## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER

## Volume 9 Nomor 1 April    2021
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan  ilmiah,  Ataupun    studi  pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil  penelitian  ilmiah  di  bidang informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya  kesenjangan antar  kemajuan  teknologi  dan  hasil  penelitian.  Jurnal  ini  di  terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:
Ketua  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi
Ketua Lembaga Penelitian STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
Pimpinan Redaksi Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung)
Sampurna  Dadi  Riskiono,  M.Kom (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo
Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Merri  Parida.,M.Kom  (STMIK  Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Amarudin,S.Kom.,M.Eng  (Universitas Teknokrat Indonesia)
Didi Susianto.,S.T.,M.Kom (AMIK
DCC Bandar    Lampung) Alhibarsyah.,S.T.,M.Kom  (Stmik  Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal Farouq Mauladi .,S.Kom.,M.Kom (Universitas Islam Lamongan) Agus Setiawan S.Pd.,M.Eng (Universitas Muhammadiyah Lamongan) Ferrly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu )
Penerbit : STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl.  Negara  No.  3  Candimas  Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  syukur  dipanjatkan  kehadirat  Tuhan  Yang  Maha  Esa,  atas  karunia  dan  limpahan rahmatnya Jurnal Informasi dan komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini  dapat  terwujud,  sehinga  dapat  di  terbit  2  (dua)  kali  dalam  setahun  ini  merupakan suatu  wadah  untuk  penyebar  luasan  hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah yang berkaitan dengan Informatika dan Komputer khususnya bagi dosen-dosen STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi serta umumnya para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan dengan diterbitkannya Jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) ini sebagai salah satu  bentuk  sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan komputer  yang  berkaitan  dengan  kajian-kajian  di  bidang  tekhnologi  informatik, Komunikasi Data dan Jaringan Komputer, perancangan dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informatika dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang memiliki  hasil-hasil  penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut diatas, dengan bangga redaksi Jurnal Informatika dan Komputer (JIK) menerima naskah ringkasan untuk dimuat pada jurnal  Informasi dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi  dengan  berpedoman  pada  penulisan  naskah  jurnal  sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca jualah  yang mempunyai peranan besar dalam meningkatkan mutu  jurnal  Informatika  dan  Komputer  ini.  Merujuk  pada  realita  ini  kamu  sangat mengharapkan  peran  aktif  dari  peneliti  untuk  bersama-sama  menjaga  dan  memelihara keberlangsungan  dari  jurnal  Informatika  dan  Komputer  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi  ini. Yang juga tidak kalah pentingnya  dari partisipasi  tersebut  diatas, adalah saran  dan  kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat disampaikan  langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan dijadikan  masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat  berarti  guna  peningkatan  mutu  dan kualitas Jurnal Informatika dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak  lupa  diucapkan  terima  kasih  yang  tak  terhingga  atas  perhatian  dan  kerjasama  dari
semua pihak yang tak dapat disebutkan satu persatu hingga dapat diterbitkan nya Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi.  Semoga  apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April 2021
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
VOL. 9 NO. 1 THN. 2021

## DAFTAR ISI

## Halaman
Implementasi Framework ITIL 3 Pada Aplikasi Pelayanan Pelanggan Terpadu PT. PLN (PERSERO)
Wilayah    Kotabumi
Ferly Ardhy, Dwi Marisa Efendi,    Mitha Franciska,    Nur Aminudin,    Rustam,
Abdullah Umar Faqih Al Ikhsani
(Universitas Aisyah Pringewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) ............................................................   01-06
Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Menentukan    Pengaruh    Keaktifan Mahasiswa Berrorganisasi Terhadap    Presentasi Belajar
Debby Febriani R Saragih,    Heru Satria Tambunan,    Jaya Tata Hardinata
(STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar Indonesia) .........................................................................................   07-15
Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Pupuk  Dengan  Metode  Algoritma Apriori
Dwi  Marisa  Efendi,  Sidik  Rahmatullah,    Asep  Afandi,    Pakarti  Riswanto,

