## Analisis Faktor-Faktor Penentuan Jenis Persalinan
Menggunakan Metode K-Nn Dan Naive Bayes
Kristianto  Oggie  Ibrahim 1 ,  Diwahana  Mutiara  Candrasari  Hermanto 2 ,  Rosa  Ratri  Kusuma Hariningsih 3
Prodi Pendidikan Informatika, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Yos Sudarso Purwokerto, Indonesia

## Info Articles
___________________ Keywords: Cross Validation;
Confusion Matrix; K- Nearest Neighbor; Naïve Bayes ___________________ Abstrak ____________________________________________________________ Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengklasifikasikan  jenis  persalinan normal atau caesar menggunakan  algoritma K-NN dan Naïve Bayes . Data yang digunakan adalah data tentang usia ibu, hemoglobin, usia kehamilan, masalah kehamilan. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa algoritma Naïve  Bayes mampu  mengklasifikasikan  jenis  persalinan  normal  atau caesar.  Dengan  metode  validasi K-Fold  Cross  Validation dan Confusion Matrix untuk  perhitungan  missclassifikasi  dimana  akan  membuat  kita mengetahui  seberapa buruk  model  kita  dalam  melakukan  prediksi,  untuk menghitung  tingkat  akurasi dari  metode  klasifikasi  yang  kita  gunakan.
Hasil  menunjukan  bahwa  Dalam  perhitungan  validasi Cross  Validation didapat  nilai  presentasi  akurasi  sebesar  63,57%  untuk  data  training  dan 95,48%  untuk  data  testing  dan  pada Confusion  Matrix didapat  nilai presentasi  akurasi  sebesar  66,2%  untuk  data  training  dan  96,18%  untuk data testing. Abstract ___________________________________________________________ The purpose of this research is to classify the type of normal or caesarean delivery  using  the  K-NN  and  Naïve  Bayes  algorithms.  The  data  used  are data  on maternal  age, hemoglobin, gestational age, pregnancy problems.
The  results  of  this  study  show  that  the  Naïve  Bayes  algorithm  is  able  to classify  the  type  of  normal  or  cesarean  delivery.  With  the  validation method K-Fold Cross Validation and Confusion Matrix for the calculation of  misclassification  which  will  make  us  know  how  bad  our  model  is  in making  predictions,  to  calculate  the  accuracy  level  of  the  classification method  we  use.  The  results  show  that  in  the  calculation  of  Cross
Validation  validation,  the  accuracy  presentation  value  is  63.57%  for training  data  and  95.48%  for  testing  data  and  in  Confusion  Matrix,  the accuracy  presentation  value  is  66.2%  for  training  data  and  96.18%  for testing data.  Alamat Korespondensi: E-mail: candrasari5860@stikomyos.ac.id
p-ISSN 2621-9484
e-ISSN 2620-8415

