## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2023 Vol. 5 N o .   2 Hal:  84-89 e-ISSN: 2686-3154

## Data Mining Penilaian Kinerja Pegawai Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Menggunakan Algoritma Bayesian Classifier
Nurfiah 1  , Khairul Zaman 2
1 Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Provinsi Sumatera Barat
2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
mr.nurfiah@gmail.com

## Abstract
Performance is the success or work achievement of a person or group in an organization in completing work. Performance is the goals and targets given, performance appraisal is carried out. The results of employee performance consist of two, namely good or bad. These results are used as indicators in making decisions for giving rewards or punishments. This study aims to measure the level of employee performance  with targets very  good, good, quite good, less good and bad. The data used in this  study  is  employee  data.  The  assessment  criteria  are  the  results  of  the  best  employee  assessment  at  the  Regional Development  Planning  Agency  in  June  2022.  The  method  used  in  determining  employee  performance  is  the  Bayesian Classifier  Algorithm.  This  algorithm  uses  the  concept  of  classification.  The  data  that  is  processed  is  first  classified  and followed by the  analysis process in producing employee performance. This study uses training data as  many  as 43 records then the assessment is used as testing data. The results of the analysis of employee performance appraisal using the Bayesian Classifier Algorithm that the algorithm succeeded in classifying employee performance in accordance with the objectives of this study very well.
Keywords: Data Mining, Classification, Employee Performance, Bayesian Classifier Algorithm, Reward and Punishment

## Abstrak
Kinerja  merupakan  keberhasilan  atau  prestasi  kerja  seseorang  atau  kelompok  pada  suatu  organisasi  dalam  menyelesaikan pekerjaan.  Kinerja  merupakan  tujuan  dan  target  yang  diberikan,  penilaian  kinerja  dilakukan.  Hasil  unjuk  kinerja  pegawai terdiri  atas  dua,  yaitu  baik  atau  tidak  baik.  Hasil  ini  digunakan  dalam  indikator  dalam  pengambilan  keputusan  untuk pemberian reward atau punishment. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengukur  tingkat  kinerja  pegawai  dengan  target  sangat baik,  baik,  cukup  baik,  kurang  baik  dan  buruk.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  pegawai.  Kriteria penilaian  menjadi  hasil  penilaian  pegawai  terbaik  pada  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Daerah  bulan  Juni  Tahun  2022. Metode  yang  digunakan  dalam  menentukan  kinerja  pegawai  yaitu  Algoritma  Bayesian  Classifier.  Algoritma  ini menggunakan konsep klasifikasi. Data-data yang diolah terlebih dahulu diklasifikasi dan dilanjutkan dengan proses analisis dalam  menghasilkan  kinerja  pegawai.  Penelitian  ini  menggunakan  data  training  sebanyak  43 record kemudian  penilaian dijadikan  sebagai  data  testing.  Hasil  analisa  penilaian  kinerja  pegawai  menggunakan  Algoritma  Bayesian  Classifier  bahwa algoritma  berhasil  melakukan  klasifikasi  kinerja  pegawai  sesuai  dengan  tujuan  yang  ada  pada  penelitian  ini  dengan  sangat baik.
Kata kunci: Data Mining, Klasifikasi, Kinerja Pegawai, Algoritma Bayesian Classifier, Reward dan Punishment.
JSISFOTEK is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Teknologi  informasi  saat  ini  menjadi  bagian  penting dan  tidak  terpisahkan  dalam  kehidupan  sehari-hari seperti  transaksi  jual  beli,  reservasi,  transportasi  dan lain-lain  [ 1 ].  Perkembangan  teknologi  informasi menciptakan  data  yang  sangat  besar.  Data  yang  besar tersebut didalamnya mengandung informasi tersembunyi,  jika  diolah  akan  menghasilkan  informasi yang  bermanfaat,  maka  untuk  menggali  informasi tersebut,  dapat  menggunakan  teknologi  Knowlwdge Discovery in Database (KDD) atau Data Mining.
