http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Algoritma Naive Bayes untuk Mengklasifikasikan Kepribadian Siswa SMP Berdasarkan Tipologi
Hippocrates-Galenus
1 Meilana, 2 Yuli Astuti*, 3 Irma Rofni Wulandari, 4 Istri Sulistyowati, 5 Brigida Arie M.
1 Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
2 Manajemen Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
3 Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Amikom Yogyakarta
4 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Kompter, Universitas Widya Dharma Klaten
5 Informatika, Fakultas Sains dan Komputer, Universitas Kristen Immanuel
1,2,3 Jl Ringroad Utara, Condongcatur, Depok, Sleman, Yogyakarta, Indonesia 55283
4 Jl.Ki Hajar Dewantara, klaten Utara, Indonesia
5 Jl.Solo Km 11, Yogyakarta *Email : yuli@amikom.ac.id
( received : 16 Maret 2021, revised : 31 Maret 2021, accepted : 20 April 2021)

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  informasi  berbasis  komputer  rentan  memberikan  dampak  yang  negatif terhadap siswa di usia remaja, secara khusus pada jenjang SMP yaitu usia 12 hingga 15 tahun. Usia tersebut merupakan masa peralihan usia anak-anak  menuju remaja. Guru bimbingan konseling (BK) menjadi wadah untuk membenahi serta mendidik para siswa yang mempunyai permasalahan dari segi psikologi,  karakteristik,  ataupun  hal  pendukung  lainnya.  Namun  pada  prakteknya  saat  kegiatan konseling  siswa  akan  merasa  malu  mengungkapakan  permasalahan  yang  dihadapi  dan  cenderung menutupinya sehingga BK butuh banyak waktu untuk mengetahui permasalahan dan karakter siswa. Oleh  karena  itu  diperlukan  sistem  untuk  mengetahui  karakteristik  yang  dimiliki  oleh  siswa,  dengan tujuan  agar  BK  dapat  berkomunikasi  dengan  baik  terhadap  siswa  yang  memiliki  permasalahan  dan bisa  mengetahui  karakternya  sehingga  akan  mempermudah  dalam  penanganannya.  Penerapan algoritma Naïve  Bayes  Classifier pada  penelitian  ini  ditujukan  untuk  mengklasifikasikan  data berdasarkan    karakteristik  yang  sudah  di  tentukan  sebelumnya,  yakni sanguin,  koleris,  melankolis, plegmatis .  Metode  ini  digunakan  untuk  mentukan  kelas  tertinggi  yang  akan  ditujukan  pada karakteristik  kepribadian  tersebut.  Atribut  yang  diperlukan  pada  penelitian  ini  adalah  nama  siswa, usia,  jenis  kelamin,  asal  sekolah  serta  jawaban  soal  test  A,  B,  C,  dan  D.  Pengujian  terhadap  sistem dilakukan  sebanyak  6  kali  pengujian,  dimana  pengujian  pertama  mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar 68,57%, pengujian kedua sebesar 74%, pengujian ketiga sebesar 77,78%, pengujian keempat sebesar 81,18%,  pengujian  kelima  sebesar  85,88%  serta  pengujian  keenam  sebesar  83,53%.  Nilai  akurasi tertinggi  dihasilkan  dari  pengujian  kelima  sebesar  85,88%  pengujian  tersebut  menggunakan Confusion Matrix , dalam hal ini Algoritma Naïve Bayes Classifier mampu mengklasifikasikan dengan baik dan memperoleh hasil akurasi yang cukup tinggi.
Kata kunci :  data mining, klasifikasi, naïve bayes classifier, karakteristik kepribadian

## Abstract
The  development  of  computer-based  information  technology  is  prone  to  hurt  teenage  students, especially  at  the  junior  high  school  level,  namely  12  to  15  years  of  age.  This  age  is  a  period  of transition from the ages of children to adolescents. The counseling guidance teacher (BK) becomes a place  to  fix  and  educate  students  who  have  psychological  problems  or  other  supporting  matters. However, in practice, during counseling activities, students will reveal problems that arise and tend to  cover  them  up  so  that  counseling  takes  a  lot  of  time  to  find  out  the  problems  and  character  of
students.  Therefore  we  need  a  system  to  see  the  contents  of  the  students,  with  the  aim  that  BK  can communicate well with students who have problems and can see their character so that it will make it easier to handle. The application of the Naïve Bayes Classifier algorithm in this study is to classify data based on what has been predetermined, namely sanguine, choleric, melancholy, phlegmatic. This method  is  used  to  determine  the  highest  class  that  will  be  aimed  at  that  personality.  The  attributes required  in  this  study  are  the  name  of  the  student,  age,  gender,  school  origin,  and  answers  to  test questions  A,  B,  C,  and  D. Testing  of  the  system  was carried  out  6 times,  where  the first  test got  an accuracy value of 68.57%. , the second test was 74%, the third test was 77.78%, the fourth test was 81.18%,  the fifth  test  was 85.88%  and  the  sixth test was  83.53%.  The  highest  value  generated from this  test  is  85.88%.  The  test  uses  the  Confusion  Matrix,  in  this  case,  the  Naïve  Bayes  Classifier Algorithm can classify well and get high enough results.