## PENDAHULUAN
Rumah  Sakit adalah institusi  pelayanan  kesehatan  bagi masyarakat dengan karateristik tersendiri  yang  dipengaruhi  oleh  perkembangan  ilmu  pengetahuan  kesehatan,  kemajuan teknologi, dan kehidupan sosial ekonomi masyarakat yang harus tetap mampu meningkatkan pelayanan  yang  lebih  bermutu  dan  terjangkau  oleh  masyarakat  agar  terwujud  derajat kesehatan yang setinggi-tingginya. Rumah Sakit Bunda Purwokerto adalah rumah sakit yang terkenal dengan rumah sakit persalinan yang sangat baik di kota Purwokerto dengan biayanya yang terjangkau dengan pelayanan yang sangat ramah. Rumah sakit Bunda terkenal dengan rumah sakit bersalin dengan adanya alat-alat bersalin yang lengkap selain itu banyak  dokter anak  dan  dokter  persalinan  yang  sangat  terkenal  di  kota  purwokerto.Tidak  hanya  layanan yang  di  berikan  selain  pemeriksaan  kehamilan  dan  persalinan  tersedia  juga  pelayanan psikologi untuk ibu dan anak.(Ilyas, 2017)
Ibu hamil melakukan persalinan normal/ caesar ditentukan oleh indikator yang tersedia agar  keselamatan  ibu  dan  bayi  tidak  terancam.  Persalinan  diartikan  sebagai  proses pengeluaran  hasil  konsepsi  atau  yang  biasa  kita  sebut  sebagai  janin  atau  kandungan. Umumnya  seorang  ibu  akan  merasa  bahagia  dan  senang  sebelum  proses  persalinan  setelah penantian panjang. Sebagian akan merasa takut dan gelisah, baik senang maupun gelisah hal tersebut merupakan hal yang normal setelah seorang ibu mengandung 9 bulan.
Proses persalinan juga menjadi proses yang melelahkan, baik bagi sang ibu maupun sang ayah  karena  diperlukan  kesabaran  dalam  menjalani  prosesnya.  Ada  banyak  hal  yang  harus diketahui dan dilakukan untuk memastikan bahwa sang ibu dan si kecil berada dalam kondisi sehat  sebelum  dan  setelah  persalinan.  Tak  hanya  itu  saja,  metode  persalinan  juga  harus diketahui  agar  ibu  bisa  mempersiapkan  segala  hal  dengan  baik  nantinya.  Persalinan merupakan  titik  tertinggi  dari  seluruh  persiapan  yang  telah  dipersiapkan.  Beberapa  wanita akan  menyambut  persalinan  dengan  gembira.  Kebanyakan  wanita  ingin  melahirkan  / melakukan  persalinan  dengan  normal  hanya  saja  banyak  hal  yang dapat  menjadi  halangan untuk bisa melahirkan normal. dengan demikian saya membuat proposal ini untuk membantu penentuan  persalinan  normal  atau Caesar sesuai  dengan indikator-indikator  yang  sudah  ada dengan menggunakan metode K-NN dan Naïve bayes.
Dengan  metode  algoritma K-NN dan Naive  Bayes kita  dapat  memprediksi  proses persalinan juga menjadi proses yang melelahkan, baik bagi sang ibu maupun sang ayah karena diperlukan kesabaran dalam menjalani prosesnya. Ada banyak hal yang harus diketahui dan dilakukan untuk memastikan bahwa sang ibu dan si kecil berada dalam kondisi sehat sebelum dan setelah persalinan. Tak hanya itu saja, metode persalinan juga harus diketahui agar ibu bisa mempersiapkan  segala  hal  dengan  baik  nantinya.  Persalinan  merupakan  titik  tertinggi  dari seluruh  persiapan  yang  telah  dipersiapkan.  Beberapa  wanita akan  menyambut  persalinan dengan gembira. Kebanyakan wanita ingin melahirkan / melakukan persalinan dengan normal hanya  saja  banyak  hal  yang dapat  menjadi  halangan  untuk  bisa  melahirkan  normal.  dengan demikian  saya membuat  proposal  ini  untuk  membantu  penentuan  persalinan  normal  atau Caesar sesuai  dengan  indikator-indikator  yang  sudah  ada  dengan  menggunakan  metode K-
NN dan Naïve  bayes. penentuan  persalinan  jenis  apa  pada  ibu  hamil  melalui  indikator- indikator  yang  tersedia  agar  hasil  yang  di  peroleh  lebih  akurat.  Algoritma Naive  Bayes merupakan  sebuah  metoda  klasifikasi  menggunakan  metode  probabilitas  dan statistik  yang dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes.  Algoritma Naive  Bayes memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  sehingga  dikenal sebagai  Teorema Bayes .  Ciri  utama  dr Naïve  Bayes  Classifier ini  adalah  asumsi  yg  sangat kuat (naïf) akan independensi dari masing-masing kondisi / kejadian.(Nurfalinda, Nola Ritha, n.d.)

