e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2

## Prediksi Predikat Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Naive Bayes dan Decision Tree pada Universitas XYZ
Agung Wibowo 1 , Abdul Rohman 2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Komputer dan Pendidikan 1,2 Universitas Ngudi Waluyo Semarang, Indonesia 1 agungwibowo@unw.ac.id, 2 abdulrohman15@gmail.com ABSTRACT – The success of universities in managing learning standards can be seen from the number of students who can graduate with high predicates and on time. The graduation predicate of a student is influenced by several factors. This study aims to  find out the profile of students who graduated with a set predicate and what are the factors that influence it. The method used in this study is the Cross Industry Standard Process for Data Mining CRISP-DM by utilizing the Naïve Bayes algritma in looking for graduate predicate patterns and Decision Tree in looking for causative factors. In the calculations using the NBC algorithm it was found that the profiles of students who passed the predicate were less satisfactory, satisfactory, very satisfactory and with praise . In the Desicion Tree calculation, the highest gain value is obtained at the attributes of IPK4, IPS5 and IPK5. The factors that most influence graduation are the cumulative achievement index in semesters 4 and 5 and the achievement index in semester 5. The pattern of graduating with predicate can be known from the second year of the incoming student to the third year. This research needs to be developed again by increasing the number of attributes and data, and it is necessary to create a system for determining student graduation predicates from the patterns that have been produced in order to help universities to improve the quality of student graduation in each period.

## Keywords: Data Mining, Decision Tree, Graduation, Naive Bayes.
ABSTRAK - Keberhasilan perguruan tinggi dalam mengelola standar pembelajaran dapat diketahui dari banyaknya peserta didik yang bisa lulus dengan predikat tinggi dan tepat waktu. Predikat kelulusan dari mahasiswa dipengaruhi oleh beberapa faktor. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui profil mahasiswa yang lulus dengan predikat yang ditetapkan  dan  apa  saja  faktor-faktor  yang  mempengaruhinya.  Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Cross Industry Standar  Process for Data Mining CRISP-DM dengan  memanfaatkan  algoritma  Naïve Bayes dalam mencari pola predikat lulusan dan Decision Tree dalam mencari faktor-faktor penyebabnya. Dari hasil perhitungan menggunakan algoritma NBC  pada  penelitian  ini,  ditemukan  profil  mahasiswa  yang  lulus  dengan  predikat  kurang memuaskan,  predikat  memuaskan,  predikat  sangat  memuaskan  dan  predikat  dengan  pujian  .  Hasil  perhitungan Desicion Tree, nilai gain tertinggi didapatkan pada atribut IPK4, IPS5 dan IPK5. Dapat disimpulkan pada penelitian ini bahwa faktor-faktor yang paling memengaruhi kelulusan adalah indeks prestasi kumulatif pada semester 4 dan 5 serta indeks prestasi pada semester 5. Pola lulus dengan predikat yang telah ditentukan dapat diketahui dari tahun kedua mahasiswa masuk hingga tahun ketiga. Dari pola tersebut program studi dapat berupaya menyiapkan mahasiswa supaya  dapat  lulus  dengan  predikat  kelulusan  yang  ditetapkan.  Penelitian  ini  perlu  dikembangkan  lagi  dengan peningkatan jumlah atribut dan data, dan perlu dibuat sebuah sistem penentu predikat kelulusan mahasiswa dari pola yang telah dihasilkan supaya dapat membantu perguruan tinggi untuk meningkatkan kualitas kelulusan mahasiswa di setiap periodenya
Kata Kunci: Data Mining, Decision Tree, Kelulusan, Naive Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Data akademik Mahasiswa pada perguruan tinggi yang  dikelola  secara  strategis  dapat  memberikan informasi  yang  detail  dan  memiliki  analisis  yang  baik dalam mendapatkan informasi tentang prestasi akademik mahasiswa    secara  khusus  dan  keberhasilan  studi mahasiswa  pada  capaian  tingkatan  kelulusan  setiap
mahasiswa. Pengelolaan data akademik setiap perguruan tinggi  dilakukan  oleh  bagian  akademik  dibawah koordinasi program studi.
Universitas  XYZ  merupakan    perguruan  tinggi swasta  yang  sedang  berkembang  di  daerah  Semarang. Sebagai lembaga pendidikan tinggi ternama di Indonesia,

