implementasi data mining menggunakan algoritma naïve

1
IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA
NAÏVE BAYES DALAM MENENTUKAN PENGUNDURAN DIRI CALON
MAHASISWA PADA UNIVERSITAS DIAN NUSWANTORO SEMARANG
Muhammad Efendi
Program Studi Teknik Informatika – S1, Fakultas Ilmu
Komputer, Universitas Dian Nuswantoro
Jl. Nakula 1 No. 5-11 Semarang 50131
email : [email protected]
Abstract - The resignation of prospective students are already common in universities. In Universitsas Dian Nuswantoro
for example, in 2010 only 1147 students who registered for the Faculty of Computer Science .Where the university knew of
students who will resign, then the students who managed to get into university is definitely more. One way to predict the
resignation of prospective students are using data mining methods. The purpose of this research is to develop an application to
determine which students will resign. This application can estimate the prospective students who will resign at the faculty of
computer science at the University of Dian Nuswantoro. References used in this application using a data PMB 2013 with
variables that will be used is the id list, name, registration, city, course of study, the status of registration, and waves. The
algorithm will be used using the naïve Bayes calculations using probabilities, and to measure the performance and accuracy of
applications using Confussion Matrix. Based on the research conducted, it was found that several factors influence the final
outcome of the application is the city, the course, the status of registration, and waves. Measuring accuracy of the applications
created using the confusion matrix, and the result is equal to78%.
Keywords— Data Mining, Naïve Bayes, The Withdrawal of Students
I. PENDAHULUAN1
Dalam beberapa tahun terakhir, penggunaan data mining
di dunia pendidikan yang dikenal sebagai educational data
mining (EDM) semakin berkembang (Rahmayuni, 2014).
Menurut Williams (2011), data mining merupakan bagian
dari seni dan ilmu tentang intelligent data analysis yang
bertujuan untuk mendapatkan informasi dari suatu data.
Oleh karena itu Data mining sering dijadikan metode yang
dipakai dalam menyelesaikan sebuah masalah. Banyak
teknik dari data mining yang dapat digunakan.
Dalam penelitian ini data mining digunakan untuk
memperkirakan pengunduran diri calon mahasiswa di
Universitas Dian Nuswantoro. Pengunduran diri calon
mahasiswa merupakan hal yang biasa terjadi pada setiap
universitas, yang mengakibatkan universitas tidak mendapat
jumlah mahasiswa yang maksimal. Kebanyakan calon
mahasiswa mengundurkan diri karena tidak melakukan
tahap registrasi (Kusrini, 2009), seperti data dari BIKU di
Universitas Dian Nuswantoro pada tahun 2010 misalnya,
yang berhasil masuk menjadi mahasiswa pada FIK 1147
dari total pendaftar sebanyak 2555. Pihak universitas pasti
menginginkan agar dapat mengetahui calon mahasiswa
mana saja yang diperkirakan akan mengundurkan diri,
karena ketika dapat diketahui calon mahasiswa yang akan
mengundurkan diri sejak dini, pihak kampus dapat mencari
solusi untuk memperkecil jumlah calon mahasiswa yang
mengundurkan diri. Penelitian yang dilakukan (Kusrini,
2009) untuk menentukan pengunduran diri calon mahasiswa
menggunakan penalaran berbasis kasus (case based
reasoning), dengan membandingkan data kasus yang baru
dengan data kasus yang lama untuk mencari solusi yang
akan digunakan. Sedangkan algoritma yang dipakai
menggunakan C4.5 dan Nearest Neighbor. Hasil dari
perbandingan algoritma C4.5 dan Nearest Neighbor
menunjukan bahwa Nearest Neighbor tidak lebih akurat
dibanding algortima C4.5, dan tahap proses klasifikasi yang
dilakukan lebih panjang dan memakan waktu yang cukup
lama. Sedangkan penulis ingin mencoba menggunakan
algoritma Naïve Bayes dalam menentukan pengunduran diri
calon mahasiswa, karena dari studi pustaka yang dilakukan,
Naïve Bayes juga akurat dari beberapa algoritma klasifikasi
yang sering digunakan.
II. METODE YANG DIUSULKAN
A. Data Mining
Data mining merupakan suatu metode menemukan
suatu pengetahuan dalam suatu database yang cukup besar.
