## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3030

## Pengembangan Model Untuk Prediksi Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu dengan Metode Naïve Bayes
M Riski Qisthiano, Tri Basuki Kurniawan * , Edi Surya Negara, Muhammad Akbar
Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Sumatera Selatan Email: 1 thiano72@gmail.com , 2,* tribasukikurniawan@binadarma.ac.id, 3 e.s.negara@binadarma.ac.id, 4 akbartea@gmail.com Email Penulis Korespondensi: tribasukikurniawan@binadarma.ac.id
Abstrak −Banyak parameter yang mempengaruhi ketepatan waktu kelulusan mahasiswa, mulai dari minat mahasiswa terhadap jurusan  tertentu,  jenis  kelas  yang  dipilih,  hingga  nilai  setiap  semester  yang  didapat.  Hal  ini  merupakan  faktor  penentu bagaimana mahasiswa bisa lulus tepat waktu atau tidak di akhir pendidikannya. Maka dibutuhkan suatu model untuk melakukan prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu,  dengan  menggunakan  data  alumni  yang  datanya  didapat  dari  beberapa Perguruan Tinggi yang ada di Kota Palembang. Model yang digunakan ini menggunakan algoritma Naïve Bayes yang berfungsi sebagai salah satu model untuk melakukan klasifikasi. Dataset yang digunakan adalah data alumni yang sudah dikumpulkan dari  beberapa  Perguruan  Tinggi,  sedangkan  untuk  attribut-attribut  yang  digunakan  adalah  Jurusan,  Perguruan  Tinggi,  Jenis Kelas,  Nilai  IP  Sementara  dari  semester  1  hinga  4,  tahun  lulus,  dan  angkatan  kuliah.  Lalu  dari  attribut  dan  model  yang digunakan, peneliti menggunakan bahasa pemrograman  Python 3 dan tools Jupyter Notebook untuk melakukan pemrosesan dataset yang sudah disiapkan. Selanjutnya pembagian dataset dibagi 70% untuk data training dan 30% sebagai data testing. Untuk  menguji  proses  algoritma  yang  digunakan  peneliti  menggunakan  K-Fold  Validation  Hasil  penelitian  ini  merupakan akurasi dari model prediksi yang dilakukan, yang dimana hasil akurasi yang didapat dari bahasa pemrograman  Python 3 dan algoritma Naïve Bayes adalah 0.8103.
Kata Kunci : Naïve Bayes; Python 3; Perguruan Tinggi; Mahasiswa; Alumni
Abstract −Many parameters affect the timeliness of student graduation, starting from the student's interest in certain majors, the type of class chosen, to the grades for each semester obtained. This is a determining factor in how students can graduate on time or not at the end of their education. So a model is needed to predict student graduation rates on time, using alumni data whose data is obtained from several universities in Palembang City. The model used is a Naïve Bayes algorithm which serves as  a  model  for  classification.  The  dataset  used  is  alumni  data  that  has  been  collected  from  several  universities,  while  the attributes used are the Department, College, Class Type, Temporary IP Value from semester 1 to 4, graduation year, and college generation. Then from the attributes and models used, the researcher used the Python 3 programming language and the Jupyter Notebook tools to process the prepared dataset. Furthermore, the distribution of the dataset is divided by 70% for training data and 30% for testing data. To test the algorithmic process used by researchers using K-Fold Validation. The results of this study are  the  accuracy  of  the  prediction  model  carried  out,  where  the  accuracy  results  obtained  from  the  Python  3 programming language and the Naïve Bayes algorithm are 0.8103.
Keywords: Naïve Bayes; Python 3; University; Student; Alumni

## 1. PENDAHULUAN
Permasalahan  yang  terjadi  pada  sebuah  lembaga  pendidikan  terutama  pada  Perguruan  Tinggi  baik  itu  negeri ataupun swasta ialah mencari prediksi tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu, karena dengan lulus tepat waktu merupakan salah satu penilaian dalam proses akreditasi Perguruan Tinggi, sehingga semakin banyak mahasiswa yang  tepat  waktu  kelulusannya  maka  semakin  baik  penilaian  yang  didapat  pada  saat  akreditasi,  maka  untuk menjalankan penelitian ini dibutuhkan beberapa dataset lengkap mengenai data kelulusan mahasiswa, seperti data detail mahasiswa  mulai dari NIM, nama, jurusan, fakultas, tahun masuk kuliah dan tahun kelulusan mahasiswa. Dalam hal ini sampel data yang diambil dari beberapa sumber  Perguruan Tinggi terkemuka di kota Palembang baik  itu  Universitas,  Institut,  ataupun  Sekolah  Tinggi  sebagai  penentu  dalam  hal  prediski  tingkat  kelulusan mahasiswa  tepat  waktu,  normalnya  mahasiswa  yang  dapat  lulus  tepat  waktu  adalah  mahasiswa  yang  masa pendidikannya mampu ditempu selama empat (4) tahun masa studi, jika lewat dari itu maka mahasiswa tersebut digolongkan mahasiswa tidak tepat waktu.
