REKOMENDASI MODA TRANSPORTASI MAHASISWA DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES (STUDI KASUS : FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UIN SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA)
Rizki Fajar Febriansyah
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Email: rizki.fajarfebriansyah16@mhs.uinjkt.ac.id
Fauzan Rivaldo Sukardi Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Email: fauzan.rivaldo16@mhs.uinjkt.ac.id
Qurrotul Aini
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta Email: qurrotul.aini@uinjkt.ac.id

## ABSTRAK
Semakin  bertambahnya  jumlah  manusia  mengakibatkan  pertumbuhan  akan  kebutuhan  transportasi semakin  meningkat  untuk bergerak dari suatu  lokasi  ke  lokasi  lainnya.  Saat  ini  transportasi dibutuhkan oleh  seluruh  aspek  dalam  lini  kehidupan,  tanpa  terkecuali  mahasiswa-mahasiswa  Fakultas  Sains  dan Teknologi  (FST)  Universitas  Islam  Negeri  Syarif  Hidayatullah  Jakarta.  Untuk  menuju  kampus,  mereka dapat  menggunakan  moda  transportasi  umum  maupun  pribadi.  Ada  banyak  faktor  yang  dapat dipertimbangkan untuk menentukan moda transportasi apa yang efektif dan efisien untuk digunakan oleh mahasiswa  untuk mencapai kampus. Faktor-faktor tersebut seperti jumlah uang saku mingguan, alokasi untuk  transportasi  per  minggu,  jarak  menuju  kampus,  waktu  tempuh,  kepemilikan  kendaraan  pribadi, serta kepemilikan SIM. Penelitian ini akan membahas tentang bagaimana cara memberikan rekomendasi moda transportasi yang efektif dan efisien untuk digunakan oleh mahasiswa menuju kampus berdasarkan faktor yang telah disebutkan sebelumnya. Untuk memberikan rekomendasi moda transportasi, dilakukan pengolahan data menggunakan algoritma naïve bayes berdasarkan kaidah-kaidah data mining . Penelitian ini  menggunakan  data  yang  diambil  dari  mahasiswa  Fakultas  Sains  dan  Teknologi  (FST)  UIN  Syarif Hidayatullah  Jakarta.  Hasil  pengujian  menggunakan  45 dataset didapatkan  nilai Accuracy sebesar 92.86%, yang dengan demikian dapat memberikan rekomendasi moda transportasi apa yang efektif dan efisien untuk digunakan oleh mahasiswa Fakultas Sains dan Teknologi (FST) untuk menuju UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Kata kunci: naïve bayes ; transportasi; data mining; rapidminer.

## ABSTRACT
The increasing number of people has resulted in the increasing growth of transportation needs to move  from  one  place  to  another.  Currently  transportation  is  needed  by  all  levels  of  society,  even  for college students Science and technology faculty in UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. College students can goes to campus with public or private transportation.  Many factors that can be used to determine what kind of transportation are  needed for college  students to reach effective  and efficient to go to campus. These  factors  include  the  amount  of  weekly  allowance,  budget  for  weekly  transportation,  distance  to campus, traveling time, private vehicle ownership, and driver license ownership. This study will discuss how to provide recommendations of effective and efficient kind of transportation for use by students to go to campus based on the factors previously mentioned. To provide transportation mode recommendations, data processing is performed using the  Naïve  Bayes algorithm  based on the  rules of data mining.  This study uses data taken from students of the Faculty of Science and Technology UIN Syarif Hidayatullah Jakarta. Based on the results of testing using 45 datasets, obtained Accuracy value of 92.86%, which can thus provide recommendations for what modes of transportation are effective and efficient to be used by students of the Faculty of Science and Technology to go to UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.
Keywords: naïve bayes; transportation; data mining; rapidminer.