## Terakreditasi SINTA Peringkat 5
Surat Keputusan Menristek / Kepala BRIN No. 200/M/KPT/2020 Masa berlaku mulai Vol. 8 No. 1 tahun 2018 s.d. Vol. 12 No. 2 tahun 2022 Terbit online pada laman web jurnal http://jurnal.ubl.ac.id/index.php/expert
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
Universitas  XYZ  harus  meningkatkan  kualitas pendidikannya  agar  diharapkan  dapat  memiliki  lulusan berdaya  saing,  berinovasi  dan  bisa  beradaptasi  dengan perkembangan  di  era  globalisasi  saat  ini.  Di  dalam menghasilkan  lulusan  yang  berkualitas,dipengaruhi  oleh keberhasilan  studi  dari  mahasiswa  itu  sendiri.  Bentuk analisa dari data keberhasilan studi/kelulusan mahasiswa berupa    predikat  kelulusan  yang  diprediksikan  dalam kriteria  “ Predikat Memuaskan”,  “ Predikat  Sangat Memuaskan”,  dan  “ Predikat Dengan  Pujian”.  Predikat kelulusan saat ini dijadikan sebuah pedoman oleh lulusan
dalam mendapatkan rekomendasi pekerjaan. membutuhkan waktu yang lama dan  tidak  mudah  tersebut  Dalam  analisis  dan pencarian  informasi  predikat  kelulusan  yang  dilakukan secara konvensional akan mengingat data yang disajikan sangat  banyak  dan  terdiri  dari  banyak  variable.  Analisis data akademik dengan menggunakan data mining dapat dilakukan dengan berbagai pemodelan.
Beberapa penelitian sebelumnya yang melakukan penelitian  terhadap  predikat  kelulusan  mahasiswa  yang ditunjukkan pada table 1.
Tabel 1. Penelitian Sebelumya No. Judul Algoritma Hasil 1 Klasifikasi  Predikat  Tingkat  Kelulusan Mahasiswa  Program  Studi  Teknik Informatika dengan Menggunakan Algoritma  C45  di  STIMIK  Rosma  di Karawang C.45 nilai  accuracy  sebesar  85,83%,  nilai  recall sebesar  92,52%,  nilai  precision  sebesar 90,83%, dan memiliki nilai AUC sebesar 0,79 2 Sistem Prediksi Masa Studi Dan Predikat Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan model Decision Tree Dan NBC C.45  dan NBC perpaduan  dari  algoritma  pohon  keputusan dan  NBC  menghasilkan  akurasi  sebesar 93.02%  untuk  lama  studi  dan  total  akurasi sebesar 76.74% untuk predikat akhir. 3 Algoritma J48 Dan Logistic Model Tree Untuk  Memprediksi  Predikat  Kelulusan Mahasiswa: Studi Kasus STT XYZ J48  dan Logistic Model Tree Hasil pengukuran pada penelitian menggunakan  algoritma  J48  menghasilkan akurasi  sebesar  75,5%,  dan  pada  saat meggunakan  LMT  akurasi  didapatkan  adalah 73,5%.
Pencapaian  predikat  kelulusan  mahasiswa  dapat ditentukan dengan cara berikut, yaitu membuat kelompok data dari Jumlah total sks yang diambil oleh mahasiswa, indeks  komulatif  dari  mahasiswa,  dan  dapat  berupa keterangan kelulusan tugas akhir mahasiswa [1]. Predikat saat  mahasiswa  lulus  dapat  disebabkan  banyak  faktor, beberapa diantaranya yang mempengaruhi adalah faktor dari  data  akademik  mahasiswa  tersebut,  yang  berisikan biodata  mahasiswa  dan  capaian  akademik  yang didapatkan  oleh  mahasiswa.  Berdasarkan  penelitian sebelumnya dan beberapa faktor yang dapat berpengaruh pada  predikat  kelulusan  ,  maka  pada  penelitian  ini dilakukan  analisis  prediksi  predikat  indeks  prestasi kelulusan mahasiswa dengan penggunaan model decision tree  dan  naive  bayes  yang  pada  akhirnya  dapat dimanfaatkan  oleh  perguruan  tinggi  dalam  mengatasi persoalan  yang  ada,  sehingga  perguruan  tinggi  dapat berkompetisi dengan perguruan tinggi lainnya dan dapat meningkatkan  kualitas  akademik  dari  mahasiswa  pada perguruan tinggi tersebut.

