## PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA SISTEM PREDIKSI PENGGUNA NARKOBA DI KOTA PAGAR ALAM
Dedi Setiadi 1* , Riduan Syahri 2
Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam 1,2 e-mail: dedisetiadi1212@gmail.com 1 , syahririduan@gmail.com 2

## Abstrak
Sistem  informasi  prediksi  adalah  salah  satu  produk  teknologi  informasi  dan  komunikasi  yang terus berkembang, merupakan sebuah sistem yang dapat digunakan untuk memperkirakan sesuatu yang  akan  terjadi  di  masa  depan  dengan  acuan  informasi  yang  ada  di  masa  lalu  atau  di  masa sekarang,  tentunya  dengan  perhitungan  yang  sistematis  menggunakan  statistik  dan  matematika agar hasil perkiraan memiliki keakuratan informasi yang dihasilkan untuk memperkecil kesalahan prediksi.  Sistem  prediksi  pengguna  narkoba  dengan  menggunakan  algoritma naïve  bayes pada BNN  kota  Pagar  Alam  dapat  mempermudah  masyarakat  dan  BNN  Kota  Pagar  Alam  dalam melakukan pengecekan dan sosialiasi tentang bahaya narkoba. Hasil dari algoritma naïve bayes yang dicocokan di aplikasi rapid miner didapat hasil untuk class mengarah ke narkotika sebesar 0.636 dan untuk class tidak mengarah sebesar 0.273 maka bisa disimpulkan valid kemudian untuk tingkat  akurasi  algoritma  yang  digunakan  didapat  nilai  100%  maka  bisa  dikatakan  sangat  baik Hasil  pengujian alpha  testing dengan  metode blackbox didapat  nilai  rata-rata  untuk  pengujian database sebesar 3.4, interface sebesar 2.9, fungsionalitas 3.8 untuk algoritma 3.3 maka dari itu bisa dikatakan sistem sangat baik dan layak untuk di gunakan .
Kata Kunci : Sistem Prediksi; Naïve Bayes ; SDLC

## Abstract
Prediction  information  system  is  one  of  the  products  of  information  and  communication technology  that  continues  to grow,  is  a  system  that  can be  used  to predict  something  that  will happen in the future with reference to existing information in the past or in the present, of course with systematic calculations using statistics. and mathematics so that the estimated results have the accuracy of the information generated to minimize prediction errors. The prediction system for drug users using the nave Bayes algorithm at the Pagar Alam City BNN can make it easier for  the  community  and  the  Pagar  Alam City  BNN  to  check  and  socialize  about  the  dangers  of drugs. The results of the nave Bayes algorithm that are matched in the rapid miner application get results for the class leading to narcotics of 0.636 and for the non-leading class of 0.273, it can be concluded that it is valid then for the accuracy level of the algorithm used, the value of 100%  is  obtained,  it  can  be  said  to  be  very  good.  Alpha  test  results  testing  with  the  blackbox method,  the  average  value  for  database  testing  is  3.4,  interface  is  2.9,  functionality  is  3.8  for algorithm 3.3, therefore it can be said that the system is very good and feasible to use.
Keywords : Predition System ; Naïve Bayes ; SDLC
Vol. 7, No. 1, Juni 2022
I