## 1. PENDAHULUAN
Aktivitas  manusia  yang  begitu  beragam  terkadang  membuat  mereka  dituntut  untuk  memiliki mobilitas yang tinggi dari satu lokasi ke lokasi lainnya. Untuk memenuhi kebutuhan akan mobilitas yang tinggi  tersebut,  manusia  memerlukan  alat  transportasi.  Transportasi  dapat  didefinisikan  sebagai pemanfaatan  kendaraan,  baik  digerakan  oleh  mesin  atau  manusia,  untuk  memindahkan  manusia  atau barang.  [1].  Transportasi  saat  ini  merupakan  sebuah  kebutuhan  bagi  keberlangsungan  aktivitas  hidup manusia.  Tidak  mengherankan  jika  banyak  moda  transportasi  yang  ada  untuk  menunjang  kebutuhan manusia. Baik itu merupakan moda transportasi darat, udara maupun laut.
Universitas Islam Negeri (UIN) Syarif Hidayatullah Jakarta adalah Perguruan Tinggi Agama Islam Negeri (PTAIN) yang saat ini telah memiliki 12 fakultas. FST adalah salah satu fakultas dengan jurusan terbanyak  di  UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta.  Ada  banyak  cara  yang  dapat  dilakukan  mahasiswa  FST untuk  mencapai  kampus,  seperti  kendaraan  umum  dan  kendaraan  pribadi.  Untuk  menentukan  moda transportasi, ada banyak faktor yang dapat dijadikan bahan pertimbangan. Contohnya seperti jarak yang ditempuh, jumlah uang saku, dan lamanya waktu yang diperlukan untuk mencapai kampus. Dari faktor- faktor yang telah disebutkan, kita dapat menentukan moda transportasi apa yang sesuai untuk digunakan mahasiswa untuk menunjang aktifitasnya menuju kampus secara efektif dan efisien.
Untuk  melakukan  klasifikasi  dalam data  mining ,  algoritma naïve  bayes dapat  dijadikan  pilihan untuk tugas tersebut. [2]. Atas kemampuannya untuk memprediksi akan kemungkinan keanggotaan dalam suatu kelas, algoritma Naïve Bayes termasuk kedalam model klasifikasi statistik. Memanfaatkan teorema bayes untuk klasifikasi, Naïve Bayes memiliki fungsi yang serupa dengan algortima klaifikasi lain seperti SVM & k-NN .
Sebelumnya, telah banyak dilakukan penelitian terkait penggunaan algoritma Naïve  Bayes sebagai metode  klasifikasi data  mining .  Contohnya  seperti  mendeteksi  mana  yang  termasuk  komentar  spam bahasa  indonesia  pada  aplikasi  Instagram  [3].  Kemudian  mengevaluasi  kinerja  akademik  mahasiswa  di STMIK Dipanegara Makassar [4]. Algoritma Naïve Bayes juga mampu melakukan penentuan pemberian kredit [5].
Karena itu, penelitian ini dilakukan untuk memprediksi rekomendasi moda transportasi mahasiswa FST yang efektif dan efisien untuk menuju UIN Syarif Hidayatullah Jakarta.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1   Metode Penelitian
Pendekatan  kuantitatif  digunakan  sebagai  acuan  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini  menetapkan mahasiswa-mahasiswa  FST  UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta  sebagai  objek  penelitian.  Berikut  adalah flowchart dari penelitian ini

## Gambar 1.  Flowchart Penelitian

## 2.1.1 Pengumpulan Data/Informasi
Sebelum  melaksanakan  penelitian,  dilakukan  pembelajaran  terhadap  studi  literatur  dan  studi penelitian  sejenis  terkait  penelitian data  mining serta  pemanfaatan  algoritma naïve  bayes sebagai algortima  klasifikasi. Kemudian  pengumpulan  data  yang  digunakan  sebagai  bahan  penelitian  didapat dengan menggunakan metode kuesioner yang disebarkan kepada sejumlah mahasiswa di FST. Beberapa variable yang dikumpulkan dalam kuesioner adalah sebagai berikut:
a. Jumlah uang saku mingguan.
b. Alokasi/pengeluaran untuk transportasi per minggu.
c. Jarak ke kampus.
d. Waktu tempuh.
e. Kepemilikan kendaraan pribadi.
f. Kepemilikan SIM.
g. Keputusan penggunaan jenis kendaraan umum / pribadi.

## 2.1.2Pengolahan Data/Data Preprocessing
Data hasil kuesioner akan diolah dengan metode data preprocessing agar sesuai dengan kebutuhan penelitian. Data hasil proses ini akan dipecah menjadi 2 bagian dengan perbandingan 70:30, yang artinya sebanyak 70% sebagai training set dan 30% sebagai testing set .

## 2.1.3Pemodelan Naïve Bayes Dengan RapidMiner
Setelah data  preprocessing maka  langkah  selanjutnya  adalah  membuat  model naïve  bayes menggunakan software RapidMiner. Pemodelan  yang  dibangun  adalah  model  untuk  memprediksi rekomendasi  moda  transportasi  mahasiswa  FST  untuk  menuju  kampus . Pada  model  juga  dilakukan performance analysis untuk menentukan tingkat akurasi pemodelan naïve bayes yang dibuat.

