## KLASIFIKASI MENGGUNAKAN NAÏVE BAYES DAN K-NEAREST NEIGHBOR PADA MANAJEMEN LAYANAN TEKNOLOGI INFORMASI
Adriyendi 1) , Yeni Melia 2)
1 Informatic Research Group, IAIN Batusangkar, Indonesia Email: adriyendi@iainbatusangkar.ac.id
2 Management Research Group, IAIN Batusangkar, Indonesia Email: yenimelia@iainbatusangkar.ac.id

## ABSTRAK
Riset  ini  bertujuan  untuk melakukan  prediksi  standar  layanan  teknologi informasi  atau  Information Technology  Service  (ITS)  dengan  klasifikasi  menggunakan  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  dan  K- Nearest Neighbor (KNN). ITS terhadap arus data yang sangat besar dari setiap titik akses memerlukan standar  kelas  layanan.  Peningkatan  produktivitas  merupakan  konsekuensi  ITS.  Peningkatan keuntungan merupakan tujuan ITS. Untuk memperoleh produktivitas dan keuntungan, service menjadi kata kuncinya. Oleh karena itu, service untuk kebutuhan bisnis, maka diperlukan ITS.
Layanan yang berkualitas dan manfaat maksimal bagi customer (standar dan non standar) merupakan tujuan  yang ingin  dicapai ITS.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  klasifikasi  untuk  menentukan  kelas layanan berdasarkan ITS. Klasifikasi menghasilkan kelas layanan yang memenuhi standar manajemen layanan  teknologi  informasi.  Klasifikasi  menggunakan  KNN  dengan  input  numeric,  formula  jarak (Euclidean Distance), kalkulasi (classified by rank), dan output (determined by majority). Klasifikasi menggunakan  NBC  dengan  input  alpha  numeric,  formula  (Bayes  Theorem),  kalkulasi  (classified  by probability), dan output (determined by high value).