Keywords : data mining, classification, naïve bayes classifier, characteristics personality

## 1 Pendahuluan
Teknologi informasi berbasis komputer terus semakin berkembang, dimana berbagai aspek akan lebih  dipermudah  dengan  adanya  teknologi  tersebut,  tanpa  terkecuali  dalam  dunia  pendidikan[1]. Pendidikan merupakan media pembelajaran untuk menciptakan karakter, jati diri, serta norma-norma pada lingkungan sekolah maupun bermasyarakat. Sekolah Menengah Pertama (SMP) rata-rata berusia 12  sampai  15  tahun,    dimana  pada  usia-usia  tersebut  merupakan  masa  peralihan  dari  anak-anak menuju  remaja.  Rasa  ingin  tahu  terhadap  dunia  luar    yang    terkadang  berkonteks    negatif    sering terjadi,    pada  hal  ini  dibutuhkan  guru  Bimbingan  Konseling  (BK)  yang  akan  membantu menyelesaikan permasalahan tersebut[2][3].
Guru BK  seperti menjadi wadah untuk membenahi serta mendidik para siswa yang mempunyai permasalahan yang menyimpang dalam hal psikologi, karakteristik,  ataupun hal pendukung lainnya. Tetapi akan lebih mudah jika dalam membimbing dan membantu menyelesaikan permasalahan siswa, BK  juga  mengetahui  karakteristik  seperti  apakah  yang  dimiliki  para  siswanya[4][5].  Menurut[6] bimbingan  konseling  juga  bisa  dilakukan  dengan  bantuan  system  untuk  mengurangi  rasa  takut terhadap  BK  dan  akan  menghemat  waktu  karena  tidak  seimbangnya  jumlah  siswa  dengan  guru  BK pada  setiap  sekolah.  Karakteristik  kepribadian  bisa  dikaji  dan  dipelajari  melalui  teori  tentang kepribadian manusia yang sudah dikemukakan oleh tokoh-tokoh terdahulu. Salah satunya yaitu teori hippocrates-galenus yang  mengemukakan  bahwa  kepribadian  manusia  dibedakan  menjadi  empat yaitu melankolis, sanguinis, plegmatis dan koleris[7].
Menurut[8]  algoritma Naïve  Bayes  Classifier merupakan  algoritma  yang  didalamnya  terdapat teknik klasifikasi, dimana pengklasifikasian tersebut menggunakan metode probabilitas serta statistik, selain itu juga mudah diimplementasikan dan memberikan hasil yang akurat.
Algoritma Naïve Bayes Classifier dikategorikan sebagai salah satu klasifikasi dengan efisiensi dan  akurasi  yang  baik,  kelebihan  pada  algoritma  ini  adalah  menangani  data  kuantitatif  dan  data diskrit,  hanya  memerlukan  sejumlah  data  yang  relatif  kecil.  Adapun  menurut[9]  pada  algoritma  ini terdapat  kelemahan  dimana  sebuah  probabilitas  tidak  bisa  mengukur    pada  saat  dimana  ditetapkan seberapa  besar  tingkat  keakuratan  sebuah  prediksi.  Hal  lain  yang  menunjukan  kelemahan  pada algoritma Naïve Bayes Classifier terdapat pada sebuah seleksi atribut sehingga dapat mempengaruhi nilai akurasinya.
Banyak  yang  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier karena  tingkat  akurasinya  yang tinggi, salah satunya dalam bidang maskapai penerbangan. Adapun penelitian tersebut dengan tujuan untuk  menguji  algoritmanya  itu  sendiri,  dimana  hasil  akhir  akan  menentukan  klasifikasi  yang mempunyai  nilai  terbesar  dan  ingin  mendapatkan  hasil  yang  akurat  dari  setiap  permasalahan  yang diuraikan dan diteliti dengan algoritma Naïve Bayes Classifier [10] . Sedangankan pada penelitian ini bertujuan untuk menguji tingkat akurasi algoritma Naïve Bayes pada berdasarkan klafikikasi karakter siswa.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 2 Tinjauan Pustaka
Penelitian yang berjudul “ Analisis Data Mining Untuk Pemetaan Mahasiswa Yang Membutuhkan Bimbingan  dan  Konseling  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier” ,  menjabarkan keberhasilan  mahasiswa  dalam  menjalani  proses  pendidikan  di  perguruan  tinggi.  Keberhasilan tersebut  diukur  melalui  kinerja  akademik  dari  mahasiswa  itu  sendiri.  Namun  terlepas  dari keberhasilan itu terdapat pula beberapa permasalahan yang dihadapi mahasiswa dari lingkungan luar maupun  di  dalam  lingkungan  pendidikan.  Maka  dari  itu  institusi  mendorong  peningkatan  kinerja akademik  untuk  memberikan  pelayanan  berupa  Bimbingan  dan  Konseling  (BK).  Algoritma  yang digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu Naïve  Bayes  Classifier dengan  data  mining  untuk mengklasifikasikan mahasiswa yang memiliki kinerja akademik baik maupun buruk. Guna menunjang keberhasilan  penelitian  ini,  dibutuhkan  sebanyak  507  recordset  data  akademik  mahasiswa  tahun masuk  2008,  program  S1  Fakultas  Teknik  Universitas  Negeri  Padang.  Algoritma  tersebut  berhasil berhasil  mengklasifikasi  data  mahasiswa  yang  membutuhkan  bimbingan  konseling  yang  telah diadakan  oleh  pusat  pelayanan  akademik.  Hasil  akurasi  yang  diperoleh  cukup  besar  mewakili keseluruhan program studi yaitu 81%[11].
