Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.302 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 863-868 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## PREDICTION OF BABY BIRTH RATE USING NAÏVE BAYES CLASSIFICATION ALGORITHM IN RANDAU VILLAGE
Magda Kitty Hartono *1 , Hendry 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Indonesia
Email: 1 672018195@student.uksw.edu , 2 hendry@uksw.edu
(Naskah masuk: 27 April 2022, Revisi : 15 Mei 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
The  birth  rate  is  one  of  the  factors  increasing  the  rate  of  population  growth.  Birth  or  fertility  can  affect  the population, getting more lower of birth rate in an area, the higher the life expectancy in that area. The number of births in Randau Jekak Village is increasing every year. The Naïve Bayes algorithm can be used to predict the future births rate because this algorithm is a simple algorithm and uses a lot of data as information in collecting data groups, and with data mining techniques it can see the predictive pattern of each variable and test. The testing data and the training data are expected to help the Village Institution or Office in Randau Jekak to suppressing the rate of population growth which increases every year. The results of this study can be concluded that the Naïve Bayes Algorithm is suitable for predicting the birth rate of babies in Randau Jekak Village with the classification technique, the birth rate in Randau Jekak Village in 2021 is High. The results of this data will be very useful for the Randau Jekak Village office in suppressing the rate of population growth in the coming year.
Keywords : Birth Rate, Data Mining, Naïve Bayes, Prediction.

## PREDIKSI ANGKA KELAHIRAN BAYI DENGAN ALGORITMA KLASIFIKASI NAÏVE BAYES DI DESA RANDAU

## Abstrak
Angka  kelahiran  merupakan  suatu  faktor  dari  meningkatnya  angka  pertumbuhan  penduduk.  Kelahiran  atau fertilitas dapat mempengaruhi jumlah penduduk. Tingkat kelahiran di Desa Randau Jekak setiap tahun semakin tinggi, semakin tinggi angka kelahiran di suatu daerah maka semakin rendah pula usia harapan hidup di daerah tersebut.  Algoritma  Naïve  Bayes  merupakan  suatu  algoritma  yang  memungkinkan  untuk  mengklasifikasikan variabel tertentu dengan menggunakan metode statistik dan probabilitas dengan menggunakan data yang sangat banyak sebagai informasi dalam pengumpulan kelompok data serta dengan teknik data mining yang dapat melihat pola  prediksi  setiap  variabel  serta  pengujian  kepada  data  testing  serta  data  training  dapat  digunakan  untuk memprediksi angka kelahiran di masa yang akan datang karena algoritma ini termasuk ke dalam algoritma yang sederhana  yang  nantinya  dapat  membantu  Lembaga  atau  Kantor  Desa  di  Randau  Jekak  dalam  menekan  laju pertumbuhan penduduk yang meningkat setiap tahun. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini adalah Tahun, Jenis  Kelamin,  Jumlah  Penduduk,  Angka  Pernikahan,  Angka  Kelahiran,  Jumlah  Wanita  Usia  Subur  serta Keterangan Angka Kelahiran. Dari hubungan antar atribut tersebut nantinya akan mendapatkan hasil klasifikasi tingkat  angka  kelahiran  pada  tahun  tertentu  dengan  hasil  tinggi  atau  rendah.  Dari  hasil  penelitian  ini  dapat disimpulkan bahwa Algoritma Naïve Bayes cocok digunakan untuk memprediksi angka kelahiran bayi di Desa Randau  Jekak  dengan  teknik klasifikasi  maka  tingkat  angka  kelahiran  di  Desa  Randau  Jekak  pada  tahun  2021 adalah  “Tinggi”.  Hasil  dari  data  ini  nantinya  sangat  berguna  untuk  pihak  kantor  Desa  Randau  Jekak  dalam menekan laju pertumbuhan penduduk di tahun mendatang.
Kata kunci : Data Mining, Kelahiran, Naïve Bayes, Prediksi.

