo Tidak Banyumas Tidak Temanggung Ya Psikologi Purworejo Tidak Magelang Tidak Wonosobo Tidak Banyumas Ya Temanggung Ya Hukum Purworejo Ya Magelang Ya Wonosobo Tidak Banyumas Ya Temanggung Ya

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan perhitungan data mining menggunakan  algoritma  Bayesian  Classification untuk  data  calon  mahasiswa  dapat  diperoleh kesimpulan  bahwa  class  TDU  55%  lebih  besar dari  pada  class  DU  45%.  Artinya  calon mahasiswa  yang  tidak  daftar  ulang  secara keselutuhan semua program studi lebih besar. Berdasarkan  proses  perhitungan  data  mining menggunakan  Algoritma  Bayesian  classification dihasilkan  suatu  informasi  baru  seperti  tabel  5. Berdasarkan  tabel  5  dijelaskan  bahwa  program studi PBSJ 100% tidak ada calon mahasiswa yang daftar ulang. Program studi Pendidikan Ekonomi masih  ada  peluang  75%  calon  mahasiswa  yang DU. Program studi Pendidikan Fisika 100% tidak ada  calon  mahasiswa  yang  mendaftar.  Program studi  Teknik  Sipil  ada  peluang  25%  calon mahasiswa  akan  DU.  Program  Studi  Agribisnis
ada  peluang  75%  calon  mahasiswa  melakukan DU.  Program  studi  Peternakan  90%  tidak  ada peluang  calon  mahasiswa  yang  mendaftar. Program  studi  Psikologi  memiliki  peluang  sama dengan program studi Peternakan yaitu 90% tidak ada  peluang  calon  mahasiswa  mendaftar.  Untuk program  studi  Hukum  memiliki  peluang  90% calon mahasiswa mendaftar.
Algoritma Bayesian Classification dapat digunakan untuk menemukan permasalahan pada data calon mahasiswa mengenai peluang apakah seorang  calon  mahasiswa  akan  DU  atau  TDU pada program studi tertentu.

## DAFTAR PUSTAKA
A.G. Mabrur dan R. Lubis, 2012, Penerapan Data Mining  Untuk  Memprediksi  Kriteria Nasabah Kredit, Jurnal Komputa, Vol. 1 pp. 53 – 57
Budi S., 2007, Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data  Untuk  Keperluan  Bissnis,  Graha Ilmu, Yogyakarta
Dewi S., 2012, Algoritma Bayesian Classification
Untuk Memprediksi Heregristrasi Mahasiswa Baru STMIK Widya Pratama,  Jurnal  ICTech,  Vol.  10  No.  2 Mei
Kusrini  dan  Luthfi  T.  Emha,  2009,  Algoritma Data Mining, Andi, Yogyakarta
Larose T. Daniel, 2005, Discovering Knowledge In Data, An Introduction to Data Mining, Wiley-Interscience  a  John  Wiley  and Sons, Inc., Publication Taylor and Fran- cis Group, London
Muwardah  F.R.,  dan  Pramunendar  R.A.,  2014, Penentuan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Menggunakan  Decision  Tree,  Penelitian Skripsi,  Universitas  Dian  Nuswantoro,
Semarang
Nugroho, Y.S., 2011, Data Mining Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes  Untuk  Klasifi- kasi  Kelulusan  Mahasiswa,  Penelitian Skripsi,  Universitas  Dian  Nuswantoro, Semarang
Rodiyansyah S.F. dan Winarko E., 2012,  Klasifi- kasi  Posting  Twitter  Kemacetan  Lalu Lintas Kota Bandung Menggunakan Na- ive Bayesian Classification, IJCCS, Vol- ume 6 Nomor 1 Januari 2012, pp 91 – 100
Sandi Fajar R., dan Winarko E., 2012, Klasifikasi Posting  Twitter  Kemacetan  Lalu  Lintas kota  Bandung  Menggunakan  Naive
Bayesan  Classification,  Jurnal  IJCCS
Vol. 6 No. 1 pp. 91 – 100 Januari
Sugianti S., 2012, Algoritma Bayesian Classification Untuk Memprediksi Heregristrasi Mahasiswa Baru, Penelitian Skripsi, STMIK Widya Pratama Susanto S., dan Suryadi D., 2010, Pengantar Data
Mining,  Menggali  Pengetahuan  Dari Bongkahan Data, Andi, Yogyakarta
Wu  Xindong, dan Kumar  Vipin,  2009, The Top Ten  Algorithm  in  Data  Mining,  CRC Press
Widiastuti D., 2010, Analisa Perbandingan Algo- ritma  SVM,  Naive  Bayes  dan  Decision Tree  Dalam  Mengklasifikasikan  Se- rangan  Pada  Sistem  Pendeteksi  Intruisi, Penelitian  Skripsi,  Universitas  Gun- adharma, Jakarta