## Keywords: Classification, Naïve Bayes, K-Nearest Neighbor, Information Technology Service

## PENDAHULUAN
Implementasi Information  Technology Service Management (ITSM) dalam penyediaan  layanan  pelanggan  yang berkualitas dengan memastikan kebutuhan dan ekspektasi pelanggan terpenuhi terhadap pengelolaan teknologi informasi. ITSM sebagai
implementasi dan manajemen layanan Information Technology (IT)  agar  sesuai  dengan kebutuhan  bisnis.  Bisnis  di  sini  dapat berupa kegiatan usaha perusahaan, instansi,  maupun  lembaga. Information Technology  Infrastructure  Library (ITIL) adalah  suatu  kerangka  kerja  umum  yang menggambarkan Best  Practice ITSM  ( (ITIL, 2011). ITIL memfokuskan diri pada pengukuran  terus  menerus  dan  perbaikan kualitas  layanan  IT  yang  disampaikan, baik dari perspektif bisnis dan pelanggan.
Untuk menilai penawaran penyedia layanan, kemampuan, pesaing serta ruang
pasar  saat  ini  dan  potensi  untuk mengembangkan  strategi  untuk  melayani pelanggan
diperlukan Information Technology Service Strategy (ITSS). ITSS mencakup: layanan apa harus ditawarkan, kepada  siapa  layanan  harus  ditawarkan, bagaimana  memasarkan  layanan,  faktor kompetisi dalam penyediaan layanan, apa yang membedakan layanan kita dari yang lain, bagaimana penciptaan nilai dipersepsikan stakeholder ,  bagaimana customer memilih  sebuah service dari sekian  banyak service yang  tersedia  di “pasaran”,  bagaimana  penciptaan  nilai terjadi,  bagaimana business  case dibuat sebagai  dasar  dari  investasi service management , bagaimana sumberdaya dialokasikan,  dan  bagaimana  kinerja  dari layanan  akan  diukur.  Layanan  teknologi informasi  terhadap  arus  data  sangat  besar dari setiap titik akses (Wibowo, 2017).
Peningkatan  produktivitas  merupakan konsekuensinya.  Peningkatan  keuntungan
merupakan tujuannya. Untuk memperoleh produktivitas  dan  keuntungan, service menjadi  kata  kuncinya.  Oleh  karena  itu, service dalam  kebutuhan  bisnis,  maka diperlukan Information Technology
Service (ITS).
Services memberikan nilai ke pelanggan dengan  memberikan  fasilitas,  pelanggan mendapatkan kepuasan yang dia inginkan, tanpa  harus  mengeluarkan  biaya  dan menanggung resiko.
Service Value
didefinisikan berdasarkan
customer’s outcome (apa  yang  dibutuhkan  dan diinginkan  oleh customer ).  Ada  dua komponen yaitu: Service Utility (apa yang customer dapatkan  dari  sisi  kegunaan bisnisnya), dan Service Warranty
(bagaimana layanan
dijamin dapat diterima  oleh customer dengan  baik, dilihat dari: availability, capacity, continuity  &  security ).  Kaitan Service Strategy dan Service Value adalah layanan. Layanan  yang  berkualitas  dan  manfaat maksimal bagi customer (standar dan non standar)  merupakan  tujuan  yang  ingin dicapai  ITS. Service  Value terkait  antara customer dan developer berdasarkan pada knowledge fit .
Pengetahuan yang cocok (knowledge fit) terhadap  konteks  dan  tujuan  bisnis, berdasarkan  pada Source  (generate), Enabler  (aggregate),  Driver  (filter),  and Scenario (filter). Source dengan indikator: standarisasi, praktik
industri, riset akademik, pengalaman
internal, pendidikan dan pelatihan. Enabler dengan indikator: karyawan, pelanggan, pemasok, konsultan,  dan  teknologi. Driver dengan indikator:
pengganti/cadangan, pengatur/kendali, dan pelanggan . Scenario dengan  indikator:  kompetisi,  kepatuhan , dan perjanjian/kontrak (Office, 2011).
Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan klasifikasi untuk menentukan kelas layanan.  Klasifikasi  merupakan  proses menemukan  sebuah  model  atau  fungsi yang  menjelaskan  dan  mencirikan  kelas data. Klasifikasi merupakan bentuk analisis  data  model  ekstraksi  yang
mengelompokkan  kelas  data.  Klasifikasi menjadi  penting  dalam  menentukan  kelas layanan, karena kelas layanan mempengaruhi kualitas layanan. Hasil dari proses  klasifikasi  pada  kelas  layanan dijadikan  sumber  data  bagi  kebutuhan bisnis  dan  kebijakan  nasional  bidang teknologi informasi dan komunikasi.
Banyak  algoritma  dalam  klasifikasi yang  diusulkan,  salah  satunya  adalah Naïve  Bayes  Classifier (NBC) . Naive Bayes merupakan teknik prediksi berbasis probabilistik  sederhana  yang  berdasar pada  penerapan  teorema  Bayes  (aturan Bayes)  dengan  asumsi  independensi (ketidaktergantungan)  yang  kuat  (naif)
(Supriyanti,  Kusrini,  &  Amborowati, 2016) . Algoritma  K-Nearest  Neighbor (KNN)  juga  telah  diusulkan  banyak peneliti. KNN memiliki keunggulan yaitu: robust  (tangguh)  terhadap data  training yang  memiliki  banyak noisy dan  efektif untuk data training yang besar (Ndaumanu, Kusrini, & Arif, 2014).

## PENELITIAN TERKAIT
Berdasarkan paper (Sari,  Ernawati,  & Pranowo,  2015),  dilakukan  perbandingan metode  pada  algoritma  NBC,  KNN,  dan KNN-NBC dengan Nursery Dataset . Hasil pengujian  membuktikan  bahwa,  metode kombinasi  KNN-NBC  berhasil  mengatasi kelemahan  pada  NBC  ataupun  KNN. Proses pengolahan data metode kombinasi KNN-NBC  lebih  cepat  dibanding  KNN dan NBC dengan akurasi sebesar 76,92%.
Berdasarkan paper (Wicaksana,  2015), proses pengolahan data metode KNN dan NBC  dalam  klasifikasi Data  Wisconsin Diagnosis  Breast  Cancer. NBC lebih akurat  dalam  klasifikasi  dengan  nilai sebesar 97,70 %.
Berdasarkan paper (Sartika  &  Sensuse, 2017),  dilakukan  perbandingan  metode pada  algoritma  NBC,  KNN,  dan  DT (Decision Tree) untuk pengambilan keputusan  pemilihan  pola  pakaian.  Hasil perbandingan menunjukkan bahwa metode
Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS
DT  memiliki  tingkat  akurasi  tertinggi dibandingkan  NBC  dan  KNN  yaitu mencapai 75.6%.
Berdasarkan paper (Sabilla  &  Putri, 2017),  dilakukan  perbandingan  metode pada  algoritma  NBC  dan  KNN  untuk prediksi ketepatan waktu lulus mahasiswa.
Hasilnya  menunjukkan  bahwa  KNN menghasilkan akurasi lebih tinggi dibandingkan  dengan  NBC.  Akurasi tertinggi  diperoleh  dengan  menggunakan KNN yaitu sebesar 98.7%.