## 1. PENDAHULUAN
Manfaat  dari  perkembangan  sekarang  yang sangat  cepat  ini  yaitu  mencari  pola  dari  informasi baru  yang  di  dapat  dari  data  yang  dianggap  sangat besar adalah istilah dari data mining [1]. Data mining
adalah  suatu  ilmu  kecerdasaran  buatan  untuk menggali  pola-pola  data  yang  dibutuhkan  untuk diubah  menjadi  informasi  baru  yang  berguna,  data mining  adalah  suatu  rangkaian  proses  yang melakukan  teknik  pembelajaran  komputer  untuk

## 864
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 863-868
menganalisis  data  secara  otomatis  [2].  Penelitian untuk  menekan  laju  pertumbuhan  penduduk  masih jarang dilakukan, padahal penelitian seperti pengelolaan data penduduk atau angka pertumbuhan penduduk sangat penting untuk bahan informasi bagi pemerintah  [3]. Dengan Teknik data mining penulis mengharapkan penelitian ini dapat membantu dalam memprediksi  angka  kelahiran  di  Desa  Randau masa yang akan datang.
Kelahiran merupakan salah satu faktor naiknya jumlah  penduduk  [4].  Angka  kelahiran  yang  tinggi dapat menyebabkan ledakan pertumbuhan penduduk, angka  kelahiran  adalah  salah  satu  indikator  penting dalam  pelaksanaan  pemerintah  dalam  pengendalian jumlah  penduduk  [5].  Daerah  dengan  jumlah penduduk  yang  tinggi  tidak  menjamin  bahwa kemakmuran penduduk di daerah tersebut tinggi pula [6]. Pertumbuhan penduduk
merupakan keseimbangan dinamis antara jumlah penduduk yang terus menerus meningkat, penduduk akan bertambah oleh jumlah kelahiran bayi (fertilitas) [7].
Selain kelahiran, faktor meningkat  dan menurunnya  pertumbuhan  penduduk  adalah  dari kematian dan migrasi [8]. Tingginya angka kelahiran di  Indonesia  memerlukan  perhtiatian  khusus  dari pemerintah seperti melaksanakan keluarga berencana dan pembagunan secara komprehensif [9]. Meningkatnya angka pertumbuhan penduduk di suatu daerah  dapat  berdampak  pada  masyarakat  di  daerah tersebut,  dan  jika  laju  pertumbuhan  penduduk meningkat  dari  sisi  kuantitas  tetapi  tidak  meningkat secara  kualitas  maka  hal  ini  dapat  memicu  atau menimbulkan  masalah  baru  bagi  pembagunan  suatu daerah atau wilayah [10].
Algoritma  Naïve  Bayes  adalah  suatu  teknik pengklasifikasian  data  dengan  menggunakan  salah satu  cabang  ilmu  matematika  yaitu  statistik  dan probabilitas yang dikemuka kan oleh Thomas Bayes yaitu  seorang  ilmuwan  Inggris,  Thomas  Bayes  juga mengemukakan  teorema  Bayes  dimana  metode  ini dapat  melakukan  prediksi  untuk  peluang  di  masa mendatang dengan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya.  Algoritma  Naïve  Bayes  ini  dapat membantu melakukan prediksi angka kelahiran [11].
Untuk  mengatasi  tinggi  rendahnya  angka kelahiran  bayi  di  Desa  Randau  Jekak,  dibutuhkan suatu  analisis  untuk  lembaga  atau  instansi  Desa Randau untuk menekan laju pertumbuhan penduduk pada tahun 2022 ini yaitu dengan metode klasifikasi, karena  metode  ini  dapat  membedakan  kelas  data berdasarkan  model,  yang  tujuannya  agar  dapat memperkirakan  tingkat  kelahiran  di  Desa  Randau pada tahun 2022 berada di tingkat tinggi atau rendah di lihat dari objek yang label nya tidak diketahui, oleh karena  itu  algoritma  naïve  bayes  dapat  digunakan untuk  memprediksi  angka  kelahiran  di  masa  yang akan datang karena algoritma ini termasuk ke dalam algoritma yang sederhana dan dengan menggunakan data  yang  sangat  banyak  sebagai  informasi  dalam
pengumpulan kelompok data, dan dengan teknik data mining.
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  agar  dapat membantu  lembaga  seperti  Kantor  Desa  Randau Jekak dalam pengambilan keputusan bagaimana nanti kedepannya dalam rangka menekan laju pertumbuhan di Desa tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah yang digunakan untuk mendukung  pembuatan  Penelitian  “Prediksi  Angka Kelahiran Bayi Dengan Algoritma Klasifikasi Naïve Bayes Di Desa Randau” ini dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut :
Gambar 1. Metode penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Tahap  identifikasi  masalah  adalah  tahap  awal untuk  menentukan  masalah  yang  berkaitan  pada angka  kelahiran.  Berdasarkan  permasalahan  yang sudah  dibahas  dalam pendahuluan,  untuk  mengatasi permasalahan  dalam  melakukan  prediksi  angka kelahiran  diperlukan  suatu  analisis  di  kantor  desa untuk  mengetahui  apakah  angka  fertilitas  di  Desa Randau Jekak berada di tingkat tinggi atau rendah.

