Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 483-495

## Perbandingan Tingkat Optimalisasi Metode K-Nearest Neighbor Dan Naïve Bayes Dalam Klasifikasi Kelayakan Alat Laboratorium Kimia
Sri Mulya 1 *, Gunadi Widi Nurcahyo 2 , Billy Hendrik 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK”, Padang, Indonesia
E-mail: srimulya@adm.unand.ac.id 1* , gunadiwidi@yahoo.co.id 2 billy_hendrik@upiyptk.ac.id 3

## Abstract
Classification  of  the  appropriateness  of  equipment  in  the  laboratory  is  needed  by university management to determine future laboratory development steps. The suitability of laboratory equipment can be influenced by various factors, so it is necessary to know which  variables  are  crucial  in  influencing  the  condition  of  the  laboratory  equipment's suitability. Data mining techniques can be used to explore new knowledge so  that it can produce  appropriate  laboratory  equipment.  Some  algorithms  that  can  be  used  are  K - Nearest Neighbord and Naive Bayes. The aim of this research is to compare the level of optimization  of  two  methods  in  classifying  the  suitability  of  Chemistry  laboratory equipment  at  FMIPA  Unand  using  the  K-Nearest  Neighbor  and  Naive  Bayes  methods. The attributes used are year of procurement, level of use, level of damage, length of use of the  tool,  and  condition  of  tool  accessories.  The  data  used  is  Materials  Chemistry laboratory  equipment,  FMIPA,  Andalas  University  from  2010-2023  with  a  total  of  105 data.  The  research  results  show  that  the  accuracy  level  of  the  Naive  Bayes  Method  is better  than  the  K-Nearest  Neighbor  Method.  This  is  proven  by  the  results  of  the Rapidminer test, which obtained the highest accuracy of 94.74% at a total testing data of 30% of the total data, while for the K-Nearest Neighbor method, the highest accuracy was obtained  at  79.03%  at  a  total  testing  data  of  50%  of  the  total  data.  It is  hoped  that  the results  of  the  tool  classification  can  serve  as  guidance  and  evaluation  to  support  the development of the FMIPA Chemistry laboratory at Andalas University.
Keywords: classification,  feasibility,  laboratory  tools,  K-Nearest-Neighbor  Method, Naive Bayes Method

## Abstrak
Klasifikasi  kelayakan  alat  yang  ada  di  laboratorium  dibutuhkan  oleh  manajemen perguruan  tinggi  untuk  menentukan  langkah-langkah  pengembangan  laboratorium kedepannya.  Kelayakan  alat  laboratorium  dapat  dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor sehingga  perlu  diketahui  variabel  mana  yang  sangat  menentukan  dalam  mempengaruhi kondisi  kelayakan  alat  laboratorium.  Teknik  data  mining  dapat  digunakan  untuk menggali  suatu  pengetahuan  baru  sehingga  dapat  menghasilkan  kelayakan  alat laboratorium.  Beberapa  Algoritma  yang  dapat  digunakan  adalah  K-Nearest  Neighbord dan Naive Bayes. Tujuan penelitian ini adalah untuk membandingkan tingkat optimalisasi dari  dua  metode  dalam  mengklasifikasi  kelayakan  alat  laboratorium  Kimia  FMIPA Unand  menggunakan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Naive  Bayes.  Atribut  yang digunakan  yaitu  tahun  pengadaan,  tingkat  pemakaian,  tingkat  kerusakan,  lama  pakai alat,  dan  kondisi  aksesoris  alat.  Data  yang  digunakan  adalah  alat  laboratorium  Kimia Material  FMIPA  Universitas  Andalas  dari  tahun  2010-2023  dengan  jumlah  data  105. Hasil  penelitian  menunjukkan  tingkat  akurasi  Metode  Naive  Bayes  lebih  baik  dari  pada Metode  K-Nearest  Neighbor.  Hal  ini  dibuktikan  dari  hasil  pengujian  Rapidminer didapatkan  akurasi  tertinggi  94.74%  pada  jumlah  data  testing  30%  dari  total

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 483-495
keseluruhan  data  sedangkan  untuk  Metode  K-Nearest  Neighbord  didapatkan  akurasi tertingi  79.03%  pada  jumlah  data  testing  50%  dari  total  keseluruhan  data.  Hasil klasifikasi  alat  diharapkan  dapat  menjadi  pedoman  dan  evaluasi  untuk  mendukung pengembangan  laboratorium Kimia FMIPA Universitas Andalas.
Kata  Kunci: klasifikasi,  kelayakan  ,  alat  laboratorium,  Metode  K-Nearest-Neighbor, Metode  Naive Bayes

