## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4381

## Data Mining Dalam Penentuan Pemesanan Buku Perpustakaan UAD dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes
Muhammad Iqbal Hadiwibowo, Faisal Fajri Rahani *
Informatika, Fakultas Teknologi Industri, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 muhammad1700018101@webmail.uad.ac.id, 2,* faisal.fajri@tif.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: faisal.fajri@tif.uad.ac.id
Abstrak− Perpustakaan  Universitas  Ahmad Dahlan  (UAD)  belum  memanfaatkan  teknologi  dalam  proses  pemesanan  buku. Proses pemesanan buku kepada pihak distributor memerlukan banyak pertimbangan seperti jumlah permintaan, rekomendasi program  studi,  lokasi,  tahun  dan  bahasa.  Pertimbangan  ini  membuat  Perpustakaan  UAD  membutuhkan  waktu  lebih  dari  2 minggu dalam proses penentuan buku. Penelitian ini bertujuan menerapkan data mining dalam menentukan pemesanan buku menggunakan metode Naïve Bayes. Penelitian ini menggunakan 1106 data pengadaan buku selama satu tahun terakhir dengan kriteria,  yaitu  jumlah  permintaan,  rekomendasi  prodi,  lokasi,  tahun,  dan  bahasa.  Implementasi  data  mining  menggunakan algoritma Naïve Bayes dilakukan secara bertahap meliputi pembersihan data, seleksi data, transformasi data, pembagian data training dan data testing, penerapan dan hasil algoritma Naïve Bayes serta pengujian sistem. Pengujian sistem menggunakan metode Confussion Matrix. Berdasarkan perhitungan Confussion Matrix pada data testing dihasilkan accuracy sebesar 90,24%, precission sebesar 89,69%, recall sebesar 93,54%, specifity sebesar 91,04%, dan F1 score sebesar 91,57%. Disimpulkan bahwa hasil pengujian sistem dikatakan baik.
Kata Kunci: Mining; Naïve Bayes; Confussion Matrix
Abstract− Library Universitas Ahmad Dahlan (UAD) has not utilized technology in the book ordering process. The process of ordering books from distributors requires many considerations such as the number of requests, recommendations for study programs, location, year and language. This consideration made the UAD Library take more than 2 weeks in the book selection process. This study aims to apply data mining in determining book orders using the Naïve Bayes method. This study uses 1106 book  procurement  data  for  the  past  year  with  criteria,  namely  the  number  of  requests,  study  program  recommendations, location, year, and language. Implementation of data mining using the Naïve Bayes algorithm is carried out in stages including data cleaning, data selection, data transformation, sharing of training data and data testing, implementation and results of  the Nave Bayes algorithm and system testing. System testing using the Confusion Matrix method. Based on the Confussion Matrix calculation on the testing data, the accuracy is 90.24%, the precision is 89.69%, the recall is 93.54%, the specificity is 91.04%, and the F1 score is 91.57%. It was concluded that the system test results were said to be good.
Keywords : Mining; Naïve Bayes; Confussion Matrix

## 1. PENDAHULUAN
Perpustakaan perguruan tinggi dalam melaksanakan tugasnya juga harus memberikan pelayanan yang terbaik dan sesuai dengan kebutuhan civitas akademik, perpustakaan dapat dikatakan berhasil jika banyak dimanfaatkan oleh pemustakanya.  Salah  satu  aspek  agar  perpustakaan  banyak  dimanfaatkan  oleh  pemustakanya  adalah  dengan pengadaan koleksi buku perpustakaan. Oleh sebab itu sudah menjadi tugas untuk setiap perpustakaan di perguruan tinggi  mengadakan  koleksi  buku  perpustakaan  yang  lengkap  sesuai  dengan  kebutuhan  civitas  akademiknya sehingga dapat dimanfaatkan secara optimal oleh pemustakanya [1].