## 2. DASAR TEORI

## A. Prediksi
Peramalan  atau  sering  disebut  juga  prediksi merupakan  proses  dalam  peramalan  secara  sistematis yang kemungkinan dapat terjadi di waktu masa yang akan datang berdasarkan informasi di saat masa lalu dan pada waktu  sekarang  yang  dimiliki  dan  meminimalisirkan ketidaksesuaian (perbedaan antara apa terjadi sebenarnya
dan hasil yang diramalkan). Prediksi belum bisa dipastikan dapat  memberikan  jawaban    pasti  atas  peristiwa  yang terjadi, tetapi tetap mengusahakan mencari jawaban yang paling  dekat  dengan  fenomena  yang  saat  ini  terjadi  [2]. Berikut  adalah  penjelasan  dari  atribut  yang  digunakan untuk perhitungan :
1) Atribut Gender
Jenis  kelamin  laki-laki  (L)  dan  perempuan  (F) digunakan untuk menentukan persentase penyelesaian.  Menurut  [3],  karakteristik  gender merupakan  variabel  yang  digunakan  dalam penentuan tingkat kelulusan.
2) Atribut tempat dan tanggal lahir Tempat  lahir  mahasiswa  dipakai  dalam menentukan  predikat  lulus  pada  mahasiswa. Tempat  lahir  merupakan  asal  daerah  mahasiswa yang berasal dari daerah jawa, ntb, kalimantan, bali dan provinsi lain di Indonesia.
Predikat  kelulusan  merupakan  capaian  yang dihasilkan  oleh  mahasiswa  dalam  menyelesaikan studi/perkuliahan,  Capaian  tersebut  dikelompokkan menjadi  tiga  kelompok  yaitu  lulus  dengan  hasil  yang memuaskan,  lulus  dengan  hasil  sangat  memuaskan  dan lulus dengan pujian (cumlaude). Menurut  [1] penentuan predikat mahasiswa dilakukan dengan mengelompokkan data yang diterima berdasarkan Jumlah beban studi yang diselesaikan, indeks prestasi keseluruhan mahasiswa, dan data  skripsi.  Mahasiswa  akan  memperoleh  predikat kelulusan jika memenuhi persyaratan sebagai berikut:
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
.....................................(2)
a. Nilai rata-rata kumulatif yang mewakili setidaknya skor  minimum  yang  telah  dibuat  ketetapannya oleh universitas..
b. Total dari beban studi  yang telah ditentukan.
c. Dinyatakan lulus pada ujian sidang skripsi Persyaratan  tersebut  dapat  berbeda-beda  untuk
setiap  perguruan  tinggi.  Mahasiswa  dikatakan  lulus  jika mahasiswa telah memenuhi segala syarat dari perguruan tinggi asal.

## B. Data Mining
Data mining merupakan bidang multidisiplin ilmu yang  mengabungkan  pola,  statistik, basis  data dan visualisasi dalam memecahkan masalah untuk mengekstraksi    informasi  dari  basis  data  yang  besar.[4]. Menurut  [5]  Data  Mining  adalah  proses  penggunaan teknik  statistik,  matematika,  pembelajaran  mesin,  dan kecerdasan  buatan  untuk  mengekstraksi  dan  proses identifikasi  data  dan  informasi  yang  berguna  terkait dengan basis data yang besar. Data mining identik dengan penemuan  pengetahuan  dalam  basis  data (KDD).  [6] KDD  bertujuan  sebagai  fungsi  dari  pengumpulan  dn penggunaan  data,  historis  dalam  penemuan  sebuah keadaan  yang  teratur,  pola  atau  hubungan  didalam  satu paket data yang ukurannya besar [7]. Arti lain tentang data mining oleh [8] adalah proses dalam pencarian relasi dan proses  penemuan  sebuah  data  yang  penggunanya  tidak mengatahui  darimana  data  itu,  yang  kemudian  dibuat dengan cara yang mudah dimengerti, sehingga relasi data dapat menjadi pedoman dalam sebuah sistem pendukung pengambilan keputusan.

## C. Klasifikasi
Pengelompokan  data  merupakan  model  dalam klasifikasi  yang  mempelajari  data  latih  menggunakan algoritma klasifikasi [9]. Algoritma Pengelompokan data diantaranya Decision Tree, NBC, SVM dan KNN [10] .

## D. Decision Tree
Algoritma  Desicion  Tree  adalah  sebuah  model klasifikasi  yang  menggunakan  model  pohon  keputusan [11] . . Untuk menentukan atribut yang menjadi akar pada model pohon keputusan ini dengan melihat nilai gain yang paling  besar  dari  atribut  lain  yang  ada.  Perhitungan entropy dan gain diperoleh dengan persamaan(1) :
Entropy (S) = ∑ − 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 𝑙𝑜𝑔 2 pi   ........(1)
Dimana pi adalah jumlah data class dibagi total data.

