Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 191-203 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.308 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Berdasarkan Riwayat Akademik Menggunakan Metode Naïve Bayes
Imam Riadi 1 , Rusydi Umar 2 , Rio Anggara 2 *
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Ahmad Dahlan, Indonesia.
2 Program Studi Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
Confusion Matrix; Data Mining; Klasifikasi;
Naïve Bayes; Prediksi Kelulusan.

## Keywords:
Confusion Matrix; Data Mining; Classification;
Naive Bayes; Graduation Prediction.
Abstrak: Kelulusan tepat waktu mahasiswa memiliki dampak besar dalam dunia pendidikan. Namun, tidak semua mahasiswa, mampu mencapai  prestasi  tersebut.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  penelitian yang mendalam dalam menganalisis data kelulusan sebagai upaya mendukung  mahasiswa  agar  berhasil  menyelesaikan  studi  mereka tepat waktu. Penelitian data kelulusan bisa dilakukan menggunakan tehnik  klasifikasi  data  mining.  Klasifikasi  merupakan  salah  satu pengolahan  dalam  data  mining  dilakukan  dengan  cara mengelompokkan  dengan  metode  tertentu.  Penelitian  ini membangun  aplikasi  dengan  implementasi  metode naive  bayes dengan  mempertimbangkan  parameter  menghasilkan  klasifikasi mahasiswa lulus tidak tepat waktu dan lulus tepat waktu. Tahapan pada  penelitian  seperti load  data , cleaning  data , selection  data, transformation  data, data  training,  data  testing,  dan  hasil  prediksi. Tahapan  pengujian  akurasi  penelitian  menggunakan  metode confusion matrix mendapat akurasi 72% dengan total penerapan data sejumlah  291  dengan  detail  273  data  training  dan  18  data  testing. Hasil akurasi menunjukkan bahwa sistem prediksi kelulusan dapat digunakan  FTI  UAD  sebagai  salah  satu  acuan  dan  pertimbangan fakultas mengambil langkah-langkah kelulusan mahasiswa.
Abstract: The timely graduation of students has a significant impact on the world  of  education.  However,  not  all  students  manage  to  achieve  this milestone. Therefore, in-depth research is needed to analyze graduation data as an effort to support students in successfully completing their studies on time.  Research  on  graduation  data  can  be  conducted  using  data  mining classification techniques. Classification is one of the data processing methods in data mining, carried out by grouping data using specific methods. This research  builds  an  application  implementing  the  Naive  Bayes  method, considering various parameters to classify students into those who graduate on time and those who do not. The research process involves several stages, including data loading, data cleaning, data selection, data transformation, data  training,  data  testing,  and  result  prediction.  The  accuracy  of  the research is evaluated using the confusion matrix method, which yields an accuracy  rate  of  72%.  This  accuracy  is  obtained  from  a  total  of  291  data points,  comprising  273  data  points  for  training  and  18  data  points  for testing. The accuracy results indicate that the graduation prediction system can  be  used  by  FTI  UAD  as  a  reference  and  consideration  in  making decisions related to student graduation.

## Riwayat Article:
Submitted: 7 Agustus 2023 Accepted:  10 Oktober 2023 Published: 23 Januari 2024
Corresponding Author: Rio Anggara Email: rio2107048006@webmail.uad.ac.id
Imam Riadi, Rusydi Umar, Rio Anggara

## PENDAHULUAN
Kelulusan dunia perkuliahan merupakan hal yang paling ditunggu oleh orang tua dan pelajar. Mahasiswa  yang  terlambat  lulus,  diberikan  waktu  untuk  menyelesaikan  tugas  akhir  sebagai  syarat kelulusan (Nugraha et al., 2018). Kampus memiliki kebijakan untuk memberi batas waktu maksimal, supaya mahasiswa  menyelesaikan tugas akhir. Apabila tidak memenuhi batas  maksimal maka akan mendapat  sanksi  DO.  Universitas  Ahmad  Dahlan  (UAD)  menjadi  salah  satu  lembaga  pendidikan swasta terkenal di Yogyakarta. Kampus UAD salah satunya terletak di Jalan Prof. Dr. Soepomo Janturan Daerah Istimewa Yogyakarta 55166. Kampus UAD memiliki 11 fakultas pada tahun 2023, salah satunya Fakultas  Teknologi  Industri  (FTI).  FTI  UAD  terdapat  5  prodi  seperti  Teknologi  Pangan,  Tehnik Informatika,  Tehnik  Kimia,  Tehnik  Elektro  dan  Tehnik  Industri.  Kebijakan  penyelesaian  tugas  akhir dibuat  oleh  bidang  kemahasiswaan,  dimana  merupakan  salah  satu  aspek  penilaian  penting keberhasilan  kelulusan  mahasiswa  (Priyatman  et  al.,  2019).  Ketepatan  waktu  mahasiswa  memiliki kriteria yang berbeda di setiap program. Setiap Universitas selalu mengusahakan yang terbaik untuk kemajuan  kampusnya,  termasuk  dalam  hal  Akreditasi  setiap  jurusan  (Hidayat,  2021).  Akreditasi menjadi keharusan utama oleh pihak kampus untuk menunjukkan kampus terbaik dan layak untuk menjadi tempat menimba ilmu calon mahasiswa. Label akreditasi jurusan pada setiap ijazah kelulusan menjadi  hal  sangat  dipertimbangkan  dalam  dunia  kerja  (Amri,  2020).  Badan  Akreditasi  Nasional Perguruan  Tinggi  (BAN-PT)  dalam  Buku  III  Pedoman  Penyusunan  Borang,  kualitas  Universitas  di Indonesia  parameter  dari  akreditasi  yang  dilakukan  pihak  BAN-PT  ( Yalidhan  &  Amin,  2018). Akreditasi dipengaruhi oleh kelulusan mahasiswa, apabila kelulusan tidak lebih dari total mahasiswa baru  ditahun  berikutnya  maka  dipastikan  akreditasi  akan  turun.  Seorang  mahasiswa  dapat melanjutkan  akademik  jika  memenuhi  beberapa  spesifikasi  syarat  akademik  (Dwi  et  al.,  2019). Mahasiswa yang tidak memenuhi persyaratan akademik akan dikenakan drop out (DO). Penurunan jumlah mahasiswa yang lulus terlambat atau menghentikan kuliah bisa dicapai dengan cara mengenali mahasiswa-mahasiswa  tersebut  dan  membuat  aturan-aturan  yang  mendorong  mereka  untuk mengikuti kurikulum (Larasati et al., 2019). Selain itu, ketika waktu lulus dapat diprediksi, manajemen mahasiswa  akan  lebih  efektif  dalam  mengurangi  jumlah  mahasiswa  yang  mendapatkan  sanksi akademik DO. Salah satu teknik untuk menghasilkan prediksi semacam itu adalah teknik data mining.
