p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Klasifikasi Bidang Keahlian Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Fajar Istighfar a1 , Arif Bijaksana Putra Negara a2 , Tursina a3
a Program Studi Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Tanjungpura Jl. Prof. Dr. H. Hadari Nawawi, Pontianak 78124
1 fajaristighfar21@student.untan.ac.id
2 arifbpn@informatika.untan.ac.id
3 tursina@informatika.untan.ac.id

## Abstrak
Salah satu faktor yang dapat menentukan pilihan bidang keahlian mahasiswa yang dimiliki Jurusan Informatika Fakultas  Teknik  Universitas  Tanjungpura  adalah  penguasaan  sub  kemampuan  yang  dikuasai  oleh  mahasiswa terhadap kriteria sub kemampuan pada bidang pilihan tersebut. Apabila mahasiswa memiliki kemampuan yang dikuasai  di  bidang  keahliannya  tentunya  akan  mempermudah  mahasiswa  dalam  proses  pemilihan  topik  tugas akhir/skripsi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menerapkan  dan  menguji  performa  klasifikasi  algoritma Naive Bayes  dalam  mengklasifikasikan  bidang  keahlian  untuk  mendapatkan  model  klasifikasi  bidang  keahlian mahasiswa  berdasarkan  kemampuan  yang  dikuasai  oleh  mahasiswa  terhadap  kriteria  sub  kemampuan  pada kelompok  keahlian  Jurusan  Informatika  Fakultas  Teknik  Universitas  Tanjungpura.  Metode  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) sebagai preprocessing untuk menangani  ketidak  seimbangan  kelas, Chi  Square  sebagai  feature  selection  dalam  mengurangi  dimensi  data, menghilangkan  fitur-fitur  yang  tidak  relevan  dan Naive  Bayes  yang  berfungsi  untuk  mengklasifikasi  data. Pengujian  akurasi  metode  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan K-Fold  Cross  Validation  dan  evaluasi menggunakan Confusion Matrix. Pengujian dilakukan dengan menggunakan empat skenario pengujian. Skenario pengujian  pertama  dilakukan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes  dengan  hasil  nilai  akurasi  sebesar  66%. Skenario  pengujian  kedua  dilakukan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes  dan  Chi  Square  dengan  hasil  nilai akurasi  sebesar  71%.  Skenario  pengujian  ketiga  dilakukan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes  dan  SMOTE dengan  hasil  nilai  akurasi  sebesar  79%.  Skenario  pengujian  keempat dilakukan  menggunakan  algoritma Naive Bayes,  SMOTE  dan  Chi  Square  dengan  hasil  nilai  akurasi  sebesar  80%.  Terdapat  peningkatan  akurasi  pada klasifikasi  dengan  penambahan SMOTE  dan  Chi  Square  sebagai  balanced  data  dan  feature  selection.  Hal  ini dikarenakan  data  set  yang  digunakan  sudah  seimbang  dan  memiliki  kriteria  yang  relevan,  dari  228  data  set sebanyak  183  data  berhasil  diprediksi  dengan  benar.  Sehingga  model  dengan  menggunakan  algoritma Naive Bayes,  SMOTE  dan  Chi  Square  dapat  memberikan  performa  model  yang  baik  dan  dapat  digunakan  dalam memprediksi bidang keahlian mahasiswa.
Kata kunci: Bidang Keahlian, klasifikasi Naive Bayes , SMOTE , Chi Square, K- Fold Cross Validation, Confusion Matrix

## Classification of Student Expertise

## Using the Naive Bayes Algorithm

## Abstract
One of the factors that can determine the choice of the student's field of expertise owned by the Department of Informatics, Faculty of Engineering, Tanjungpura University is the mastery of the sub-ability controlled by the student against the criteria of sub-ability in the chosen field. Suppose students can master in their field of expertise. In that case, it will undoubtedly make it easier for students to select the final project/thesis topic. This study aims to apply and test the classification performance of the Naive Bayes algorithm in classifying areas of expertise to obtain a classification model for students' areas of expertise based on the abilities mastered by students against the sub-ability criteria in the expertise group of the Department of Informatics, Faculty of Engineering, Tanjungpura University. The method used in this research is Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) as preprocessing to deal with class imbalance, Chi-Square as feature selection in reducing data dimensions, eliminating irrelevant features, and Naive Bayes, which functions to classify data. Testing the
method's accuracy in this study was conducted using K-Fold Cross-Validation and evaluation utilizing the Confusion Matrix. The test is carried out using four test scenarios. The first test scenario was carried out using the Naive Bayes algorithm with an accuracy value of 66%. The second test scenario was carried out using the Naive Bayes and Chi-Square algorithms with an accuracy value of 71%. The third test scenario was carried out using the Naive Bayes algorithm and SMOTE with an accuracy value of 79%. The fourth test scenario uses the Naive Bayes, SMOTE, and Chi-Square algorithms with an accuracy value of 80%. There is an increase in classification accuracy with SMOTE and Chi-Square as balanced data and feature selection. This is because the data set used is balanced and has relevant criteria; from 228 data sets, the model successfully predicted 183 data correctly so that the model using the Naive Bayes, SMOTE and Chi Square algorithms can provide a good model performance and can be used to predict students' areas of expertise.
Keywords: Field of Expertise, Naive Bayes Classification, SMOTE, Chi Square, K-fold cross validation, Confusion Matrix