## E. Naive Bayes (NBC)
Naive  Bayes  adalah  teknik  peramalan  dengan dasar  probabilitas  sederhana  yang  didasarkan  dari penerapan  teorema  bayesian  dengan  perkiraan independensi  kuat.  Manfaat  NBC  yang  lain,  dapat menganalisis variabel yang paling mendukung dalam hal peluang [9].
Rumus teori bayes adalah pada persamaan (2)
: 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) X  merupakan  data  yang class -nya  tidak  diketahui,  H adalah hipotesa, data X adalah class yang spesifik, P(H|X)
adalah  probabilitas  hipotesis  H  berdasar  kondisi  X (posteriori  probability),  P(H)  yaitu  hipotesa  probabilitas H  (prior  probability),  P(X|H)  adalah  probabilitas  X berdasar  kondisi  pada  hipotesa  H,  P(X)  adalah probabilitas X.

## 3. METODOLOGI
Dalam penelitian ini, kami memecahkan masalah menggunakan pendekatan kuantitatif dengan pendekatan eksperimental. Prosedur pengujian ini disesuaikan dengan langkah-langkah  dari  metode  CRISP-DM.  Metode tersebut  memanfaatkan  model  proses  pengembangan data seringkali digunakan oleh para ahli dalam membantu memecahkan  masalah.  Proses  penelitian  ini  berkaitan dengan  enam  tahapan  dari  metode  CRISP-DM  yang digambarkan  pada  gambar  1.  Tahapan  dalam  metode tersebut dimulai dari fase pemahaman bisnis, dilanjutkan fase  pemahaman  data,  berikutnya  dalam  fase  persiapan data, kemudian fase pemodelan, fase evaluasi, dan fase ke enam adalah fase penyebaran [11].
Gambar 1. Tahap CRISP-DM [11]
A. Business Understanding (Fase Pemahaman Bisnis)
Selama  ini  data  yang  disimpan  dalam  bentuk  data predikat  kelulusan  belum  dimanfaatkan  untuk mengetahui  tingkat  keberhasilan  mahasiswa.  Data  yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data akademik dari  universitas,  yang  diproses  sehinga  menghasilkan informasi  nilai  keberhasilan  studi  mahasiswa  yang dikelomppokkan  dan  dilakukan  prediksi  untuk mengetahui predikat kelulusannya.
B. Data Understanding (Pemahaman Data) Penggunaan data dalam penelitan ini dibagi 2 kategori yang terdiri dari training data dan testing data.. Training data yang  digunakan  dari  data  lulusan  angkatan  2017  dan angkatan 2018 ysng lulus di tahun 2021 dan 2022 Kedua data ini mempunyai jumlah dan jenis atribut yang  sama dengan rincian yang tertera pada tabel 2.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
Tabel 2 . Jenis Atribut Training dan Testing Data Jenis Keterangan Nomor Induk Mahasiswa Nomor Registrasi Mahasiswa terdapat informasi tahun masuk yang berguna untuk menghitung lama studi dari awal masuk Nama Nama Lengkap Mahasiswa Jenis Kelamin Laki-laki/Perempuan untuk mengidentifikasi bahwa lulusan yang paling banyak lulus tepat waktu itu L atau P Tempat Tanggal Lahir Tempat dan tanggal mahasiswa lahir sesuai Akte kelahiran Pekerjaan Orangtua/wali Pekerjaan orangtua/wali mahasiswa IPS 4, 5, 6 Indeks Prestasi Semester ke 4, 5, 6 IPK 4, 5, 6 Indeks Prestasi Komulatif semester 4, 5, 6