## PENDAHULUAN
Pada  saat  ini  perkembangan  dan kemajuan teknologi informasi dan
komunikasi memberikan akibat atau dampak yang signifikan bagi kehidupan manusia, [1] yang  menjadikan  kegiatan  atau  aktivitas manusia  menjadi  semakin  mudah  dan  cepat untuk dilakukan. Dengan teknologi yang ada manusia  semakin  mudah  mendapatkan informasi  yang  diinginkan,  bisa  kapan  saja dan  dimana  saja,  dan  juga  adanya  aplikasi- aplikasi  yang  diciptakan,  bermanfaat  bagi manusia karena dapat meringkankan
pekerjaannya serta dapat membantu menyelesaikan  berbagai  permasalah  yang ada. Hasil dari perkembangan teknologi dan informasi  tersebut  yaitu  dengan  adanya sistem  informasi  berbasis  komputer  yang dapat  menarik  kesimpulan  dari  berbagai informasi  yang  diberikan  oleh user, yaitu sistem prediksi.
Sistem  prediksi  merupakan  sebuah sistem atau aplikasi berbasis komputer yang dapat  digunakan  atau  dimanfaatkan  sebagai perangkat  untuk  memperkirakan  suatu keadaan  atau  kejadian    di  waktu  yang  akan datang  atau  masa  depan  dengan  acuan informasi  yang  ada  di  masa  lalu  dan  atau informasi di masa sekarang, tentunya dengan perhitungan  yang  sistematis  menggunakan statistik dan matematika agar hasil perkiraan memiliki keakuratan informasi yang dihasilkan  untuk  memperkecil  kesalahan prediksi.  Agar  informasi  tersebut  dapat berguna  untuk  dijadikan  sebuah  keputusan dalam  memperkirakan  sesuatu,  digunakan data  mining untuk  pengelolaan  data,  yang pada dasarnya data adalah sebagai pembentuk sebuah informasi. Berdasarkan studi pendahuluan melalui wawancara,
observasi dan dokumentasi  pada  BNN  kota  Pagar  Alam, saat  ini  pemeriksaan  narkoba  dan  prediksi pengguna narkoba dilakukan dengan datang langsung  ke  sekolah,  kampus-kampus, pemasangan  baner  dan  spanduk  yang
menyebabkan  BNN  kota  Pagar  Alam kesulitan  untuk  melakukan  pemerikasaan narkoba  dan  penyuluhan  ke  masyarakat selain  tidak  efesien  juga  karena  pandemi covid-19 saat ini sehingga orang-orang tidak dapat berkumpul melebihi kapasitas yang di tetapkan oleh pemerintah sehingga menyulitkan  BNN  kota  Pagar  Alam  dalam melakukan sosialisasi ke masyarakat ataupun kesekolah, selain itu waktu banyak terbuang diakibatkan penyuluhan yang mengharuskan datang  langsung  ke  lokasi,  membutuhkan biaya yang cukup besar baik masyarakat dan pihak  BNN  Kota  Pagar  Alam  dalam melakukan  sosialisasi  dan  pengecekan tentang bahaya narkoba. Maka dari itu sistem prediksi pengguna narkoba dengan menggunakan metode naïve bayes
diharapkan  dapat  menjadi  sistem  penunjang kinerja  supaya  mempermudah  masyarakat dan  BNN  Kota  Pagar  Alam  dalam melakukan pengecekan dan sosialiasi tentang bahaya narkoba.
Naïve  Bayes adalah  salah  satu algoritma yang menggunakan teori probalitas,  yaitu  memprediksi  probalitas dimasa  yang  akan  datang  berdasarkan  hasil pengamatan  dari  pengalaman-pengalaman dimasa  lalu  dengan  menggunakan    keahlian dan  pengetahuan  para  pakar  atau  ahli. Metode  ini  bekerja  secara  berdiri  sendiri dimana sebuah fitur yang ada didalam sebuah data tidak saling terkait  dengan adanya fitur- fitur  atau  tidak  adanya  fitur-fitur    yang  lain dalam  data  yang  sama,  atau  disebut  juga dengan bersifat independen [2]
Sistem  prediksi  pengguna  narkoba dengan  menggunakan  metode naïve  bayes yang  dibuat  dapat  membantu  BNN  kota Pagar  Alam  alam  melakukan  prediksi terhadap pengguna narkoba dan penyuluhan bahaya  narkoba  melalui  sistem  yang terkoneksi  dengan internet oleh  karena  itu masyarakat  maupun  pihak  BNN  kota  Pagar Alam  dapat  melakukan  prediksi  dan pengecekan serta penyuluhan melalui sistem
yang dapat digunakan atau diakses dari mana saja pengguna berada dan tanpa harus datang langsung  ke  kantor  BNN  kota  Pagar  Alam, maka  dari  itu  harapanya  sistem  yang  dibuat nantinya  dapat  mempermudah  masyarakat dan  Badan  Narkotika  Nasional  Kota  Pagar Alam  dalam  melakukan  penyuluhan  dan pengecekan  tentang  bahaya  narkoba  tanpa harus  datang  langsung  dan  mengeluarkan biaya yang besar.