Data  mining  adalah  teknik  dalam  kemajuan  digital  berfungsi  meringankan  perusahaan  atau universitas mencari data informasi penting di gudang data  ( Saputra & Sibarani, 2020). Data mining dalam  arti  lain  sebuah  proses  mengekstrak  informasi  dan  pengetahuan  baru  membantu  dalam pengambilan keputusan yang berasal dari sebuah database (Ramadhan & Utami, 2019). Adanya data dalam jumlah besar dan kebutuhan akan informasi, untuk mendukung pengambilan keputusan dalam rangka  menciptakan  cara  berbisnis  dan  infrastruktur  pendukung  di  bidang  teknik  komputer merupakan awal munculnya teknologi data mining. Menjadikan informasi sebagai solusi pendukung keputusan dalam dunia perusahaan dan pendidikan (Nugraha et al., 2018). Penelitian dengan algoritma Naive  Bayes  Classifier  (NBC) untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  (Rachmat  et  al.,  2020).  NBC adalah metode pengelompokkan atau klasifikasi statistik sederhana dengan menghitung sekelompok kemungkinan melalui tahapan menghitung frekuensi kemunculan suatu data dan campuran dari nilai data  telah  diberi  (Falade  et  al.,  2019).  Dengan  metode  ini  dapat  diketahui  secara  detail  data  yang diperlukan dalam penelitian. Seperti pada umumnya setiap instansi perusahaan maupun perguruan tinggi  memiliki  data  di  setiap  harinya  yang  biasanya  di  kalkulasikan  dalam  bentuk  data  bulanan maupun tahunan (Rustam & Annur, 2019).
Data  penelitian  menggunakan  data  FTI  UAD,  seperti  data  sebelum  masuk  kuliah  dan  data mahasiswa setelah lulus kuliah. Data mahasiswa terdiri variabel NIM, nama mahasiswa, asal sekolah, asal provinsi, rata – rata matematika, IPK, TOEFL dan lama studi. Kumpulan data sebelum kuliah dan setelah kuliah di fakultas belum banyak dilakukan analisa lebih lanjut (Puspita & Widodo, 2021). Pada penelitian  2019  dengan  objek  penelitian  mata  kuliah  Pengantar  Teknologi  Informasi  (PTI) menggunakan  3  item  yaitu  nilai  tugas,  nilai  UTS  dan  nilai  UAS  (Pradnyana  &  Permana,  2018). Penggunaan  algoritma  yang  diperbandingkan  4  algoritma.  Seperti Naive  Bayes  (NB) , Neural  Network (NN),  Logistic  Regression  (LR) dan Support  Vector  Machine  (SVM) .  Total  semua  data  diambil  175
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Berdasarkan Riwayat Akademik Menggunakan Metode Naïve Bayes
mahasiswa, hasil akurasi metode Naive Bayes sebesar 89,7%. Hasil akurasi kelulusan dengan algoritma Neural  Network sebesar  85,7%.  Sedangkan  algoritma Logistic  Regression akurasi  kelulusan  88,6%. Algoritma menggunakan Support Vector Machine akurasi sebesar 95,4%. Hasil riset menunjukkan SVM merupakan  klasifikasi yang sangat robust (Shedriko & Firdaus, 2022). Pada riset ini, 3 jenis kayu jati digunakan:  Semarang,  Blora  dan  Sulawesi.  Analisis  tekstur  menggunakan  metode Gray  Level  Co- occurrence Matrix (GLCM) dan jarak spasial 1 piksel. Berdasarkan pengujian dan analisis, algoritma k- NN  biasanya  diklasifikasikan  menjadi  3  jenis  kayu  jati  yaitu  Semarang,  Blora  dan  Sulawesi  dengan tingkat  akurasi  diatas  70%.  Klasifikasi  terbaik  untuk  kayu  jati  sulawesi  adalah  metode Naive  Bayes dengan tingkat akurasi 82,7%. Karena metode Naive Bayes memberikan akurasi paling tinggi meskipun mengandung sedikit data latih, maka akurasi algoritma k-NN dipengaruhi oleh banyaknya data latih yang digunakan dalam pencarian (Waliyansyah & Fitriyah, 2019).
Studi  tahun  2020  menggunakan  75  data  latih  dan  25  data  uji.  Atribut  yang  digunakan  dalam segmentasi  pelanggan  adalah  jumlah  pembelian,  jangka  waktu,  dan  lokasi.  Hasil  pengujian  dari  25 pengujian  sistem  klasifikasi  data  terdapat  23  jawaban  benar  dan  2  jawaban  salah.  Hasil  dengan menggunakan  metode Confusion  Matrix menunjukkan  nilai  akurasi  mencapai  92%,  nilai  presisi mencapai  100%,  nilai recovery mencapai  91%  (Putro  et  al.,  2020).  Penelitian  pada  tahun  2021 menggunakan  data  penerapan  klasifikasi  karya  ilmiah(tugas  akhir)  dari  perpustakaan  Teknik Informatika Universitas Malikussaleh sebanyak 170 data, mencakup 150 data latih dan 20 sebagai data uji.  Hasil penelitian mendapat akurasi rata-rata 86,68%, dan waktu pemrosesan rata-rata untuk setiap pengujian adalah 5,7406 detik (Nurdin et al., 2021).