Data  Mining  adalah  teknik  untuk  menggali  atau menemukan  pengetahuan  yang  tersembunyi  didalam data  atau  database  yang  besar.  Salah  satu  teknik  yang dapat  digunakan  yaitu  klasifikasi  menggunakan
algoritma  Bayesian,  Klasifikasi  yaitu  proses  yang dilakukan untuk menemukan model dan fungsi dengan tujuan  untuk  membedakan  konsep  atau  kelas  data  [ 2 ]. Data  mining  merupakan  proses  menganalisa  data menjadi informasi penting yang dapat digunakan untuk meningkatkan maanfaat, mengurangi biaya pengeluaran. Data mining juga dapat dapat didefinisikan  sebagai  proses  seleksi,  eksplorasi  dan pemodelan data yang berjumlah besar untuk menemukan  pola  yang  biasanya  tidak  disadari keberadaannya [ 3 ].
Algoritma Naïve Bayes digunakan untuk mempermudah  pengambilan  keputusan  rekomendasi pegawai  naik  pangkat  pada  Dinas  Ketenagakerjaan Kota  Medan  [ 4 ],  digunakan  untuk  klasifikasi  penyakit hepatocellular  carcinoma dengan  akurasi  70,30%  [ 5 ],
digunakan untuk Klasifikasi Pada Kelayakan Penerima PKH  [ 6 ],  digunakan  untuk  klasifikasi  obat  yang  laku atau  tidak  laku  [ 7 ],  digunakan  untuk  memprediksi harga emas berdasarkan Kurs Rupiah dan Harga emas lama dengan akurasi 95,92% [ 8 ].
Kinerja  seorang  pegawai  dinilai  dari  beberapa  aspek seperti  Disiplin,  Tanggung  Jawab,  Kerjasama,  Skill Perencanaan, Pemecahan masalah, Kepatuhan, Kejujuran,  Inisiatif, Self
Motivation ,  Kemampuan
Analisa, Achievment Orientation dan Inovatif. Penilaian Kinerja pegawai harus dilakukan menggunakan  prinsip  objektif,  terukur,  akuntabel, partisipatif  dan  transparan  [ 9 ].  Penilaian  Kinerja penting  untuk  dilakukan  karena  termasuk  komponen Laporan  Akuntabilitas  Kinerja  Pemerintahan  (LAKIP) serta  untuk  memberikan  Reward  atau  Punishment kepada  pegawai,  Akuntabilitas  merupakan  salah  satu komponen  “Good  Governance”  sebagai  syarat  untuk mewujudkan  visi dan  misi instansi pemerintahan [ 10 ]. Permasalahan  saat  ini  penilaian  belum  dilakukan menggunakan  prinsip  objektif,  terukur,  akuntabel, partisipatif  dan  transparan.    sehingga  hasil  yang didapatkan  tidak  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  untuk mengambil kebijakan dan evaluasi.

## 2. Metodologi Penelitian
metode  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  dan memberikan gambaran umum proses penelitian seperti analisa permasalahan, perencanaan, pengumpulan data dan pengolahan data, kemudian dilakukan data mining menggunakan  Algoritma  Bayesian  Classifier  untuk mengetahui  kinerja  pegawai  apakah  sangat  baik,  baik, cukup,  kurang  atau  buruk.  Kerangka  kerja  penelitian disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Menganalisa Masalah
Tahapan  pertama  yang  dilakukan  adalah  menganalisa permasalahan  yang  dihadapi,  permasalahan  pada penelitian ini adalah hasil penilaian kinerja menggunakan  nilai rata-rata,  sehingga perlu dilakukan data mining dengan teknik klasifikasi untuk menentukan kinerja pegawai apakah sangat baik, baik, cukup, kurang atau buruk.
2.2. Melakukan Studi Literatur
Setelah menganalisa permasalahan selanjutnya melakukan  studi  literatur  agar  penelitian  berjalan dengan  baik  dan  tujuan  tercapai.  Literatur  yang digunakan diambil dari berbagai sumber berupa jurnal ilmiah  yang terbit tahun 2020, 2021 dan 2022 tentang data mining menggunakan teknik klasifikasi dan jurnal yang relevan dengan penelitian yang dilakukan.