## Nurmayanti
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) ..........................................................................................................   16-21
Sistem Informasi Pelayanan Administrasi Surat Pengantar Berbasis Website Dengan Framework Codeigniter Guna Meningkatkan Kualitas Pelayanan Pada Desa Tambaksari Kidul Kabupaten Banyumas
Endang Setyawati1, Suyudi, Foustino Asprilla Gunantara, Hadion Wijoyo
(STIKOM Yos Sudarso Purwokerto, STMIK Dharmapala Riau) ........................................................................   22-31

## Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Tingkat Kedisiplinan Siswa
Sidik Rahmatullah, Iko Prastiyo
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) ............................................................................................................   32-44
Pemanfaatan Framework Codeigniter Untuk Membangun Aplikasi Display Produk Di Alfamart Rajabasa Yuli Syafitri1, Yudi Dwi Pramudya, Muhammad Rasid
(AMIK Dian Cipta Cendikia, STMIK Tunas Bangsa) .........................................................................................   45-52
Perbandingan  Metode  Nearest  Neighbor,  Ward  Dan  K-Means  Dalam  Menentukan  Cluster  Data  Kinerja Kantor Unit Bank Abc
Bambang Suprapto, Henry Simanjuntak, Sulasminarti
(AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu) .............................................................................................................   53-65
“Aplikasi Computer Basic Test    (Cbt) Pada Smk Ma’arif Sukoharjo Kec. Pringsewu Kab. Pringsewu Berbasis Web”
Rima Mawarni, Dewi Triyanti. Ardiansyah
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi, AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu) ............................................   67-71
Pengembangan Aplikasi Pencarian Guru Privat Editing Video Berbasis Android
Nurhasan Nugroho, Riduwan Napianto,    Imam Ahmad, Wahyu Ariya Saputra
(Universitas Bina Bangsa, Universitas Teknokrat Indonesia) ..............................................................................   72-78
Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw)
Darsin, Desi Triyana
(Universitas Megou Pak Tulang Bawang) ............................................................................................................   79-87
Aplikasi Belajar Dasar-Dasar Bahasa Isyarat Berbasis Android
Ngajiyanto, Sigit Mintoro, Melpin Aprido Jenius,
(STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi) .............................................................................................................   88-93
PENERAPAN METODE NAIVE BAYES DALAM MENENTUKAN

## PENGARUH    KEAKTIFAN MAHASISWA BERRORGANISASI    TERHADAP PRESENTASI BELAJAR
Debby Febriani R. Saragih 1 , Heru Satria Tambunan 2 , Jaya Tata Hardinata 3
Sistem Informasi 123
STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar, Indonesia 123
Email : debysaragih399@gmail.com 1, heru@amiktunasbangsa.ac.id 2, jaya@amiktunasbangsa.ac.id 3

## ABSTRAK
Didalam perkuliahan ada suatu kegiatan yang dilakukan mahasiswa diluar dari jam kuliah dalam rangka mengembangkan minat dan bakat. Organisasi tersebut diperlukan mahasiswa untuk mengembangkan dan mengasah  kemampuan  yang  dimiliki.  Dengan  adanya  organisasi  tersebut  mahasiswa  yang  mengikuti dapat  memperoleh  banyak  manfaat,  diantaranya  membina  sikap  disiplin,  percaya  diri,    menambah wawasan melatih komunikasi didepan umum yang dapat dijadikan bekal untuk meningkatkan presentasi belajar.  Maka  metode Naive  Bayes ini,  agar  dapat  mengetahui  apakah  keaktifan  mahasiswa  dalam mengikuti  organisasi  berperan  penting  terhadap  presentasi  belajar  mahasiswa,  mahasiswa  diminta  untuk mengisi  kuesioner  berkaitan  dengan  berpengaruh  atau  tidaknya  keaktifan  mahasiswa  dalam  mengikuti organisasi.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  mengetahui  pengaruh  atau  tidaknya  Keaktifan  Mahasiswa dalam  Organisasi  terhadap  presentasi  belajar  mahasiswa,  nantinya  hasil  output  dari  sistem  ini  dapat menjadi bahan evaluasi untuk perguruan tinggi.
Kata  Kunci  : Mahasiswa, Keaktifan Mahasiswa dalam Mengikuti Organisasi, Data mining,  Naive