## II TINJAUAN PUSTAKA
Bagian  ini  menjelaskan  beberapa  hal tentang  berbagai  teori-teori  atau  studi pustaka  yang  digunakan  dan  berhubungan dengan  berbagai  permasalahan  yang  akan dibahas dalam penelitian yang dilakukan dan juga  akan  menjelaskan  tentang  aplikasi- aplikasi  yang  di  gunakan,  sebagai  landasan pemikiran,  dan  adapun  beberapa  teori  yang digunakan  untuk  menunjang  penelitian  ini, yaitu sebagai berikut :

## 2.1 Sistem Prediksi
Prediksi  merupakan  suatu  proses untuk  memperkirakan  suatu  hal  ataupun kejadian,  yang  dilakukan  secara  sistematis tentang suatu hal yang bisa saja berlangsung atau  terjadi  diwaktu  yang  akan  dating  atau dimasa depan, yang disimpulkan berdasarkan  informasi-informasi  masa  lalu dan  informasi-informasi  sekarang  yang dimiliki  untuk  diambil  keputusan.  Prediksi tidak  selalu  menghasilkan  jawaban  yang pasti  benar  tetapi  berusaha  untuk  mencari jawaban sedekat mungkin yang akan terjadi. [3]  Sedangkan  sistem  prediksi  adalah  suatu aplikasi  berbasis  komuter  yang  dapat dipergunakan  untuk  memperkirakan  suatu hal atau kejadian dimasa yang akan datang.

## 2.2 Narkoba
Narkoba  merupakan  zat  aditif  yang dimasukan  kedalam  tubuh  manusia  dengan berbagai  cara  yaitu  diminum,  disuntikan, atau dihirup, yang mengakibatkan perubahan
pada cara berpikir seseorang, dan perubahan suasana hati dari pengguna zat tersebut, dan juga terjadi perubahan perasaan dan perilaku dari  orang  tersebut.  Narkoba  juga  dapat menyebabkan seseorang yang mengkonsumsinya  menjadi  ketergantungan secara fisik dan dan juga secara psikologi. [4]

## 2.3 Data Minning
Data  minning merupakan  proses pengumpulan  data  yang  berukuran  besar yang  selanjutnya  data  tersebut  diekstrasi untuk  menjadi  informasi-informasi  yang dapat  ditarik  kesimpulan  sehingga  dapat digunakan.  [5] Data minning yaitu  proses
menemukan hubungan yang memiliki kecendrungan dengan memeriksa sekelompok  data  dengan  teknik  penegnalan pola  seperti  teknik  statitik  dan  matematika. [6].
Tahap-tahap  data  minning  dari  data mining yaitu : [7]
1. Pembersihan data;
2. Integrasi data;
3. Seleksi data;
4. Transformasi data;
5. Proses minning;
6. Evaluasi pola; dan
7. Presentasi pengetahuan
2.4 Naïve Bayes
Naïve  Bayes yaitu  cara  atau  metode atau  cara  untuk  mengklasifikasian  dengan cara statistika yang dapat dimanfaatkan atau dipergunakan untuk memperkirakan kemungkinan-kemungkina atau juga memprediksi  probalitas  keanggotaan  suatu class .  Dimana  dalam  pengelelompokan- pengelompokan terbukti mempunyai tingkat ketepatan  dan  waktu  yang  tepat  saat  di aplikasikan  kedalam  suatu database yang sangat  banyak.  [8]  Kemampuan nave  bayes yang kompetitif dalam proses mengelompokan data-data, meskipun
menggunakan  asumsi  independensi  atribut (tidak  terdapat  hubungan  antar  atribut).
Asumsi independensi atribut-atribut tersebut pada  data  yang  ada,  sebenarnya  jarang terjadi, namun meskipun
asumsi independensi  atribut  dilanggar,  kinerja klasifikasi Naïve Bayes cukup tinggi, hal ini terbukti dalam berbagai studi empiris.