Penelitian  lainnya  dengan  judul    “ Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  (Studi  Kasus  :  Fasilkom  Unilak)” mengurai  tentang  kinerja akademik  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  masa  studi  terhitung  dari  para  mahasiswa  berada  pada tahun  ke  3  atau  tepatnya  berada  di  semester  6.  Evaluasi  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan membagi  data  menjadi  dua  yaitu  data  latih  dan  data  uji.  Data  latih  diambil  dari  data  lulusan mahasiswa semester 6 sebanyak 50 data, sedangkan data uji diambil dari mahasiswa semester 6 yang belum  menyelesaikan  masa  studinya  sebanyak  61  data.  Nilai  keakuratan  terbaik  pada  penelitian  ini terhitung  76%,  dengan  perolehan  hasil  48  mahasiswa  pada  tahun  ke  3  atau  semester  6  lulus  tepat waktu  dan  13  mahasiswa  lulus  tidak  tepat  waktu.  Atribut  yang  digunakan  pada  penelitian  ini diantaranya  adalah jenis  kelamin,  program  studi,  asal  sekolah,  daerah  asal,  tempat  tanggal  lahir, indeks prestasi semester 1 sampai dengan 5, indeks prestasi kumulatif dan target kelulusan [12]. Serupa dengan penelitian sebelumnya, penelitian lainnya yakni “ Penerapan Metode Naïve Bayes untuk  Klasifikasi  SMS  Spam  Menggunakan  Java  Programming” .  Pada  penelitian  ini  penulis menjabarkan  tentang  klasifikasi Short  Message  Service  (SMS) spam .  SMS  itu  merupakan  layanan komunikasi yang digunakan seseorang untuk mengirim atau menerima pesan singkat berupa text pada ponsel  yang  dimiliki  pengguna.  Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  yaitu  algoritma Naïve Bayes secara umum. Data latih yang digunakan adalah SMS spam dan SMS bukan spam, aplikasi ini mempunyai  morfologi  tertentu  dalam  proses  pengkategorian.  Tahap  pemrosesan  pada  aplikasi  ini diantaranya yaitu preprocessing berupa case folding dan parsing, transformation berupa penghapusan stopword  removal dan stemming. Akurasi  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  sendiri  yaitu  rata-rata precision sebesar 24%, recall 88% dan confusion matrix sebesar 62% [13][14].

## 2.1 Dasar Teori
Kepribadian  adalah    sejarah  sosial  yang  terdapat  pada  diri    manusia  yang  bersifat  alami  serta dapat  membedakan    dirinya  dari  sesuatu  yang  mengelilingi  kehidupannya.  Dapat  dikatakan kepribadian yang sehat apabila tercapainya taraf diferensiasi dan perkembangan yang optimal, selain itu tingkah laku merupakan faktor utama yang bisa memaknai sebuah kepribadian  manusia.  Dalam dunia psikologi menyebutkan  bahwa kepribadian adalah sebagai satu kesatuan antara jiwa dan raga setiap manusia, hal itu juga membentuk sebuah kesadaran dan eksistensi yang dilakukan  oleh setiap individu dan menekan pada pola perilaku yang autentik dan sangat unik dalam diri manusia[13][15].

## 2.2 Sejarah Sejarah Tipologi Hippocrates-Galenus
Menurut[16]  tipologi  merupakan  sebuah  pengetahuan  yang  menggolongkan  setiap  manusia menjadi  tipe  yang  berbeda-beda  berdasarkan  faktor-faktor    diantaranya  fisik,  psikis,  pengaruh  nilai- nilai  budaya  yang  dominan  dan  lain  sebagainya.  Tipologi  sendiri  terbagi  berbagai    macam    salah satunya yaitu tipologi konstitusi, beberapa ahli telah mengembangkan tipologi ini di antaranya adalah Hippocrates dan Galenus .
Tipologi  ini  di  kembangkan  oleh  galenus  dimana  berdasarkan  pemikiran  Hippocrates  (460-370 SM)  dipengaruhi  oleh  pandang  Ependocles  (490-435  SM)  dimana  tokoh  tersebut  mengemukakan bahwa  pada  alam  semesta  memiliki  empat  unsur  dasar  yaitu  tanah,  air,  udara  dan  api.  Berdasarkan pendapat  yang  di  sampaikan  oleh  Empedoclas  setelah  itu  Hippocrates  menyatakan  bahwa  setiap manusia  mempunyai  4  macam  cairan  yang  memiliki  sifat  sama  seperti  unsur  pada  alam,  sifat-sifat tersebut di antaranya yaitu :
a. Sifat kering yang didefinisikan sebagai empedu kuning, dimiliki oleh chloe serta berwarna kuning.
b. Sifat  basah  yang  didefinisikan  sebagai  empedu    hitam,  dimiliki  oleh Melancolie serta  berwarna hitam
c. Sifat dingin yang didefinisikan sebagai lendir, dimiliki oleh flegma serta berwarna putih
d. Sifat panas yang didefinisikan sebagai darah, dimiliki oleh sanguine serta berwarna merah.