## METODE PENELITIAN
Metode  yang  diusulkan  menggunakan Framework (kerangka kerja).

## A. Framework
Kerangka  kerja  klasifikasi  (framework) ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Framework Model
Berdasarkan Gambar 1, model kerangka klasifikasi  menggunakan  metode  KNN dan metode
NBC.
Classification
menghasilkan  label  kelas  dari  suatu  data. Dataset berdasarkan  pada  sumber  data (data  training  dan  data  testing). Output adalah  hasil  prediksi  layanan  teknologi informasi.
B. Classification
Klasifikasi didefinisikan sebagai bentuk analisis  data  untuk  mengekstrak  model yang  akan  digunakan  untuk  memprediksi label  kelas.  Kelas  dalam  klasifikasi merupakan atribut dalam satu set data yang
paling  unik  yang  merupakan  variabel bebas  dalam  statistik.  Klasifikasi  data terdiri  dari  dua  proses  yaitu  tahap pembelajaran dan tahap pengklasifikasian. Tahap  pembelajaran  merupakan  tahapan dalam  pembentukan  model  klasifikasi, sedangkan tahap pengklasifikasian merupakan  tahapan  penggunaan  model klasifikasi  untuk  memprediksi  label  kelas dari  suatu  data  (Gorade,  Deo,  &  Purohit, 2017).

## C.
Naïve Bayes Spesifikasi Naïve Bayes dalam klasifikasi sebagai Naïve Bayes Classifier (NBC) merupakan pengelompokan statistik (melakukan prediksi
probabilistik),  fondasi  berdasarkan Bayes Theorem ,  kinerja  (hasil  kerja  yang sebanding  dengan  pohon  keputusan  dan pengklasifikasi  jaringan  saraf  terpilih), secara  bertahap  (setiap  contoh  pelatihan dapat  secara  bertahap  meningkatkan/ mengurangi  probabilitas  bahwa  suatu hipotesis  adalah  pengetahuan  yang  benar sebelumnya dapat dikombinasikan dengan data  yang  diamati),  dan  standar  (bahkan ketika metode Bayesian secara komputasi dapat berinteraksi, mereka dapat memberikan standar pengambilan
keputusan  yang  optimal  terhadap  metode lain  yang  dapat  diukur).  Keuntungannya mudah  diimplementasikan  dan  hasil  yang baik  diperoleh  di  sebagian  besar  kasus yang  diteliti  (Adriyendi,  2016) . Tahapan metode NBC ditampilkan pada Gambar 2.
Gambar 2. NBC Model
Berdasarkan  Gambar  2,  NBC  Model dengan tahapan: Dataset, Prior Probability, Posterior Probability,
Maximum Posterior, and Class.
• Step 1: Dataset Dataset  terdiri  dari Data  Training dan
Data Testing .
• Step 2: Prior Probability
Prior Probability by using formula :

## (1)
P (X | H) is the posterior probability of X conditioned on H. P  (X) is  the prior probability of X.
• Step 3: Posterior Probability Posterior Probability by using formula:

## (2)
C  is  class  representation,  F  is characteristics for classification, and P is probability.
• Step 4: Maximum Posterior Maximum  Posterior digunakan  untuk menentukan nilai maksimum dari kelas data.
• Step 5: Class Class ditentukan  dari  hasil  proses klasifikasi  berdasarkan  perbandingan nilai paling tinggi dari dataset (determine by high value).
D. K-Nearest Neighbor
KNN  dengan  klasifikasi  berdasarkan pembelajaran menggunakan training samples .  Setiap sample mewakili point data dalam n-dimensional  space .  KNN menempatkan  bobot  pada  setiap  atribut. KNN dapat juga digunakan untuk prediksi, untuk  mengembalikan  nilai real prediksi terhadap unknown  sample (Gorade,  Deo,
&  Purohit,  2017).  K-Nearest  Neighbor
(KNN)  termasuk  kelompok instance- based  learning .  Algoritma  ini  juga merupakan salah satu teknik lazy learning .
KNN dilakukan dengan mencari kelompok k  obyek dalam data  training yang  paling dekat (mirip) dengan obyek pada data baru atau data  testing .  Tahapan  metode  KNN ditampilkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. KNN Model
Berdasarkan  Gambar  3,  KNN  Model terdiri  dari: Dataset, Value  k,  Distance, Rank, and Class.
• Step 1: Dataset Dataset  terdiri  dari Data  Training dan
Data Testing .
• Step 2: Value k Value  k digunakan  untuk  menentukan kemiripan  (similarity)  dan  jarak  data (distance).
• Step 3: Distance Distance (jarak  data)  mengggunakan
Euclidean Distance by using formula:

