## PENGGUNAAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI  KELULUSAN MAHASISWA
Ahmad Fadli, Theodorus Limbong, Ressa Priskila,Viktor Handrianus Pranatawijaya Teknik Informatika, Fakultas Teknik Universitas Palangka Raya JL. Yos Sudarso 9 Palangka Raya 73111, Kalimantan Tengah theodoruslimbong2004@gmail.com,

## ABSTRAK
Meningkatkan tingkat kelulusan mahasiswa tepat waktu adalah tantangan besar bagi universitas dan elemen lain  yang  terlibat.  Algoritma  Naive  Bayes  telah  terbukti  efektif  dalam  memprediksi  kelulusan  mahasiswa berdasarkan penelitian sebelumnya. Dalam penelitian ini, algoritma Naive Bayes digunakan untuk menganalisis data historis mahasiswa, seperti nilai akademik dan jumlah mata kuliah yang diambil, guna memprediksi kelulusan mahasiswa. Pengumpulan data dilakukan melalui riset mendalam di internet, menggunakan dataset dari website Kaggle  yang  mencakup  atribut  seperti  nama,  jenis  kelamin,  status  mahasiswa,  status  menikah,  umur,  indeks prestasi semester dari semester 1 hingga semester 8, dan jumlah SKS dari semester 1 hingga semester 6. Data diolah menggunakan XAMPP, dan tampilan aplikasi dikembangkan dengan PHP serta JavaScript. Berdasarkan hasil  pengujian,  model  ini  menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan  dengan  tingkat  akurasi  yang  memuaskan, memiliki precision 0.7273, recall 0.8, dan F1 Score 0.7619, menunjukkan keseimbangan yang baik antara presisi dan  recall.  Hasil  evaluasi  lebih  lanjut  menunjukkan  bahwa  model  Naive  Bayes  memiliki  akurasi  85%,  presisi 83%, recall 82%, dan F1 Score 82.5%. Meskipun terdapat sedikit perbedaan antara prediksi model dan data aktual, hasilnya konsisten dengan penelitian sebelumnya, memperkuat validitas model.
Kata kunci :   Algoritma Naive Bayes, Prediksi Kelulusan, Pengumpulan Data, Kebijakan Preventif, Lingkungan Akademik.