## III METODOLOGI PENELITIAN
Metode  merupakan  usaha  atau  teknik yang dapat dilakukan dngan tahapan-tahapan yang  sudah  ditetapkan  dalam  proses berlangsungnya penelitian. Sedangkan penelitian itu sendiri merupakan suatu upaya atau kegiatan dalam bidang ilmu pengetahuan yang dilakukan untuk mendapatkan  atau  memperoleh  fakta  dan prinsip  dengan  teliti,  cermat  dan  sistematis untuk  mewujudkan  kebenaran,  berdasarkan dat-data atau informasi yang diperoleh dalam proses penelitian.

## 3.1 Metode Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data merupakan tahapan  yang  paling  strategis  dalam penelitian karena bertujuan untuk memperoleh  data  sebagai  bahan  penelitian.
[9] Metode yang digunakan dalam pengumpulan  data-data  dan  informasi  yang dibutuhkan  dalam penelitian ini yaitu :

## 1. Observas i
Teknik    observasi  adalah  merupakan cara  dalam  pengumpulan  data-data  dan informasi  yang  dibutuhkan,  dilakukan dengan  pengamatan  atau  terjun  langsung pada  objek  penelitian  yang  dituju,  yaitu  di Badan  Narkotika  Nasional  (BNN)  Kota Pagar Alam.

## 2. Wawancara
Wawancara  adalah  salah  satu  cara dalam mengumpulan data, yaitu dengan cara langsung bertanya kepada orang-orang yang ada  di  objek  penelitian,  sebagai  calon pengguna  sistem  yang  akan  dibuat.,  untuk mengetahui  sistem  yang  sedang  berjalan  di
objek penelitian, serta dapat mengetahui apa saja  yang  dapat  dimasukan  kedalam  sistem yang akan dibuat.

## 3.2 Metode Penegmbangan Sistem
Model SDLC (Software Development Lifecycle)  atau  Waterfall  (Waterfall)  juga dikenal sebagai model siklus hidup sekuensial linier atau klasik. Model air terjun menyediakan  pendekatan  alur  kehidupan perangkat  lunak  sekuensial  atau  berurutan dari  fase  analitik,  desain,  pengkodean, pengujian,  dan  dukungan.  [10][11]  Berikut adalah gambar model air terjun
Gambar 1 Metode Waterfall Sumber : [11] 1. Analisis Proses analisis yaitu aktivitasnya terpusat pada bagaimana menentukan gambaran  dari  perangkat  lunak (software) yang  akan  dibangun,  sehingga  nantinya pengguna dapat memahami perangkat lunak (software) seperti apa yang mereka butuhkan.  Pada  tahap  ini,  Anda  perlu mendokumentasikan  spesifikasi  kebutuhan perangkat lunak anda. Hubungannya dengan penelitian  ini  adalah  peneliti  mengamati, mewawancarai,  mendokumentasikan  dan mengumpulkan  data  untuk  mengetahui pengguna  perangkat  lunak  mana  yang membutuhkannya. . Dalam  penelitian  ini peneliti mengambil data di Badan Narkotika Nasional  (BNN)  Kota  Pagar  Alam  guna untuk  mengetahui  perangkat  lunak  yang  di butuhkan untuk menyelesaikan
permasalahan yang ada.

## 2. Desain
Dalam  tahap  ini  yaitu  membuat rancangan  sistem  yang  akan  dibangun,
seperti  tampilan  antar  muka (interface), perancangan database, merancang  menu- menu  sesuai  dengan  kebutuhan  sistem. Desain merupakan kegiatan yang difokuskan pada  perancangan  sistem  atau    program perangkat  lunak (software) ,  seperti  struktur data,  arsitektur  perangkat  lunak,  dan  teknik pengkodean.  Pada  fase  ini,  kebutuhan perangkat lunak dari fase analisis kebutuhan ditransformasikan  ke  dalam  representasi desain  yang  dapat  diimplementasikan  nanti dalam  program  dengan  membuat  desain antarmuka,  merancang  proses  input  dan output, dan sebagainya.

