Sachin Sabloak, Jasuandi Wijaya, Abdul Rahman, Molavi Arman Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018

## ANALISIS PEMANTAUAN LAN MENGGUNAKAN METODE QoS DAN PENGKLASIFIKASIAN STATUS JARINGAN INTERNET MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Sachin Sabloak 1 , Jasuandi Wijaya 2 , Abdul Rahman 3 , Molavi Arman 4 1,2 STMIK GI MDP, 3,4 AMIK MDP
1,2 Program Studi Teknik Informatika, 3 Teknik Komputer, 4 Manajemen Informatika Jalan Rajawali No.14,  Palembang, Sumatera Selatan email: 1 sachin@mhs.mdp.ac.id , 2 wandii@mhs.mdp.ac.id, 3 arahman@mdp.ac.id, 4 molaviarman@gmail.com

## Abstrak
Pentingnya  jaringan  komputer  pada  kehidupan sekarang,  perlu  adanya  kestabilan  jaringan  komputer yang  digunakan.  Pemantauan  kualitas  jaringan internet  didalam  sebuah  jaringan  LAN  dilakukan network  administrator untuk  mendapatkan  nilai  dari data  yang  didapat,  penelitian  ini  menerapkan algoritma Naive Bayes menggunakan dataset TIPHON  dengan  parameter  yang  terdapat  dalam metode  QoS  yaitu delay , packetloss dan jitter untuk memonitor  kualitas  jaringan  internet.  Metode  QoS akan  menghasilkan  nilai  dari  setiap  parameter  yang dibutuhkan untuk pemantauan jaringan, guna mendapatkan  kesimpulan  mengenai  status  jaringan internet  digunakan  Algoritma Naive  Bayes .  Metode Quality  of  Service (QoS)  merupakan  sebuah  metode yang  digunakan  dalam  mendefinisikan  kemampuan suatu  jaringan  yang    digunakan  untuk  pengukuran tentang  kualitas    jaringan.  Penggunaan  algoritma Naive  Bayes diperlukan  karena  algoritma  tersebut digunakan dalam pengklasifikasian yang menggunakan  probabilitas  dan  statistik  serta  mampu mengambil  keputusan  dengan  menggunakan  dataset yang telah disediakan. Tujuan penelitian ini dilakukan untuk  mengetahui  status  jaringan  internet  di  lab komputer  STMIK  Global  Informatika  MDP  serta mengetahui  tingkat  akurasi  dari  algoritma Naive Bayes untuk  mengklasifikasikan  status  jaringan internet.  Pengujian  penelitian  dilakukan  di  lab komputer  STMIK  Global  Informatika  MDP.  Hasil pengujian  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa akurasi Naive Bayes yang didapatkan sebesar 87,78% dan  status  jaringan  internet  di  lab  komputer  STMIK Global  Informatika  MDP  masuk  ke  dalam  kategori memuaskan  dengan  nilai  dominan  yaitu  sebesar 47,78%.
Kata  Kunci: Naive  Bayes , network  administrator , Quality of Service (QoS), status jaringan internet.

## Abstract
Since  computer  network  is  very  important nowadays,  it  needs  the  stability  of  the  network  used. Monitoring the quality of the internet network in LAN is  conducted  by  an  administrator  to  get  the  value  of the data obtained. This research applied Naive Bayes algorithm using TIPHON data set with parameters in QoS  method;  delay,  packetloss  and  jitter,  to  monitor the  quality  of  the  internet  network.  QoS  method  will gain  value  in  every  parameter  needed  for  network monitoring.  To  get  a  conclusion  about  the  status  of the  internet  network,  Naive  Bayes  algorithm  was used.  Quality  of  Service  (QoS)  method  is  a  method used to define the ability of a network to measure  its quality.  Naive  Bayes  algorithm  is  needed  since  the algorithm is used in classifying using probability  and statistic  as  well  as  making  decision  using  dataset provided. This research is conducted to see the status of the internet network in STMIK Global Informatika MDP  computer  laboratory  and  to  know  the  level  of accuracy  of  Naive  Bayes  algorithm  to  classify  the status of the network. The research was conducted in STMIK Global Informatika MDP computer laboratory. The result of the research showed that the accuracy  of  Naive  Bayes  was  87,78%  and  the  status of  the  internet  network  STMIK  Global  Informatika MDP  was  in  the  category  of  satisfactory  with dominant value 47,78%.
Keywords : internet network status, Naive Bayes, network administrator, Quality of Service (QoS)
Sachin Sabloak, Jasuandi Wijaya, Abdul Rahman, Molavi Arman Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018