## 2.3. Mendeskripsikan Ruang Lingkup
Setelah  permasalahan  diketahui  dan  melakukan  studi litratur selanjutnya menentukan ruang lingkup penelitian  agar  penelitian  fokus  untuk  menyelesaikan permasalahan yang ada.
2.4. Mengumpulkan Data
Pada  penelitian  ini  data  bersumber  dari  database penilaian  pegawai  yang  telah  dilakukan  pada  bulan Juni dan Juli tahun 2022
2.5. Mengolah Data
Melakukan  seleksi,  menghapus  data  yang  tidak dibutuhkan  sehingga  data  yang  tersedia  dapat dilakukan klasifikasi
2.6.  Melakukan  Analisis  Data  menggunakan  Metode Bayesian Classifier
Data yang telah diolah pada tahapan ini akan di analisa menggunakan metode Bayesian  Classifier berdasarkan aturan-aturan  dan  persamaan  yang  ada  pada  metode tersebut.
2.7. Merancang Sistem
membuat rancangan awal sistem, sehingga sistem yang dihasilkan dapat digunakan untuk pengujian hasil yang didapatkan  secara  manual.  Adapun  tahapan  yang dilakukan  dalam  perancangan  sistem  yaitu  sebagai berikut :
a. Desain model yaitu menggambarkan hubungan atau interaksi antara sistem dengan pengguna.
b. Desain data / database yaitu mengorganisasikan dan mendokumentasikan  data  atau  media  penyimpanan data pada sistem.
c.  Desain  proses  yaitu  mengorganisasikan  dan mendokumentasikan  proses-proses  sistem  yang  akan dibuat.
d. Desain antarmuka yaitu menentukan tampilan sistem sehingga  memudahkan  pengguna  untuk  menggunakan dan mendapatkan output dari sistem.
2.8. Melakukan Implementasi Sistem
Sistem  dibuat  menggunakan  bahasa  pemrograman JAVA dengan menerapkan metode Bayesian Classifier,  sistem  yang  dibuat  berbasis  android sehingga  penilaian  kinerja  pegawai  dapat  dilakukan menggunakan perangkat mobile android.
2.9. Melakukan Pengujian Hasil
Setelah analisis data dilakukan dan sistem telah selesai, maka perlu dilakukan pengujian untuk membandingkan  hasil  analisis  secara  manual  dengan hasil analisis menggunakan sistem, selain itu pengujian sistem juga bertujuan untuk mengetahui apakah terjadi kesalahan  sistem  dan  apakah  sistem  berjalan  dengan baik sesuai dengan aturan metode Bayesian Classifier.
2.10. Mendapatkan Hasil
Pada  tahapan  ini  hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian akan  dilakukan  pengkajian  untuk  menentukan  apakah hasil telah sesuai dengan penelitian. Setelah dilakukan pengkajian  maka  akan  diperoleh  kesimpulan  hasil penelitian yang telah dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  data penilaian pegawai, dengan  menggunakan data training 43 record.

## 3.1. Klasifikasi
Klasifikasi  meerupakan  proses  yang  dilakukan  untuk menemukan  model  dan  fungsi,  untuk  membedakan konsep atau kelas data, Adapun tujuan klasifikasi yaitu memprediksi  apakah  didalam  suatu  objek  terdapat kelas  yang  tidak  diketahui.  Proses  klasifikasi  terdapat dua  tahap  yaitu  Proses  Training  dan  Proses Testing[ 12 ],  Penilaian  kinerja  pegawai  menggunakan 13 kriteria yang disajikan pada Tabel 1.