## Bayes

## ABSTRACT
In lectures there is an activity carried out by students outside of class hours in order to develop interests and talents.  The  organization  is  needed  by  students  to  develop and hone  their  skills.  With  this  organization, students  who  participate  can  get  many  benefits,  including  fostering  an  attitude  of  discipline, self-confidence, adding insight into practicing communication in public that can be used as provisions to improve learning achievement. So this Naive Bayes method, in order to know whether student activity in participating in organizations plays an important role in student learning presentations, students are asked to fill out a questionnaire related to whether or not student activity is active in joining organizations. It is expected  that  this  research  can  determine  the  effect  of  whether  or  not  the  activity  of  students  in organizations  on  student  learning  presentations,  later  the  output  of  this  system  can  be  an  evaluation
material for universities.
Keywords : Students, Student Activity in Following Organizations, Data mining, Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Tercapainya  tujuan  pendidikan  dapat  dilihat  dari presentasi  belajar  yang  dicapai  oleh  peserta  didik. Dimana  presentasi  atau  hasil  belajar  dikategorikan menjadi kognitif, efektif. presentasi belajar kognitif berkenaan dengan kemampuan otak dalam menerima,  mengolah  dan  menggunakan  informasi. Untuk  mencapai  tujuan  itu  mahasiswa  dan  juga sekolah tinggi dalam meluluskan lulusan mahasiswa terbaik maka komunikasi serta kesadaran mahasiswa sangat diperlukan.
2. METODE PENELITIAN
a. Data Mining
(Sihombing,  2017) Data  mining yang  juga  dikenal dengan istilah pattern recognition merupakan suatu metode  yang  digunakan  untuk  pengolahan  data guna  menemukan  pola  yang  tersembunyi  dari  data yang  diolah.  Data  yang  diolah  dengan  teknik data mining ini kemudian menghasilkan suatu pengetahuan  baru  yang  bersumber  dari  data  lama, hasil dari pengolahan data tersebut dapat digunakan dalam menentukan keputusan di masa depan.

## b. Knowledge discoveryin database (KDD)
Menurut  (Ariana  dan  Asana,  2013)  “data  mining dan knowledge discovery in database (KDD) sering digunakan  secara  bergantian  untuk  menjelaskan
proses  penggalian  informasi  tersembunyi  dalam suatu basis data yang besar”.

## Gambar 2.1. Tahapan KDD
Tahapan Proses KDD yaitu :
1. Pembersihan dan transformasi data.
2. Penggunaan  algoritma  data  mining  yang terdiri  dari  asosiasi,  sekuensial,  klasifikasi, klasterisasi, dll.
3. Memahami domain aplikasi
4. Membuat target data
5. Visualisasi, evaluasi, interprestasi.
c. Naive Bayes
Naïve  Bayes merupakan  sebuah  pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang diberikan.  “Keuntungan  penggunaaan Naive  Bayes adalah metode ini hanya membutuhkan jumlah data penelitian  (Training  Data)  yang  kecil  untuk menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan dalam  proses  pengklasifikasian”  (Saleh  &  Utama, 2016).  Berikut  ialah  rumus  –  rumus  yang  dipakai
dalam menyelesaikan metode Naive Bayes :
1. Menentukan perhitungan probabilitas prior
Dimana Si adalah jumlah data training dari kategori Ci, dan s adalah jumlah total data training.
2. Menentukan perhitungan data training
Keterangan:
=    perkalian ranting antar atribut. Persamaan  (4)  merupakan  teorema  bayes  yang kemudian  akan  digunakan  untuk  melakukan perhitungan klasifikasi.
d. Flowchart Naive Bayes
Gambar 2.2. Flowchart
a. Pendahuluan
Perangkat  lunak  yang  digunakan  yaitu RapidMiner untuk  menyajikan  klasifikasi  pengaruh  dalam mengikuti keorganisasian terhadap presentasi belajar.  Data  set  yang  terdiri  dari  beberapa  kriteria yang  telah  ditentukan.  Data  yang  telah  didapat ditransformasikan  keformat  data excel 2010.
Berikut ialah bentuk kuesioner    :

