## 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

## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KEDISIPLINAN SISWA
Sidik Rahmatullah 1 , Supriyanto 2 , Rustam 3 , Merri Parida 4 , Iko Prastiyo 5
STMIK DCC Kotabumi 12345
Jl.Negara Nomor 03 Candimas Kotabumi Lampung Utara E-mail: sidik@dcc.ac.id 1 , supriyanto@dcc.ac.id, rustam@dcc.ac.id, meri@dcc.ac.id, ikoprastiyo30@gmail.com

## ABSTRAK
Sekolah  yang  memiliki  misi  untuk  mempersiapkan  siswa  yang  berkualitas  dan  handal  dengan menampung  berbagai  macam  latar  belakang  dan  juga  kepribadian  siswa  yang  berbeda-beda.  Dengan adanya  perbedaan  tersebut  mendorong  para  siswa  untuk  melakukan  tindakan  pelanggaran  di  sekolah. Pelanggaran-pelanggaran  tersebut  menyebabkan  terhambatnya  kegiatan  belajar  di  sekolah,  dan menurunkan  kualitas  sekolah.  Untuk  membantu  dan  meminimalisir  terjadinya  pelangaran  di  sekolah, maka  penelitian  ini  di  lakukan  dengan  menggunakan  teknik  data  mining    dengan  metode  naïve  bayes classifier dan metode pengembangan sistemnya adalah waterfall. Dalam pengimplementasiannya akan di terapkan  ke dalam pogram vb.net dengan tool  visual studio 2019 dan  menggunakan database MYSQLi. Adapun  atribut  yang  akan  di  gunakan  yaitu  jenis  kelamin,  jenis  tinggal,  asal  sekolah,  jarak  rumah, pendidikan ayah, pekerjaan ayah, penghasilan ayah, pendidikan ibu, pekerjaan ibu, dan penghasilan ibu. Penerapan sistem ini bertujuan membantu sekolah dalam pengklasifikasian tingkat kedisiplinan siswa dan menghasilkan  output  pengelompokan  tingkat  kedisiplinan  siswa  dengan  kelas  tinggi  dan  rendah.  Dari hasil uji coba data testing yang berjumlah 8 record dengan 10 variabel menghasilkan keakuratan sebesar 63% dan eror sebesar 38%, sehingga dapat di simpulkan bahwa sistem ini sudah baik untuk di lihat dari data yang di dapat berdasarkan kesesuaiannya.
Kata Kunci: data mining, tingkat kedisiplinan, naïve bayes , vb.net, waterfall.

## ABSTRACT
Senior  High  School  is  a  school  that  has  a  mission  to  prepare  qualified  and  reliable  students  by accommodating  a  variety  of  backgrounds  and  different  student  personalities.  With  these  differences encourage  students  to  commit  acts  of  violation  in  school.  These  violations  cause  delays  in  learning activities in schools, and reduce the quality of schools. To help and minimize the occurrence of violations in  schools,  this  research  was  conducted  using  data  mining  techniques  with  the  naïve  Bayes  classifier method and the system development method is waterfall. The implementation will be applied to the vb.net program with the 2019 visual studio tool and using the MYSQLi database. The attributes that will be used are gender, type of residence, school origin, distance of the house, father's education, father's occupation, father's  income,  mother's  education,  mother's  occupation,  and  mother's  income.  The  application  of  this system aims to assist schools in classifying the level of student discipline and produce outputs of grouping levels  of  student  discipline  with  high  and  low  classes.  From  the  test  results  of  testing  data  which amounted to 8 records with 10 variables produce an accuracy of 63% and an error of 38%, so it can be concluded that this system is good to be seen from the data obtained based on its suitability.
Keywords: data mining, discipline level, Naïve Bayes, vb.net, waterfall.

## 1. PENDAHULUAN
Pada    saat  ini  Perkembangan  pada  zaman modern    sangatlah  meningkat,  terutama perkembangan
pada sisi
pendidikan.
Pendidikan merupakan sarana terpenting untuk memajukan  sebuah  kualitas  manusia.  Dengan demikian, pendidikan menjadi tolak ukur untuk meningkatkan kualitas manusia yang berdasarkan  pengalaman  belajar  yang  telah  di
perolehnya.  Adapun  salah  satu  tempat  yang dapat di gunakan untuk menempuh pendidikan di antaranya yaitu Sekolah Menengah Kejuruan (SMK).
SMK  adalah  Sekolah  pendidikan  menengah kejuruan
yang memiliki misi untuk mempersiapkan  siswa  yang  berkualitas  dan  juga memiliki keahlian sebelum  memasuki dunia kerja. Salah  satunya  yaitu  SMK  Swasta  Muhammadiyah Abung  Semuli  yang  menampung  siswa  dengan berbagai  macam  latar  belakang  dan  juga kepribadian  yang  berbeda-beda.  Dengan  adanya berbagai  macam  latar  belakang  dan  kepribadian siswa  yang  berbeda-beda  tersebut,  ini  akan mempengaruhi tingkat kedisiplinan siswa, apa bila tingkat  kedisiplinan  siswa  rendah  maka  siswa berpotensi melakukan pelanggaran.
Kedisiplinan  siswa  merupakan  suatu  bentuk keadaan  tertib  atau  patuh  yang  terdapat  di lingkungan sekolah. Kedisiplinan memiliki dampak    yang  baik  dalam  memperlancar  kegiatan belajar  di  sekolah.  Dan  dengan  demikian,  tanpa adanya sebuah kedisiplinan dan pengaruh perilaku yang  disiplin,  siswa  disekolah  pastinya  akan berprilaku  seenaknya  sendiri  (Nurabadi  et  al., 2020).
Perubahan Penurunan tingkat kedisiplinan biasanya  ditandai  dengan  semakin  meningkatnya poin  pelanggaran  setiap  siswa.  Di  SMK  Swasta Muhammadiyah Abung Semuli  penurunan tingkat kedisiplinan  di  tunjukan  dari  banyaknya  jumlah poin  siswa  yang  telah    melanggar  peraturan  di sekolah.  Adapun  data  rekapanya  di  tahun  2019 terdapat  sebanyak  682  kasus  pelanggaran  dimana bulan november tercatat sebanyak 291 pelanggaran,  bulan  januari  tercatat  sebanyak  148 pelanggaran,  dan  bulan  februari  tercatat  sebanyak 243 pelanggaran. Adapun komposisi jenis pelanggaran  secara    keseluruhan  tercatat  alfa sebanyak  78,70%,  bolos  sebanyak  8,60%,  izin sebanyak  6,00%,  sakit  sebanyak  6,10%,  dan terlambat sebanyak 0,40%.
perubahan  tingkat  kedisiplinan  yang  sering terjadi  di  Di  SMK  Swasta  Muhammadiyah Abung  Semuli  di  sebabkan  oleh  beberapa faktor  pelanggaran  yang  sudah  terjadi.  Faktor- faktor  yang  dapat  menimbulkan  terjadinya sebuah  pelanggaran  tata  tertib  di  sekolah  yaitu ada  dua  diantaranya  faktor  internal  siswa  dan faktor eksternal siswa (Arsaf, 2015).
Menurut  Hasibuan  et  al.,  (2017)  “Data  mining merupakan sebuah teknik penggabungan antara teknik  analisis  data  dan  menemukan  sebuah pola-pola  yang  cukup  penting  pada  sebuah data. Secara sederhananya, pengembangan data atau  data  mining  dapat  di  katakan  sebagai proses penyeleksi, eksplorasi dan juga pemodelan  dari  beberapa  sejumlah  besar  data untuk menemukan
sebuah pola-pola kecenderungan  yang  biasanya  tidak  pernah disadari keberadaannya. Di dalam data mining, data  Tersebut  di  simpan  secara  elektronik  dan diproses  dengan  cara  otomatis  oleh  komputer menggunakan  sebuah  teknik  dan  perhitungan tertentu.  Data  mining  tersebut  akan  menjadi tolak  ukur  ataupun  acuan  untuk  sebuah pengambilan keputusan”. Maka penerapan data mining pada SMKS Muhammadiyah bertujuan untuk  memprediksi  tingkat  kedisiplinan  siswa baru  yang  memiliki  potensi  kedisiplinan  yang rendah,  yang  kedepannya  akan  di  lakukan bimbingan  dan  binaan  terhadap  sekolah, sehingga dapat membantu pihak sekolah dalam memprediksi  dan  juga  meminimalisir  siswa yang akan melakukan pelanggaran tata tertib di sekolah.
Menurut  Studi  et  al.,  (2020),  NBC  merupakan sebuah  algoritma  klasifikasi  yang  dapat  kita gunakan  untuk  melakukan  prediksi  terhadap probabilitas  suatu  keanggotaan  pada  class dengan menerapkan teorema Bayes.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data
1.  Observasi Observasi dilakukan langsung dengan mengamati  siswa  di  SMKS  Muhammadiyah Abung Semuli.

