## PREDIKSI PENGUNDURAN DIRI MAHASISWA UNIVERSITAS AMIKOM YOGYAKARTA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES

## Andika Mahanggara
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika Universitas Amikom Yogyakarta Email: andika.m@students.amikom.ac.id
Arif Dwi Laksito Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Informatika Universitas Amikom Yogyakarta Email: arif.laksito@amikom.ac.id

## ABSTRAK
Universitas AMIKOM Yogyakarta  merupakan Universitas  yang telah berdiri sejak  tahun 1994 dan telah banyak menghasilkan mahasiswa yang berbakat dalam bidang komputer. Setiap tahunnya Universitas AMIKOM Yogyakarta memiliki mahasiswa baru yang jumlahnya terus bertambah hingga saat ini, namun sering  kali  sejumlah  peserta  didik  pada  Universitas  AMIKOM  Yogyakarta  mengundurkan  diri.  Dengan menggunakan  teknik  klasfikasi  probabilistik  sederhana  yaitu  Algoritma Naive  Bayes dapat  dilakukan prediksi terhadap pengunduran diri mahasiswa dengan  menghitung sekumpulan probabilitas dari jumlah frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang didapatkan. Implementasi Naive Bayes diharapkan mampu untuk  memprediksi  pengunduran  diri  agar  pihak  lembaga  dapat  melakukan  pencegahan  terhadap pengunduran diri mahasiswa. Hasil uji coba dari 120 dataset yang dibagi menjadi 70% data training dan 30% data testing diperoleh nilai error sebesar 22,22%. Sedangkan tingkat akurasi yang diperoleh sebesar 77,78%  dengan  hasil  prediksi  22  mahasiswa  diprediksi  bertahan  dan  14  mahasiswa  diprediksi mengundurkan diri.
Kata kunci: naive bayes ; prediksi; pengunduran diri.

## ABSTRACT
Universitas Amikom Yogyakarta has been established in 1994. It has produced many talented students in the computer field. The number of students at this university is increasing every year.  But, there were also  several  students  who  resigned  or  did  not  continue  their  studies.  Using  probabilistic  classification technique, named Naive Bayes Algorithm, it can be predicted on student resignation by calculating a set of probabilities from the number of frequencies and combinations of values from the dataset. The Naive Bayes implementation  is  expected  to  be  able  to  predict  the  resignation  so  the  institution  can  prevent  the resignation of students. The trial results of 120 datasets, which is divided into 70% training data and 30% testing data, resulted an error value of 22.22%. The accuracy level was 77.78%, it contained 22 students predicted to survive and 14 students predicted to resign.
Keywords: naive bayes; prediction; resignation.