Penelitian yang berjudul Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan, pada penelitian ini menghasilkan nilai  Presentase  keakuratan  menunjukkan  kefektifan  dataset  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  yang  diterapkan  ke dalam metode Naïve Bayes Clasification yang mencapai 94 %. Lalu  Nilai Presentase keakuratan menunjukkan kefektifan  dataset  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  yang  diterapkan  ke  dalam  metode Naïve  Bayes Clasification. Impelementasi Naïve  Bayes menggunakan  aplikasi  WEKA  dapat  menelusuri  karakteristik  atribut  dari  dataset dengan luaran Pilihan Lulus. Pengelompokkan Pilihan Lulus dilakukan berdasarkan atribut terpilih yaitu Prodi, Pilihan Pertama, Pilihan Kedua dan Nilai Rata-rata[1],
Penelitian yang berjudul Perbandingan Dan Analisis Metode Klasifikasi Untuk Menentukan Konsentrasi Jurusan,  hasil  penelitian  ini  menunjukan  pemilihan  terhadap  konsentrasi  jurusan  hanya  berdasarkan  pada keinginan  mahasiswa  ataupun  ikut-ikutan  teman,  untuk  itu  dirasa  perlu  adanya  preferensi  dalam  membantu mahasiswa  memilih  konsentrasi.  Metode  yang  digunakan  yaitu  C4.5  dan Naïve  Bayes dengan  menggunakan aplikasi Rapid  Miner sebagai  alat  bantu  untuk  mengklasifikasikan  penjurusan  mahasiswa.  Pada  penelitian  ini diketahui algoritma C4.5 memiliki tinggkat akurasi 48,06 % dan naïve bayes 42,79%[2].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3030
Sedangkan  penelitian  yang  berjudul  Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier Dalam  Menentukan Strategi Promosi Penerimaan Mahasiswa Baru, Berdasarkan data hasil dan pembahasan diatas dapat kita jadikan sebagai acuan untuk menentukan strategi promosi pada Universitas Bina Darma Palembang dengan melihat data atribut dari Alamat, Asal Sekolah dan Program Studi. Dimana dari data Penerimaan Mahasiswa Baru (PMB) dari tahun 2014-2016 dengan jumlah data 6495 yang registrasi 6121 dan tidak registrasi 374[3].
Pada  penelitian  yang  berjudul  Komparasi  Kinerja  Algoritma  C.45  Dan Naive  Bayes Untuk  Prediksi Kegiatan Penerimaanmahasiswa Baru, pada penelitian ini didapatkan hasil tertinggi yaitu pengujian dengan data training  sebanyak  2133  dan  data  testing  sebanyak  533  yaitu  algoritma  C45  memiliki  nilai  akurasi  lebih  tinggi sebesar 88.74% dibandingkan algoritma Naive Bayes yang memiliki akurasi sebesar 87.24%[4].
Solusi yang ditawarkan berdasarkan permasalahan diatas adalah dengan memprediksi akurasi tepat waktu atau  tidak  tingkat  kelulusan  mahasiswa  dengan  model Naïve  Bayes .  Model  yang  diambil  dalam  penelitian  ini adalah Naïve Bayes , kelebihan Naïve Bayes Classifier dibandingkan algoritma lain adalah pada kemampuannya mengklasifikasi dokumen dengan kesederhanaan dan kecepatan komputasinya namun memiliki komputasi tinggi, metode Naïve Bayes Classifier juga memiliki kinerja yang baik terhadap pengklasifikasian data dokumen yang mengandung angka maupun teks [5] . Penelitian  yang  berjudul The  Combination  of  Naive  Bayes  and  Particle  Swarm  Optimization Methods of Student’s Graduation Prediction , Hasilnya  adalah  metode Naive  Bayes memiliki  nilai  akurasi yang lebih tinggi jika digabungkan dengan Particle Swarm Optimization . Dengan demikian universitas dapat lebih mudah  memprediksi  apakah  siswa  lulus  tepat  waktu  untuk  yang  akan  datang  periode  kelulusan.  Nilai  akurasi peneltian ini mencapai 100% dari 10 sampel yang digunakan berdasarakan sampel acak pada mahasiswa UIGM Palembang[6].