## I. P ENDAHULUAN
Pentingnya  jaringan  komputer  pada  kehidupan sekarang,  perlu  adanya  kestabilan  jaringan  komputer yang digunakan. Disinilah seorang network administrator  jaringan  memposisikan  diri  menjaga stabilitas  jaringan  komputer.  Monitoring  Jaringan Komputer  adalah  metode  utama  untuk  menjaga stabilitas  jaringan  komputer.  Dengan monitoring diharapkan  jika  terjadi  permasalahan  pada  jaringan dapat  diperbaiki  dengan  cepat  dan  mudah  oleh administrator. Pemantauan kualitas jaringan dibutuhkan  beberapa  parameter  seperti  throughput, delay,  jitter, bandwidth dan packetloss (Sri  Uta,  i Intan  Wjaya,  D.  A.  K.  M.  E.  D,  2015)..  Metode Quality  of  Service (Qos)  memiliki  parameter- parameter  yang  dibutuhkan  untuk  pemantauan jaringan  dan  telah  ditetapkan  dalam  standar  indeks dan kategori untuk masing-masing parameter.
Beberapa penelitian Metode QoS untuk pemantauan status jaringan internet yaitu menggunakan  parameter Delay,  Jitter,  PacketLoss dan Throughput yang  mendapatkan  hasil  sangat memuaskan untuk gedung laboratorium dan memuaskan  untuk  gedung  yang  lainnya  (Wulandari, R,  2016).    Menggunakan  parameter Delay,  Jitter, PacketLoss dan Throughput yang  mendapatkan  hasil memuaskan  untuk  3  gedung  yang  diteliti  (Pinem,  R. S.  L.  d.  M,  2014).  Menggunakan  parameter Delay, Bandwith dan PacketLoss yang  mendapatkan  hasil sedang  untuk  4  gedung  yang  diteliti  (Ramadhan,  H., Saputra, E., and Fronita, M, 2016).
Metode QoS akan menghasilkan nilai dari setiap parameter  yang  dibutuhkan  untuk  pemantauan jaringan,  guna  mendapatkan  kesimpulan  mengenai status  jaringan  internet  digunakan  Algoritma Naive Bayes yang  mampu  mengambil  keputusan  dengan menggunakan dataset yang telah disediakan.
Beberapa  penelitian  Algoritma Naive  Bayes dalam  data classifier memiliki  tingkat  akurasi  yang tinggi  yaitu  menunjukkan  bahwa Naive  Bayes memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  76.30%  sedangkan J48  memiliki  tingkat  akurasi  73.82%  dalam mengklasifikasikan  menggunakan  dataset  diabetes (Joshi,  S.,  Pandey,  B.,  and  Joshi,  N,  2015). Menunjukkan  bahwa Naive  Bayes memiliki  tingkat akurasi sebesar 76.95%, J48 memiliki tingkat akurasi 76.52%  sedangkan  RBF  memiliki  tingkat  akurasi 74.34%  dalam  diagnosis  diabetes  tipe  II  (Sa’di,  S., Maleki,  A.,  Hashemi,  R.,  Panbechi,  Z.,  and  Chalabi, K,  2015).  Menunjukkan  bahwa  Algoritma Naive
Bayes memiliki tingkat akurasi sebesar 92.34% dalam klasifikasi  terhadap  data capture  traffic jaringan (Dibawan,  I.  M.  B.,  Widyantara,  I.  M.  O.,  and Linawati,  2016).  Menunjukkan  bahwa  Algoritma Naive  Bayes memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  93.2% dalam klasifikasi status gizi (Kusumadewi, S. 2009).
Hasil  yang  diharapkan  dalam  menggabungkan metode QoS dan Algoritma Naïve Bayes adalah untuk metode  QoS  untuk  mengolah  data  dari  parameter yang  digunakan  sedangkan  algoritma Naive  Bayes untuk  mengklasifikasikan  status  jaringan internet pada  lab  komputer  agar  dapat  mengetahui  status jaringan internet pada  lab  komputer  STMIK  Global Informatika MDP.

## II. K AJIAN L ITERATUR
II.1 Quality Of Service (QoS)
Quality  of  Service (QoS)  merupakan  metode pengukuran  tentang  kualitas  jaringan  dan  merupakan suatu  usaha  untuk  mendefinisikan  karakteristik  dan sifat  dari  suatu  jaringan.  Pengguna  menentukan persyaratan  kinerjanya  berupa  parameter Quality  of Service seperti delay  atau  packetloss ,  dan  jaringan melakukan  penggunaan bandwidth untuk  skema  QoS yang  berbeda  untuk  memenuhi  permintaan  (Bobanto, W.  S.,  Lumenta,  A.  S.  M.,  and  Najoan,  X,  2014). Tabel 1 merupakan standarisasi hasil untuk parameter QoS.
Tabel 1: Standarisasi QoS (TIPHON) Nilai Persentase Indeks 3,8 - 4 95 - 100% Sangat Memuaskan 3 - 3,79 75 - 95 % Memuaskan 2 - 2,99 50 - 75 % Kurang Memuaskan 1 - 1,99 25 - 50% Jelek
II.2 Parameter Parameter Quality of Service (QoS )
Quality  of  Service memiliki  beberapa  parameter yang  digunakan  untuk  mengetahui  status  jaringan. Parameter-parameter Quality  of  Service tersebut terdiri  dari bandwidth,  delay,  jitter,  throughput,  dan packetloss (Bobanto,  W.  S.,  Lumenta,  A.  S.  M.,  and Najoan,  X,  2014).  Berikut  adalah  penjelasan  singkat dari parameter Quality of Service :