## 1. PENDAHULUAN
Universitas AMIKOM Yogyakarta  merupakan Universitas  yang  telah berdiri sejak tahun 1994 dan telah banyak menghasilkan mahasiswa yang berbakat dalam bidang komputer. Setiap tahunnya Universitas AMIKOM Yogyakarta memiliki mahasiswa baru yang jumlahnya terus bertambah hingga saat ini, namun sering  kali  sejumlah  peserta  didik  pada  Universitas  AMIKOM  Yogyakarta  mengundurkan  diri.  Pihak lembaga  pun  tidak  mampu  mempertahankan  mahasiswanya  karena  kurangnya  informasi  penyebab pengunduran  diri  mahasiswa.  Apabila  kemungkinan  pengunduran  diri  mahasiswa  dapat  diketahui  sejak dini,  maka  pihak  lembaga  dapat  melakukan  tindakan-tindakan  yang  diperlukan  untuk  mempertahankan mahasiswa tersebut. Keterbatasan kemampuan pihak lembaga untuk mempertahankan dan memprediksikan pengunduran  diri  mahasiswa  dalam  jumlah  besar  tidak  mungkin  dilakukan  secara  manual  karena membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama.  Serta  belum  adanya  suatu  sistem  yang  membantu  dalam memprediksi pengunduran diri mahasiswa, merupakan beberapa faktor penyebab lembaga ini kehilangan mahasiswanya. Oleh karena itu diperlukan suatu metode yang dapat memprediksi pengunduran diri.
Sebelumnya telah dilakukan penelitian oleh Mila Listiana dari Universitas Muhammadiyah Surakarta (2015), dengan judul penelitian “Perbandingan Algoritma Decision Tree (C4.5) dan Naive Bayes Pada Data Mining Untuk Identifikasi Tumbuh Kembang Anak Balita (Studi Kasus Puskesmas Kartasura)”. Hasil dari penelitian  ini  didapatkan Naive  Bayes dengan  nilai  total  258.03%  dengan  tingkat  akurasi  76.97%,  nilai recall 96.89%, dan tingkat precision 84.17% sedangkan Decision Tree (C4.5) memiliki nilai total 250.67% dengan  tingkat  akurasi  75.66%,  nilai recall 89.78%,  dan  tingkat  precision  85.23%  [1].  Dengan  hasil penelitian  tersebut  didapatkan  bahwa Naive  Bayes lebih  baik  dibandingkan Decision  Tree. Sedangkan penelitian  yang  lain  oleh  Hera  Wasiati  dan  Dwi  Wijayanti  (2014)  dari  STMIK  AKAKOM  Yogyakarta, dengan  judul  penelitian  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Calon  Tenaga  Kerja Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi  Kasus: P.T. Karyatama Mitra Sejati Yogyakarta)”, menggunakan beberapa parameter berupa usia, pendidikan, tinggi badan, berat badan, nilai tes. Dari hasil pengujian menggunakan 180 data testing hasil akurasi yang diperoleh sebesar 73.89% [2]. Pada penelitian Arief Jananto dari Universitas Stikubank (2013), dengan judul  “Algoritma  Naive  Bayes  untuk Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa” menggunakan atribut IPK, jenis kelamin, kota lahir, tipe sekolah, kota sekolah, dan lama studi. Sebelum diolah peneliti melakukan konversi data pada setiap atribut yang memiliki banyak nilai. Hasil dari penelitian ini berdasarkan 60 data testing didapat tingkat error 20% hingga 34% [3].
Dengan  hasil  penelitian  tersebut  peneliti  memilih  menggunakan  metode Naive  Bayes . Bayes merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang  berdasarkan  pada  penerapan  Teorema Bayes dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan) yang kuat (naif) [4]. Metode Naive Bayes pada penelitian ini digunakan untuk memprediksi pengunduran diri mahasiswa khususnya jurusan informatika. Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan  dan  salah  satu  kelebihan Naive  Bayes yaitu  memerlukan sejumlah kecil data training maka data yang akan digunakan adalah 120 data acak mahasiswa sebagai data training kemudian untuk perhitungan akurasi dengan confusion matrix menggunakan 30% dari total data training tersebut, dengan atribut yang meliputi jenis kelamin, IPK, dan masa studi. Data mahasiswa yang masih aktif akan digunakan sebagai data testing. Mahasiswa akan diklasifikasikan dalam kategori bertahan atau mengundurkan diri.

## 1.1  Landasan Teori

## 1.1.1Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas yang tidak diketahui dari suatu objek. Terdapat dua proses dalam klasifikasi data yaitu:
a) Proses pelatihan( training ), pada proses ini akan digunakan training set dimana sudah diketahui label- labelnya untuk membangun model atau fungsi.
b) Proses  pengujian( testing ),  untuk  mengetahui  akurasi  model  atau  fungsi  yang  akan  dibangun  pada proses training , oleh karena itu perlu digunakan data testing set untuk melakukan memprediksi pada label-labelnya.
Klasifikasi dokumen adalah pemberian kategori yang telah didefinisikan kepada dokumen yang belum memiliki  kategori.  Mengklasifikasikan  dokumen  merupakan  salah  satu  cara  untuk  membuat  dokumen terorganisir. Dokumen-dokumen yang memiliki isi yang sama akan dikelompokkan ke dalam kategori yang sama [5].

## 1.1.2Naïve Bayes
Bayesian classification adalah pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan untuk memprediski probabilitas  keanggotaan  dalam  suatu  class.  Teorema Bayes menjadi  dasar  dari Bayesian  classification dimana  memiliki  kemampuan  klasifikasi  serupa  dengan decesion  tree dan neural  network . Bayesian classification terbukti memiliki akurasai dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar [6]. Dalam hal ini, diasumsikan bahwa kehadiran atau ketiadaan dari suatu kejadian tertentu  dari  suatu  kelompok  tidak  berhubungan  dengan  kehadiran  atau  ketiadaan  dari  kejadian  lainnya. Naive  Bayes dapat  digunakan  untuk  berbagai  macam  keperluan  antara  lain  untuk  klasifikasi  dokumen, deteksi atau filtering spam, dan masalah klasifikasi lainnya. Rumus bayes dinyatakan pada rumus nomor 1 berikut:
𝑷(𝑯|𝑿) = 𝑷(𝑿|𝑯) 𝑷(𝑯) 𝑷(𝑿) (1) X
= Data dengan class yang belum diketahui
H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik
P(H|X)   = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posteriori prob) P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob) P(X|H)   = Probabilitas X bedasarkan kondisi tersebut P(X) = Probabilitas dari X