Universitas Ahmad Dahlan (yang selanjutnya disebut UAD) Yogyakarta merupakan salah satu perguruan tinggi Muhammadiyah di Yogyakarta yang juga memiliki perpustakaan sebagai sebagai salah satu fasilitas kampus yang berguna bagi para dosen dan mahasiswa dalam melakukan penelitian atau pengembangan ilmu pengetahuan. Pihak Perpustakaan UAD Yogyakarta selalu melakukan koordinasi dengan pihak program studi di setiap fakultas dalam proses pemesanan atau pengadaan buku, tapi menentukan buku apa saja yang akan dipesan kepada pihak distributor terkadang memerlukan banyak pertimbangan seperti jumlah permintaan buku, ada atau tidaknya usulan dari program studi, lokasi terbit buku, tahun terbit buku dan bahasa yang digunakan dalam buku. Pertimbangan ini yang  membuat  pihak  perpustakaan  UAD  membutuhkan  waktu  lebih  dari  2  minggu  dalam  proses  penentuan pemesanan buku dari  dalam negeri dan lebih dari 4 minggu dalam  proses penentuan pemesanan buku dari luar negeri,  karena  komunikasi  dengan  masing-masing  program  studi  sangat  membutuhkan  waktu  sedangkan pentingnya kebutuhan akan buku harus bisa cepat terpenuhi.
Teknologi  informasi  dan  komunikasi  saat  ini  bahkan  untuk  periode  yang  akan  datang  memiliki  peran sangat penting di setiap aspek kehidupan salah satunya pada bidang kecerdasan buatan. Teknologi informasi dan komunikasi sebagai suatu produk yang selalu berkembang seiring berjalannya waktu sekarang menawarkan hal- hal  yang  baru  terkhusus  pada  bidang  kecerdasan  buatan,  salah  satu  yang  saat  ini  diunggulkan  dari  bidang kecerdasan buatan adalah teknik Data Mining[2][3].
Data mining merupakan proses pengerukan atau pengumpulan informasi yang belum diketahui dari suatu basis  data  yang  besar  dengan  menggunakan  teknik  statistik,  pembelajaran  mesin,  kecerdasan  buatan,  dan matematika untuk mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang terikat dari suatu basis data yang besar[4][5].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4381
Naïve  Bayes  merupakan  suatu  bentuk  klasifikasi  data  dengan  menggunakan  metode  probabilitas  dan statistik [6]. Metode ini pertama kali dikenalkan oleh ilmuwan Inggris bernama Thomas Bayes, digunakan untuk memprediksi peluang yang terjadi di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes[7]. Bayes Rule digunakan untuk menghitung probabilitas suatu class[8]. Algoritma Naïve Bayes memberikan suatu cara mengkombinasikan peluang terdahulu dengan syarat kemungkinan menjadi sebuah formula yang dapat digunakan untuk menghitung peluang dari tiap kemungkinan yang terjadi [9].
Implementasi  Data  Mining  untukPrediksi  Mahasiswa  Pengambil  Mata  Kuliah  dengan  Algoritma  Naïve Bayes  membahas  tentang  perancangan  jadwal  mata  kuliah  mahasiswa  yang  sering  kali  menimbulkanbeberapa permasalah diantaranya kelas yang tersedia tidak dapat memenuhi jumlahmahasiswa yang berminat begitu pula sebaliknya kelas yang tersedia cukup banyaknamun sepi peminat. Akibatnya, pihak akademik selalu menambah waktu  pengisian KRSuntuk  mengakomodir mahasiswa yang kehabisan kelas. Sehingga dibutuhkan suatusistem yang  dapat  melakukan  prediksi  apakah  mahasiswa  dapat  mengambil  mata  kuliahatau  tidak  sesuai  dengan kebutuhan.  Penelitian  yang  mengimplementasikan  Data  Miningdengan  algoritma  Naïve  Bayes  ini  melakukan klasifikasi terhadap mahasiswa pengambilmata kuliah berdasarkan beberapa kriteria yaitu Nilai, IP, IPK.Setelah dilakukan perhitungan akurasi dengan metodeNaïve Bayes, didapatkan hasil prediksi menggunakan 2 mata kuliah sebagai  sampel,diperoleh hasil nilai  akurasi  untuk mata kuliah Manajemen Hubungan Pelanggan adalahsebesar 85,88% sementara untuk mata kuliah Jaringan Nirkabel adalah sebesar 44,92%[10].