## 2.2. Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  untuk  menemukan teori,  konsep  dan  metode  yang  relevan  dengan definisi  masalah.  Penulis  melakukan  pengumpulan studi  literatur  dengan  mempelajari  beberapa  jurnal, buku,  serta  referensi  dari  berbagai  media  untuk mempelajari hal yang terkait dengan penelitian ini.

## 2.3. Pengumpulan Data
Setelah  melakukan  studi  literatur,  Penulis melakukan pengumpulan data yang di dapatkan dari data  penduduk  di  desa  Randau  Jekak  yang  diambil dari  Poskesdes  Desa  Randau  dan  Kantor  Kepala
Desa.  Data  yang  di  diperoleh  langsung  dari  Kantor Poskesdes  Desa  Randau  Jekak  dan  Kantor  Desa Randau  Jekak  melalui  wawancara  dengan  pihak Poskesdes dan Kantor Desa Randau Jekak.
Data yang diperoleh kemudian diolah menggunakan  algoritma  Naive  Bayes.  Kemudian diuji  dengan  tools  RapidMiner  menggunakan Performance yang berfungsi sebagai validasi. Dalam penelitian ini data yang digunakan meliputi dari data training dan data testing, dimana data testing nantinya akan  diolah  dengan  algoritma  Naive  Bayes  untuk mendapatkan hasil klasifikasi.

## 2.3.1. Sumber Data
Sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  data yang di  dapatkan  langsung  dari  data kependudukan di Desa Randau melalu Kantor Desa.
Adapun  sampel  data  kependudukan  di  Desa Randau  pada  tahun  2011-2020  terdapat  pada  tabel berikut.
Tabel 1. Sampel Data Kependudukan Desa Randau Jekak Tahun 2011-2020 Tahun L P JP AP AK WUS 2011 690 620 1310 64 40 339 2012 1023 993 2016 60 61 390 2013 1.637 1.580 3.217 72 100 500 2014 1.872 1.769 3.641 68 110 490 2015 1.900 1.865 3.765 65 113 450 2016 2.001 1.995 3.996 74 69 511 2017 2.081 2.051 4.132 75 100 610 2018 2.218 2.107 4.325 69 97 655 2019 2.520 2.400 4.920 77 151 599 2020 2.620 2.580 5.200 89 80 662
Dengan  L  adalah  Laki-laki,  P  adalah Perempuan,  JP  adalah  jumlah  penduduk,  AP  adalah angka  pernikahan,  AK  adalah  angka  kelahiran  dan WUS adalah Wanita Usia Subur.

## 2.4. Metode yang Digunakan
Metode yang akan digunakan untuk melakukan pengklasifikasian terhadap tingkat angka kelahiran di Desa  Randau  Jekak  adalah  dengan  menggunakan teknik data mining untuk algoritma Naïve Bayes.