## Gambar 2.4. Kuesioner
Kumpulan  data  yang  telah  diperoleh  digunakan sebagai data masukan dalam membuat model aturan menggunakan algoritma Naive Bayes dan
menggunakan tools rapidminer.
b. Data set Penelitian
Data  yang  akan  diolah  ada data  training  dan  data testing . Data  training yang  digunakan  terdapat  90 data  sedangkan data  testing terdapat  10  data  yang digunakan.  Kriteria  data  yang  telah  ditentukan dianalisis menggunakan tools RapidMiner 5.3. data kuesioner yang dianalisis memiliki 100 data. Variabel  yang  akan  digunakan  dalam  klasifikasi yaitu :
Mulai
Input Data Baca Data Training Jumlah Data Probabilitas
Tabel Probabilitas Solusi
Selesai
Setelah  ditentukan,  langkah  selanjutnya  penulis menghitung  jumlah  paham  berdasarkan  tabel  4.1. dari  90  data  latih  yang  digunakan,  diketahui  kelas tidak  berpengaruh  sebanyak  9  data,  dan  kelas berpengaruh  sebanyak  81  data.  Perhitungan probabilitas  prior  kemungkinan  tidak  berpengaruh keaktifan  berorganisasi  terhadap  presentasi  belajar mahasiswa,  dapat  dilakukan  dengan  persamaan  (6) yaitu :
P(C0) = =    0,100
Sedangkan  perhitungan  probabilitas  kemungkinan berpengaruh yaitu :
P(C1) = =    0,900
Setelah probabilitas dari  masing-masing prior telah diketahui  ,  selanjutnya  menghitung  masing-masing probabilitas  dari  setiap  kriteria  yang  digunakan. Dalam  setiap  kriteria  menggunakan  skala  linkert  4 yaitu  SS,  S,  N,  dan  TS.  Sehingga  perhitungan probabilitas  setiap  kriteria  dapat  dilihat  pada beberapa tabel berikut.
Tabel 3.1. Kriteria Tabel 3.2. Hasil dari Kriteria Keaktifan
Keakt ifan Jumlah  Kejadian Dipilih Probabilitas Berpen garuh Tidak Berpen garuh Berpen garuh Tidak Berpen garuh SS 30 0 0,3704 0 S 21 3 0,2593 0,3333 N 29 6 0,3580 0,6667 TS 1 0 0,0123 0 Juml ah 81 9 1 1
Tabel 3.3. Hasil dari Kriteria Kegiatan Organisasi Kegia tan Orga nisasi Jumlah  Kejadian Dipilih Probabilitas Berpen garuh Tidak Berpen garuh Berpen garuh Tidak Berpen garuh SS 23 0 0,2840 0 S 34 3 0,4198 0,3333 N 24 5 0,2963 0,5556 TS 0 1 0,0000 0,1111 Jumla h 81 9 1 1 Tabel 3.3. Hasil dari Membangun Rasa Percaya Diri Memb angun Rasa Percay a Diri Jumlah  Kejadian Dipilih Probabilitas Berpen garuh Tidak Berpen garuh Berpen garuh Tidak Berpen garuh SS 30 0 0,3704 0 S 31 6 0,3827 0,6667 N 0 3 0,0000 0,3333 TS 0 0 0,0000 0 Jumla h 61 9 1 1
langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  dari salah  satu  nilai  yang  telah  diberikan  responden
Kriteria Kategori Keterangan Keaktifan Kegiatan Organisasi Membangun Rasa Percaya Diri SS Sangat Setuju S Setuju N Netral TS Tidak Setuju
untuk  menentukan  klasifikasi.  Berdasarkan  data training data responden 91 sampai 100 yang dijabar kan  hanya  data  responden  91  dilakukan  klasifikasi kedalam kelas berpengaruh. Rumus yang digunakan dalam  menentukan  kelas  berpengaruh  dapar  dilihat pada persamaan (4)
P(91|Berpengaruh) =P(keaktifan =N|Berpengaruh) x P(kegiatan organisasi =N|Berpengaruh) x P(membangun rasa percaya diri =N|Berpengaruh) = 0,2593 x 0,4198 x 0,3827 = 0. Sedangkan untuk menghitung nilai tidak berpengaruh  pada  data  responden  dari  91  sampai 100  rumus  yang  digunakan  sama  dengan  rumus untuk menentukan nilai berpengaruh, yaitu
P(91|TidakBerpengaruh)  =P(keaktifan  =N|Tidak Berpengaruh) x P(kegiatan organisasi =N|Tidak Berpengaruh) x P(membangun  rasa percaya diri =N|Tidak Berpengaruh) = 0,3333  x  0,3333 x0,6667 = 0