## METODE
1. Data Mining
Data  mining adalah  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam  data  terpilih dengan  menggunakan  teknik  atau  metode  tertentu.  Teknik-teknik,  metode-metode,  atau algoritma  dalam data  mining sangat  bervariasi. Pemilihan  metode  atau  algoritma  yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses Knowledge Discovery in Database (KDD). (Telaumbanua et al., 2019)
2. CRIPS-DM
CRISP-  DM  menyediakan  standar  proses  untuk data  mining yang  dapat  diterapkan  ke dalam strategi pemecahan masalah umum pada bisnis atau pada unit peneltian. CRISP-DM membandingkan  metodologi data  mining lain  lebih  lengkap  dan  terdokumentasi  dengan baik.  Setiap  fase  terstruktur  dan  terdefinisi  dengan  jelas  sehingga  mudah  diaplikasikan bahkan bagi pemula sekalipun. (Feblian & Daihani, 2017)

## Gambar 1 Crisp-DM

## 3. Klasifikasi
Metode klasifikasi merupakan sebuah proses untuk menentukan model yang menjelaskan konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang kelasnya tidak diketahui. Beberapa metode klasifikasi yang sering di gunakan dalam kehidupan sehari-hari diantaranya adalah K-NN, ID3 , Algoritma C4.5 , Naive bayes , Neural network dan lain sebagainya. (Annur, 2018)
4. DBMS (Database Management System)
Sistem pemrosesan basis data dimaksudkan untuk mengatasi kelemahan- kelemahan yang ada pada system pemrosesan berkas. Sistem ini dikenal dengan sebutan DBMS. (Setyawati, E., Wijoyo, H, & Soeharmoko, 2020)
5. Metode K-NN
K-NN ( K-Nearest Neighbor ) adalah metode klasifikasi dengan mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi dengan K tetangga (neighbor) terdekatnya dalam data pelatihan. (Bode, 2017)
𝐷 = √(𝑥 1 − 𝑦 1 ) 2 + (𝑥 2 − 𝑦 2 ) 2 ⋯ ⋯ ⋯ (1)
Keterangan:
𝑥 = sampel data
𝑦 = data uji
𝐷 = jarak
𝑓𝑘𝑛𝑛(𝑥 ′ ) = 1 𝐾 ∑ 𝑦 𝑖 𝑖∈𝑁 𝑘 (𝑥 𝐹 ) ⋯ ⋯ ⋯ (2)
(𝑥 ′ ) = perkiraan atau estimasi 𝐾
= jumlah tetangga terdekat
𝑁 𝑘 (𝑥 ′ ) = tetangga terdekat 𝑦 𝑖 = output tetangga terdekat
6. Metode Naïve Bayes
Bayesian  Classification adalah  pengklasifikasian  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk memprediski  probabilitas  keanggotaan  suatu  class. Bayesian classification didasarkan pada  teorema  Bayes  yang  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. Metode Bayes merupakan  pendekatan  statistic  untuk  melakukan  inferensi  induksi pada persoalan  klasifikasi.  Pertama  kali  dibahas  terlebih  dahulu  tentang  konsep  dasar  dan definisi  pada  Teorema Bayes ,  kemudian  menggunkan  teorema  ini  untuk  melakukan klasifikasi dalam Data Mining .(Nurfalinda, Nola Ritha, n.d.)
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) ⋯ ⋯ ⋯ (3) Keterangan: X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X meruapakan suatu class spesifik 𝑃(𝐻|𝑋) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X (posterior prob.) 𝑃(𝐻) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) 𝑃(𝑋|𝐻) = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut 𝑃(𝑋) = Probabilitas dari X 7. K-fold Cross Validation
K-Fold  Cross  Validation menurut  Anam  &  Santoso  (2018)  adalah  teknik  untuk
memvalidasi  nilai  akurasi  metode  yang  diterapkan  berdasarkan  data  set.Menyatakan bahwa metode K-Fold Cross Validation membagi himpunan data D secara acak menjadi k- fold (sub himpunan) yang saling bebas 𝑓 1 , 𝑓 2 , ..., 𝑓 𝑘 , sehingga setiap fold berisi 1 𝑘 ⁄ bagian data. Selanjutnya dapat membangun   himpunan  data: 𝐷 1 , 𝐷 2 ,  ..., 𝐷 𝑘 ,  yang masing-masing berisi (k-1) fold untuk training data, 1-fold untuk testing data. Pada umumnya metode K- Fold  Cross  Validation menggunakan  10  kali  iterasi  (k=10)  dengan  tujuan  untuk memperoleh akurasi dengan bias dan variansi yang cukup rendah. (Etriyanti et al., 2020)