## II.2.1 Bandwidth
Bandwidth adalah  luas  atau  lebar  cakupan frekuensi  yang  digunakan  oleh  sinyal  dalam  medium

## Sachin Sabloak, Jasuandi Wijaya, Abdul Rahman, Molavi Arman
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018
transmisi.  Frekuensi  sinyal  di  ukur  dalam  satuan Hertz  (Hz).  Di  dalam  jaringan  komputer,  bandwidth sering  digunakan  sebagai  suatu  persamaan  untuk mengukur kecepatan transfer data (transfer rate) yaitu jumlah  data  yang  dapat  dibawa  dari  sebuah  titik  ke titik  lain  dalam  jangka  waktu  tertentu  (pada  umunya dalam  detik).  Jenis  bandwidth  ini  biasanya  diukur dalam bit per second (bps) (Bobanto, W. S., Lumenta, A. S. M., and Najoan, X, 2014).
II.2.2 Delay
Delay adalah jeda  waktu antara paket data  yang dikirim  dan  respon  paket  data  yang  di  terima  atau waktu  yang  dibutuhkan  untuk  mengirimkan  data  dari terminal sumber sampai terminal tujuan (Bobanto, W. S., Lumenta, A. S. M., and Najoan, X, 2014).. Tabel 2 merupakan standarisasi Delay berdasarkan standarisasi TIPHON.
Tabel 2 Tabel Standarisasi Delay (TIPHON) Ketegori Delay Besar Delay Indeks Sangat Bagus <150ms 4 Bagus <250ms 3 Sedang <350ms 2 Jelek <450ms 1 Penulisan rumus (TIPHON) :
Persamaan Delay : Delay = Waktu Paket Diterima – Waktu Paket
Dikirim                                …   [1]

## II.2.3 Jitter
Jitter adalah  variasi  delay  yang  terjadi  akibat adanya  selisih  waktu  atau  interval  antar  kedatangan paket di penerima. Untuk mengatasi jitter maka paket data  yang  datang    dikumpulkan  dulu  dalam  jitter buffer  selama  waktu  yang  telah  ditentukan  sampai paket dapat diterima pada sisi penerima dengan urutan yang benar (Bobanto, W. S., Lumenta,  A. S. M., and Najoan,  X,  2014).  Tabel  3  merupakan  standarisasi Jitter berdasarkan standarisasi TIPHON.
Tabel 3 Tabel Standarisasi Jitter (TIPHON) Ketegori Jitter Jitter Indeks Sangat Bagus 0ms 4 Bagus 75ms 3 Sedang 125ms 2 Jelek 225ms 1 Penulisan rumus (TIPHON) : Pesamaan Jitter : Jitter = Delay –  (Rata-rata Delay)       …[2]
II.2.4 Packetloss
Packetloss adalah  persentase  jumlah  data  yang gagal dikirim. Diakibatkan karena kemacetan transmisi  paket  akibat  padatnya  traffic  yang  harus dilayani  (Bobanto,  W.  S.,  Lumenta,  A.  S.  M.,  and Najoan,  X,  2014).  Tabel  4  merupakan  standarisasi PacketLoss berdasarkan standarisasi TIPHON
Tabel 4 Tabel Standarisasi Packetloss (TIPHON) Ketegori Packetloss Packetloss Indeks Sangat Bagus 0% 4 Bagus 3% 3 Sedang 15% 2 Jelek 25% 1

## Penulisan rumus (TIPHON) :
Perhitungan Packetloss:
Packetloss = data dikirim – data diterima x 100%
Paket data dikirim         … [3]

## II.2.5 Throughput
Throughput adalah  jumlah  data  yang  dikirim oleh jaringan atau entitas  menerima data, atau jumlah data  yang  diproses  dalam  satu  ruang  waktu  yang ditentukan (TIPHON, 1999).
Sachin Sabloak, Jasuandi Wijaya, Abdul Rahman, Molavi Arman Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018

## II.3 Naive Bayes
Algoritma Naive  Bayes adalah algoritma  yang mampu  memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya  dengan menggunakan metode probabilitas dan statistik (Saleh, A, 2015).
Rumus  yang  digunakan  pada  algoritma Naive Bayes adalah sebagai berikut :
Penulisan rumus  (Saleh, A, 2015):
P(H|X) = P( X | H ) P(X) …[4]
Di mana :