## I. P ENDAHULUAN
Jurusan  Informatika  Fakultas  Teknik  Universitas Tanjungpura  hingga  saat  ini  masih  menggunakan Kurikulum  Kerangka  Kualifikasi  Nasional  Indonesia (KKNI)  tahun  2016.  Dalam  mempersiapkan  lulusannya untuk  terjun  di  masyarakat  sesuai  dengan  standar kompetensi  kerja  baik  nasional  maupun  internasional, khususnya  di  bidang  Informatika.  Jurusan  Informatika mensyaratkan  pembelajaran  baik  teori  untuk  penguasaan pengetahuan, praktik untuk penguasaan kemampuan kerja atau  skills,  kecakapan  hidup  dan  kemampuan  manajerial. Setiap  mahasiswa  akan  melalui  beberapa  proses  dalam perkuliahan untuk mendapatkan gelar sarjana, tugas akhir atau skripsi adalah bagian dari proses perkuliahan tersebut. Pada  Jurusan  Informatika,  tugas  akhir  ini  memerlukan tahapan  dalam  penyelesaiannya  diantaranya  adalah pengajuan proposal tugas akhir.
Skripsi merupakan karya akhir atau karya puncak yang dianggap  bisa  memberikan  indikator  kadar  pemahaman atau  ketercapaian  disiplin  ilmu  mahasiswa  yang bersangkutan.  Pada  tingkat  perguruan  tinggi  seseorang belajar  sesuai  bidang  keahlian  tertentu,  sehingga  output dari  sebuah  perguruan  tinggi  diharapkan  mampu menghasilkan  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas sesuai  dengan  bidang  keahlian  mahasiswa  berdasarkan kemampuan yang dikuasai. Oleh sebab itu pengelompokan  bidang  keahlian  mahasiswa  berdasarkan kemampuan yang dikuasai sangat dibutuhkan [1].
Bidang  keahlian  merupakan  bagian  dari  kurikulum berbasis  kompetensi.  Bidang  keahlian  adalah  kumpulan dari  beberapa  mata  kuliah  pendukung  yang  akan mengantarkan  mahasiswa  menuju  proses  penyelesaian skripsi  [2].  Adapun  kelompok  keahlian  yang  dimiliki Jurusan Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura yaitu:
1. Sistem Informasi dan Data Spasial
2. Rekayasa  Perangkat  Lunak  dan  Komputasi Bergerak
3. Jaringan dan Keamanan
4. Komputasi dan Kecerdasan Buatan
Terdapat  beberapa  faktor  yang  dapat  menentukan bidang keahlian mahasiswa, seperti nilai akademik, minat mahasiswa, dan kemampuan ( skill ) mahasiswa itu sendiri. Mengingat  pentingnya  bidang  keahlian  bagi  mahasiswa, sebuah  solusi  yang  dapat  membantu  meminimalisir dampak  dari  kekeliruan  seperti  kesulitan  memahami
permasalahan,  kesulitan  memecahkan  persoalan,  dan ketidakmampuan untuk mandiri dalam proses menyelesaikan skripsi. Untuk itu diperlukan suatu metode klasifikasi sebagai sebuah  metode  yang  mampu mengelompokkan bidang keahlian mahasiswa berdasarkan kemampuan  yang  dikuasai  ke  dalam  kelompok  keahlian. Klasifikasi  merupakan  salah  satu  metode  yang  sering digunakan  di  data  mining.  Klasifikasi  termasuk  ke  dalam supervised  learning  karena  dalam  proses  klasifikasi terdapat  proses  pembelajaran  dengan  data  yang  telah lampau  [3].  Teknik  klasifikasi  banyak  diterapkan  dalam dunia nyata seperti halnya dalam dunia pendidikan [4] [5] [6], medis [7], teknik bangunan [8].
Klasifikasi Naive  Bayes merupakan  salah  satu  salah satu algoritma dalam teknik data mining yang menerapkan teori  Bayes  dalam  klasifikasi  [9].  Definisi  lain mengatakan Naive  Bayes merupakan  pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu teorema yang digunakan dalam statistika untuk memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman  di  masa  sebelumnya  [10].  Berdasarkan penelitian  terkait  oleh  Bisri  [11]  mengenai  implementasi Algoritma Naive  Bayes untuk  memprediksi  penjurusan siswa di SMA Kesatrian 1 Semarang. Dalam penelitian ini penggunaan  nilai  mata  pelajaran,  minat,  dan  jurusan sekolah menengah sebagai kriteria, diperoleh hasil akurasi sebesar  83.8798  %.  Penelitian  lain  yang  dilakukan  oleh Hailitik,  Djahi  dan  Nabuasa  [12]  mengenai  Klasifikasi Jurusan Menggunakan Metode Naive Bayes Pada Sekolah Menengah  Atas  Negeri  (SMAN)  1  Fatuleu  Tengah menunjukkan  hasil  akurasi  sebesar  99.31  %.  Adapun Penelitian  lain  yang  juga  dilakukan  oleh  Arif  Sofanudin [13]  mengenai  implementasi  Algoritma Naive  Bayes untuk  penjurusan  di  Ma  Al  Mahrusiyah  Lirboyo  dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma Naive Bayes untuk  membantu  pihak  Ma  dalam  proses  penentuan jurusan  siswa.    Keuntungan  penggunaan Naive  Bayes adalah  bahwa  metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah data  pelatihan  (training  data)  yang  kecil  untuk menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  dalam proses  pengklasifikasian.  Akan  tetapi  performa  algoritma ini akan menurun jika terdapat imbalanced data dan antar atribut tidak memiliki keterkaitan satu sama lain.
Ada  beberapa  teknik  yang  bisa  digunakan  untuk meningkatkan  akurasi  dari  klasifikasi Naive  Bayes tersebut,  yaitu  dengan  menggunakan SMOTE yang berfungsi untuk menangani ketidak seimbangan kelas dan uji Chi  Square sebagai  fitur  seleksi. Synthetic  Minority
Oversampling  Technique (SMOTE)  adalah  salah  satu turunan  dari  oversampling. SMOTE pertama  kali diperkenalkan  oleh  Nithes  V.  Chawla.  Pendekatan  ini bekerja  dengan  membuat  replikasi  dari  data  minoritas. Replikasi  tersebut  dikenal  dengan  data  sintetis  (syntetic data).
Penerapan SMOTE yaitu  dengan  meminimalisasi keseimbangan  kelas  sehingga  diharapkan  dapat  memiliki model yang baik [14]. Chi Square Test (Uji Chi Kuadrat) adalah  latihan  statistik  yang  membandingkan  frekuensi berbagai  jenis  atau  kategori  item  dalam  sampel  acak dengan frekuensi yang diharapkan jika populasi frekuensi seperti  yang  dihipotesiskan. Chi  Square digunakan  untuk uji  independensi  dan  estimasi  yang  bertujuan  untuk mengetahui  ketergantungan  suatu  class  pada  suatu  fitur [15].
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  penelitian  ini menerapkan  algoritma Naive  Bayes untuk  menghasilkan model  yang  dapat  memprediksi  bidang  keahlian mahasiswa. Preprocessing menggunakan Synthetic Minority  Oversampling  Technique  ( SMOTE )  dan  seleksi fitur  menggunakan Chi  Square .  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  survei  berupa  jawaban kuesioner  kemampuan  yang  mahasiswa  kuasai  terhadap kriteria sub kemampuan yang dimiliki di setiap kelompok keahlian  yang  ditujukan  kepada  mahasiswa  Informatika Fakultas  Teknik  Universitas  Tanjungpura  angkatan  2016, 2017  dan  2018.  Dari  penelitian  tersebut,  klasifikasi  yang dihasilkan  diharapkan  dapat  mempermudah  dalam memprediksi dan mengetahui bidang keahlian mahasiswa berdasarkan kemampuan yang dikuasai.