Penelitian lain dengan implementasi aplikasi WEKA, hasil proses klasifikasi kelas pilihan lulus terdiri 15 kategori. Kelas pilihan pertama lebih tinggi yaitu 274 data dan pilihan kedua 73 data dan 14 data gagal. Seleksi kelas dua dan algoritma tidak lulus  hingga 93,6288% dari total 338 data dan data rahasia, tetapi tidak cocok. Nilai persentase akurasi rendering efektif dari dataset yang diterima oleh pengklasifikasi Naïve Bayes, hingga 94% (Manullang et al., 2022).
Penelitian ini tentang klasifikasi kelulusan dengan fokus penelitian data mahasiswa berdasarkan riwayat terdahulu yang telah lulus dengan penerapan metode NBC. Sedangkan penelitian terdahulu menggunakan  metode  NBC  bukan  menggunakan  objek  mahasiswa.    Metode  tersebut  akan mengklasifikasikan  2  kategori  kemungkinan  kelulusan  mahasiswa.  Hasil  penelitian  berupa  hasil  2 klasifikasi yaitu lulus tidak tepat waktu atau lulus tepat waktu. Dengan klasifikasi ini akan didapatkan prediksi  mahasiswa.  Penelitian  ini  dengan  pengolahan data  mining menggunakan tools  framework streamlit dan library dari python dengan  menggunakan bahasa pemrograman Python . Penelitian akan lebih akurat apabila jumlah dataset lebih banyak dan lebih variatif atribut yang digunakan.  Dengan adanya penelitian prediksi kelulusan diharapkan menjadi dasar pengambilan keputusan menunjang mahasiswa bisa lulus tepat waktu, meminimalisir mahasiswa lulus tidak tepat waktu atau sampai DO. Penelitian ini juga sebagai pengembangan metode dalam data mining sekaligus kontribusi dalam ilmu pengetahuan.

## METODE
Penelitian ini dilakukan untuk klasifikasi data mahasiswa berdasar riwayat akademik mahasiswa yang telah lulus.
Naïve Bayes berdasar pada Teorema Bayes dengan rumus sebagai berikut:
𝑃(𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑥 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
H  adalah  hipotesis  dalam  penelitian.  X  adalah  bukti  dalam  penelitian.  P(X)  merupakan probabilitas  hipotesis  H  benar  untuk  bukti  X.  P(X|H)  merupakan  probabilitas  bukti  X  benar  untuk hipotesis  H.  P(H)  merupakan  robabilitas  prior  (awal)  hipotesis  H  dan  P(X)  merupakan  probabilitas prior  (awal)  bukti  X.  Teorema  Bayes  adalah  dasar  dari  banyak  metode  statistik  dan  algoritma  yang
Imam Riadi, Rusydi Umar, Rio Anggara
digunakan dalam berbagai bidang, termasuk dalam pemrosesan data dan machine learning . Pembahasan beberapa konsep yang relevan dengan dataset penelitian:
1. Probabilitas  Awal  (P(H))  atau prior  probability ,  dalam  konteks  dataset,  bisa  merujuk  pada probabilitas bahwa suatu kejadian atau hipotesis tertentu terjadi sebelum melihat data yang ada. Sebagai  contoh,  jika  kita  ingin  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  berdasarkan  beberapa  fitur seperti  nilai,  durasi  studi,  dan  lainnya,  P(H)  bisa  mengacu  pada  probabilitas  bahwa  seorang mahasiswa akan lulus tepat waktu sebelum melihat data spesifik mereka.
2. Probabilitas  Akhir  (P(X|H))  atau  likelihood  probability,  dalam  konteks  dataset,  mengacu  pada probabilitas bahwa data yang diamati (X) muncul ketika hipotesis tertentu (H) diterapkan. Dalam kasus di atas, ini bisa berarti probabilitas bahwa data seperti nilai rata-rata mahasiswa atau durasi studi yang diberikan akan muncul jika mahasiswa tersebut lulus tepat waktu (H).
Penerapan  Teorema  Bayes  pada  dataset  kelulusan  akan  melibatkan  penggunaan  informasi probabilitas  awal  ( prior  probability )  dan  probabilitas  akhir  ( likelihood  probability )  untuk  memperbarui pemahaman  kita  tentang  suatu  hipotesis  setelah  melihat  data.  Dalam  konteks  machine  learning,  ini sering digunakan dalam algoritma seperti Naive Bayes, yang memperkirakan probabilitas kelas (seperti lulus  atau  tidak  lulus)  berdasarkan  fitur-fitur  yang  diamati  (seperti  nilai,  durasi  studi,  dll.).  Ketika diterapkan pada dataset kelulusan, Teorema Bayes membantu dalam membuat prediksi atau mengambil keputusan berdasarkan bukti yang ada dalam dataset.