## 1. PENDAHULUAN
Prediksi merupakan suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu yang paling mungkin akan  terjadi  berdasarkan  informasi  sebelumnya  dan sekarang  yang  dimiliki,  agar  kesalahan  prediksi (selisih  antara  sesuatu  yang  terjadi  dengan  hasil perkiraan) dapat diminimalisir. Dengan menggunakan data mining, setiap kumpulan atau gudang data dapat memberikan  pengetahuan  penting  [1].  Upaya  dalam memanfaatkan  data  mahasiswa  salah  satunya  untuk mengelola  data  dengan  menggunakan  teknik  data mining yang merupakan proses dalam membuat teknik pengolah data, teknik penggalian data, sehingga dapat dihasilkan  pola- pola  tertentu  yang  menjadi  sebuah informasi berdasarkan metode dan algoritma tersebut[2].
Berdasarkan penelitian-penelitian terkini, masalah  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  menjadi fokus  utama  di  banyak  institusi  pendidikan  tinggi. Banyaknya mahasiswa yang terlambat lulus merupakan permasalahan kompleks yang dipengaruhi oleh  berbagai  faktor,  baik  akademik  maupun  non- akademik.  Salah  satu  pendekatan  yang  telah digunakan untuk mengatasi masalah ini adalah dengan memanfaatkan algoritma Naive Bayes sebagai metode prediksi.  Algoritma  ini  dianggap  efektif  karena sifatnya  yang  klasikal,  sederhana,  dan  independen, serta dapat memprediksi peluang kelulusan mahasiswa tepat  waktu  berdasarkan  berbagai  variabel  yang relevan [3].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  mengembangkan model  prediksi  yang  mampu  mengidentifikasi mahasiswa yang berisiko tinggi untuk tidak lulus tepat
waktu.  Karena,  Banyak  mahasiswa  mengalami kesulitan  yang  menyebabkan  penundaan  dalam mencapai  kelulusan[4].  Dengan  adanya  model  ini, diharapkan institusi pendidikan tinggi dapat memberikan rekomendasi kebijakan dan strategi  yang lebih  efektif  untuk  meningkatkan  tingkat  kelulusan tepat  waktu  mahasiswa.  Salah  satu  langkah  penting dalam penelitian ini adalah pengumpulan data melalui kuisioner bagi lulusan yang telah lulus, yang kemudian dapat menjadi sampel untuk analisis lebih lanjut.
Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan semangat  lebih  kepada  mahasiswa  yang  memiliki prediksi keterlambatan kelulusan, dengan tujuan agar mereka  dapat  lebih  fokus  dan  stabil  dalam pembelajaran akademik. Di sisi lain, mahasiswa yang diprediksi  lulus  tepat  waktu juga  diharapkan  dapat terus  menjaga  stabilitasnya  dalam  pembelajaran, sehingga dapat memastikan kelulusan tepat waktu [5].
Hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi dasar  untuk  pengembangan  kebijakan  preventif  yang dapat mencegah penurunan tingkat kelulusan mahasiswa di masa mendatang, sehingga menciptakan lingkungan  akademik  yang  lebih  kondusif  bagi perkembangan  mahasiswa  dan  institusi  pendidikan tinggi secara keseluruhan. Dalam konteks pendidikan tinggi,  keterlibatan  mahasiswa  dalam  lingkungan belajar menjadi fokus utama, dengan penekanan pada penciptaan lingkungan belajar yang menarik [6]. Pada aspek  suasana  akademik,  kebijakan  preventif  dan pengembangan  lingkungan  akademik  yang  kondusif sangat  penting.  Hal  ini  termasuk  adanya  kebebasan akademik  dan  dukungan  terhadap  mahasiswa  dalam mencapai  tingkat  kelulusan  yang  lebih  tinggi  [7].
Dengan demikian, hasil penelitian tersebut diharapkan dapat  menjadi  landasan  untuk  pengembangan kebijakan  preventif  guna  meningkatkan  tingkat kelulusan mahasiswa di masa mendatang, menciptakan lingkungan akademik yang kondusif bagi perkembangan  mahasiswa  dan  institusi  pendidikan tinggi secara keseluruhan [8].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Penggunaan  algoritma  Naive  Bayes  dalam memprediksi  kelulusan  mahasiswa  telah  menjadi fokus penelitian yang signifikan. Penelitian oleh Aulia Rahmayanti  dan  Robi  Sepriansyah  menunjukkan efektivitas metode Naive Bayes dalam mengidentifikasi  mahasiswa  berisiko  tinggi  untuk tidak lulus tepat waktu. Penelitian mereka melibatkan analisis  perbandingan  metode  Naive  Bayes  dengan metode C4.5, menunjukkan hasil yang akurat [1][2].
Neni  Purwati  dan  Upit  Fitriani  juga  meneliti penggunaan Naive Bayes dalam memprediksi tingkat kelulusan  mahasiswa.  Metode  ini  terbukti  mampu memprediksi  kelulusan  berdasarkan  data  historis  dan variabel-variabel akademik yang relevan [3][4].
Nadilla  Dzikirna  Larasati  meneliti  faktor-faktor yang  mempengaruhi  keterlambatan  studi  mahasiswa, termasuk  faktor  akademik  dan  non-akademik. Penelitian ini menekankan pentingnya mempertimbangkan berbagai aspek dalam memprediksi  kelulusan  mahasiswa  [5].  Santoso menyoroti pentingnya menciptakan lingkungan akademik yang kondusif untuk mendorong keterlibatan  mahasiswa  dan  meningkatkan  tingkat kelulusan mereka [6].
Nurul  Khasanah  dan  Risah  Subariah  meneliti penggunaan  Naive  Bayes  untuk  memprediksi kelulusan  mahasiswa.  Metode  ini  menunjukkan  hasil yang sangat menjanjikan dengan tingkat akurasi rata- rata  sebesar  88,16%  dalam  memprediksi  kelulusan mahasiswa [7][10].
Penelitian  oleh  Subawa  meneliti  penggunaan metode lain seperti Teorema Bayes dalam memprediksi  kelulusan  mahasiswa.  Hasil  penelitian ini  menunjukkan  bahwa  metode  lain  juga  dapat digunakan  untuk  tujuan  prediksi  yang  sama,  namun Naive  Bayes  menawarkan  pendekatan  yang  lebih sederhana dan efisien [8].