## (3)
Where the Euclidean Distance (d) between two  points,  X=(x 1 ,  x 2,  …, x n )  and  Y=(y 1 , y 2 ,…., y n ) is denoted by d (X, Y).
• Step 4: Rank Urutan  data  (rank)  berdasarkan  nilai tertinggi dalam dataset.
• Step 5: Class Class ditentukan  dari  hasil  proses klasifikasi  berdasarkan  nilai  mayoritas dari dataset (determine by majority).
( ) ( ) ( ) ( ) H P H P H X P X H P | | = ( ) ( ) ( ) ( ) n n n F F P C F F P C P F F C P ... | ... ... | 1 1 1 = ( ) 2 1 ) , ( i i n i y x Y X d − =  =
E. Output Output merupakan  hasil  klasifikasi
dengan label data pada Class .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan
klasifikasi
menggunakan NBC  Model dan KNN
Model menggunakan Dataset yang terdiri dari Data Training and Data Testing .
A. Dataset Dataset menggunakan Data  Training untuk menentukan Class ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Dataset Criteria Category & Value Class A B C D E I 3,21 3,42 3,86 3,70 3,42 Yes II 3,50 3,21 3,50 3,86 3,75 Yes III 3,86 3,21 3,70 3,42 3,21 No IV 3,42 3,86 3,21 3,86 3,70 Yes V 3,21 3,42 3,70 3,21 3,86 Yes VI 3,42 3,86 3,76 3,70 3,21 No VII 3,86 3,50 3,21 3,50 3,86 No VIII 3,70 3,86 3,86 3,21 3,70 No IX 3,42 3,70 3,21 3,86 3,42 Yes
Tabel 1 menampilkan Dataset terdiri dari: Criteria,  Category/Value,  Class. Ada  9
Criteria (I = kinerja, II = keterbatasan, III =  ketersediaan,  IV  =  kapasitas,  V  = keberlanjutan,  VI  =  keamanan,  VII  = kesesuaian  fungsi  dan  kegunaan,  VIII  = jaminan  dan  keandalan,  IX  =  evaluasi). Ada  5 Category (A  = sources ,  B  = enablers , C = drivers , D = scenario , dan E
= knowledge ). Value
diberikan berdasarkan Grade terhadap setiap
Criteria pada  setiap Category.  Class ditentukan berdasarkan Value .
Tabel 2. Class
No. Range Grade 1 3,00-3,25 Good 2 3,26-3,50 Super
3 3,51-3,75 Excellent 4 3,76-4,00 Amazing Tabel 2 menampilkan Class dengan Range berdasarkan Value dan Grade berdasarkan Range.

