## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 217 − 225 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1685

## Sistem Klasifikasi Pengaduan Masyarakat Pada BPJS Ketenagakerjaan Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Berbasis Mobile
Fika Ayu Lestari*, Lusiana Efrizoni, Edwar Ali, Rahmiati
Teknik Informatika, STMIK Amik Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1,* 1810031802054@stmik-amik-riau.ac.id, 2 lusiana@stmik-amik-riau.ac.id, 3 edwarali@sar.ac.id 4 rahmiati@sar.ac.id Email Penulis Korespondensi: 1810031802054@stmik-amik-riau.ac.id Submitted: 15/06/2022 ; Accepted: 27/06/2022 ; Published : 30/06/2022
Abstrak− Pengaduan masyarakat sangat diperlukan agar kinerja dari suatu intansi dapat diketahui apakah berjalan dengan baik atau malah  sebaliknya.  Peningkatan  kualitas  pelayanan  publik  dapat  dilakukan  melalui  penyelesaian  pengaduan  yang  cepat  dari penyedia  layanan. Naive  Bayes  Classifier merupakan  suatu  pendekatan  yang  mengacu  pada  teorema  bayes  dengan mengkombinasikan  pengetahuan  sebelumnya  dengan  pengetahuan  yang  baru.  Sehingga  disebut  sebagai  salah  satu  algoritma klasifikasi yang sederhana namun memiliki akurasi tinggi. Untuk itu,dalam penelitian ini akan membuktikan kemampuan Naive Bayes untuk  mengklasifikasikan  pengaduan  masyarakat  terhadap  BPJS  Ketenagakerjaan  yang  berisi  informasi  pelayanan  atau kondisi  sosial  yang  ada  di  Kota  Pekanbaru.  Jenis  klasifikasi  pengaduan  yang  bisa  di  sampaikan  ada  3  kategori,  yaitu  masalah pencairan,  masalah  pelayanan  BPJS  Ketenagakerjaan  dan  masalah  penyelenggaraan  jaminan  sosial.  Sistem  berbasis mobile diimplementasikan dengan bahasa pemrograman yang digunakan yakni Java sedangkan PHP untuk administrator. Administrator pada  sistem  ini  adalah  karyawan  yang  bekerja  di  kantor  BPJS  Ketenagakerjaan.  S istem  ini  dilakukan  pengujian  dengan menggunakan whitebox  testing untuk  pengujian  unit  dan  pengujian  integrasi, blackbox  testing untuk  pengujian  validasi  serta pengujian usability .  Hasil  penelitian  ini  sistem  pengklasifikasian  pengaduan  masyarakat  pada  BPJS  Ketenagakerjaan  dengan menggunakan  algoritma Naive  Bayes berbasis mobile .  Akurasi  klasfikasi  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  adalah sebesar 0.9 , rata-rata precision sebesar 0.93 , recall sebesar 0.91 , dan F1-score sebesar 0.9.
Kata Kunci : Klasifikasi; BPJS Ketenagakerjaan; Algoritma Naive Bayes; Pengaduan Masyarakat; Mobile
Abstract− Public complaints are needed so that the performance of an agency can be known whether it is running well or vice versa. Improving the quality of public services can be done through the quick resolution of complaints from  service providers. Naive Bayes Classifier is an approach that refers to Bayes theorem by combining previous knowledge with new knowledge. So it is called a classification algorithm that is simple but has high accuracy. For this reason, this study will prove the ability of Naive Bayes  to  classify  public  complaints  against  BPJS  Employment  which  contain  information  on  services  or  social  conditions  in Pekanbaru  City.  There  are  3  types  of  complaint  classification  that  can  be  submitted,  namely  disbursement  problems,  BPJS Employment service problems and problems with social security administration. The mobile-based system is implemented with the programming language used, namely Java, while PHP is for administrators. Administrators in this system are employees who work in the BPJS Employment office. This system is tested using whitebox testing for unit testing and integration testing, blackbox testing for validation testing and usability testing. The results of this study are the classification system for public complaints at BPJS Employment using the mobile-based Naive Bayes algorithm. The classification accuracy using the Naïve Bayes algorithm is 0.9, the average precision is 0.93, the recall is 0.91, and the F1-score is 0.9.
Keywords: Classification; BPJS Employment; Naive Bayes Algorithm; Public Complaints; Mobile.