Setelah  nilai  berpengaruh  dan  tidak  berpengaruh pada data  ke  91  sampai  100 diketahui.  Selanjutnya penulis
melakukan perhitungan maksimal masing-masing klasifikasi. Perhitungan data responden  91  sampai  100  untuk  menghitung
pemaksimalan nilai paham berpengaruh yaitu P(Berpengaruh|C) = P(Rn|C) * P(berpengaruh) = P(91C) * P(berpengaruh) = 0x 0,900 = 0
P(Tidak  Berpengaruh|C)  =  P(Rn|C)  *  P(Tidak berpengaruh)
=  P(91|C)  * P(Tidak berpengaruh)
=  0,0123  x 0,100 = 0,0123 Tabel 3.4. Hasil Data yang Dikumpulkan Respon den Keakti fan Kegiat an Organi sasi Memba ngun Rasa Percaya Diri
Hasil
R1 S N SS Berpeng aruh R2 N N N Tidak Berpeng aruh R3 N S N Tidak Berpeng aruh R4 N S S Berpeng aruh R5 SS S S Berpeng aruh R6 S S SS Berpeng aruh R7 S S S Berpeng aruh R8 SS S N Berpeng aruh Respon den Keakti fan Kegiat an Organi Memba ngun Rasa Hasil
sasi Percaya Diri R9 N S N Berpeng aruh R10 S TS S Tidak Berpeng aruh R11 SS SS N Berpeng aruh R12 S S S Berpeng aruh R13 SS S S Berpeng aruh R14 S S S Tidak Berpeng aruh R15 S S S Tidak Berpeng aruh R16 SS N SS Berpeng aruh R17 S SS S Berpeng aruh R18 S N SS Berpeng aruh R19 S S SS Berpeng aruh R20 SS SS SS Berpeng aruh R21 N SS SS Berpeng aruh R22 SS SS SS Berpeng aruh R23 N SS S Berpeng aruh R24 SS S S Berpeng aruh R25 N N N Berpeng
aruh R26 N N SS Berpeng aruh R27 N SS S Berpeng aruh R28 N N S Berpeng aruh R29 SS N S Berpeng aruh R30 N SS SS Berpeng aruh R31 S SS S Berpeng aruh R32 N SS SS Berpeng aruh R33 N S S Berpeng aruh R34 N S N Berpeng aruh R35 N N N Berpeng aruh R36 SS SS SS Berpeng aruh R37 SS N SS Berpeng aruh R38 SS N SS Berpeng aruh R39 SS SS S Berpeng aruh Respon den Keakti fan Kegiat an Organi sasi Memba ngun Rasa Percaya Diri Hasil R40 S N SS Berpeng aruh R41 SS SS SS Berpeng aruh
R42 SS SS SS Berpeng aruh R43 SS SS S Berpeng aruh R44 S N S Berpeng aruh R45 N N N Berpeng aruh R46 N N S Berpeng aruh R47 N N N Berpeng aruh R48 SS SS SS Berpeng aruh R49 SS S S Berpeng aruh R50 S S SS Berpeng aruh R51 SS SS SS Berpeng aruh R52 N S S Berpeng aruh R53 SS SS S Berpeng aruh R54 SS SS SS Berpeng aruh R55 N SS S Berpeng aruh R56 SS N S Berpeng aruh R57 SS S SS Berpeng aruh R58 S S S Berpeng aruh R59 SS N S Berpeng aruh R60 SS SS SS Berpeng aruh R61 SS SS SS Berpeng aruh R62 N S SS Berpeng aruh R63 S S SS Berpeng aruh R64 S S S Berpeng aruh R65 N S SS Berpeng aruh R66 N N S Tidak Berpeng aruh R67 N S N Berpeng aruh R68 S N N Berpeng aruh R69 SS S N Berpeng aruh R70 S N N Berpeng aruh R71 N S N Berpeng aruh R72 SS S N Berpeng aruh Respon den Keakti fan Kegiat an Organi sasi Memba ngun Rasa Percaya Diri Hasil R73 N S N Berpeng aruh R74 N N S Tidak Berpeng aruh R75 N N SS Berpeng aruh R76 TS S N Berpeng
aruh R77 S S S Berpeng aruh R78 N N N Tidak Berpeng aruh R79 SS N SS Berpeng aruh R80 N S S Berpeng aruh R81 S S S Berpeng aruh R82 S S N Berpeng aruh R83 S SS S Berpeng aruh R84 N S N Berpeng aruh R85 N S S Berpeng aruh R86 SS S S Berpeng aruh R87 N N N Berpeng aruh R88 N N S Tidak Berpeng aruh R89 N N N Berpeng aruh R90 S N SS Berpeng aruh R91 N N N Tidak Berpeng aruh R92 SS SS SS Berpeng aruh R93 SS N N Berpeng aruh R94 N TS S Tidak Berpeng aruh R95 SS SS SS Berpeng aruh R96 N S SS Berpeng aruh R97 S SS SS Berpeng aruh R98 SS N SS Berpeng aruh R99 SS SS SS Berpeng aruh R100 S N S Berpeng aruh
c. Hasil percobaan Rapid Miner