Pengumpulan  data  penelitian  adalah  tahapan  pengambilan  data  dan  analisis  secara  sistematis maupun objektif, pengumpulan data yang berfokus pada tujuan menemukan informasi yang peneliti butuhkan  untuk  mencapai  tujuan  peneliti   (Ramadhayanti,  2018).  Data  yang  terkumpul  selanjutnya disebut dengan nama dataset . Setelah database terkumpul selanjutnya data proses seleksi secara manual tanpa  menggunakan  sistem,  seleksi  ini  bertujuan  mendapatkan  data  yang valid sebelum  dilakukan pemrosesan kedalam sistem. Total record dataset yang digunakan sebelum dilakukan filter oleh sistem sebanyak 291 dataset. Setelah melakukan penyaringan data noise yang valid , dihasilkan 93 data. Dataset penelitian yang telah berhasil dikumpulkan terdiri dari atribut NIM, nama mahasiswa, nama SLTA, Prodi  (Program  Studi),  TTL  (Tempat  Tanggal  Lahir),  Provinsi,  MTK  (rata-rata  matematika),  tahun masuk, IPK, lama studi dan lama studi hari. Dalam penelitian ini hanya menggunakan beberapa atribut tidak semua atribut. Atribut yang akan diolah untuk prediksi ada 6 atribut seperti atribut nama SLTA, Prodi  (Program  Studi),  asal  Provinsi,  MTK  (rata-rata  matematika),  IPK  dan  lama  studi  hari.  Atribut pada dataset yang akan digunakan dalam penelitian seperti terlihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengumpulan Data Penelitian
No. NIM Nama Nama SLTA Prodi Provinsi MTK  IPK  TOEFL  Lama Studi Lama Studi Hari 1  1400018012 Mackands Leonardo O SMA Gadjah Mada TI DI Yogyakarta 83 3,46 460 3 Th,11 Bln,30 Hr 1455 2  1400018016 M Rasyid Ridho MA Negeri  3 TI DI Yogyakarta 78 3,26 400 3 Th,11 Bln,30 Hr 1455 3  1400018017 Dedy Saputra SMA Negeri  1, Babakan TI Jawa Barat 89 3,57 406 4 Th,1 Bln,23 Hr 1513 .... ....... ....... ....... ....... ....... ....... ....... ....... ....... ....... 92  1500018310 Faiz Isnan A SMA KH Mustofa TI Jawa Barat 82 2,99 416 3 Th,11 Bln,14 Hr 1439
Penjelasan  atribut  yang  akan  diolah  menjadi  kategorial  yaitu  atribut  lama  studi.  Sedangkan atribut yang akan menjadi numerial yaitu atribut nama SLTA, prodi, provinsi, MTK, IPK, dan TOEFL.
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Berdasarkan Riwayat Akademik Menggunakan Metode Naïve Bayes
Beberapa  penjelasan  tentang  atribut  yang  digunakan  seperti  atribut  Prodi  merupakan  atribut  asal program studi saat menempuh sarjana, atribut provinsi merupakan asal provinsi SLTA, atribut IPK, TOEFL dan lama studi merupakan perolehan sarjana. Atribut lama studi hari merupakan target class berasal  dari  hitungan  atribut  lama  studi,  didalam  atribut  lama  studi  terdapat  jumlah  dalam  satuan tahun. Jumlah satuan tahun dikonversikan kedalam satuan hari, dimana 1 tahun terdapat sebanyak 365 hari.  Selebihnya  bulan  dan  hari  ditambahkan  kedalam  total  hari  yang  telah  dikonversi.  Contohnya dalam atribut lama studi seorang mahasiswa lulus masa studi selama 3 tahun 11 bulan 30 hari. 3 tahun dikonversi  dalam  satuan  hari  menjadi  365  hari  x  3 = 1.095  hari,  11  bulan  =  330 hari  maka  1.095  hari ditambah 330 hari ditambah 30 hari sama dengan 1.455 hari.
Perancangan sistem prediksi merupakan acuan dalam penelitian supaya sebagai mana mestinya dan penelitian mendapat hasil yang maksimal. Perancangan sistem prediksi dapat terlihat dibawah ini pada Gambar 1. Perancangan Sistem Prediksi Kelulusan Mahasiswa.
Gambar 1. Perancangan Sistem Prediksi Kelulusan Mahasiswa
Penjelasan secara lengkap Gambar 1. Perancangan Sistem Prediksi Kelulusan Mahasiswa diatas sebagai berikut:
1. Load  data yaitu  suatu  proses  memasukkan  dan  mengolah  data  ke  dalam  program  berupa  file dokumen Excel untuk pemrosesan.
Imam Riadi, Rusydi Umar, Rio Anggara
2. Pembersihan data (data cleaning) adalah tahapan pertama dimana data noise (nilai ganjil), data yang tidak digunakan dalam proses penambangan data, data yang nilainya tidak lengkap dibersihkan dari  data  mahasiswa  yang  dimuat.  Contohnya  pada  satu  nama  mahasiswa  tidak  diketahui  nilai TOEFL, maka nama tersebut akan dihapus karena dianggap data noise.
3. Integrasi database adalah proses menggabungkan data dari basis data yang berbeda menjadi satu kumpulan  basis  data.  Diketahui  data  riwayat  sebelum  kuliah  dan  data  setelah  kuliah.  Data mahasiswa FTI akan digabungkan menjadi database baru gabungan dari data sebelum kuliah dan sesudah kuliah berdasarkan nama mahasiswa.
4. Seleksi database merupakan fase di mana menentukan parameter data mana yang akan dipakai dalam  tahapan  penambangan,  dikarenakan  data  yang  valid  akan  diambil  dari  database.  Tidak semua atribut diambil dalam proses penambangan, atribut yang akan diproses dalam metode yaitu atribut  nama  SLTA,  Prodi  (Program  Studi),  asal  Provinsi,  MTK  (rata-rata  matematika),  IPK  dan lama studi hari. Selain atribut tersebut akan dihapus.
5. Transformasi data ( data transformation ) merupakan fase di mana data dikonversi. Dalam survei ini, data awal dalam format numerik dikonversi ke kategori dan sebaliknya(Allan, 2020). Seperti atribut asal sekolah dan provinsi awal data format string diubah kedalam numerik dalam kategori. Pada atribut lama studi data awal format numerik dikonversi dalam format string sesuai kategori.