## Tabel  1. Kriteria Penilaian Kinerja
No Kode Kriteria 1 A Disiplin 2 B Tanggung Jawab 3 C Teamwork 4 D Planning Skills 5 E Leadership 6 F Problem solving and Decision Taking Skills 7 G Kepatuhan 8 H Kejujuran 9 I Inisiatif 10 J Self motivation 11 K Analythical thinking 12 L Achievement Orientation 13 M Inovatif
Target kinerja pegawai yang akan dicapai sebagai hasil akhir penilaian diklasifikasikan mernjadi 5 target yaitu disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2. Klasifikasi Target Kinerja Pegawai
No Klasifikasi Kode 1 Sangat Baik Z1 2 Baik Z2 3 Cukup Baik Z3 4 Kurang Baik Z4 5 Buruk Z5 3.2.  Analisa  Menggunakan  Algoritma  Bayesian Classifier Setelah data diolah kemudian diklasifikasikan selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  menggunakan Algoritma  Bayesian  Classifier  untuk  mendapatkan kinerja  pegawai  dengan  menggunakan  persamaan seperti yang disajikan pada Persamaan (1).
(1)
Dimana  X  merupakan  data  dengan  kelas  yang  belum diketahui,  H  data  kelas  yang  spesifik,  P(H|X) merupakan probabilitas H berdasarkan kondisi X, P(H) merupakan probabilitas hipotesis H, P(X|H) merupakan  probabilitas  X  berdasarkan  kondisi hipotesis  H  DAN  P(X)  merupakan  probabilitas  X. selanjutnya  Algoritma  Naïve  Bayes  menyederhanakan metode  bayes,  sehingga  persamaan  Teorema  Bayes menjadi seperti Persamaan (2).
(1)
Data training yang digunakan sebanyak 43 record.
Kemudian  jika  dilakukan  penilaian  kinerja  pegawai selanjutnya  yaitu  yang  ke-44  maka  akan  dijadikan sebagai  Data  Testing.  Penilaian  kinerja  pegawai dengan kriteria seperti yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria Penilaian Kinerja Pegawai ke-44
Kriteria Klasifikasi Kode Disiplin Sangat Disiplin (A1) Tanggung Jawab Kurang Bertanggung Jawab (B3) Teamwork Kerjasama Cukup (C3) Planning Skills Kemampuan Perencanaan Baik (D2) Leadership Leadership Cukup (E3) Problem solving and Decision Taking Skills Baik (F2) Kepatuhan Patuh (G2) Kejujuran Jujur (H2) Inisiatif Inisiatif (I2) Self motivation Motivasi Baik (J2) Analythical thinking Kemampuan Analisa Cukup (K3) Achievement Orientation Cukup (L3) Inovatif Cukup Inovatif (M3)
Kriteria  penilaian  kinerja  padaa  Tabel  3  dalam mendapatkan hasil penilaian kinerja pegawai menggunakan  perhitungan  menggunakan  Algoritma Bayesian Classifier seperti berikut :
P(Sangat Baik [Z1]) = 7/43   = 0,163 P(Baik [Z2] = 23/43  = 0,535 P(Cukup Baik[Z3] = 12/43  = 0,279
P(Kurang Baik[Z4]) = 1/43  = 0, 023 P(Buruk[Z5]
= 0/43  = 0,000
P(Sangat Disiplin[A1] | Sangat Baik[Z1] = 6/7= 0,857 P(Sangat Disiplin[A1] | Baik[Z2]  = 18/23  = 0,783 P(Sangat Disiplin[A1] | Cukup Baik[Z3]= 9/12= 0,750 P(Sangat Disiplin[A1] | Kurang Baik[Z4]= 0/0= 0,000 P(Sangat Disiplin[A1] | Buruk[Z5]  = 0/0 = 0,000 P(Kurang Bertanggung Jawab[B3] | Sangat Baik[Z1] = 1/7 = 0,143
P(Kurang Bertanggung Jawab[B3] | Baik[Z2] = 3/23 = 0,130
