## RANCANG BANGUN SISTEM KLASIFIKASI HASIL AKHIR EVALUASI PERKEMBANGAN HARIAN SISWA DI SHAFIYA SMART SCHOOL DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER BERBASIS WEBSITE

## Ilham Dwi Kurniawan, Erna Dwi Astuti, Adi Suwondo
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Sains Al-Qur’an Email : ilhamdwikurniawan85@gmail.com

## ABSTRAK
Shafiya  Smart  School  merupakan  sebuah  Kelompok  Bermain  yang  sistem  pemberian  nilai  kepada siswanya  menggunakan  sistem  perkembangan  siswa.  Sistem  perkembangn  ini  terbagi  kedalam  4  tingkat perkembangan, yaitu : Belum Berkembang (BB), Mulai Berkembang (MB), Berkembang Sesuai Harapan (BSH)  dan  Berkembang  Sangat  Baik  (BSB).  Shafiya  Smart  School  menerapkan    sistem  ini  sebagai evaluasi  perkembangan  harian  siswa,  tetapi  sistem  untuk  menentukan  hasil  akhir  dari  evaluasi perkembangannya  masih  menggunakan  cara  yang  konvensional.  Karena  data  evaluasi  perkembangan harian  siswa  yang  terlalu  banyak,  Sehingga  rentan  terhadap  kesalahan  dan  relatif  lambat  dalam menentukan hasil akhir dari evaluasi perkembangan harian  siswa.
Untuk  mengatasi  masalah  ini  perlu  dibuatkan  sistem  klasifikasi  hasil  akhir  dari  evaluasi  perkembangan harian  siswa  dengan  metode  Naïve  Bayes  Classifier,  Karena  metode  ini  mampu  memprediksi  peluang dimasa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  lalu.  Metode  ini  akan  sangat  berguna  untuk  mengatasi masalah  ini,  karena  hasil  akhir  dari  evaluasi  perkembangan  harian  di  tahun  sebelum-sebelumnya  dapat digunakan untuk mengetahui hasil akhir dari evaluasi perkembangan harian ditahun ini maupun beberapa tahun ke depan, serta hanya membutuhkan jumlah data latih yang kecil. Oleh karena itu dengan dibuatnya sistem klasifikasi ini dapat membantu guru dalam menentukan hasil perkembangan siswanya dengan lebih mudah dan terhindar dari kesalahan, serta bisa dilakukan dengan lebih  cepat dan akurat.
Kata Kunci :  Perkembangan Siswa, Menentukan Hasil Akhir, Klasifikasi, Shafiya Smart School, Naïve Bayes Classifier.

## ABSTRACT
Shafiya  Smart  School  is  a  Play  Group  whose  scoring  system  for  students  uses  a  student  development system. This development system is divided into 4 levels of development : Not Developed (BB), Starting to Develop  (MB),  Developing  As  Expected  (BSH)  and  Very  Well  Developed  (BSB).  Shafiya  Smart  School implements  this  system  as  an  evaluation  of  students'  daily  progress,  but  the  system  for  determining  the final  result  of  evaluation  of  their  development  still  uses  a  conventional  method.  Because  there  are  too many  evaluation  data  for  students'  daily  progress,  they  are  prone  to  errors  and  are  relatively  slow  in determining the final results of evaluating students' daily progress.
To overcome this problem, it is necessary to make a classification system for the final results of evaluating students'  daily  development  using  the  Naïve  Bayes  Classifier  method,  because  this  method  is  able  to predict  future  opportunities  based  on  past  experiences.  This  method  will  be  very  useful  for  overcoming this problem, because the final results of daily development evaluations in previous years can be used to determine the final results of daily development evaluations in this year and the next few years, and only requires  a  small  amount  of  training  data.  Therefore,  by  making  this  classification  system,  it  can  help teachers determine the development tresults of their students more easily and avoid mistakes, and can be done more quickly and accurately.
Keywords : behaviour, response, consumer, coffee.