## C. Data Preparation (Pengolahan Data)
Pada tahap pengolahan data, data pelatihan berasal dari pengolahan data alumni dan data pengujian berasal dari pengolahan data mahasiswa semester 4 atau level 2. Di bawah ini adalah tahap preprocessing data mining.
1) Cleaning  data  :  Penghapusan  data  tidak  lengkap dan  tidak  sesuai  yang  nantinya  tidak mempengaruhi akurasi perkiraan.
2) Integrasi  Data  :  Penggabungan  data  yang dibutuhkan.  Atribut  target  lulus  merupakan penggabungan dari
3) ahun  masuk  mahasiswa  hingga  tahun  lulus mahasiswa
4) Transformasi Data: proses normalisasi data yang dibutuhkan
5) Reduksi dan Diskretisasi Data: proses penguraian data  menjadi  bagian  yang  lebih  spesifik  supaya data yang dipilih merupakan data yang informatif.
Atribut  yang telah melalui fase pengolahan data ditunjukkan  pada  tabel  3,  dan  pada  tabel  4  merupakan data  trainng    yang  digunkan    setelah  melalui  fase pengolahan data.
Tabel 3. Atribut setelah melalui fase pengolahan data. Jenis Atribut Keterangan Jenis Kelamin Laki-laki/Perempuan untuk mengidentifikasi bahwa lulusan yang paling banyak lulus tepat waktu itu L atau P Tempat Asal daerah mahasiswa Usia Usia mahasiswa ketika mendaftar Pekerjaan Orangtua/wali Pekerjaan orangtua/wali mahasiswa IPS 4, 5, 6 Indeks Prestasi Semester ke 4, 5, 6 IPK 4, 5, 6 Indeks Prestasi Komulatif semester 4, 5, 6 Predikat Keulusan Lulus A = lulus dengan indeks kurang memuaskan, Lulus B = Lulus dengan indeks memuaskan, Lulus C = Lulus dengan indeks prestasi sangat memuaskan, berikutnya Lulus D = Lulus dengan indeks tertinggi dengan pujian. Tabel 4. Data Training setelah melalui fase pengolahan data Gender   Ips4  Ips5  Ips6  Ipk4  Ipk5  Ipk6  Asal Usia Masuk Pekerjaan Ortu Predikat Lulus L 2,89  2,21  2,50 2,55 2,53 1,83  Ntb 19  Wiraswasta Lulus B L 2,74  2,84  3,00 2,97 2,86 2,40  Jawa 18  Wiraswasta Lulus C P 3,42  3,05  2,70 3,29 3,05 2,26  Jawa 18  Swasta Lulus C P 3,05  3,42  3,40 3,29 3,21 2,51  Ntb 18  Pns Lulus C P 2,11  1,89  1,25 2,00 1,74 1,89  Ntb 18  Wiraswasta Lulus C P 3,11  2,74  2,45 2,92 2,76 2,15  Ntb 18  Pns Lulus C P 3,16  3,05  2,85 3,11 2,97 2,23  Jawa 19  Wiraswasta Lulus C P 2,89  2,95  3,05 2,92 3,00 2,26  Jawa 18  Wiraswasta Lulus C P 2,89  3,16  3,15 3,24 3,07 2,33  Jawa 18  Wiraswasta Lulus C P 2,95  3,00  2,85 3,03 2,93 2,15  Jawa 19  Swasta Lulus C P 3,05  3,21  3,03 3,13 3,03 2,41  Jawa 18  Swasta Lulus C
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
Gambar 2. Disign NBC Menggunakan Rapidminer P 3,63  3,74  3,40 3,68 3,55 2,60  Ntb 17  Tani Lulus D P 3,11  2,79  2,60 2,95 2,83 2,22  Kalimantan 18  Swasta Lulus C P 2,63  2,42  2,25 2,53 2,43 1,83  Jawa 18  Swasta Lulus C P 2,74  3,53  2,85 3,39 2,84 2,28  Jawa 18  Wiraswasta Lulus C P 1,53  1,84  1,15 1,68 1,50 1,19  Ntb 18  Wiraswasta Lulus B P 1,89  2,16  1,40 2,03 1,81 1,36  Ntb 18  Wiraswasta Lulus B P 2,84  3,21  3,25 3,24 3,02 2,55  Jawa 18  Pns Lulus C L 2,74  3,11  3,00 3,08 2,91 2,33  Bali 18  Pns Lulus C L 3,11  2,68  2,65 2,89 2,81 2,12  Bali 19  Wiraswasta Lulus C

## D. Model Building (Pembangunan Model)
Pemodelan  ini  dilakukan  sesuai  dengan  metode pemodelan  pilihan  dan  kemudian  diterapkan  pada  data besar  yang  telah  disiapkan  guna  pemenuhan  kebutuhan bisnis yang sesuai. Pemodelan yang dipakai disini
menggunakan teknik klasifikasi, dengan decision tree dan NBC.  Model  perhitungan  menggunakan  tools Rapidminer  versi  9.10.011  dengan  desain    NBC      pada gambar 2.