## 3. Pembuatan kode program
Setelah  desain  dibuat  pada  tahapan sebelumnya, selanjutnya yaitu diterjemahkan ke dalam bahasa pemrograman  yang  dipilih  dan  dapat memenuhi kebutuhan sistem, untuk membuat  suatu  prerangkat  atau  aplikasi system  prediksi  sesuai  dengan  yang diharapkan.  Jadi  pada  tahap  ini  yaitu berkaitan dengan coding,
Bahasa
pemrogaman, code  editor,  browser dan database. Pada tahap ini menghasilkan suatu program  komputer  yang  sesuai  dengan perancangan  atai  desain  yang  telah  dibuat pada tahap sebelumnya.

## 4. Pengujian
Pada  tahap  pengujian  yaitu  memeriksa dengan  menjalankan  program  yang  sudah dibuat,apakah  terdapat  kesalahan-kesalahan (error), terutama dari segi fungsional menu- menu yang telah dibuat, jika ditemukan error maka  akan  dilakukan  perbaikan  terhadap coding, sampai program benar-benar berjalan  tanpa error dan  menu-menu  yang ada  berfungsi  dengan  baik.  Pengujian  juga untuk  memastikan  bahwa  semua  bagian sudah berfungsi sesuai kebutuhan pengguna. Pengujian  menggunakan blackbox  testing guna  mengetahui  kesalahan  ( eror) pada program

## 5. Pemeliharaan
Perangkat  lunak  ini  dapat  berubah setelah digunakan oleh pengguna. Perubahan dapat terjadi karena bug yang terjadi selama pengujian  dan  tidak  terdeteksi  pada  saat pengujian  system  dilakukan,  atau  bahkan adanya  penyesuaian  perangkat  lunak  atau aplikasi  dengan  perangkat  atau  juga lingkungan  barunya.  Pada  tahap  ini  yaitu mendukung atau mempertahankan spesifikasi  untuk  perubahan  menjadi  lebih baik  pada  perangkat  lunak  yang  ada,  tetapi tidak mendukung spesifikasi untuk membuat perangkat lunak baru.

## IV HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil
Berdasarkan hasil dari penelitian telah didapatkan sebuah sistem prediksi pengguna narkoba dengan menggunakan metode naïve bayes .  Dalam  melakukan  pengembangan sistem  prediksi  ini  menggunakan  metode pengembangan waterfall , dimana tahap demi tahap  yang  dilalui  harus  menunggu  tahap sebelumnya  dan  berjalan  berurutan.  [12] Sistem  ini  memberikan  informasi  mengenai bagaimana  cara  memprediksi  pengguna narkoba  melalui  sistem  yang  dibuat  dan pengguna  harus  menjawab  pertanyaan  yang ada di dalam sistem prediksi yang dibuat.

## 4.2 Pembahasan
1 Perhitungan naïve bayes
Dalam  perhitungan  metode naïve bayes ini  nilai  probabilitas  didapat  melalui data  set yang  di  proses  di  aplikasi rapid miner, dan untuk  perhitungan  manual  bisa dilihat dibawah ini . [13]
a. Probabilitas  untuk  menghitung class tidak mengarah ke narkotika

## P1
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛
b. Probabilitas  untuk  menghitung class mengarah ke narkotika

## P1

## = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛 𝑝𝑒𝑟𝑡𝑎𝑛𝑦𝑎𝑎𝑛 𝑚𝑢𝑛𝑐𝑢𝑙 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑛𝑔𝑘𝑖𝑛𝑎𝑛
2 Proses Rapid Miner Setelah melakukan serangkaian penelitian  maka  didapat dataset yang digunakan  untuk  mengelola  data  untuk menentukan nilai probabilitas sebagai acuan membuat sistem.
Gambar 2

