## Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis
h ttp ://w w w . in feb . o rg

## Data Mining Dengan Metode Naïves Bayes Classifer dalam Memprediksi Tingkat Kepuasan Pelayanan Dokumen Kependudukan
Susi Wirma 1 
1 Independent Researcher

## susiwirma@gmail.com

## Abstract
Community satisfaction with population document services is very important in improving the quality of services as desired by  the  community  at  the  Population  and  Civil  Registration  Service.  The  purpose  of  this  study  is  to  predict  the  level  of community satisfaction with service quality and to find out the results of the accuracy that has been obtained using the Naïve Bayes algorithm. The processed data is population service data in 2022. From the results of the processed data, it can be used to improve the quality of population document services and can also be used to evaluate the performance of its services. This is  done  to  determine  the  extent  to  which  the  value  and  quality  of  the  services  provided  by  the  Population  and  Civil Registration  Office  of  Pariaman  City  to  the  community.  The  Naïve  Bayes  method  used  in  this  study  is  to  try  to  predict community  satisfaction  with  service  quality  at  the  Department  of  Population  and  Civil  Registration.  The  results  of  the satisfaction index with the service of population documents at the Department of Population and Civil Registration using the Naïve Bayes method get good results.
Keywords: Data Mining, Nave Bayes, Classification, satisfaction index, resident documents

## Abstrak
Kepuasan  masyarakat  terhadap  layanan  dokumen  kependudukan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam  peningkatan kualitas  layanan  sesuai  yang  diinginkan  oleh  masyarakat  pada  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil. Tujuan  dari Penelitian ini adalah untuk memprediksi tingkat kepuasan masyarakat terhadap kualitas layanan dan untuk mengetahui hasil dari akurasi yang telah didapatkan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes. Data yang diolah merupakan data layanan kependudukan  Tahun  2022.  Dari  hasil  data  yang  diolah,  bisa  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas  dalam  pelayanan dokumen  kependudukan  dan  juga  bisa  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  pelayanannya.  Hal  ini  dilakukan  untuk mengetahui  sejauh  mana  nilai  dan  kualitas  dari  pelayanan  yang  diberikan  oleh  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil Kota Pariaman kepada Masyarakat. Metode Naïve Bayes yang digunakan dalam penelitian  ini untuk mencoba memprediksi kepuasan  masyarakat  terhadap  kualitas  pelayanan  pada  Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil.  Hasil  dari  indeks kepuasan terhadap pelayanan dokumen kependudukan pada Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil menggunakan metode Naïve Bayes mendapatkan hasil yang baik.
Kata kunci: Data Mining, Naïve Bayes, Clasifikasi, indek kepuasan, dokumen kependudukan.
INFEB is licensed under a Creative Commons 4.0 International License.