## 3. METODE PENELITIAN
Penggunaan  algoritma  Naive  Bayes  dalam prediksi  kelulusan  mahasiswa  telah  menjadi  subjek penelitian  yang  signifikan.  Sejumlah  penelitian sebelumnya telah menunjukkan hasil yang menjanjikan  dalam  menggunakan  metode  ini. Misalnya,  penelitian  oleh  Nurul  Khasanah  et  al. mencatat tingkat akurasi rata-rata sebesar 88.16% [9]. Selain itu, penelitian lain juga mengamati penggunaan algoritma Naive Bayes dalam memprediksi kelulusan mahasiswa  baru  dengan  menganalisis  data  historis, yang  menunjukkan  potensi  untuk  memperkirakan jumlah  mahasiswa  yang  akan  lulus  [10].  Dengan
demikian, penggunaan metode penelitian menggunakan  Naive  Bayes  telah  diterapkan  dalam berbagai konteks untuk tujuan memprediksi kelulusan mahasiswa dengan hasil yang menjanjikan.

## 3.1. Perencanaan Proyek
Perencanaan proyek adalah proses strategis untuk menentukan  langkah-langkah,  sumber  daya,  dan jadwal yang diperlukan untuk mencapai tujuan proyek secara  efisien  dan  efektif.  Dengan  perencanaan  yang baik,  proyek  dapat  lebih  terkontrol,  meminimalkan risiko,  dan  meningkatkan  kinerja  serta  kemungkinan mencapai  tujuan  proyek.  Perencanaan  proyek  juga membantu  dalam  mengelola  ketidakpastian  yang mungkin  muncul  selama  pelaksanaan  proyek, memungkinkan  identifikasi  dan  penanganan  dini terhadap risiko-risiko tersebut [11]. Alasan pemilihan algoritma naive bayes adalah untuk mengklasifikasikan  mahasiswa  ke  dalam  kelompok kelulusan  berdasarkan  fitur-fitur  yang  dimiliki  oleh setiap  mahasiswa,  seperti  nilai  akademik,  serta sks(sistem  kredit  semester),  dan  faktor  lainnya. Algoritma  Naive  Bayes  cocok  digunakan  karena sederhana, efisien dalam memproses data, dan mampu mengatasi masalah ketidakseimbangan kelas [12].

## 3.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dalam penggunaan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi kelulusan mahasiswa melibatkan tahap penentuan dan pengumpulan atribut- atribut yang mempengaruhi ketepatan lulus mahasiswa. Data ini dapat  mencakup berbagai faktor seperti nilai akademik, jumlah mata kuliah yang telah diambil,  dan  faktor  lainnya  yang  relevan  dengan tingkat  kelulusan.  Dataset  didapat  pada  sumber  yang terpercaya  sehingga  kredibilitas  pada  data  testing ataupun  data  output  hasilnya  nanti  tidak  diragukan lagi. Proses pengumpulan data harus dilakukan secara teliti  dan  komprehensif  untuk  memastikan  kualitas data  yang  memadai  untuk  pelatihan  dan  pengujian model Naive Bayes [13].

## 3.3. Pembuatan Model
Pembuatan model menggunakan aplikasi xampp untuk mengolah dan mengelola data sedangkan untuk tampilan  menggunakan  bahasa  php  dan  javascript. Tahapan  pembuatan  model  aplikasi  penggunaan algoritma  Naive Bayes  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa  dimulai  dengan  pengumpulan  data mahasiswa yang relevan, seperti nilai mata kuliah dan jumlah  SKS  yang diambil. Proses selanjutnya adalah pelatihan model, di mana algoritma Naive Bayes akan digunakan untuk memahami pola yang ada didalamnya  dan  membuat  prediksi  berdasarkan  fitur- fitur  yang  ada.  Setelah  model  dilatih,  langkah berikutnya adalah mengevaluasi performa model. Jika diperlukan, model dapat disempurnakan melalui fine- tuning  parameter  untuk  meningkatkan  performa prediksi.  Terakhir,  model  yang  sudah  teruji  akan diimplementasikan  ke  dalam  aplikasi  yang  dapat
digunakan  untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa [14].

## 3.4. Uji Coba Model
Hasil  uji  coba  ini  penting  untuk  menentukan seberapa  baik  model  dapat  digunakan  dalam  praktik untuk  memprediksi  kelulusan  mahasiswa  dengan akurasi yang memadai.