## 1. Pendahuluan
Data Mining adalah rangkaian atau aktivitas yang digunakan untuk mencari hubungan yang bermakna dengan menggunakan pola dan kecenderungan dalam sejumlah besar data yang direkam dengan metode.  Teknik dan metode di dalam Data Mining sangat beragam [1].  Data Mining dikenal dengan nama Knowledge Discovery in Database (KDD) dalam jurnal  ilmiah  sehingga  hasil  Data  Mining  dapat  digunakan  untuk  memperbaik i pengambilan  keputusan  di  masa  yang  akan  datang[2].    Proses  yang  biasanya  dilakukan oleh  Data  Mining  adalah  deskripsi,  prediksi,  evaluasi,  klasifikasi,  pengelompokan,  dan asosiasi  [3].  Dalam  Data  Mining  prediksi  dan  klasifikasi  banyak  digunakan  untuk menganalisis  data  yang  dapat  menggambarkan  kategori  data  atau  memprediksi  data  d i masa mendatang  [4].
Knowledge  Discovery  In  Databases  (KDD)  didefiniasikan  ekstraksi  informas i potensial  implisit  dan  tidak  dikenal  dari  sekumpulan  data.  Proses  Knowledge  Discovery melibatkan  hasil  dari  proses  Data  Mining  (proses  mengekstrak  kecendrungan  pola  suatu data),  kemudian  mengubah  hasilnya  secara  akurat  mendjadi  informasi  yang  mudah dipahami [5]. Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah proses secara keseluruhan dalam  menentukan  pengetahuan  yang  berguna  dari  suatu  kumpulan  data.  Adapun tahapan-tahapan  dalam  KDD  antara  lain  selection  (Menyeleksi  data  yang  relevan), preprocessing  (menghilangkan  noise  dan  inkosisten  data,  menggabungkan  data  yang bersumber  dari  banyak  sumber),  transformation  (mentransformasi  data  kedalam  bentuk yang sesuai untuk proses Data Mining), Data Mining (memilih Metode Data Mining yan g sesuai  dengan  pattern  data;  ekstraksi  pola  dari  data),  interpretation/evaluation (menginterprestasi pola menjadi pengetahuan dengan menghilangkan pola yang redundant dan  tidak  relevan  [6].  Data  Mining  sebagai  suatu  rangkaian  proses  dapat  dibagi  menjad i beberapa tahap proses. Tahap-tahap tersebut bersifat  interaktif, pemakai terlibat langsun g atau  dengan  perantaraan  knowledge  base  [2][7].  Tahap-tahap  yang  ada  dalam  Data Mining  adalah sebagai  berikut:
a. Seleksi  data (data selection)
Data yang ada pada database sering kali tidak semuanya dipakai, oleh karena  itu hanya data yang  sesuai untuk dianalisis  yang akan diambil  dari database.
b. Preprocessing
Merupakan  proses  yang  dilakukan  dengan  cara  memeriksa  kembali  data  antara lain  untuk  pembersihan  data-data  redudansi,  outlier,  dan  bernilai  null  (data  yang kosong). Hal ini dilakukan agar input data yang akan diolah merupakan data yan g telah  “bersih”  sehingga  hasil  dari  perhitungan  Metode  Data  Mining  pun  akan memberikan  hasil  yang  sesuai.
c. Transformasi data (data transformation)
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  diproses  dalam Data Mining.
d. Proses mining Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode  diterapkan  untuk  menemukan pengetahuan  berharga  dan tersembunyi  dari data.
e. Evaluasi  pola (pattern evaluation) Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik  ke  dalam  Knowledge  Based  yan g ditemukan.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
f. Presentasi  pengetahuan   (knowledge  presentation) Merupakan  visualisasi  dan  penyajian  pengetahuan  mengenai  metode  yang digunakan  untuk memperoleh  pengetahuan  yang diperoleh  pengguna.
Laboratorium Kimia Material merupakan laboratorium penelitian yang berfungsi untuk menyelenggarakan  penelitian  dan  pengabdian  kepada  masyarakat  dalam  pengembangan material dan bahan-bahan anorganik.  Laboratorium Kimia Material digunakan oleh dosen dan  mahasiswa  setiap  harinya,  sehingga  dapat  menimbulkan  tingkat  kerusakan  alat  yang ada  di  laboratorium  semakin  tinggi.  Kerusakan  yang  terjadi  pada  alat  alat  laboratorium akan  dapat  mengganggu  proses  penelitian  dan  pengabdian  kepada  masyarakat  yang dilakukan  di Laboratorium  Kimia  Material.