## 1. Pendahuluan
Perkembangn  teknologi  informasi  telah  memberikan konstribusi  pada  cepatnya  pertumbuhan  jumlah  data yang dikumpulkan dan disimpan dalam basis data yang berukuran  besar  [1].  Data  tersebut  dapat  diekstrak menjadi  sebuah  pengetahuan  dengan  menggunakan Knowledge  Discovery  In  Database  (KDD).  KDD adalah  suatu  proses  menggali  dan  menganalisis sejumlah  data  dan  menghasilkan  informasi  dan pengetahuan  yang  berguna[2].  KDD  merupakan  satu metode  yang  bisa  diterapkan  dalam  melakukan  proses Data  Mining  [3].  Data  Mining  adalah  suatu  proses analisa  data  untuk  memperoleh  informasi  yang bermakna dan berguna dari data yang tersimpan dalam database  [4].  Data  Mining  bisa  juga  diartikan  sebagai suatu  proses  yang  mamakai  satu  atau  lebih  teknik pembelajaran  yang  dilakukan  secara  komputerisasi yang bertujuan untuk manganalisa dan
mengembangkan  suatu  ilmu  pengetahuan  dari  data yang ada pada database [5].
Data  Mining  adalah  suatu  algoritma  yang  digunakan untuk  menggali  informasi  yang  berharga  yang tersembunyi  dalam  database  yang  besar  sehingga ditemukan  suatu  pola  yang  menarik  yang  sebelumnya tidak  diketahui  [6].  Salah  satu  algoritma  yang  akan digunakan  pada  Data  Mining  adalah  algoritma  Naïve Bayes Classifer [7]. Algoritma Naïve Bayes merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada teknik  klasifikasi.  [8].  Naive  Bayes  merupakan pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan statistik  yang  dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi  peluang  di  masa depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes.
Pada  penelitian  terdahulu,  di  mana  metode  Naïve Bayes digunakan untuk memprediksi kondisi sarana air minum memiliki tingkat akurasi 85,05% [9]. Penelitian
Diterima: 01-09-2022 | Revisi: 05-09-2022 | Diterbitkan: 30-09-2022 | doi: 10.37034/infeb.v4i3.155
2022 Vol. 4 N o .   3 Hal:  119-123 e-ISSN: 2714-8491
yang  lain  dalam  klasifikasi  tingkat  kepuasan  siswa terhadap  pembelajaran  daring.  Data  yang  digunakan merupakan  hasil  observasi  terhadap  siswa  SMA (Sekolah Menengah Atas) di Kabupaten Tulungagung, di  mana  hasil  klasifikasi  menunjukkan  bahwa algoritma  Naïve  Bayes  cocok  digunakan  untuk mengukur tingkat kepuasan siswa terhadap pembelajaran daring dengan tingkat akurasi terbesarnya  adalah  100%  dengan  nilai  precision sebesar  100%  dan  nilai  recallnya  sebesar  100% sehingga bisa dikategorikan sebagai Good Classification [10].
Dinas  Kependudukan  dan Pencatatan  Sipil  merupakan suatu  instansi  pemerintahan  yang  bergerak  dalam bidang  pelayanan  publik  yang  memberikan  pelayanan terkait  administrasi  kependudukan  [11].  Pelayanan Publik merupakan suatu tolak ukur  kinerja pemerintah yang  paling  nyata  [12].  Suatu  pelayanan  dikatakan memuaskan apabila harapan masyarakat terhadap suatu produk  sesuai  dengan  kenyataan  yang  diterimanya [13]. Saat ini masih ada saja pemasalahan yang terjadi pada proses layanan sehingga mencerminkan rasa tidak puas  masyarakat  terhadap  kualitas  pelayanan  publik. Kepuasan  pelayanan  terhadap  masyarakat  yang ditetapkan  dapat  diukur  melalui  Indeks  Kepuasan Masyarakat  (IKM)  [14].  IKM  adalah  data  informasi tentang  tingkat  kepuasan  masyarakat  dari  hasil pengukuran  secara  kualitatif  dan  kuantitatif  tentang pendapat  masyarakat  dari  pelayanan  yang  di  dapat selama  pelayanan  publik  dengan  membandingkan antara harapan dan kebutuhan yang di dapat [15].