## 2. Wawancara
Wawancara  dilakukan  dengan  guru  BK (Bimbingan  Konseling)  dengan  menanyakan masalah-masalah  yang  ada  pada  saat  analisa data siswa.

## 3. Studi Pustaka
Penulis melakukan pengumpulan dengan melakukan pengkajian melalui berbagai referensi  dari  jurnal  yang  ada  di  perpustakaan,
dan  dari  internet,  serta  pelengkap  sumber- sumber lainya yang berhubungan.

## 3.1.1 Penerapan Metode Naive Bayes
Metode  Naive  b ayes yaitu  metode  yang  dapat  di gunakan untuk memprediksi dengan menggunakan probabilitas      yang        sederhana      di    dalam mencari      sebuah        tingkat  keakurasian berdasarkan  teorema  bayes.  Perhitungan  ini  dapat diterapkan  dengan  memperhitungkan  sebuah independensi yang cukup kuat. Independensi yang cukup  kuat  ini  adalah  keadaan  pada  sebuah  data yang  tidak  saling  terkait  atau  saling  bebes  satu sama  lainnya.  Apabila  atribut  yang  tidak  saling terkait (independent) di berikan k maka probabilitas  tersebut  dapat  di  berikan  sebagai berikut:

## )           )
Pada  penggunaan  penerapan  pada  metode  naive bayes  ini,  langkah  awal  yang  dapat  di  lakukan yaitu  penetuan  sebuah  data  training  yang  di  ambil dari data primer  siswa kelas X, XI, dan XII SMKS
Muhammadiyah Abung
Semuli. Adapun variabel/atribut  yang  akan  di  gunakan  dan  di diskritasikan  untuk  mengklasifikasi  data  siswa tersebut yaitu:
Tabel 1. Diskritasi Variabel Nama atribut interval keteranga n Jenis kelami n L Laki-laki P Perempuan Jenis tinggal Bersama orang tua Bersama orang tua Kos,asrama,saudara,dll Lain-lain Asal sekola h SMP  Negeri  1  Abung Semuli,  SMP  Negeri  4 Abung  Timur,  SMP Negeri 2 Abung Semuli SMP NEGERI SMP Bhakti Angkasa 1 Semuli Jaya, SMP Al Amin Abung Surakarta SMP SWASTA MTs Bhakti Angkasa Semuli, MTs Al Muhajirin Bandar Sakti, MTs Al Khoiriyah Sidorahayu MTS Jarak rumah Kurang dari 5 km Kurang dari 5 km 5 sampai  10 km 5 sampai 10 km Lebih dari 10 km Lebih dari
10 km Pendid ikan ayah SD / sederajat Pendidikan dasar SMP / sederajat Pendidikan menengah SMA sederajat, D1, D2, D3, S1, S2, S3, dan lain-lain Pendidikan tinggi Nama atribut interval keterangan Pekerja an ayah buruh buruh Petani Petani pedagang pedagang wiraswasta wiraswasta Pegawai swasta Pegawai swasta Pegawai negeri Pegawai negeri Tidak bekerja Tidak bekerja Sudah meninggal Sudah meninggal Pengha silan ayah Kurang dari 1 juta Kurang dari 1 juta 1 juta sampai 2 juta 1 juta sampai 2 juta lebih dari 2 juta lebih dari 2 juta Tidak berpenghasilan Tidak berpenghas ilan Pendid ikan ibu SD / sederajat Pendidikan dasar SMP / sederajat Pendidikan menengah SMA  sederajat,  D1, D2,  D3,  S1,  S2,  S3, dan lain-lain Pendid ikan tinggi Pekerja an ibu buruh buruh Petani Petani pedagang pedagang wiraswasta wiraswasta Pegawai swasta Pegawai swasta Pegawai negeri Pegawai negeri Tidak bekerja Tidak bekerja Pengha silan ibu Kurang dari 1 juta Kurang dari 1 juta 1 juta sampai 2 juta 1 juta sampai 2 juta
lebih dari 2 juta lebih dari 2 juta Tidak berpenghasilan Tidak berpenghas ilan klasifik asi tinggi tinggi rendah rendah 3.1.2 Perhitungan manual naïve bayes