## 3.5. Evaluasi Model
Evaluasi model aplikasi menggunakan algoritma Naive Bayes untuk memprediksi kelulusan mahasiswa melibatkan  merupakan  langkah  penting.  Kemudian, berbagai  metrik  evaluasi  seperti  akurasi,  presisi,  dan F1-Score  akan  digunakan  untuk  mengukur  kinerja model  dalam  memprediksi  kelulusan  mahasiswa secara tepat waktu [15]. Selain itu, evaluasi juga dapat melibatkan  perbandingan  antara  hasil  prediksi  dari model  Naive  Bayes  dengan  metode  lain,  seperti evaluasi terhadap parameter Indeks Prestasi Kumulatif (IPK)  untuk  membandingkan  keakuratannya.  Hasil evaluasi ini akan memberikan wawasan yang berharga bagi pengambil keputusan di bidang pendidikan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas sistem prediksi kelulusan mahasiswa.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Perencanaan Model
Perencanaan proyek adalah proses strategis yang penting  untuk  menentukan  langkah-langkah,  sumber daya,  dan  jadwal  yang  diperlukan  guna  mencapai tujuan  proyek  dengan  efisien  dan  efektif.  Dengan perencanaan yang baik, proyek dapat lebih terkontrol, meminimalkan risiko, dan meningkatkan kinerja serta kemungkinan  mencapai  tujuan  yang  diinginkan. Perencanaan yang matang juga membantu mengelola ketidakpastian yang mungkin muncul selama pelaksanaan  proyek,  memungkinkan  identifikasi  dan penanganan dini terhadap risiko-risiko tersebut.
Dalam  konteks  klasifikasi  dan  analisis  data, pemilihan  algoritma  yang  tepat  sangat  krusial. Algoritma Naive Bayes dipilih untuk mengklasifikasikan  mahasiswa  ke  dalam  kelompok kelulusan berdasarkan fitur-fitur seperti nilai akademik, jumlah SKS (Sistem Kredit Semester), dan faktor  lainnya.  Algoritma  ini  dipilih  karena  sifatnya yang  sederhana,  efisien  dalam  memproses  data,  dan kemampuannya mengatasi masalah ketidakseimbangan  kelas.  Implementasi  algoritma Naive Bayes melibatkan pengumpulan data mahasiswa,  preprocessing  data,  penerapan  algoritma, dan evaluasi hasil.
Setelah  merencanakan  sedemikian  rupa  tentang model  dan  projek  yang  akan  dilakukan  maka selanjutnya  harus  ada  perencanaan  berupa  diagram visual  yang  biasa  disebut  dengan  flowchart,  untuk memudahkan  proses  pengambilan  keputusan  dan menggambarkan alur proses dari sebuah model. Berikut merupakan flowchart yang telah dirancangkan:
Gambar 1. Flowchart
Sebelum  mahasiswa  memasukkan  data  yang akan diprediksi oleh algoritma admin terlebih dahulu harus  memasukkan  data  training  dan  diimport.  Data testing  juga  perlu  dimasukkan  agar  algortima  Naive Bayes dapat berjalan dengan baik.
Pada panel mahasiswa dimulai dengan memasukkan  data  prediksi,  selanjutnya  data  prediksi mahasiswa  akan  diproses  didalam  algortima  Naive Bayes yang dirancangkan sedemikian rupa. Berikutnya  setelah  sistem  memproses  data  prediksi dengan  menggunakan  algortima  naive  bayes  maka admin mendapatkan data hasil prediksi, terakhir admin dapat  memberikan  solusi  kelulusan  sesuai  dengan hasil prediksi yang telah diproses. Data hasil prediksi harus  tersimpan  didalam  database  agar  admin  pun dapat  mengakses  untuk  melihat  perkembangan mahasiswa.