## X :
Data dengan class yang belum diketahui.
H : Hipotesis  data  merupakan  suatu  class spesifik.
P(H|X):   Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas)
P(H): Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas)
P(X|H): Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis H
P(X):
Probabilitas X
Agar  mampu  mengerti  megenai  Algoritma  Naive Bayes,  perlu  diketahui  bahwa  diperlukan  beberapa petunjuk guna mengetahui kelas apa yang cocok bagi parameter  yang  akan  dianalisis  untuk  melakukan proses  klasifikasi.  Oleh  karena  itu,  penyesuaian dilakukan  terhadap  Algoritma  Naive  Bayes  seperti pada persamaan Persamaan 5.
P(C|F1...Fn) =  P(C|F1...Fn) P(C|F1...Fn)           ……[5] Varibel C pada Persamaan 2.6 dapat digunakan untuk mewakili  kelas,  sedangkan  variabel  F1  ...  Fn digunakan  untuk  mewakili  karakteristik  petunjuk yang  merupakan  bagian  penting  guna  melakukan klasifikasi.  Dari  persamaan  dapat  diartikan  bahwa kemungkinan  masukya  sampel  karakteristik  tertentu pada  kelas  C  (Posterior)  adalah  kemungkinan munculnya  Kelas  C  (seringkali  disebut  prior,  karena belum  masuk  sampel  yang  baru),  dikalikan  dengan kemungkinan  munculnya  karakteristik-karakteristik
sampel  dalam  kelas  C(dapat  dikatakan  likehood) ,dibagi dengan kemungkinan munculnya karakteristik-karakteristik contoh secara global (dapat dikatakan evidence). Dari penjelasan diatas, Persamaan 5 dapat dijelaskan secara sederhana seperti pada Persamaan 6  :
Posterior = prior × likelihood
[6]
evidence
Karakteristik-karakteristik  sampel  secara  global  atau disebut  juga  evidence  pada  satu  sampel  selalu  tetap untuk  setiap  kelas.  Nilai  dari  posterior  pada  akhirnya dibandingkan  dengan  nilai  posterior  pada  kelas  lain guna  membantu  menentukan  ke  kelas  apa  suatu sampel  akan  digolongkan.  Penjelasan  mengenai rumus Bayes dapat dilakukan dengan cara menjabarkan  (C|F1,...,)  lebih  rinci  mengikuti  aturan perkalian sebagai berikut [Saleh, 2015]:
P(C|F1 ,...,Fn) = P(C) P(F1,..., Fn|C ) = P(C) P( F1|C ) P(F2,..., Fn|C ,F1) = P(C) P(F1|C) P(F2|C,F1) P(F3,...,Fn|C,F1,F2)
= (C) P(F1|C) P(F2|C,F1) P(F3|C,F1,F2)
P(F4,...,Fn|C,F1,F2,F3) =P(C) P(F1|C) P(F2|C,F1)P(F3|C,F1,F2)...P(Fn|C,F1,F2,F3,...,Fn-1)
Dari  penjabaran  di  atas  maka  diketahuilah  bahwa hasil  dari  penjabaran  tersebut  menyebabkan  semakin panjang  dan  semakin  rumitnya  faktor-faktor  yang mempengaruhi  nilai  probabilitas,  yang  menyebabkan hamper tidak mungkin faktor tersebut untuk dianalisa satu  per  satu.  Dampak  dari  penjabaran  tersebut  maka perhitungan  Bayes  menjadi  sulit  untuk  dilakukan. Pada bagian ini digunakanlah naif (asumsi independensi  yang  sangat  tinggi),  bahwa  setiap petunjuk  (F1,F2...Fn)  independen  atau  tidak  ada keterkaitan  antara  satu  sama  lain.  Dari  penjelasan diatas,  maka  digunakanlah  kesamaan  seperti  pada Persamaan 7  [Saleh, 2015]:
P(Fi |Fj) = P(Fi ∩Fj)   = P(Fi)P(Fj) P(Fj) = P(Fi)
P(Fj) ….[7] Untuk i 6≠ j , sehingga P(Fi |C,Fj) = P(Fi |C) ….[8]
Berdasarkan  Persamaan  7  dan  Persamaan  8  dapat dilihat sebuah persamaan yang merupakan model dari teorema  Naive  Bayes  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  proses  klasifikasi.  Apabila  data  yang

## Sachin Sabloak, Jasuandi Wijaya, Abdul Rahman, Molavi Arman
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018
digunakan  untuk  klasifikasi  adalah  data  kontinyu maka  berlakulah  rumus  Densitas  Gauss  seperti  pada Persamaan 9
𝑃(𝑋 𝑖 =   𝑥 𝑖 |𝑌 𝑖 =   𝑦 𝑖 ) = 1 √2𝜇𝛼𝑖𝑗 𝑒 −(𝑥𝑖−𝜇𝑖𝑗) 2
2𝛼𝑖𝑗 2 ….[9] Di mana :
P : Peluang
Xi : Atribut ke i xi : Nilai atribut ke i
Y : Kelas yang dicari yi : Subkelas Y yang dicari µ : mean, menyatakan rata-rata dari seluruh atribut α  :  Deviasi  standar,  menyatakan  varian  dari  seluruh atribut.
Alur  penjelasan  dari  Algoritma  Naive  Bayes  dapat dilihat pada Gambar 2 sebagai berikut [Saleh, 2015]:
Gambar 1. Alur Metode Naive Bayes [Saleh, 2015]