## Dataset
Sumber : Hasil Penelitian, 2021
Setelah  melalui  data  set  yang diproses dengan algoritma naïve bayes maka didapat simple  distribution untuk class mengarah  dan  tidak  mengarah  ke  narkoba seperti  gambar  dibawah  ini  dimana  untuk class mengarah didapat nilai 0.636 kemudian untuk class yang  tidak  mengarah  didapat nilai 0.273.
Gambar 3 simple distribution
Sumber : Hasil Penelitian, 2021
Kemudian  setelah  itu  didapat  nilai probabilitas  yang  didapat  melalui  proses rapid miner sebagai acuan dalam
membangun sistem
Gambar 4 Nilai Probabilitas Sumber : Hasil Penelitian, 2021 Selain  itu  dapat  dilihat  nilai  grafik hasil  proses rapid  miner untuk class mengarah dan tidak mengarah
Gambar 5
Nilai Grafik Hasil Proses
Rapid Miner
Sumber : Hasil Penelitian, 2021
Selanjutnya mengukur tingkat akurasi dari algoritma yang  gunakan  dalam  sistem prediksi  pengguna  narkoba  melalui rapid miner .  Dimana dataset kemudian  diolah  di replace  missing ,  dibagi  data  melalui  split data,  kemudian  pilih apply  model ,  dan terakhir  pilih performance untuk  mengukur akurasi algoritma.
Gambar 6

## Replace Missing
Sumber : Hasil Penelitian, 2021
Setelah  data  yang  dimasukan  benar maka  dapat  dilihat  tingkat  akurasi  dari algoritma  yang  digunakan  dalam  sistem prediksi  pengguna  narkoba  ini  dari  hasil tersebut  didapat  nilai  akurasi  sebesar  100%
artinya  algoritma  yang  digunakan  sangat cocok  untuk  sistem  prediksi  pengguna narkoba.
Gambar 7
Tingkat Akurasi Sumber : Hasil Penelitian, 2021
Untuk nilai precisiony a dapat dilihat dari  gambar  dibawah  ini  dimana  dalam  hal ini didapat bahwa class mengarah dan tidak mengarah
Gambar 8 Nilai Precisiony a Sumber : Hasil Penelitian, 2021
Nilai recall dari  proses dataset ini hampir  sama  dengan  nilai  dari precission hasil dari rapid iminer.
Gambar 9 Nilai recall Sumber : Hasil Penelitian, 2021
Untuk  melihat  nilai AUC nya  dapat dilihat dari gambar dibawah ini dimana class
yang  mengarah  dan  tidak  langsung  dapat dilihat
Gambar 10 Nilai AUC
Sumber : Hasil Penelitian, 2021
AUC yang  didapat  dari  proses  melihat performa algoritma dapat dilihat dari gambar dibawah ini.
Gambar 11 Performa Algoritma Sumber : Hasil Penelitian, 2021 Gambar 12 Performa Algoritma Sumber : Hasil Penelitian, 2021 3 Tampilan Sistem
a. Halaman Utama Sistem Prediksi
Halaman  ini  merupakan  halaman utama  dari  sistem  prediksi  pengguna narkoba,  didlamnya  terdapat  menu Home, Abaut Us, dan Login.
Vol. 7, No. 1, Juni 2022

## b. Halaman Buat Akun User
User  langsung  dapat  melakukan registrasi  sesuai  dengan  aturan  dengan mengisis  nama,  nik,  alamat, username dan password, setelah  itu user dapat  langsung melakukan prediksi.
Gambar 13 Halaman Buat Akun User
Sumber : Hasil Penelitian, 2021
c. Halaman Utama User
Ini merupakan halaman utama dari user setelah user melakukan buat akun dan login .
Gambar 14 Halaman Utama User Sumber : Hasil Penelitian, 2021 d. Halaman Prediksi User Dalam halaman ini user dapat melakukan  pilihan  pertanyaan  untuk  nanti dapat di prediksi oleh admin.
Gambar 15 Halaman Prediksi User
Sumber : Hasil Penelitian, 2021
e. Halaman Hasil User
Halaman  ini  merupakan  halaman  hasil prediksi user,  user dapat  melihat  hasil prediksnya sesuai dengan inputan yang ia iisi hasil  dari  prediksi  ini  merupakan  hasil  dari metode naïve bayes untuk lebih jelasnya lihat di bab ielanjutnya.
Gambar 16 Halaman Hasil User
Sumber : Hasil Penelitian, 2021