## 1. PENDAHULUAN
BPJS (Badan Penyelenggara Jaminan Sosial) Ketenagakerjaan  yaitu badan hukum publik yang bertanggung jawab kepada presiden serta berfungsi sebagai penyelenggara program jaminan hari tua, jaminan pensiun, jaminan kematian dan jaminan kecelakaan kerja bagi tenaga kerja di Indonesia dan orang asing yang bekerja selama 6 bulan di Indonesia [1]. Untuk Lembaga Negara yang bergerak di bidang asuransi sosial BPJS Ketenagakerjaan dimana dahulu bernama PT Jamsostek (Persero) adalah pelaksana Undang-undang Jaminan sosial Tenaga Kerja [2]. BPJS Ketenagakerjaan selalu berusaha meningkatkan kualitas pelayanan publik supaya menjadi badan jaminan sosial yang baik. Salah satu agar  dapat  dilakukan  melalui  penyelesaian  pengaduan  yang  cepat  dari  penyedia  layanan.  Pengaduan  masyarakat belum tersampaikan dengan baik karena hanya dapat melalui Call center BPJS  Ketenagakerjaan melalui whatsapp atau email [3].
Hal ini tentu memakan waktu yang lama untuk menanggapi pengaduan tersebut, apalagi jika pengaduan yang masuk banyak. Selain itu terkadang masyarakat dibingungkan dengan sistem pengaduan yang ada. Pengaduan yang masuk juga tidak jelas apakah sudah ditangani atau belum sehingga masyarakat tidak tahu menahu dengan aduan yang masyarakat sudah  sampaikan.  Karyawan  BPJS  Ketenagakerjaan  hanya  menerima  segala  aduan  tanpa  ada pengklasifikasian  yang  akan  membuat  setiap  divisi  di  BPJS  Ketenagakerjaan  menjadi  bingung  siapa  yang  harus menanganinya.
Sistem pengaduan masyarakat ini nantinya akan langsung mengklasifikasikan pengaduan pelapor yang masuk ke  dalam  sistem.  Pelapor  dapat  mengirimkan  bukti  keluhan  yang  terjadi  seperti  foto  atau  file  melalui  sistem smartphone dengan  mengambil  foto  atau  file  tersebut  dari  penyimpanan smartphone pelapor.  Jenis  klasifikasi pengaduan yang bisa disampaikan ada 3 kategori yaitu masalah pencairan, masalah pelayanan BPJS Ketenagakerjaan dan    masalah  penyelenggaraan  jaminan  sosial.  Sistem  berbasis mobile diimplementasikan  dengan  bahasa pemrograman Java sedangkan PHP untuk administrator.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 217 − 225 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1685
Keuntungan Naive Bayes adalah bahwa metode ini dapat membutuhkan jumlah data pelatihan (Training Data) yang kecil dengan menentukan estimasi paremeter yang diperlukan untuk proses pengklasifikasian [4]. Naïve Bayes ialah  metode  pengklasifikasian  probabilistik  yang  sederhana  [5].  Untuk  klasifikasi  Bayes  sederhana  yaitu  dikenal dengan naïve Bayesian Classifier yang dapat diasumsikan bahwa efek di suatu nilai atribut di kelas yang diberikan ialah bebas unruk atribut-atribut lain [6].
Kelebihan Naive Bayes ialah hanya memerlukan sejumlah kecil data latih agar menentukan parameter mean yang  varians  dari  variabel  agar  diperlukan  untuk  klasifikasi.  Naive  Bayes  adalah  metode  supervised  document classification agar dapat membutuhkan data training sebelum melakukan proses klasifikasi [7].
Dalam penyusunan penelitian ini, digunakan beberapa penelitian yang berkaitan dengan judul penelitian yang sedang dilakukan. Jurnal – jurnal tersebut antara lain adalah :
Penelitian yang dilakukan oleh Billy Gunawan, Helen Sasty Pratiwi dan Enda Esyudha Pratama  pada tahun 2018  menghasilkan  sistem  analisis  sentimen  di  ulasan  produk  menggunakan  metode  naive  bayes.  Penelitian  yang bertujuan untuk mengkategorikan ulasan online ke dalam 3 kelas yaitu positif, negatif dan netral. Kinerja model dari penelitian ini ialah nilai akurasi 77.78%, recall 93.33% dan precision 77.78%[8].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fajar  Ratnawati  pada  tahun  2018  menghasilkan  Naive  Bayes  Classifier dilakukan proses untuk pengklasifikasian teks berdasarkan data latih yang sebelumnya sudah disimpan[9].
Penelitian yang dilakukan oleh Ni Putu Sri Merta Suryani, Linawati dan Komang Oka Saputra pada tahun 2019 menghasilkan sebuah analisis sentimen untuk opini yang terdapat di media sosial Facebook. Opini ini digunakan untuk opini dalam bahasa Indonesia. Tahapan untuk analisis sentimen ialah pengambilan opini untuk berbahasa indonesia di media sosial Facebook. Akurasi yang didapat untuk model yang terbentuk ialah sebesar 87.1% [10].
Penelitian yang dilakukan oleh Ira Anggraeni Setiawan, Tacbir Hendro P dan Dian Nursantika pada tahun 2017 menghasilkan algoritma naive bayes classifier menerima data masukkan yang berupa data text artikel untuk diproses dengan text mining ialah proses casefolding, tokenizing dan filtering[11].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ariyanti  &  Iswardani  pada  tahun  2020  menghasilkan  Teks  Mining  agar Klasifikasi Keluhan Masyarakat Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Penelitian  yang bertujuan untuk klasifikasi keluhan masyarakat serta algoritma naïve bayes ini membantu admin dalam memecahkan persoalan tidak paham harus kemana keluhan masyarakat tersebut diberikan. Akurasi model agar terbentuk dalam penelitian ini ialah 95% [12].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Leonie  Syafira  dan  Brady  Rikumahu  pada  tahun  2020  menghasilkan Perhitungan probabilitas kategori yang berdasarkan jumlah distribusi kata pada kumpulan data[13].
Penelitian yang dilakukan oleh Choirul Anam, Indriati, dan Marji pada tahun 2020 menghasilkan Kinerja untuk model agar terbentuk adalah menghasilkan nilai precision sebesar 85,1%, nilai recall sebesar 88,075%  serta akurasi sebesar 87,5%. Klasifikasi mempunyai 2 fase ialah fase pelatihan dan fase pengujian [14].
Penelitian yang dilakukan oleh Eza Putra Nuansa pada tahun 2017 menghasilkan kelebihan NBC  merupakan sederhana tetapi memiliki tingkat akurasi yang tinggi [15].
Penelitian  sebelumnya  dengan  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  tentang  sistem  klasifikasi  pengaduan masyarakat pada BPJS Ketenagakerjaan menggunakan algoritma. Naïve Bayes berbasis mobile adalah tingkat akurasi yang lebih tinggi dari penelitian sebelumnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Naive  Bayes  merupakan  algoritma  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana.  Algoritma  ini  akan  menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan.