## 2.4.1. Data Mining
Data  mining  merupakan  sebuah  proses  dalam memisahkan suatu data yang sangat besar (big data) dengan menggunakan sebuah algoritma tertentu dan teknik  pengolahan  data  yang  ada  dalam  bidang statistika,  machine  learning,  dan  sistem  basis  data. Data mining dapat menganalisis data dengan banyak persepektif yang nantinya akan mendapatkan sebuah kesimpulan menjadi informasi yang akan digunakan untuk mempermudah analisis data [12].
Definisi  lain  juga  mengatakan  bahwa  data mining  adalah  sebuah  teknik  dalam  mengumpulkan serta  menggunakan  data  historis  untuk  menentukan keteraturan  pola  dan  hubungan  data  di  dalam  pola yang sangat besar. Dari beberapa definisi di atas dapat
ditarik  kesimpulan  bahwa  Data  Mining  merupakan suatu proses atau teknik pengumpulan dari data yang sangat besar  dimana data tersebut nantinya akan di proses  agar  mendapatkan  informasi-informasi  yang berguna untuk proses analisis data.
Dari  beberapa  definisi  yang  telah  disampaikan terdapat  beberapa  kelompok  dalam  data  mining, sebagai berikut [13]:
1. Deskripsi
Dalam proses pendeskripsian biasanya Peneliti sering mencoba untuk menggambarkan tren atau  pola tersembunyi dalam data.
2. Estimasi Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, hanya saja variabel targetnya numerik bukan kategorik.
3. Prediksi
Prediksi  hampir  sama  dengan  estimasi  dan klasifikasi,  tetapi  prediksi  menunjukkan  hasil  yang belum terjadi atau akan terjadi di masa depan.
4. Klasifikasi
Dalam  klasifikasi  terdapat  kategori  misalnya kita  ingin  mengklasifikasikan  tingkat  penggunaan listrik  rumah  tangga  yaitu  penggunaanya  tinggi, sedang atau rendah.
5. Klustering
Klustering lebih ke arah pengelompokkan data, pengamatan,terhadap kasus yang memiliki kemiripan dalam kelasnya.
6. Asosiasi
Asosiasi  lebih  ke  arah  mengidentifikasi hubungan  antara  berbagai  peristiwa  dalam  satu waktu.
Data  mining  sebagai  rangkaian  proses,  dapat dibagi menjadi beberapa tahapan-tahapan dalam data mining. Tahap-tahap tersebut dapat bersifat interaktif, terlibat langsung atau dengan perentaraan knowledge base: 1. Pembersihan Data (Data Cleaning) Pembersihan
data merupakan proses menghilangkan  atau  membersihkan  noise  dan  data yang tidak relevan dan data yang tidak konsisten.
2. Integrasi Data (Data Integration)
Integrasi data ini merupakan proses menggabungkan  data  dari  beberapa  database  yang kemudian digabungkan dalam sebuah database baru.
3. Seleksi Data (Data Selection)
Dalam  tahap  seleksi  data,  hanya  data  yang sesuai untuk dianalisis yang akan digunakan.
4. Transformasi Data (Data Transformation)
Data  yang  didapatkan  yang  sudah  diubah  dan digabungkan  kedalam  format  yang  sudah  sesuai untuk di proses ke dalam data mining.