Menurut  Hippocrates,  keempat  cairan  tersebut  yang  dimiliki  oleh  individu  tidak  akan  sama dengan  milik  individu  lainnya.  Setiap  individu  didominasi  oleh  salah  satu  cairan  tersebut  sehingga menyebabkan  timbulnya  ciri  khas  pada  setiap  orang.  Galenus  (129-199  SM)  menyamakan pendapatnya dengan Hippocrates bahwasanya dalam diri seseorang terdapat 4 macam cairan tersebut. Namun hanya salah satu cairan yang mendominasi diri seseorang sehingga timbul ciri khas tertentu. Adapun sifat kejiwaan seseorang yang memiliki ciri khas tertentu akibat dominannya salah satu cairan menurut Galenus disebut temperamen.

## 2.3 Data Mining
Menurut[17] data mining merupakan proses mencari informasi menarik yang terdapat didalam data    menggunakan  metode-metode  tertentu.  Teknik  dalam  data  mining  sangat  bervariasi,  serta pemilihan algoritma yang tepat sangat dibutuhkan yang kemudian bergantung pada pada tujuan serta proses Knowledge Discovery in Database (KDD) secara keseluruhan.
2.4 Algoritma Naïve Bayes Classifier
Menurut[10] klasifikasi algoritma Naïve Bayes Classifier merupakan salah satu algoritma yang diasumsikan  bahwa  ada  ataupun  tidak  ada  ciri-ciri  tertentu  dari  sebuah  kelas  maka  tidak  ada hubungannya  dengan  ciri-ciri  dari  kelas  yang  lainnya.  Adapun  bentuk  umum  dari  teorema  Bayes tertera pada persamaan 1.
( | ) ( | )  ( ) ( ) (1) Dimana   : X :  data dengan class yang belum diketahui Y
:  hipotesis dari data X, merupakan sebuah class yang spesifik P(X)
:  probabilitas awal (priori) bukti X terjadi tanpa mengandung hipotesis yang lain P(X|Y)   :  probabilitas sebuah bukti X terjadi akan mempengaruhi hipotesis Y P(Y)
:  probabilitas awal (priori) hipotesis Y terjadi tanpa mengandung bukti  apapun
P(Y|X)   :  probabilitas  akhir  bersyarat  (conditional  probability)  suatu hipotesis Y  terjadi  jika diberikan bukti evidence X terjadi
Formulasi Naïve  Bayes  Classifier untuk  klasifikasi  adalah  sebagai  berikut  terdapat  pada persamaan 2.
( | ) ( ) ( |  ) ( ) (2) Dimana : P(Y) :  probabilitas awal class Y P(X|Y) :  probabilitas data dengan vektor X pada class Y
( |  ) :  probabilitas independen class Y dari semua fitur dalam vektor X
Distribusi Gaussian dipilih  untuk  merepresentasikan  sebuah  peluang class yang  mempunyai sebuah  syarat  untuk  atribut  kontinyu.  Distribusi  ini  mempunyai  karakteristik  dua  parameter  yaitu mean dan varian untuk  setiap class Y,  sedangkan  peluang  bersyarat  untuk  atribut  X  terdapat pada persamaan 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
( | ) √ ( ) (3)
Dimana :
:  mean sample Xi (x) dari keseluruhan data latih
:  sample ( ) dari data latih
3 Metode Penelitian
Metode pada penelitian ini terdapat dua alur, pada Gambar 1 adalah diagram alir proses penelitian dan Gambar 2 adalah flowchart klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes.
Analisa Masalah Pengumpulan Literasi Merumuskan Masalah Buku dan Jurnal Menentukan Kebutuhan Data Pengumpulan Data Kuesioner Preprocessing Probabilitas Hasil Prediksi Hasil Akurasi Pengolahan Data Gambar 1 Diagram Alir Proses Penelitian Gambar 2 Flowchart Klasifikasi menggunakan Naïve Bayes
Pada  Gambar  1  dan  Gambar  2  menjelasakan  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  pada  peneltian ini.  Tahap  ini  dimulai  dari  analisa  masalah  kemudian  merumuskan  permasalahan  tersebut.    Pada penelitian  ini  dataset  yang  digunakan  berupa  data  karakteristik  kepribadian  peserta  didik,  dengan kebutuhan  data  nama,  usia,  jenis  kelamin,  asal  sekolah,  kelas,  nomor  handphone  dan  soal  tes.  Pada soal  tes  terdapat  40  soal  tes  yang  terdapat  didalam  kuesioner  online,  yang  masing-masing  nomor memiliki pilihan jawaban yaitu A, B, C, dan D. Adapun data yang diperoleh dari pengisian kuesioner online  yang  dikumpulkan  oleh  siswa-siswi  SMP  N  kelas  7  dan  kelas  8  yang  masing-masing  terdiri dari 4 kelas yaitu 7A, 7B, 7C, 7D serta 8A, 8B, 8C, 8D pada bulan September 2020. Data diperoleh melalui  kuesioner  yang  telah  diisi  dan  dikumpulkan  oleh  siswa-siswi  kelas  7  dan  8  SMP  Negeri  1 Depok  secara  online.  Kuesioner  diklasifikasikan  kedalam  4  kelas  tipe  kepribadian  menurut  tipologi Hippocrates-Galenus yaitu Sanguin, Koleris, Melankolis serta Plegmatis. Tahapan dalam pengolahan data adalah sebagai berikut.