## 2.1.4Analisa Hasil
Setelah membuat selesai  membuat pemodelan maka dilakukan analisa terkait  hasil penelitian yang didapat.

## 2.2   Pengertian Data Mining
Data mining merupakan serangkaian proses mulai dari mengumpulkan data hingga  mengolah data masa  historis  dengan  tujuan  untuk  mendapatkan  suatu  keterkaitan,  keteraturan,  atau  pola  yang tersembunyi pada suatu data berukuran besar. Berdasarkan fungsinya, data mining dibagi menjadi enam kelompok. Keenam kelompok tersebut adalah deskripsi (mendeskripsikan pola), estimasi (memperkirakan nilai),  prediksi  (memperkirakan  masa  depan),  klastering  (pegelompokkan),  klasifikasi  (penentuan kategori) , dan asosiasi (keterkaitan) [6]. Klasifikasi  ( classification )  merupakan  proses  untuk  menempatkan  objek  tertentu  (konsep) berdasarkan  tiap  –  tiap property yang  dimiliki  objek  (konsep)  tersebut  kedalam  suatu  kategori  yang sesuai. Ada empat  macam komponen yang mendasari proses klasifikasi,  yaitu class , predictor , training set , dan dataset testing . Beberapa algoritma klasifikasi yang populer digunakan dalam data mining adalah Naïve Bayes, ID3, Support Vector Machines (SVM), Neural Networks, dan K-Nearest Neighbor (k-NN).

## 2.3  Klasifikasi Naïve Bayes
Teorema Bayes adalah  sebuah  teorema  yang  menggambarkan  peluang  bersyarat (conditional probability) dari suatu kejadian berdasarkan data  dan informasi atau keyakinan  mengenai  kondisi  yang berhubungan dengan kejadian tersebut [7]. Secara umum, berikut adalah persamaan teorema Naïve Bayes .
(1)
Data  yang  nilai class belum  diketahui  adalah  Variabel  X.  Variabel  Y  adalah  suatu class spesifik yang  menjadi  hipotesis  data. Variabel  P(Y|X)  adalah  peluang  sesuai  kondisi  X  ( posteriori  probability) . Variabel  P(Y)  adalah  peluang  Hipotesis  Y  ( prior  probability) .  Variabel  P(X|Y)  adalah  peluang  X  saat kondisi hipotesis Y. Variabel P(X) adalah peluang X. Teorema bayes dikemukakan oleh Thomas Bayes yang  merupakan  seorang  ilmuwan  berkebangsaan  Inggris.  Dikarenakan  akurasi  &  kecepatannya  yang baik, Naïve Bayes dapat diaplikasikan pada database Big Data.

## 2.4   Data Preprocessing
Data preprocessing merupakan sebuah proses awal  yang harus dilakukan terlebih dahulu sebelum data mining dilakukan. Data preprocessing dapat diartikan sebagai proses pengolahan data mentah agar sesuai  dengan  proses data  mining yang  dilakukan.  Berikut  adalah  beberapa  teknik/metode  yang digunakan dalam data preprocessing [8].
a. Data Cleaning, merupakan proses untuk menghapus nilai yang memiliki kesalahan, mengoreksi kesalahan yang ada pada data dan mencari inkonsistensi pada data.
b. Data Integration, merupakan proses penggabungan data dari sumber-sumber yang berbeda dan menyimpannya di penampungan data yang tepat.
c. Data Transformation, biasa disebut proses normalisasi merupakan proses untuk mengubah data agar memiliki kesamaan bentuk dengan data yang lain.
d. Data Reduction, merupakan proses memecah data menjadi bentuk-bentuk yang lebih sederhana tanpa menghilangkan nilai analitis dari data itu sendiri.
e. Data Discrete, merupakan proses yang termasuk kedalam data reduction , namun lebih dominan untuk menganalisis data-data numerik (angka).