## A. Data testing yang pertama
1. Hitung jumlah kelas atau label P(Y=Tinggi)  =65/80  “jumlah  data  potensi yang  tinggi  pada  data  training  di  bagi  dengan jumlah total data training”. P(Y=Rendah)  =15/80  “jumlah  data  potensi yang rendah pada data training di bagi dengan jumlah total data training”.
2. jumlah  kasus  yang  sama  dengan  class  yang sama P(jenis kelamin=laki-laki |y=tinggi)=49/65 P(jenis kelamin=laki-laki |y=rendah)=14/15
P(jenis tinggal=bersama
orang tua
|y=tinggi)=61/65
P(jenis tinggal = bersama orang tua |y=rendah)=15/15 P(asal sekolah=MTS |y=tinggi)=16/65 P(asal sekolah = MTS |y=rendah)=7/15 P(jarak rumah=lebih dari 10
km |y=tinggi)=15/65 P(jarak rumah = lebih dari 10 km
|y=rendah)=10/15 P(pendidikan
ayah=pendidikan dasar |y=tinggi)=38/65 P(pendidikan  ayah  =  pendidikan  dasar |y=rendah)=12/15
P(pekerjaan ayah=petani |y=tinggi)=42/65
P(pekerjaan ayah = petani |y=rendah)=12/15 P(penghasilan  ayah=kurang  dari  1  juta |y=tinggi)=52/65 P(penghasilan  ayah  =  kurang  dari  1  juta |y=rendah)=14/15
P(pendidikan ibu=pendidikan dasar |y=tinggi)=37/65 P(pendidikan ibu = pendidikan dasar |y=rendah)=10/15 P(pekerjaan ibu=tidak bekerja |y=tinggi)=44/65 P(pekerjaan ibu =
tidak bekerja
|y=rendah)=10/15 P(penghasilan  ibu  =tidak  berpenghasilan |y=tinggi)=46/65
P(penghasilan  ibu  =  tidak  berpenghasilan |y=rendah)=10/15
3. Kalikan semua variabel
P(Y=Tinggi)  *  P(jenis  kelamin=laki-laki |y=tinggi) * P(jenis tinggal=bersama orang tua |y=tinggi)  *  P(asal  sekolah=MTS  |y=tinggi)  * P(jarak  rumah=lebih  dari  10  km  |y=tinggi)  *
P(pendidikan ayah=pendidikan
dasar
|y=tinggi) * P(pekerjaan ayah=petani |y=tinggi) * P(penghasilan ayah=kurang dari 1 juta |y=tinggi) * P(pendidikan ibu=pendidikan dasar  |y=tinggi)  *  P(pekerjaan  ibu  =tidak bekerja  |y=tinggi)  *  P(penghasilan  ibu  =tidak berpenghasilan |y=tinggi)
=65/80  *  49/65  *  61/65  *  16/65  *15/65  * 38/65  *  42/65  *  52/65  *  37/65  *    44/65  * 46/65=0,002690763
P(Y=Rendah)  *  P(jenis  kelamin=laki-laki |y=rendah)  *  P(jenis  tinggal  =  bersama  orang tua  |y=rendah)  *  P(asal  sekolah  =  MTS |y=rendah) * P(jarak rumah = lebih dari 10 km |y=rendah)  * P(pendidikan ayah = pendidikan dasar  |y=rendah)  *  P(pekerjaan  ayah  =  petani |y=rendah)  *  P(penghasilan  ayah  =  kurang dari  1  juta  |y=rendah)  *  P(pendidikan  ibu  = pendidikan dasar |y=rendah) * P(pekerjaan ibu =  tidak  bekerja  |y=rendah)  *  P(penghasilan ibu = tidak berpenghasilan  |y=rendah) =15/80 *  14/15  *  15/15  *  7/15  *  10/15  *  12/15  * 12/15  *  14/15  *  10/15  *  10/15  * 10/15=0,009635995
4. Bandingkan  variabel  tinggi  dan  rendah  Dari penjelasan  di  atas  dapat  di  lihat  bahwa  nilai probabilitas dari kelas (P | tinggi)=
0,002690763  dan  nilai  probabilitas  dari  kelas (P | rendah)= 0,009635995, sehingga dapat di simpulkan  bahwa  potensi  tingkat  kedisiplinan siswa  yang  berdasarkan  kriteria  tersebut masuk kedalam klasifikasi “rendah”.

## B. Data testing yang kedua
1. Hitung jumlah kelas atau label P(Y=Tinggi)  =65/80“jumlah  data  potensi yang  tinggi  pada  data  training  di  bagi dengan  jumlah  total  data  training”. P(Y=Rendah)  =15/80  “jumlah  data potensi  yang rendah pada data training di bagi dengan jumlah total data training”.
2. Menghitung  jumlah  kasus  yang  sama dengan class yang sama P(jenis kelamin=laki-laki |y=tinggi)=49/65
P(jenis kelamin=laki-laki |y=rendah)=14/15 P(jenis tinggal=bersama orang tua |y=tinggi)=61/65 P(jenis tinggal = bersama  orang  tua  |y=rendah)=15/15 P(asal sekolah=SMP NEGERI |y=tinggi)=37/65  P(asal  sekolah  =  SMP NEGERI |y=rendah)=3/15 P(jarak rumah=lebih dari 10 km |y=tinggi)=15/65P(jarak  rumah  =  lebih dari 10 km |y=rendah)=10/15P (pendidikan  ayah=pendidikan  menengah |y=tinggi)=17/65  P(pendidikan  ayah  = pendidikan  menengah  |y=rendah)=3/15
P(pekerjaan ayah=petani |y=tinggi)=42/65 P(pekerjaan ayah =
petani
|y=rendah)=12/15 P(penghasilan ayah=kurang  dari  1  juta  |y=tinggi)=52/65 P(penghasilan  ayah  =  kurang  dari  1  juta |y=rendah)=14/15 P(pendidikan ibu =pendidikan  menengah  |y=tinggi)=17/65 P(pendidikan ibu = pendidikan menengah |y=rendah)=4/15  P(pekerjaan  ibu  =petani |y=tinggi)=15/65 P(pekerjaan ibu = petani |y=rendah)=5/15 P(penghasilan
ibu =kurang  dari  1  juta  |y=tinggi)=18/65 P(penghasilan  ibu  =  kurang  dari  1  juta |y=rendah)=5/15
3. Mengalikan  semua  variabel  tinggi  dan rendah
P(Y=Tinggi)  *  P(jenis  kelamin=laki-laki |y=tinggi)  *  (jenis  tinggal=bersama  orang tua  |y=tinggi)  *  P(asal  sekolah=SMP NEGERI |y=tinggi) * P(jarak
rumah=lebih  dari  10  km  |y=tinggi)  * P(pendidikan ayah=pendidikan  menengah |y=tinggi)  *  P(pekerjaan  ayah=petani |y=tinggi)  *  P(penghasilan  ayah=kurang dari  1  juta  |y=tinggi)  *  P(pendidikan  ibu =pendidikan menengah |y=tinggi) *
P(pekerjaan  ibu  =petani  |y=tinggi)  * P(penghasilan  ibu  =kurang  dari  1  juta |y=tinggi)
=65/80  *  49/65  *  61/65  *  37/65  *  15/65  * 17/65  *  42/65  *  52/65  *  17/65  *  15/65  * 18/65=0,000170617 P(Y=Rendah)  *    (jenis  kelamin=laki-laki |y=rendah)  *  P(jenis  tinggal  =  bersama  orang tua  |y=rendah)  *  P(asal  sekolah  =  SMP NEGERI  |y=rendah)  *  P(jarak  rumah  =  lebih dari 10 km  |y=rendah)  * P(pendidikan ayah = pendidikan
menengah |y=rendah) * P(pekerjaan  ayah  =  petani  |y=rendah)  *
P(penghasilan  ayah  =  kurang  dari  1  juta |y=rendah)  *  P(pendidikan  ibu  =  pendidikan menengah  |y=rendah)  *  P(pekerjaan  ibu  = petani  |y=rendah)  *  P(penghasilan  ibu  = kurang dari 1 juta |y=rendah)
=15/80 * 14/15 * 15/15 * 3/15 * 10/15 * 3/15
* 12/15 * 14/15 * 4/15 * 5/15 * 5/15 =0,000103243
4. Bandingkan variabel tinggi dan rendah Dari  penjelasan  di  atas  dapat  di  lihat  bahwa nilai  probabilitas  dari  kelas  (P  |  tinggi)= 0,000170617  dan  nilai  probabilitas  dari  kelas (P  |  rendah)=  0,000103243,  sehingga  dapat  di simpulkan  bahwa  potensi  tingkat  kedisiplinan siswa yang berdasarkan kriteria tersebut masuk kedalam klasifikasi “tinggi”.