## 8. Confusion Matrix
Tujuan Confusion Matrix menganalisa kualitas kinerja model klasifikasi dalam  mengenali variabel dari seluruh kelas. Confussion Matrix berisi informasi mengenai kelas sebenarnya dan kelas prediksi dari suatu proses klasifikasi

## Gambar 2 Confusion Matrix
TP (True Positive) : Jumlah variabel positif yang dilabeli dengan benar oleh classifier , sebagai contoh variabel dengan label status kelulusan = tepat waktu
TN (True Negative) : Jumlah variabel negatif yang dilabeli dengan benar oleh classifier FP (False  Positive) :  Jumlah  variabel  negatif  yang  salah  dilabeli  oleh classifier FN (False Negative) : Jumlah variabel positif yang salah dilabeli oleh classifier P : Jumlah sampel positif
9. ISO 9126
ISO  9126  adalah  standar  internasional  untuk  uji  kualitas  evaluasi  perangkat  lunak. Gagasan  mendasar  di  balik  model  ini  adalah  menentukan  dan mengevaluasi  kualitas produk perangkat lunak berdasarkan kualitas perangkat lunak  internal  dan  eksternal  dan hubungannya  dengan  atribut.  Keuntungan  utama  dari  model  ini  adalah  model  dapat diterapkan pada kualitas produk perangkat lunak. (Triyadi, 2020)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Deskripsi Data
Data  yang  di  peroleh  keseluruhan  sebanyak  850  data.  Sedangkan setelah  dalam  proses preprosessing  data  dalam  penelitian  ini  berjumblah  sebanyak  700  data.  100  data  di gunakan  untuk  training  dan  700  data  untuk  data  testing  dengan  4  indikator,  yaitu indikator tersebut yaitu usia, hb, usia kehamilan, masalah kehamilan. Dapat dilihat pada tabel 1:

## Tabel 1 Data K-NN
2. Proses Data Training Menggunakan Metode K-NN dan Naïve Bayes
Dalam proses ini data yang digunakan sebanyak 100 data untuk data training  yang  akan di  olah  menggunkan K-NN terlebih  dahulu  untuk menentukan  kelayakan  sebuah  data. Berikut nilai K proses K-NN pada  tabel 2 :
Tabel 2 Nilai K proses K-NN
Dihasilkan  71  data  layak  dan  29  data  tidak  layak.  Yang  dimana  data  layak  akan dilanjutkan pada proses Naïve Bayes . Dapat di lihat pada tabel 3:
Pasien usia Hb(g/dl)  Usia kehamilan Masalah kehamilan Pasien 1 3 1 3 1 Pasien 2 1 1 1 2 Pasien 3 2 1 1 2 Pasien 4 1 3 1 2 Pasien 5 1 3 1 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ Pasien 800 1 3 2 2 X 1 X 2 X 3 X 4 157 182 138 178

## Tabel 3 Data Layak K-Nn
Proses  pemberian  keterangan  normal  caesar  dimana  jika  seseorang  pasien  memiliki masalah persalian dinyatakan caesar kecuali hb rendah. Dapat dilihat pada tabel 4:

## Tabel 4 Klasifikasi Naive Bayes
Pada tabel 5 didapatkan hasil probabilitas persalinan secara normal  sebesar 0,451 dan caesar sebesar 0,549.