P(Kurang Bertanggung Jawab[B3] | Cukup Baik[Z3] = 7/12 = 0,583
P(Kurang Bertanggung Jawab[B3] | Kurang Baik[Z4] = 1/1 = 1,000
P(Kurang Bertanggung Jawab[B3] | Buruk[Z5] = 1/0 = 0,000
P(Kerjasama Cukup[C3] | Sangat Baik[Z1]= 0/7= 0,00 P(Kerjasama Cukup[C3] | Baik[Z2] = 6/23= 0,261
P(Kerjasama Cukup[C3] | Cukup Baik[Z3] =5/12 = 0,417
P(Kerjasama Cukup[C3] | Kurang Baik[Z4] = 1/1 = 1,000
P(Kerjasama Cukup[C3] | Buruk[Z5] = 0/0 = 0,000
P(Kemampuan Perencanaan Baik[D2]|Sangat Baik[Z1] = 0/7 = 0,00
P(Kemampuan Perencanaan Baik[D2] | Baik[Z2] = 14/23 = 0,609
P(Kemampuan Perencanaan Baik[D2]|Cukup Baik[Z3] = 2/12 = 0,167
P(Kemampuan Perencanaan Baik[D2]|Kurang Baik[Z4] = 0/1 = 0,000
P(Kemampuan Perencanaan Baik[D2] | Buruk[Z5] = 0/0= 0,000
P(Leadership Cukup[E3] | Sangat Baik[Z1] = 0/7= 0,000
P(Leadership  Cukup[E3] | Baik[Z2] = 10/23  = 0,435
P(Leadership  Cukup[E3] | Cukup Baik[Z3] = 7/12= 0,583
P(Leadership  Cukup[E3] | Kurang Baik[Z4] = 1/1= 1,000
P(Leadership  Cukup[E3] | Buruk[Z5]
= 0/0= 0,000
P(Baik[F2] | Sangat Baik[Z1]
= 2/7= 0,286
P(Baik[F2] | Baik[Z2] = 17/23  = 0,739
P(Baik[F2] | Cukup Baik[Z3] = 0/12= 0,000
P(Baik[F2] | Kurang Baik[Z4] = 0/1= 0,000
P(Baik[F2] | Buruk[Z5]
= 0/0= 0,000
P(Patuh[G2] | Sangat Baik[Z1] = 1/7= 0,143
P(Patuh[G2] | Baik[Z2] = 10/23= 0,435
P(Patuh[G2] | Cukup Baik[Z3] = 6/12= 0,500
P(Patuh[G2] | Kurang Baik[Z4] = 0/1= 0,000
P(Patuh[G2] | Buruk[Z5]
= 0/0= 0,000
P(Jujur[H2] | Sangat Baik[Z1] = 0/7= 0,000
P(Jujur[H2] | Baik[Z2] = 6/23= 0,261
P(Jujur[H2] | Cukup Baik[Z3] = 4/12= 0,333
P(Jujur[H2] | Kurang Baik[Z4]
= 1/1= 1,000
P(Jujur[H2] | Buruk[Z5]
= 0/0= 0,000
P(Inisiatif[I2] | Sangat Baik[Z1] = 1/7= 0,143
P(Inisiatif[I2] | Baik[Z2]
= 15/23= 0,625
P(Inisiatif[I2] | Cukup Baik[Z3]
= 1/12= 0,083
P(Inisiatif[I2] | Kurang Baik[Z4] = 0/1= 0,000
P(Inisiatif[I2] | Buruk[Z5] = 0/0= 0,000
P(Motivasi Baik[J2] | Sangat Baik[Z1] = 1/7= 0,143
P(Motivasi Baik[J2] | Baik[Z2] = 8/23= 0,348
P(Motivasi Baik[J2] | Cukup Baik[Z3] = 1/12= 0,083
P(Motivasi Baik[J2] | Kurang Baik[Z4] = 0/0= 0,000
P(Motivasi Baik[J2] | Buruk[Z5] = 0/0= 0,000
P(Kemampuan Analisa Cukup[K3] | Sangat Baik[Z1] = 1/7= 0,143
P(Kemampuan Analisa Cukup[K3] | Baik[Z2] = 12/23= 0,522
P(Kemampuan Analisa Cukup[K3] | Cukup Baik[Z3] = 10/12= 0,833
P(Kemampuan Analisa Cukup[K3] | Kurang Baik[Z4] = 0/0= 0,000
P(Kemampuan Analisa Cukup[K3] | Buruk[Z5] = 0/0= 0,000
P(Cukup[L3] | Sangat Baik[Z1] = 1/7= 0,143
P(Cukup[L3] | Baik[Z2] = 12/23= 0,522
P(Cukup[L3] | Cukup Baik[Z3] = 10/12= 0,833
P(Cukup[L3] | Kurang Baik[Z4] = 0/0= 0,000
P(Cukup[L3] | Buruk[Z5] = 0/0= 0,000
P(Cukup Inovatif[M3] | Sangat Baik[Z1] = 0/7= 0,000
P(Cukup Inovatif[M3] | Baik[Z2] = 10/23= 0,435
P(Cukup Inovatif[M3 | Cukup Baik[Z3] = 7/12= 0,583
P(Cukup Inovatif[M3] | Kurang Baik[Z4] = 0/0 = 0,000
P(Cukup Inovatif[M3] | Buruk[Z5] = 0/0 = 0,000
Setelah  diketahui  probabilitas  pada  masing-masing kriteria selanjutnya menghitung total probabilitas.