Metode  naïve  bayes  digunakan  untuk  prediksi  harga  emas  guna  meminimalisasi  resiko  dalam  investasi. Fluktuasi harga emas dipengaruhi oleh banyak faktor seperti kondisi perekonomian, laju inflasi, penawaran dan permintaan  serta  masih  banyak  lagi.  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  digunakan  untuk  sebuah  prediksi  harga emas yang bisa membantu  pengambil keputusan dalam menentukan apakah harus menjual  atau membeli  emas. Data emas yang diolah bersumber dari hasil observasi di website www.pegadaian.co.id dari tanggal 1 Desember 2017  –  1  Januari  2018.  Data  emas  diolah  menggunakan  software  Rapidminer.  Tahapan  pengolahannya  adalah membaca  data  training,  menghitung  nilai  mean  dan  standar  deviasi,  memasukkan  data  uji  dan  mencari  nilai densitas gauss lalu mencari nilai probabilitas. Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan, metode Naïve Bayes Classifier mampu digunakan untuk memprediksi harga emas untuk 14 hari kedepan,data yang digunakan untuk pengujian sebanyak 16 data dan diperoleh tingkat akurasi sebesar 75%, dengan hasil ini diharapkan dapat membantu para investor untuk mengambil keputusan dengan baik [11].
Prediksi  Kelulusan  MahasiswaTepat  Waktu  Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine  meneliti danmemprediksi  kelulusan  mahasiswa  tepat  waktu  dengan  menerapkan  algoritma  SupportVector  Machine. Kriteria  yang  digunakan  yaitu  data  mahasiswa  dan  data  Index  PrestasiSemester  (IPS)  1  sampai  ndex  Prestasi Semester  (IPS)  7,  Index  Prestasi  komulatif  (IPK)  danSatuan  Kredit  Semester  (SKS)  1  sampai  Satuan  Kredit Semester (SKS) semester 7 ditambahdengan penghasilan orang tua kemudian dataset yang digunakan adalah data mahasiswauniversitas Satya Wiyata Mandala lulusan dari tahun 2015 hingga tahun 2019. Hasil yangdidapatkan dari  penelitian  ini  menunjukkan  algoritma  Support  Vector  Machine  mampumemprediksi  kelulusan  dengan baik[12].
Berdasarkan penelitian-penelitian yang digunakan sebagai acuan diatas, kemudian dilakukan penelitian mengenai  Implementasi  Data  Mining  dalam  Menentukan  Pemesanan  Buku  Perpustakaan  UAD  dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes. Penelitian ini akan mengimplementasikan teknik Data Mining menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  dalam  menentukan  pemesanan  buku  di  Perpustakaan  UAD  Yogyakarta  dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data pengadaan buku selama 1 tahun terakhir. Kriteria yang digunakan adalah jumlah permintaan, ada atau tidaknya usulan dari pihak program studi, lokasi terbit buku, tahun terbit buku, dan bahasa yang digunakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini ada beberapa tahapan, sehingga penelitian ini dapat berjalan dengan baik. Tahpan yang dilaui dalam penelitian ini yaitu:
1. Studi Pustaka
Metode pengumpulan penelitian yang sudah pernah dilakukan sebelumnya sebagai referensi untuk mengetahui dan membandingkan dengan cara membaca dan  mengulas paper dan jurnal  terkait agar penelitian sekarang tidak terjadi kesamaan dengan penelitian terdahulu.
2. Pengumpulan data
a. Teknik Dokumentasi
Metode pengumpulan data dengan teknik dokumentasi  dilakukan untuk  mendapatkan referensi  dan data pendukung dari studi literatur berupa, paper dan jurnal yang membahas tentang metode yang terkait, paper dan  jurnal  penelitian  terdahulu  yang  berkaitan  dengan  penelitian  sekarang,  data-data  dari  internet  yang berhubungan dengan penelitian.
b. Teknik Wawancara

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4381
Wawancara tidak berisi pertanyaan-pertanyaan yang spesifik, namun hanya memuat poin-poin penting dari masalah yang ingin digali dari responden. Pengumpulan data awal ini dilakukan dengan cara mewawancarai pihak perpustakaan UAD Yogyakarta melalui aplikasi telepon Whatsapp.
3. Rancangan Implementasi Data Mining
Sistem ini akan menerapkan serangkaian proses dalam Data Mining yang terdiri dari beberapa tahapan yang bersifat interaktif yaitu, pembersihan data yang merupakan proses menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten atau data tidak relevan, kemudian melakukan seleksi  data yang sesuai  untuk  dianalisis yang akan diambil dari database, setelah itu dilakukan transformasi data yaitu pengubahan data atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk diproses dalam Data Mining, selanjutnya pemilihan data training untuk membangun model klasifikasi dan data testing untuk menguji hasil klasifikasi.