## 2.5   RapidMiner
RapidMiner mulai diciptakan pada tahun 2001 oleh Ralf Klinkenberg bersama dua orang rekannya yaitu  Ingo  Mierswa  dan  Simon  Fischer  di  Universitas  Dortmund.  Perangkat  lunak  ini  menjadi  popular karena  fungsinya  untuk  melakukan hal-hal  yang berkaitan dengan data science . Umumnya RapidMiner digunakan untuk melakukan proses olah data sekaligus analisis data.
RapidMiner  bekerja  menggunakan  konsep-konsep  yang  ada  dalam data mining.  Mulanya RapidMiner  mengambil  pola-pola  dari dataset yang  memiliki  ukuran  besar  kemudian  memadukannya menggunakan  kaidah  statistika, artificial  intelligence ,  dan  menyusunnya  dalam  bentuk database .
RapidMiner memiliki operator-operator yang dapat  memudahkan penggunanya  untuk  menghitung data- data  yang  jumlahnya  banyak.  Operator-operator  ini  juga  mampu  untuk  memodifikasi  data.  Hasil  yang ditampilkan oleh RapidMiner pun dapat dilihat dalam bentuk visual menggunakan grafik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Digunakan  sebanyak  45  data  yang  berasal  dari  mahasiswa  FST  UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta. Dataset berisi  berbagai  atribut  terkait  untuk  membuat  sistem  rekomendasi  kendaraan  untuk  menuju  ke UIN Syarif Hidayatullah Jakarta, seperti uang saku, uang untuk biaya transport, kepemilikan kendaraan, jarak  ke  kampus,  dan  lain  sebagainya.  Kuesioner  disebar  secara  online  dengan  menggunakan Google Form. Berikut adalah beberapa data hasil kuesioner.
Tabel 1. Sample Dataset No Us Pt Jk Wt Pk Ps Ds 1 100000 45000 22 60 YA YA PRIBADI 2 50000 20000 18 45 YA YA PRIBADI 3 150000 55000 7 20 TIDAK  TIDAK  UMUM 4 200000 20000 5 15 YA YA PRIBADI 5 250000 35000 16 42 TIDAK  TIDAK  UMUM Catatan : Us : Uang Saku tiap minggu (Rupiah) Pt  : Alokasi biaya transportasi mingguan (Rupiah) Jk  : Jarak menuju kampus (Kilometer) Wt : Waktu tempuh (Menit) Pk  : Kepemilikan kendaraan pribadi (Ya/Tidak)
Ps  : Kepemilikan SIM (Ya/Tidak) Ds : Variabel Keputusan (Kendaraan Pribadi / Kendaraan Umum)

## 3.2   Data Preprocessing
Setelah  data  kuesioner  didapat,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses Data Preprocessing . Beberapa proses yang dilakukan pada tahap ini adalah menghapus kolom yang memiliki missing value, memperbaiki kesalahan penulisan pada kolom, serta menyeragamkan perbedaan jawaban yang bermakna sama.

## 3.3   Pemodelan Naïve Bayes dengan RapidMiner
Setelah melakukan Data Preprocessing, selanjutnya ialah membuat pemodelan Naïve Bayes dengan RapidMiner .  Penelitian  ini  menggunakan RapidMiner versi  9.2.  Untuk  membuat  pemodelan  dengan RapidMiner cukup  melakukan drag  &  drop operator  yang  dibutuhkan  serta  menghubungkan  koneksi antar operator.
Pertama  Masukan  Operator Read  Excel yang  berisi  file dataset yang  telah  melalui Data Preprocessing. Kemudian edit  dataset  meta  information dimana  untuk  kolom decision (Kendaraan Umum/Kendaraan Pribadi) menjadi label.
Gambar 2. Edit Meta Data Information
Selanjutnya,  masukkan operator Select Attributes . Masukkan semua  atribut  yang digunakan dalam pemrosesan.  Masukan  semua  atribut  kecuali  atribut  kendaraan  umum  /  kendaraan  pribadi  karena merupakan kolom decision.
Gambar 3. Select Attributes
Selanjutnya  masukkan  operator Split  Data .  Tujuannya  untuk  memecah  isi dataset kedalam  dua bagian, pertama dataset untuk training dan kedua dataset untuk testing . Ubah rasio menjadi 0.7 dan 0.3 yang  artinya  dari  45  data  yang  dimiliki,  sebanyak  31  data  digunakan  untuk training  set dan  13  data digunakan untuk testing set.

## Gambar 4. Ubah Rasio Split Data
Setelah itu. Tambahkan operator naïve bayes dan operator Apply Model. Sambungkan operator Split Data ke operator Naïve bayes dan operator Apply Model. Kemudian sambungkan operator Naïve bayes ke operator Apply  Model. Kemudian  tambahkan  operator Performance untuk  mengukur  akurasi  hasil pemodelan yang dibuat. Ceklis pilihan accuracy pada operator performance.
Setelah  itu  sambungkan  operator Performance ke res. Berikut  adalah  bentuk  pemodelan Naïve Bayes yang telah dibuat