## 1. PENDAHULUAN
Shafiya  Smart  School  adalah  sebuah Kelompok  Bermain  yang  dalam  kegiatan pembelajarannya sudah mengimplementasikan kurikulum  2013  PAUD.  Kurikulum  2013 PAUD memiliki 6 aspek program pengembangan, yaitu antara lain : Nilai agama dan  moral,  Fisik-motorik,  Kognitif,  Bahasa, Sosial  emosional  dan  Seni.  Setiap  aspek  ini memiliki  4  tingkat  perkembangan  yang dimulai  dari  Belum  Berkembang  (BB)  terus Mulai Berkembang (MB) selanjutnya Berkembang  Sesuai  Harapan  (BSH)  dan  yang terakhir  Berkembang  Sangat  Baik  (BSB). Shafiya  Smart  School  menerapkan  tingkat perkembangan ini sebagai evaluasi perkembangan  harian  siswa,  tetapi  sistem untuk  menentukan  hasil  akhir  dari  evaluasi perkembangannya  masih  menggunakan  cara yang  konvensional.  Karena  data  evaluasi perkembangan  harian  siswa  yang  terlalu banyak,  Sehingga  rentan  terhadap  kesalahan dan  relatif  lambat  dalam  menentukan  hasil akhir  dari  evaluasi  perkembangan  harian siswa. Shafiya Smart School dalam menentukan  tingkat  perkembangan  harian siswa juga masih terdapat kendala, yaitu ketika seorang  siswa  tidak  mau  mengikuti  suatu pembelajaran,  dikarenakan  siswa  ini  sudah pernah  mempelajari  pembelajaran  tersebut diluar sekolah.
Berdasarkan masalah diatas perlu dibuatkan  sistem  klasifikasi  hasil  akhir  dari evaluasi  perkembangan  harian  siswa  dengan metode  Naïve  Bayes  Classifier,  Karena metode  ini  mampu  memprediksi  peluang dimasa depan berdasarkan pengalaman dimasa lalu  dan  juga  metode  ini  memiliki  dua  tipe atribut,  yaitu  Numerik  dan  Nominal.  Metode ini  akan  sangat  berguna  untuk  mengatasi masalah  ini,  karena  hasil  akhir  dari  evaluasi perkembangan  harian  di  tahun  sebelum- sebelumnya dapat digunakan untuk mengetahui hasil akhir dari evaluasi perkembangan  harian  ditahun  ini  maupun beberapa tahun ke depan, dengan menggunakan dua macam tipe atribut. Dengan dibuatnya  sistem  klasifikasi  ini  diharapkan dapat membantu guru dalam menentukan hasil perkembangan  siswanya  dengan  lebih  mudah, serta  proses  menentukan  hasil  akhir  dari
evaluasi  perkembangan  harian  siswa  ini  bisa dilakukan dengan  cepat dan akurat.