## Gambar 3.1. Data Hasil Klasifikasi
Berdasarkan  gambar  4.9.  menjelaskan  bahwa  kelas tidak  berpengaruh  memiliki  nilai  klasifikasi  / probabilitas 0,100  sedangkan  kelas  berpengaruh mendapatkan nilai klasifikasi / probabilitas 0,900.

## 3.3.4. Validasi Data
Dalam  melakukan  validasi performance digunakan operator X-Validation . Operator X-Validation melakukan  validasi  silang  untuk  memperkirakan kinerja statik operator pembelajaran.
Hasil  pengujian  model Algoritma  Naive  Bayes Classfier ditunjukan pada gambar.
Gambar 3.2. Accuracy Performance
Keterangan :
1. Jumlah prediksi tidak berpengaruh dan
kenyataan  benar  tidak  berpengaruh  adalah  9 record.
2. Jumlah prediksi berpengaruh dan
kenyataan  benar  tidak  berpengaruh  adalah
81 record.
3. Jumlah  prediksi  tidak  berpengaruh  dan kenyataan  benar  berpengaruh  adalah  2 record.
4. Jumlah prediksi berpengaruh dan
kenyataannya  benar  berpengaruh  adalah
10 record.
Pada gambar nilai Accuracy Performance dijelaskan  bahwa  prediksi  tidak  berpengaruh memiliki  nilai  11  dengan  class  precision  100,00%, prediksi  berpengaruh  memiliki  nilai  89  dengan class precicion 91,01%. Dari penjelasan grafik yang dihasilkan dapat dilihat pada gambar.
Gambar 3.10. Profil Pengaruh Keaktifan Berorganisasi Terhadap Presentasi Belajar
Dengan  Node  merah  merupakan  hasil  yang  tidak berpengaruh sedangkan node biru adalah hasil yang berpengaruh.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian,  dapat  disimpulkan beberapa  hal  mengenai  penerapan  metode Naive Bayes dalam  menentukan  pengaruh  keaktifan berorganisasi terhadap presentasi belajar yaitu dapat diterapkan.  Sumber  data  yang  digunakan  dengan menyebar  kuesioner.  Jumlah data  training 90 responden  dan jumlah  data  testing 10  responden dengan  menggunakan  dua  kelas.  Hasil  yang didapatkan adalah kelas tidak berpengaruh memiliki  nilai  klasifikasi  / probabilitas 0,110 sedangkan  kelas  berpengaruh  mendapatkan  nilai klasifikasi / probabilitas 0,890. Pengujian data pada rapidminer  5.3 .  menggunakan naive  bayes dari hasil  klasifikasi  dengan  tingkat  akurasi  sebanyak 91,11%. Dapat dikategorikan excellent.