## 2. Metodologi Penelitian
Kerangka penelitian merupakan suatu bentuk kerangka kerja  yang  bisa  digunakan  sebagai  pendekatan  dalam memecahkan  masalah.  Adapun  kerangka  kerja  yang penulis lakukan dapat dilihat pada Gambar 1.
Mengidentifikasi Masalah
Menganalisa Masalah
Melakukan Studi Literatur Menganalisa Data Menggunakan Metode Naïve Bayes Mengumpulkan Data Mengimplementasikan Sistem Menguji Hasil Penelitian Mengolah Data
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian pada Gambar 1, maka masing-masing langkah dapat diuraikan sebagai berikut:
a. Mengidentifikasi Masalah
Tahap  ini  adalah  langkah  awal  dari  penelitian  yang akan  dilakukan  di  mana  peneliti  akan  membuat rumusan  masalah  dan  menentukan  batasan  dari permasalahan yang diteliti agar lebih terarah.
b. Menganalisa Masalah
Pada tahap ini dilakukan untuk memahami permasalahan  dengan  ruang  lingkup  dan  batasan  yang telah ditentukan. Dengan melakukan analisa permasalahan  yang  sudah  ditentukan,  maka  masalah tersebut dapat dengan mudah dipahami.
c. Melakukan Studi Literatur
Tahap  selanjutnya  dalam  penelitian  ini  adalah melakukan  studi  literatur.  Di  mana  studi  literatur diperlukan  sebagai  bahan  untuk  menguatkan  kajian penelitian, agar penelitian dapat dilakukan dengan baik dan  mencapai  tujuan  yang  diharapkan.  Literatur diambil dari berbagai sumber seperti artikel, jurnal dan referensi lainnya untuk melengkapi penelitian ini.
d. Mengumpulkan Data
Dalam  mengumpulkan  data  dan  informasi,  peneliti menggunakan  data  yang  bersumber  dari  database kepuasan  masyarakat  dalam  melakukan  pelayanan dokumen kependudukan.
e. Mengolah Data
Setelah  memperoleh  data,  selanjutnya  dilakukan pengolahan  data  dengan  menyeleksi  data,  membuang data  yang  tidak  sesuai  dan  memperbaiki  kesalahan data.
f. Menganalisa  Data  Menggunakan  Metode  Naïve Bayes
Pada tahap ini, data yang selesai  diolah akan dianalisa dan  diklasifikasikan  menggunakan  Microsoft  Excel dengan  metode  Naïve  Bayes  berdasarkan  ketentuan yang ada pada metode tersebut.
g. Mengimplementasikan Sistem
Pada  tahap  ini,  penulis  akan  melakukan  suatu perhitungan  untuk  memprediksi  indek  kepuasan masyarakat  dalam  pelayanan  dokumen  kependudukan dengan  menggunakan  software  Microsoft  Excel  dan software Rapid Miner untuk pengolahan data.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang peneliti gunakan dalam penelitian ini adalah data  yang  diperoleh  dari  data  Survey  Kepuasan Masyarakat (SKM) Dinas Kependudukan dan Pencatatan  Sipil  Kota  Pariaman  Tahun  2022,  dimana terdapat  9  unsur  pelayanan  yang  digunakan  dalam penilaiannya berdasarkan Kemenpan RB No. 16 Tahun
Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis − Vol. 4, No. 3 (2022) 119-123

## Susi Wirma
2014.  Adapun  unsur  penilaian  tersebut  data  dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Unsur Pelayanan No Kode Pelayanan Unsur Pelayanan 1 V1 Kesesuaian persyaratan administrasi 2 V2 Kemudahan prosedur pelayanan 3 V3 Ketepatan penyelesaian layanan dgn janji 4 V4 Biaya 5 V5 Kesesuaian hasil dgn data 6 V6 Kemampuan petugas memberi pelayanan 7 V7 Kesopanan & keramahan petugas 8 V8 Sarana dan Prasarana 9 V9 Mekanisme sarana pengaduan masyarakat 3.1. Data Traning
Data  Training  adalah  data  yang  akan  dipergunakan untuk  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode Naïve  Bayes.  Pada  penelitian  ini  data  training  yang gunakan sebanyak 50. Data training dapat dilihat pada Tabel 2 yang direkap dalam 10 data.