Klasifikasi adalah salah satu ide penambangan data yang banyak digunakan pada tahap awal pengambilan keputusan [8]. Klasifikasi dalam Data Mining sering digunakan untuk menemukan  pola  yang  berkaitan  dengan  deskripsi  dan  pembedaan  kelas  mencoba menebak  kelas  dari  objek  yang  ID  kelasnya  tidak  diketahui  [9].    Ketepatan  dalam memprediksi  dan  mengklasifikasikan  kelayakan  alat  laboratorium  membutuhkan  data yang akurat sehingga dibutuhkan sebuah Metode terutama dalam klasifikasi yang mudah diinterpretasikan  dan  diimplementasikan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan    [6]. Dalam  Data  Mining  ada  beberapa  teknik  pengolahan  data  yaitu:  deskripsi,  estimasi, prediksi, klasifikasi, klasterisasi, dan asosiasi [10].  Beberapa  Metode-Metode klasifikas i yang  termasuk  dalam  kategori  mudah  diinterpresikan  yaitu,  C4.5,  K-means,  Priori, Support Vector Machines, K-Neirest  Neighbord  dan Naive  Bayes [11][12][13].
Penelitian  sebelumnya  tentang  akurasi  tingkat  kelayakan  pakai  terhadap  peralatan perangkat keras menggunakan metoda rough Set menghasilkan 10 rule keputusan [5][9]. Penelitian  serupa  juga  sudah  dilakukan  yaitu  penerapan  Data  Mining  Rough  Set  dalam menentukan  tingkat  kerusakan  alat  di  laboratorium  yang  mengatakan  bahwa  metoda  in i sangat  cocok  untuk  penelitian  ini  [14].  Metode  klasifikasi  lainnya  yang  sudah  dipaka i untuk penelitian yang serupa  adalah  identifikasi tingkat kerusakan peralatan  labor teknik komputer jaringan menggunakan metode decision tree dengan hasil nilai variabel kondis i memiliki  nilai  Gain tertinggi  yaitu 0.4734353 [15].
Beberapa  penelitian  terdahulu  sudah  melakukan  perbandingan  metoda  tapi  belum  ada mengenai  klasifikasi  kelayakan  alat  laboratorium.  Tejawati  et  al  telah  melakukan penelitian  tentang  klasifikasi  konten  berita  di  mana  dari  hasil  penelitian  tersebut didapatkan  KNN  memperoleh  nilai  akurasi  86%  dan  51%  untuk  Metode  Naïve  Bayes [16].    Penelitian  lain  yaitu  Rinanda  et  al  melakukan  perbandingan  metoda  KNN  dan Naïve  Bayes  untuk  klasifikasi  resiko  diabetes  pada  ibu  hamil  memperoleh  nilai  akuras i 75,78% pada Metode Naïve Bayes dan 74,48%  pada Metode KNN [4].  Hasil penelitian lain  menyatakan  bahwa  tingkat  akurasi  Metode  decision  tree  C4.5  yaitu  sebesar  98,00% untuk  kasus  penentuan  kelayakan  pemberian  kredit,  nilai  tersebut  lebih  besar dibandingkan  dengan  akurasi  Metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  yang  hanya memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar  93.33%  dan  akurasi  Metode  Naïve  Bayes  sebesar 86,67% [12].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membandingkan  tingkat  optimalisasi  Metode K-Nearest  Neighbord  dan  Naïve  Bayes  dalam  klasifikasi  kelayakan  alat  laboratorium, untuk  mengetahui  perbandingan  tingkat  akurasi  klasifikasi  dan  mengetahui  varabel  yang menentukan  dalam  klasifikasi  tersebut,  sehingga  hasil  dari  penelitian  ini  dapat memberikan  informasi  dan dapat digunakan  sebagai  pendukung  keputusan.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Kerangka  Kerja Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  merupakan  langkah-langkah  yang  dibuat  dalam  kerangka kerja  penelitian  disusun  secara  sistematis  guna  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada. Bab  ini  akan  diuraikan  metodologi  penelitian  dan  kerangka  kerja  yang  akan  digunakan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 483-495
dalam  penyelesaian  masalah.  Berikut  ini  kerangka  kerja  penelitian  dapat  digambarkan pada Gambar 1.
Gambar  1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.2. Tahapan  Penelitian dengan Metode K-Nearest  Neighbor
Sumber  data  penelitian  kelayakan  alat  laboratorium  ini  diperoleh  dari  Departemen Kimia Fakultas MIPA Universitas Andalas sebanyak 105 data. Metode K-NN merupakan algoritma  untuk  mencari  jarak  terdekat  antara  data  training  dengan  data  testing. Menghitung  jarak  terdekat  atau  jauhnya  tetangga  dapat  menggunakan  rumus  euclidean distance  [17].  Proses  identifikasi  menggunakan  metode  K-NN  akan  dilakukan  dengan beberapa tahapan [18]. Tahapan tersebut dapat dilihat  pada Gambar 2. yaitu:
Gambar  2. Tahapan Metode K-Nearest Neighbord