Data mining sendiri adalah proses menggali dan
menganalisa sejumlah data yang sangat besar untuk
memperoleh sesuatu yang benar, baru, sangat bermanfaat
dan akhirnya dapat dimengerti suatu corak atau pola dalam
data tersebut. Menurut (Jananto, 2010) alasan utama
mengapa data mining diperlukan adalah karena adanya
sejumlah besar data yang dapat digunakan untuk
menghasilkan informasi dan knowledge yang berguna.
Informasi yang didapat tersebut dapat digunakan pada
banyak bidang, mulai dari bisnis, kontrol produksi,
kesehatan, dan lain-lain.
Secara sederhana, data mining dapat diartikan
sebagai proses mengekstrak atau “menggali” knowledge
yang ada pada sekumpulan data. Banyak orang setuju
bahwa data mining adalah sinonim dari Knowledge
Discovery in Database, atau sering disebut dengan KDD.
Dari sudut pandang yang lain, data mining dianggap sebagai
suatu langkah yang penting dalam KDD (Jananto, 2010).
Proses KDD ini terdiri dari serangkaian langkah-langkah
transformasi, dari proses data preprocessing dan proses data
postprocessing dari data yang merupakan hasil penggalian.
Tujuan dari proses data preprocessing adalah untuk
mengubah data input mentah menjadi format yang sesuai
untuk analisis selanjutnya
B. Naïve Bayes
Simple Naive Bayesian Classifier merupakan salah
satu metode pengklasifikasi berpeluang sederhana yang
berdasarkan pada penerapan Teorema Bayes dengan asumsi
antar variabel penjelas saling bebas (independen).
Algoritma ini memanfaatkan metode probabilitas dan
statistik yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas
Bayes, yaitu memprediksi probabilitas di masa depan
berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.
Dua kelompok peneliti, satu oleh Pantel dan Lin, dan
yang lain oleh Microsoft Research memperkenalkan metode
statistik Bayesian ini pada teknologi anti spam filter. Tetapi
yang membuat algoritma Bayesian filtering ini popular
adalah pendekatan yang dilakukan oleh Paul Graham.
Menurut (Jananto, 2013) algortima Naïve Bayes atau
Bayesian Classification adalah pengklasifikasian statistik
yang dapat digunakan untuk memprediksi probabilitas
keanggotaan suatu class. Bayesin classification didasarkan
pada teorema bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi
serupa dengan decision tree dan neural network. Bayesin
classification terbukti memiliki kecepatan yang tinggi saat
diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar.
Teorema Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut :
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 berdasarkan kondisi
tersebut
P(X) = Probabilitas dari X
III. IMPLEMENTASI
A. Frekuensi Kemunculan
Contoh hasil perhitungan frekuensi kemunculan :
Contoh kasus baru yang akan diinputkan :
1. Nama
: Muhammad Efendi
2. Gelombang : IIA
3. Kota : Pemalang
4. Pilihan : Teknik Informatika
5. Jalur : Bebas Tes
Untuk menentukan hasil registrasi atau tidaknya dari
data tersebut maka perlu dilakukan perhitungan
probabilitas dengan acuan data frekuensi kemunculan pada
table sebelumnya.
Untuk penyelesaian, yang pertama dilakukan yaitu hitung
nilai probabilitas tiap-tiap atribut, perhitungannya sebagai
berikut :
P( Tidak Registrasi) =
= 0,45
P( Registrasi) =
= 0,55
P( IIA | Tidak Registrasi) =
P( IIA | Registrasi) =
= 0,0711
= 0,2109
P(Pemalang | Tidak Registrasi) =
P(Pemalang | Registrasi) =
= 0,0356
= 0,0127
P(Teknik Informatika | Tidak Registrasi) =
P(Teknik Informatika | Registrasi) =
P(Bebas Tes | Tidak Registrasi) =
P(Bebas Tes | Registrasi) =
= 0,6044
= 0,5273
= 0,4267
= 0,7055
Bandingkan hasil akhir probabilitas dari class Registrasi
dan class Tidak Registrasi
- Class Tidak Registrasi
P( Tidak Registrasi) * P( IIA | Tidak Registrasi) * P(Pemalang |
Tidak Registrasi) * P(Teknik Informatika | Tidak Registrasi) *
P(Bebas Tes | Tidak Registrasi)
= 0,45 * 0,0711 * 0,0356 * 0, 6044 * 0, 4267
= 0,00029375
- Class Registrasi
3
P(Registrasi) * P( IIA | Registrasi) * P(Pemalang | Registrasi) *
P(Teknik Informatika | Registrasi) * P(Bebas Tes | Registrasi)
= 0,55 * 0, 2109 * 0,0127 * 0,5273 * 0, 7055
= 0,00054802
Dari hasil diatas nilai class Registrasi lebih besar
probabilitasnya dibandingkan dengan nilai class Tidak
Registrasi, jadi calon mahasiswa diprediksikan melakukan
Registrasi dengan class akhir YA
B. Akurasi
Dalam mengukur pada akurasi pada aplikasi ini
menggunakan confusion matrix. Confusion matrix
diterapkan pada 300 data testing yang sudah disiapkan, data
testing tersebut dihitung dengan menggunakan algoritma
naïve bayes, kemudian hasil dari semua data testing dipakai
dalam menentukan akurasi dengan menggunakan confusion
matrix.