## C. Data testing yang ke tiga
1. Hitung jumlah kelas atau label
P(Y=Tinggi)  =65/80“jumlah  data  potensi  yang tinggi  pada  data  training  di  bagi  dengan  jumlah total data training”.
P(Y=Rendah)  =15/80  “jumlah  data  potensi yang  rendah  pada  data  training  di  bagi  dengan jumlah total data  training”.Menghitung jumlah kasus yang sama dengan class yang sama
P(jenis kelamin=laki-laki |y=tinggi)=49/65
P(jenis kelamin=laki-laki |y=rendah)=14/15 P(jenis tinggal=bersama orang tua |y=tinggi)=61/65
P(jenis tinggal = bersama orang tua
|y=rendah)=15/15 P(asal sekolah=MTS |y=tinggi)=16/65 P(asal sekolah = MTS |y=rendah)=7/15 P(jarak rumah=5 sampai 10 km |y=tinggi)=27/65 P(jarak rumah = 5 sampai 10 km |y=rendah)=3/15 P(pendidikan ayah=pendidikan dasar |y=tinggi)=38/65 P(pendidikan ayah = pendidikan dasar |y=rendah)=12/15 P(pekerjaan ayah=petani |y=tinggi)=42/65 P(pekerjaan ayah = petani |y=rendah)=12/15 P(penghasilan ayah=kurang dari 1 juta |y=tinggi)=52/65
P(penghasilan  ayah  =  kurang  dari  1  juta |y=rendah)=14/15 P(pendidikan ibu=pendidikan dasar |y=tinggi)=37/65 P(pendidikan ibu = pendidikan dasar |y=rendah)=10/15
P(pekerjaan ibu =tidak bekerja |y=tinggi)=44/65 P(pekerjaan ibu =
tidak bekerja |y=rendah)=10/15 P(penghasilan ibu =tidak berpenghasilan |y=tinggi)=46/65 P(penghasilan  ibu  =  tidak  berpenghasilan |y=rendah)=10/15
2. Mengalikan  semua  variabel  tinggi  dan rendah
P(Y=Tinggi) * P(jenis kelamin=laki-laki |y=tinggi)  *  P(jenis  tinggal=bersama  orang  tua |y=tinggi)  *  P(asal  sekolah=MTS  |y=tinggi)  * P(jarak  rumah=5  sampai  10  km  |y=tinggi)  * P(pendidikan ayah=pendidikan dasar |y=tinggi)
*  P(pekerjaan  ayah=petani  |y=tinggi) * P(penghasilan ayah=kurang dari 1 juta |y=tinggi)  *  P(pendidikan  ibu=pendidikan dasar  |y=tinggi)  *  P(pekerjaan  ibu  =tidak bekerja  |y=tinggi)  *  P(penghasilan  ibu  =tidak berpenghasilan |y=tinggi) =65/80  *  49/65  *  61/65  *  16/65  *  27/65  * 38/65  *  42/65  *  52/65  *  37/65  *  44/65  * 46/65=0,004843373
P(Y=Rendah)  *  P(jenis  kelamin=laki-laki |y=rendah)  *  P(jenis  tinggal  =  bersama  orang tua  |y=rendah)  *  P(asal  sekolah  =  MTS |y=rendah)  * P(jarak rumah = 5 sampai 10 km |y=rendah)  *  P(pendidikan  ayah  =  pendidikan dasar  |y=rendah)  *  P(pekerjaan  ayah  =  petani |y=rendah) * P(penghasilan ayah = kurang dari 1  juta  |y=rendah)  *  P(pendidikan  ibu  = pendidikan  dasar  |y=rendah)  *  P(pekerjaan  ibu = tidak bekerja |y=rendah) * P(penghasilan ibu
= tidak berpenghasilan |y=rendah)
=15/80 * 14/15 * 15/15 * 7/15 * 3/15 * 12/15 * 12/15 * 14/15 * 10/15 * 10/15 * 10/15=0,002890798
3. Bandingkan variabel tinggi dan rendah
Dari  penjelasan  di  atas  dapat  di  lihat  bahwa nilai  probabilitas  dari  kelas  (P  |  tinggi)= 0,004843373  dan  nilai  probabilitas  dari  kelas (P  |  rendah)=  0,002890798,  sehingga  dapat  di simpulkan  bahwa  potensi  tingkat  kedisiplinan siswa yang berdasarkan kriteria tersebut masuk kedalam klasifikasi “tinggi”.