## 2.4.2. Algoritma Naïve Bayes
Algortima  Naïve  Bayes  merupakan  algoritma yang  memungkinkan  untuk  mengklasifikasikan variabel  tertentu  dengan  menggunakan  metode statisktik  dan  probabilitas  [14].  Naïve  Bayes merupakan  suatu  metode  yang  menggunakan  salah satu  ilmu  matematika  yaitu  teori  probabilitas  untuk

## 866
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 863-868
mencari peluang terbesar dari pengklasifikasian yang memungkinkan,  dengan  cara  memeriksa  frekuensi setiap  pengklasifikasian  dalam  data  latih  (data training). Pengklasifikasian Naive Bayes mengasumsikan  bahwa  ada  atau  tidak  adanya beberapa  karakteristik    dari  sebuah  kelas  tidak  ada hubungannya  dengan  karakteristik  kelas  lainnya. Persamaan  untuk  teorema  Bayes  dengan  tipe  data nominal adalah [15]:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1) Keterangan : X
:  Sampel  data  yang  memiliki  kelas  (label)
yang tidak diketahui H : Hipotesa bahwa X adalah data kelas (label) P(H) : Peluang dari hipotesa H P(X) : Peluang dari data sampel yang diamati P(X|H)   :  Peluang  dari  data  sampel  X  bila diasumsikan bahwa hipotesa benar Rumus Naïve Bayes tipe data numerik [16]:
𝐷𝑖𝑠𝑡𝑖𝑏𝑢𝑠𝑖 𝐺𝑎𝑢𝑠𝑠𝑖𝑎𝑛 = 𝑔(𝑥, 𝜇, 𝜎) =
1 √2𝜋.𝜎 𝑒𝑥𝑝 −(𝑥−𝜇)2 2𝜎2 (2)
Mean = μ = ∑ xi n i n (3)
Standar Deviasi = σ = √∑ (xi−μ)2 n i n−1 (4)
Dengan  demikian  Naïve  Bayes  Clasifier  dapat didefinisikan  sebagai  metode  klasifikasi  yang berdasarkan rekayasa probabilitas dan teorema bayes bahwa  setiap  variabel  keputusan  atau  parameter adalah  bersifat  bebas  (independence)  sehingga keberadaan  setiap  variabel  tidak  ada  hubungannya dengan keberadaan atribut yang lain.
Keuntungan  dalam  penggunaan  algoritma klasifikasi  Naïve  Bayes  ini  adalah  bahwa  metode Naïve  Bayes  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data training  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi parameter  yang  diperlukan  untuk  proses  klasifikasi. Terdapat  4  proses  dalam  tahapan  proses  Algoritma Niave Bayes ini, yaitu [17], [18] :
1. Menghitung jumlah kelas / label
2. Menghitung jumlah kasus per kelas
3. Kali kan semua variabel kelas.
4. Membandingkan hasil per kelas

## 2.5. Analisis Hasil
Analisis data yang digunakan dalam penelitian ini  menggunakan  data  kuantitatif  beserta  teknik analisis  data  untuk  aplikasi  RapidMiner  dan  teknik data mining untuk Algoritma Naïve Bayes.

## 2.6. Kesimpulan
Pada  tahap  ini  kesimpulan  akan  dibuat berdasarkan  studi  yang  telah  dilakukan.  Apakah  itu selaras  dengan  tujuan  dan  harapan  yang  diinginkan atau  belum.  Informasi  yang  dihasilkan  dari  aplikasi RapidMiner  akan  menampilkan  dan  memberikan informasi  prediksi  angka  kelahiran  kepada  Kantor Desa  Randau  Jekak,  kemudian  Kantor  Desa  dapat mengambil  keputusan  yang  baik  dan  tepat  dalam mengatur  laju  pertumbuhan  penduduk  dengan  hasil dari penelitian ini.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  menggunakan  implementasi  data mining dengan algoritma Naive Bayes, dimana data yang  diperoleh  adalah  data  kependudukan  di  desa Randau Jekak.
Dari data yang sudah di dapat tahap selanjutnya adalah  dengan  mendefinisikan  data  yang  akan digunakan  sebagai  data  training  dan  data  testing, kemudian akan dihitung prediksi atau probabilitasnya menggunakan algoritma Naïve Bayes.
Tabel 2. Data Training
Tahun JP AP AK WUS Keterangan 2011 1.310 64 40 339 Tinggi 2012 2.016 60 61 390 Tinggi 2013 3.217 72 100 500 Tinggi 2014 3.641 68 110 490 Tinggi 2015 3.765 65 113 450 Tinggi 2016 3.996 74 69 511 Rendah 2017 4.132 75 100 610 Rendah 2018 4.325 69 97 655 Rendah 2019 4.920 77 151 599 Tinggi 2020 5.200 89 80 662 Rendah
Setelah  menentukan  data  training  selanjutnya yang akan dilakukan adalah menentukan data testing yang akan digunakan sebagai berikut.
Tabel 3. Data Testing
Tahun JP AP AK WUS 2021 5513 75 175 700
Setelah  selesai  menentukan  data  testing, selanjutnya  yang  akan  dilakukan  adalah  melakukan perhitungan menggunakan Algoritma Naïve Bayes.