## II.4 Topologi Jaringan Yang Digunakan
Jaringan  komputer  tidak  lepas  dari  topologi. Topologi  jaringan  komputer  adalah  usunan  atau pemetaan  interkoneksi  antara node ,  dari  suatu jaringan, baik secara fisik ( riil ) dan logis ( virtual ) atau pula  dapat  dikatakan  sebagai  infrastruktur  fisik jaringan komputer yang digunakan untuk mengimplementasikan Local Area Network . Topologi
jaringan  yang  digunakan  adalah  topologi star. Topologi star merupakan  topologi  yang  banyak digunakan  diberbagai  tempat,  karena  kemudahan untuk  menambah,  mengurangi,  atau  mendeteksi kerusakan  jaringan yang  ada.  Topologi star menggunakan hub atau switch dalam  mengatur  paket data dan setiap node berkomunikasi langsung dengan central node yang dapat dilihat seperti pada Gambar 1 (Wulandari, R, 2016).
Gambar 2 Topologi Star

## III. P EMBAHASAN D AN H ASIL

## III.1 Pengambilan data
Gambar 3 merupakan pengujian secara langsung di  lab  komputer  STMIK  Global  Informatika  MDP. Pengujian  yang  dilakukan  adalah  pengujian  jaringan internet  pada  lab  komputer  dan  data-data  yang  akan diambil  sesuai  dengan  parameter  yang  telah ditetapkan  yaitu  data delay,  jitter dan packetloss . Pengujian  akan  dilakukan  dengan  cara  mengirimkan ping sesuai  dengan limit yang  telah  ditentukan  ke google.com
Gambar 3 Pengujian
III.1.1 Delay

## Sachin Sabloak, Jasuandi Wijaya, Abdul Rahman, Molavi Arman
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018
Gambar  2  merupakan  pengujian  yang  telah dilakukan  dimana  aplikasi  melakukan  monitoring jaringan  internet  dengan  cara  mengirim ping ke google.com  pada  lab  komputer  STMIK  Global Infomatika  MDP  dengan  rentang  interval  selama  2  s dan limit sebanyak  15  kali  pengiriman.  Untuk melakukan  perhitungan  rata-rata  delay  menggunakan aplikasi  dapat  dilihat  dari  banyaknya ping yang diterima  dan  jumlah  dari  besarnya  delay  sebanyak ping yang  diterima.  Dapat  dilihat  banyaknya ping yang diterima adalah sebanyak 14 pengiriman dari 15 kali pengiriman. Maka akan didapatkan total rata-rata delay sebagai berikut :
=(13 ms + 13 ms + 15 ms + 13 ms + 13 ms + 13 ms + 18 ms + 16 ms + 13 ms + 14 ms + 13 ms + 13 ms + 17 ms + 13 ms) / 14 =197 ms / 14 =14,07 ms
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan didapatkan total rata-rata delay sebesar 14,07 ms yang apabila dilihat berdasarkan Tabel 2 maka akan masuk kedalam kategori Sangat Bagus.
III.1.2 Perhitungan Jitter
Untuk  melakukan  perhitungan jitter perlu diketahui delay dan  rata-rata delay .  Dari  Gambar  2 dapat dilihat bahwa nilai delay terakhir sebesar 13 ms dan  rata-rata delay sebesar  14,07  ms,  Dengan persamaan jitter maka didapat :
= 13 ms - 14,53 ms
= - 1,07 ms
= 0 ms
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan didapatkan jitter sebesar  -  1,07  ms, jitter tidak  bisa bernilai  negatif  dikarenakan  nilai  terendah jitter adalah  0  ms  oleh  karena  itu    didapatkan jitter yang bernilai 0 ms yang apabila dilihat berdasarkan Tabel 3 maka akan masuk kedalam kategori Sangat Bagus.
III.1.3 Perhitungan Packetloss
Untuk  melakukan  perhitungan PacketLoss perlu diketahui jumlah paket data  yang dikirim dan jumlah paket data yang diterima. Dari Gambar 2 dapat dilihat jumlah  paket  yang  dikirim  adalah  sebanyak  15  kali pengiriman ping sedangkan  jumlah  paket  data  yang diterima  adalah  sebanyak  14  kali,  maka  akan didapatkan packetloss sebagai berikut : =((15 packet - 14 packet)/ 15 packet) x 100% =(1 packet / 15 packet) x100% = 6,67 %
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan didapatkan PacketLoss sebesar  6,67  %  yang  apabila dilihat  berdasarkan  Tabel  4  maka  akan  masuk kedalam kategori Bagus.