P(X|Sangat Baik[Z1])
=  0,857  x  0,143  x  0,000  x  0,000  x  0,000  x  0,286  x 0,143 x 0,000 x 0,143 x 0,143 x 0,143 x 0,143 x 0,000 = 0,000
P(X|Baik[Z2])
=  0,783  x  0,130  x  0,261  x  0,609  x  0,435  x  0,739  x 0,435 x 0,261 x 0,652 x 0,348 x 0,522 x 0,391 x 0,435
= 0,00001190
P(X|Cukup Baik[Z3])
=  0,750  x  0,583  x  0,417  x  0,167  x  0,583  x  0,000  x 0,500 x 0,333 x 0,083 x 0,083 x 0,833 x 0,667 x 0,583
= 0,000
P(X|Kurang Baik[Z4])
=  0,000  x  1,000  x  1,000  x  0,000  x  1,000  x  0,000  x 0,000 x 1,000 x 0,000 x 0,000 x 0,000 x 0,000 x 0,000 = 0,000
P(X|Buruk[Z5])
=  0,000  x  0,000  x  0,000  x  0,000  x  0,000  x  0,000  x 0,000 x 0,000 x 0,000 x 0,000 x 0,000 x 0,000 x 0,000
=0,000
P(X|Sangat Baik[Z1]) x P(Sangat Baik[Z1]) =0,000 x 0,163
=0,000
P(X|Baik[Z2]) x P(Baik[Z2]) =0,00001190  x 0,533
=0,00000636
P(X|Cukup Baik[Z3]) x P(Cukup Baik[Z3]) =0,000 x 0,279
=0,000
P(X|Kurang Baik[Z4]) x P(Kurang Baik[Z4]) =0,000 x 0,023
=0,000
P(X|Buruk[Z5]) x P(Buruk[Z5])
=0,000 x 0,000
=0,000
Dari  hasil  penilaian  yang  telah  dilakukan  diatas  nilai probabilitas  target  kinerja  Baik  lebih  tinggi  dari  pada Sangat  Baik,  Cukup  Baik,  Kurang  Baik  dan  Buruk yaitu  0,00000636,  sehingga  dapat  disimpulkan pegawai  yang  mempunyai  kriteria  tersebut  berkinerja Baik.

## 4. Kesimpulan
Setelah  dilakukan  analisa  menggunakan  Algoritma Bayesian Classifier didapatkan  hasil bahwa  Algoritma Bayesian Classifier mampu mengklasifikasikan sehingga  didapatkan  hasil  penilaian  kinerja  pegawai sangat  baik  dan  tepat.  Sehingga  penelitian  ini  dapat dijadikan rujukan dalam klasifikasi kinerja pegawai.