4. Perancangan Flowchart Naïve Bayes
Proses Naïve Bayes dilakukan setelah data melalui tahap implementasi Data Mining. Data yang telah dibagi menjadi data training akan dilakukan proses perhitungan Naïve Bayes. Adapun tahap-tahap dari metode Naïve Bayes ditunjukkan olehGambar 1.
Gambar 1. Alur Metode Naïve Bayes
Berdasarkan Gambar 1yang berisi flowchart dapat dijabarkan alur dari metode NaïveBayes, dimulai dari sistem membaca data training dan data testing[13]. Data trainingdigunakan untuk mendapatkan model klasifikasi kemudian  sistem  melakukanperhitungan  dari  data  training  untuk  mendapatkan  nilai  prior[14].  Setelah  itu sistemmengecek apakah tergolong data diskrit atau bukan, jika data tersebut berupa datadiskrit maka perhitungan nilai likelihood dihitung melalui proses perhitungan datadiskrit, yaitu dengan menghitung jumlah data untuk kelas pada  masing-masing  atribut.Dalam  perhitungan  untuk  data  diskrit  juga  dilakukan  pengecekan  apakah nilailikelihood  yang  dihasilkan  bernilai  0,  jika  iya  maka  akan  menerapkan  metode  LaplacianCorrection  untuk menghindari  nilai  likelihood  bernilai  0[15][16].  Sementara  itu,  jika  bukanmaka  akan  dihitung  melalui  proses perhitungan  likelihood  untuk  data  continue,  yaitudengan  menggunakan  persamaan  gaussian[17].  Setelah mendapatkan  nilai  likelihoodkemudian  sistem  melakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  nilai  evidence[18]. Setelahmendapatkan semua nilai kemudian sistem akan melakukan perhitungan untukmendapatkan nilai posterior dengan cara mengalikan nilai prior dan likelihood lalumembaginya dengan nilai evidence. Setelah nilai posterior didapatkan maka sistemselesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  yang  dikumpulkan  merupakan  data  pengadaan  buku  di  Perpustakaan  UAD  selama  1  tahun  terakhir,  hasil pengumpulan  secara  observasi  atau  melakukan  pencatatanlangsung  dan  waktu  yang  digunakan  untuk mengumpulkan data kurang lebih sekitar 3 bulan.Data yang dikumpulkan berjumlah 1106 data dengan keterangan 354 buku ditolakuntuk dipesan dan 752 buku diterima untuk dipesan dengan atribut jumlah permintaan,usulan dari prodi, lokasi terbit, tahun terbit, dan bahasa.Data awal adalah data mentah yang belum melalui proses pembersihan. Data  awal  merupakan  data  yang  dibutuhkan  dengan  beberapa  kriteria  yang  sudah  ditentukan  untuk  proses perhitungan Naïve Bayes, kriteria dalam data awal belum melalui tahapan pembersihan, seleksi, transformasi, dan pembagian data training dan data testing. Contoh data awal dalam proses traning ditunjukkan pada Tabel  1.
Tabel  1. Contoh Data Untuk Training
N o Judul Pengara ng Penerbit Jumlah Perminta an Rekomend asi Prodi Loka si Tahu n Bahasa Pemesan an 1 Media Pengajaran Nana Sudjana Sinar Baru Algesindo 2 Ada Dala m Nege ri 1997 Indone sia Diterima

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4381
N o Judul Pengara ng Penerbit Jumlah Perminta an Rekomend asi Prodi Loka si Tahu n Bahasa Pemesan an 2 Pengantar Ilmu Sosial Sebuah Kajian Pendekatan Struktural Dadang Suparda n Bumi Aksara 2 Ada Dala m Nege ri 2017 Indone sia Diterima 3 Menjadi Guru Profesional E. Mulyasa Rosdakary a 2 Ada Dala m Nege ri 2017 Indone sia Diterima 4 Discoverin g Computers Shelly Chasman Series Shelly & Cashman 5 Ada Luar Nege ri 2007 Inggris Diterima 5 7 Teknik Menguasai Auto CAD 2D dan 3D Dr. Suyitno K-Media 20 Ada Dala m Nege ri 2015 Indone sia Diterima 6 A Textbook of Electrical Technology BL Theraja, S. Chand New Delhi 5 Ada Luar Nege ri 2014 Inggris Diterima
7
Designing the
Successful Corporate Accelerator How Startups and Big Companies can Get with the Program Jeremy Kagan, Jules Miller Wiley 1 Tidak Luar Nege ri 2021 Inggris Ditolak 8 Microelectr oni cs, J. Millman McGraw Hill New York 5 Ada Luar Nege ri 1988 Inggris Diterima 9 Dasar-dasar komputasi Cerdas Andi PANDJAI TA N 5 Ada Dala m Nege ri 2007 Indone sia Diterima 1 0 Wiley CIA Exam Review 2021, Part 1 Essentials of Internal S. Rao Vallabha ne n Wiley 1 Tidak Luar Nege ri 2020 Inggris Ditolak
Sistem dimulai dari pengguna yang melakukan import dataset awal berupa file Excel kemudian sistem akan langsung melakukan proses pembersihan data, seleksi data, dan transformasi data. Dari hasil transformasi data itu sistem akan membagi data dengan jumlah data training sebanyak 80% dan data testing sebanyak 20%. Setelah itu sistem akan meyimpan data hasil penerapan proses Data Mining tersebut kedalam database.