## III.1.4 Naïve Bayes
Algoritma Naive  Bayes akan  melakukan  proses pengklasifikasian  menggunakan  dataset  yang  telah disediakan.  Setelah  didapatkan  nilai  dari  setiap perhitungan  parameter,  maka  algoritma Naive  Bayes akan  melakukan  proses  pengklasifikasian.  Setelah didapatkan  hasil  dari  parameter  yaitu  setelah  didapat rata-rata Delay sebesar  14,07  ms, Jitter sebesar  0  ms dan Packetloss sebesar  6,67%,  Naive  Bayes  akan melakukan  pengklasifikasian  bahwa  jika  kondisi seperti  hasil  pengujian  diatas  masuk  kategori manakah  status  jaringan  internetnya,  perhitungan lebih rinci dapat dilihat sebagai berikut :
1.  Untuk  probabilitas  hasil  Sangat  Memuaskan (H=3,8 - 4)
p(H=3,8  - 4) p(H=3,8  - 4jD < 150  ms) p(H=3,8  - 4jJ= 0 - 75 ms)p(H=3,8 - 4jP = 3% - 15%)
= (0,016) (1) (1) (0)
= 0
2.  Untuk  probabilitas  hasil  Memuaskan  (H=3  - 3,79)
p(H=3  -  3,79)  p(H=3  -  3,79jD<  150  ms)  p(H=3  - 3,79jJ=  0  -  75  ms)  p(H=3  -  3,79jP  =  3%  - 15%)
= (0,297) (0,474) (0,474) (0,316)
= 0,021
3.  Untuk  probabilitas  hasil  Kurang  Memuaskan
(H=2 - 2,99)
p(H=2 - 2,99) p(H=2 - 2,99jD= < 150 ms) p(H=2 - 2,99jJ=  0  -  75  ms)  p(H=2  -  2,99jP  =  3%  - 15%)
= (0,531) (0,176) (0,176) (0,265)
= 0,004
4. Untuk probabilitas hasil Jelek (H=1 - 1,99) p(H=1 - 1,99) p(H=1 - 1,99jD= < 150 ms) p(H=1 - 1,99jJ=  0  -  75  ms)  p(H=1  -  1,99jP  =  3%  - 15%)
= (0,156) (0) (0) (0,1)
= 0
5. Hasil Pengklasifikasian
= argmax p(Sangat Memuaskan) . p(Memuaskan) . p(Kurang Memuaskan) . p(Jelek)
=argmax (0)(0,021)(0,004)(0) = 0,021
Sachin Sabloak, Jasuandi Wijaya, Abdul Rahman, Molavi Arman Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018
Jadi,  didapat  hasil  pengklasifikasian  algoritma Naive  Bayes untuk  klasifikasi  status  jaringan internet masuk  ke  dalam  kategori  ”Memuaskan”  dengan  nilai probabilitas  paling  besar  di  bandingkan  dengan  yang lainnya yaitu sebesar 0,021.
III.2 Hasil Pengujian
Tabel  5  merupakan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan  selama  3  hari  pada  lab  komputer  STMIK Global  Informatika  MDP,  hasil  pengujian  dapat dilihat sebagai berikut :