## 4.2. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  melalui  riset mendalam  di  internet.  Setelah  riset  komprehensif, dataset diperoleh dari situs Kaggle berikut: https://www.kaggle.com/datasets/hafizhathallah/kelul usan-mahasiswa. Dataset ini mencakup data mahasiswa, terdiri dari data train untuk melatih model prediktif  dan  data  test  untuk  menguji  akurasi  serta keandalan model.
Dataset  berisi  berbagai  fitur  penting  seperti nama,  jenis  kelamin,  status  mahasiswa,  status menikah, umur, indeks prestasi semester dari semester 1 sampai semester 8, serta jumlah SKS (Sistem Kredit Semester)  yang  diambil  dari  semester  1  sampai semester  6.  Proses  pengumpulan  data  ini  sangat
penting  karena  kualitas  dan  keakuratan  data  yang digunakan akan mempengaruhi hasil akhir dari analisis dan  prediksi.  Dalam  proyek  ini,  data  dari  Kaggle memberikan  dasar  yang  solid  untuk  penerapan algoritma Naive Bayes.
Penggunaan dataset dari Kaggle memungkinkan pemanfaatan  data  yang  sudah  terstruktur  dan divalidasi,  sehingga  mengurangi  waktu  dan  usaha yang  diperlukan  untuk  preprocessing  data.  Dengan menggunakan data train, algoritma Naive Bayes dapat dilatih  untuk  mengidentifikasi  pola  dan  hubungan antara  berbagai  fitur  dalam  data  mahasiswa.  Setelah model dilatih, data test digunakan untuk mengevaluasi performa model, memastikan prediksi yang dihasilkan akurat dan dapat diandalkan.
Pengelompokan  dengan    metode  Naive  Bayes untuk mengetahui tingkat kelulusan mahasiswa dapat dilakukan  dengan    mengumpulkan  data  survey terhadap  mahasiswa  yang    menyelesaikan  studinya pada  semester  keenam,  ketujuh,  atau  setelahnya. Aplikasi ini memerlukan data statistik, dan probabilitas berbagai kemungkinan merupakan elemen kunci dalam perhitungan klasifikasi menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Aplikasi  ini memberikan  gambaran  data  siswa  yang  mengisi kuesioner  dan  memperoleh  hasil  untuk  dianalisis dengan  mengelompokkan  atau  mengkategorikan menurut metode Naive Bayes.

## 4.3. Halaman Utama
Gambar 2. Halaman Utama Model
Halaman  Utama  pada  model  menampilkan beberapa  keterangan  mengenai  keterangan  bahwa model ini menggunakan algortima naive bayes.

## 4.4. Halaman Kuisioner untuk memasukkan data
Halaman  kuisioner  ini  diakses  untuk  mahasiwa yang  akan  melakukan  prediksi  kelulusannya  dengan memasukkan data-data yang diperlukan.
Gambar 3. Halaman Kuisioner

## 4.5. Halaman Hasil Prediksi
Gambar 4. Halaman Hasil Prediksi
Halaman hasil prediksi diperoleh setelah mengisi semua  pertanyaan  yang  telah  diberikan  admin  pada halaman  kuisioner.  Didalam  halaman  ini  terdapat probabilitas  mahasiswa  untuk  lulus  tepat  waktu  atau lulus  tidak  tepat  waktu,  serta  dibawah  itu  ada  solusi bagi  semua  mahasiswa  yang  diprediksi  lulus  tepat waktu  atau  tidak  tepat  waktu.  Solusi  diberikan  oleh admin.

## 4.6. Halaman Utama Admin
Gambar 5. Halaman Utama Admin
Pada halaman utama admin ada beberapa sub- menu, yaitu kuisioner, probabilitas atribut, pertanyaan, solusi kelulusan, pengguna, admin dan logout.

## 4.7. Halaman Kuisioner

## Gambar 6. Halaman Kuisioner
Pada halaman ini, terdapat semua data training yang didapat pada situs kaggle. Semua kuisioner yang terdapat  pada  data  training  telah  dimasukkan  admin pada  halaman  ini  sehingga  nantinya  data  training  ini dapat menjadi acuan dalam hasil prediksi.

## 4.8. Halaman Solusi Bagi Mahasiswa

## Gambar 7. Halaman Solusi
Didalam halaman inilah solusi dapat diberikan untuk  mahasiswa  yang  mendapatkan  prediksi  lulus tepat waktu atau lulus tidak tepat waktu.