## 2. METODE
Metode  yang  digunakan  penulis  dalam pengembangan  sistem  ini,  yaitu  dengan menggunakan  metode  waterfall.  Metode waterfall  merupakan  sebuah  metode  yang berurutan  dari  awal  pengerjaan,  karena prosesnya  berkaitan  satu  dengan  lainnya.  Jadi untuk  prosesnya  sendiri  tidak  boleh  terbalik, dan  juga jika  proses  awal  belum  selesai maka belum bisa lanjut ke proses selanjutnya, karena proses  yang  saling  berkaitan  tadi.  Proses dalam  metode  ini  terbagi  dalam  5  tingkatan, yaitu :
1. Analisa kebutuhan
Proses  ini  merupakan  proses  untuk mencari  beberapa  hal  yang  dibutuhkan  oleh sistem yang akan dibuat. Dalam pengembangan sistem ini pengembang mencari  informasi  dari  pengguna  yang nantinya  akan  mengoperasikan  sistem  ini, yaitu  guru-guru  di  Shafiya  Smart  School, melalui  wawancara  dan  dokumen-dokumen yang  ada  di  sekolah.  Dari  data  yang didapatkan,  maka  Algoritma  yang  sangat cocok  dipakai  adalah  Naïve  Bayes  Classifier karena ada dua tipe atribut yang dipakai yaitu Numerik dan Nominal. Untuk tipe atribut yang Nominal  digunakan  dalam  data  siswa  yang bersekolah  diShafiya  Smart  School  apakah belajar  diluar  sekolah  atau  tidak  dimana terdapat  dua  nilai  yaitu  :  “ya”  dan  “tidak”. Untuk  tipe  atribut  yang  Numerik  digunakan untuk  data  jumlah  penilaian  perkembangan selama 1 semester.
2. Perancangan
Proses  ini  merupakan  proses  jika  proses analisa kebutuhan sudah selesai, dalam proses ini  pengembang  akan  merancang  sebuah sistem  yang  sesuai  dengan  hasil  dari  analisa kebutuhan.  Dalam  proses  pengembangan  saat ini  pengembang  merancang  sistem  klasifikasi hasil akhir  dari evaluasi  perkembangan  harian siswa  di  Shafiya  Smart  School.  Dalam perancangan sendiri pengembang menggunakan  data  perkembangan  siswa  di tahun  2019,  karena  konsep  dari  Naïve  Bayes Classifier  sendiri  yaitu  :  “memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman  di  masa  sebelumnya.”  Yang
dikemukakan  oleh  ilmuan  inggris  Thomas Bayes.
3. Koding (pembuatan sistem)
Pada  proses  kali  ini  hasil  dari  proses perancangan  akan  dibuat  sebuah  kode/bahasa yang  dapat  dimengerti  oleh  komputer.  Dalam pengembangan  ini  pengembang menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  untuk melakukan  klasifikasi,  yang  mana  data perkembangan  siswa  ditahun  2019  tadi  akan digunakan sebagai data latih untuk mengetahui perkembangan siswa dimasa sekarang.
4. Pengujian sistem
Setelah sistem berhasil dibuat, selanjutnya  diuji  terlebih  dahulu  agar  sesuai dengan  apa  yang  diinginkan  oleh  pengguna. Dipengembangan kali ini pengembang melakukan  uji  sistem  dengan  menggunakan blackbox,  yaitu  dengan  menguji  keseluruhan elemen  pada  sistem  apakah  sudah  berfungsi dengan baik atau belum.
5. Pemeliharaan
Setelah  proses  pengujian  selesai,  sistem sudah  bisa  diserahkan  kepada  pengguna.  Tapi kadang ketika sistem sudah   dipakai pengguna kadang  mengalami  perubahan,  perubahan tersebut  bisa  karena  perkembangan  teknologi yang  maju maupun  dari  pihak  pengguna yang ingin  meminta  perubahan  dilakukan,  maka pengembang  harus  siap  untuk  melakukan perubahan tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  membuat  sistem  ini  pengembang membutuhkan dua tabel data untuk melakukan perhitungan  klasifikasi,  yaitu  data  latih  dan data uji.
Tabel 1 Data Latih No  Nama BdS A  B C D E Ke 1 Eyza Ya 5  74  10 2 16  BSB 2 Naya  Tidak  3  88 1 1 14  BSB 3 Hilya  Tidak  0  85 8 0 14  BSH 4 Syifa Ya 0  63  27 2 15  BSH 5 Tito Ya 2  72  15 0 18  BSH 6 Izi Tidak  0  54  37 1 15  BSH 7 Hana Ya 1  44  44 0 18 MB 8 Bayu  Tidak  0  20  53  23  11 MB
9 Faris Tidak  0  14  60  13  20 MB