## Tabel 5 Tabel Hasil Pengujian
Waktu Pengujian Tanggal Pengujian Hasil Pengklasifikasian Internet Sangat Memuaskan Memuaskan Kurang Memuaskan Jelek 7:50-9:30 Senin, 5-2-2018 1kali 9kali 0kali 0kali Selasa, 6-2-2018 1kali 7kali 2kali 0kali Rabu, 7-2-2018 0kali 7kali 3kali 0kali 9:40-11:20 Senin, 5-2-2018 4kali 4kali 2kali 0kali Selasa, 6-2-2018 0kali 7kali 3kali 0kali Rabu, 7-2-2018 2kali 7kali 1kali 0kali 11:30 - 13:10 Senin, 5-2-2018 0kali 0kali 0kali 10kali Selasa, 6-2-2018 10kali 0kali 0kali 0kali Rabu, 7-2-2018 8kali 2kali 0kali 0kali
Berdasarkan  pada  pengujian  Tabel  5  dapat diketahui  waktu  terbaik  untuk  menggunakan  internet di lab komputer sebagai berikut :
* Waktu Pengujian 7:50-9:30 : -Kategori Sangat Memuaskan : =((1 + 1 + 0 )/30) x 100 % = (2/30) x 100 % = 6,67% -Kategori Memuaskan : =((9 + 7 + 7 )/30) x 100 % = (23/30) x 100 % = 76,67% -Kategori Kurang Memuaskan : =((0 + 2 + 3 )/30) x 100 % = (5/30) x 100 % = 16,67% -Kategori Jelek
=((0 + 0 + 0 )/30) x 100 % = (0/30) x 100 % = 0%
* Waktu Pengujian 9:40-11:20 :
-Kategori Sangat Memuaskan : =((4 + 0 + 2)/30) x 100 % = (6/30) x 100 % = 20%
-Kategori Memuaskan : =((4 + 7 + 7 )/30) x 100 % = (18/30) x 100 % = 60% -Kategori Kurang Memuaskan : =((2 + 3 + 1 )/30) x 100 % = (6/30) x 100 % = 20%
Sachin Sabloak, Jasuandi Wijaya, Abdul Rahman, Molavi Arman Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018
-Kategori Jelek : =((0 + 0 + 0 )/30) x 100 % = (0/30) x 100 % = 0% * Waktu Pengujian 11:30-13:10 : -Kategori Sangat Memuaskan : =((0 + 10 + 8 )/30) x 100 %
= (18/30) x 100 %
= 60% -Kategori Memuaskan : =((0 + 0 + 2 )/30) x 100 %
= (2/30) x 100 % = 6,67% -Kategori Kurang Memuaskan : =((0 + 0 + 0 )/30) x 100 % = (0/30) x 100 % = 0% -Kategori Jelek : =((10 + 0 + 0 )/30) x 100 % = (10/30) x 100 % = 33,33%
Tabel 6 Tabel Hasil Waktu Pengujian Hasil Pengklasifikasian Internet Sangat Memuaskan Memuaskan Kurang Memuaskan Jelek 7:50-9:30 6,67% 76,67% 16,67% 0% 9:40-11.20 20% 60% 20% 0% 11:30-13:10 60% 6,67% 0% 33,33%
Tabel 6 merupakan hasil perhitungan yang sudah dilakukan. Berdasarkan pada pengujian Tabel 6 dapat disimpulkan bahwa waktu terbaik untuk menggunakan  internet  di  STMIK  Global  Informatika MDP  pada  lab  computer  A207  adalah  pada  pukul 11:30-13:10 dikarenakan pada jam tersebut didapatkan  hasil  pengujian internet masuk  ke  dalam kategori  Sangat  Memuaskan  dengan  nilai  tertinggi 60% dibandingkan pada pukul 7:50-9:30 dengan nilai sebesar  6,67%  dan  pada  pukul  9:40-11:20  dengan nilai sebesar 20%.
Berdasarkan  pada  pengujian  Tabel  6  dapat disimpulkan  bahwa  waktu  penggunaan internet terbanyak  di  STMIK  Global  Informatika  MDP  pada lab  komputer  A207  adalah  pada  pukul  9:40-11:20 dikarenakan  pada  jam  tersebut  didapatkan  hasil pengujian internet masuk  ke  dalam  kategori  Kurang Memuaskan  dengan  nilai  lebih  tinggi  sebesar  20% dibandingkan  pada  pukul  11:30-13:10  dengan  nilai sebesar  0%  dan  pada  pukul  7:50-9:30  dengan  nilai sebesar 16,67% .
Berdasarkan  pada  pengujian  Tabel  6  kondisi jaringan internet pada  lab  komputer  STMIK  Global Informatika  MDP  dapat  disimpulkan  dengan  rincian sebagai berikut:
-Kategori Sangat Memuaskan : = (6,67% + 20% +60%)/3
= 28,89% -Kategori Memuaskan : = (76,67% + 60% +6,67)/3
= 47,78% -Kategori Kurang Memuaskan : = (16,67% + 20% + 0%)/3 = 12,22% -Kategori Jelek : = (0% + 0% + 33,33%)/3 = 11,11 %
Jadi,  berdasarkan  perhitungan  diatas  didapat bahwa kondisi status jaringan internet di lab komputer STMIK  Global  Informatika  MDP  masuk  ke  dalam kategori  Memuaskan  dengan  nilai  dominan  yaitu sebesar 47,78%.

## Tabel 7 Tingkat Akurasu Algoritma
Hari Tingkat Akurasi Senin, 5-2-2018 93,33% Selasa, 6-2-2018 83,33% Rabu, 7-2-2018 86,67%

## Sachin Sabloak, Jasuandi Wijaya, Abdul Rahman, Molavi Arman
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018
Tabel  7  merupakan  tingkat  akurasi  algoritma selama  pengujian  berlansung,  Berdasarkan  pada pengujian  Tabel  7  penerapan  Algoritma Naive  Bayes sudah  cukup  bagus  dengan  mendapatkan  tingkat akurasi  87,78%  selama  3  hari  dengan  total  90  kali pengujian  pada  lab  A207  dengan  rincian  sebagai berikut :
= (93,33% + 83,33% + 86,67%)/3 = 263,33% / 3 = 87,78 %
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan didapatkan  waktu  terbaik  untuk  menggunakan internet pada pukul 11:30-13:10 dan waktu penggunaan internet terbanyak pada pukul 9:40-11:20 di  lab  komputer  STMIK  Global  Informatika  MDP, serta  kualitas  jaringan  internet  di  STMIK  Global Informatika MDP masuk kedalam kategori Memuaskan  selama  pengujian  berlangsung  dan didapatkan  tingkat  akurasi  dari  algoritma  selama pengujian adalah sebesar 87,78 %.