## a) Menetukan nilai k
Dalam  metode  K-NN,  nilai  k  ditentukan  berdasarkan  kebutuhan  yang  akan  menjad i acuan untuk mendapatkan hasil  dalam  klasifikasi  data penelitian.

## b) Menghitung Jarak  Query Instance
Metode  K-NN  merupakan  metode  untuk  mencari  jarak  terdekat  antara  data  trainin g dengan  data  testing.  Untuk  menghitung  jarak  terdekat  dapat  menggunakan  rumus persamaan:
(1)
(1)

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
c) Mengurutkan  Hasil Query Instance
Setelah  Query  Instance  didapatkan  dari  masing-masing  data,  langkah  selanjutnya adalah mengurutkan data-data tersebut ke dalam kelompok yang mempunyai jarak euclid terkecil  hingga  terbesar.

## d) Mengumpulkan  Kategori Y
Dengan  menggunakan  kategori  Nearest  Neighbor  yang  paling  mayoritas  maka  dapat diidentifikasi  nilai  query  instance  yang  telah  dihitung.  Pada  urutan  jarak  yang  terdekat dari satu sampai  tiga  (nilai  k=3).

## 2.3. Tahapan  Penelitian dengan Metode Naïve Bayes
Metode Naïve Bayes merupakan salah satu metode klasifikasi perhitungan probabilitas dan  statistik.  Berikut  langkah-langkah  penyelesaian  yang  dilakukan  dalam  menentukan klasifikasi  kelayakan  alat laboratorium  menggunakan  Metode Naïve Bayes adalah:
Gambar  3. Alur Proses Metode Naïve Bayes

## a) Baca Data Training
Data  yang  digunakan  dalam  tahap  ini  sama  dengan  sebelumnya  yang  digunakan  pada proses Metode K-Nearest Neighbord  yaitu data alat laboratorium  kimia

## b) Menghitung Probabilitas Kelas/Label
Pada tahap awal  ini nilai probabilitas dilakukan untuk menghitung jumlah probabilitas keseluruhan.  Adapun perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus:
(2)

## c) Menghitung Probabilitas Atribut  Tiap Kelas
Menghitung  probabilitas  pada  setiap  kelas  terhadap  atribut  yang  digunakan  dalam penelitian  ini.  Masing-masing  atribut  akan  dilakukan  perhitungan  terhadap  jumlah  labe l klasifikasi  yang ditetapkan.

## d) Hasil Probabilitas Akhir
Hasil  akhir  perhitungan  Naive  Bayes  digunakan  untuk  menentukan  kelas  atau  labe l yang  menjadi  keputusan.  Kelas  atau  label  ditentukan  berdasarkan  nilai  probabilitas  yang paling  tinggi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  merupakan  informasi  yang  diperoleh  melalui  pengamatan  atau  pencarian  dari beberapa  sumber.  Sumber  data  penelitian  kelayakan  alat  laboratorium  ini  diperoleh  dar i Departemen  Kimia  Fakultas  MIPA  Universitas  Andalas  sebanyak  105  data.  Data  ini dibuat  menjadi  dua  data  yaitu  data  training  dan  data  testing.  Dalam  penelitian  ini,  data training yang digunakan sebanyak 100 data dan 5 data sebagai data testing. Data tersebut merupakan  data  mentah  yang  belum  dilakukan  preprocessing  dengan  atribut  nama  alat,

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 483-495
tahun pengadaan, tingkat pemakaian, tingkat kerusakan, lama pakai alat, kondisi aksesor is alat.

## 3.1. Analisa Data dengan Metode K-Nearest  Neighbor

## 3.1.1. Transformasi  Data
Sebelum data dengan langkah-langkah Metode K-Neirest Neighbor akan dilakukan proses transformasi  data.  Agar  data  dapat  diolah  menggunakan  Metode  K-NN  maka  data  yan g berjenis data huruf harus diinisialisasikan menjadi bentuk angka. Cara mentransformasikan  data  yaitu  dengan  cara  membuat  range  untuk  data  yang  berbentuk huruf.  Hasil  transformasi  data training  dapat dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Data Training Transformasi No. Nama Alat Tahun Pengadaan Tingkat pemakaian (%) Tingkat Kerusakan Lama Pakai Alat Kondisi Aksesoris alat Klasifikasi 1. Hotplate Stirer (1) 2012 60 2 7 2 Perbaikan 2. pH Meter (2) 2017 70 2 4 2 Perbaikan 3. Oven Vacum Selecta Vaciotem-T 2010 10 2 8 2 Perbaikan … …. … .. … .. … … 10. Neraca Analitik 2010 50 3 13 1 Perawatan 11. Water Bath Shaker 2010 30 3 13 1 Perawatan … …. … .. … .. … … 98. Heating Mantle 2010 80 3 13 1 ganti 99. Bom calorimeter 2010 60 1 5 2 ganti 100 Hot plate 2010 100 3 13 1 ganti
Selanjutnya  data testing  yang digunakan  pada penelitian  ini  sebanyak 5 data seperti  yang terlihat  pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Testing No. Nama Alat Tahun Pengadaan Tingkat pemakaian (%) Tingkat Kerusakan Lama Pakai Alat Kondisi Aksesoris alat Klasifikasi 1 Spektrofotomete r Shimadzu 2021 60 3 3 1 Perawatan 2 Centrifuge 2010 70 1 8 2 Ganti 3 Spektrofotomete r Genesys 2010 70 1 10 2 Ganti 4 Ultrasonic Cleaner 2010 20 3 13 1 Perawatan 5 Autoklave 2010 100 3 13 1 Ganti

## 3.1.2. Menentuka Nilai k
Dalam  metode  K-NN,  nilai  k  ditentukan  berdasarkan  kebutuhan  yang  akan  menjad i acuan  untuk  mendapatkan  hasil  dalam  mengidentifikasi  seleksi  penerimaan.  Dalam penelitian  ini  nilai  k yang digunakan  adalah k=3.