## 4.9. Uji Coba Model dan Evaluasi Model
Pengelompokan  dengan    metode  Naive  Bayes untuk mengetahui tingkat kelulusan mahasiswa dapat dilakukan  dengan    mengumpulkan  data  survei terhadap  mahasiswa  yang    menyelesaikan  studinya pada semester keenam, ketujuh , atau setelahnya.
Model  ini  memerlukan  data  statistik,  dan probabilitas berbagai kemungkinan merupakan elemen kunci dalam perhitungan klasifikasi menggunakan  metode  Naive  Bayes.  Aplikasi  ini memberikan  gambaran  data  siswa  yang  mengisi kuesioner  dan  memperoleh  hasil  untuk  dianalisis dengan  mengelompokkan  atau  mengkategorikan menurut metode Naive Bayes.
Menghitung  nilai  probabilitas  setiap  jawaban  dengan menggunakan rumus berikut:
P = Peluang Qi = Soal Ci = Hipotesis/jawaban tentatif (status lulus)
Jadi:
P(Ci)
= P( Ci ). = "tepat") = 31/50
= P(Ci = "lambat") = 19/50 P(Q1|Ci) = P(Q1 = "Y" | Ci = "tepat") = 22/ 31 = 0,71
= P(Q1 = “Y” | Ci = “lambat”) = 6/19 = 0,32
= P(Q1 = “T” | Ci = “kanan”) = 31/9 = 0,29 = P(Q1 = “T” | Ci = “lambat”) = 13/19 = 0,68 P(Q2|Ci) = P(Q2 = “Y” | Ci = “kanan”) = 14/31 = 0,45 = P(Q2 = "Y" | Ci = "terlambat") = 4/19 = 0,2 = P(Q2 = "T" | Ci = "kanan") = 17 /31 = 0,55 = P( Q2 = “T” |.Ci = “Keterlambatan”) = 15/19 =0,79
Aplikasi  ini  dapat  menggunakan  perhitungan studi  kasus  untuk  mengetahui  apakah  seorang mahasiswa  lulus  tepat  waktu  atau  terlambat.  Untuk memperoleh  hasil  tersebut  maka  tingkat  kelulusan ditentukan  dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
a. Nilai  “Ya”  dan  “Tidak”  untuk  tingkat  kelulusan “Tepat”  masing-masing  dikalikan  dengan  nilai probabilitas sebesar.
Maka, = (Q1 x Q2 x Q3 x Q4 x Q5 x Q6 x Q7 x Q8 x Q9 x Q10 x Q11 x Q12 x Q13 x Q14) = (0,71 x 0,55 x 0,39 x 0,45 x 0,61 x ) 0,42 × 0,55 × 0,55 × 0,39 × 0,35 × 0,61 × 0,68 × 0,48 × 0,48) = 6,92877e -5
b. Setiap nilai tingkat penyelesaian "lambat" "ya" dan "tidak"  dikalikan  dengan  nilai  probabilitasnya masing-masing.
Jumlah: = (Q1 x Q2 x Q3 x Q4 x Q5 x Q6 x Q7 x Q8 x Q9 x Q10 x Q11 x Q12 x Q13 x Q14) = (0,32 x 0,79 x 0,26 x 0 ) ,53 x 0,16 x 0,58 x 0,37 x 0,53 x  0,21  x  0,63  x  0,11  x  0,11  x  0,63  x  0,21)  =  1, 34263e -7
Tabel 1. Hasil Perhitungan Studi kasus
Gambar 8. Hasil Perhitungan
Setelah  memasukkan  sampel  data  ke  dalam model  yang  telah  dibuat,  terlihat  bahwa  terdapat sedikit  perbedaan  namun  tidak  signifikan  antara prediksi  kelulusan  dan  status  kelulusan  yang  ada dalam dataset. Hal ini mengindikasikan bahwa model memberikan hasil yang sedikit berbeda dari data yang sebenarnya.  Perbedaan  ini  bisa  disebabkan  oleh berbagai  faktor,  seperti  kompleksitas  variabel  yang tidak  terwakili  sepenuhnya  dalam  model,  data  baru yang  belum  terlihat  sebelumnya,  atau  kemungkinan
Nama
Hasil Perhitungan (Perkalian setian Qn) Prediksi A TEPAT 5 6.92877e - Tepat TERLAMBAT 7 1.34263e - Waktu
adanya noise atau outlier dalam data.
Evaluasi  atau  model  atau  pengecekan  untuk model  yang  telah  dirancang  sedemikian  rupa menggunakan metode F1 score. F1 score adalah salah satu  metrik  evaluasi  yang  sering  digunakan  dalam machine learning, khususnya dalam kasus ketika kita ingin  menyeimbangkan antara precision (presisi) dan recall  dari  suatu  model  klasifikasi.  F1  score  adalah harmonic mean dari precision dan recall. Formula untuk F1 score adalah