Selanjutnya  sistem  akan  melakukan  perhitungan  terhadap  data  training  menggunakan  metode  Naïve  Bayes kemudian hasil perhitungan Naïve Bayes tersebut akan disimpan kedalam database dan ditampilkan kembali oleh sistem kepada pengguna. Hasil perhitungan Naïve Bayes pada data testing (posterior) ditunjukkan pada persamaan 1 hingga 8:
P(P1│Data no.1) = 0,006448413∗0,75
0,001647949 = 2,934744268

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4381
P(P2│Data no.1) = 7.34862𝐸−05∗0,25 0,001647949 = 0,011148126 P(P1│Data no.2) = 0,006448413∗0,75 0,001647949 = 2,934744268 P(P2│Data no.2) = 7.34862𝐸−05∗0,25
0,001647949 = 0,011148126 P(P1│Data no.3) = 0,000744048∗0,75
0,016021729 = 0,034829932 P(P2│Data no.3) = 0,229644327∗0,25
0,016021729 = 3,583326335
P(P1│Data no.4) = 0,022569444∗0,75 0,0017303467 = 0,978248089
P(P2│Data no.4) = 0,000367341∗0,25 0,0017303467 = 0,005308632
Membandingkan setiap nilai posterior untuk mendapatkan hasil klasifikasi.
P(P1│Data no.1)>P(P2│Data no.1) maka hasilnya adalah diterima (P1) P(P1│Data no.2)>P(P2│Data no.2) maka hasilnya adalah diterima (P1) P(P1│Data no.3)<P(P2│Data no.3) maka hasilnya adalah ditolak (P2) P(P1│Data no.4)>P(P2│Data no.4) maka hasilnya adalah diterima (P1)
Setelah  pengguna  mendapatkan  hasil  perhitungan  Naïve  Bayes  terhadap  data  training  pengguna  dapat menekan  tombol  hitung  pengujian  sistem  seperti  terlihat  pada  Gambar  1.  Selanjutnya  sistem  akan  melakukan perhitungan  Naïve  Bayes  terhadap  data  testing  dan  hasil  perhitungan  tersebut  akan  digunakan  untuk  proses pengujian  dengan  tabel  Confussion  Matrix  kemudian  hasil  pengujian  tersebut  akan  disimpan  dan  ditampilkan kembali  oleh  sistem  kepada  pengguna.  Pengguna  dapat  melakukan  input  kriteria  buku  yang  ingin  dilakukan prediksi. Kemudian sistem akan melakukan perhitungan menggunakan metode Naïve Bayes berdasarkan kriteria yang  diberikan  oleh  pengguna.  Hasil  perhitungan  kemudian  akan  ditampilkan  kembali  oleh  sistem  kepada pengguna dalam bentuk tabel dan hasil kesimpulan.