## 3.1.3. Menghitung Jarak  Euclid (Query  Instance)
Metode  K-NN  merupakan  metode  untuk  mencari  jarak  terdekat  antara  data  trainin g dengan  data  testing.  Untuk  menghitung  jarak  terdekat  dapat  menggunakan  rumus persamaan (2.1). Query instance data training  no=1 untuk data testing  1 adalah:
=
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 483-495
= =
=
= 80
Demikian  seterusnya perhitungan  dilakukan  sampai data training ke – 100 Query instance data training no=1 untuk data testing 2 adalah:
=
= = = 42,6731
Demikian  seterusnya perhitungan  dilakukan  sampai data training  ke – 100 dan data testing  yang  ke-5 yang dapat dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Query Instance No. Nama Alat Query Instance 1 Query Instance 2 Query Instance 3 Query Instance 4 Query Instance 5 1 Economy  incubator 80.0000 30.2324 42.6732 30.4959 0.0000 2 Hot Plate 30.0000 20.3470 17.9165 20.7364 50.0000 3 Orbital  Shaker 60.2495 10.1980 23.4734 10.0000 20.7364 4 Oven 30.0000 20.3470 17.9165 20.7364 50.0000 .. … … … … … … 97 Pompa Vakum Eyela A- 1000S 2.8284 50.0999 41.7732 50.1797 80.0500 98 Pompa Vakum Eyela A- 1000S 2.8284 50.0999 41.7732 50.1797 80.0500 99 Pompa Vakum V-100 Buchi 51.7784 11.6190 10.1980 10.5357 32.8786 100 Pompa Vakum V-100 Buchi 52.3641 13.7840 10.0499 12.7279 33.7935

## 3.1.4. Mengurutkan  Hasil Query Instance
Setelah  Query  Instance  didapatkan  dari  masing-masing  data,  langkah  selanjutnya adalah mengurutkan data-data tersebut ke dalam kelompok yang mempunyai jarak euclid terkecil hingga terbesar. Setelah Hasil Query Instance diurutkan, maka diambil nilai jarak yang terkecil  dengan ketentuan k = 3.
Tabel 4. Hasil  Data Testing  dengan Metode K-Neirest  Neighbor
No. Nama Alat Tahun Pengadaan Tingkat pemakaian (%) Tingkat Kerusakan Lama Pakai Alat Kondisi Aksesoris alat Klasifikasi 1 Spektrofotometer Shimadzu 2021 60 Baik 3 Lengkap Perawatan 2 Centrifuge 2010 70 Rusak 8 Tidak Lengkap Perawatan 3 Spektrofotometer Genesys 2010 70 Rusak 10 Tidak Lengkap Perawatan 4 Ultrasonic  Cleaner 2010 20 Baik 13 Lengkap Perawatan 5 Autoklave 2010 100 Baik 13 Lengkap Perawatan
Pada Tabel 4. dapat dilihat hasil  identifikasi dari metode K-NN terhadap data testing 1-5 yang  menghasilkan  identifikasi  bahwa  Alat  Ultrasonic  Cleaner,  Spektrofotomater Genesys,  Spektrofotometer  Shimadzu,  Centrifuge,  dan  Autoklave  dapat  diklasifikasikan pada tingkat  kelayakan  “perawatan”.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
3.2 . Analisa Data dengan Metode Naïve Bayes
3.2.1.  Menghitung Probabilitas Kelas/Label
Berdasarkan  dataset  yang  ada  pata  Tabel  1,  maka  pada  tahap  ini  dilakukan  proses menghitung  jumlah  probabilitas  dengan menggunakan  Rumus Naïve Bayes.
Jumlah  data label  “perawatan” 74/100 = 0,74 Jumlah  data label  “perbaikan”  8/100 = 0,08 Jumlah  data label  “ganti”  18/100= 0,18

## 3.2.2. Menghitung Probabilitas Atribut  Tiap Kelas
Pada  tahap  berikutnya  dilakukan  proses  perhitungan  probabilitas  atribut  untuk  setiap kelas  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Adapun  pada  masing-masing  atribut  kelas tersebut  dilakukan  proses  perhitungan  terhadap  jumlah  label  “perawatan”  jumlah  labe l ”perbaikan” dan jumlah label “ganti”. Demikian seterusnya perhitungan dilakukan sampa i semua atribut  dan kelas didapatkan  nilai  probabilitasnya.
Perhitungan  nilai  probabilitas  Atribut  “Tahun  Pengadaan”  dapat  dilakukan  dengan  cara sebagai  berikut:
Atribut  Kelas “2010” a. P(2010│perawatan)=  13/74 = 0,175 b. P(2010│perbaikan)=  2/8 = 0,25 c.  P(2010│ganti)=  17/18 = 0,994

## 3.2.3. Hasil Probabilitas  Akhir
Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  dari  data  testing  dengan  menggunakan  metode Naïve Bayes dapat dilihat  pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil  Data Testing  dengan Metode Naïve Bayes
No. Nama  Alat Tahun Pengadaan Tingkat pemakaian (% ) Tingkat Kerusakan Lama Pakai Alat Kondisi Aksesoris alat Nilai Probabilitas Hasil Prediksi 1 Spektrofotomet er Shimadzu 2021 60 Baik 3 Lengkap 0.00037983 Perawatan 2 Centrifuge 2010 70 Rusak 8 Tidak Lengkap 0.00010364 Ganti 3 Spektrofotomet er Genesys 2010 70 Rusak 10 Tidak Lengkap 0.00010364 Ganti 4 Ultrasonic Cleaner 2010 20 Baik 13 Lengkap 0.00401205 Perawatan 5 Autoklave 2010 100 Baik 13 Lengkap 0.00888736 Ganti
Pada Tabel 5 dapat dilihat hasil identifikasi dari metode Naïve Bayes terhadap data testin g 1-5 yang menghasilkan  identifikasi  bahwa  Alat Ultrasonic Cleaner dan Spektrofotometer Shimadzu  dapat  diklasifikasikan  pada  tingkat  kelayakan  “Perawatan”  sedangkan  alat Spektrofotomater  Genesys,  ,  Centrifuge,  dan  Autoklave  diklasifikasikan  pada  tingkat kelayakan  “ganti”.