Penelitian  yang  berjudul Comparative  Study  of  K-NN,  Naive  Bayes  and  Decision  Tree  Classification Techniques, pada penelitian ini menghasilkan survei dan analisis tentang perbandingan antar data mining algoritma klasifikasi (Pohon keputusan, KNN, Bayesian), hal ini menunjukkan bahwa semua algoritma Decision Tree lebih akurat  dan  mereka  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  lebih  sedikit  dan  itu  adalah  algoritma  yang  lebih  mudah dibandingkan dengan K-NN dan Bayesian[7].
Penelitian yang berjudul Analysis on Students Performance Using Naïve , hasil peneltian ini ditunjukkan bahwa  dengan  10  cross-fold-validation  algoritma  Naive  Bayes  dapat  digunakan  untuk  klasifikasi  kinerja mahasiswa semester II tahap awal dengan akurasi 73,4%[8].
Penelitian  yang  berjudul Educational  Data  Mining  untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan Algoritme  Naïve  Bayes  Classifier, Hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa  NBC  berhasil  diterapkan  untuk memprediksi  kelulusan  mahasiswa.  Prediksi  dari  kelulusan  mahasiswa  tersebut  mampu  menghasilkan  akurasi 73,725%, presisi 0,742, recall 0,736 dan F-measure 0,735[9].
Berdasarkan  penelitian-penelitian  diatas  maka  salah  satu  fungsi  penerapan  data  mining  dengan  metode Naïve Bayes dalam Perguruan Tinggi adalah untuk memprediksi tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu yang dalam  hal  ini  studi  kasus  diambil  dari beberapa  Universitas,  Institut  ataupun  Sekolah  Tinggi  yang  ada  di  Kota Palembang. Banyak penelitian telah dilakukan berkaitan dengan  model Naïve Bayes tersebut. Kebanyakan dari penelitian  tersebut  mengarah  kepada  ilmu  komputer  atau  informasi  data  mengenai  statistika  sehingga  pada pembahasannya  lebih ditekankan pada  hasil  prediksi  untuk  suatu  model  prediksi  yang baru dalam  menentukan prediksi tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu.
Pengembangan model baru pada model Naive Bayes dianggap cocok digunakan untuk klasifikasi prediksi tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu. Maka pada penelitian ini akan di implementasikan metode tersebut dan dicari  hasil  akurasi  dengan  model Naive bayes dan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python  3 serta  hasil pengelompokan  dari  tingkat  akurasi  prediksi  tersebut,  sehingga  dapat  menggali  informasi  mengenai  hasil  data mining  pada  prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu,  dan  menghasilkan  prediksi  data  terhadap mahasiswa yang masih aktif menjalankan studi serta dapat mengukur hasil dari model ini dalam hal data mining pada  prediksi  tingkat  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  khususnya  di  beberapa  Universitas,  Institut  ataupun Sekolah Tinggi yang ada di Kota Palembang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah sebagai proses untuk mendapatkan informasi yang berguna dari gudang basis data yang besar. Data mining juga dapat diartikan sebagai pengekstrakan informasi baru yang diambil dari bongkahan data besar yang membantu dalam pengambilan keputusan. Data mining sering juga disebut dengan Knowledge Discovery in Database atau  disingkat  KDD,  adalah  kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data  histori  untuk menelusuri data yang ada untuk membangun sebuah model agar dapat mengenali pola data yang lain berukuran besar[10]. Data mining merupakan proses penemuan pola - pola baru dari kumpulan - kumpulan data yang sangat besar, yang meliputi metode - metode irisan dari artificial intelligence, machine learning, statistics , dan database system . Data mining juga dapat mengekstraksi (mengambil intisari) pengetahuan dari sekumpulan data sehingga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3030
Submitted: 30/05/2021 ; Accepted: 01/07/2021 ; Published: 31/07/2021
didapatkan struktur yang dapat dimengerti manusia serta meliputi basis data dan manajemen data, prapemrosesan data,  pertimbangan  model  dan  inferensi,  ukuran  ketertarikan,  pertimbangan  kompleksitas,  pasca  pemrosesan terhadap struktur yang ditemukan, visualisasi, dan online updating[11]. ©