## 1.1.3Confusion Matrix
Confusion matrix adalah suatu metode yang biasanya digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada  konsep  data  mining  atau  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Di  penelitian  Siti  Masripah  [7]  dan  Aida Indriani  [8]  menggunakan  confusion  matrix  untuk  melakukan  pengukuran  akurasi  klasifikasi.  Pada pengukuran kinerja menggunakan confusion matrix terdapat 4 istilah sebagai reprentasi  dari hasil proses klasifikasi. Keempat istilah tersebut adalah True Positive (TP), True Negative (TN), False Positive (FP), dan False Negative (FN) [8].
Tabel 1. Confussion matrix [8]
Kelas predisksi 1 0 Kelas sebenarnya 1 TP FN 0 FP TN
Keterangan confusion matrix untuk tabel 1 diatas adalah sebagai berikut:
a) TP ( True Positive ) merupakan banyaknya data yang kelas aktualnya yaitu kelas positif dengan kelas prediksinya merupakan kelas positif.
b) FN ( False Negative ) merupakan banyaknya data yang kelas aktualnya yaitu kelas positif dengan kelas prediksinya merupakan kelas negatif.
c) FP ( False Positive ) merupakan banyaknya data yang kelas aktualnya yaitu kelas negatif dengan kelas prediksinya merupakan kelas positif.
d) TN ( True Negative ) merupakan banyaknya data yang kelas aktualnya yaitu kelas negatif dengan kelas prediksinya merupakan kelas negatif.
Akurasi merupakan suatu metode pengujian berdasar tingkat kedekatan antara nilai prediksi dengan nilai aktual. Dengan mengetahui jumlah data  klasifikasi secara benar maka dapat diketahui akurasi hasil prediksi. Nilai akurasi dapat dicari dengan menggunakan persamaan nomor 2 berikut:
Akurasi = TP + TN TP + TN + FP + FN × 100% (2)
Nilai presisi merupakan proporsi jumlah kasus yang diprediksi positif yang juga positif benar pada data  yang  sebenarnya.  Nilai  recall  merupakan  proporsi  jumlah  kasus  positif  yang  sebenarnya  yang diprediksi  positif  secara  benar  pula.  Sedangkan  nilai  a ccuracy merupakan  prosentase  jumlah  data  yang diklasifikasi secara benar secara keseluruhan [9]. Nilai presisi bisa diperoleh dengan persamaan nomor 3 berikut:
Presisi = TP FP + TP × 100% (3)
Dan nilai recall bisa diperoleh dengan menggunakan persamaan nomor 4 berikut:
Recall = TP FN + TP × 100%
(4)

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bagian  ini  dijelaskan  tahap-tahap  dalam  penelitian  ini  dari  awal  hingga  akhir.  Adapun  tahap- tahap tersebut adalah sebagai berikut ini:
a) Data Understanding : yaitu  melakukan pengumpulan data awal, deskripsi data, eksplorasi data, dan verifikasi kualitas data.
b) Data Preparation : pada tahap ini dilakukan identifikasi dan konversi data, yaitu penentuan parameter- parameter yang akan digunakan dalam proses pembelajaran.
c) Data  Convertion :  untuk  mempermudah  dalam  proses  perhitungan  maka  data  yang  ada  dilakukan konversi kedalam bentuk yang dibutuhkan dan dapat diimplementasikan kedalam bentuk program.
d) Membangun Model Naive Bayes. Proses dalam membangun model Algoritma Naive Bayes dilakukan seperti pada gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Flowchart Membangun Algoritma Naïve Bayes
e) Pengujian, dilakukan untuk mengetahui bagaimana kinerja algoritma Naive Bayes dalam melakukan prediksi  pengunduran  diri  mahasiswa  Universitas  AMIKOM  Yogyakarta.  Disini  pengujian menggunakan Confusion Matrix.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Data Understanding dan Data Preparation
Penelitian  yang  dilakukan  ini  menggunakan  data  sekunder  yang  sudah  ada  dari  pihak  Universitas AMIKOM  Yogyakarta.  Adapun  parameter-parameter  yang  akan  digunakan  dalam  proses  pembelajaran adalah sebagai berikut:
a) Jumlah data yang digunakan sebanyak 120 data acak mahasiswa Universitas AMIKOM Yogyakarta, kemudian  70%  dari  jumlah  data  akan  digunakan  sebagai  data  training  dan  30%  akan  digunakan sebagai data testing.
b) Atribut yang digunakan berjumlah 3 yaitu jenis kelamin, masa studi, dan IPK.