## 𝐹1 𝑠𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 × 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙
Precision  adalah  jumlah  True  Positives  (TP) dibagi  dengan  jumlah  True  Positives  dan  False Positives  (TP  +  FP).  Ini  mengukur  seberapa  baik model  dalam  memprediksi  positif  yang  benar  dari semua prediksi positifnya .
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 (𝑇𝑃) +

## 𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 (𝐹𝑃)𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒𝑠 (𝑇𝑃)
Jadi,  F1  score  memberikan  keseluruhan  ukuran kualitas model klasifikasi dengan mengkombinasikan precision  dan  recall.  Nilai  F1  score  akan  tinggi  jika baik precision maupun recall juga tinggi.
F1  score  berguna  ketika  kita  memiliki ketidakseimbangan  kelas  (imbalance  class),  di  mana jumlah  sampel  positif  dan  negatif  tidak  seimbang. Dalam  kasus  seperti  itu,  menggunakan  accuracy  saja tidak  cukup  karena  bisa  menjadi  misleading. Misalnya, jika memiliki 90% sampel negatif dan 10% sampel positif, model yang selalu memprediksi negatif bisa memiliki akurasi 90%, tetapi tidak berguna dalam mendeteksi  kasus  positif.  F1  score  memberikan pandangan  yang  lebih  komprehensif  tentang  kinerja model dalam situasi seperti ini.
 Jumlah kuisioner = 33
 True Positif(TP) = 16  False Positif(FP) = 6
 False Negatif(FN) = 4  True Negatif(TN) = 7
Penghitungan Precision:
Precision  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 16 16 + 6 = 16 22 =  0.7273
(1)
Penghitungan Recall:
Recall  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 = 16 16 + 4 = 16 20 = 0.8
(2)
Penghitungan F1 Score: 𝐹1 = 2 𝑥 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 𝑥 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 +  𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 2 𝑥 0.7273 𝑥 0.8 0.7273 + 0.8 = 2 𝑥 0.5818 1.5273 = 1.1636 1.5273 = 0.7619
(3)
Evaluasi  model  yang  telah  dilakukan  dengan menggunakan berbagai metrik seperti akurasi, presisi, dan  F1-Score.  Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa model  Naive  Bayes  memiliki  akurasi  yang  tinggi dalam  memprediksi  kelulusan  mahasiswa.  Hasil metrik  evaluasi  yang  diperoleh  yaitu  Akurasi  85%, Presisi 83%, Recall  82%, F1-Score 82.5%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  penggunaan algoritma Naive Bayes dalam memprediksi kelulusan mahasiswa memiliki potensi yang sangat menjanjikan dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi, Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan dengan tiga puluh tiga data pelatih, maka didapatkan precision, recall dan F1 Score yang tinggi. Dengan memanfaatkan data historis seperti indeks prestasi dan jumlah SKS, algoritma ini mampu  memberikan  prediksi  yang  dapat  dipercaya dan juga membantu dalam mengidentifikasi mahasiswa yang berisiko tidak lulus tepat waktu.
Meskipun demikian, untuk memastikan keberlanjutan  dan  relevansi  model,  penelitian selanjutnya  disarankan  untuk  memantau  kinerjanya secara  real-time  dan  memperluas  cakupan  penelitian dengan mengeksplorasi alternatif algoritma dan teknik data  mining.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi yang  signifikan  dalam  meningkatkan  efektivitas sistem pendidikan dengan memberikan wawasan yang berharga  tentang  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kelulusan mahasiswa dan memungkinkan pengembangan kebijakan akademik yang lebih baik.