## 2.2 Naïve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya  sehingga  dikenal  sebagai  Teorema  Bayes. Naïve  Bayes untuk  setiap  kelas  keputusan,  menghitung probabilitas dengan syarat bahwa kelas keputusan adalah benar, mengingat vektor informasi obyek. Algoritma ini mengasumsikan bahwa atribut obyek adalah independen. Probabilitas yang terlibat dalam memproduksi perkiraan akhir dihitung sebagai jumlah frekuensi dari "master" tabel keputusan. The Naive Bayes Classifier bekerja sangat baik  dibanding  dengan  model Classifier lainnya[12]. Teorema  bayes merupakan  dasar  aturan  dari naive  bayes Classifier berikut teorema bayes akan disajikan pada persamaan. © ©
P (H|X) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan:
x
: Data dengan class yang belum diketahui c
: Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
P(c|x) : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi (posteriori probability) P(c) : Probabilitas hipotesis (prior probability) P(x|c) : Probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis P(x) : Probability c

## 2.3 Klasifikasi
Klasifikasi adalah Suatu teknik dengan melihat pada kelakuan dan atribut dari kelompok yang telah didefinisikan. Teknik  ini  dapat  memberikan  klasifikasi  pada  data  baru  dengan  memanipulasi  data  yang  ada  yang  telah diklasifikasi dan dengan menggunakan hasilnya untuk memberikan sejumlah aturan[13]. © © Klasifikasi merupakan proses identifikasi kelompok dari suatu obyek berdasarkan kesamaan fitur tertentu, dimana setiap  kelompok  telah  terbentuk  melalui  suatu  proses  tertentu.  Keunikan  setiap  kelompok  direpresentasikan dengan suatu vector fitur[14]. ©

## 2.4 Knowledge Dicovery in Database (KDD)
Knowledge Discovery in Database adalah proses untuk menggali dan menganalisis sejumlah data dan mengestrak informasi  dan  pengetahuian  yang  berguna.  Hasil  pengetahuan  yang  diperoleh  dalam  proses  tersebut  dapat digunakan sebagai basis pengetahuan untuk keperluan pengambilan keputusan”[15]. Proses dalam KDD adalah proses yang digambarkan pada dan terdiri dari rangkaian proses sebagai berikut: ©
Gambar1. Tahapan Knowledge Discovery in Database
Data mining merupakan salah satu langkah dari proses Knowledge Discovery from Data atau lebih dikenal dengan singkatan KDD”. Berikut langkah langkah dari KDD[16]:
Tahap-tahap data mining ada 6 yaitu:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3030
a. Pembersihan data ( data cleaning )
Pembersihan  data  merupakan  proses  menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak  konsisten  atau  data  tidak relevan. Pada umumnya data yang diperoleh, baik dari database suatu perusahaan maupun hasil eksperimen, memiliki  isian-isian  yang  tidak  sempurna  seperti  data  yang  hilang,  data  yang  tidak  valid  atau  juga  hanya sekedar salah ketik. Selain itu, ada juga atribut-atribut data yang tidak relevan dengan hipotesa data mining yang  dimiliki.  Data-data  yang  tidak  relevan  itu  juga  lebih  baik  dibuang.  Pembersihan  data  juga  akan mempengaruhi  performasi  dari  teknik  data  mining  karena data  yang ditangani  akan  berkurang  jumlah  dan kompleksitasnya.
b. Integrasi data ( data integration )
Integrasi data merupakan penggabungan data dari berbagai database ke dalam satu database baru. Tidak jarang data yang diperlukan untuk data mining tidak hanya berasal dari satu database tetapi juga berasal dari beberapa database atau file teks. Integrasi data dilakukan pada atribut-aribut yang mengidentifikasikan entitas-entitas yang unik seperti atribut nama, jenis produk, nomor pelanggan dan lainnya. Integrasi data perlu dilakukan secara cermat karena kesalahan pada integrasi data bisa menghasilkan hasil yang menyimpang dan bahkan menyesatkan pengambilan aksi nantinya. Sebagai contoh bila integrasi data berdasarkan jenis produk ternyata menggabungkan  produk  dari  kategori  yang  berbeda  maka  akan  didapatkan  korelasi  antar  produk  yang sebenarnya tidak ada.
c. Seleksi Data ( Data Selection )
Data yang ada pada database sering kali tidak semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai untuk dianalisis yang akan diambil dari database. Sebagai contoh, sebuah kasus yang meneliti faktor kecenderungan orang membeli dalam kasus market basket analysis, tidak perlu mengambil nama pelanggan, cukup dengan id pelanggan saja.