## IV. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## IV.1 Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan  yang dilakukan, maka dapat disimpulkan bahwa: 1. Algoritma Naive  Bayes dapat  digunakan  untuk mengklasifikasikan status jaringan internet berdasarkan  parameter-parameter  yang  terdapat dalam  metode  QoS  yaitu delay,  jitter dan packetloss dengan tingkat akurasi  yang dihasilkan dari 90 kali pengujian adalah sebesar 87,78%.
2. Waktu terbaik untuk menggunakan internet adalah pada  pukul  11:30-13:10  dan  waktu  penggunaan internet terbanyak  pada  pukul  9:40-11:20  di  lab komputer STMIK Global Informatika MDP.
3. Status  jaringan internet di  lab  komputer  STMIK Global Informatika MDP masuk ke dalam kategori Memuaskan  dengan  nilai  dominan  yaitu  sebesar 47,78%.

## IV.2 Saran
Saran  yang  dapat  direkomendasikan  untuk penelitian selanjutnya adalah:
1. Dapat diterapkan algoritma lain untuk mengklasifikasikan  status  jaringan internet agar didapatkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.
2. Hasil penelitian dapat digunakan oleh bagian UPT sebagai  sarana  evaluasi  keadaan  koneksi internet di STMIK Global Informatika MDP.

## REFERENSI
Sri  Uta,  I  Intan  Wjaya,  D.  A.  K.  M.  E.  D.  (2015). Monitoring Dan Analisis Kualitas Quality Of Services (  Qos  )  Untuk  Meningkatkan Kualitas  Layanan  Trafik  Kamera  Cctv  Pada Jaringan Wireless ( Studi Kasus : Pt . Indonet Di Cirebon )
Wulandari,  R.  (2016).  Analisis  Qos  ( Quality  Of Service ) Pada Jaringan Internet ( Studi Kasus
:  Upt  Loka  Uji  Teknik  Penambangan Jampang  Kulon  Lipi  ).  Jurnal  Teknik Informatika  Dan  Sistem  Informasi,  2:162– 172.
Pinem,  R.  S.  L.  d.  M.  (2014).  Analisis Quality  of Service (QoS)  Jaringan  Internet  di  SMK Telkom Medan. Singuda Ensikom, 7(3):1
Ramadhan,  H.,  Saputra,  E.,  and  Fronita,  M.  (2016).
Analsis  Kualitas  Layanan  Jaringan  Internet Menggunakan  Metode  Rma  ( Realibility, Maintainability  and  Availability )  Dan  Qos ( Quality of Service ). Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi, 2(2):56–60.
Joshi,  S.,  Pandey,  B.,  and  Joshi,  N.  (2015).
Comparative  analysis  of  Naive  Bayes  and J48 Classification  Algorithms . International Journal  of  Advanced  Research  in  Computer Science and Software Engineering , 5(12):813–817.
Sa’di, S., Maleki, A., Hashemi, R., Panbechi, Z., and Chalabi,  K.  (2015). Comparison  of  Data Mining  Algorithms  in  the  Diagnosis  of  Type Ii  Diabetes. International  Journal  on Computational  Science  &  Applications , 5(5):1–12.
Dibawan,  I.  M.  B.,  Widyantara,  I.  M.  O.,  And Linawati  (2016).  Klasifikasi  Trafik  Internet Kampus Berbasis. 3(2):7–14.
Kusumadewi,  S.  (2009).  Klasifikasi  Status  Gizi
Menggunakan Naive Bayesian
Sachin Sabloak, Jasuandi Wijaya, Abdul Rahman, Molavi Arman Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume IV, No 2, 30 April 2018
Classification.  Jurnal  Universitas  Binus (COMMIT), 3(1):6–11.
Bobanto,  W.  S.,  Lumenta,  A.  S.  M.,  and  Najoan,  X. (2014).  Analisis  Kualitas  Layanan  Jaringan Internet  (  Studi  Kasus  PT  .  Kawanua Internetindo Manado ). jurnal Teknik Elektro dan Komputer, 1(1):80–87.
TIPHON  (1999). Telecommunication  and  Internet Protocol  Harmonization  Over  Network
(TIPHON); General  Aspects  of  Quality  of Service (Qos).Etsi, 2.1.1:1–37.
Saleh,  A.  (2015).  Implementasi  Metode  Klasifikasi Na¨ıve  Bayes  dalam  Memprediksi  Besarnya Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga. Citec Journal ,2(3):207–217.