## II. M ETODOLOGI
Langkah-langkah  penelitian  yang  dilakukan  seperti terlihat pada Gambar 1 sebagai berikut:

## A. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  adalah  tahapan  menganalisa  dan memahami  kebutuhan  pada  penelitian  yang  akan dilakukan  melalui  wawancara  dan  observasi  terhadap ketua  dan  anggota  kelompok  keahlian  di  Jurusan Informatika  Fakultas  Teknik  Universitas  Tanjungpura untuk  mendapatkan  list  kemampuan  yang  dimiliki  di setiap  kelompok  keahlian.  Adapun  kemampuan  yang dimiliki terbagi menjadi:
1. Penguasaan Bahasa Pemrograman
2. Penguasaan Tools/Aplikasi
3. Pemahaman dan Penerapan Konsep

## B. Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data survei  berupa  jawaban  kuesioner  kemampuan  yang mahasiswa kuasai terhadap kriteria sub kemampuan yang dimiliki  di  setiap  kelompok  keahlian  yang  ditujukan kepada mahasiswa Informatika Fakultas Teknik Universitas  Tanjungpura  angkatan  2016,  2017  dan  2018. Pada  penelitian  ini,  yang  menjadi  data  adalah  tingkat kemampuan  yang  dikuasai  oleh  mahasiswa  terhadap kriteria sub kemampuan yang dimiliki di setiap kelompok keahlian Jurusan Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura. Data set berjumlah 132 dan disimpan dalam file dengan format .csv.