## D. Data testing ke empat
1. Hitung jumlah kelas atau label
P(Y=Tinggi)  =65/80“jumlah  data  potensi  yang tinggi  pada  data  training  di  bagi  dengan  jumlah total data training”.
P(Y=Rendah)  =15/80  “jumlah  data  potensi  yang rendah  pada  data  training  di  bagi  dengan  jumlah total data training”.
2. Menghitung jumlah  kasus  yang sama dengan class yang sama
P(jenis kelamin=laki-laki |y=tinggi)=49/65 P(jenis kelamin=laki-laki |y=rendah)=14/15 P(jenis tinggal=bersama orang tua |y=tinggi)=61/65 P(jenis tinggal = bersama orang tua |y=rendah)=15/15
P(asal sekolah=SMP NEGERI |y=tinggi)=37/65
P(asal sekolah = SMP NEGERI |y=rendah)=3/15 P(jarak rumah=5 sampai 10 km |y=tinggi)=27/65
P(jarak rumah = 5 sampai 10 km |y=rendah)=3/15 P(pendidikan ayah=pendidikan dasar |y=tinggi)=38/65
P(pendidikan ayah = pendidikan dasar
|y=rendah)=12/15 P(pekerjaan ayah=buruh |y=tinggi)=10/65 P(pekerjaan ayah = buruh |y=rendah)=1/15 P(penghasilan ayah=kurang dari 1 juta |y=tinggi)=52/65
P(penghasilan  ayah  =  kurang  dari  1  juta |y=rendah)=14/15 P(pendidikan ibu=pendidikan dasar |y=tinggi)=37/65
P(pendidikan ibu = pendidikan dasar |y=rendah)=10/15 P(pekerjaan ibu =tidak bekerja |y=tinggi)=44/65 P(pekerjaan ibu = tidak bekerja |y=rendah)=10/15
P(penghasilan ibu =tidak berpenghasilan |y=tinggi)=46/65 P(penghasilan  ibu  =  tidak  berpenghasilan |y=rendah)=10/15
3. Mengalikan  semua  variabel  tinggi  dan rendah
P(Y=Tinggi) * P(jenis kelamin=laki-laki |y=tinggi)  *  P(jenis  tinggal=bersama  orang  tua |y=tinggi)  *  P(asal  sekolah=SMP  NEGERI |y=tinggi)  *  P(jarak  rumah=5  sampai  10  km |y=tinggi)  *  P(pendidikan  ayah=pendidikan dasar  |y=tinggi)  *  P(pekerjaan  ayah=buruh |y=tinggi)  *  P(penghasilan  ayah=kurang  dari  1 juta  |y=tinggi)  *  P(pendidikan  ibu=pendidikan dasar  |y=tinggi)  *  P(pekerjaan  ibu  =tidak
bekerja  |y=tinggi)  *  P(penghasilan  ibu  =tidak berpenghasilan |y=tinggi) =65/80  *  49/65  *  61/65  *  37/65  *  27/65  * 38/65  *  10/65  *  52/65  *  37/65  *  44/65    * 46/65=0,002666738 P(Y=Rendah)  *  P(jenis  kelamin=laki-laki |y=rendah)  *  P(jenis  tinggal  =  bersama  orang tua  |y=rendah)  *  P(asal  sekolah  =  SMP NEGERI  |y=rendah)  *  P(jarak  rumah  =  5 sampai 10 km  |y=rendah)  * P(pendidikan ayah = pendidikan dasar |y=rendah) P(pekerjaan  ayah  =  buruh  |y=rendah)  * P(penghasilan  ayah  =  kurang  dari  1  juta |y=rendah)  *  P(pendidikan  ibu  =  pendidikan dasar  |y=rendah)  *  P(pekerjaan  ibu  =  tidak bekerja |y=rendah) * P(penghasilan ibu = tidak berpenghasilan |y=rendah) =15/80 * 14/15 * 15/15 * 3/15 * 3/15 * 12/15 * 1/15 * 14/15 *10/15 * 10/15 * 10/15 =0,000103243
4. Bandingkan variabel tinggi dan rendah Dari  penjelasan  di  atas  dapat  di  lihat  bahwa nilai  probabilitas  dari  kelas  (P  |  tinggi)= 0,002666738  dan  nilai  probabilitas  dari  kelas (P  |  rendah)=  0,000103243,  sehingga  dapat  di simpulkan  bahwa  potensi  tingkat  kedisiplinan siswa yang berdasarkan kriteria tersebut masuk kedalam klasifikasi “tinggi”.

## E. Data testing ke lima

## 1. Hitung jumlah kelas atau label
P(Y=Tinggi) =65/80“jumlah data potensi yang tinggi pada data training di bagi dengan jumlah total data training”.
P(Y=Rendah)  =15/80  “jumlah  data  potensi yang  rendah  pada  data  training  di  bagi  dengan jumlah total data training”.
2. Menghitung  jumlah  kasus  yang  sama  dengan class yang sama
P(jenis  kelamin=laki-laki  |y=tinggi)=49/65P(jenis kelamin=laki-laki |y=rendah)=14/15
P(jenis tinggal=bersama orang tua |y=tinggi)=61/65 P(jenis tinggal = bersama orang tua |y=rendah)=15/15  P(asal  sekolah=SMP  SWASTA |y=tinggi)=12/65 P(asal sekolah = SMP SWASTA |y=rendah)=5/15  P(jarak  rumah=5  sampai  10  km |y=tinggi)=27/65 P(jarak rumah = 5 sampai 10 km |y=rendah)=3/15  P(pendidikan  ayah=pendidikan dasar  |y=tinggi)=38/65  P(pendidikan  ayah  = pendidikan  dasar  |y=rendah)=12/15  P(pekerjaan
ayah=petani  |y=tinggi)=42/65  P(pekerjaan  ayah  = petani |y=rendah)=12/15 P(penghasilan ayah=kurang dari 1 juta |y=tinggi)=52/65
P(penghasilan  ayah  =  kurang  dari  1  juta |y=rendah)=14/15 P(pendidikan ibu =pendidikan menengah |y=tinggi)=17/65
P(pendidikan ibu = pendidikan menengah |y=rendah)=4/15
P(pekerjaan ibu =tidak bekerja |y=tinggi)=44/65
P(pekerjaan ibu = tidak bekerja |y=rendah)=10/15 P(penghasilan ibu =tidak berpenghasilan |y=tinggi)=46/65 P(penghasilan ibu = tidak berpenghasilan |y=rendah)=10/15
3. Mengalikan  semua  variabel  tinggi  dan rendah
P(Y=Tinggi) * P(jenis kelamin=laki-laki |y=tinggi)
*  P(jenis  tinggal=bersama  orang  tua  |y=tinggi)* P(asal  sekolah=SMP  SWASTA  |y=tinggi)  * P(jarak  rumah=5  sampai  10  km  |y=tinggi)  * P(pendidikan  ayah=pendidikan  dasar  |y=tinggi)  * P(pekerjaan ayah=petani |y=tinggi) * P(penghasilan ayah=kurang dari 1 juta |y=tinggi) *
P(pendidikan ibu =pendidikan menengah
|y=tinggi) *
P(pekerjaan  ibu  =tidak  bekerja  |y=tinggi)  * P(penghasilan ibu =tidak berpenghasilan |y=tinggi) =65/80 * 49/65 * 61/65 * 12/65 * 27/65 * 38/65 *
42/65 * 52/65 * 17/65 * 44/65 * 46/65=0,001669 P(Y=Rendah) * P(jenis kelamin=laki-laki |y=rendah)  *  P(jenis  tinggal  =  bersama  orang  tua |y=rendah)  *  P(asal  sekolah  =  SMP  SWASTA |y=rendah)  *  P(jarak  rumah  =  5  sampai  10  km |y=rendah)  *  P(pendidikan  ayah  =  pendidikan dasar  |y=rendah)  *  P(pekerjaan  ayah  =  petani |y=rendah)  *  P(penghasilan  ayah  =  kurang  dari  1 juta  |y=rendah)  *  P(pendidikan  ibu  =  pendidikan menengah  |y=rendah)  *  P(pekerjaan  ibu  =  tidak bekerja  |y=rendah)  *  P(penghasilan  ibu  =  tidak berpenghasilan |y=rendah)
=15/80 * 14/15 * 15/15 * 5/15 * 3/15 * 12/15 *
12/15 * 14/15 * 4/15 * 10/15 * 10/15=0,000825942
4. Bandingkan variabel tinggi dan rendah
Dari  penjelasan  di  atas  dapat  di  lihat  bahwa nilai  probabilitas  dari  kelas  (P  |  tinggi)= 0,001669  dan  nilai  probabilitas  dari  kelas  (P  | rendah)=  0,000825942,  sehingga  dapat  di simpulkan  bahwa  potensi  tingkat  kedisiplinan siswa yang berdasarkan kriteria tersebut masuk kedalam klasifikasi “tinggi”.
Penghitungan  data  sampai  dengan  8  testing sehingga  dapat  simpulkan  seperti  pada  tabel dibawah ini :