## 2.1 Tahapan Penelitian
Proses  atau  langkah-langkah  dari  tahapan  penelitian  ini  digambarkan  oleh  kerangka  penelitian  dapat  dilihat  pada gambar 1.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 217 − 225 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1685
Berikut ini penjelasan dari kerangka penelitian pada gambar 1 yaitu:
a. Penentuan Masalah
Masalah  yang  ditemukan  dalam  penelitian  ini  adalah  pengaduan  masyarakat  pada  BPJS  Ketenagakerjaan yang masih  bersifat  manual.  Sehingga  diperlukan  sistem  klasifikasi  pengaduan  yang  berbasis mobile. Diimplementasikan dengan bahasa pemrograman Java sedangkan PHP untuk administrator.
b. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan secara langsung melalui pengamatan pada objek sesuai dengan masalah dan tujuan penelitian  pada  BPJS  Ketenagakerjaan  dan  Studi  literatur  atau  studi  pustaka  dilakukan  untuk  mencari  jurnal, skripsi, dan sumber terkait lainnya yang berkaitan dengan judul penelitian.
c. Analisa Kebutuhan Sistem
Pada  penelitian  ini  menggunakan  2  jenis  analisa  kebutuhan  sistem,  yaitu  analisa  fungsional  dan  analisa non fungsional
d. Rancangan
Dalam perancangan perangkat lunak menggunakan bahasa pemodelan Unified Modelling Language (UML)
e. Program Dan Proses
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembuatan  aplikasi  menggunakan  bahasa  pemrograman  php  dan  java.  Pemograman aplikasi  ini  juga  menggunakan  MYSQL  untuk  pembentukan  databasenya.  Dan  proses  klasifikasinya  yaitu pengaduan  yang  masuk  ke  dalam  form      admin  akan  langsung  diklasifikasikan  oleh  sistem  secara  otomatis  ke dalam 3 katagori yaitu pencairan, pelayanan dan penyelenggaraan jaminan sosial dengan mengimplementasikan algoritma Naïve Bayes.
f. Pengujian
Tujuan  dari  tahap  ini  ialah  untuk  menguji  apakah  aplikasi  yang  telah  dibuat  berhasil  berjalan  dengan  baik, pengujian ini dilakukan menggunakan Black box testing .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Naïve Bayes
Sistem  pengaduan  masyarakat  ini  nantinya  akan  langsung  mengklasifikasikan  pengaduan  pelapor  yang  masuk  ke dalam sistem. Pelapor dapat mengirimkan bukti keluhan yang terjadi seperti foto atau file melalui sistem smartphone . Dataset  yang  akan  di  klasifikasi  berjumlah  100  data  yang  akan  di  bagi  menjadi  data  latih  dan  data  uji  dengan perbandingan 70%:30%. Hasil pengukuran tiap-tiap kelas di perolah rata-rata precision, recall, F1-score dan akurasi klasifikasi  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  bahwa  data    pelatihan  70%  =  70,  data  pengujian  30%  =  30,  akurasi klasifikasi = 90%, rata-rata precision = 93%, rata-rata recall = 91% dan rata-rata f1-score = 90%. Hasil pengukuran klasifikasi dapat dilihat pada gambar 2.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 217 − 225 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1685