## Tabel 5 Probabilitas Awal
Jumlah Data Jumlah Normal Jumlah Caesar Probabilitas Awal Normal Caesar 71 32 39 0,451 0,549
Menghitung  probabilitas  tiap  label  lalu  dari  hasil  perhitungan  tersebut  akan  di  ambil hasil yang terbesar.
No Pasien X 1 X 2 X 3 X 4 1 Pasien 2 1 1 1 2 2 Pasien 3 2 1 1 2 3 Pasien 4 1 3 1 2 4 Pasien 5 1 3 1 2 5 Pasien 6 1 3 1 2 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 71 Pasien 100 2 1 1 2 No Pasien X 1 X 2 X 3 X 4 Keterangan 1 Pasien 2 1 1 1 2 Normal 2 Pasien 3 2 1 3 2 Caesar 3 Pasien 4 1 3 1 2 Caesar 4 Pasien 5 1 3 1 2 Caesar 5 Pasien 6 1 3 1 2 Normal …. 71 Pasien 100 2 1 1 2 Caesar
Tabel 6 Penentuan Jenis Persalinan Kriteria Normal Caesar 1 25 25 2 22 18 2 29 35 1 11 3 Total 175450 47250 Probabilitas 79076,0563 25954,2254 terbesar 79076,0563
Pada  tabel  6  menghitung  total  probababilitas  jenis  persalinan secara  normal  sebesar 79076,0563  dan  caesar  sebesar  25954,2254  karena  label  kelas  normal  memiliki  nilai yang  lebih  besar  maka  data  yang  di  ambil  adlah  label  normal  dengan  nilai  sebesar 79076,0563.

## 3. Proses Data Testing Menggunakan Metode K-NN
Dalam proses ini data yang digunakan sebanyak 700 data untuk data training yang akan di  olah  menggunkan K-NN terlebih  dahulu  untuk  menentukan  kelayakan  sebuah  data. Berikut nilai K proses K-NN pada tabel 7:
Tabel 7 Nilai K Proses K-Nn
Dihasilkan  419  data  layak  dan  281  data  tidak  layak.  Yang dimana  data  layak  akan dilanjutkan pada proses Naïve Bayes . Dapat di lihat pada tabel 8:
Tabel 8 Data Layak K-Nn X 1 X 2 X 3 X 4 1,71 1,98 1,44 1,73 Pasien X1 X2 X3 X4 Pasien 2 1 1 1 2 Pasien 3 2 1 1 2 Pasien 4 1 3 1 2 Pasien 5 1 3 1 2 Pasien 6 1 3 1 1 Pasien 9 1 1 1 1 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
Proses  pemberian  keterangan  normal  caesar  dimana  jika  seseorang  pasien  memiliki masalah persalian di nyatakan caesar kecuali hb rendah. Dapat dilihat pada tabel 9:
Tabel 9 Klasifikasi Naive bayes
Pada tabel 10 didapatkan hasil probabilitas persalinan secara normal sebesar 0,451 dan caesar sebesar 0,549.

## Tabel 10 Probabilitas Awal
Jumlah Data Jumlah Normal Jumlah Caesar Probabilitas Awal Normal Caesar 419 182 230 0,451 0,549
Menghitung  probabilitas  tiap  label  lalu  dari  hasil  perhitungan  tersebut  akan  di  ambil hasil yang terbesar.
Tabel 11 Penentuan Jenis Persalinan Kriteria Normal Caesar 1 6 36 Pasien 700 1 3 2 2
No Pasien X1  X2 X3 X4 Keterangan 1 Pasien 1 3 1 3 1 Normal 2 Pasien 2 1 1 1 2 Normal 3 Pasien 3 2 1 1 2 Caesar 4 Pasien 4 1 3 1 2 Normal 5 Pasien 5 1 3 1 2 Normal ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ 419 Pasien 700 1 3 2 2 Caesar
2 129 26 2 170 178 1 150 221 Total 19737000 36820368 Probabilitas 8902847,2554 20211657,8520 Terbesar 20211657,8520
Pada  tabel  11  menghitung  total  probababilitas  jenis  persalinan secara  normal  sebesar 8902847,2554  dan  caesar  sebesar  20211657,8520  karena  label  kelas  normal  memiliki nilai yang lebih besar maka data yang di ambil adalah label normal dengan nilai sebesar 20211657,8520.
4. Proses Data Training Rapidminer Metode K-NN dan Naïve Bayes
Proses  data  training  dalam  gambar  menggunakan  data  training  sebanyak  100  data dilakukan dengan 2 metode yaitu K-NN dan Naïve Bayes.