## a. Kesimpulan Data Testing
Tabel 2. Kesimpulan Data Testing N o Nama Tingkat kedisipli nan Class prediks i Nilai probabili tas 1. Ade tia saputra rendah renda h 0,009635 9945130 3157 2. Adi ngaliman tinggi tinggi 0,000170 6172518 0400 3. Adi pratama rendah tinggi 0,004843 3731287 6573 4. Adi saputra tinggi tinggi 0,002666
7381810 1685 5. Adi tiya alvaro rendah tinggi 0,001669 0001997 7739 6. Agung pratama tinggi tinggi 0,004383 7011420 0789 7. Agus lilik hermawa n tinggi tinggi 0,011200 3003602 708 8. Agus saputra rendah tinggi 0,000107 3625859 5059
Dari  kesimpulan  tabel  hasil  data  testing  di  atas dengan menggunakan 8 sampel data testing, maka selanjutnya  yaitu  mencari  penyimpangan  data. Berikut  ini  tabel  hasil  penyimpangan  data  sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Pencarian Penyimpangan Data hasil Mean 0,004334636 Standard Error 0,001467501 Median 0,00352522 Mode #N/A Standard Deviation 0,00415072 Sample Variance 1,72285E-05 Kurtosis -0,637618707
Skewness 0,802893419 Range 0,011092938 Minimum 0,000107363 Maximum 0,0112003 Sum 0,034677087 Count 8 Confidence Level(95,0%) 0,003470089 Dari kesimpulan tabel hasil pencarian penyimpangan  data  maka  di  dapat  nilai  mean 0,004334636,  nilai  Variance  (s2)  1,72285E-05, nilai  Standart  deviasi  0,00415072,  nilai  Standart eror  0,001467501.  Dari  hasil  nilai  standar  eror  di atas  maka  dapat  di  cari  estimasi    eror  dari  hasil data testing tersebut. Berikut ini pencarian estimasi eror pada hasil data testing sebagai berikut:
Tabel 4. Pencarian Nilai Eror n
o nama Hasil pengklasifikasian Nilai eror 1 Ade tia saputra 0,0096359945130 3157 0,001439 397 2 Adi ngalima n 0,0001706172518 04006 0,001450 162 3 Adi pratama 0,0048433731287 6573 0,001467 242 4 Adi saputra 0,0026667381810 1685 0,001464 719 5 Adi tiya alvaro 0,0016690001997 7739 0,001460 396 6 Agung pratama 0,0043837011420 0789 0,001467 499 7 Agus lilik hermaw an 0,0112003003602 708 0,001420 364 8 Agus saputra 0,0001073625859 50592 0,001449 631 Tabel 5. Perangkingan Berdasarkan Nilai Eror No Nama Hasil pengklasifikasia n Nilai eror 1 Agung pratama 0,00438370114 200789 0,001467 499 2 Adi pratama 0,00484337312 876573 0,001467 242 3 Adi 0,00266673818 0,001464
saputra 101685 719 4 Adi tiya alvaro 0,00166900019 977739 0,001460 396 5 Adi ngaliman 0,00017061725 1804006 0,001450 162 6 Agus saputra 0,00010736258 5950592 0,001449 631 7 Ade tia saputra 0,00963599451 303157 0,001439 397 8 Agus lilik hermawa n 0,01120030036 02708 0,001420 364

## b. Akurasi data testing
Dari  hasil  kesimpulan    hitung  data  training  di  atas, maka  selanjutnya  adalah  melakukan  penghitungan keakuratan  sebagai  uji  coba  seberapa  besarkah kehandalan  sebuah  algoritma  tersebut.  Maka pehitungan dapat di lakukan dengan formula sebagai berikut:
Akurasi kebenaran=
Akurasi
kesalahan= Tabel 6. Confusion Tabel class prediksi tinggi rendah tinggi 4 3 rendah 0 1 Akurasi kebenaran=(4+1)/(4+3+0+1)*100%=63% Akurasi
kesalahan=(0+3)/(4+3+0+1)*100%=38%
Dari  hitungan  di  atas,  dapat  di  simpulkan bahwa  hasil  perhitungan  akurasi  dan  juga kesalahan  pada  data  testing  yang  berjumlah  8 data,  memiliki  keakuratan  sebesar  63%  data yang  benar  dan  38%  data  yang  eror.  Dimana pada  class  tinggi  memiliki  jumlah  7  data,  di identifikasi  yang benar sebanyak 4 data dan di identifikasi  yang salah sebanyak 3 data. Selain itu class rendah memiliki jumlah data sebanyak 1 data, di antaranya yaitu 0 data di indetifikasi benar, dan 1 data di identifikasi salah.
Guru BK Kepala Sekolah
Gambar 1. Flowchart Sistem Yang Di Usulkan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Menu login
Menu  login  merupakan  menu  yang  pertama  kali muncul  ketika  aplikasi  di  jalankan,  menu  ini  di lengkapi dengan jam dan tanggal yang update. Menu ini memiliki beberapa komponen diantaranya yaitu:
1) Kolom  ke  1  di  gunakan  untuk  memasukan username.
2) Kolom  ke  2  di  gunakan  untuk  memasukan password.
3) Tombol masuk berfungsi untuk proses pengverifikasian  username  dan  password  yang sebelumnya telah di inputkan di kolom.
4) Tombol  batal  di  gunakan  untuk  membatalkan proses login dan untuk menutup aplikasi.
Untuk  menjalankan  aplikasi  ini  cukup  dengan menekan  icon  WindowsApplication3  –  Shortcut  di pc,  maka  aplikasi  ini  akan  berjalan  dan  menu  login akan  tampil.  Setelah  itu  masukan  username  dan password  yang  sesuai  atau  benar  dengan  menekan tombol  masuk  untuk  menerima  hak  akses  ke  menu utama.  Tampilan  menu  login  dapat  dilihat  pada gambar 2 di bawah ini.
selesai mulai Cetak laporan login Menu utama Input data siswa Proses perhitungan naive bayes Lapaoran prediksi
tingkat kedisiplinan Lapaoran prediksi tingkat kedisiplin an

## 4.2 Menu utama
Menu  utama  merupakan  menu  yang  akan  tampil setelah proses login di lakukan dengan benar. Menu ini  memiliki  beberapa  komponen  yang  dapat  di akses di antaranya yaitu:
1) Tombol data siswa, tombol ini di gunakan untuk memasuki form menu data siswa.
2) Tombol prediksi kedisiplinan merupakan tombol  yang  di  gunakan  untuk  memasuki  form menu prediksi kedisiplinan.
3) Tombol akurasi system merupakan tombol yang di  gunakan  untuk  mememasuki  form  akurasi system.
4) Tombol  keluar  merupakan  tombol  yang  di gunakan  untuk  menutup  atau  mengakhiri seluruh aplikasi yang berjalan.
Untuk  menjalankan  menu  utama  ini  cukup dengan  verifikasi  yang  benar  di  menu  login maka  menu  utama  ini  akan  tampil.  Untuk menutup tampilan ini cukup mengeklik tombol keluar yang ada di pojok kanan atas. Berikut ini gambar menu utama dapat di lihat pada gambar di bawah ini.