## Tabel 2. Data Training
No V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 Klasifikasi 1 Pasti Sesuai Sangat Mudah Tepat Gratis Kadang Sesuai Mampu   Ramah Sangat Baik Dikelola dengan Baik Puas 2 Kurang Sesuai Sangat Mudah Tepat Gratis Sangat Sesuai Mampu   Ramah Sangat Baik Dikelola dengan Baik Puas 3 Pasti Sesuai Sangat Mudah Kurang Tepat Gratis Kadang Sesuai Mampu   Ramah Sangat Baik Dikelola dengan Baik Puas 4 Pasti Sesuai Sangat Mudah Kurang Tepat Gratis Sangat Sesuai Mampu   Ramah Sangat Baik Dikelola dengan Baik Puas 5 Kurang Sesuai Sangat Mudah Kurang Tepat Ada, Sukarela Kadang Sesuai Mampu   Ramah Sangat Baik Berfungsi Kurang Maksimal Tidak Puas 6 Sesuai Sangat Mudah Tepat Gratis Sangat Sesuai Cukup Ramah Sangat Baik Dikelola dengan Baik Puas 7 Kurang Sesuai Sangat Mudah Kurang Tepat Gratis Sangat Sesuai Mampu   Ramah Sangat Baik Dikelola dengan Baik Puas 8 Sesuai Sangat Mudah Kurang Tepat Ada, Sukarela Sangat Sesuai Cukup Ramah Baik Befungsi kurang maksimal Puas 9 Kurang Sesuai Berbelit belit Tepat Gratis Sangat Sesuai Cukup Cukup Baik Dikelola dengan Baik Tidak Puas 10 Sesuai Berbelit Belit Kurang Tepat Ada, Sukarela Kadang Sesuai Mampu   Cukup Baik Dikelola dengan Baik Puas