## 3.3. Hasil Perbandingan  Metode K-Nearest  Neighbor dan Naïve Bayes
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  pada  Tabel  4  untuk  Metode  K-Nearest  Neighbor dan Tabel 5 untuk Metode Naïve Bayes maka didapatkan hasil perbandingan pengolahan data  dengan  Metode  K-Nearest  Neighbor  dan  Metode  Naïve  Bayes  dapat  dilihat  pada Tabel 6 yaitu:
Tabel 6. Hasil  Perbandingan  Metoda K-Neirest  Neighbor  dan Metode Naïve Bayes
No. Nama  Alat Tahun Pengadaan Tingkat pemakaian (% ) Tingkat Kerusakan Lama Pakai Alat Kondisi Aksesoris alat Fakta Hasil Metode K-NN Hasil Metode Naïve Bayes 1 Spektrofotome ter Shimadzu 2021 60 Baik 3 Lengkap Perawatan Perawatan Perawatan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
No. Nama  Alat Tahun Pengadaan Tingkat pemakaian (% ) Tingkat Kerusakan Lama Pakai Alat Kondisi Aksesoris alat Fakta Hasil Metode K-NN Hasil Metode Naïve Bayes 2 Centrifuge 2010 70 Rusak 8 Tidak Lengkap Ganti Perawatan Ganti 3 Spektrofotome ter Genesys 2010 70 Rusak 10 Tidak Lengkap Ganti Perawatan Ganti 4 Ultrasonic Cleaner 2010 20 Baik 13 Lengkap Perawatan Perawatan Perawatan 5 Autoklave 2010 100 Baik 13 Lengkap Ganti Perawatan Ganti

## 3.4. Implementasi Metode K-Nearest Neighbord dan Naïve Bayes pada Rapid Mine r Studi 10.3
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  pengujian  dengan  menggunakan  tool  Rapid Miner  10.3  serta  langkah-langkah  dalam  menjalankan  tool  sampai  didapatkan  hasil akurasi dari nilai klasifikasi kelayakan alat Laboratorium Kimia Material Fakultas MIP A Universitas  Andalas.  Pada  tahapan  ini  akan  dijelaskan  cara  memasukkan  data  baru  yang akan dieksekusi  lebih  lanjut. Dalam hal  ini data yang  akan die ksekusi berupa data excel. Tahap untuk memasukkan data dapat dilihat  pada Gambar 4.
Gambar  4. Tampilan awal Import Data
Pada  tahapan  ini  cara  memasukkan  data  dengan  dapat  dilakukan  dengan  mengklik  pada bagian  kiri  yaitu  import  data  lalu  akan  muncul  pilihan  import  data  dari  tempat  kita mengambil  data  yang  akan  dimasukkan.  Setelah  data  dimasukkan  maka  akan  muncu l tampilan  seperti pada Gambar  5 yaitu  :
Gambar  5. Tampilan import data pada aplikasi Rapid Miner
Gambar 5 menunjukkan isi data yang kita pilih pada tahap sebelumnya dan akan diproses. Pada halaman ini kita juga bisa memilih sheet dan blok data yang akan digunakan. Setelah

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 483-495
ditentukan  sheet  dan  blok  yang  digunakan  lalu  klik  next  ,  kemudian  pada  tahapan berikutnya  kita  dapat  melakukan  pemilihan  tipe  pada  data  yang  dijadikan  sebagai  labe l target yaitu klasifikasi. Pada tahapan ini kita juga melakukan perubahan role pada atribut klasifikasi  menjadi  label.  Selanjutnya  tahap  pemrosesan  aplikasi  digunakan  untuk menjelaskan tahap-tahap penggunaan data yang sudah di-import menggunakan metode K- Nearest Neighbort  dan Naive  Bayes dalam  RapidMiner  10.3.
Gambar  6. Tampilan Proses pada aplikasi Rapid Miner
Setelah data dimasukkan, kita perlu membagi data menjadi data training dan data testin g dengan mencari split validation pada bagian operators. Setting parameters split validation disebelah kanan sebesar 0,7 dan  hubungkan juga  port output pada  data. Split valiadation 0,7 adalah jumlah data training dan sisanya 0,3 dijadikan sebagai data testing. Output dar i proses  yang  dilakukan  adalah  klasifikasi.  Pada  tahap  ini  akan  menampilkan  hasil  akhir serta langkah terakhir dalam penggunaan tool RapidMiner. Berikut adalah output dari too l RapidMiner  yang dapat dilihat  pada Gambar 7.
Gambar  7. Hasil Klasifikasi  Kelayakan  Alat  Laboratorium  Kimia  Material
Dari  hasil  perhitungan  klasifikasi  kelayakan  alat  Laboratorium  Kimia  Materia l menggunakan Rapidminer 10.30, akurasi Metode K-NN dalam pengklasifikasian terpapar pada Gambar 8 dan hasil  klasifikasi  dengan Metode Naïve Bayes terlihat  pada Gambar 9.
Gambar  8. Hasil Akurasi  Data Klasifikasi  Kelayakan  Alat  Labortatorium  dengan Metode