## 4.3 Menu Data Siswa
menu  data  siswa  merupakan  menu  yang  berfungsi untuk  proses  penginputan  data  siswa.  Menu  ini memilki beberapa komponen diantaranya yaitu:
1) 12  kolom  yang  di  gunakan  untuk memasukan  data  siswa  sesuai  dengan nama variable masing-masing. 2) Tombol  tambah  merupakan  tombol  yang di gunakan untuk menyimpan hasil inputan pada kolom yang sudah di isi. 3) Tombol  edit  merupakan  tombol  yang  di gunakan  untuk  perubahan  data  inputan yang salah.
4) Tombol  delete  merupakan  tombol  yang  di gunakan untuk menghapus data berdasarkan id nya. 5) Tombol  print  merupakan  tombol  yang  di gunakan untuk mencetak hasil inputan data siswa yang di jadikan sebagai data training atau data uji coba.
6) Tombol  truncate  merupakan  tombol  yang di  gunakan  untuk  menghapus  semua  atau mengkosongkan penyimpanan data siswa.
7) Tombol  import  excel  merupakan  tombol yang  di  gunakan  untuk  menginport  data excel.  Berikut  ini  tampilan  menu  data siswa dapat di lihat pada gambar di bawah ini.

## 4.4 Menu Prediksi Kedisiplinan (formulir 1)
Menu  prediksi  kedisiplinan  (formulir  1)  merupakan menu yang di manfaatkan untuk proses penginputan data testing serta proses pengklasifikasian. Menu ini memiliki beberapa komponen di antaranya yaitu:
1) 11  kolom  inputan  yang  di  gunakan  untuk menginputkan  data  sesuai  variable  masing- masing.
2) Tombol  prediksi  merupakan  tombol  yang  di manfaatkan untuk proses pengklasifikasian yang
Gambar 2. Menu Login
Gambar 3. Menu Utama
Gambar 2. Menu Data Siswa
berdasarkan inputan pada kolom serta menyimpan hasil prediksi.
3) Tombol  edit  merupakan  tombol  yang  di gunakan  untuk  mengedit  inputan  data  yang salah serta menghitung ulang proses pengklasifikasian  berdasarkan  variable  inputan yang di edit.
4) Tombol  delete  merupakan  tombol  yang  di gunakan  untuk  proses  penghapusan  data  hasil prediksi berdasarkan id.
5) Tombol  truncate  merupakan  tombol  yang digunakan untuk penghapusan seluruh data hasil prediksi.
6) Tombol  print  merupakan  tombol  yang  di gunakan untuk mencetak hasil prediksi.
7) Tombol  pilih  file  merupakan  tombol  yang  di gunakan untuk mencari  file  excel  dan menginport data excel.
8) Tombol  hapus  colums  merupakan  tombol  yang di  gunakan  untuk    mengkosongkan  seluruh kolom yang terdapat pada form.
Untuk  menjalankan  Menu  Prediksi  Kedisiplinan (formulir 1) ini, terlebih dahulu user masuk kedalam menu  utama  aplikasi  dan  kemudian  pilih  Menu Prediksi Kedisiplinan kemudian pilih menu formulir 1.

## 4.5 Menu Prediksi Kedisiplinan (formulir 2)
Menu  prediksi  kedisiplinan  (formulir  2) merupakan  menu  yang  di  manfaatkan  sebagai proses  penginputan  data  testing  serta  proses pengklasifikasian. Menu ini memiliki beberapa komponen di antaranya yaitu:
1) 12  kolom  inputan  yang  di  gunakan  untuk menginputkan data sesuai variable masing- masing.
2) Tombol  prediksi  merupakan  tombol  yang di manfaatkan sebagai proses
pengklasifikasian    yang    berdasarkan inputan    pada    kolom  serta  menyimpan hasil prediksi.
3) Tombol  edit  merupakan  tombol  yang  di gunakan untuk mengedit inputan data yang salah  serta  menghitung  ulang  proses pengklasifikasian  berdasarkan variable inputan yang di edit.
4) Tombol  delete  merupakan  tombol  yang  di manfaatkan  sebagai  proses  penghapusan data hasil prediksi berdasarkan id.
5) Tombol  truncate  merupakan  tombol  yang digunakan untuk penghapusan seluruh data hasil prediksi.
6) Tombol  print  merupakan  tombol  yang  di gunakan untuk mencetak hasil prediksi. 7) Tombol  pilih  file  merupakan  tombol  yang di  gunakan  untuk  mencari  file  excel  dan menginport data excel.
8) Tombol  hapus  colums  merupakan  tombol yang  di  gunakan  untuk    mengkosongkan seluruh kolom yang terdapat pada form.

## 4.6 Menu Cek Hitungan
menu  cek  hitungan  merupakan  menu  yang  di gunakan  untuk  mengecek  hasil  hitungan  dari formulir  1  dan  formulir  2.  Menu  ini  hanya  terdiri dari  94  kolom  inputan  dan  label  berdasarkan    hasil. Untuk  menjalankan  menu  cek    hitungan    ini, terlebih    dahulu    user  masuk  kedalam  menu  utama aplikasi  dan  kemudian  pilih  Menu  Prediksi Kedisiplinankemudian pilih menu cek hitungan.
Gambar 5. Menu Prediksi Kedisiplinan (formulir 1)
Gambar 6. Menu Prediksi Kedisiplinan (formulir 2)
Gambar 3. Menu Cek Hitungan

## 4.7 Menu Cek Akurasi system
Menu  akurasi  system  merupakan  menu  yang  di gunakan  hanya  untuk  menampilkan  dan    mengecek tingkat  akurasi  hasil  prediksi  serta  mengecek  hasil tingkat eror hasil pediksi.
Menu  akurasi  system  ini  memiliki  beberapa komponen diantaranya yaitu:
1) Tombol  testing  merupakan  tombol  yang  di gunakan  untuk  menghitung  nilai  klas  dan menampilkannya pada table prediksi.
2) Tombol  hitung  merupakan  tombol  yang  di gunakan  untuk  menghitung  serta  menampilkan hasil hitungan akurasi dan error hasil prediksi.
3) Terdapat  2  tabel  sebagai  informasi  dari  hasil testing.
Untuk  menjalankan  menu  akurasi  system  ini, terlebih  dahulu  masuk  ke  menu  utama  kemudian pilih  menu  akurasi  system,  maka  menu  akurasi system akan tampil.