Pengujian  sistem  yang  dilakukan  menggunakan  metode  Confussion  Matrix.  Diketahui  data  awal  yang dilakukan import kedalam sistem berjumlah 1106 data kemudian setelah melalui proses pembersihan data tersisa 824 data. Dari 824 data tersebut kemudian dibagi 2 menjadi data training sebanyak 80% atau sejumlah 660 data dan data testing sebanyak 20% atau sejumlah 164 data. Berdasarkan 164 data testingyang telah dipilih secara acak kemudian didapatkan hasil 87 data diterima (true) dan hasilprediksinya juga diterima (positive), terdapat 10 data ditolak (false) tapi hasil prediksinyaditerima (positive), terdapat 6 data diterima (true) tapi hasil prediksinya ditolak (negative),  dan  terdapat  61  data  ditolak  (false)  dan  hasil  prediksinya  juga  ditolak  (negative).  HasilConfussion Matrix ditunjukkan Tabel  2.
Tabel  2. Perhitungan Akurasi Aktual Diterima  Ditolak Prediksi Diterima 87 10 Ditolak 6 61 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 87 + 61 87 + 10 + 6 + 61 ×  100%  =  90,24%
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 87 87 + 10 ×  100%  =  89,69%
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 87 87 + 6 ×  100%  =  93,54%
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑡𝑦 = 61 61 + 6 ×  100%  =  91,04%
𝐹 1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2 ∗ 0,8969 ∗ 0,9354 0,8969 + 0,9354 ×  100%  =  91,57%
Berdasarkan perhitungan Confussion matrix dengan menggunakan data trainingsejumlah 660 data dan data testing sejumlah 164 data maka dihasilkan nilai accuracysebesar 90,24% untuk nilai precission sebesar 89,69% untuk  nilai  recall sebesar 93,54%untuk  nilai  specifity sebesar 91,04% dan nilai  F1 score sebesar 91,57%. Dari hasil tersebutdapat disimpulkan bahwa hasil pengujian sistem ini dapat dikatakan baik.

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapatkan dari hasil penelitian implementasi Data Miningdalam menentukan pemesanan buku perpustakaan UAD dengan menggunakan metodeNaïve Bayes dan juga berdasarkan uraian diatas yaitu data awal yang  dilakukan  import  kedalam  sistem  berjumlah1106  data  kemudian  setelah  melalui  proses  pembersihan  data tersisa 824 data. Dari 824data tersebut kemudian dibagi 2 menjadi data training sebanyak 80% atau sejumlah 660 data dan data testing sebanyak 20% atau sejumlah 164 data. Berdasarkan 164 data testingyang telah dipilih secara acak kemudian didapatkan hasil 87 data diterima dan hasilprediksinya juga diterima, terdapat 10 data ditolak tapi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4381
hasil prediksinyaditerima, terdapat 6 data diterima tapi hasil prediksinya ditolak,dan terdapat 61 data ditolak dan hasil prediksinya juga ditolak. Hasil perhitungan Confussion matrix dengan menggunakan data trainingsejumlah 660 data dan data testing sejumlah 164 data maka dihasilkan nilai accuracysebesar 90,24% untuk nilai precission sebesar 89,69% untuk nilai recall sebesar 93,54%untuk nilai specifity sebesar 91,04% dan nilai F1 score sebesar 91,57%. Dari hasil tersebutdapat disimpulkan bahwa hasil pengujian sistem ini dapat dikatakan baik.

## REFERENCES
[1] S.  Setiawansyah,  D.  A.  Megawaty,  D.  Alita,  and  P.  S.  Dewi,  “PENERAPAN  DIGITAL  LIBRARY  UNTUK OTOMATISASI ADMINISTRASI PERPUSTAKAAN,” Journal of Social Sciences and Technology for Community Service (JSSTCS) , vol. 2, no. 2, pp. 121–127, Sep. 2021, doi: 10.33365/jsstcs.v2i2.1366.
[2] M. M. E. I. Bali, “Implementasi Media Pembelajaran Berbasis Teknologi Informasi dan Komunikasi dalam Distance Learning,” Jurnal  Tarbiyatuna :  Kajian  Pendidikan  Islam ,  vol.  3,  no.  1,  Art.  no.  1,  Jan.  2019,  doi: 10.29062/tarbiyatuna.v3i1.198.
[3] H.  Lubis  and  D.  B.  Srisulistiowati,  “Implementasi  Sistem  Data  Mining  Untuk  Menentukan  Stock  Accuracy  Pada Warehouse PT Coca-Cola Amatil Indonesia Cibitung–Plant,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 1, Art. no. 1, Jan. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i1.1795.