d. Transformasi data (Data Transformation)
Data diubah atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam data mining. Beberapa metode data  mining  membutuhkan  format  data  yang  khusus  sebelum  bisa  diaplikasikan.  Sebagai  contoh  beberapa metode standar seperti analisis asosiasi dan clustering hanya bisa menerima input data kategorikal. Karenanya data  berupa  angka  numerik  yang  berlanjut  perlu  dibagi-bagi  menjadi  beberapa  interval.  Proses  ini  sering disebut transformasi data.
e. Proses mining,
Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode  diterapkan  untuk  menemukan  pengetahuan  berharga  dan tersembunyi dari data.
f. Evaluasi pola ( pattern evaluation ),
Untuk mengidentifikasi pola-pola menarik kedalam knowledge-based yang ditemukan. Dalam tahap ini hasil dari teknik data mining berupa pola-pola yang khas maupun model prediksi dievaluasi untuk menilai apakah hipotesa  yang  ada memang  tercapai.  Bila  ternyata  hasil yang  diperoleh  tidak  sesuai  hipotesa  ada  beberapa alternatif  yang  dapat  diambil  seperti  menjadikannya  umpan  balik  untuk  memperbaiki  proses  data  mining, mencoba metode data mining lain yang lebih sesuai, atau menerima hasil ini sebagai suatu hasil yang di luar dugaan yang mungkin bermanfaat.
g. Presentasi pengetahuan ( knowledge presentation ),
Merupakan  visualisasi  dan  penyajian  pengetahuan  mengenai  metode  yang  digunakan  untuk  memperoleh pengetahuan  yang  diperoleh  pengguna.  Tahap  terakhir  dari  proses  data  mining  adalah  bagaimana memformulasikan keputusan atau aksi dari hasil analisis yang didapat. Ada kalanya hal ini harus melibatkan orang-orang  yang  tidak  memahami  data  mining.  Karenanya  presentasi  hasil  data  mining  dalam  bentuk pengetahuan yang bisa dipahami semua orang adalah satu tahapan yang diperlukan dalam proses data mining. Dalam presentasi ini, visualisasi juga bisa membantu mengkomunikasikan hasil data mining.

## 2.5 Python
Python merupakan  salah  satu  alat  yang  direkomendasikan  untuk  hal  tersebut.  Dalam  beberapa  tahun  terakhir, Dukungan perpustakaan Python yang ditingkatkan (terutama panda) telah membuatnya menjadi alternatif yang kuat untuk tugas analisis data. Dikombinasikan dengan kekuatan Python dalam pemrograman tujuan umum, itu adalah pilihan yang sangat baik sebagai bahasa tunggal untuk membangun aplikasi data-sentris[17]. Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang banyak digunakan oleh perusahaaan besar maupun para developer untuk mengembangkan berbagai macam aplikasi berbasis desktop, web dan mobile . Python diciptakan oleh Guido  van  Rossum di  Belanda  pada  tahun  1990  dan  namanya  diambildari  acara  televisi  kesukaan  Guido Monty Python ’s Flying  Circus . Van  Rossum mengembangkan Python sebagaihobi,  kemudian Python menjadi bahasa pemrograman yang dipakai secara luas dalam industri dan pendidikan karena sederhana, ringkas, sintak sintuitif dan memiliki pustaka yang luas[18].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3030

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Setelah melakukan analisis data pada bab sebelumnya, maka pada bab ini merupakan hasil dan pembahasan dari penelitian yang berjudul pengembangan model untuk prediksi tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu. Dengan menggunakan data alumni maka akan dapat dicari tahu seberapa besar tingkat tepat waktu mahasiswa yang masih menjalani studi untuk lulus tepat waktu, dari hasil pengumpulan data maka sudah di dapat beberapa sampel data dari beberapa Universitas ataupun institusi pendidikan, dataset yang digunakan pada penelitian ini berjumlah 1739 yang  berasal  dari  data  alumni,  setelah  itu dataset dibagi  menjadi  data training yang  berjumlah  70%  dari keseluruhan data dan yang akan dijadikan data testing berjumlah 30% dari keseluruhan data. Berikut jumlah data yang sudah disusun pada gambar 1 berikut berdasarkan Perguruan Tinggi.