## 4.8 Menu Laporan Hasil Prediksi
menu  laporan  hasil  prediksi  merupakan  menu yang  menampilkan  hasil  prediksi  dari  inputan dari  menu  formulir  1.  Menu  ini  memiliki beberapa  komponen  yaitu  nama  sekolah,  judul laporan,  tgl  cetak,  dan  data  hasil  testing  di menu  formulir  1.  Untuk  menjalankan  menu laporan  hasil  prediksi,  terlebih  dahulu  masuk menu  utama  kemudian  pilih  menu  prediksi kedisiplinan selanjutnya pilih menu formulir 1. Di  menu  formulir  1  silakan  klik  tombol  print maka menu laporan hasil prediksi akan tampil.
4.9 Menu Laporan Hasil Prediksi (akurasi) menu laporan hasil prediksi (akurasi) merupakan  menu  yang  menampilkan  hasil prediksi  dari  inputan  dari  menu  formulir  2. Menu  ini  memiliki  beberapa  komponen  di antaranya  yaitu  nama  sekolah,  judul  laporan, tgl cetak, informasi akurasi, informasi eror dan data  hasil  testing  di  menu  formulir  2.  Untuk menjalankan  menu  laporan  hasil  prediksi, terlebih  dahulu  masuk  menu  utama  kemudian pilih  menu  prediksi  kedisiplinan  selanjutnya pilih  menu  formulir  2.  Di  menu  formulir  2 silakan  klik  tombol  print  maka  menu  laporan hasil prediksi akan tampil.

## KESIMPULAN DAN SARAN
a. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, maka penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Aplikasi  data  mining  yang  menggunakan metode  naive  bayes  berhasil  di  bangun  dan dapat  di  gunakan  oleh  sekolah  untuk menentukan potensi kedisiplinan siswa.
2. Sistem  aplikasi  ini  dapat  menampilkan informasi klasifikasi tinggi dan rendah potensi tingkat kedisiplinan siswa.
3. Dari hasil uji coba data testing yang berjumlah 8  record  dengan  10  variabel  menghasilkan keakuratan  sebesar    63%  dan  eror  sebesar 38%,  sehingga  dapat  di  simpulkan  bahwa sistem  ini  sudah  baik  untuk  di  lihat  dari  data yang di dapat berdasarkan kesesuaiannya.
Gambar 8. Menu Akurasi Sistem
Gambar 9. Menu Laporan Hasil Prediksi
Gambar 10. Menu Laporan Hasil Prediksi (Akurasi)
b. Saran
Hal hal yang di harapkan untuk kedepannya dalam penggunaan algoritma naive bayes untuk pengklasifikasian  potensi  tingkat  kedisiplinan siswa  ini,  dapat  di  bandingkan  dengan  algoritma yang  lain  dengan  studi  yang  sama,  sehingga  bisa membandingkan algoritma mana yang lebih akurat untuk bisa  di pakai dengan baik kedepannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Arsaf,  N.  A.  (2015).  Faktor  penyebab pelanggaran  tata  tertib  (studi  pada siswa  di  sma  negeri  18  makassar).
Jurnal Sosialisasi Pendidikan Sosiologi-FIS UNM Peserta , 02 (1), 1– 5.
[2] Diagram  alir  -  Wikipedia  bahasa  Indonesia, ensiklopedia  bebas .  (n.d.).  Retrieved
March 30, 2020, from https://id.wikipedia.org/wiki/Diagram _alir
[3]  Hasibuan,  N.  A.,  Silalahi,  N.,  Nasution,  S.  D., Sutiksno,  D.  U.,  Nurdiyanto,  H., Buulolo, E., Ambon, P. N., Pendahuluan,  I.,  &  Mining,  A.  D. (2017). Implementasi  Data  Mining Untuk Pengaturan Layout . 4 (4), 6–11.
[4]  Hayuningtyas,  R.  Y.  (2019).  Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk
Rekomendasi  Pakaian  Wanita. Jurnal Informatika , 6 (1), 18–22.
https://doi.org/10.31311/ji.v6i1.4685
[5]  Iskandar,  D.,  &  K.  Suprapto,  Y.  (2015). Perbandingan Akurasi Klasifikasi Tingkat. Jurnal  Ilmiah  NERO , 2 (1), 37–43. https://doi.org/10.21107/NERO.V2I1. 42
[6] Kasus, S., Dehasen, U., Haryati, S., Sudarsono, A., & Suryana, E. (2015).

## IMPLEMENTASI DATA MINING
UNTUK MEMPREDIKSI MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN  ALGORITMA  C4  . 5 . 11 (2), 130–138.
[7]  Kurniawan,  H.,  Apriliah,  W.,  Kurniawan,  I., Firmansyah,  D.,  Informasi,  S.,  & Pinjam,  S.  (2020).  Penerapan  Metode
Waterfall  Dalam  Perancangan  Sistem Informasi  Penggajian  Pada  Smk  Bina Karya  Karawang. Jurnal  Rosma , 14 (4), 13–23.
[8]  Nurabadi,  A.,  Malang,  U.  N.,  &  Malang,  J.  S.
(2020). Hubungan keikutsertaan ekstrakurikuler pramuka dengan tingkat kedisiplinan siswa . 3 , 11–18.
[9] Pangkalan data - Wikipedia bahasa Indonesia,
ensiklopedia  bebas .  (n.d.).  Retrieved March 30, 2020, from https://id.wikipedia.org/wiki/Pangkala n_data [10]  Sarkawi,  D.,  &  Sekretari,  P.  S.  (2018). PERANCANGAN APLIKASI PENJUALAN  DENGAN  METODE WATERFALL. Jurnal  PETIR , 11 (1), 9–24.
[11]  Sholichin,  A.  (2016). Pemrograman  Web dengan PHP dan MySQ . 14. https://books.google.co.id/books?id=k cD4BQAAQBAJ&lpg=PA1&dq=php &pg=PA1#v=onepage&q=php&f=fals e
[12] Siregar, A. M., Kom, S., Puspabhuana, M. K. D.  A.  N.  A.,  Kom,  S.,  &  Kom,  M. (2017). DATA  MINING:  Pengolahan Data  Menjadi  Informasi  dengan RapidMiner . CV Kekata Group.
[13]  Studi,  P.,  Informasi,  S.,  &  Bayes,  N.  (2020). Implementasi  Naïve  Bayes  Untuk Memprediksi  Waktu  Tunggu  Alumni Dalam  Memperoleh  Pekerjaan .  131– 134.
[14] Visual  Basic  .NET  -  Wikipedia  bahasa Indonesia,  ensiklopedia  bebas .  (n.d.). Retrieved  March  29,  2020,  from https://id.wikipedia.org/wiki/Visual_B asic_.NET
[15]  Wirantasa,  U.  (2017).  Pengaruh  Kedisiplinan Siswa  Terhadap  Prestasi  Belajar Matematika. Formatif:  Jurnal  Ilmiah Pendidikan MIPA , 7 (1), 83–95. https://doi.org/10.30998/formatif.v7i1. 1272