## Gambar 3 Proses Training
Data  training  pada  excel  dimasukan  kedalam  fungsi  rapiminer  yaitu  read  excel,  lalu dilanjutkan dengan proses K-NN proses tersebut menghasilkaan data layak sebanyak 71 data dan data tidak layak sebanyak 29 data. Dapat dilihat pada gambar 4:

## Gambar 4 Hasil K-NN
Setelah proses K-NN lalu dilanjutkan pada proses Naïve Bayes dengan menggunakan data layak  yang  sudah  melalui  proses K-NN lalu  di  masukan  dalam  fungsi  Rapidminer  read excel lalu proses naïve bayes maka dihasilkan 32 data normal dan 39 data caesar. Dapat dilihat pada gambar 5:

## Gambar 5 Hasil Naive Bayes
5. Proses Data Testing Rapidminer Metode K-NN dan Naïve Bayes
Proses  data  Testing  dalam  gambar  menggunakan  data  testing  sebanyak  700  data dilakukan dengan 2 metode yaitu K-NN dan Naïve Bayes.
Gambar 6 Proses K-NN testing
Data  testing  pada  excel  dimasukan  kedalam  fungsi  rapiminer  yaitu  read  excel,  lalu dilanjutkan  dengan  proses K-NN proses  tersebut  menghasilkaan  data  layak  sebanyak 419 data dan data tidak layak sebanyak 281 data. Dapat dilihat pada gambar 7:

## Gambar 7 Hasil K-NN
Setelah proses K-NN lalu dilanjutkan pada proses Naïve Bayes dengan menggunakan data layak  yang  sudah  melalui  proses K-NN lalu  di  masukan  dalam  fungsi  Rapidminer  read excel  lalu  proses Naïve  Bayes maka  dihasilkan  189  data  normal  dan  230  data  caesar. Dapat dilihat pada gambar 8:

## Gambar 8 Hasil Naive Bayes

## 6. Cross Validation
Dalam penelitian ini, Cross Validation digunakan untuk mengukur seberapa besar tingkat akurasi sebuah prediksi. Data training 71(layak) memiliki tingkat akurasi sebesar 63,57% dan data testing 419(layak) memiliki tingkat akurasi sebesar 95,48%

## Gambar 9. Histogram Cross Validation

## 7. Confusion Matrix
Dalam penelitian ini, confusion matrix digunakan untuk mengukur seberapa besar tingkat akurasi sebuah prediksi. Data training 71(layak) memiliki tingkat  akurasi  sebesar  66,2% dan data testing 419(layak) memiliki tingkat akurasi sebesar 96,18%.

## Gambar 10. Histogram Confusion Matrix

## 8. Uji Manfaat
Dalam  proses  ini  dihasilkan  uji  manfaat  analisis  data  penentuan  jenis persalinan  yang diperoleh dari jawaban kuesioner uji manfaat oleh 1 responden :