## 3.2 Perancangan Sistem
Perancangan sistem yaitu tahapan dari siklus pengembangan sistem untuk dapat didefinisikan agar tahap pendefinisian kebutuhan-kebutuhan  fungsional  dan  menggambarkan  bagaimana  suatu  sistem  dibentuk  [16].  Perancangan  sistem digunakan    untuk  menggambarkan  desain  sistem  yang  diusulkan  serta  menggunakan  pemodelan  UML  ( Unifield Modeling  Language )  yang  berorientasi  objek  ialah  use  case  dan  activity  diagram  yang  dapat  mempermudah pembuatan sistem [17]. Pada tahap pemodelan akan dirancang sebuah sistem berdasarkan dengan kebutuhan sistem, seperti pembuatan use case diagram dan activity diagram .

## 3.2.1 Use Case Diagram
Menjelaskan alur proses awal aplikasi sistem klasifikasi pengaduan masyarakat pada BPJS Ketenagakerjaan hingga proses akhir.

## Gambar 3. Usecase Diagram
Pada gambar 3 dapat di lihat sebuah diagram usecase diagram dalam penggunaan, berikut penjelasanya: a. Pelapor adalah pengguna dari sistem klasifikasi pengaduan masyarakat pada BPJS Ketenagakerjaan.
b. Pelapor  harus  melakukan  pendaftaran  kemudian  login  ke  dalam  sistem,  setelah  itu  baru  bisa  mengajukan pengaduan.
c. Pelapor bisa melihat status dari pengaduan yang sudah diajukan.
d. Admin dan petinggi kantor cabang melakukan login sebelum melihat pengaduan yang masuk ke dalam sistem.
e. Sistem  otomatis  akan  langsung  mengklasifikasikan  pengaduan  yang  masuk  dengan  mengimplementasikan algoritma  Naïve Bayes.
f. Admin yang memberikan status pada pengaduan yang masuk.