## C. Pengolahan Data
Data  set  yang  digunakan  sebagai  data  masukan  adalah data  yang  didapatkan  dari  hasil  kuesioner  berupa kemampuan  yang  mahasiswa  kuasai  tehadap  kriteria  sub kemampuan  yang  dimiliki  di  setiap  kelompok  keahlian. Data  set  tersebut  merupakan  data  yang  belum  dapat  di proses  klasifikasi,  hal  ini  dikarenakan  data  belum memenuhi  standar untuk  sebuah machine learning , untuk itu  diperlukan  proses  pengolahan  data  awal  yaitu pelabelan dan inisialisasi.
1)  Pelabelan
Pelabelan data pada penelitian ini dilakukan berdasarkan  bidang  keahlian  yang  ada  di  Jurusan Informatika  Fakultas  Teknik  Universitas  Tanjungpura yaitu:
• Kelompok  Keahlian  Sistem  Informasi  dan  Data Spasial
• Kelompok Keahlian Rekayasa Perangkat Lunak dan Komputasi Bergerak
• Kelompok Keahlian Jaringan dan Keamanan
• Kelompok  Keahlian  Komputasi  dan  Kecerdasan Buatan
Pelabelan  mahasiswa  ke  dalam  bidang  keahlian ditentukan  berdasarkan  hasil  perhitungan  banyaknya  sub kemampuan  yang  dikuasai  oleh  mahasiswa  pada  kriteria sub kemampuan yang sesuai dengan data sub kemampuan yang dimiliki di setiap kelompok keahlian.

## 2)  Inisialisasi
Tools yang  digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk mengolah  data  dalam  penelitian  ini  adalah Jupyter Notebook dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python.  Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah
data  tingkat  kemampuan  yang  dikuasai  oleh  mahasiswa terhadap  sub  kemampuan  yang  dimiliki  di  setiap kelompok  keahlian  Jurusan  Informatika  Fakultas  Teknik Universitas Tanjungpura yang sudah dilabel pada tahapan pelabelan data. Tahapan yang dilakukan adalah menginisialisasi  data  ke  variabel  ‟DF”  dalam  bentuk dataframe dengan cara membaca ‟Dataset.csv”.
Gambar 2. Hasil inisialisasi

## D. Preprocessing
Preprocessing dilakukan dengan tujuan untuk mentransformasikan  data  mentah,  setelah  itu  baru didapatkan  dari  proses  pengambilan  data  ke  format  data yang  lebih  efisien  dalam  proses  klasifikasi.  Tahapan preprocessing dilakukan dalam lima tahap yaitu cleaning , ordinal  encoding , data  selection , smote dan feature selection  chi  square . Data set yang telah melalui  tahapan preprocessing berjumlah 128 data set, kemudian disimpan menjadi  data  baru  dalam  format  .csv  untuk  digunakan dalam proses pemodelan.
1)  Cleaning
Cleaning adalah salah  satu  tahapan  dalam preprocessing yaitu  proses  menyiapkan  data  yang  akan  digunakan pembuatan  model.  Data  yang  tidak  struktur  seperti  salah ketik,  kesalahan  huruf  kecil  dan  besar,  terlebih  dahulu harus diperbaiki supaya data berkualitas diantaranya valid, akurat,  komplit,  konsisten  dan  seragam.  Pada  tahap  ini, cleaning  yang  dilakukan  adalah  penulisan  ‟Label  1”  dan ‟Label 2” diubah menjadi label1, dan label2, memberikan missing  values  dengan  nilai  NA/NAN  lalu  menuliskan dengan tulisan ‟kosong”.
Gambar 3. Hasil cleaning