1. Studi  literatur  digunakan  sebagai  acuan  dalam  melakukan  proses  perhitungan  nilai-nilai probabilitas  pada  masing-masing  kelas  terhadap  data  latih  sesuai  dengan  kaidah  perhitungan algoritma Naïve Bayes . Selanjutnya nilai probabilitas akhir akan menentukan kategori kelas sesuai data yang sudah diuji.
2. Setelah  data  yang  diperoleh  dari  kuesioner  terkumpul  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan preprocessing data,  yang  awalnya  hanya  data  mentah  kemudian  diproses  dan  dikelompokan berdasarkan tiap-tiap kelas yaitu Sanguin, Koleris, Melankolis, Plegmatis.
3. Pengolahan data pada tahap ketiga dilakukan setelah hasil dari preprocessing untuk menentukan hasil dari data yang bertipe numerik, diantaranya yaitu : menentukan standar deviasi, probabilitas, serta menentukan hasil akhir  berdasarkan kaidah perhitungan algoritma Naïve Bayes. Data  yang  didapatkan  dari  kuesioner  kemudian  diolah,  tahap  pengolahan  data  ini  terdiri  dari  tiga tahapan  yaitu  preprocessing  data  kemudian  dilanjutkan  probabilitas  menggunakan  algoritma  naïve bayes  yang  nantinya  menghasilkan  nilai  prediksi,  dari  hasil  nilai  prediksi  kemudian  diolah  lagi menggunakan confusion  matrix untuk  mendapatkan akurasinya.  Pada  data  uji  menggunakan  10  data sampel, data sampel ini diperoleh dari kuesioner yang sudah diisi oleh para siswa-siswi. Dimana pada data  uji  didalamnya  terdapat  atribut  Nama,  Usia,  Jenis  Kelamin,  Asal  Sekolah,  Jawaban  Tes  serta Kelas kepribadian.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Data yang diperoleh dari pengisian kuesioner online yang dikumpulkan oleh siswa-siswi SMP N  kelas  7  dan  kelas  8  kemudian  dilakukan  preprocessing  data  dan  sudah  dikelompokan  masing- masing  menjadi  4  kelas  karakteristik  kepribadian  yaitu  Sanguin,  Koleris,  Melankolis,  Plegmatis. Terdapat 100 record data yang dibagi menjadi 25 record data pada kelas Sanguin, 25 record data pada kelas Koleris, 25  record  data  pada  kelas Melankolis dan  25  record  data  pada  kelas Plegmatis. Sedangakan  pada  data  uji  menggunakan  10  record  data  yang  terdiri  dari  kelas  Sanguin,  Koleris, Melankolis,  Plegmatis.  Dari  data  latih  tersebut,  kemudian  dihitung  nilai  probabilitas  kelasnya.  Nilai Probabilitas yang akan dihitung terbagi menjadi 4, dimana diantara kelas-kelas tersebut sudah dibagi menjadi 25 jumlah prediksi setiap kelas yaitu Sanguin 25, Koleris 25 Melankolis 25 dan Plegmatis 25. Kemudian dilakukan perhitungan probabilitas sesuai dengan persamaan 1.
P(Sanguin) = ∑ Sanguin / jumlah total = 25/100 = 0,25 P(Koleris) = ∑ Koleris / jumlah total = 25/100 = 0,25 P(Melankolis) = ∑ Melankolis / jumlah total = 25/100 = 0,2556 P(Plegmatis) = ∑ Plegmatis / jumlah total = 25/100 = 0,25
Pada semua fitur (fitur jenis kelamin, asal sekolah, usia, dan jawaban tes) juga akan dihitung nilai probabilitasnya dengan hasil terlihat pada Tabel 2 dan semua jumlah fitur terlihat pada Tabel 1.
Volume 10, Nomor 2, Mei 2021: 480-489                                                                                                         e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 1 Jumlah Nilai Fitur Sanguin Koleris Melankolis Plegmatis ∑ Laki-laki (L) 10 13 6 17 ∑ Perempuan (P) 15 12 19 8 ∑ Swasta (S) 1 5 1 2 ∑ Negeri (N) 24 20 24 23 ∑ Usia 324 321 323 327 ∑Jawaban Tes A 389 232 162 226 ∑Jawaban Tes B 147 341 163 140 ∑Jawaban Tes C 232 263 423 251 ∑ JawabanTes D 232 164 252 383
Kemudian dihitung probabilitasnya menggunakan persamaan 1 dengan hasil terdapat pada Tabel 2.