## 3.2.2 Activity Diagram
Activity  diagram ialah  menggambarkan  aliran  kerja  untuk  sebuah  sistem  atau  proses  bisnis  dan  menu    yang  ada dalam perangkat lunak [18].
a. Activity Diagram Pelapor
Pelapor  akan  melihat  menu  daftar  dan  login  dihalaman  pertama.  Ketika  sudah  login  maka  pelapor  bisa mengajukan  pengaduan  pada  sistem  dengan  mengisi  form  pengaduan  yaitu  isi  pengaduan,  mengupload  lampiran berupa gambar sebagai pendamping aduan. Berikut ini gambar 4 activity diagram pelapor.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 217 − 225 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1685
Gambar 4. Aktivity Diagram Pelapor
b. Activity Diagram Admin
Admin  melakukan  login  terlebih  dahulu,  kemudian  baru bisa  melihat  pengaduan  yang masuk.  Admin  akan merubah  status  pengaduan  menjadi  selesai  jika    pengaduan  telah  selesai  dituntaskan  oleh  BPJS  Ketenagakerjaan. Berikut ini gambar 5 activity diagram admin.
Gambar 5. Aktivity diagram Admin
c. Activity Diagram Petinggi Kantor Cabang
Petinggi  kantor  cabang  BPJS  Ketenagakerjaan  berperan  sangat  penting  untuk  memberikan  pelayanan  yang baik dengan cara menyelesaikan aduan dengan cepat dan tepat. Petinggi kantor cabang melakukan login untuk bisa memantau setiap pengaduan yang masuk apakah sudah direspon atau tidak sama sekali. Berikut ini gambar 6 activity diagram petinggi kantor cabang.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 217 − 225 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1685
Gambar 6. Aktivity diagram Petinggi Kantor Cabang

## 3.3 Implementasi Sistem
a. Tampilan  Halaman Riwayat Pengaduan Pelapor
Pada halaman ini, user pelapor yang mengajukan pengaduan akan memiliki riwayat aduan yang berguna untuk melihat kembali aduan yang sudah diajukan.
Gambar 7. Tampilan Halaman Riwayat Pengaduan Pelapor b. Tampilan Halaman List Pengaduan Masyarakat Admin Dan Petinggi
Pada halaman ini, admin dan petinggi kantor cabang akan menerima pengaduan-pengaduan yang masuk dari masyarakat. Admin akan menindak lanjuti pengaduan dengan melihat kategori pengaduan apakah  termasuk dalam masalah pencairan, pelayanan atau penyelenggaraan jaminan sosial. Setelah itu admin akan memberitahu pihak-pihak terkait dalam struktur BPJS Ketenagakerjaan sesuai ketegori.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 217 − 225 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1685
Gambar 9. Tampilan Halaman List Pengaduan Masyarakat Pada Petinggi
c. Tampilan Halaman Utama Pelapor
Tampilan  halaman  utama  akan  menggambarkan  tampilan  antar  muka  saat  pertama  kali    membuka  sistem mobile yang disediakan oleh sistem pengklasifikasian pengaduan masyarakat. Ada beberapa strktur dalam  halaman depan pelapor yaitu daftar, login, informasi kepesertaan dan cara klaim.
Gambar 10. Tampilan Halaman Depan Pelapor
d. Tampilan Halaman Login Pelapor
Tampilan  halaman  login  menggambarkan  antar  muka  login  yang  disediakan  sistem  pengklasifikasian pengaduan masyarakat sebelum pelapor memasuki halaman utama. Pada menu login, user pelapor harus memasukan username dan password yang  sama saat melakukan pendaftaran. Jika user pelapor belum mempunyai akun, maka user harus melakukan pendaftaran lebih dulu.
e. Tampilan Halaman Daftar Pelapor

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 217 − 225 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1685
Tampilan halaman daftar menggambarkan tampilan antar muka daftar anggota baru yang di sediakan sistem pengklasifikasian pengaduan masyarakat. Pada gambar 12 dapat dilihat beberapa struktur dari halaman daftar yaitu username, password, nama lengkap, alamat, jenis kelamin, no ktp dan telepon.
Gambar 12. Tampilan Halaman Daftar
f. Tampilan Halaman Informasi Akun
Tampilam halaman informasi akun bisa dilihat pada gambar 13 Pada form ini berisi segala informasi akun saat melakukan pendaftaran.
Gambar 13. Tampilan Halaman Informasi Akun g. Tampilan Halaman Pengaduan Pelapor
Tampilan halaman pengaduan merupakan tampilan yang akan muncul ketika pelapor sudah melakukan login ke  dalam  sistem  dan  ingin  mengajukan  aduan.  Pada  gambar  14  dapat  dilihat  beberapa  struktur  dari  pengajuan pengaduan yaitu isi pengaduan dan file yang bisa diupload dari galeri atau kamera ponsel pelapor.  Jika user pelapor sudah mengisi pengaduan dan menguploud file pendukung pengaduan, pelopor tinggal mengklik tombol ajukan.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 217 − 225 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1685
Gambar 14. Tampilan Halaman Pengaduan
h. Tampilan Halaman Login Admin Dan Petinggi
Halaman  login  bagi  admin  maupun  petinggi  kantor  cabang.  Sebelum  memasuki  form  laporan  pengaduan, admin dan petinggi harus melakukan login terlebih dahulu dengan mengisi username dan password dengan benar.