## 2)  Ordinal Encoding
Pada penelitian ini kategori yang digunakan terdapat di tingkat  kemampuan  yang  dikuasai  mahasiswa  pada  sub kemampuan  dan  label,  kategori  tingkat  kemampuan  pada sub  kemampuan  adalah  ‟Tidak  Bisa”  dan  ‟Bisa”  setiap kategori  diberi  nilai  integer  dengan  mengubah  ‟Tidak Bisa” dan ‟Bisa” menjadi bilangan bulat yaitu Tidak bisa : 0,  dan  Bisa  :  1,  secara default ini  juga  diterapkan  pada kategori  label  dalam  urutan  0  sampai  3,  dimana  kategori label  adalah  ‟Kelompok  Keahlian  Sistem  Informasi  dan Data  Spasial  :  0”,  ‟Kelompok  Keahlian  Rekayasa Perangkat  Lunak  dan  Komputasi  Bergerak  :  1”, ‟Kelompok  Keahlian  Jaringan  dan  Keamanan  :  2”, ‟Kelompok Keahlian Komputasi dan Kecerdasan Buatan : 3”.
Gambar 4.Hasil ordinal encoding

## 3)  Data selection
Data  Selection merupakan  proses  meminimalkan jumlah  data  yang  akan  digunakan  sebagai  data  set,  maka dilakukan  tahapan  seleksi  data  terlebih  dahulu  dengan tetap merepresentasikan  data aslinya. Data yang  diseleksi adalah  data  hasil  kuesioner  dimana  terdapat  mahasiswa yang menunjukan hasil dari pelabelan memiliki lebih dari 1 kelompok keahlian.
Gambar 5. Hasil data selection

## 4)  SMOTE
Teknik ini mensintesis sampel baru dari kelas minoritas untuk  menyeimbangkan  data  set  dengan  cara  membuat instance  baru  dari  minority  class  dengan  pembentukan convex kombinasi dari instance yang berdekatan. Dengan metode  ini  dapat  membuat  data  set  menjadi  seimbang tanpa  terlalu  overfit,  yaitu  dengan  membuat  sample synthetic daripada dengan melakukan duplicate sample.
Gambar 6. Hasil smote

## 5)  Feature Selection
Seleksi  fitur  ( feature  selection )  dilakukan  untuk mereduksi  fitur  sampel  yang  tidak  relevan  dalam  proses klasifikasi oleh Naive Bayes , seleksi fitur yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan Chi Square . Seleksi  fitur Chi  Square menggunakan  teori  statistika untuk  menguji  indepedensi  sebuah  term  dengan kategorinya.  Salah  satu  tujuan  penggunaan  seleksi  fitur adalah  untuk  menghilangkan  fitur  yang  tidak  memiliki korelasi dalam klasifikasi. Dalam seleksi fitur Chi Square berdasarkan  teori  statistika,  dua  peristiwa  di  antaranya adalah,  kemunculan  dari  fitur  dan  kemunculan  dari kategori,  yang  kemudian  setiap  nilai  term  diurutkan  dari yang tertinggi. Uji Chi Square dalam statistika diterapkan untuk menguji independensi dari dua peristiwa.
Gambar 7. Hasil chi square

## E. Pemodelan
Pembuatan  model  berdasarkan  kesesuaian  data  dengan metode  yang  paling  baik  dari  beberapa  metode pengklasifikasian  yang  sudah  digunakan  oleh  beberapa peneliti  sebelumnya  yaitu Bernoulli  Naive  Bayes yang merupakan  salah  satu  jenis  algoritma Naive  Bayes . Pemodelan  dengan  menggunakan algoritma  Bernoulli Naive Bayes dikarenakan data yang digunakan adalah data numerical.  Tahapan  untuk  menjalani  proses Bernoulli Naive Bayes sebagai berikut:
1. Menghitung jumlah kelas / label ‟P(H)”
2. Menghitung jumlah kasus per kelas ‟P(X|H)”
3. Kalikan semua variabel kelas ‟P(X|H) × P(H)”
4. Bandingkan hasil per kelas
Pada tahap ini akan memanggil fungsi Naive Bayes dari library Scikit Learn untuk melakukan proses training pada data yang telah melalui tahapan preprocessing dan feature selection.

## F. Validation
Pembagian  data  ke  dalam  data  latih  dan  data  uji  juga diperlukan  untuk  pembuatan  model,  tahap  training  dan testing  akan  divalidasi  menggunakan  cross  validation dengan  10  kali  validasi.  Hasil  dari  tahap  ini  adalah  nilai precision, recall, dan accuracy , nilai ini akan dibandingkan  untuk  mengetahui  model  manakah  yang paling  baik,  selanjutnya  model  yang  sudah  dibuat  akan disimpan  dan  digunakan  untuk  melakukan  prediksi kelompok keahlian mahasiswa.