Tabel 2 Nilai Probabilitas Semua Fitur Sanguin Koleris Melankolis Plegmatis P (Laki-laki) 10/25 = 0,4 13/25 = 0,52 6/25 = 0,24 17/25 = 0,68 P (Perempuan) 15/25 = 0,6 12/25 = 0,48 19/25 = 0,76 8/25 = 0,32 P (Swasta) 1/25 = 0,04 5/25 = 0,2 1/25 = 0,04 2/25 = 0,08 P (Negeri) 24/25 = 0,96 20/25 = 0,8 24/25 = 0,96 23/25 = 0,92 P (Usia) 324/25 = 12,96 321/25 = 12,84 323/25 = 12,92 327/25 = 13,08 P (Jawaban A) 389/25 = 15,56 232/25 = 9,28 162/25 = 6,48 226/25 = 9,04 P (Jawaban B) 147/25 = 5,88 341/25 = 13,64 163/25 = 6,52 140/25 = 5,6 P (Jawaban C) 232/25 = 9,28 263/25 = 10,52 423/25 = 16,93 251/25 = 10,04 P (Jawaban D) 232/25 = 9,28 164/25 = 6,56 252/25 = 10,08 383/25 = 9,96
Selanjutnya dihitung nilai standar deviasinya pada semua fitur, hasil nilai standar deviasi semua fitur terdapat pada Tabel 3.
Tabel 3 Nilai Standar Deviasi Semua Fitur Sanguin Koleris Melankolis Plegmatis S (Usia) 16,2/24 = 0,675 √0,675=0,82159 11,36/24 =0,473 √0,473=0,68774 7,84/24 = 0,326 √0,326=0,57096 7,84/24 = 0,326 √0,326=0,57096 S (Jawaban A) 196,16/24 =8,1733 √8,1733=2,8589 301,04/24 =12,5433 √12,5433=3,5416 274,16 /24 = 11,4233 √ 11,4233 = 3,3798 352,96 /24= 14,7066 √ 14,7066 = 3,8349 S (Jawaban B) 152,64 /24 = 6,36 √6,36= 2,5219 273,76 /24= 11,4066 √ 11,4066 =3,3773 226,24/24 = 9,4266 √9,4266=3,0702 148/24 = 6,1666 √6,1666=2,4832 S (Jawaban C) 151,04/24 =6,2933 √6,2933 =2,5086 116,24/24 = 4,8433 √4,8433=2,2007 141,84/24 = 5,91 √5,91=2,4310 174,2/24 =7,2583 √7,2583=2,6941 S  (Jawaban D) 239,04/24 =9,96 √9,96=3,1559 276,16/24 =11,5066 √11,5066 =3,3921 230,68/24 = 9,6116 √9,6116=3,1002 135,44/24= 5,6433 √5,6433=2,3755
Pada  nilai  standar  deviasi  perhitungan  hanya  dilakukan  pada  fitur  Usia,  Jawaban  Tes  A, Jawaban Tes  B, Jawaban Tes  C serta Jawaban Tes D,  dikarenakan  semua  masing-masing  data  pada fitur tersebut mempunyai nilai. Sedangkan pada fitur Jenis Kelamin dan Asal sekolah ada yang tidak mempunyai  nilai  sehingga  pada  fitur  tersebut  tidak  bisa  dihitung  keseluruhan  nilai  standar  deviasi pada  kelas-kelas  Sanguin,  Koleris,  Melankolis  maupun  Plegmatis.  Selanjutnya  adalah  proses perhitungan  dengan  data  uji,  sample  data  uji  uang  digunakan  ada  10  record,  data  uji  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 4.
Volume 10, Nomor 2, Mei 2021: 480-489                                                                                                         e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Tabel 4 Data Uji No Nama Usia  JK  Asal Sekolah Jawaban Tes Kelas A B C D 1 Ramzy Farhah M 14 L Negeri 22  12  4 2 Sanguin 2 Irene Dewi Vania Christiany  12 P Negeri 11  9 11  9 Koleris 3 Ellena Novitasari 12 P Negeri 16  7 8 9 Sanguin 4 Zulfia Ali Djumaeni 13 P Negeri 8 14  13  5 Koleris 5 Elizabeth Velin Girik Allo 12 P Negeri 14  3 12  11  Sanguin 6 Aqiel Zidan Khoiron 13 L Swasta 4 8 12  16  Plegmatis 7 Naufal Ihsan Ardiansyah 13 L Negeri 7 13  8 12  Plegmatis 8 Shafira Imas Sofwatunnisa 13 P Negeri 6 5 17  12  Melankolis 9 Nathanael Nandana 13 L Negeri 13  16  10  1 Koleris 10 Nadhira Lulu Cahyani 13 P Negeri 13  4 14  9 Melankolis
Pada  perhitungan  Fitur  Usia,  Jawaban  tes  A,B,C,D  penulis  mengambil  sampel  dari  data  uji pertama,  yaitu  dengan  Nama  Ramzy  Farhah,  Usia  14th,  Jenis  Kelamin  L  (laki-laki),    Asal  sekolah Negeri,    Jawaban  tes  A  22,    Jawaban  tes  B  12,  Jawaban  tes  C  4,  Jawaban  tes  D  2,  Kelas  Sanguin. Selanjutnya  dari  data  uji  yang  ada  pada  Tabel  4  akan  dilakukan  perhitungan  ke  semua  fitur menggunakan persamaan 3, dengan hasil terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Perhitugan Fitur Usia Pada Data Uji Sanguin Koleris Melankolis Plegmatis Usia 0,140644596 0,028791275 0,00295428 0,013231895 Jawaban A 0,102331387 0,067376207 0,046913874 0,06959861 Jawaban B 0,099591812 0,116937031 0,109763383 0,093778665 Jawaban C 0,111874597 0,073271225 0,015046955 0,104769311 Jawaban D 0,096800971 0,108753442 0,090399562 0,010363686

## 4.1 Menghitung Nilai probabilitas Akhir pada masing-masing data uji
Setelah  mengetahui  nilai  pada  semua  fitur,  selanjutnya  menghitung  nilai  probabilitas  akhir pada masing-masing data uji.