## Gambar 15. Tampilan Halaman Login Admin Dan Petinggi

## 3.3 Pengujian Sistem
Setelah dilakukan pengujian pada masing  – masing tampilan pada aplikasi, maka untuk lebih memastikan aplikasi dapat  digunakan  dengan  baik  akan  dilanjutkan  dengan  pengujian  secara  keseluruhan  pada  sistem  klasifikasi pengaduan masyarakat pada BPJS Ketenagakerjaan, Sistem diuji berdasarkan metode black box untuk mengetahui tingkat keberhasilan dari bagian sistem. Adapun hasil pengujian keseluruhan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil pengujian keseluruhan Skenario Pengujian Kasus Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimp ulan Daftar Masukkan semua data yang diminta saat pendaftaran, kemudian klik tombol "Daftar" Pendaftaran berhasil dilakukan Sesuai Normal Login Masukkan username dan password, kemudian klik tombol "login" login berhasil dilakukan Sesuai Normal Pengaduan Masukkan semua data yang diminta saat pengajukan pengaduan, kemudian klik tombol "ajukan" Pengaduan berhasil diajukan Sesuai Normal Logout Klik logout Logout behasil dilakukan Sesuai Normal

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 1, Juni 2022 Page: 217 − 225 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i1.1685
Status Lihat pengaduan yang masuk, setelah pengaduan berhasil diselesaikan maka pilih “Selesai” Status berubah menjadi selesai Sesuai Normal

## 4. KESIMPULAN
Setelah  melalui  beberapa  tahap  analisa,  perancangan  dan  implementasi,  maka  didapatkan  kesimpulan  bahwa pengimplementasian algoritma naïve untuk klasifikasi pengaduan pada BPJS Ketenagakerjaan berbasis mobile dapat berjalan dengan baik. Akurasi yang di dapat adalah sebesar 0.9 , rata-rata precision sebesar 0.93 , recall sebesar 0.91 , dan F1-score sebesar 0.9  Penerapan algoritama naïve bayes pada sistem pengaduan masyarakat ini nantinya akan langsung  mengklasifikasikan  pengaduan  pelapor  yang  masuk  ke  dalam  sistem.  Pelapor  dapat  mengirimkan  bukti keluhan yang terjadi seperti foto atau file melalui sistem smartphone dengan mengambil foto atau file tersebut dari penyimpanan smartphone pelapor. Jenis klasifikasi pengaduan yang bisa disampaikan ada 3 kategori yaitu masalah pencairan, masalah pelayanan BPJS Ketenagakerjaan dan  masalah penyelenggaraan jaminan sosial. Sistem berbasis mobile diimplementasikan  dengan  bahasa  pemrograman  Java  sedangkan PHP untuk administrator.  Administrator pada  sistem  ini  adalah  karyawan  yang  bekerja  di  BPJS  Ketenagakerjaan.  untuk  proses  klasifikasi  pengaduan masyarakat pada BPJS Ketenagakerjaan akan mempermudah pihak BPJS untuk menyelesaikan proses aduan karena akan langsung diselesaikan oleh penanggung jawab terkait.