Identifikasi Ya
Keputusan Identifikasi
Naïve
Asli
Tidak
Oleh Oleh
Naïve Bayes
Bayes
Tidak =
TN
FN
Ya =
FP
TP
Tabel Tabel Confussion Matrix
Keterangan :
TN = Hasil yang diidentifikasi oleh Naïve Bayes TIDAK
dengan class asli TIDAK
FN = Hasil yang diidentifikasi oleh Naïve Bayes YA
dengan class asli TIDAK
FP = Hasil yang diidentifikasi oleh Naïve Bayes TIDAK
dengan class asli YA
TP
= Hasil yang diidentifikasi oleh Naïve Bayes YA
dengan class asli YA
Keputusan
Asli
Identifikasi
Tidak
Oleh
Naïve Bayes
61
Tidak =
100
Ya = 200
26
Tabel Tabel Kinerja
Identifikasi
Ya
Oleh
Naïve Bayes
39
174
Tabel diatas merupakan hasil perhitungan dari data
testing setelah dihitung dengan algoritma naïve bayes.
Untuk melakukan proses kinerja pada data mining maka
dilakukan perhitungan presision, recal, dan akurasi.
1. Recal
Recal adalah proporsi kasus posotif yang
diidentifikasi dengan benar, rumus dari recal
sebagai berikut :
TP / ( FN + TP ) * 100%
Dengan data pada table kinerja maka :
174 / ( 39 + 174 ) * 100% = 87%
Recal yang dihasilkan aplikasi sebesar
87%.
2. Presision
Presision merupakan proporsi kasus dengan hasil positif
yang benar, rumusnya sebagai berikut :
TP / ( FP + TP ) * 100%
Dengan data pada table kinerja maka :
174 / ( 26 + 174 ) * 100% = 81,69%
Presision yang dihasilkan sebesar 81,69%.
3. Akurasi
Akurasi merupakan perbandingan kasus yang
diidentifikasi benar dengan jumlah semua kasus,
rumusnya sebagai berikut :
( TN + TP ) / ( TP + TN + FP + FN ) *100%
Dengan memakai data pada tabel kinerja maka :
( 61 + 174 ) / ( 174 + 61 + 26 + 39 ) *100% =
78,33%
Akurasi yang dihasilkan sebesar 78,33%.
IV. HASIL & PEMBAHASAN
A. Context Diagram
Context Diagram merupan diagram yang terdiri dari
proses yang menggambarkan suatu sistem. Contex Diagram
merupakan level tertinggi dari Data Flow Diagram yang
menggambarkan seluruh input ke sistem atau output dari
sistem.
B. DFD Level 1
- Menu Hitung Ulang digunakan untuk menghitung ulang
frekuensi kemunculan apabila di inputkan data baru pada
databse.
- Menu Frekuensi Kemunculan digunakan untuk
menampilkan
frekuensi
kemunculan
dari
database.
DFD lvl 1 merupakan pemecahan dari context
diagram, yang ditujukan unutk menggambarkan keseluruhan
proses kerja sistem.
E. Halaman Kinerja
Use Pada halaman ini user dapat melihat akurasi
dari aplikasi data mining.
Keterangan :
- Menu Kinerja untuk menunjukan semua data testing
yang akan dipakai dalam menghitung akurasi.