## 3.2. Perhitungan Menggunakan metode Naïve Bayes
Langkah  pertama  yang  mesti  dilakukan  menghitung nilai  Probabilitas  prior  P(Ci)  untuk  setiap kelas. Kelas C0 (Puas) adalah sebanyak 8 data, sedangkan kelas C1 (Tidak Puas) sebanyak 2 data. Perhitungan probabilitas dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Probabilitas Probabilita Hasil Puas (C0) 8/10 0,8 Tidak Puas (C1) 2/10 0,2
Selanjutnya  melakukan  Probabilitas  V  bersyarat (P(X|Ci),  pada  data  latih  sebanyak  10  data  dengan menggunakan V sebagai  vektor kepuasan  seperti yang terlihat pada Tabel 1. Unsur Pelayanan. Sehingga P(Ci) dapat di lihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Klasifikasi Kesesuain Pesyaratan V1 Jumlah Keadian yang dipilih Probabilitas Kesesuaian Persyaratan Puas Tidak Puas Puas (C0) Tidak Puas (C1) Pasti Sesuai 4 1 0,5714285714 0,3333333333 Kurang sesuai 3 2 0,4285714286 0,6666666667 Jumlah 7 3 1 1
Tabel 5. Klasifkasi Prosedure Pelayanan
V2 Jumlah Kejadian yang dipilih Probabilitas Prosedure Puas Tidak Puas Puas (C0) Tidak Puas (C1) Sangat Mudah 7 1 0,875 0,5 Berbelit Belit 1 1 0,125 0,5 Jumlah 8 2 1 1 Tabel 6. Klasifikasi Waktu Pelayanan
Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis − Vol. 4, No. 3 (2022) 119-123
V3 Jumlah Kejadian yang dipilih Probabilitas Waktu Pelayanan Puas Tidak Puas Puas (C0) Tidak Puas (C1) Tepat 3 1 0,375 0,5 Kurang Tepat 5 1 0,625 0,5 Jumlah 8 2 1 1 Tabel 7. Klasifikasi Biaya V4 Jumlah Kejadian yang dipilih Probabilitas Biaya Puas Tidak Puas Puas (C0) Tidak Puas (C1) Gratis 6 1 0,75 0,5 Ada, Sukarela 2 1 0,25 0,5 Jumlah 8 2 1 1 Tabel 8. Klasifikasi Kesamaan Hasil dan Data V5 Jumlah Kejadian yang dipilih Probabilitas Kesamaam Hasil dan Data Puas Tidak Puas Puas (C0) Tidak Puas (C1) Sangat Sesuai 5 1 0,625 0,5 Kadang Sesuai 3 1 0,375 0,5 Jumlah 8 2 1 1 Tabel 9.  Klasifkasi Kemampuan Peugas memberi Layanan V6 Jumlah Kejadian yang dipilih Probabilitas Kemampuan Petugas Puas Tidak Puas Puas (C0) Tidak Puas (C1) Mampu 6 1 0,75 0,5 Cukup 2 1 0,25 0,5 Jumlah 8 2 1 1 Tabel 10. Klasifikasi Kesopanan dan Keramahan Petugas V7 Jumlah Kejadian yang dipilih Probabilitas Kesopanan dan Keramahan Puas Tidak Puas Puas (C0) Tidak Puas (C1) Ramah 7 1 0,75 0,5 Cukup 1 1 0,25 0,5 Jumlah 8 2 1,00 1,00 Tabel 11. Klasifikasi Sarana dan Prasarana V8 Jumlah Kejadian yang dipilih Probabilitas Sarana dan Prasarana Puas Tidak Puas Puas (C0) Tidak Puas (C1) Sangat Baik 6 1 0,8571428571 0,3333333333 Baik 1 2 0,1428571427 0,6666666667 Jumlah 7 3 1 1 Tabel 12. Klasifikasi Mekanisme Sarana Pengaduan V9 Jumlah Kejadian yang dipilih Probabilitas Mekanisme Sarana Pengaduan Puas Tidak Puas Puas (C0) Tidak Puas (C1) Berfungsi Kurang Maksimal 1 1 0,125 0,5 Dikelola dengan Baik 7 1 0,875 0,5 Jumlah 8 2 1 1
Setelah  ditemukan  probabilitas  pada  masing-masing kriteria selanjutnya menghitung jumlah probabilitas.
P(Puas[C0])
=0,5714285714*0,875*0,375*0,75*0,375*0.75*0,75* 0,857142857*0,875 =0,022247318
P (Tidak Puas[C1])
=0,4285714286*0,875*0,625*0,25*0,375*0,75*0,75* 0,8571428571*0,125
=0,001324245
P(X|Puas[C0]) x P(Puas[C0])
=0,8*0,022247318
=0,017797854
P (X|Tidak Puas[C1]) x P (Tidak Puas[C1]) =0,2*0,001324245 =0,000264849

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  metode  Naïve  Baye  Classifer, nilai  probabilitas  prediksi  indek  kepuasan  masyarakat diperoleh dengan hasil 0,000264849 yang diklasifikasikan Puas. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa Pelayanan pada Dinas Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Kota  Pariaman sudah dilakukan dengan baik.

## Daftar Rujukan.
[1] Wu, W. T., Li, Y. J., Feng, A. Z., Li, L., Huang, T., Xu, A. D., & Lyu,  J.  (2021).  Data  mining  in  clinical  big  data:  the  frequently used  databases,  steps,  and  methodological  models.  Military Medical  Research,  8(1),  1-12. https://doi.org/10.1186/s40779- 021-00338- z
[2] Ghazal,  M.  M.,  &  Hammad,  A.  (2022).  Application  of knowledge  discovery  in  database  (KDD)  techniques  in  cost overrun  of  construction  projects.  International  Journal  of Construction Management, 22(9), 1632-1646. https://doi.org/10.1080/15623599.2020.1738205
Jurnal Informatika Ekonomi Bisnis − Vol. 4, No. 3 (2022) 119-123