## 1) Naive Bayes Classifier (NBC)
Perhitungan Naive Bayes menggunakan data testing pada tabel 5.
Tabel 5. Data Testing Gender   Ips4  Ips5  Ips6  Ipk4  Ipk5  Ipk6  Asal Usia Masuk Pekerjaan Ortu Predikat Lulus Wanita 2,89  2,74  2,70  2,53  2,83  2,60  NTB 19  Wiraswasta ???
Terdapat data yang belum diketahui classnya pada tabel 5 diatas. Perhitungan dengan menggunakan model  NBC :
a) Hasil perhitungan jumlah class/label pada tabel 6
Tabel 6. Perhitungan Jumlah Class Kelulusan Lulus A Lulus B Lulus C Lulus D Nilai 0,02 0,18 0,66 0,14 b) Menghitung kasus serupa didalam kelas yang serupa pada tabel 7 Tabel 7 Jumlah kasus yang dihitung pada setiap class Class Nilai Lulus A Lulus B Lulus C Lulus D Gender Wanita 1 0,4 0,84 0,90 IPS4 2,89 - 0,33 0,17 - IPS5 2,74 - - 0,17 - IPS6 2,70 - - 0,08 - IPK4 2,53 - - 0,08 - IPK5 2,83 - - 0,33 - IPK6 2,60 - - - 1
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
........................(3)
Asal NTB 0,16 - - - Usia 19 0,16 - 0,50 0,33 Pekerjaan Wiraswasta 0,42 1 1 0,33
c) Hasil perkalian variable ditunjukkan pada tabel 8
Tabel 8 Perhitungan Variabel Kelulusan Lulus A Lulus B Lulus C Lulus D Nilai 0 0 0,72 0 d) Membandingkan Hasil class
Karena hasil P(Lulus C) lebih besar maka keputusannya adalah Lulus dengan predikat Sangat Memuaskan .

## 2) Algoritma Decision Tree
Perhitungan nilai entropy dengan data pada tabel 4 adalah sebagai berikut :
Nilai Entropy total : ∑ (− 𝑛 𝑖=1 12 20 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 12 20 )) +(- 1 20 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 20 )) +(- 1 20 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 1 20 )) +(- 3 20 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 20 )) + (- 3 20 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 ( 3 20 )) = 1,70
Hasil perhitungan nili entropy ditunjukkan pada tabel 9
Tabel 9 Hasil Perhitungan Entropy dan Gain Rangking Atribut Atribut Entropy Nilai Nilai Gain 1 IPS4 IPS 0 1,70 2 IPK4 IPK 0 1,69 IPK5 IPK 0 1,69 3 IPS4 3,40 1 1,59 IPS 0 IPK6 1,83 1 1,59 IPK 0 4 IPS6 3,00 1 1,49 2,95 1 IPS 0 5 Asal
Lombok 1,84
0,82 Jawa 0,47 Bali 0 Kalimantan 0 6 Pekerjaan Ortu
Wiraswasta 1,68
0,61 Swasta 0,97 PNS 0 Tani 0 MAN 1 90 1,5 7 Gender Laki-laki 1,5 0,06 Wanita 1,67 8 Predikat
A 0
0,19 B 0,47 C 1,6 D 0
Dari hasil perhitungan didapatkan atribut IPS4 dengan nilai gain 1,70 , IPK4 dan IPK 5 dengan nilai gain 1,69 memiliki nilai gain terbesar, dengan demikian ketiga atribut tersebut yang akan menjadi node akar(root node). E. Evaluasi
Dalam tahap evaluasi dilakukan proses pengukuran hasil yang dicapai. Nilai akurasi pada masing-masing dapat dihitung dengan rumus berikut (3):
TP+TN TP+FN+FP+TN × 100%
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 12 No. 2
TP adalah True Positif adalah keseluruhan data yang sesuai  dari  class  1  yang  digolongkan  dalam  class  1,  TN adalah True Negatif adalah Jumlah data yang sesuai dari class  2  yang  tergolong  dalam  class  2,  FP  adalah  False Positif adalah Jumlah data yang tidak sesuai dari class 2 yang tergolong sebagai class 1, FN adalah False Negatif adalah  jumlah  data  yang  tidak  sesuai  dari  class  1  yang digolongkan sebagai class 2