## Tabel 3.2 Data Uji
No Nama  BdS  A B C D  E  Ke
1 Naro Ya 1 67  28  3 8 ?
Keterangan :
BdS   : Belajar diluar Sekolah A : Nilai Harian BSB B : Nilai Harian BSH C : Nilai Harian MB D : Nilai Harian BB E : Nilai Harian Kosong Ke : Kelas BSB   : Berkembang Sangat Baik BSH   : Berkembang Sesuai Harapan MB : Mulai Berkembang BB : Belum Berkembang 3.1. Perhitungan Naïve Bayes Classifier
Dari tabel data diatas dilakukan perhitungan  naïve  bayes,  untuk  menentukan kelas  hasil  klasifikasi,  yang  terbagi  kedalam dua perhitungan, yaitu :
1. Menghitung Probabilitas Prior Tahap pertama perhitungan untuk menentukan hasil perkembangan siswa dengan Naïve Bayes adalah dengan mencari Probabilitas  Prior  atau  Probabilitas  kelas klasifikasi. Dalam menentukan hasil perkembangan  siswa,  kelasnya  dibagi  3  yaitu kelas “Berkembang Sangat
Baik”, ”Berkembang  Sesuai  Harapan”  dan  “Mulai Berkembang”.  Cara  perhitungannya  adalah dengan  mencari  jumlah  data  yang  ada  pada kelas “Berkembang Sangat Baik”,
”Berkembang  Sesuai  Harapan”  dan  “Mulai Berkembang” dari total keseluruhan data latih. Lalu  membaginya  dengan  total  keseluruhan data latih.
P(BSB) = 2 9 = 0,2222 P(BSH) = 4 9 = 0,4444 P(MB) = 3 9 = 0,3333

## 2. Menghitung Probabilitas Posterior
Setelah  perhitungan  Probabilitas  Prior selesai,  langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung Probabilitas  Posterior  dengan  menggunakan Probabilitas  Prior  terhadap  nilai  atribut  yang baru.  Dikarenakan  untuk  data  latihnya  sendiri terdapat  atribut  data  Nominal  dan  Numerik, maka untuk perhitungan Probabilitas Posterior dibagi jadi 2, yaitu :

## a. Probabilitas Nominal
Cara  mencari  Probabilitas  Posterior untuk  atribut  yang  bertipe  Nominal  adalah dengan  cara  mencari  jumlah  dari  nilai  atribut yang  sesuai  dengan  data  uji  dan  mempunyai kelas yang sama, lalu setelah itu dibagi dengan jumlah kelas yang sama.
P(ya|BSB) = 1 2 = 0,5 P(ya|BSH) = 2 4 = 0,5 P(ya|MB) = 1 3 = 0,3333