6. Data pelatihan ( data training ) adalah data yang digunakan untuk membuat algoritma prediksi yang funsinya sebagai acuan sistem mengambil keputusan. Data pelatihan yang digunakan adalah dari mahasiswa FTI lulusan tahun 2014-2015 sebanyak 273 data.
7. Data testing adalah sekumpulan data dengan atribut-atribut yang akan diuji untuk menampilkan hasil  prediksi.  Data  testing  diolah  menggunakan  penerapan  algoritma  sampai  mengetahui performa seberapa akurat dari penelitian ini. Penelitian menggunakan 18 data yang diambil dari database untuk data testing.
8. Penerapan algoritma merupakan proses penerapan pada system penelitian menggunakan algoritma Naive  Bayes  Classifier .  Metode  klasifikasi  ini  dipakai  dalam  penelitian  untuk  menentukan mahasiswa lulus tepat waktu atau tidak tepat waktu dengan atribut yang telah ditentukan dalam penelitian.
9. Pengujian  akurasi,  yaitu  pengecekan  akurasi  dengan  menggunakan  tabel Confusion  Matrix . Confusion  matrix adalah  metode  yang  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  algoritma  klasifikasi sebagai  larik  bernilai  empat  yang  mewakili  hasil  klasifikasi  (Yusuf  dkk.,  2022).  Keempat  nilai tersebut merupakan nilai True Positive (TP), yaitu mahasiswa diharapkan lulus tepat waktu (positif) dan benar-benar (benar) lulus tepat waktu, nilai True Negative (TN) adalah mahasiswa tidak boleh lulus tepat waktu (negatif) dan benar. (Benar) tidak lulus tepat waktu, nilai False Positive (FP) adalah mahasiswa yang seharusnya lulus tepat waktu (positif) tetapi sebenarnya tidak lulus tepat waktu ( false ) dan False Negative (nilai FN) adalah mahasiswa yang seharusnya tidak lulus lulus tepat waktu (Negatif) tetapi sebenarnya lulus tepat waktu. Rumus lengkap dari rumus confusion matrix diatas terlihat seperti Tabel 3.
Tabel 2. Rumus Confusion Matrix Actual Predicted Class Positive Negative Positive True Positive (TP) False Negative (FN) Negative False Positive (FP) True Negative (TN)
Pada Tabel 3. Rumus Confusion Matrix maka, dapat diketahui nilai dari akurasi, presisi dan recall . Akurasi  adalah  nilai  yang  mewakili  akurasi  sistem  klasifikasi  data  di  mana  jumlah  data  yang diklasifikasikan  dengan  benar  dibagi  dengan  jumlah  total  data.  Untuk  mencari  nilai  akurasi  dapat menggunakan rumus di bawah ini.
Akurasi    =
𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100%

## DECODE: Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi, 4(1) (2024): 191-203
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Berdasarkan Riwayat Akademik Menggunakan Metode Naïve Bayes
Presisi adalah nilai yang mewakili data bernilai positif yang diklasifikasikan dengan benar dibagi dengan jumlah data yang diklasifikasikan secara positif. Rumus mencari nilai presisi dapat dituliskan sebagai berikut.
Presisi = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100%
Recall adalah  nilai  yang  mewakili  data  nilai  positif  yang  diklasifikasikan  dengan  benar  oleh sistem. Rumus mendapatkan nilai recall dapat dituliskan sebagai berikut.
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100%

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini, dilakukan menggunakan sistem prediksi kelulusan dengan bahasa pemrograman python  framework  streamlit menggunakan  metode naïve  bayes  classification. Tahapan  pertama  dalam prediksi kelulusan sistem  melakukan upload data mahasiswa dalam format excel yang berada pada penyimpanan  lokal  komputer.  Data  telah  melakukan  proses  pembersihan  secara  manual  sebelum akhirnya data akan diproses oleh sistem prediksi. Data penelitian mahasiswa FTI tahun 2014 dan 2015 telah  dinyatakan  lulus  oleh  fakultas.  Data  dalam  penelitian  fokus  dengan  atribut  NIM,  nama,  asal sekolah, asal provinsi sekolah, prodi, rata-rata matematika, nilai IPK, TOEFL, lama studi, dan lama hari studi. Pada sistem prediksi kelulusan diuji salah satu prodi informatika FTI UAD jumlah dataset 93 data mahasiswa. Pada sistem prediksi kelulusan fase pertama yaitu upload dataset. Secara automatis dataset akan ditampilkan oleh system seperti menampilkan jumlah data awal terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Load Dataset Penelitian Fase kedua merupakan tahapan pembersihan dataset pada sistem prediksi, data siswa yang telah diunggah ke sistem pencarian terlebih dahulu akan dibersihkan dari data yang berisik (bernilai ganjil) dan data yang tidak terpakai dalam proses penemuan (Devita et al., 2018). Terlihat pada Gambar 3. pembersihan data jumlah data awal yang dimasukkan kedalam sistem penelitian dengan total data 93 mahasiswa,  setelah  pembersihan  data  oleh  sistem  menjadi  92  data  mahasiswa.  Terhapus  1  data mahasiswa karena salah satu atribut kosong atau tidak valid . Fase berikutnya  data  yang  telah  melalui  proses  pembersihan  akan  di  seleksi  lagi  untuk menentukan variabel data yang relevan diambil dari database untuk digunakan dalam proses ekstraksi. Proses seleksi atribut dari  mulai atribut awal  NIM, nama, asal sekolah, asal provinsi sekolah, prodi, rata-rata  matematika,  nilai  IPK,  TOEFL,  lama  studi,  dan  lama  hari  studi.  Atribut  yang  digunakan penelitian hanya beberapa yaitu asal sekolah, provinsi, rata-rata matematika, IPK dan TOEFL. Seperti penelitian  (Kharis  et  al.,  2023)  menggunakan  atribut  matematika  dalam  prediksi  kelulusan,  peneliti berharap dengan menggunakan atribut ini memperkuat hasil prediksi kelulusan sarjana. Pada atribut
Imam Riadi, Rusydi Umar, Rio Anggara
status kelulusan didapat dari total hari kelulusan, data yang awal berbentuk angka ( numeric ) diubah ke dalam bentuk kategori ( categorical ). Apabila total 1.278 hari  - 1.460 hari atau 7-8 semester maka akan memiliki status kelulusan tepat waktu (Setiadi, 2020). Sedangkan total hari kelulusan diatas 1.461 atau lebih  dari  8  semester  maka  akan  mendapat  status  kelulusan  tidak  tepat  waktu.  Selanjutnya  sistem prediksi setelah melakukan seleksi data akan melakukan proses transformasi terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Hasil Seleksi dan Transformasi Data Pada Sistem Prediksi
Atribut  data  mahasiswa  proses  tranformasi  data  pada  sistem  prediksi  kelulusan  dijabarkan dibawah ini:
1. Asal  Sekolah  berisi  atribut  sekolah  mahasiswa  dengan  kategori  SMA  (Sekolah  Menengah  Atas), SMK (Sekolah Menengah Kejuruan) dan MA (Madrasah Aliyah). .