## G. Pengujian
Pengujian  dilakukan  dengan  menggunakan  empat skenario pengujian. Skenario pengujian pertama dilakukan menggunakan  algoritma Naive  Bayes ,  skenario  pengujian kedua dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dan feature  selection Chi  Square ,  skenario  pengujian  ketiga dilakukan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes dan SMOTE , skenario pengujian keempat dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes , SMOTE dan feature selection Chi  Square .  Pada  skenario  pengujian  pertama dan  kedua  dilakukan  menggunakan  data  yang  sudah melalui tahapan preprocessing cleaning, ordinal encoding, dan  data  selection  yang  berjumlah  128  data  set. Sedangkan untuk skenario pengujian ketiga dan keempat, dilakukan  menggunakan  data  yang  sudah  melalui tambahan  tahapan  pada  preprocessing  yaitu  dengan menggunakan SMOTE yang berjumlah 228 data set.
TABEL I S KENARIO P ENGUJIAN
Skenario Pengujian SMOTE Feature Selection Chi Square Skenario Pengujian Pertama × × Skenario Pengujian Kedua × ✓ Skenario Pengujian Ketiga ✓ × Skenario Pengujian Keempat ✓ ✓
Untuk  menguji  performa  klasifikasi  yang  dihasilkan, dibutuhkan  metode  pengujian,  adapun  pengujian  yang dilakukan  adalah  pengujian  dengan  menggunakan pengujian Confusion Matrix. Pengujian Confusion Matrix merupakan  dimana  model  yang  digunakan  diuji  dengan cara melakukan perhitungan akurasi yang bertujuan untuk menyatakan  jumlah  data  uji  yang  benar  diklasifikasikan dan  jumlah  data  uji  yang  salah  diklasifikasikan  terhadap kelas yang seharusnya serta untuk mengetahui kemungkinan  mahasiswa  masuk  ke  dalam  kelas (kelompok  keahlian)  tertentu.  Akurasi  adalah  tingkat kedekatan antara nilai prediksi dan nilai aktual (Han et al., 2012).  Maka  akurasi  adalah  parameter  yang  sangat penting  dalam  pengujian,  karena  mempresentasikan seberapa  besar  keberhasilan  mesin  dalam  melakukan klasifikasi.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian
Berikut  hasil  dari  pengujian  Klasifikasi  Bidang Keahlian  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes .  Adapun  hasil  skenario  pengujian  yang  dilakukan adalah sebagai berikut:
1.
Skenario pengujian pertama dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes .
Gambar 8. Hasil skenario pengujian 1
Pengujian ini menggunakan data set sebanyak 128 data, perhitungan accuracy dilakukan dengan rumus berikut:
Accuracy
=
(1)
=
= 0.66 = 66%
2. Skenario pengujian
kedua dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dan feature selection Chi Square .
Gambar 9. Hasil skenario pengujian 2
Pengujian ini menggunakan data set sebanyak 128 data, perhitungan accuracy dilakukan dengan rumus berikut:
Accuracy =
(2)
=
= 0.71 = 71%
3. Skenario pengujian ketiga dilakukan menggunakan algoritma Naive Bayes dan SMOTE .

## Gambar 10. Hasil skenario pengujian 3
Pengujian  ini  menggunakan  data  set  hasil SMOTE sebanyak  228  data,  perhitungan accuracy dilakukan dengan rumus berikut:
Accuracy = (3) = = 0.79 = 79% 4. Skenario pengujian keempat dilakukan
menggunakan algoritma Naive Bayes , SMOTE dan feature selection Chi Square .

## Gambar 11. Hasil skenario pengujian 4
Pengujian  ini  menggunakan  data  set  hasil SMOTE sebanyak  228  data,  perhitungan accuracy dilakukan dengan rumus berikut: Accuracy = (3)
=
= 0.80 = 80%
Berikut  merupakan  hasil  pengujian  dari  keempat skenario pengujian dijabarkan ke dalam Tabel II.
TABEL II
H ASIL P ENGUJIAN
Keterangan:
1) Pengujian  yang  dilakukan  pada  skenario  pengujian 1, 2, 3 dan 4 dengan parameter pengujian accuracy .
2) Penjumlahan  TP  +  TN  adalah  jumlah  testing  data yang  diprediksi  dengan  benar  oleh  model.  Sedangkan hasil penjumlahan dari TP + TN + FP + FN adalah jumlah keseluruhan data yang digunakan dalam testing data (nilai aktual).