a. Kelas Sanguin
P(X | Sanguin) = P(Sanguin) * P(Jenis Kelamin = Laki-Laki | Sanguin) * P(Usia = 14 | Sanguin) * P(Asal Sekolah = Negeri | Sanguin) * P(Jawaban Tes A = 22 | Sanguin) * P(Jawaban Tes B = 12 | Sanguin) * P(Jawaban Tes C = 4 | Sanguin) * P(Jawaban Tes D = 2 | Sanguin)
=  0,25 * 0,4  * 0,96  * 0,1406  *0,1023  *0,0996  * 0,1119 * 0,0968 = 0,0000014896 b. Kelas Koleris
P(X | Koleris) = P(Koleris) * P(Jenis Kelamin = Laki-Laki | Koleris) * P(Usia = 14 | Koleris) * P(Asal Sekolah = Negeri | Koleris) * P(Jawaban Tes A = 22 | Koleris) * P(Jawaban Tes B = 12 | Koleris) * P(Jawaban Tes C = 4 | Koleris) * P(Jawaban Tes D = 2 | Koleris)
= 0,25 * 0,52 * 0,8 * 0,0288 * 0,0674 * 0,1169 * 0,0733 * 0,108 = 0,0000001868
c. Kelas Melankolis
P(X | Melankolis) = P(Melankolis) * P(Jenis Kelamin = Laki-Laki | Melankolis) * P(Usia = 14 | Melankolis) * P(Asal Sekolah = Negeri | Melankolis) * P(Jawaban Tes A = 22 |
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Melankolis) * P(Jawaban Tes B = 12 | Melankolis) * P(Jawaban Tes C = 4 Melankolis) * P(Jawaban Tes D = 2 | Melankolis) = 0,25 * 0,24 * 0,96 * 0,003 * 0,0469 * 0,1098 * 0,015 * 0,0904 = 0,0000000121 d. Kelas Plegmatis
P(X | Plegmatis) = P(Plegmatis) * P(Jenis Kelamin = Laki-Laki | Plegmatis) * P(Usia = 14 | Plegmatis) * P(Asal Sekolah = Negeri | Plegmatis) * P(Jawaban Tes A = 22 | Plegmatis) * P(Jawaban Tes B = 12 | Plegmatis) * P(Jawaban Tes C = 4 | Plegmatis) * P(Jawaban Tes D = 2 | Plegmatis) = 0,25 * 0,68 * 0,92 * 0,0132 * 0,0696 * 0,0938 * 0,1048 *0,015  = 0,0000000212 Maka dapat disimpulkan nilai probabilitas akhir terbesar ada pada kelas Sanguin, oleh sebab itu data uji bisa diklasifikasikan sebagai karakteristik Sanguin.

## 4.2 Pengujian
Pada  penelitian  ini  dilakukan  enam  kali  pengujian  dengan  data  pengujian  yang  berbeda-beda jumlah recordnya. Hasil dari pengujian terdapat pada Tabel 6.