## Daftar Rujukan
[1] Fauzi, T. H., Harits, B., R Deni Muhammad Danial, D. M. D., & Kokom Komariah, K. K. (2022). Adaptive strategies of external environmental effects in digital entrepreneurship in the strategic management perspective. Academic Journal of Interdisciplinary Studies www. richtmann. org, 9(3), 38-45.DOI: https://doi.org/10.36941/ajis-2020-0040
[2] Yendra,  R.,  Marifni,  L.,  &  Suryani,  I.  (2020).  Klasifikasi  Data Mining  Untuk  Seleksi  Penerimaan  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil Tahun  2017  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes.  Jurnal  Sains
Matematika dan Statistika, 6(1), 65-78. DOI:
https://doi.org/10.24014/jsms.v6i1.9254
[3] Sitompul, A. M., Suhada, S., & Saifulah, S. (2021). Teknik Data Mining  Dalam  Prediksi  Jumlah  Siswa  Baru  Dengan  Algoritma Naive  Bayes.  Kesatria:  Jurnal  Penerapan  Sistem  Informasi (Komputer dan Manajemen), 2(2), 108-117. DOI: https://doi.org/10.30645/kesatria.v2i2.65
[4] Simanjuntak,  A.  Y.,  &  Anita,  A.  (2022).  IMPLEMENTASI DATA  MINING  MENGGUNAKAN  METODE  NAÃ  VE
BAYES CLASSIFIER UNTUK DATA KENAIKAN PANGKAT  DINAS  KETENAGAKERJAAN  KOTA  MEDAN. JOURNAL  OF  SCIENCE  AND  SOCIAL  RESEARCH,  5(1), 85-91. DOI: https://doi.org/10.54314/jssr.v5i1.804
[5] Doni,  B.  T.  R.,  Susanti,  S.,  &  Mubarok,  A.  (2021).  Penerapan Data  Mining  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Hepatocellular Carcinoma  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Jurnal Responsif:  Riset  Sains  dan  Informatika,  3(1),  12-19.  DOI:
https://doi.org/10.51977/jti.v3i1.403
[6] Ramadani,  S.,  sekar  Ayu,  N.  Z.,  Nurhayati,  N.,  Azzahra,  F.,  & Windarto,  A.  P.  (2020).  Analisis  Data  Mining  Naive  Bayes Klasifikasi Pada Kelayakan Penerima PKH. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), 4(1). DOI: https://doi.org/10.30865/komik.v4i1.2726
[7] Wijaya,  H.  D.,  &  Dwiasnati,  S.  (2020).  Implementasi  Data Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  pada  Penjualan  Obat.
Jurnal Informatika, 7(1), 1-7. DOI:
https://doi.org/10.31294/ji.v7i1.6203
[8] Ristianto,  F.,  Nurmalasari,  N.,  &  Yoraeni,  A.  (2021). Impementasi Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Harga Emas. Computer  Science  (CO-SCIENCE),  1(1),  62-71.  DOI: https://doi.org/10.31294/coscience.v1i1.201
[9] Indonesia,  P.  R.  (2019).  Peraturan  Pemerintah  Republik Indonesia  Nomor  30  Tahun  2019  Tentang  Penilaian  Kinerja Pegawai Negeri Sipil. Kementerian Sekretariat Negara Republik Indonesia Indonesia.
[10] Indonesia,  R.  (2014).  Peraturan  Presiden  No.  29  Tahun  2014 Tentang  Sistem  Akuntabilitas  Kinerja  Instansi  Pemerintah. Lembaran Negara RI Tahun, (80).
[11] Simanjuntak,  A.  Y.,  &  Anita,  A.  (2022).  Implementasi  Data Mining  Menggunakan  Metode  Naã  Ve  Bayes  Classifier  Untuk Data  Kenaikan  Pangkat  Dinas  Ketenagakerjaan  Kota  Medan. Journal  Of  Science  And  Social  Research,  5(1),  85-91.  DOI: https://doi.org/10.54314/jssr.v5i1.804
[12] Yendra,  R.,  Marifni,  L.,  &  Suryani,  I.  (2020).  Klasifikasi  Data Mining  Untuk  Seleksi  Penerimaan  Calon  Pegawai  Negeri  Sipil Tahun  2017  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes.  Jurnal  Sains
Matematika dan Statistika, 6(1), 65-78. DOI: https://doi.org/10.24014/jsms.v6i1.9254