2. Asal  Provinsi  berisi  asal  provinsi  mahasiswa,  apakah  berasal  dari  Wilayah  1,  Wilayah  2  atau Wilayah  3.  Wilayah – wilayah  tersebut  dibagi  berdasarkan  perhitungan  kualitas  pendidikan  di wilayah Indonesia(Nugraha dkk., 2018) seperti pada Tabel 4.
Tabel 3. Kategorial Wilayah Asal Provinsi
Kategori Keterangan Wilayah 1 Maluku Utara, Kalimantan Tengah. Wilayah 2 Kalimanatan Barat, Kep. Bangka, Aceh, NTB, Sulawesi Barat, Sulawesu Selatan, Bali, Jawa Tengah, Jawa Timur, Sulawesi Utara, Riau, Sumatera Barat, Lampung, NTT, Sulawesi Tengah, Banten, DI Yogyakarta, Kalimantan Selatan, Bengkulu, Sumatera Selatan, Gorontalo, Sulawesi Tengah, Jakarta, Jambi, Jawa Barat,  dan Sumatera Utara. Wilayah 3 Papua Barat, Maluku, Kalimantan Timur dan Papua.
3. Rata-rata  MTK  adalah  atribut  rata-rata  nilai  matematika  seorang  siswa  pada  saat  mendaftar  ke Perguruan Tinggi jalur PMDK-Raport. Jenis MTK rata-rata dapat dilihat pada Tabel 5 .
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Berdasarkan Riwayat Akademik Menggunakan Metode Naïve Bayes
Tabel 4 . Kategorial Rata-rata Matematika Kategori Keterangan Sangat Baik (SB) 93 – 100 Baik (B) 84 – 92 Cukup (C) 75 – 83 Perlu Dimaksimalkan (K) 0 – 74
4. IPK  berisi  nilai  IPK  mahasiswa  yang  telah  dinyatakan  lulus.  Rentang  IPK  mahasiswa  bervariasi mulai  dari  2,78 – 3,92.  Predikat  kelulusan  mengacu  peraturan  Rektor  UAD  No.  3  Tahun  2016 tentang peraturan akademik terlihat pada Tabel 6.
Tabel 5. Kategorial Nilai IPK Kategori Keterangan Dengan Pujian (Cumlaude/SB) 3,51 – 4,00 Sangat Memuaskan (B) 3,01 – 3,50 Memuaskan (C) 2,76 – 3,00 Cukup (K) 0,00 – 2,75
5. TOEFL mahasiswa minimal mendapatkan skor TOEFL sebesar 400. Tidak ada predikat tinggi atau rendah dalam skor TOEFL, maka skor TOEFL terbagi 11 range terlihat pada Tabel 7.
Tabel 6. Kategorial Range Nilai TOEFL Kategori Nilai TOEFL Range 11 581-600 Range 10 561-580 Range 9 541-560 Range 8 521-540 Range 7 501-520 Range 6 481-500 Range 5 461-480 Range 4 441-460 Range 3 421-440 Range 2 401-420 Range 1 400
6. Lama masa studi menentukan mahasiswa lulus tepat waktu atau tidak. Mahasiswa dikatakan lulus tepat waktu jika masa studinya tidak lebih dari 4 tahun, sebaliknya jika lebih dari 4 tahun dianggap tidak tepat waktu.
Fase ini,  setelah  melakukan  seleksi  dan  transformasi  pada dataset.  Dataset dibagi  menjadi  data pelatihan  dan  pengujian  untuk  memprediksi  apakah  siswa  akan  lulus  tepat  waktu  atau  gagal  lulus tepat waktu. Proses pemisahan data training dan testing dilakukan oleh sistem prediksi.  Setelah didapat data testing data akan dihitung menggunakan rumus (1) yaitu rumus naïve bayes classifier dapat dilihat pada Gambar 4 . Pada tabel probabilitas prediksi apabila nilai probabilitas 0 lebih besar maka sistem memprediksi tepat waktu sebaliknya apabila nilai 1 lebih besar maka sistem memprediksi tidak lulus tepat waktu.