## B. Analisis Hasil Pengujian
Analisis  hasil  pengujian  Klasifikasi  Bidang  Keahlian Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes dengan parameter pengujian accuracy sebagai berikut:
Pengujian dengan menggunakan Skenario pengujian 1, dari  128  data  set  sebanyak  84  data  berhasil  diprediksi dengan  benar  oleh  model,  diantaranya  47  data  pada kelompok  keahlian  Sistem  Informasi  dan  Data  Spasial (diinisialisasikan  sebagai  SI),  6  data  pada  kelompok keahlian  Rekayasa  Perangkat  Lunak  dan  Komputasi Bergerak  (diinisialisasikan  sebagai  RPL),  29  data  pada kelompok keahlian Jaringan dan Keamanan
(diinisialisasikan  sebagai  JK),  dan  2  data  pada  kelompok keahlian Komputasi dan Kecerdasan Buatan (diinisialisasikan  sebagai  AI).  Sedangkan  sebanyak  44 data  gagal  diprediksi  dengan  benar  oleh  model.  Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  performa  dari  model lemah terhadap data set yang mempunyai kelas data yang tidak  seimbang  dan  fitur  yang  tidak  relevan.  Sehingga menghasilkan  performa  model  dengan  nilai  accuracy sebesar 66%.
Pengujian dengan menggunakan Skenario  pengujian 2, dari  128  data  set  sebanyak  91  data  berhasil  diprediksi dengan  benar  oleh  model,  diantaranya  48  data  pada kelompok  keahlian  SI,  9  data  pada  kelompok  keahlian RPL, 30 data pada kelompok keahlian JK, dan 4 data pada kelompok keahlian AI. Sedangkan sebanyak 37 data gagal diprediksi  dengan  benar  oleh  model.  Hasil  pengujian klasifikasi  pada  model  Naive  Bayes  dengan  penambahan feature  selection  Chi  Square  memiliki  penggunaan  fitur yang  berbeda.  Secara  umum  Chi  Square  tidak  terlalu mempengaruhi urutan hasil dari klasifikasi, tetapi mampu memberikan peningkatan pada bidang keahlian mahasiswa  yang  terprediksi  dengan  benar  oleh  model, dikarenakan data set yang digunakan sudah memiliki fitur yang  relevan.  Sehingga  menghasilkan  performa  model dengan nilai accuracy sebesar 71%.
Pengujian dengan menggunakan Skenario pengujian 3, dari  228  data  set  sebanyak  180  data  berhasil  diprediksi dengan  benar  oleh  model,  diantaranya  39  data  pada kelompok  keahlian  SI,  47  data  pada  kelompok  keahlian RPL,  40  data  pada  kelompok  keahlian  JK,  dan  54  data pada kelompok keahlian AI. Sedangkan sebanyak 48 data gagal  diprediksi  dengan  benar  oleh  model.  Hasil pengujian  klasifikasi  menunjukkan  bahwa  model  Naive Bayes dengan penambahan SMOTE memberikan peningkatan  pada  bidang  keahlian  mahasiswa  yang terprediksi dengan benar oleh model, dikarenakan data set yang digunakan sudah memiliki kelas data yang seimbang. Sehingga  menghasilkan  performa  model  dengan  nilai accuracy sebesar 79%.
Pengujian dengan menggunakan Skenario pengujian 4, dari  228  data  set  sebanyak  183  data  berhasil  diprediksi dengan  benar  oleh  model,  diantaranya  40  data  pada kelompok  keahlian  SI,  48  data  pada  kelompok  keahlian RPL,  41  data  pada  kelompok  keahlian  JK,  dan  54  data pada kelompok keahlian AI. Sedangkan sebanyak 45 data gagal  diprediksi  dengan  benar  oleh  model.  Untuk  hasil performa klasifikasi setiap model Naive Bayes, menunjukan  bahwa  model  Naive  Bayes dengan penambahan  SMOTE  dan  feature  selection  Chi  Square lebih  berpengaruh  terhadap  hasil  klasifikasi.  Sehingga menghasilkan  performa  model  dengan  nilai  accuracy sebesar 80%.