## 3. Pengujian Sistem
Pengujian  merupakan  kegiatan  untuk mengetahui  suatu  sistem  dapat  berjalan dalam kondisi tertentu,yang hasilnya diamatai  kemudian  dievaluasi.  Pengujian yang  dilakukan  pada  sistem  ini  adalah pengujian alpha testing yang bertujuan untuk memastikan software dapat  berjalan  sesuai dengan  yang  diinginkan,  [14]  dengan menggunakan metode blackbox testing, yang merupakan  salah  satu  metode  pengujian software dari  segi  spesifikasi  fungsional tanpa  menguji  desain  dan  kode  program, untuk  mengetahui  apakah  fungsi input dan output sudah sesuai dengan spesifikasi yang diharapkan. [15]
Dalam i pengujian memiliki i acuan i dalam penilaian penggunaan database, fungsionalitas, algoritma i dan i interface.
Setelah melakukan pengujian i interface,
database , i antar i muka, dan i fungsionalitas maka i dapat i direkap dan didapat i hasil seperti i gambar i dibawah i ini.
Gambar 17 Pengujian Alpha Testing Sumber : Hasil Penelitian, 2021 Setelah  melakukan  pengujian alpha testing , dengan  menguji interface,  database dan fungsionalitas maka selanjutnya dilakukan  pengujian beta ,  yang  merupakan suatu bagian dari pengujian non fungsional, dengan cara menyebarkan kuesioner kepada responden  untuk  mengetahui  tanggapan pengguna  terhadap software yang  dibuat.
[16] Dari hasil penyebaran kuesioner diambil data  sebanyak  10  pengguna,  kemudian dilakukan  analisa  dan  hasilnya  seperti  pada gambar.
Gambar 18

## Pengujian Beta Testing
Sumber : Hasil Penelitian, 2021

## V KESIMPULAN
Sistem  prediksi  ini  dapat  membantu pengguna (user) untuk  mempermudah mendapatkan  informasi  tentang  apa  yang  ia alami  dan  apa  yang  ia  rasakan  berdasarkan hasil  prediksi  yang  dilakukan,  Sistem prediksi  ini  juga  dapat  sebagai  media penerapan intelegensi seorang ahli atau pakar dalam menentukan prediksi pengguna
narkoba.
Dari hasil naïve bayes yang dicocokan di  aplikasi rapid  miner didapat  hasil  untuk
class mengarah  ke  narkotika  sebesar  0.636
dan  untuk class tidak  mengarah  sebesar 0.273 maka bisa disimpulkan valid kemudian untuk  tingkat  akurasi  algoritma  yang digunakan  didapat  nilai  100%  maka  bisa dikatakan sangat baik Hasil pengujian alpha dengan metode blackbox testing didapat nilai rata-rata untuk pengujian database sebesar  3.4, interface sebesar  2.9,  fungsionalitas  3.8  untuk algoritma 3.3  maka  dari  itu  bisa  dikatakan sangat baik atau valid.