## b. Probabilitas Numerik
Cara  mencari  Probabilitas  Posterior untuk  atribut  yang  bertipe  Numerik  adalah dengan  cara  mencari  nilai  Mean  dan  Standar Deviasi  masing-masing  atribut,  setelah  itu hasilnya  dimasukkan  dalam  rumus  distribusi Gaussian  atau  Probabilitas  Posterior  yang bertipe Numerik.
Mean :
Atribut NH_BSB :
𝜇 (NH_BSB|BSB) = 8 2 = 4 𝜇 (NH_BSB|BSH) = 2 4 = 0,5 𝜇 (NH_BSB|MB) = 1 3 = 0,3333
Atribut NH_BSH : 𝜇 (NH_BSH|BSB) = 162 2 = 81 𝜇 (NH_BSH|BSH) = 274 4 = 68,5 𝜇 (NH_BSH|MB) = 78 3 = 26
Atribut NH_MB :
𝜇 (NH_MB|BSB) = 11 2 = 5,5 𝜇 (NH_MB|BSH) = 87 4 = 21,75 𝜇 (NH_MB|MB) = 157 3 = 52,3333
Atribut NH_BB :
𝜇 (NH_BB|BSB) = 3 2 = 1,5
𝜇 (NH_BB|BSH) = 3 4 = 0,75
𝜇 (NH_BB|MB) = 36 3 = 12
Atribut Kosong :
𝜇 ( Kosong |BSB) = 30 2 = 15 𝜇 ( Kosong |BSH) = 62 4 = 15,5 𝜇 ( Kosong |MB) = 49 3 = 16,3333 Standar Deviasi :
𝜎 = √ ∑ (Xi−μ) 2 n i n−1
Atribut NH_BSB : 𝜎 (NH_BSB|BSB) =1,4142 𝜎 (NH_BSB|BSH) = 1 𝜎 (NH_BSB|MB) = 0,5773
Atribut NH_BSH : 𝜎 (NH_BSH|BSB) = 9,8995 𝜎 (NH_BSH|BSH) = 13,2288 𝜎 (NH_BSH|MB) = 15,8745
Atribut NH_MB :
𝜎 (NH_MB|BSB) = 6,3640 𝜎 (NH_MB|BSH) = 12,842
𝜎 (NH_MB|MB) = 8,0208
Atribut NH_BB : 𝜎 (NH_BB|BSB) = 0,7071 𝜎 (NH_BB|BSH) = 0,9574
𝜎 (NH_BB|MB) = 11,5326
Atribut Kosong : 𝜎 ( Kosong |BSB) = 1,4142 𝜎 ( Kosong |BSH) = 1,7320 𝜎 ( Kosong |MB) = 4,7258
Distribusi Gaussian :
𝑔 ( 𝑥 , 𝜇 , 𝜎 ) = 1 √2π.σ exp −(x−μ)2 2σ2
Atribut NH_BSB : 𝑔 ( NH_BSB|BSB ) = 0,0354 𝑔 ( NH_BSB|BSH ) = 0,3521 𝑔 ( NH_BSB|MB ) = 0,2696
Atribut NH_BSH : 𝑔 ( NH_BSH|BSB ) = 0,0467 𝑔 ( NH_BSH|BSH ) = 0,1090 𝑔 ( NH_BSH|MB ) = 0,0036
Atribut NH_MB : 𝑔 ( NH_MB|BSB ) = 0,0003 𝑔 ( NH_MB|BSH ) = 0,0989 𝑔 ( NH_MB|MB ) = 0,0014
Atribut NH_BB : 𝑔 ( NH_BB|BSB ) = 0,05 𝑔 ( NH_BB|BSH ) = 0,0258 𝑔 ( NH_BB|MB ) = 0,0866
Atribut Kosong : 𝑔 (Kosong |BSB ) = 1,6E-06 𝑔 (Kosong |BSH ) = 2,6E-05 𝑔 (Kosong |MB ) = 0,0388
Setelah  nilai  probabilitas  posterior  dari semua  atribut  didapatkan,  maka  tinggal dikalikan  saja  semua  nilai  probabilitas  dari masing-masing  atribut  dan  nilai  probabilitas kelas,  dengan  cara  dikalikan  sesuai  dengan kelas  yang  sama.  Setelah  mendapatkan  nilai dari  hasil  perkalian  dimasing-masing  kelas, maka selanjutnya cari nilai yang paling tinggi. Nilai  yang  paling  tinggi  ini  merupakan  hasil dari klasifikasi data uji.
P(akhir |BSB)  = 0,2222  x  0,5  x 0,035367 x 0,046657 x 0,000305 x
0,050016707 x 1,61E-06 = 4,50209E-15
P(akhir |BSH)  = 0,4444  x  0,5  x
0,352155 x 0,109011 x 0,098917 x 0,025776404 x 2,57E-05 = 5,59385E-10
P(akhir |MB) =  0,3333  x  0,3333  x 0,269632 x 0,003566 x 0,001414 x
0,086658207 x 0,038777
= 5,07461E-10
Karena  nilai  yang  paling  tinggi  adalah Probabilitas  pada  kelas  “Berkembang  Sesuai Harapan”  maka  hasil  dari  klasifikasi  nilai harian  siswa  bernama  Naro  dari  Data  Uji adalah “Berkembang Sesuai Harapan”.

## 3.2. Implementasi program
1. Halaman Utama Website Shafiya Ini  merupakan  halaman  awal  dari Website  Shafiya  Smart  School  yang pertama  kali  muncul  ketika  pengguna memasukkan  link  ke  mesin  pencari  di internet.  Di  halaman  ini  terdapat  tombol- tombol  yang  jika  ditekan  akan  beralih  ke halaman  sesuai  tombol  yang  ditekan  dan icon admin untuk login.
Gambar 1 Halaman utama Website Shafiya
2. Halaman Nilai Siswa Shafiya
Ini  merupakan  halaman  Website Shafiya yang akan muncul ketika pengguna menekan tombol Nilai dihalaman  utama.  Untuk  isi  dari  halaman ini  sendiri  tentang  Data  Laporan  Hasil Perkembangan  Siswa,  dihalaman  ini  juga pengguna bisa mencetak Nilai Perkembangan Siswa, dengan cara menekan tombol Cetak sesuai Nama Siswa yang Nilainya ingin dicetak.
Gambar 2 Halaman Nilai Siswa Shafiya
3. Tampilan Cetak Nilai
Tampilan  ini  akan  muncul  ketika tombol  Cetak  ditekan  dan  untuk  isinya menyesuaikan nama dimana tombol Cetaknya  ditekan.  Disini  pengguna  bisa
mencetak  Nilai  Siswa  langsung  maupun disimpan dalam bentuk file pdf.