## Tabel 3. Data Training
Crite ria Category & Grade Class A B C D E I Goo d Super Amaz ing Excell ent Supe r Yes II Sup er Good Super Amaz ing Exce llent Yes III Ama zing Good Excell ent Super Goo d No IV Sup er Amaz ing Good Amaz ing Exce llent Yes V Goo d Super Excell ent Good Ama zing Yes VI Sup er Amaz ing Super Excell ent Goo d No VII Ama zing Super Good Super Ama zing No VIII Exc ellen t Amaz ing Amaz ing Good Exce llent No IX Sup er Excell ent Good Amaz ing Supe r Yes
Tabel  3  menampilkan Data  Training dengan Criteria berdasarkan Dataset (Tabel  1) ,  Category berdasarkan Dataset (Tabel 1) dengan konversi Value (numeric to  alpha  numeric), Grade berdasarkan Range (Tabel  2) , dan Class berdasarkan Dataset (Tabel 1) .
B. NBC Model NBC Model menggunakan Dataset (Tabel
1) ,  Class (Tabel  2),  dan Data  Training (Tabel 3).
• Step 1: Dataset Dataset  terdiri  dari Data  Training dan Data Testing . Data Testing ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Testing NBC
Cri teri a Category & Grade Class A B C D E
X Super Good Ama zing Excell ent Ama zing ? Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS
Tabel  4  menampilkan Data  Testing
berdasarkan Criteria,  Category  &  Value untuk menentukan Class (?).
• Step 2: Prior Probability
Prior Probability
ditentukan berdasarkan Persamaan (1) ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Prior Probability No. P(Ci) P Value 1 P(Class=Yes) 5 0,56 2 P(Class=No) 4 0,44 Count Data 9 Penjelasan Tabel 5: o Formula Excel untuk P(Ci) → P(Class=Yes) → P=COUNTIF(I5:I13,
"Yes")=5. Formula Excel untuk
P(Class=No) → P=COUNTIF(I5:I13," No")=4.
o Formula  Excel  untuk  Value  (1) → =D23/D25=0.56. Formula Excel
untuk Value (2) → =D24/D25=0,44. o Formula  Excel  untuk  Count  Data → =COUNT(B5:B13)=9.
• Step 3: Posterior Probability Posterior Probability ditentukan
berdasarkan Persamaan (2) ditampilkan pada Tabel 6.

## Tabel 6. Posterior Probability
Category Grade Class P(H/X) P(H) Result A Super Yes 3 5 0,60 Super No 1 4 0,25 B Good Yes 1 5 0,20 Good No 1 4 0,25 C Amazing Yes 1 5 0,20 Amazing No 1 4 0,25 D Excellent Yes 1 5 0,20 Excellent No 1 4 0,25 E Amazing Yes 1 5 0,20 Amazing No 1 4 0,25 Penjelasan Tabel 6: o Formula  Excel  untuk  Category  A,
Grade  Super,  Class  Yess,  terhadap P(H/X) → =COUNTIFS($D$5:$D$13,
D28,$I$5:$I$13,E28)=3. Formula yang  sama  juga  digunakan  untuk Category B, C, D, dan E.
o Formula  Excel  untuk  Category  A, Grade  Super,  Class  Yess,  terhadap P(H)=COUNTIF($I$5:$I$13,E28)=5.
o Formula Excel untuk Result
=F28/G28=0.60.
o Formula  yang  sama  juga  digunakan untuk Category B, C, D, dan E.
• Step 4: Maximum Posterior Maximum  Posterior ditampilkan  pada Tabel 7.