## F. Deployment (Penyebaran)
Setelah  menyelesaikan  proses  pengujian  model  yang akurat  dapat  diperoleh  untuk  memprediksi  predikat kelulusan pelajar menggunakan dua algoritma, NBC dan C.45.  Model  yang  dihasilkan  dapat  digunakan  untuk memprediksi data uji baru.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  dipakai  disini  diambil  dari  mahasiswa yang lulus dengan prdikat indeks prestasi kurang sejumlah 5, data dari predikat indeks prestasi memuaskan sejumlah 42, data dari predikat indeks prestasi sangat memuaskan sejumlah  150,  dan  data  dari  predikat  dengan  pujian sejumlah 42. Training data yang digunakan sebanyak 228 wisudawan dan 5 wisudawan merupakan testing data yang digunakan  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  algoritma NBC  dan  C.4.5.  Atribut  yang  digunakan  sebagai parameter adalah 11 atribut, dimana 10 adalah prediktor dan 1 adalah hasil.
a) Hasil Percobaan dan pengujian NBC
Pada gambar 3 didapatkan hasil pengujian NBC dengan tools rapidminer  yang  berisikan  distribusi  model  untuk label predikat lulus. Pada tabel 10 ditunjukkan nilai class recall masing-masing atribut predikat lulus.
Gambar 3. Hasil Pengujian menggunakan NBC
Tabel 10. Hasil Pengujian NBC
true true Lulus B true Lulus C true Lulus A true Lulus D pred. B 10 0 5 0 pred. C 0 30 0 0 pred. A 0 0 5 0 pred. D 0 0 0 0 class recall 80.00% 100.00% 50.00% 0.00%
Hasil percobaan dengan menggunakan NBC  pada tabel 10, diketahui label Lulus C yaitu lulus dengan predikat sangat memuaskan lebih tinggi dari label lainnya. Akurasi dan nilai AUC dan waktu perhitungan dariNBC ditunjukkan pada tabel 11
Tabel 11 . Akurasi dan AUC yang dihasilkan NBC Naive Bayes Classifirer Accuracy Confusion Matrix (%) 86.00 Kappa 0,757 Time 1
Penggunaan NBC dalam penelitian ini dihasilkan perhitungan dengan pola seperti pada tabel 12.
Tabel 12. Profl Mahasiswa yang dihasilkan dari perhitungan NBC
b) Hasil Percobaan Decision tree
Pada tabel 13 ditunjukkan nilai class recall masing- masing atribut predikat lulus pada pengujian dengan decision tree
Tabel 13 Hasil Pengujian Decision Tree true Lulus B true Lulus C true Lulus A true Lulus D pred. Lulus B 0 0 0 0 pred. Lulus C 10 30 9 0 pred. Lulus A 0 0 0 0 pred. Lulus D 0 0 0 0 class recall 0.00% 100.00% 0.00% 0.00%
Hasil  pengujian  dengan  decision  tree  yng ditunjukkan pada tabel 13, diketahui bahwa nilai label C yaitu lulus dengan predikat sangat memuaskan lebih tinggi dari  label  lainnya.  Akurasi,  nilai  AUC  dan  waktu perhitungan dari decision tree ditunjukkan pada tabel 14

## Tabel 14 Hasil akurasi AUC Decision Tree

## Desicion Tree
Accuracy Confusion Matrix (%) 60,00 Kappa 0,023 Time 2 Result dri decision tree yang dihasilkan dalam bentuk tree ditunjukkan pada gambar 4.
Gambar 4. Result Decision Tree
Dalam pohon keputusan pada gambar 4 atribut yang diseleksi adalah IPK5, IPK4, IPS4 dan IPS5, untuk atribut lainnya mengalami eliminasi dari pohon keputusan. Dari percobaan tersebut diketahui bahwa dengan jumlah dan jenis  data  yang  sudah  disiapkan,  tidak  semua  datanya dipakai,  algoritma  tersebut  melakukan  pemrosesan  data dengan  beberapa  atribut  saja  untuk  mendapatkan  kelas output dari dataset yang sudah disiapkan.
Nilai akurasi dari NBC dan Decision tree ditunjukkan pada tabel 15.
Tabel 15 Nilai Akurasi NBC dan Decision tree
NBC Decision Tree Akurasi  Kappa  Time  Akurasi  Kappa  Time 86,00%  0,757 1 60,00%  0,023 2
Dalam proses pemecahan masalah pada penelitian disini, pemakaian  model  yang  terdiri  dari  dua  algoritma  ini memiliki  hasil  yang  lebih  lengkap  dibandingkan  dengan penelitian-penelitian  sebelumnya.  Naive  bayes  lebih unggul  dalam  akurasi  dibandingkan  decision  tree,  dan menghasilkan  pola  yang  nantinya  dapat  dipakai  dalam pendukung  keputusan,  sedangkan  model  decision  tree dapat  mengetahui  atribut  yang  unggul  sebagai  factor penyebabnya.