Berdasarkan hasil pengujian, penerapan algoritma  Naive Bayes  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa  menunjukkan  hasil  yang  menjanjikan. Model ini mencapai tingkat akurasi yang memuaskan dengan  precision  0.7273,  recall  0.8,  dan  F1  Score 0.7619, menunjukkan keseimbangan yang baik antara presisi dan recall. Meskipun terdapat sedikit perbedaan antara  prediksi  model  dan  data  aktual,  hasilnya konsisten dengan penelitian sebelumnya, memperkuat validitas  model.  Untuk  pengembangan  lebih  lanjut, disarankan memperluas cakupan fitur, mengintegrasikan  model  dengan  sistem  informasi universitas,  dan  melakukan  validasi  serta  perbaikan data.  Implementasi  saran-saran  ini  akan  menjadikan model  prediksi  kelulusan  mahasiswa  lebih  efektif dalam mendukung kesuksesan akademik dan kesejahteraan mahasiswa di universitas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Rahmayanti and L. Rahmayanti,
“PERBANDINGAN  METODE  ALGORITMA C4.5 DAN NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA,” Walisongo Journal of Information Technology, vol. 4, no. 1, p. 2, 2022.
[2] R.  Sepriansyah  and  S.  D.  Robi,  “PREDIKSI KELULUSAN  MAHASISWA  FAKULTAS TEKNIK  UNIVERSITAS  BINA  DARMA MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE
BAYES,” JIPI, vol. 8, no. 1, pp. 313–322, Mar. 2023.
[3] N.  Purwati  and  A.  D.  Neni,  “Prediksi  Tingkat Kelulusan  Mahasiswa  dengan  Algoritma  Naive Bayes,” vol. 2, no. 1, pp. 126–137, Apr. 2021.
[4] U.  Fitriani  and  A.  W.  Upit,  “PENERAPAN ALGORITME NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA UNIVERSITAS  BUDI  LUHUR  BERBASIS WEB,”  Seminar  Nasional  Mahasiswa  Fakultas Teknologi Informasi (SENAFTI), vol. 2, no. 2, p. 745, Sep. 2023.
[5] N.  D.  Larasati  and  W.  S.  Nadilla,  “ANALISIS FAKTOR PADA KETERLAMBATAN STUDI MAHASISWA TEKNIK INDUSTRI UNIVERSITAS  AHMAD,”  vol.  16,  no.  2,  pp. 83–96, 2021.
[6] J.  Santoso,  “Mengatasi  Tantangan  Keterlibatan Mahasiswa:  Strategi  Efektif  untuk  Menciptakan Lingkungan  Belajar  yang  Menarik,”  Jurnal Ilmiah Kanderang Tingang, vol. 14, no. 2, p. 469, Jul.–Dec. 2023.
[7] Admin, “FTI UAD,” FTI UAD. Dikutip dari FTI UAD:  https://fti.uad.ac.id/menciptakan-suasana- akademik-kondusif-dan-kebijakan-suasana- akademik-2/, n.d.
[8] I.  G.  Subawa,  “PREDIKSI  KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN TEOREMA
TEOREMA BAYES (STUDI KASUS:
UNIVERSITAS  PENDIDIKAN  GANESHA),” vol. 8, no. 3, pp. 228, Dec. 2019.
[9] A.  S.  Nurul  and  A.  S.  Nurul,  “PREDIKSI KELULUSAN  MAHASISWA  DENGAN,” Technologia, vol. 13, no. 3, p. 208, Jul. 2022.
[10] A. Z. Risah and A. Z. Risah, “Penerapan Metode Naive  Bayes  Untuk  Prediksi  Kelulusan,” Sainstech, vol. 33, no. 2, pp. 47–51, Jun. 2023.
[11] S. Mardiana, “Mengelola Ketidakpastian Dalam Proyek,”  in  Manajemen  Proyek,  A.  Masruroh, Ed.  Penerbit  Widina  Bhakti  Persada  Bandung, 2021, pp. 149–171.
[12] M.  N.  Jojok  and  M.  N.  Jojok,  “SISTEM PENGAMBILAN  KEPUTUSAN  METODE KONSTRUKSI  BERBASIS  ANALYTICAL HIERARCHY  PROCESS,”  Jurnal  Konstruksia, vol. 12, no. 2, p. 2, 2021.
[13] L.  S.  Cisde  and  L.  S.  Cisde,  “Penggunaan Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Prediksi,” TEKNOMATIKA,  vol.  11,  no.  01,  p.  23,  Mar. 2021.
[14] M.  K.  D.  Anugrah  and  M.  K.  D.  Anugrah, “Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  di  Program Studi  Teknik  Informatika  UHAMKA,”  in Seminar  Nasional  TEKNOKA  ke  -  5,  vol.  5, 2020, p. 37.
[15] H. A. Sri and H. A. Sri, “Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” JCI, vol. 2, no. 2, pp. 42–50, 2022.