## Susi Wirma
[3] Fayyad,  U.,  Piatetsky-Shapiro,  G.,  &  Smyth,  P.  (1996).  From data mining to knowledge discovery in databases. AI magazine, 17(3), 37-37. DOI: https://doi.org/10.1609/aimag.v17i3.1230
[4] Gan,  W.,  Lin,  J.  C.  W.,  Chao,  H.  C.,  &  Zhan,  J.  (2017).  Data mining  in  distributed  environment:  a  survey.  Wiley Interdisciplinary  Reviews:  Data  Mining  and  Knowledge Discovery, 7(6), e1216. https://doi.org/10.1002/widm.1216
[5] Na`am, J. (2017).  Edge Detection on Objects of Medical Image with  Enhancement    multiple  Morphological  Gradient  (EmMG) Method .  4th  Proc.  EECSI .  23-24  Sep.  2017.  Yogyakarta: Indonesia. http://dx.doi.org/10.1109/EECSI.2017.8239085
[6] Farhana, S. (2021). Classification of Academic Performance for University  Research  Evaluation  by  Implementing  Modified Naive Bayes Algorithm. Procedia Computer Science, https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.10.077
[7] Saritas,  M.  M.,  &  Yasar,  A.  (2019).  Performance  analysis  of ANN  and  Naive  Bayes  classification  algorithm  for  data classification.  International  Journal  of  Intelligent  Systems  and
Applications in Engineering, 7(2), 88-91.
DOI: https://doi.org/10.18201//ijisae.2019252786
[8] Safitri,  A.  R.,  &  Muslim,  M.  A.  (2020).  Improved  accuracy  of naive bayes classifier for determination of customer churn uses smote  and  genetic  algorithms.  Journal  of  Soft  Computing
Exploration, 1(1), 70-75. DOI: https://doi.org/10.52465/joscex.v1i1.5 [9] Yulias,  N.,  &  Widianto,  S.  R.  (2021).  Prediction  of  drinking water  facility  conditions  using  the  Naive  Bayes  Algorithm.
Jurnal Mantik, 4(4), 2599-2603. DOI:
https://doi.org/10.35335/mantik.Vol4.2021.1190.pp2599-2603
[10] Amillina, I., & Qoiriah, A. (2021). Penerapan Algoritma Naïve Bayes  dalam  Klasifikasi  Tingkat  Kepuasan  Siswa  terhadap Pembelajaran  Daring.  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  dan Robotika, 3(2), 16-23. DOI: https://doi.org/10.33005/jifti.v3i2.59
[11] Rudiansyah,  Y.  A.,  Argenti,  G.,  &  Febriantin,  K.  (2022). Kualitas  pelayanan  administrasi  kependudukan  pada  masa pandemi  covid  19  di  dinas  kependudukan  dan  pencatatan  sipil.
Kinerja, 18(4), 513-520. DOI:
http://dx.doi.org/10.29264/jkin.v18i4.9837
[12] Oktariyanda,  T.  A.  INOVASI  APLIKASI  SAMSAT  RAME (SAMSAT RAMAH MERAKYAT) DALAM OPTIMALISASI PELAYANAN  DI  KANTOR  BERSAMA  SAMSAT  GRESIK. https://doi.org/10.26740/publika.v9n2.p185-200
[13] Marlius, D., & Putriani, I. (2020). Kepuasan Nasabah PT. Bank Rakyat  Indonesia  Unit  Tapan  Cabang  Painan  Dilihat  dari Kualitas  Layanan  Customer  Service.  Jurnal  Pundi,  3(2),  111- 122. DOI: https://doi.org/10.31575/jp.v3i2.151
[14] Damayanti,  L.  D.,  Suwena,  K.  R.,  &  Haris,  I.  A.  (2019). Analisis  kepuasan  masyarakat  terhadap  pelayanan  publik berdasarkan  indeks  kepuasan  masyarakat  (IKM)  Kantor Kecamatan  Sawan  Kabupaten  Buleleng.  Jurnal  Pendidikan
Ekonomi Undiksha, 11(1), 21-32. DOI: https://doi.org/10.23887/jjpe.v11i1.20048