## Tabel 1. Hasil Uji Manfaat
P1  P2  P3  P4  P5  P6  P7  P8  P9  P10  P11  P12 3 4 4  2 4 3 3 2 3 3 3 3
Dari data tersebut menghasilkan uji manfaat sebagai berikut yang dapat dilihat pada tabel 2, tabel 3, tabel 4 dan tabel 5 :
Tabel 2. Uji Manfaat Usability USABILITY P1 P2 P3 TOTAL STS 0 0 0 0 TS 10 0 10 6,666667 S 50 40 30 40 SS 40 60 60 53,33333 100 100 100 86,66667
Tabel 3. Uji Manfaat Learnability
Tabel 4. Uji Manfaat Efficiency EFFICIENCY P7 P8
P9 TOTAL 4 3 3  3 3 3 3 3 3 3 4 4 3 4 3  3 3 4 3 3 4 3 3 4 3 3 4  4 4 3 4 4 3 3 4 3 4 4 4  4 4 4 3 3 4 4 3 3 4 4 3  2 3 3 4 3 4 4 3 4 4 3 4  3 3 4 3 3 4 2 3 3 3 3 4  4 3 3 4 3 3 2 2 4 2 4 4  3 4 4 4 4 2 4 4 4 3 4 2  3 2 4 3 3 3 4 3 4 LEARNABILITY
P4 P5 P6 TOTAL STS 0 0 0 0 TS 20 10 0 10 S 50 50 50 50 SS 30 40 50 40 100 100 100 80
STS 0 0 0 0 TS 0 10 10 6,666667 S 60 70 50 60 SS 40 20 40 33,33333 100 100 100 86,66667
Tabel 5. Uji Manfaat Acceptability
Dalam proses uji manfaat melalui kuesioner menghasilkan rata-rata responden sebesar 83,333%.  Uji  manfaat  dinyatakan  berhasil  apabila  jawaban  setuju  >  70%  dan  gagal apabila  jawaban  <  70%.  Apabila  uji  manfaat  dinyatakan  gagal,  maka  akan  dilakukan kembali pengujian hingga uji manfaat dinyatakan berhasil.

## ANALISA HASIL PENGUJIAN
Dari pengujian dalam metode K-NN dan Naive Bayes dengan data training 100 data dan data testing  700  data  yang  telah  dilakukan  dalam  proses  perhitungan Excel dan RapidMiner dihasilkan:
1. Data  training  yang  dilakukan  dalam  proses  Excel  menggunakan  proses K-NN menggunakan  100  data  yang  dihasilkan  71  data  dinyatakan  layak  sehingga  data tersebut digunakan dalam proses Naive Bayes .
2. Data  testing  yang  dilakukan  dalam  proses  Excel  menggunakan  proses K-  NN menggunakan  700  data  dihasilkan  419  data  dinyatakan  layak  sehingga  data  tersebut digunakan dalam proses Naive Bayes .
3. Data  training  yang  dilakukan  dalam  proses RapidMiner menggunakan  proses K-NN menggunakan 100 data yang dihasilkan 71 data dinyatakan layak sehingga data tersebut digunakan  dalam  proses Naive  Bayes Data  testing  yang  dilakukan  dalam  proses RapidMiner menggunakan  proses K-NN menggunakan  700  data  dihasilkan  419  data dinyatakan layak sehingga data tersebut digunakan dalam proses Naive Bayes.
4. Dengan  menggunakan  perhitungan  pengujian Cross  validation didapatkan  nilai persentase  untuk  data  training  sebesar  63,57%  sedangkan  nilai  persentase  optimal untuk data testing sebesar 95,48%.
5. Dengan  menggunakan  perhitungan  pengujian Confusion  Matrix didapatkan  nilai persentase untuk data training sebesar 66,2% sedangkan nilai persentase optimal untuk
ACCEPTABILITY P10 P11 P12 TOTAL STS 0 0 0 0 TS 20 10 0 10 S 40 60 40 46,66667 SS 40 30 60 43,33333 100 100 100 80
data testing sebesar 96,18%.

## SIMPULAN
Berdasarkan seluruh hasil tahapan penelitian dan pembahasan,  diperoleh kesimpulan sebagai berikut :
1. Dalam metode K-NN menghasilkan data layak sebanyak 71  untuk  proses training  dan 419 untuk proses testing.
2. Dalam  metode Naïve  Bayes dihasilkan  nilai  presentase  akurasi  pada  penentuan  jenis persalinan  menurut  sample  yang  sudah  ada.  Pada  data training  dihasilkan  presentase sebesar 75% untuk normal dan pada data testing dihasilkan sebesar 69% untuk caesar.
3. Dalam  pengujian  validasi  menggunakan Cross  Validation didapatkan  nilai  persentase untuk  data  training  sebesar  63,57%  sedangkan  nilai  persentase  optimal  untuk  data testing sebesar 95,48%.
4. Dalam  pengujian  validasi Confusion  Matrix didapatkan  nilai  persentase  untuk  data training  sebesar  66,2%  sedangkan  nilai  persentase  optimal  untuk  data  testing  sebesar 96,18%.
5. Dalam  uji manfaat  dalam  penelitian ini  didapatkan  tingkat  pemahaman dari  pengguna mengenai  analisis  data  pelanggan  potensial  menggunakan  metode KNN dan Naïve Bayes sebesar 83,333%.