## IV. K ESIMPULAN
Pada  hasil  dan  analisa  hasil  pengujian  Klasifikasi Bidang  Keahlian  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes ,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut:
Metode  Klasifikasi Naive  Bayes dapat  memprediksi bidang  keahlian  mahasiswa  Informatika  Fakultas  Teknik Universitas Tanjungpura.
Penggunaan kemampuan yang dikuasai oleh mahasiswa terhadap  kemampuan  yang  dimiliki  di  setiap  kelompok keahlian  sebagai  data  dapat  mengklasifikasi  bidang keahlian mahasiswa Informatika Fakultas Teknik Universitas Tanjungpura.
Penggunaan  SMOTE  lebih  berpengaruh  terhadap  hasil pengujian klasifikasi pada model Naive Bayes yang dapat meningkatkan  nilai  accuracy  sebesar  79%,  dibandingkan dengan  model  Naive  Bayes  dengan  penambahan  feature selection Chi Square yang hanya dapat meningkatkan nilai accuracy sebesar 71%. Hal ini dikarenakan hasil skenario pengujian  2  menunjukan  performa  dari  model  Naive Bayes  dengan  penambahan  feature  selection  Chi  Square masih  belum  berpengaruh  terhadap  data  set  yang mempunyai  kelas  data  yang  tidak  seimbang.  Sedangkan hasil  skenario  pengujian  3  menunjukan  bahwa  terjadi kenaikan  bidang  keahlian  mahasiswa  yang  terprediksi dengan  benar  oleh  model  pada  kelas  RPL,  JK  dan  AI. Sehingga memberikan performa model dengan keakuratan lebih besar.
Pengujian  klasifikasi  pada  model  Naive  Bayes  jika menggunakan  SMOTE  dan  feature  selection  Chi  Square memberikan  performa  model  paling  baik  dengan  nilai accuracy sebesar 80%. Sedangkan hasil pengujian dengan
Parameter pengujian
Skenario 1 Skenario 2 Skenario 3 Skenario 4 TP + TN 84 91 180 183
FN
16 16 24 23 FP
28 21 24 22 Accuracy
60% 71% 79% 80%
menggunakan Naive Bayes saja, hanya dapat memberikan performa  model  dengan  nilai  accuracy  sebesar  66%.  Hal ini  dikarenakan  data  set  yang  digunakan  pada  skenario pengujian  4,  sudah  seimbang  pada  setiap  kelasnya  dan memiliki  kriteria  yang  relevan.  Sehingga  nilai-nilai probabilitas  dari  kriteria  tersebut  dapat  dioptimalkan untuk  memprediksi  suatu  kondisi  berdasarkan  proses klasifikasi.
D AFTAR P USTAKA
[1] Muslich,  M.  (2008,  Maret  23).  Apa  itu  KTI?  Retrieved  from http://muslich-m-blogspot.com/2008/03/apa-itu-kti-html.
[2] Fuad, N. (2019). ALGORITMA FUZZY NAIVE BAYES UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN BIDANG KEAHLIAN MAHASISWA  TEKNIK  INFORMATIKA  UNIVERSITAS
ISLAM LAMONGAN. JOUTICA, 302.
[3] Witten, I.H., Frank, E. & Hall, M. a., 2011. Data Mining: Practical Machine  Learning  Tools  and  Techniques  Third  Edit.,  USA:
Morgan Kaufmann Publishers.
[4] Kotsiantis,  S.B.,  Pierrakeas,  C.J.  &  Pintelas,  P.E.,  2003. Preventing Student Dropout in Distance Learning Using Machine Learning Techniques. , pp.267–274.
[5] Hastuti, K., 2012. Analisis Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining  untuk  Prediksi  Mahasiswa  Non-aktif.  ,  2012(Semantik 2012), pp.241–249.
[6] Ragab,  A.H.M.  et  al.,  2014.  A  Comparative  Analysis  of Classification  Algorithms  for  Students  College  Enrollment Approval Using Data Mining. Proceedings of the 2014 Workshop on  Interaction  Design  in  Educational  Environments  -  IDEE  ’14, pp.106–113.
[7] Christobel,  A.  &  Sivaprakasam,  D..,  2011.  An  Empirical Comparison  of  Data  Mining  Classification  Methods.  ,  3(2), pp.24–28.
[8] Ashari,  A.,  Paryudi,  I.  &  Tjoa,  A.M.,  2013.  Performance Comparison between Naïve Bayes , Decision Tree and k-Nearest Neighbor  in  Searching  Alternative  Design  in  an  Energy Simulation Tool. , 4(11), pp.33–39.
[9] Santosa, B. (2007). Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis. Graha Ilmu. Yogyakarta.
[10] Bustami.,  (2013),  Penerapan  Algoritma Naive  Bayes Untuk Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi,  TECHSI  :  Jurnal Penelitian Teknik Informatika, Vol. 3, No.2, Hal. 127-146.
[11] Bisri,  M.  H.  (2015).  Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  untuk Memprediksi  Penjurusan  Siswa  di  SMA  Kesatrian  1  Semarang. Jurusan Teknik Informatika, FASILKOM UDINUS Jln. Nakula 1 No 5-11 Semarang 50131 INDONESIA.
[12] Arddy  H.  Hailitik,  B.  S.  (2017).  KLASIFIKASI  JURUSAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES PADA SEKOLAH MENENGAH ATAS NEGERI (SMAN) 1
FATULEU TENGAH. Jicon, 21-27.
[13] SOFANUDIN,  A.  (2017).  IMPLEMENTASI  ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK PENJURUSAN DI MA AL MAHRUSIYAH LIRBOYO. Artikel Skripsi Universitas Nusantara PGRI Kediri, 3.
[14] Siringoringo,  R.,2018,  Klasifikasi  Data  Tidak  Seimbang menggunakan  Algoritma SMOTE dan  K-  Nearest  Neighbor, Jurnal ISD.
[15] Punlumjeak, Wattana, Rachburee, Nachirat, 2015, A Comparative Study  of  Feature  Selection  Techniques  for  Classify  Student Performance, Chiang Mai, Thailand.