## 3.1. Perhitungan Menggunakan tools RapidMiner
RapidMiner  merupakan  sebuah  tools  yang digunakan dalam machine learning, data mining, text mining dan predictive analytics [Muslehatin & Ibnu, 2017].  Rapid  Miner  adalah  software  atau  perangkat lunak    yang  digunakan  untuk  mengolah  data. RapidMiner  dapat  memudahkan  pengguna  untuk menghitung  data  dalam  jumlah  besar  (big  data) dengan menggunakan operator yang memiliki fungsi pengolahan  data.  Data  tersebut  kemudian  akan dihubungkan ke node operator  di  RapidMiner  untuk melihat  hasilnya.  Hasil  yang  ditampilkan  oleh
quickminer  juga  bisa  dalam  bentuk  visual  dengan grafik, tabel, dll. [14].
Setelah  menentukan  data  testing  dan  data training, selanjutnya yang dilakukan adalah mengimport data yang sudah dikumpulkan ke dalam RapidMiner. Berikut adalah data yang akan diimport ke RapidMiner.
Tabel 4. Data yang di import ke RapidMiner Tahu n JUP AP AK WUS Keteranga n
Label Intege r Intege r Intege r Intege r Intege r Binominal 2011 1.310 64 40 339 Tinggi 2012 2.016 60 61 390 Tinggi 2013 3.217 72 100 500 Tinggi 2014 3.641 68 110 490 Tinggi 2015 3.765 65 113 450 Tinggi 2016 3.996 74 69 511 Rendah 2017 4.132 75 100 610 Rendah 2018 4.325 69 97 655 Rendah 2019 4.920 77 151 599 Tinggi 2020 5.200 89 80 662 Rendah

## 3.2. Proses Perhitungan Probabilitas Menggunakan RapidMiner
Hasil perhitungan nilai P (Ci) dari kelas (label) Keterangan  menggunakan  tools  RapidMiner  adalah sebagai berikut.
Gambar 2. Hasil Perhitungan Menggunakan tools RapidMiner

## 3.3. Proses Prediksi Data Testing Menggunakan RapidMiner
Setelah melakukan perhitungan terhadap probabilitas,  kemudian  melakukan  Pemodelan  Data Testing  menggunakan  RapidMiner  adalah  sebagai berikut.

## Gambar 3. Hasil Pemodelan Data Testing
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan RapidMiner  terlihat  bahwa  angka  kelahiran di  Desa Randau Jekak pada tahun 2021 “tinggi”.

## Gambar 4. Hasil Prediksi Data Testing angka kelahiran menggunakan tools RapidMiner
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  di dapatkan,  akan  menghasilkan  parameter  dari  setiap atribut  yang  tertinggi  dan  terendah.  Berikut merupakan  hasil  parameter  yang  telah  di  dapat menggunakan tools RapidMiner.
Gambar 5. Hasil Perhitungan Parameter Menggunakan RapidMiner