## REFERENCES
[1] A. Fitriano, D. Fakultas, and E. Unpri, “Cabang Tanjung Morawa,” vol. 6, no. 1, 2017.
[2] K. K. Surakarta, “No Title,” no. April 2017, pp. 978–979.
[3] H.  Mulachela,  “Call  Center  BPJS  Ketenagakerjaan,  Pilihan  Praktis  Saat  Ada  Masalah  -  Lifestyle  Katadata.co.id,”  2021. https://katadata.co.id/redaksi/berita/6136f6f55dd07/call-center-bpjs-ketenagakerjaan-pilihan-praktis-saat-ada-masalah (accessed Nov. 08, 2021).
[4] E. Manalu, F. A. Sianturi, and M. R. Manalu, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan dan Jumlah Pemesanan Pada CV. Papadan Mama Pastries,” J. Mantik Penusa , vol. 1,
no. 2, pp. 16–21, 2017, [Online]. Available:
https://ezp.lib.unimelb.edu.au/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=ffh&AN=2008-10- Aa4022&site=eds-live&scope=site.
[5] A. Nafalski and A. P. Wibawa, “Machine translation with javanese speech levels’ classification,” Inform. Autom. Pomiary w Gospod. i Ochr. Środowiska , 2016.
[6] S. Sumpeno, “Klasifikasi Emosi Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes Klasifikasi Emosi Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes,” no. July, 2015.
[7] R. N. Devita, H. W. Herwanto, and A. P. Wibawa, “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor untuk  Klasifikasi  Artikel  Berbahasa  indonesia,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  p.  427,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201854773.
[8] B. Gunawan, H. S. Pratiwi, and E. E. Pratama, “Sistem Analisis Sentimen pada Ulasan Produk Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. Edukasi dan Penelit. Inform. , vol. 4, no. 2, p. 113, 2018, doi: 10.26418/jp.v4i2.27526.
[9] F.  Ratnawati,  “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Terhadap  Analisis  Sentimen  Opini  Film  Pada  Twitter,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 3, no. 1, p. 50, 2018, doi: 10.35314/isi.v3i1.335.
[10]  P.  S.  M.  Suryani,  L.  Linawati,  and  K.  O.  Saputra,  “Penggunaan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  pada  Analisis  Sentimen Facebook Berbahasa Indonesia,” Maj. Ilm. Teknol. Elektro , vol. 18, no. 1, p. 145, 2019, doi: 10.24843/mite.2019.v18i01.p22.
[11]  I. Setiawan and D. Nursantika, “Klasifikasi Artikel Berita Menggunakan Metode Text Mining Dan Naive Bayes Classifier,” Pros. SENIATI , pp. 1–6, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.itn.ac.id/index.php/seniati/article/view/790.
[12]  D. Ariyanti and K. Iswardani, “Teks Mining untuk Klasifikasi Keluhan Masyarakat Pada Pemkot Probolinggo Menggunakan Algoritma Naïve Bayes,” J. IKRA-ITH Inform. , vol. 4, no. 3, pp. 125–132, 2020.
[13]  L.  Syafira  and  B.  Rikumahu,  “ANALISIS  KORELASI  SENTIMEN  PADA  TWITTERTERHADAP  ABNORMAL RETURNSAHAM(STUDI KASUS PADA SAHAM INDEKS LQ45 DI TWITTER),” J. Mitra Manaj. , vol. 4, no. 11, pp. 1322–1335, 2020, [Online]. Available: http://e-jurnalmitramanajemen.com/index.php/jmm/article/view/125/69.
[14]  C. Anam, Indriati, and Marji, “Klasifikasi Pengaduan Pelayanan Dispendukcapil Kota Malang Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Seleksi Fitur Glasgow-II,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 9, pp. 3264–3271, 2020.
[15]  E.  P.  Nuansa,  “Analsis  Sentimen  Pengguna  Twitter  Terhadap  Pemilihan  Gubernur  Dki  Jakarta  Dengan  Metode  Naïve Bayesian Classification Dan Support Vector Machine,” 2017.
[16]  F. J. Kaunang, “Analisis dan Perancangan Sistem Informasi Fasilitas Sekolah,” vol. 7, no. 2, pp. 124–130.
[17]  A.  Budiman,  L.  S.  Wahyuni,  and  S.  Bantun,  “RUMAH  KOS  BERBASIS  WEB  (  STUDI  KASUS :  KOTA  BANDAR LAMPUNG ),” vol. 13, no. 2, pp. 24–30, 2019.
[18]  W.  Aprianti  and  U. Maliha,  “Sistem  Informasi  Kepadatan  Penduduk  Kelurahan  Atau  Desa  Studi Kasus  Pada  Kecamatan Bati-Bati,” vol. 2, no. 2013, pp. 21–28, 2016.