## 3.2   Data Convertion
Tahap  selanjutnya  yaitu  dilakukan  konversi  kedalam  bentuk  yang  dibutuhkan  dan  dapat diimplementasikan kedalam bentuk program. Adapun proses konversi data yang telah diperoleh dari tahap persiapan data adalah sebagai berikut:
a) Jenis Kelamin, untuk jenis kelamin karena hanya memiliki 2 nilai maka tidak dilakukan konversi.
b) Masa Studi, untuk mendapatkan nilai masa studi dilakukan konversi dari atribut NIM yang ada didata mahasiswa dengan rumus tahun sekarang – 2 digit diawal NIM seperti pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Nilai Masa studi Nim Proses Masa studi 14.11.8464 18 - 14 4 16.11.0532 18 - 16 2
c) IPK,  untuk  nilai  IPK  tidak  akan  mengubah  nilai  sebenarnya  dari  data  namun  untuk  tetap mempermudah perhitungan maka akan dibuat range seperti pada tabel 3:

## Tabel 3. Range IPK
Range IPK 1 <= IPK < 2 2 <= IPK < 3 3 <= IPK <= 4
d) Keterangan atau Status, untuk keterangan memiliki 3 nilai yaitu SK, NA, dan MD maka dilakukan konversi agar memiliki 2 nilai saja, proses konversi dilakukan dengan memberi nilai keterangan pada tabel 4:
Tabel 4. Nilai Keterangan Status asli Status baru SK Bertahan MD Mengundurkan diri NA Mengundurkan diri
Keterangan: SK   = sudah krs MD  = mengundurkan diri NA   = tanpa status
Karena kurangnya data mahasiswa yang mengundurkan diri maka mahasiswa dengan status NA (tidak memiliki status apapun) akan diasumsikan sebagai mahasiswa yang mengundurkan diri. Hasil akhir dari konversi data akan diperoleh susunan data seperti pada tabel 4 dengan jumlah 120 record data yang sudah siap untuk dilakukan proses perhitungan. Hasil akhir dari konversi data akan diperoleh susunan data seperti pada tabel 5 dengan jumlah 120 record data yang sudah siap untuk dilakukan proses perhitungan.
Tabel 5. Sample data untuk proses Jenis kelamin  Masa studi IPK Status L 4 3,37 Bertahan L 4 2,88 Bertahan L 4 2,28 Mengundurkan diri L 4 1,71 Mengundurkan diri L 2 3,43 Bertahan L 2 3,20 Bertahan L 2 3,28 Mengundurkan diri L 2 2,14 Mengundurkan diri