## Gambar 2. Dataset
Dataset pada gambar 2 berisikan attribut data yang akan diolah pada proses klasifiksasi dengan algoritma Naïve Bayes, attribut tersebut berisikan jurusan, PT, jenis kelas, IP sementara dari semester 1 sampai 4, angkatan masuk, dan tahun lulus alumni tersebut.

## 3.2 Persebaran Distribusi Data
Berikut merupakan grafik distribusi data berdasarkan attribut jurusan, Perguruan Tinggi dan jenis kelas pada tiap mahasiswa,  persebaran  data  ini  dibagi  kedalam  2  jenis  distribusi,  pertama  distribusi  sebelum  data  di  proses cleaning dan  kedua  distribusi  data  setelah  melewati  proses cleaning  data. Berikut  gambar  3  yang  berisikan distribusi data.
Gambar 3. Grafik Persebaran Data
Berikut ini merupakan grafik-grafik distribusi data setelah dilakukan proses cleaning dan transformasi data dapat dilihat pada gambar grafik persebaran data berdasarkan jurusan seperti gambar 4 berikut ini.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3030
Gambar 4. Grafik Persebaran Data Setelah Cleaning
Setelah  melihat  gambar  4  yang  berisikan  data  persebaran  pada dataset ,  maka  proses  selanjutnya  adalah klasifikasi dengan model Naïve Bayes menggunakan bahasa pemrograman Python 3 pada tools jupyter notebook.

## 3.3 Proses Klasifikasi Naïve Bayes Dengan Python 3
Pemilihan algoritma Naïve Bayes didasari oleh karena memiliki performa yang cukup tesis dan waktu pemrosesan yang  cepat.  Pada  fase  ini  akan  ditunjukan  bagaimana  melakukan  prediksi  terhadap  kelulusan  tepat  waktu mahasiswa dengan algoritma Naïve Bayes pada tools jupyter notebook dan bahasa pemrograman Python. Sebelum melakukan  proses  klasifikasi  pada  penelitian  ini  adalah  melakukan  proses  pemanggilan library dengan mengimport modul  (nampy,  pandas,  seaborn,  matplotlib), berikut  merupakan  tahapan  dari  proses  klasifikasi dengan Naïve Bayes.
a. Pertama dataset yang telah disiapkan di import kedalam tools sebelum diolah dengan model Naïve Bayes.
b. Setelah proses memasukan data, maka proses selanjutnya membaca file yang sudah diatur dengan ektensi csv.
c. Langkah selanjutnya melakukan preprocessing atau merubah data sebelum diolah pada tahap selanjutnya, dikarenakan beberapa tipe data attribut masih berbentuk string atau float maka dilakukan preprocessing data yang berisi source code untuk merubah tipe attribut data ke numberic
d. Setelah  data  masuk  maka  proses  selanjutnya cleaning  data dan transformasi  data agar  data  dapat  diolah dengan model Naïve Bayes.
e. Setelah data training alumni telah siap untuk digunakan, maka proses selanjutnya adalah penggunaan library untuk melakukan prediksi serta menguji dan mengevaluasi model yang akan digunakan, berukut merupakan source code yang akan digunakan dalam memanggil library-library yang akan dipakai.
f. Setelah  memasukan source  code untuk  melakukan  pemanggilan library maka  proses  selanjutnya  adalah melakukan ekstraksi terhadap fitur yang akan digunakan dan melakukan klasifikasi sekaligus dengan satu kelas pipeline. pembagian data menjadi data training dan data testing, jumlah data training dibuat menjadi 70% dari keseluruhan data sedangkan data testing diambil 30% dari keseluruhan data, total data berjumlah 1739 record yang akan dipilih secara acak atau random by system.
g. Setelah data siap maka proses selanjutnya memanggil model Naïve Bayes untuk di lihat hasil dari performa dan akurasi dari model yang dipakai.
h. Setelah didapat hasil akurasi maka proses selanjutnya mencari data K-Fold Validation , pengujian ini dibagi menjadi 10 K untuk dicari hasil akurasi yang lebih baik.