Gambar 4. Perhitungan Naïve Bayes Classifier
Selanjutnya  pengujian  akurasi  pada  sistem  prediksi  menggunakan  pengujian Confusion  Matrix pada  sistem  prediksi  kelulusan  menghasilkan  akurasi  72%,  nilai recall 71%  dan  nilai  presisi  91%. Pengujian sistem dengan Confusion Matrix terlihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Pengujian Confusion Matrix Pada Sistem Prediksi
Hasil  dari  pengujian Confusion  Matrix perlu  dilakukan  pengecekan  lebih  lanjut  dengan perhitungan  secara  manual  untuk  memastikan  hasil  sistem  prediksi  sama.    Dataset  penelitian menggunakan data 72 mahasiswa sebagai data training dan 18 sebagai data testing dengan rincian true positive : 10, true negative : 3, false positive : 1, false negative : 4.
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Berdasarkan Riwayat Akademik Menggunakan Metode Naïve Bayes
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 ×  100%
= 10 + 3 10 + 3 + 1 + 4 × 100% = 0.72 x 100% = 72% Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% = 10 10+1 × 100% = 0.90 x 100% = 90% Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100%
= 10 10+4 × 100%
= 0.71 x 100% = 71%
Tahap terakhir adalah penerapan algoritma Naïve Bayes setelah memisahkan data training dan data testing . Hasil prediksi dari aplikasi Naïve Bayes ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Sistem Prediksi Metode Naïve Bayes
Data prediksi mahasiswa berasal dari Nusa Tenggara Barat, Asal SMA, nilai matematika 80, IPK 3.47, dan nilai TOEFL 502 menggunakan algoritma Naïve Bayes diprediksi Lulus Tidak Tepat Waktu. Hasil kemungkinan lulus tepat waktu sebesar 0,0003 dan lulus tidak tepat waktu sebesar 0,9997, dari hasil kemungkinan nilai lulus tidak tepat waktu lebih besar daripada lulus tepat waktu. Kesimpulan hasil sistem prediksi mahasiswa Ramawan diprediksi lulus tidak tepat waktu.

## KESIMPULAN
Penelitian yang dilakukan saat ini menyimpulkan bahwa algoritma Naïve Bayes dapat digunakan klasifikasi  mahasiswa  lulus  tepat  waktu  atau  tidak  tepat  waktu.  Proses  klasifikasi  tersebut  menjadi dasar  prediksi  kelulusan  mahasiswa  dalam  penelitian.  Proses  klasifikasi  pada  penelitian  dilakukan secara automatis oleh sistem . Proses klasifikasi semakin akurat apabila jumlah data yang menjadi lebih banyak  data  pelatihan  daripada  data  uji.  Penelitian  dari  algoritma Naïve  Bayes didalam system menggunakan total data 291 terdiri dari 273 data training dan 18 data testing dengan atribut asal sekolah, provinsi,  rata-rata  matematika,  IPK,  TOEFL  dan  lama  studi.  Sistem  prediksi  kelulusan  mahasiswa berhasil  mendapat  akurasi  sebesar  72%,  presisi  sebesar  90%  dan recall sebesar  71%.  Dengan  nilai kesalahan klasifikasi sebesar 28%. Kesalahan klasifikasi terjadi karena atribut yang digunakan kurang bervariasi, bervariasi atribut bisa menambah nilai akurasi pada sistem prediksi. Data mahasiswa prodi Tehnik Elektro menggunakan 33 total data, dengan detail data training 23 data dan data testing 10 data akurasi  pada  sistem  menghasilkan  80%.  Kemudian  diuji  dari  data  mahasiswa  prodi  Tehnik  Industri menggunakan 75 total data, dengan detail data training 58 data dan data testing 17 data akurasi pada sistem menghasilkan 82%. Sedangkan data uji mahasiswa prodi Tehnik Kimia menggunakan 90 total data,  dengan  detail  data  latih  sebanyak  72  data  dan  data  uji  sebanyak  18  data,  akurasi  sistem  yang dihasilkan adalah 89%. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa akurasi sistem prediksi kelulusan dengan  metode Naive  Bayes memberikan  nilai  akurasi  rata-rata  sebesar  80%.  Nilai  akurasi  rata-rata menunjukkan  bahwa  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  dengan  metode Naïve  Bayes dianjurkan. Namun  uji  coba  menggunakan  metode  yang  lain  lebih  tepat  apabila  akurasi  mencapai  diatas  90%. Penelitian  prediksi  kelulusan  selanjutnya  diharapkan  dapat  membandingkan  dan  mengembangkan
metode  yang  lainnya,  penelitian  menggunakan  dataset  sebanyak-banyaknya  dan  menggunakan variabel penelitian yang lebih variatif.

## DAFTAR PUSTAKA
Allan, S. (2020). Migration and transformation: A sociomaterial analysis of practitioners’ experiences with online exams. Research
in Learning Technology , 28(2279), 1-14.
https://doi.org/10.25304/rlt.v28.2279
Amri, A. (2020). Dampak Covid-19 Terhadap UMKM Di Indonesia. Jurnal Brand , 2 (1), 123-130.
Devita, R. N., Herwanto, H. W., & Wibawa, A. P. (2018). Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk Klasifikasi Artikel Berbahasa indonesia. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 5 (4), 427 – 434. https://doi.org/10.25126/jtiik.201854773
Dwi,  R.,  Pambudi,  Afif,  A.,  Supianto,  &  Setiawan,  N.  Y.  (2019).  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Berdasarkan Kinerja Akademik Menggunakan Pendekatan Data Mining Pada Program Studi Sistem Informasi Fakultas Ilmu Komputer Universitas Brawijaya. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 3 (3), 2194-2200.
Falade, A., Azeta, A., Oni, A., & Odun-ayo, I. (2019). Systematic Literature Review of Crime Prediction and Data Mining. Review of Computer Engineering Studies , 6 (3), 56-63. https://doi.org/10.18280/rces.060302
Hidayat, I. (2021). Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Menggunakan Algoritma Svm Dan K-Nearest Neighbour Berbasis Particle SWARM Optimization Di STMIK Eresha . XVI (01), 55-65.