## VI SARAN
Semoga  bisa  menampilkan  fitur-fitur dan  tampilan  lebih  menarik  lagi  untuk pengguna seperti dibagian hasil prediksi user bisa ditambahkan form cetak.
Semoga pembangunan sistem prediksi selanjutnya  dibuat  dengan  tingkatan  yang lebih  baik  lagi,  agar  sistem  prediksi  yang dibangun lebihbaik
.
VII DAFTAR PUSTAKA [1] D.  Setiadi and  D.  Syamsuar, “DEVELOPMENT OF THE PAGARALAM COLLEGE OF TECHNOLOGY  OF  COMPUTER NETWORK TO ACCOMMODATE DIGITAL  CAMPUS,” J.  TAM (Technology Accept. Model. , vol. 12,
no. 1, pp. 9–18, 2021.
[2] M.  R.  Handoko  and  N.  Neneng, “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Selama  Kehamilan  Menggunakan
Metode Naive Bayes Berbasis Web,”
J. Teknol. Dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2021.
[3] F. Rohmawati, M. G. Rohman, and S. Mujilahwati, “Sistem Prediksi Jumlah  Pengunjung  Wisata  Wego Kec. Sugio Kab. Lamongan Menggunakan  Metode  Fuzzy  Time Series,” Joutica , vol. 2, no. 2, 2017.
[4] M.  P.  Amanda,  S.  Humaedi,  and  M.
B. Santoso, “Penyalahgunaan narkoba di kalangan remaja (Adolescent Substance Abuse),”
Pros.  Penelit.  Dan  Pengabdi.  Kpd. Masy. , vol. 4, no. 2, 2017. [5] S.  E.  Y.  Putri,  “PENERAPAN MODEL  NAIVE  BAYES  UNTUK MEMPREDIKSI POTENSI PENDAFTARAN  SISWA  DI  SMK TAMAN SISWA TELUK BETUNG BERBASIS WEB,” J. Eng. Comput.
Sci. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, 2021.
[6] M.  F.  Rifai,  H.  Jatnika,  and  B. Valentino,  “Penerapan  Algoritma
Naïve  Bayes  Pada  Sistem  Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft  Office  Specialist  (MOS),” Petir ,  vol.  12,  no.  2,  pp.  131–144, 2019.
[7] I. K. Syahputra, F. A. Bachtiar, and S.
A.  Wicaksono,  “Implementasi  Data Mining  untuk  Prediksi  Mahasiswa Pengambil  Mata  Kuliah  dengan Algoritme Naive Bayes,” J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. e-ISSN , vol. 2548, p. 964X, 2018.
[8] H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp.
160–165, 2018.
[9] I.  Solikin  and  S.  Hardini,  “Aplikasi Forecasting Stok Barang Menggunakan  Metode  Weighted Moving  Average  (WMA)  pada Metrojaya  Komputer,” J.  Inform. , vol. 4, no. 2, 2019.
[10] Y.  S.  Dwanoko,  “Implementasi Software  Development  Life  Cycle (SDLC) Dalam Penerapan Pembangunan  Aplikasi  Perangkat Lunak,” J. Teknol. Inf. Teor. Konsep, dan  Implementasi ,  vol.  7,  no.  2,  p. 143003, 2016.
[11] F.  Rizki,  D.  Irawan,  and  A.  T.
Hidayat,  “Penerapan  Api  Whatsapp Dalam Pelayanan Uji Plagiasi Universitas Bina Insan Berbasis Web Mobile,”  vol.  9,  no.  3,  pp.  528–535, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4054. [12] H. Nur, “Penggunaan  Metode Waterfall  Dalam  Rancang  Bangun
Sistem Informasi Penjualan,” Gener.
J. , vol. 3, no. 1, pp. 1–10, 2019.
[13] A.
Ardiyansyah, P. A.
Rahayuningsih,  and  R.  Maulana, “Analisis  Perbandingan  Algoritma Klasifikasi  Data  Mining  Untuk Dataset  Blogger  Dengan  Rapid Miner,” J. Khatulistiwa Inform. , vol.
6, no. 1, 2018.
[14] S.  Masripah  and  L.  Ramayanti, “Penerapan  Pengujian  Alpha  Dan Beta  Pada  Aplikasi  Penerimaan
Siswa Baru,” J. Swabumi , vol. 8, no.
1, pp. 100–105, 2020.
[15] W. N. Cholifah, Y. Yulianingsih, and S.  M.  Sagita,  “Pengujian  Black  Box Testing  pada  Aplikasi  Action  & Strategy  Berbasis  Android  dengan Teknologi Phonegap,” STRING (Satuan  Tulisan  Ris.  dan  Inov.
Teknol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  206–210, 2018.
[16] F.  N.  Khasanah  and  S.  Murdowo, “Pengujian Beta Pada Aplikasi Game
Edukasi  Pengenalan  Dasar  Islam
Melalui Kuesioner,” J. Ilm. Infokam , vol. 15, no. 2, 2019.