## Tabel 7. Maximum Posterior
Criteria Class Value P (H) Result Class X Yes 0, 000960 5 0, 004800 Yes>No =Yes X No 0, 000977 4 0, 003906
Penjelasan Tabel 7: o Formula Excel untuk Criteria X, Class Yes, Value → =H28*H30* H32 *H34*
H36=0.000960.
o Formula Excel untuk Criteria X, Class No,  Value → =H29*H31*H33  *H35* H37=0.000977. o Formula Excel untuk P(H)= COUNTIF($I$5:$I$13,D40)=5. o Formula Excel untuk P(H)
=COUNTIF($I$5:$I$13,D41)=4.
o Formula  Excel  untuk  Result  Class Yes=E40*F40=0.004800.
o Formula  Excel  untuk  Result  Class No=E41*F41=0.003906.
o Class ditentukan berdasarkan perbandingan  nilai  Class=  Yes  >  No =Yes.
• Step 5: Class Class ditentukan  berdasarkan  nilai mayoritas ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Class
Crit eria
Category & Grade
Class A B C D E Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS 104
X Supe r Go od Amazi ng Excell ent Ama zing Yes
Penjelasan Tabel 8: o Class ditentukan berdasarkan perbandingan  nilai  Class=  Yes  >No =Yes,  maka  label  data  pada  Class dengan Formula Excel =IF
(G40>G41, "Yes","No") =”Yes”.
o Berdasarkan  nilai  mayoritas,  maka label data pada Class=Yes.
C. KNN Model KNN  Model menggunakan Dataset (Tabel  1) ,  Class (Tabel  2),  dan Data Training (Tabel 3).
• Step 1: Dataset Dataset  terdiri  dari Data  Training dan
Data Testing . Data Testing ditampilkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Data Testing KNN
Criteria Category & Value Class A B C D E X 3,42 3,21 3,86 3,70 3,86 ?
Tabel  9  menampilkan
Data  Testing
berdasarkan Criteria,  Category  &  Value untuk menentukan Class (?).
• Step 2: Value k Value  k digunakan  untuk  menentukan jarak data dengan nilai standar k = 3 .
• Step 3: Distance Distance mengggunakan Persamaan (3) ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Distance
No. Category Comparison Distance (d) 1 I → X d1 → d10 0,53 2 II → X d2 → d10 0,42 3 III → X d3 → d10 0,85 4 IV → X d4 → d10 0,95 5 V → X d5 → d10 0,59 6 VI → X d6 → d10 0,92 7 VII → X d7 → d10 0,86 8 VIII → X d8 → d10 0,88 9 IX → X d9 → d10 0,94
Penjelasan Tabel 10:
o Formula Excel untuk Distance (di,d10)
→ =ROUND(SQRT((($D$15-D7)^2+ ($E$15-E7)^2+($F$15F7)^2+($G$ 15-G7)^2+($H$15-H7)^2)),2)=0.53.
o Formula  yang  sama  juga  digunakan untuk Distance (d2,d10 s.d. d9,d10).
• Step 4: Rank Rank berdasarkan  urutan  nilai  tertinggi ditampilkan pada Tabel 11.
Tabel 11. Rank
No. Comparison Distance Rank 1 d1 → d10 0,53 8 2 d2 → d10 0,42 9 3 d3 → d10 0,85 6 4 d4 → d10 0,95 1 5 d5 → d10 0,59 7 6 d6 → d10 0,92 3 7 d7 → d10 0,86 5 8 d8 → d10 0,88 4 9 d9 → d10 0,94 2 Penjelasan Tabel 11: o Formula Excel untuk Rank → =RANK(D32,$D$32:$D$40)=8.
o Formula  yang  sama  juga  digunakan untuk Rank (d2,d10 s.d. d9,d10).
• Step 5: Class Class diperoleh berdasarkan hasil perbandingan (Tabel 12) dan nilai tertinggi Tabel  13).  Hasil Rank  dan  Result ditampilkan pada Tabel 12.
Tabel 12. Result
No. Comparison Distance Rank k = 3 Result 1 d1 → d10 0,53 8 2 d2 → d10 0,42 9 3 d3 → d10 0,85 6 4 d4 → d10 0,95 1 1 Yes 5 d5 → d10 0,59 7 6 d6 → d10 0,92 3 3 No 7 d7 → d10 0,86 5
8 d8 → d10 0,88 4 Copyright (c) 2020 Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis - JTEKSIS 105
9 d9 → d10 0,94 2 2 Yes
Penjelasan Tabel 12:
o Memilih  nilai  tertinggi  berdasarkan value  k  =  3  yaitu  nilai  perbandingan (d4, d10=0.95) sebagai nilai tertinggi 1  dengan  label  data  pada  Class=Yes, nilai  perbandingan  (d9,  d10=0.94) sebagai nilai tertinggi  2  pada Class=Yes,  dan  nilai  perbandingan (d6, d10=0.92) pada Class=No sebagai nilai tertinggi 3.
o Ada 2 Class=Yes dan 1 Class=No.
Tabel 13. Majority
N o. Compari son Dista nce Ra nk Resu lt Major ity Class 4 d4 → d10 0,95 1 Yes Yes= 2 Yes
6 d6 → d10 0,92 3 No No=1 9 d9 → d10 0,94 2 Yes Yes/ No =2/1 Penjelasan Tabel 13:
o Formula  Excel  untuk  memilih  nilai
tertinggi berdasarkan
nilai tertinggi=IF(G47>G49>G52,"Yes"," No")=”Yes”.
o Nilai  tertinggi  menghasilkan  label data pada Class=Yes.
Tabel 14. Class
N o. Cri teri a Category & Value
Class A B
C D E 1 0 X 3,42 3,21 3,86 3,7 0 3,86 Yes Penjelasan Tabel 14:
o Nilai  tertinggi  berdasarkan  nilai mayoritas menghasilkan Class=Yes.
o Label data Class=Yes untuk Criteria X pada klasifikasi KNN Model.
D. Output Output ditampilkan  pada  Tabel  15,  dan Gambar 4.
Tabel 15. Output Naïve Bayes Category & Value Class
Criter ia A B C D E X Sup er Go od Amazi ng Excell ent Ama zing Yes K-Nearest Neighbor Criter ia Category & Value Class A B C D E X 3.42 3.2 1 3.86 3.70 3.86 Yes
Tabel  15  menampilkan  perbandingan output NBC dan KNN yang menghasilkan label  data  pada  kelas  yang  sama (Class=Yes).