## 5. SARAN
Variabel yang digunakan sudah cukup baik saat ini, sebaiknya jumlah variabel ditambah untuk
meningkatkan    akurasi  nilai  prediksi.  Variabel yang  ditambah  tentu  memiliki  dampak  dalam menentukan keaktifan berorganisasi terhadap
presentaasi belajar.

## DAFTAR PUSTAKA
[ 1]  Manalu,  E.,  Sianturi,  F.  A.,  &  Manalu,  M.  R.
(2017). Penerapan  Algoritma  Naive
Bayes  untuk  Menprediksi  Jumlah Produksi  Barang  Berdasarkan  Data Persediaan  dan  Jumlah  Pemesanan Pada  CV  .  Papadan  Mama  Pastries .
1 (2).
[2]  Prestasi,  T.,  Di,  M.,  Universitas,  F.,  &
Tampilan setlah di run
Tangerang, S. (2018). Pengaruh Keaktifan Mahasiswa Dalam Organisasi Terhadap Prestasi Mahasiswa  di  FKIP  Universitas  Islam SYEKH-YUSUF . (January 2017).
[3]  Putri,  A.  N.  (2017). Penerapan  Naive  Bayes untuk Perankingan Kegiatan di
Fakultas  Tik  Universitas  Semarang .
8 (2), 603–610.
[4]  Ridwan, M., Suyono, H.,  & Sarosa, M. (2013). Penerapan Data Mining Untuk
Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes
Classifier . 7 (1), 59–64.
[5]  Rifqo,  M.  H.,  Wijaya,  A.,  &  Pseudocode,  J. (2017). Implementasi  Algoritma  Naive Bayes  dalam  Penentuan  Pemberian
Kredit . IV (September), 120–128.
[6] Saleh, A., & Utama, U. P. (2016). Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes Dalam Memprediksi  Besarnya  Penggunaan
Listrik Rumah Tangga . (January 2015).
[7]  Sihombing,  E.  G.  (2017). Klasifikasi  Data
Mining  Pada  Rumah  Tangga  Menurut
Provinsi dan Status Kepemilikan
Rumah  Kontrak  /  Sewa  Menggunakan K-Means  Clustering  Method . 2 (2),
74–82.
[8] Teknik, D., Universitas, I., Bayes, N., Bayes, N.,
& Bayes, N. (n.d.). Penerapan Algoritma
Naive
Bayes untuk Mengklasifikasikan Data Nasabah .
[9]  Yos,  J.  K.  L.,  Km,  S.,  &  Mulia,  T.  (2016).
Penerapan Data Mining dengan
Metode  Klasifikasi  Naive  Bayes  untuk
Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa dalam  Mengikuti  English  Proficiency Test ( Studi Kasus : Universitas Potensi Utama ) . (June).
[10] (Manalu,  Sianturi,  &  Manalu,  2017;  Prestasi, Di,  Universitas,  &  Tangerang,  2018; Putri,  2017;  Ridwan,  Suyono,  & Sarosa,  2013;  Rifqo,  Wijaya,  & Pseudocode,  2017;  Saleh  &  Utama, 2016;  Teknik,  Universitas,  Bayes, Bayes,  &  Bayes,  n.d.;  Yos,  Km,  & Mulia, 2016)