Tabel 6 Hasil Pengujian Pengujian Ke Data Pengujian Data Latih Data Uji Akurasi Laju Error S K M  P S K M  P 1 170 32  21  41  41  13 9 7 6 68,57% 31,43% 2 215 46  15  48  56  12  11  14  13 74% 20% 3 278 61  14  69  71  18  13  17  15 77,78% 22,2% 4 320 58  16  79  82  20  13  21  31 81,18% 18,82% 5 320 56  19  82  78  22  10  18  35 85,88% 14,12% 6 320 46  19  89  81  32  10  11  32 83,53% 16,47% 4.3 Hasil Pengujian Akurasi Algoritma Naïve Bayes Classifier
Pada  pengujian  pertama  sampai  keenam  menunjukan  nilai  akurasi  yang  berbeda,  hal  ini disebabkan jumlah komposisi data setiap kelas karakteristik kepribadian berbeda-beda. Oleh sebab itu semakin banyak data latih yang digunakan akan menambah variasi atau komposisi data sehingga nilai akurasi  yang  dihasilkan  juga  semakin  baik.  Dari  enam  pengujian,  akurasi  tertinggi  didapat  pada pengujian kelima yaitu dengan nilai akurasi sebesar 85,88%  dan nilai laju error sebesar 14,12%. Data yang  digunakan  untuk  pengujian  kelima  sebesar  320 record data,  dimana  235 record data  sebagai data  latih  dan  85 record data  sebagai  data  uji.    Adapun  grafik    hasil  pengujian  akurasi  Algoritma Naïve Bayes Classifier dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3 Grafik Hasil Pengujian Akurasi Algoritma Naïve Bayes Classifier
68,57%
74% 77,78% 81,18% 85,88% 83,53% 31,43% 20% 22,20% 18,82% 14,12% 16,47% 1 2 3 4 5 6 Pe rse n tase Pengujian Grafik Hasil Pengujian Akurasi Laju Error
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 5 Kesimpulan
Algoritma Naïve  Bayes  Classifier mampu  mengklasifikasikan  karakteristik  kepribadian  siswa dengan  karakter  kepribadian sanguin,  koleris,  melankolis serta plegmatis. Jumlah  data  latih  pada proses  klasifikasi  akan sangat  mempengaruhi  nilai  akurasi  dan laju error,  semakin  banyak  data  latih yang digunakan maka nilai akurasi yang dihasilkan juga semakin baik. Nilai akurasi tertinggi sebesar 85,88% dan nilai laju error sebesar 14,12% pada pengujian kelima dari enam pengujian menggunakan metode Confusion  matrix ,  sehingga  dapat  disimpulkan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier mampu mengklasifikasikan dengan baik dan memperoleh hasil akurasi yang cukup tinggi.

## Referensi
[1] M.  Husaini,  “Pemanfaatan  Teknologi  Informasi  Dalam  Bidang  Pendidikan  (E-Education),” Mikrotik , vol. 2, 2014.
[2] H.  Hermino,  “Pendidikan  Karakter  Dalam  Perspektif  Psikologis  Siswa  Sekolah  Menengah Pertama Diera Globalisasi dan Multikultural,” Peradaban , vol. VIII, pp. 19–40, 2015.
[3] Y.  N.  .  Sari,  “Perkembangan  Kognitif  dan  Emosi  Psikolog  Masa  Remaja  Awal,” Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 1, pp. 6–12, 2017.
[4] N. . Pieter, H.Z Lubis, Pengantar Psikologi Dalam Perawatan . Jakarta, 2010.
[5] W.  S.  Perbowosari,  H  Indrawan,  I  Hadion, Pengantar  Psikologi  Pendidikan .  Jawa  Timur: Qiara Media, 2019.
[6] W.  A.  Laksono,  Y.  Astuti,  S.  Informasi,  U.  A.  Yogyakarta,  M.  Informatika,  and  U.  A. Yogyakarta, “Metode Myer Briggs Type Indicator ( MBTI ) untuk Tes Kepribadian Sebagai Media  Pengembangan  Diri  (  Studi  Kasus :  SMAN  2  Kebumen  )  Pendahuluan  Hasil  dan Pembahasan Tinjauan Pustaka Metode Penelitian,” vol. 1, no. 2, pp. 1–6, 2020.
[7] F. Littauer, Personality Plus . 1992.
[8] Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi,” Informatika , vol. 6, 2014.
[9] I.  Muhammad,  H  Prasojo, C.A  Sugianto,  N.A  Surtiningsih,  L  Cholissodin, “Optimasi  Naive Bayes Classifier dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization pada Data Iris,” Teknol. Inf. dan Ilmu Kompter , vol. 4, pp. 180–184, 2017.
[10] R. Wati, “Penerapan Algoritma Genetika untuk Seleksi Fitur pada Analisis Sentimen Review Jasa Maskapai Peerbangan Mengguakan Naive Bayes,” Evolusi , vol. 4, 2016.
[11] H.  .  Saputra,  “Analisis  Data  Mining  untuk  Pemetaan  Mahasiswa  yang  Membutuhkan Bimbingan dan Konseling Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier,” Teknol. Inf. dan Pendidik. , vol. 11, 2018.
[12] A. Nasution, N Djahara, K Zamsure, “Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus: Fasilkom Unilak),” Teknol. Inf. dan Komun. Digit. Zo. , vol. 6, pp. 1–11, 2015.
[13] S. Ja’far, “Struktur Kepribadian Manusia Perspektif Psikologi dan Filsafat,” Ilm. Psikol. , vol. 2, pp. 209–221, 2015.
[14] G.  .  Pranata,  H.K  Subari Gunawan,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  untuk  Klasifikasi  SMS Spam Menggunakan Java Programming,” J-Intech , vol. 7, 2019.
[15] M. . Putri, Pengaruh Kepribadian Menurut Teori Big Five Factor Terhadap Sikap Altruisme pada Mahasiswa Bina Nusantara . 2015.
[16] Kuntjojo, Psikologi Kepribadian . Kediri, 2009.
[17] Y.  Mardi,  “Data  Mining:  Klasifikasi  Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Edik  Inform. ,  vol.  2, 2019.