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Gambar  9. Hasil Akurasi  Data Klasifikasi  Kelayakan  Alat  Labortatorium  dengan Metode Naïve Bayes
Berdasarkan  Gambar  8.  dan  Gambar  9.  maka  dapat  diketahui  perhitungan  hasil  akuras i klasifikasi  dari  metode  K-Nearest  Neighbord  dan  Naïve  Bayes  dalam  klasifikas i kelayakan  alat  Laboratorium  Kimia  Material  dengan  menggunakan  software  Rapidminer 10.3.  Menghitung  akurasi  atau  tingkat  keberhasilan  pada  sistem  ini  maka  digunakan rumus di bawah ini:
Nilai  Akurasi  Metode  K-Neirest  Neigbort  dengan  jumlah data  testing 50%  dari  tota l keseluruhan  data adalah:
Nilai Akurasi Metode Naïve bayes dengan jumlah data testing 30% dari total keseluruhan data adalah:
Hasil  klasifikasi  kelayakan  laboratorium  Kimia  Material  untuk  105  dataset  dari  data alat  Laboratorium  Kimia  Material  Fakultas  MIPA  Universitas  Andalas  dari  tahun  2010 sampai 2023 dengan menggunakan Metode K-Neirest Neighbor mencapai tingkat akuras i tertinggi  79.03%  pada  jumlah  data  testing  50%  dari  total  keseluruhan  data  dengan  k=3. Kemudian  dengan  data  yang  sama  hasil  klasifikasi  menggunakan  Metode  Naïve  Bayes mencapai  tingkat  akurasi  terbesar  94.74%  pada  jumlah  data  testing  30%  dari  tota l keseluruhan  data.  Berdasarkan  hasil  akurasi  tersebut,  maka  Metode  Naïve  Bayes  dapat digunakan  sebagai  penentu  keputusan  atau  klasifikasi  yang  baik  dalam  hal  klasifikas i pada kelayakan  alat Laboratorium  Kimia  Material.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan didapatkan bahwa hasil implementasi  Metode  Naive  Bayes  pada  tool  RapidMiner  untuk  menguji  klasifikas i kelayakan  alat  laboratorium  Kimia  FMIPA  Universitas  Andalas  dengan  akurasi  tertinggi 94.74%  pada  jumlah  data  testing  30%  dari  total  keseluruhan  data  sedangkan  dengan metode  K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  dengan  akurasi  tertinggi  79.03%  pada  jumlah  data testing  50%  dari  total  keseluruhan  data.  Perbandingan  akurasi  metode  K-Nearest Neighbor  (K-NN)  dan  Naive  Bayes  menggunakan  rasio  data  50%:50%,  60%:40%, 70%:30%, 80%:20% dan 90%:10% sehingga dihasilkan akurasi terbaik  untuk klasifikas i kelayakan  alat  laboratorium  Kimia  Material  FMIPA  Universitas  Andalas.  Pengujian

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 483-495
menggunakan  tool  RapidMiner  dihasilkan  akurasi  terba ik  adalah  metode  Naive  Bayes. Hal  ini  dibuktikan  dari  nilai  akurasi  yang  lebih  tinggi  dibandingkan  K-NN.  Berdasarkan nilai  akurasi  yang  diperoleh  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tingkat  optimalisasi  metode Naïve  Bayes  lebih  tinggi  dibandingkan  Metode  K-Nearest  Neighbor  untuk  penelitian penentuan klasifikasi  kelayak alat laboratorium  kimia.