## Gambar 5. Pemodelan Naïve Bayes dengan Rapidminer
Jalankan  model  yang  dibuat  dengan  menekan  tombol Play .  Setelah  itu RapidMiner akan menampilkan  hasil performance berupa confusion  matrix. Berikut  adalah  tabel confusion  matrix yang didapat
Tabel 2. Model confusion matrix hasil pemodelan naive bayes Accuracy : 92.86% True pribadi True umum Class precision Pred. pribadi 6 0 100% Pred. umum 1 7 87.50% Class recall 85.71% 100%

## 3.4   Analisa Hasil
Setelah  diproses,  didapatkan  hasil  dari PerformanceVector berupa  model confusion  matrix yang mengandung  nilai accuracy,  class  precision,  dan  class  recall berdasarkan  pemodelan  yang  dibuat. Precision didefinisikan  sebagai  derajat  akurasi  antara  permintaan  akurasi  yang  pengguna  inginkan dibandingkan  dengan  jawaban  yang  sistem  berikan  kepada  pengguna.  Sesuai  pemodelan  yang  telah dibuat, didapatkan hasil class precision untuk prediksi kendaraan pribadi sebesar 100% sedangkan class precision yang  didapat  prediksi  kendaraan  umum  sebesar  87.50%. Class  recall pengertian  dari  derajat keberhasilan  yang  dilakukan  sistem  dalam  mendapatkan  informasi  kembali.  Nilai class  recall yang didapat untuk kendaraan pribadi sebesar 85.71% dan untuk kendaraan umum mendapat nilai class recall sebesar  100%. Accuracy adalah  presentase  kedekatan  antara  nilai  prediksi  dengan  nilai  aktual.  Nilai accuracy yang didapat dari pemodelan ini sebesar 92.86%.

## 4. KESIMPULAN
Untuk  menuju  UIN  Syarif  Hidayatullah  Jakarta,  mahasiswa  FST  memerlukan  moda  transportasi. Mahasiswa dapat menggunakan moda transportasi umum maupun pribadi untuk mencapai kampus. Untuk menentukan  moda  transportasi  yang  digunakan,  ada  banyak  faktor  yang  dapat  dijadikan  bahan pertimbangan  oleh  mahasiswa.  Faktor  tersebut  antara  lain  seperti  jumlah  uang  saku  mingguan,  alokasi untuk  transportasi  per  minggu,  jarak  menuju  kampus,  waktu  tempuh,  kepemilikan  kendaraan  pribadi, serta  kepemilikan  SIM.  Dengan data  mining algoritma Naïve  Bayes dihasilkan  nilai Accuracy sebesar 92.86%, yang dengan demikian dapat memberikan rekomendasi moda transportasi apa yang efektif dan efisien untuk digunakan oleh mahasiswa untuk menuju kampus berdasarkan faktor-faktor yang tercantum dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D. Andriansyah, “Manajemen Transportasi Dalam Kajian Dan Teori,” Jakarta Pus. Fak. Ilmu Sos. dan Ilmu Polit. Univ. Prof. Dr. Moestopo Beragama , 2015.
[2]  B. Santosa, “Data mining teknik pemanfaatan data untuk keperluan bisnis,” Yogyakarta Graha Ilmu , vol. 978, no. 979, p. 756, 2007.
[3]  Y. Lukito, “Deteksi Komentar Spam Bahasa Indonesia Pada Instagram Menggunakan Naive Bayes,” Ultimatics , vol. 9, no. 1, pp. 50–58, 2017.
[4]  M.  S.  Mustafa,  M.  R.  Ramadhan,  and  A.  P. Thenata,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Evaluasi Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,” Creat.  Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 2, pp. 151–162, 2018.
[5]  M.  H.  Rifqo  and  A.  Wijaya,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  dalam  Penentuan  Pemberian Kredit,” Pseudocode , vol. 4, no. 2, pp. 120–128, 2017.
[6]  D. T. Larose, “Discovering Knowledge in Data. New Jersey: John Willey  Sons.” Inc, 2005.
[7]  D.  Ariadi  and  K.  Fithriasari,  “Klasifikasi  Berita  Indonesia  Menggunakan  Metode  Naive  Bayesian Classification dan  Support Vector Machine  dengan  Confix Stripping Stemmer,” J. Sains dan Seni ITS , vol. 4, no. 2, 2016.
[8]  B. R. CTI, A. A. Gafar, N. Fajriani, U. Ramdani, F. R. Uyun, and N. Ransi, “Implemetasi k-means clustering pada rapidminer untuk analisis daerah rawan kecelakaan,” in Prosiding Seminar Nasional Riset Kuantitatif Terapan 2017 , 2017, vol. 1, no. 1.