- Menu Lakukan Proses Kinerja digunakan untuk
menghitung ulang data yang ada, apabila ada data testing
baru yang dimasukan kedalam database.
- Menu Tabel Penilaian digunakan untuk melihat hasil
akurasi pada aplikasi.
C. Halaman homepage
Pada halaman menu merupakan halaman sambutan
bagi user, pilih menu menu yang ada untuk menggunakan
aplikasi, Menu yang tersedia diantaranya :Data Mahasiswa,
Naïve Bayes, Kinerja, Penentu Keputusan, dan About.
D. Halaman Naïve Bayes
Pada halaman naïve bayes di tunjukan frekuensi dari
jumlah data yang akan digunakan, frekuensi kemunculan
ini nantinya akan digunakan dalam menentukan
pengunduran diri calon mahasiswa.
Keterangan :
F. Halaman Penentu Keputusan
Pada halaman ini dimana user menginput data baru
yang akan diprediksi dan hasilnya akan langsung
ditunjukan dibawah form input.
Keterangan :
- Button Input digunakan untuk perintah input pada data
mahasiswa baru.
- Menu Edit digunakan untuk mengedit informasi pada
data mahasiswa baru.
- Menu Perhitungan digunakan untuk menunjukan
perhitungan pada kasus yang baru di inputkan.
5
2. S. H. R. W. A. H. Kusrini, "Perbandingan Metode
V. PENUTUP
A. Kesimpulan
Hasil yang dapat diambil dari penelitian ini adalah
algoritma Naïve Bayes dapat digunakan dalam prediksi
registrasi calon mahasiswa baru pada Universitas Dian
Nuswantoro dengan keakuratan sebesar 78%. Aplikasi ini
dapat memudahkan pihak universitas dalam melakukan
pencegahan calon mahasiswa yang akan mengundurkan diri
agar dapat memperoleh jumlah calon mahasiswa yang
maksimal. Penulis berharap aplikasi ini dapat membantu
pihak universitas karena pengguna aplikasi ini cukup
mengisi form yang berisi data calon mahasiswa.
Selanjutnya aplikasi akan memberikan hasil dimana calon
mahasiswa tersebut akan registrasi atau tidak.
B. Saran
Saran yang penulis berikan untuk penelitian
selanjutnya adalah sebagai berikut :
1. Perbaiki desain aplikasi, karena untuk aplikasi sekarang
masih menggunakan desain yang sangat sederhana.
2. Keterbatasan aplikasi ini yaitu hanya dapat digunakan
pada fakultas ilmu computer saja. Jadi penulis
menyarankan untuk menggunakan semua data fakultas yang
ada di UDINUS, karena data sangat berpengaruh pada
penggunaan algoritma naïve bayes. Apabila menggunakan
data semua fakultas, maka aplikasi ini dapat memprediksi
calon mahasiswa dari semua jurusan.
3. Menggunakan
perhitungan
probabilitas
dalam
menentukan prediksi, penelitian selanjutnya diharapkan
dapat menggukanan algortima data mining yang lain untuk
dibandingkan hasilnya dengan penelitian saat ini.
REFERENCES
1. Rahmayuni, "Perbandingan Performasi Algoritma
C4.5 dan Cart Dalam Klasifikasi Data nilai
Mahasiswa Prodi Teknik Komputer Politeknik
Negeri Padang," 2014.
Nearest Neighbor dan Algoritma C4.5 Untuk
Menganalis Kemungkinan Pengunduran Diri Calon
Mahasiswa
di
STIMIK
AMIKOM
YOGYAKARTA," 2009
3. K. Hastuti, "Analisis Komparasi Algoritma
Klasisfikasi Data Mining Untuk Prediksi
Mahasiswa Non Aktif," 2012.
4. J. Han, Data Mining Concept and Technique. San
Fransisco: Diane Cerra, 2006.
5. A. Jananto, "Algoritma Naive Bayes untuk Mencari
Perkiraan Waktu Studi Mahasiswa," 2013.
6. A. Jananto, "Perbandingan Performasi Algoritma
Nearest Neighbor dan SLIQ untuk Prediksi
Kinerja Akademik Mahasiswa Baru," 2010.
7. M. Rudyanto Arief, Pemrograman Web Dinamis
Menggunakan PHP. yogyakarta: C.V ANDI
OFFSET, 2011.