## 4. DISKUSI
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ranti Pancasasti dan Enis Khaerunisa dalam jurnalnya yang berjudul  “Analisis  Dampak  Laju  Pertumbuhan
Penduduk Terhadap Aspek Kependudukan
Berwawasan  Gender  Pada  Urban  Area  Di  Kota Serang”  menjelaskan  bahwa  dengan  lajunya pertumbuhan penduduk di kota Serang berakibat pada pemukiman yang semakin padat, semakin banyaknya limbah  rumah  tangga  serta  fungsi  hutan  yang berubah.  Jadi  untuk  memenuhi  kebutuhan  industri, perumahan,  dan  lain-lain.  Lajunya  pertumbuhan penduduk  ini  juga  dapat  berdampak pada  terjadinya rawan  pangan,  hal  ini  terjadi  karena  meningkatnya laju  pertumbuhan  penduduk  yang  begitu  pesat sehingga kebutuhan pangan meningkat [19].
Yohanni  Syahra,  Ismawardi  Santoso,  dan  Rini Kustini dalam jurnalnya yang berjudul
“Implementasi  Data Mining Untuk Prediksi Angka Kelahiran Bayi Pada Desa Sibolangit Menggunakan Multi  Regresi”  menyimpulkan  bahwa  tingginya angka  kelahiran  dapat  mempengaruhi  kualitas penduduk  serta  gizi  di  daerah  tersebut.  Dengan naiknya  angka  kelahiran  di  Desa  tersebut  berakibat pada  banyaknya  anak  yang  kurang  gizi  di  Desa Sibolangit  yang  sampai  sekarang  belum  mengalami perbaikan meskipun sudah terdapat sedikit penurunan angka  kelahiran  di  desa  tersebut  dan  dengan menggunakan metode multi regresi dapat membantu dalam  mendata  angka  kelahiran  bayi  karena penggunaan  metode  multi  regresi  ini  adalah  dengan cara melakukan prediksi pada suatu variable kontinu