## 3.3   Membangun Model Naive Bayes
Tahap membangun Model Naive Bayes seperti pada gambar 2 diatas yaitu sebagai berikut:
a) Start, memulai proses untuk mendapatkan model dan prediksi Naive Bayes.
b) Dataset, mengumpulkan seluruh dataset sebanyak 120 data yang telah melalui proses konversi.
c) Data Training, mengambil 70% data dari total dataset untuk dijadikan data training.
d) Hitung  Probabilitas  Class  P(Ci),  pada  penelitian  ini  kelas  dibagi  2  yaitu  kelas  Bertahan  dan Mengundurkan Diri(MD). Cara mendapatkan nilai probabilitas masing-masing kelas tersebut sebagai berikut:
𝑃 (𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎ℎ𝑎𝑛) = 45 84 = 0,535714 𝑃 (𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝑀𝐷) = 39 84 = 0,464286
e) Hitung Probabilitas Kondisi P(X | Ci), pada langkah ini menghitung jumlah kondisi yang sama pada setiap nilai dari 2 kelas yang sudah didapatkan yaitu Bertahan dan Mengundurkan Diri (MD). Cara mencari nilai probabilitas masing-masing kondisi terhadap nilai kelas sebagai berikut:
𝑃 ( 𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛 =  𝐿 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎ℎ𝑎𝑛 ) = 39
45 = 0,866667 𝑃 ( 𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛 =  𝑃 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎ℎ𝑎𝑛 ) = 6
45 = 0,133333
𝑃 ( 𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛 =  𝐿 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝑀𝐷 ) = 36 39 = 0,923077 𝑃 ( 𝐽𝑒𝑛𝑖𝑠 𝐾𝑒𝑙𝑎𝑚𝑖𝑛 =  𝑃 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝑀𝐷 ) = 3 39 = 0,076923
𝑃 ( 𝑀𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑡𝑢𝑑𝑖 =  2 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎ℎ𝑎𝑛 ) = 25 45 = 0,555556 𝑃 ( 𝑀𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑡𝑢𝑑𝑖 =  4 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎ℎ𝑎𝑛 ) = 20 45 = 0,444444
𝑃 ( 𝑀𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑡𝑢𝑑𝑖 =  2 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝑀𝐷 ) = 21 39 = 0,538462 𝑃 ( 𝑀𝑎𝑠𝑎 𝑆𝑡𝑢𝑑𝑖 =  4 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝑀𝐷 ) = 18
39 = 0,461538 𝑃 ( 1  ≤ 𝐼𝑃𝐾 < 2 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎ℎ𝑎𝑛 ) = 2 45 = 0,044444
𝑃 ( 2  ≤ 𝐼𝑃𝐾 < 3 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎ℎ𝑎𝑛 ) = 14 45 = 0,311111 𝑃 ( 3  ≤ 𝐼𝑃𝐾 ≤ 4 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝐵𝑒𝑟𝑡𝑎ℎ𝑎𝑛 ) = 29 45 = 0,644444 𝑃 ( 1  ≤ 𝐼𝑃𝐾  < 2 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝑀𝐷 ) = 9
39 = 0,230769
𝑃 ( 2  ≤ 𝐼𝑃𝐾  < 3 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝑀𝐷 ) = 17 39 = 0,435897 𝑃 ( 3  ≤ 𝐼𝑃𝐾  ≤ 4 | 𝐶𝑙𝑎𝑠𝑠 = 𝑀𝐷 ) = 13 39 = 0,333333
f) Naive Bayes Model, hasil klasifikasi dan perhitungan probabilitas dari proses Naive Bayes.
g) Data Testing, data testing diambil dari sisa data yang tidak termasuk kedalam data training dengan jumlah data 30% dari dataset.
h) Prediksi Data, hasil prediksi dari proses Naive Bayes. Ambil data dari dataset untuk memprediksikan termasuk  kelas  mana  data  tersebut.  Contoh:  Jenis  Kelamin  =  L,  Masa  Studi  =  4,  IPK  = 3,26086956521739 1) Bertahan = P(Jenis Kelamin = L | bertahan) * P(Masa studi = 4 | bertahan) * P(3<= IPK <= 4 | bertahan) * P(bertahan) = 0,866667 * 0,444444 * 0,644444 * 0,535714
= 0,13298
2) Mengundurkan Diri = P(JK = L | MD) * P(Masa studi = 4 | MD) * P(3<= IPK <= 4 | MD) * P(MD) = 0,923077 * 0,461538 * 0,333333 * 0,464286 = 0,065934
3) Setelah  itu  kita  hitung  seluruh  data  tiap  kelasnya,  dengan  menghitung  jumlah  data  per  nilai sebagai berikut:
P(X) = P(Jenis Kelamin = L = 100 data) * P(Masa Studi = 4 = 38 data) * P(3<= IPK <= 4 = 42 data) 100 120 × 38 120 × 42 120 = = 0,092361
4) Kemudian dibagi hasil tiap kelas
Bertahan = 0,13298 0,092361 = 1,439785 Mengundurkan Diri = 0,065934
0,092361 = 0,713873
5) Setelah mendapatkan hasil baginya kita bandingkan kedua hasil tersebut, probabilitas mana yang lebih  besar.  Hasil  perhitungan  prediksi Naive  Bayes yaitu  Bertahan  dengan  nilai  1,439785  > 0,713873
i) Pengujian dilakukan dengan menggunakan 30% total data sebagai data testing. Pada tabel 6 dibawah ini merupakan hasil uji dari penelitian.
Tabel 6. Hasil uji Jenis kelamin Masa studi IPK Status Prediksi L 2 3,5 MD Bertahan L 2 2,5 MD MD L 2 1,81 MD MD L 2 3,47 Bertahan Bertahan L 4 3,60 Bertahan Bertahan L 2 3,79 Bertahan Bertahan L 4 3 Bertahan Bertahan L 4 3,38 MD Bertahan L 2 2,3 MD MD L 4 2,53 MD MD L 4 3,21 Bertahan Bertahan L 4 2,68 Bertahan MD L 4 1,93 Bertahan MD L 2 3,52 MD Bertahan L 4 3,51 Bertahan Bertahan L 2 2,59 MD MD L 2 2,05 MD MD P 2 3,37 Bertahan Bertahan L 2 2,53 MD MD P 2 3,60 Bertahan Bertahan L 4 2,78 MD MD L 2 3,75 MD Bertahan L 2 3,43 Bertahan Bertahan L 2 1,71 MD MD L 2 3,67 Bertahan Bertahan L 4 2,51 MD MD P 4 3,26 Bertahan Bertahan L 4 3,26 Bertahan Bertahan P 4 3,31 Bertahan Bertahan L 2 3,39 Bertahan Bertahan P 2 2,93 Bertahan Bertahan L 2 2,11 MD MD P 2 3,18 Bertahan Bertahan L 4 3,07 MD Bertahan L 4 2,92 Bertahan MD L 2 3,68 Bertahan Bertahan
Hasil  dari  tabel  5  diatas  didapat  data  positif  dengan  prediksi  positif(TP)  sebanyak  17,  data  negatif dengan prediksi negatif (TN) sebanyak 11, data negatif dengan prediksi positif(FP) sebanyak 5, dan data
positif  dengan  prediksi  negatif  (FP)  sebanyak  3.  Setelah  mendapatkan  nilai-nilai  tersebut  maka  untuk mendapatkan nilai akurasi menggunakan confusion matrix bisa menggunakan rumus dibawah ini:

## Akurasi =
TP + TN TP + TN + FP + FN × 100%
= 17 + 11 17 + 11 + 5 + 3 × 100%
= 28 36 × 100% = 77,7777777%

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil perhitungan confusion matrix dapat disimpulkan bahwa tingkat akurasi Algoritma Naive Bayes dalam prediksi pengunduran diri mahasiswa sebesar 77,78% dengan tingkat error sebesar 22,22%. Kurangnya data aktual mahasiswa yang mengundurkan diri memengaruhi kinerja Naive Bayes. Sehingga perlu  dikembangkan  lagi  penelitian  menggunakan  atribut  yang  berbeda  atau  menambah  atribut  dan menggunakan dataset yang lebih banyak terutama data aktual pada mahasiswa yang mengundurkan diri.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Listiana,  “Perbandingan  Algoritma  Decision  Tree  (C4.5)  Dan  NaïVe  Bayes  Pada  Data  Mining Untuk Identifikasi Tumbuh Kembang Anak Balita (Studi Kasus Puskesmas Kartasura),” Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2015.
[2]  H.  Wasiati  and  D.  Wijayanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Calon  Tenaga Kerja Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes  (Studi Kasus: Di P.T.  Karyatama Mitra Sejati Yogyakarta),” IJNS - Indones. J. Netw. Secur. , vol. 3, no. 2, pp. 45–51, 2014.
[3]  A. Jananto, “Algoritma Naive Bayes untuk Mencari Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa,” Teknol. Inf. , vol. 18, no. 1, pp. 9–16, 2013.
[4]  E.  Prasetyo, Data  Mining:  Konsep  Dan  Aplikasi  Menggunakan  Matlab .  Yogyakarta:  Andi  Offset, 2012.
[5]  C.  Goller,  J.  Löning,  T.  Will,  and  W.  Wolff,  “Automatic  Document  Classification:  A  thorough Evaluation of various Methods,” Int. Symp. für Informationswiss. , vol. 8, no. 10, pp. 145–162, 2000.
[6]  Kusrini and E. T. Luthfi, Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[7]  S. Masripah, “Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Evaluasi Pemberian Kredit,” Bina Insa. ICT J. , vol. 3, no. 1, pp. 187–193, 2016.
[8]  A. Indriani,  “Klasifikasi Data Forum dengan  menggunakan Metode Naive Bayes  Classifier,” Aust. Prescr. , vol. 20, no. SUPPL. 3, pp. 28–33, 1997.
[9]  A.  Andriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Berbasis  Decision  Tree  Dalam  Pemberian  Beasiswa Studi Kasus : Amik ‘ Bsi Yogyakarta ,’” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Komun. 2013 (SENTIKA 2013) , vol. 2013, no. Sentika, pp. 163–168, 2013.