## 3.4 Uji Data Dan Model
Pada tahap ini akan dilakukan uji data dan evaluasi model dari source code sebelumnya terhadap evaluasi model dengan confussion matrix. Serta melakukan pengujian terhadap performa dari algoritma Naïve Bayes pada bahasa pemrograman Python 3 dan data alumni yang dginuakan, berikut merupakan data-data yang akan dihasilkan dari penelitian ini:
a. Data hasil akurasi berdasakan data test terhadap data training,
b. Data Confusion Matrix
c. Hasil dari Precision, Recall, dan F1-Score
Terlihat  pada  hasil  pengujian  dari  diatas  dilakukan  proses  klasifikasi  terhadap  sebaran  data  testing. Pengujian dilakukan dengan melakukan klasifikasi terhadap data testing. Pada pengujian ini, penulis menggunakan nilai  random_state  yaitu  0  sampai  4.  Hasil  confussion  matrix  dari  tiap  sebaran  data  dapat  dilihat  pada  tabel  1 berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3030
Tabel 1. Hasil Persebaran Confussion matrix
Algoritma Naïve Bayes Actual Value Tepat Waktu Tidak Tepat Waktu Tepat Waktu 220 49 Tidak Tepat Waktu 50 203
Setelah nilai-nilai pada Confussion Matrix diketahui, maka proses selanjutnya adalah mengetahui atau menghitung dari  nilai precission,  accuracy,  recall dan F1-Score. Precission merupakan  ketepatan  nilai  antara  permintaan pengguna pada respon system , sedangkan accuracy merupakan perbandingan antara informasi benar yang dijawab sistem dengan keseluruhan data, lalu recall merupakan ketepatan antara informasi yang sama dengan informasi yang  pernah  dipanggil  sebelumnya,  terakhir  adalah F1-Score yaitu  merupakan  perbandingan  rata-rata  pada precission dan recall yang dibobotkan. Berikut hasil dari source code untuk melakukan pengujian model yang dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Hasil Pengujian Model Jenis Klasifikasi Precision Recall F1-Score Tepat Waktu 0.81 0.82 0.82 Tidak Tepat Waktu 0.81 0.80 0.80
Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa hasil dari evaluasi model yang dapat dilihat nilai precision dan recall pada setiap kelas dapat terlihat kemampuan pemrosesan sistem dalam mencari tingkat ketepatan kelulusan tepat waktu terhadap mahasiswa antara Tepat Waktu yang memiliki nilai “81%” dan Tidak Tepat Waktu “81%”. Tingkat keberhasilan  dari  pemrosesan  sistem  dalam  memperoleh  kembali  informasi  label  Tepat  Waktu  adalah  “82%”, untuk label Tidak Tepat Waktu adalah “80%”. Berikut ini gambar 5 yang merupakan hasil dari nilai accuracy dari algoritma Naïve Bayes yang sudah dijalankan.
Gambar 5. Hasil Akurasi Naïve Bayes

## 3.5 Hasil Pengujian Pengaruh K-FOLD
Nilai Akurasi Dengan Algoritma Naive Bayes Pada Data Testing 0.8103448275862069 atau 0.810. Setelah model di  uji  maka  akan  menunjukan  hasil  yang  cukup  baik.  Sedangkan  peneliti  menggunakan cross  validation untuk menguji performa dari model yang digunakan, berikut hasil yang didapat dengan nilai K = 10 dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil K-Fold Validation No K-Fold Hasil 1 K-1 0.85714286 2 K-2 0.82857143 3 K-3 0.74285714 4 K-4 0.74285714 5 K-5 0.84285714 6 K-6 0.75714286 7 K-7 0.8115942 8 K-8 0.89855072 9 K-9 0.71014493 10 K-10 0.8115942
Dari tabel 3 di atas dapat terlihat bahwa hasil pengujian tertinggi terletak pada K=8, yang dimana berisi 0.898.  Hasil  pengujian  ini  memiliki  hasil  yang  berbeda-beda  sehingga  dilakukan  perhitungan  rata-rata  yang dimana hasil rata-ratanya adalah 0.800.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan akhir dari penelitian yang dijalankan, pada penelitian yang berjudul Pengembangan Model Prediksi Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu, yang menggunakan sampel data alumni dari beberapa Perguruan Tinggi yang ada di Kota Palembang, berikut merupakan kesimpulan akhir dari penelitian ini.Penggunaan data uji menggunakan data  alumni  dari  beberapa  Perguruan  Tinggi  seperti  UIN  Raden  Fatah  Palembang,  Universitas  Bina  Darma

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3030
Palembang, Universitas PGRI Palembang dan STISIPOL Candradimuka Palembang. Hasil data uji yang didapat memiliki tingkat Akurasi sebesar 0.810 dengan menggunakan Algoritma Naïve Bayes. Untuk nilai percision Kelas Tepat Waktu memiliki nilai “0.81” sedangkan Tidak Tepat Waktu sebesar “0.81”. Untuk nilai recall Kelas Tepat Waktu memiliki nilai “0.82” sedangkang kelas Tidak Tepat Waktu sebesar “0.80”.