## DAFTAR PUSTAKA
Annur,  H.  (2018).  Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes.
ILKOM Jurnal Ilmiah , 10 (2), 160–165.
Bode,  A.  (2017).  K-Nearest  Neighbor  Dengan  Feature  Selection  Menggunakan Backward Elimination  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditi  Kopi  Arabika. ILKOM  Jurnal  Ilmiah , 9 (2), 188–195.
Etriyanti,  E.,  Syamsuar,  D.,  &  Kunang,  N.  (2020).  Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritme  Naive  Bayes  Classifier  dan  C4.5  untuk  Memprediksi Kelulusan Mahasiswa. Telematika , 13 (1), 56–67.
Feblian,  D.,  &  Daihani,  D.  U.  (2017).  Implementasi  Model  Crisp-Dm  Untuk  Menentukan Sales Pipeline Pada Pt X. Jurnal Teknik Industri , 6 (1), 1–12.
Ilyas, M. M. (2017). Pelayanan Pendaftaran Pasien Rawat Jalan Di Rumah Sakit. Prosiding Seminar Nasional Darmajaya , 1 (1), 477–486.
Kusrini & Luthfi, E. T. (2009). Alogritma Data Mining. Penerbit Andi. Yogkarta.
Nugraha, F. F., Sunandar, I., & Juliane, C. (2022). Penerapan Data Mining dengan Metode Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5. Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi, 9 (4), 2862 – 2869.
Nurfalinda, Nola Ritha, M. (n.d.). 1 , 2 , 3 . 1–8. M.  J.  Zaki,  W.  Meira  Jr  &  W.  Meira  (2014). Data  Mining  and  Analysis:  Fundamental Concepts and Algorithms . Cambridge University Press.
Puteri, Q. A., Sagirani, T., & Lemantara, J. (2023). Perbandingan Algoritma Naïve Bayes dan K-Nearest Neighbor (KNN) untuk Mengetahui Keakuratan Diagnoas Penyakit Diabetes. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi, 9 (03), 248 – 254.
Rani,  H.  A.  D.,  Zuhri,  S.,  &  Fuji,  S.  (2020).  Sistem  Prediksi  Kondisi  Kelahiran  Bayi menggunakan  Klasifikasi  Naïve  Bayes. Joined  Journal  (Journal  of  Informatics Education) , 3(2), 48.
Setyawati,  E.,  Wijoyo,  H,  &  Soeharmoko,  N.  (2020).  Relational  Database Management System (RDBMS). Building and Maintaining a Data Warehouse , 43–51.
Shedriko.,  Firdaus  M.  (2022).  Penentuan  Klasifikasi  dengan  CRISP-DM  dalam Memprediksi Kelulusan Mahasiswa pada Suatu Mata Kuliah. Seminar Nasional Riset dan Teknologi (SEMNAS RISTEK). 826 – 831.
Telaumbanua,  F.  D.,  Hulu,  P.,  Nadeak,  T.  Z.,  Lumbantong,  R.  R.,  &  Dharma,  A.  (2019). Penggunaan Machine Learning . 3 , 57–64.
Triyadi, T. (2020). Aplikasi Monitoring Server dan Analisis Kualitas Menggunakan Model ISO  9126. STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  Dan  Inovasi  Teknologi) , 4 (3),  30
Joined Journal (Journal of Informatics Education) 3 (1) (2020)