## Daftar Pustaka
[1] S.  Umam  and  F.  Wahyu  Christanto,  “Algoritma  C4.5  Pada  Sistem  Analisis  Data Untuk Klasifikasi Nasabah Sebagai Dasar Promosi Penjualan Produk Asuransi,” J. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 10, no. 1, pp. 875–884, 2023, [Online]. Available : http://jurnal.mdp.ac.id
[2] A. Purwanto and H. W. Nugroho, “Analisa Perbandingan Kinerja Algoritma C4.5 Dan  Algoritma  K-Nearest  Neighbors  Untuk  Klasifikasi  Penerima  Beasiswa,” J. Teknoinfo , vol. 17, no. 1, p. 236, 2023, doi:  10.33365/jti.v17i1.2370.
[3] M.  M.  Baharuddin,  H.  Azis,  and  T.  Hasanuddin,  “Analisis  Performa  Metode  K- Nearest  Neighbor  Untuk  Identifikasi  Jenis  Kaca,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  11,  no.  3,  pp. 269–274, 2019, doi:  10.33096/ilkom.v11i3.489.269-274.
[4] P.  D.  Rinanda,  B.  Delvika,  S.  Nurhidayarnis,  N.  Abror,  and  A.  Hidayat, “Perbandingan Klasifikasi Antara Naive Bayes dan K-Nearest Neighbor Terhadap Resiko  Diabetes  pada  Ibu  Hamil,” MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput. Sci. , vol. 2, no. 2, pp. 68–75, 2022, doi:  10.57152/malcom.v2i2.432.
[5] Nurhidayat,  S.  Defit,  and  Sumijan,  “Data  Mining  dalam  Akurasi  Tingkat Kelayakan Pakai terhadap Peralatan Perangkat  Keras,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 2, pp. 83–88, 2020, doi:  10.37034/jidt.v2i3.67.
[6] H.  Juliansa,  S.  Defit,  and  S.  Sumijan,  “Identifikaasi  Tingkat  Kerusakan  Peralatan Laboratorium Komputer  Menggunakan  Metode Rough Set,” J. RESTI (Rekayasa Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  410–415,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i1.274.
[7] S.  Kasus et  al. ,  “Penerapan  Data  Mining  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk Memprediksi Kelulusan Siswa Sekolah Menengah Pertama,” SMARTICS J. , vol. 9, no. 1, pp. 14–19, 2023, [Online]. Available : https://doi.org/10.21067/smartics.v9i1.8088
[8] T.  Hardiani,  “Comparison  of  Naive  Bayes  Method,  K-NN  (K-Nearest  Neighbor) and Decision Tree for Predicting the Graduation of „Aisyiyah University Students of  Yogyakarta,” Int.  J.  Heal.  Sci.  Technol. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  75–85,  2021,  doi: 10.31101/ijhst.v2i1.1829.
[9] Munarsih  and  B.  A.  Ningsi,  “Performance  Comparison  of  Data  Mining Classification  Algorithms  on  Student  Academic  Achievement  Prediction,”
Indones. J. Artif. Intell. Data Min. , vol. 6, no. 1, pp. 29–39, 2023.
[10] Y.  I.  Kurniawan,  “Perbandingan  Algoritma  Naive  Bayes  dan  C.45  dalam Klasifikasi Data Mining,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 455– 464, 2018, doi:  10.25126/jtiik.201854803.
[11] E.  I.  Siburian,  G.  Ginting,  and  R.  D.  Sianturi,  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk Prediksi Kelayakan Pemakaian Alat Laboratorium Komputer,” Maj. Ilm. INTI , vol. 13, no. September, pp. 256–262, 2018.
[12] T. T. Muryono, A. Taufik, and I. Irwansyah, “Perbandingan  Algoritma K-Nearest Neighbor,  Decision  Tree,  Dan  Naive  Bayes  Untuk  Menentukan  Kelayakan Pemberian  Kredit,” Infotech  J.  Technol.  Inf. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  35–40,  2021,  doi: 10.37365/jti.v7i1.104.
[13] E.  Elisa,  “Analisa  dan  Penerapan  Algoritma  C4.5  Dalam  Data  Mining  Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Penyebab Kecelakaan Kerja Kontruks i PT.Arupadhatu  Adisesanti,” J.  Online  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  36,  2017,  doi: 10.15575/join.v2i1.71.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
[14] R.  I.  Salam  and  S.  Defit,  “Penentuan  Tingkat  Kerusakan  Peralatan  Labor Komputer Menggunakan Data Mining Rough Set,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 1, pp. 36–41, 2019, doi:  10.37034/jsisfotek.v1i4.7.
[15] D.  P.  Sukma,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Identifikasi  Tingkat  Kerusakan Peralatan Labor Teknik Komputer Jaringan Menggunakan Metode Decision Tree,”
J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 275–280, 2021, doi:
10.37034/jsisfotek.v3i4.78.
[16] A.  Tejawati,  A.  Septiarini,  R.  Rismawati,  and  N.  Puspitasari,  “Perbandingan Metode K-Nearest Neighbor dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Konten Berita,” J. Tek. Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 401–412, 2023.
[17] I.  dan  A.  Mutiara,  “Penerapan  K-Optimal  Pada  Algoritma  Knn  Untuk  Prediksi Kelulusan  Tepat  Waktu  Mahasiswa  Program  Studi  Ilmu  Komputer  Fmipa  Unlam Berdasarkan Ip Sampai Dengan Semester 4,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 159–173, 2015.
[18] S.  Wiyono,  D.  S.  Wibowo,  M.  F.  Hidayatullah,  and  D.  Dairoh,  “Comparative Study  of  KNN,  SVM  and  Decision  Tree  Algorithm  for  Student‟s  Performance Prediction,” Int.  J.  Comput.  Sci.  Appl.  Math. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  50,  2020,  doi: 10.12962/j24775401.v6i2.4360.
[19] A.  Damayunita,  R.  S.  Fuadi,  and  C.  Juliane,  “Comparative  Analysis  of  Naive Bayes,  K-Nearest  Neighbors  (KNN),  and  Support  Vector  Machine  (SVM) Algorithms for Classification of Heart Disease Patients,” J. Online Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 219–225, 2022, doi:  10.15575/join.v7i2.919.
[20] M.  E.  Febrian,  F.  X.  Ferdinan,  G.  P.  Sendani,  K.  M.  Suryanigrum,  and  R. Yunanda,  “Diabetes  prediction  using  supervised  machine  learning,” Procedia
Comput. Sci. , vol. 216, no. 2022, pp. 21–30, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.12.107.