Kharis,  S.  A.  A.,  Zili,  A.  H.  A.,  Zubir,  E.,  &  Fajar,  F.  I.  (2023).  Prediksi  Kelulusan  Siswa  pada  Mata Pelajaran  Matematika  menggunakan  Educational  Data  Mining. Jurnal  Riset  Pembelajaran Matematika Sekolah, 7 (1), 28-36. https://doi.org/10.21009/jrpms.071.03
Larasati, I. D., Supianto, A. A., & Furqon, M. T. (2019). Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Kinerja Akademik Menggunakan Metode Modified K-Nearest Neighbor ( MK-NN ) . 3 (5), 4558-4593.
Manullang, J., & Panggabean, J. F. R. (2022). Analisis Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Algoritma
Naïve Bayes. Jurnal Sains dan Teknologi ISTP, 16 (2), 174-179. https://doi.org/10.59637/jsti.v16i2.123
Nugraha, G. S., Hairani, H., & Ardi, R. F. P. (2018). Aplikasi Pemetaan Kualitas Pendidikan di Indonesia Menggunakan Metode K-Means. Jurnal MATRIK , 17 (2), 13-23.
Nurdin,  N.,  Suhendri,  M.,  Afrilia,  Y.,  &  Rizal,  R.  (2021).  Klasifikasi  Karya  Ilmiah  (Tugas  Akhir) Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  (NBC). Sistemasi , 10 (2),  268-279. https://doi.org/10.32520/stmsi.v10i2.1193
Pradnyana,  G.  A.,  &  Permana,  A.  A.  J.  (2018).  Sistem  Pembagian  Kelas  Kuliah  Mahasiswa  Dengan Metode K-Means Dan K-Nearest Neighbors Untuk Meningkatkan Kualitas Pembelajaran. JUTI: Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi , 16 (1), 59. https://doi.org/10.12962/j24068535.v16i1.a696
Priyatman,  H.,  Sajid,  F.,  &  Haldivany,  D.  (2019).  Klasterisasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering  untuk  Memprediksi  Waktu  Kelulusan  Mahasiswa. Jurnal  Edukasi  dan  Penelitian Informatika (JEPIN) , 5 (1), 62-66. https://doi.org/10.26418/jp.v5i1.29611
Puspita, R., & Widodo, A. (2021). Perbandingan Metode KNN , Decision Tree , dan Naïve Bayes Terhadap Analisis Sentimen Pengguna Layanan BPJS . 5 (4), 646-654.
Putro,  H.  F.,  Vulandari,  R.  T.,  &  Saptomo,  W.  L.  Y.  (2020).  Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk Klasifikasi  Pelanggan. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIKomSiN) , 8 (2),  19-24. https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.500
Prediksi Kelulusan Tepat Waktu Berdasarkan Riwayat Akademik Menggunakan Metode Naïve Bayes
Rachmat, R., Chrisnanto, Y. H., & Umbara, F. R. (2020). Sistem Prediksi Mutu Air Di Perusahaan Daerah Air Minum Tirta Raharja Menggunakan K – Nearest Neighbors ( K – NN ) . Prosiding SISFOTEK , 4 (1), 189-193.
Ramadhayanti,  A.  (2018).  Analisis  Strategi  Belajar  Dengan  Metode  Bimbel  Online  Terhadap
Kemampuan Pemahaman Kosa Kata Bahasa Inggris dan Pronunciation
(Pengucapan/pelafalan)  Berbahasa  Remaja  Saat  Ini. KREDO :  Jurnal  Ilmiah  Bahasa  dan  Sastra , 2 (1), 39-52. https://doi.org/10.24176/kredo.v2i1.2580
Rustam,  S.,  &  Annur,  H.  (2019). Akademik  Data  Mining  (  Adm  )  K-Means  Dan  K-Means  K-Nn  Untuk Mengelompokan Kelas Mata Kuliah Kosentrasi . 11 (3), 260-
268.  https://doi.org/10.33096/ilkom.v11i3.487.260-268
Setiadi,  N.  T.  (2020). Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Berdasarkan  Data  Berkunjung  dan  Pinjam  Buku  di Perpustakaan Menggunakan Metode C4.5 . 8 (2), 24-33. http://dx.doi.org/10.12928/jstie.v8i2.16950
Shedriko,  S.,  &  Firdaus,  M.  (2022).  Penentuan  Klasifikasi  Dengan  Crisp-Dm  Dalam  Memprediksi Kelulusan Mahasiswa Pada Suatu Mata Kuliah. Semnas Ristek (Seminar Nasional Riset dan Inovasi Teknologi) , 6 (1), 826-831. https://doi.org/10.30998/semnasristek.v6i1.5814
Saputra,  R.,  &  Sibarani,  A.  J.  P.  (2020).  Implementasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori Untuk  Meningkatkan  Pola  Penjualan  Obat. JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi) , 7 (2), 262-276. https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i2.195
Waliyansyah,  R.  R.,  &  Fitriyah,  C.  (2019).  Perbandingan  Akurasi  Klasifikasi  Citra  Kayu  Jati Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  dan  k-Nearest  Neighbor  (k-NN). Jurnal  Edukasi  dan Penelitian Informatika (JEPIN) , 5 (2), 157-163.
Yalidhan, M. D., & Amin, M. F. (2018). Implementasi Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi Kelulusan Mahasiswa. Klik - Kumpulan Jurnal Ilmu Komputer , 5 (2), 169. http://dx.doi.org/10.20527/klik.v5i2.152
Yusuf, W.,  Witri, R., & Juliane, C. (2022). Model Prediksi Penjualan Jenis Produk Tekstil Menggunakan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  (K-NN). (Indonesian  Journal  on  Computer  and  Information Technology) , 7 (1), 1 – 6. https://doi.org/10.31294/ijcit.v7i1.11973