## Gambar 4. Comparison
Gambar  4  menampilkan  perbandingan NBC  dan  KNN  pada  komponen input, formula,  calculation,  and  output. Hasil perbandingan
tersebut
signifikan dipengaruhi  oleh Criteria,  Category, Value, and Class.

## SIMPULAN
Klasifikasi  menggunakan Naïve  Bayes Classifier (NBC) dan K-Nearest Neighbor (KNN) pada pada Information Technology Service (ITS) menghasilkan kelas layanan yang  memenuhi  standar  manajemen layanan teknologi informasi.
Penentuan Criteria,  Category,  Value signifkan  mempengaruhi  label  data  pada Class yang dihasilkan.
Klasifikasi menggunakan  NBC  dengan  input alpha numeric ,  formula  (Bayes  Theorem), kalkulasi  (classified  by  probability),  dan output  (determined  by  high  value). Klasifikasi  menggunakan  KNN  dengan
input numeri c,  formula  jarak  (Euclidean Distance),  kalkulasi  (classified  by  rank), dan output (determined by majority).
Peningkatan
produktifitas
dan keuntungan  ditentukan  oleh service yang berkualitas dan manfaat maksimal berdasarkan standar kelas layanan teknologi informasi.
Future  work,  classification  by  using Decision Tree on Information Technology Service Computing Framework.

## DAFTAR PUSTAKA
Adriyendi. (2016). Classification using Naive Bayes  and  Decision  Tree  on  Food Addiction. International  Journal  of
Database  Theory  and  Application,
IX (3),  161-180.  doi:10.14257/ijdta. 2016.9.3.17
Gorade, S. M., Deo, A., & Purohit, P. (2017).
A  Study  of  some  Data  Mining Classification Techniques.
International  Research  Journal  of Engineering  and  Technology,  IV (4), 3122-3115.  Retrieved  from  htttp:// www.irjet.net
ITIL, T. F. (2011). An Introductory Overview of  ITIL  2011. Aligned  to  the  2011 editions,  I,  II ,  1-74.  The  Stationery Office  -  William  Lea  Company.
Retrieved
from
http:// www.tsoshop.co.uk
Ndaumanu,  R.  I.,  Kusrini,  &  Arif,  M.  R. (2014).  Analisis  Prediksi  Tingkat Pengunduran Diri Mahasiswa dengan Metode  K-Nearest  Neighbor. Jurnal
Jatisi, I (1), 1-15.
Office, C. (2011). ITIL Service Design 2011. The Statitonary Office.
Sabilla, W. I., & Putri, T. E. (2017). Prediksi Ketepatan  Waktu  Lulus  Mahasisa dengan  K-Nearest  Neighbor  dan Naive  Bayes:  Studi  Kasus  Prodi  D3 Sistem Informasi Universita Airlangga. Jurnal Komputer Terapan,
III (2), 233-240. Retrieved from http:// jurnal.pcr.ac.id
Sari,  M.  K.,  Ernawati,  &  Pranowo.  (2015). Kombinasi Metode K-Nearest Neighbor  dan  Naive  Bayes  untuk
Klasifikasi  Data. SNTIM ,  2.1-37-2.1- 41.
Sartika,  D.,  &  Sensuse,  D.  I.  (2017). Perbandingan  Algoritma  Klasifikasi Naive  Bayes,  Nearest  Neighbor,  dan Decision  Tree  pada  Studi  Kasus Pengambilan  Keputusan  Pemilihan Pola Pakaian. Jatisi, I (2), 151-161.
Supriyanti,  W.,  Kusrini,  &  Amborowati,  A.
(2016). Perbandingan Kinerja Algoritma  C4.5  dan  Naive  Bayes untuk Ketepatan Pemilihan Konsentrasi Mahasiswa. JurnaI Informa, I (3), 61-67.
Wibowo,  A.  M.  (2017).  Service  Strategy  IT Infrastructure Library V.3.
Wicaksana,  P.  D.  (2015). Perbandingan Algoritma  K-Nearest  Neighbor  dan Naive  Bayes  untuk  Studi  Data Wisconsin  Diagnosis  Breast  Cancer.
Skripsi,  Fak.  Sains  dan  Teknologi, Prodi. Teknik Informatika. Yogyakarta: Universitas Sanata Dharma.