## REFERENCES
[1] S. Syarli and A. A. Muin, “Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan (Studi Kasus: Data Mahasiswa Baru Perguruan Tinggi),” J. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 22–26, 2018.
[2] I. Hidayanti, T. B. Kurniawan, and A. Afriyudi, “Perbandingan Dan Analisis Metode Klasifikasi Untuk Menentukan Konsentrasi Jurusan,” J. Ilm. Inform. Glob. , vol. 11, no. 1, pp. 16–21, 2020, doi: 10.36982/jig.v11i1.1067.
[3] A.  H.  Mirza,  “Application  of  Naive  Bayes  Classifier  Algorithm  in  Determining  New  Student  Admission  Promotion Strategies,” J. Inf. Syst. Informatics , vol. 1, no. 1, pp. 14–28, 2019, doi: 10.33557/journalisi.v1i1.2.
[4] N.  Yahya  and  A.  Jananto,  “Komparasi  Kinerja  Algoritma  C.45  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Kegiatan Penerimaanmahasiswa Baru (Studi  Kasus : Universitas Stikubank Semarang),” Pros.  SENDI ,  no.  2014,  pp.  978–979, 2019.
[5] D. N. Chandra, G. Indrawan, and I. N. Sukajaya, “Klasifikasi Berita Lokal Radar Malang Menggunakan Metode Naïve Bayes Dengan Fitur N-Gram,” J. Ilmu Komput. Indones. , vol. 4, no. 2, 2019.
[6] E. Purnamasari, D. P. Rini, and Sukemi, “The Combination of Naive Bayes and Particle Swarm Optimization Methods of  Student’s  Graduation  Prediction,” J.  Ilm.  Tek.  Elektro  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  2019,  doi: 10.26555/jiteki.v5i2.15317.
[7] S.  D.  Jadhav  and  H.  P.  Channe,  “Comparative  Study  of  K-NN,  Naive  Bayes  and  Decision  Tree  Classification Techniques,” Int. J. Sci. Res. , vol. 5, no. 1, pp. 1842–1845, 2016, doi: 10.21275/v5i1.nov153131.
[8] M. Mokhairi, H. Nawang, and S. N. Wan, “Analysis on Students Performance Using Naïve,” J. Theor. Appl. Inf. Technol. , vol. 31, no. 16, pp. 3993–4000, 2017.
[9] E. Sutoyo and A. Almaarif, “Educational Data Mining untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritme Naïve  Bayes  Classifier,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  95–101,  2020,  doi: 10.29207/RESTI.V4I1.1502.
[10]  H. Prasetyo and W. Sutopo, “Perkembangan Keilmuan Teknik Industri Menuju Era,” Semin. dan Konf. Nas. IDEC 2017 , pp. 488–496, 2017.
[11]  J. Sumpena and N. Kurnia, “Analisis Prediksi Kelulusan Siswa PKBM Paket C dengan Metoda Algoritma Naïve Bayes,” Tedc , vol. 13, no. 2, pp. 127–133, 2019.
[12]  D. L. Olson and D. Delen, Advanced Data Mining Techniques . Springer, 2008.
[13]  D. Aprilia, D. Aji Baskoro, L. Ambarwati, and I. W. S. Wicaksana, Belajar Data Mining Dengan Rapid Minner . 2013.
[14]  R.  Y.  Dillak,  D.  M.  Pangestuty,  and  M.  G.  Bintiri,  “Klasifikasi  Jenis  Musik  Berdasarkan  File  Audio  Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Learning Vector Quantization,” Semin. Nas. Inform. , vol. 2012, no. semnasIF, pp. 122–125, 2012.
[15]  D. A. Effendy, K. Kusrini, and S. Sudarmawan, “Classification of intrusion detection system (IDS) based on computer network,” Int. Conf. Inf. Technol. Inf. Syst. Electr. Eng. , 2017.
[16]  H. Jiawei and K. Micheline, Data mining: concepts and techniques second edition . 2006.
[17]  M. L. Abbot and J. McKinney, Understanding and applying research design . New Jersey: John Wiley & Sons, Inc, 2013.
[18]  M.  Romzi  and  B.  Kurniawan,  “Pembelajaran  Pemrograman  Python  Dengan  Pendekatan  Logika  Algoritma,” J.  Tek. Inform. Mahakarya , vol. 03, no. 2, pp. 37–44, 2020.