## 5. Kesimpulan
Predikat kelulusan mahasiswa dapat diprediksi sesuai dengan  kriteria  indeks  prestasinya  dan  dapat  diketahui faktor-faktor  apa  saja  yang  dapat  mempengaruhinya. Dengan pemanfaatan algoritma naïve bayes dan algoritma decision tree yang dilakukan pada penelitian ini dipatkan actor-faktor  yang  mempengaruhi  predikat  kelulusan adalah  indeks  prestasi  komulatif  tahun  ketiga.  Pola kelulusan  tersebut  juga  dapat  dilihat  sejak  mahasiswa masuk  di  tahun  kedua.  Dengan  pola  tersebut  program studi dapat berupaya menyiapakan mahasiswa dapat lulus dengan  predikat  kelulusan  yang  ditetapkan.  Hasil penelitian  ini  perlu  dikembangkan  lagi  dengan peningkatan  jumlah  atribut  dan  data,  dan  perlu  dibuat sebuah sistem penentu predikat kelulusan mahasiswa dari pola  yang  telah  dihasilkan  supaya  dapat  membantu perguruan tinggi untuk meningkatkan predikat kelulusan mahasiswa di setiap periodenya.
Gender Ips1 Ips2 Ips3 Ips4 Ipk2 Ipk3 Ipk4 Asal Usia Masuk Pekerjaan Ortu Pola Wanita 2,27 2,20 1,96 2,14 2,16 2,08 2,10 Jawa 17 Wiraswasta LULUS  B Wanita 2,80 2,98 2,98 3,02 2,98 2,90 2,78 Jawa 18 PNS LULUS C Wanita 3,47 3,54 3,61 3,35 3,54 3,53 3,28 Jawa 18 Wiraswasta LULUS D Laki-Laki 0,70 0,78 0,50 0,83 0,45 0,62 0,43 Kalimantan 18 TANI LULUS A Wanita 2,26 2,42 2,25 2,43 2,31 2,25 2,26 Jawa 18 Wiraswasta LULUS B Wanita 2,65 2,64 2,64 2,55 2,60 2,62 2,37 Jawa 18 Wiraswasta LULUS C Wanita 3,68 3,66 3,76 3,40 3,66 3,69 3,08 NTB 19 PNS
LULUS D

## Daftar Pustaka
[1]   L. R. Rosmiati, "Aplikasi Berbasis Fuzzy C-Means Dalam Penentuan Predikat Kelulusan Mahasiswa," Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer Fakultas, Vol. 2, P. 1 – 9, 2017.
2]   V.  W.  T.  A.  C.  M.  L.  A.  M.  M.  Hairul  Umam, "Analisis  Perbandingan  Algoritma  C4.5  Dan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa (Studi Kasus : Prodi Teknik Informatika Universitas  Muhammadiyah  Jember),"  Repository Um Jember, Jember, 2019.
[3]   A. Y. N. Kunang And S. Murniati, "Implementasi Teknik  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Tingkat Kelulusan Mahasiswa Pada Universitas Bina Darma Palembang,"  In Seminar  Nasional  Informatika , Yogyakarta, 2013.
[4]   K.  D.  E.  T.  Luthfi,  Algoritma  Data  Mining,  CV Andi Offset, 2009.
[5]   E.  E.  A.  A.  L.  Turban,  Decision  Support  System And Intelligent System, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2005.
[6]   H.  S.  D.  M.  S.  Mujib  Ridwan,  "Penerapan  Data Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier," Jurnal EECCIS, Pp. 59-64, 2013.
[7]   B. Santosa, Data Mining, Teknik Pemanfaatan Data Untuk  Keperluan  Bisnis  :  Teori  Dan  Aplikasi, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2007.
[8]   J.  D.  G.  S.  Mcleod,  Management  Information System, Vol. 10th Ed., 10th Ed Pearsoneducation, Inc, 2007.
[9]   A. S. N. A. R. K. Y. I. M. Nurul Khasanah, "Prediksi Kelulusan  Mahasiswa  Dengan  Metode  Naive Bayes," Technologia, Vol. 13, P. 207, 2022.
[10]  Y.  P.  Arie  Yandi  Saputra,  "Penerapan  Teknik Klasifikasi  Untuk  Prediksi  Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  K-Nearest  Neighbour," Techno.COM, Vol.  17,  Pp.  395-403J,  November 2018.
[11]  A.  R.  I.  A.  F.  Dwi  Astuti,  "Penentuan  Strategi Promosi  Usaha  Mikrokecil  Dan  Menengah (UMKM)Menggunakan Metode CRISP-DM Denganalgoritmak-Means  Clustering," Journal  Of Informatics, Information System, Software Engineering And Applications (INISTA), Vol. 1, Pp. 60-72, 2019.