[4] N. Novianti, M. Zarlis, and P. Sihombing, “Penerapan Algoritma Adaboost Untuk Peningkatan Kinerja Klasifikasi Data Mining Pada Imbalance Dataset Diabetes,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 6, no. 2, Art. no. 2, Apr. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.4017.
[5] A. F. Watratan, A. P. B, and D. Moeis, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia,” Journal of Applied Computer Science and Technology , vol. 1, no. 1, Art. no. 1, Jul. 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[6] M. S. Mustafa, M. R. Ramadhan, and A. P. Thenata, “Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Creative Information Technology Journal , vol. 4, no. 2, Art. no. 2, Jan. 2018, doi: 10.24076/citec.2017v4i2.106.
[7] A. H. Nasyuha and H. Hafizah, “Implementasi Teorema Bayes Dalam Diagnosa Penyakit Ayam Broiler,” JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 4, no. 4, Art. no. 4, Oct. 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2366.
[8] L.  Yu et  al. ,  “Better Document-Level  Machine Translation with  Bayes’  Rule,” Transactions  of  the  Association  for Computational Linguistics , vol. 8, pp. 346–360, Jun. 2020, doi: 10.1162/tacl_a_00319.
[9] R. D. Pambudi, A. A. Supianto, and N. Y. Setiawan, “Prediksi Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Kinerja Akademik Menggunakan  Pendekatan  Data  Mining  Pada  Program  Studi  Sistem  Informasi  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Brawijaya,” p. 7.
[10]  I. K. Syahputra, F. A. Bachtiar, and S. A. Wicaksono, “Implementasi Data Mining untuk Prediksi Mahasiswa Pengambil Mata Kuliah dengan Algoritme Naive Bayes,” p. 9.
[11]   metatags  generator,  “Prediksi  Harga  Emas  dengan  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  dalam  Investasi  untuk Meminimalisasi Resiko | Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi),” Apr. 2018, Accessed: Aug. 08, 2022. [Online]. Available: http://www.jurnal.iaii.or.id/index.php/RESTI/article/view/276
[12]  R.  Thaniket,  K.  Kusrini,  and  E.  T.  Luthf,  “PREDIKSI  KELULUSAN  MAHASISWA  TEPAT  WAKTU MENGGUNAKAN  ALGORITMA  SUPPORT  VECTOR  MACHINE,” Jurnal  FATEKSA :  Jurnal  Teknologi  dan Rekayasa , vol. 5, no. 2, Art. no. 2, Oct. 2020.
[13]  A. Dogan and D. Birant, “Machine learning and data mining in manufacturing,” Expert Systems with Applications , vol. 166, p. 114060, Mar. 2021, doi: 10.1016/j.eswa.2020.114060.
[14]  R. O. Aluko, E. I. Daniel, O. Shamsideen Oshodi, C. O. Aigbavboa, and A. O. Abisuga, “Towards reliable prediction of academic performance of architecture students using data mining techniques,” Journal of Engineering, Design and Technology , vol. 16, no. 3, pp. 385–397, Jan. 2018, doi: 10.1108/JEDT-08-2017-0081.
[15]  “Spatial  Correction  of  Multimodel  Ensemble  Subseasonal  Precipitation  Forecasts  over  North  America  Using  Local Laplacian Eigenfunctions in: Monthly Weather Review Volume 148 Issue 2 (2020).” https://journals.ametsoc.org/view/journals/mwre/148/2/mwr-d-19-0134.1.xml (accessed Jun. 27, 2022).
[16]  J. Zhou, D. Zhang, P. Zou, W. Zhang, and W. Zhang, “Retinex-Based Laplacian Pyramid Method for Image Defogging,” IEEE Access , vol. 7, pp. 122459–122472, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2934981.
[17]  L. J. Bernstein, K. Edelstein, A. Sharma, and C. Alain, “Chemo-brain: An activation likelihood estimation meta-analysis of functional magnetic resonance imaging studies,” Neuroscience  & Biobehavioral Reviews , vol. 130, pp.  314–325, Nov. 2021, doi: 10.1016/j.neubiorev.2021.08.024.
[18]  G.  Xu et  al. ,  “Clinical  Pathway  for  Early  Diagnosis  of  COVID-19:  Updates  from  Experience  to  Evidence-Based Practice,” Clinic Rev Allerg Immunol , vol. 59, no. 1, pp. 89–100, Aug. 2020, doi: 10.1007/s12016-020-08792-8.