## Gambar 4 Tampilan Cetak Nilai
4. Halaman Login Admin Website Shafiya
Ini  merupakan  halaman  Website
Shafiya yang akan muncul ketika pengguna  menekan  icon  bergambar  orang dibeberapa  halaman  yang  terdapat  icon tersebut.  Dihalaman  ini  admin  mengisi form  login  untuk  masuk  ke  sistem  agar bisa  mengelola  Website  Shafiya  Smart School,  seperti  Menambah,  Mengubah maupun Menghapus data Informasi
Website Shafiya Smart School.
Gambar 5 Halaman Login Admin Website Shafiya
5. Halaman utama Admin Website Shafiya Ini  merupakan  halaman  Website Shafiya  yang  akan  muncul  ketika  admin sudah  terverifikasi  dari  halaman  login.  Di halaman  ini  terdapat  tombol-tombol  yang jika ditekan akan beralih ke halaman sesuai tombol  yang  ditekan  dan  icon  bergambar lingkaran merah untuk Admin logout.
Gambar  3.5 Halaman  utama  Admin Website Shafiya
6. Halaman Nilai Harian
Ini  merupakan  halaman  Website Shafiya  yang  akan  muncul  ketika  Admin menekan tombol Klasifikasi Nilai dibeberapa  halaman  Admin  yang  terdapat tombol  tersebut.  Halaman  ini  berisi  data Nama-nama  Siswa  di  Shafiya  Smart School  yang  apabila  ditekan  pada  salah satu  Nama  akan  beralih  ke  Halaman pengisian Nilai Harian Siswa.
Gambar 3.6 Halaman Nilai Harian
7. Halaman Klasifikasi Nilai Harian
Ini  merupakan  halaman  Website
Shafiya  yang  akan  muncul  ketika  Admin menekan  salah  satu  Nama  yang  tercantum dihalaman  Nilai  Harian.  Halaman  ini digunakan  Admin  untuk  mengisi  Nilai Harian  Siswa  di  Shafiya  Smart  School, dengan cara mengisi form pilihan Nilai dan selanjutnya  tekan  tombol  Simpan  jika sudah  terisi  semua.  Data  Nilai  yang  sudah diisi  inilah  yang  nantinya  akan  diproses untuk menentukan Perkembangan Siswa.
Gambar 3.7 Halaman Klasifikasi Nilai Harian

## 8. Halaman Data Latih
Ini  merupakan  halaman  Website
Shafiya  yang  akan  muncul  ketika  Admin menekan  tombol  Data  Latih  dibeberapa halaman  Admin  yang  terdapat  tombol tersebut.  Halaman  ini  berisi  Data  Siswa, Nilai  Harian  dan  Hasil  Perkembangan Siswa  Shafiya  Smart  School  ditahun Sebelumnya.  Data  Latih  ini  nantinya  akan digunakan
sebagai
acuan
untuk menentukan  Perkembangan  Siswa  Shafiya
Smart  School  dimasa  sekarang  maupun dimasa yang akan datang.
Gambar 3.8 Halaman Data Latih
9. Halaman Tambah Data Latih
Ini  merupakan  halaman  Website
Shafiya yang akan muncul ketika pengguna  menekan  tombol  Tambah  Data Latih  dihalaman  Data  Latih.  Halaman  ini berisi  form  untuk  menambahkan  Data Latih.
Gambar 3.9 Halaman Tambah Data Latih
10. Halaman Data Nilai
Ini  merupakan  halaman  Website Shafiya  yang  akan  muncul  ketika  Admin menekan  tombol  Data  Nilai  dibeberapa halaman  Admin  yang  terdapat  tombol tersebut.  Halaman  ini  berisi  Data  Nilai yang nantinya digunakan dalam form Nilai Harian.
Gambar 3.10 Halaman Data Nilai 11. Halaman Tambah Data Nilai Ini  merupakan  halaman  Website Shafiya yang akan muncul ketika pengguna  menekan  tombol  Tambah  Data Nilai  dihalaman  Data  Nilai.  Halaman  ini berisi  form  untuk  menambahkan  Data Nilai.
Gambar 3.11 Halaman Tambah Data Nilai
Ini  merupakan  halaman  Website Shafiya  yang  akan  muncul  ketika  Admin menekan  tombol  Data  Uji  dibeberapa halaman  Admin  yang  terdapat  tombol tersebut.  Halaman  ini  berisi  Data  yang diujikan  untuk  proses  Klasifikasi,  Selain itu  juga  Admin  dapat  melihat  proses perhitungan klasifikasi dengan cara menekan tombol Lihat Perhitungan.
Gambar 3.12 Halaman Data Uji
13. Halaman Laporan Hasil Klasifikasi Ini  merupakan  halaman  Website
Shafiya  yang  akan  muncul  ketika  Admin menekan tombol Laporan Hasil Klasifikasi dibeberapa  halaman  Admin  yang  terdapat tombol  tersebut.  Halaman  ini  berisi Laporan  Hasil  Perkembangan  Siswa  di Shafiya Smart School.
Gambar  3.13 Halaman  Laporan  Hasil Klasifikasi
14. Halaman Data Siswa Ini  merupakan  halaman  Website Shafiya  yang  akan  muncul  ketika  Admin menekan  tombol  Data  Siswa  dibeberapa halaman  Admin  yang  terdapat  tombol tersebut.  Halaman  ini  berisi  form  untuk menambahkan  Data  Siswa  dan  juga  Data Siswa yang berhasil ditambahkan.
Gambar 3.14 Halaman Data Siswa
4. PENUTUP 4.1. Kesimpulan
Dari  hasil  dan  pembahasan  diatas maka  didapatkan  kesimpulan  sebagai berikut : 1) Dengan adanya sistem klasifikasi hasil akhir  dari  evaluasi  perkembangan harian  siswa  ini,  pihak  Shafiya  Smart School jadi bisa menentukan perkembangan  Siswanya,  meskipun Siswa  tersebut  belajar  juga  diluar Shafiya.
2) Berdasarkan  hasil  uji  coba,  sistem klasifikasi  hasil  akhir  dari  evaluasi perkembangan  harian  siswa  ini  secara fungsional telah memberikan hasil dari setiap  proses  sesuai  dengan  yang diharapkan  dan  dapat  digunakan dengan semestinya.

## 4.2. Saran
Dari  hasil  pembahasan  dan  juga kesimpulan  diatas,  penulis  mempunyai beberapa  saran  untuk  dijadikan  bahan masukan dan pertimbangan untuk penelitian selanjutnya : 1) Untuk  peneliti  selanjutnya  disarankan untuk  menggunakan  metode  lain sebagai  perbandingan,  agar  lebih mengetahui kelebihan maupun kekurangannya. 2) Untuk peneliti selanjutnya jika menggunakan  metode  yang  sama, lebih baik untuk menambahkan jumlah data latih, agar hasil lebih akurat.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Bahri, Husnul. 2019. Pendidikan Anak Usia Dini : Peletak Dasar Pendidikan
Karakter . Bengkulu : Zigie Utama. H.M, Jogiyanto. 2005. Analisa dan Desain .
Yogyakarta : Andi. Rizky, Soetam. 2011. Konsep Dasar Rekayasa
Perangkat Lunak . Jakarta : Prestasi
Pustakaraya.
Sari, Ani Oktarini, Abdilah, Ari dan Sunarti.
2019. Web Programming . Yogyakarta : Graha Ilmu. Siyoto, Sandu. 2015. Dasar Metodologi Penelitian. Yogyakarta : Literasi Media Publishing.