## 868
Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 863-868
dengan  mengansumsikan  sebuah  model  linier  atau non linier [20].
Oleh  karena  itu,  Penulis  ingin  mengkaji mengenai  permasalahan  kali  ini  dengan  menambah jumlah data dan dengan data yang berbeda yang akan di  teliti  menggunakan  data  training  dan  data  testing untuk melihat seberapa tingkat keakuratan Algoritma Naïve Bayes dalam memprediksi angka kelahiran di Desa Randau Jekak. Diharapkan penelitian ini dapat membantu  lembaga  atau  instansi  di  Desa  Randau Jekak  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan  dalam rangka menekan lajunya angka kelahiran bayi setiap tahunnya.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  serta  analisa  data yang sudah dibahas, maka dapat menarik kesimpulan bahwa  Data  Mining  sangat  berguna  dalam memprediksi angka kelahiran untuk tahun berikutnya dalam rangka menekan laju pertumbuhan penduduk, selain  itu  Data  Mining  juga  dapat  membantu  pihak atau  Lembaga  di  Desa  Randau  Jekak  dalam memprediksi angka kelahiran di Desa Randau Jekak untuk  tahun  mendatang.  Selain  itu,  hasil  dalam memprediksi  angka  fertilitas  atau  angka  kelahiran bayi di Desa Randau Jekak pada tahun 2021 dengan menggunakan tools Rapidminer dengan kelas (label) keterangan yang sama yaitu bernilai ‘Tinggi”.
Dari Hasil penelitian ini, pihak Kantor Desa di Randau  Jekak  dapat  melakukan  evaluasi  untuk laporan  data  kependudukan  serta  sebagai  acuan dalam  penekanan  jumlah  angka  kelahiran  di  tahun mendatang  serta  pihak  Kantor  Desa  Randau  Jekak dapat bekerja sama dengan petugas kesehatan dalam menekan  laju  pertumbuhan  penduduk,  seperti sosialisasi Keluarga Berencana (KB) dan sebagainya.
Adapun  saran  untuk  pengembangan  penletian serupa selanjutnya adalah sebagai berikut.
Penentuan  data  training  dapat  mempengaruhi hasil  klasifikasi,  maka  dari  itu  untuk  penelitian selanjutnya diharapkan untuk menambah atribut atau data  training  yang  lebih  lengkap  karena  penentuan tingkat  akurasi  yang  di  dapat  ditentukan  oleh  data training.
Akan lebih baik jika menggunakan perbandingan  dari  beberapa  software  serupa  seperti Weka,  R,  dan  sebagainya  untuk  mendapatkan  hasil yang akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. Idris, “Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Angka  Kelahiran,”  J.  Pelita  Inform.,  vol.  7, no.  3,  pp.  421–428,  2019,  [Online]. Available:
https://ejurnal.stmik-
budidarma.ac.id/index.php/pelita/article/vie w/1154 [2]
M.  G.  Sadewo,  A.  P.  Windarto,  and  D.
Hartama,  “Penerapan  Datamining  Pada
Populasi  Daging  Ayam  Ras  Pedaging  Di Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan K-Means Clustering,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017, doi: 10.30743/infotekjar.v2i1.164. [3] A.  Arsandi,  D.  R,  I.  Ismiyati,  and  F. Hermawan, “Dampak Pertumbuhan
Penduduk  Terhadap  Infrastruktur  Di  Kota Semarang,”  J.  Karya  Tek.  Sipil  S1  Undip, vol. 6, no. 4, pp. 1–14, 2017.
[4] Jefi,  “Prediksi  Bayi  Lahir  Secara  Prematur Dengan  Menggunakan  Metode  C  .  45 Berbasis  Particle  Swarm  Optimization  Pada Klinik Umi,” Indones. J. Netw. Secur., vol. 8, no. 2, pp. 1–7, 2019.
[5] N.  I.  Parihah,  S.  Hartini,  and  J.  Siregar, “Prediksi  Angka  Kelahiran  Bayi  Pada  Desa
Tridaya Sakti Dengan Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes,”  J.  Students‘  Res. Comput. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 77–88, 2020, doi: 10.31599/jsrcs.v1i2.423.
[6] N.  R.  Indraswari  and  Y.  I.  Kurniawan, “Aplikasi  Prediksi  Usia  Kelahiran  Dengan
Metode  Naive  Bayes,”  Simetris  J.  Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 9, no.
1, pp.
129–138, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1827.
[7] L.  .  T.  Nike  Syafitri  ,  Sutardi,  “Aplikasi Forecasting  Mengenai  Angka  Kelahiran  di Kota Kendari Menggunakan Metode Regresi Linear  Berganda  (Studi  Kasus:  Dinas Kesehatan Kota Kendari),” Inform. Jur. Tek. Tek. Fak. Oleo, Univ. Halu, vol. 4, no. 1, pp. 31–38, 2018.
[8] H.  Zahab,  Y.  Dharmawan,  S.  Winarni,  B. Biostatistika, and F. K. Masyarakat, “Hubungan Antara Perilaku Pacaran Remaja
Dan  Pernikahan  Di  Bawah  Usia  20  Tahun Terhadap Angka Kelahiran Menurut Kelompok  Umur  15-19  Tahun  Di  Indonesia (Analisis  Data  Sekunder  Sdki  2012),”  J.
Kesehat.  Masy.,  vol.  5,  no.  3,  pp.  56–65,
2017.
[9] F. S. D. Purba, H. S. Tambunan, I. S. Saragih, and ..., “Implementasi Algoritma K-Medoids
Clustering  Dalam  Pengelompokan  Angka Kelahiran Di Kota Pematang Siantar,” Pros.
Semin.  …,  vol.  2,  pp.  124–131,  2020, [Online].
Available: http://tunasbangsa.ac.id/seminar/index.php/s enaris/article/view/152
[10] D.  K.  Indahsari  and  Y.  I.  Kurniawan, “Aplikasi  Prediksi  Usia  Kelahiran  Dengan Metode K-Nearest Neighbor,” J. Kebidanan, vol. XI, no. 100, pp. 1–14, 2019.
[11] A. Saleh, “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya
Magda Kitty Hartono, dkk, Prediction of Baby Birth Rate Using Naïve Bayes … 869
Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga,”  Creat. Inf.  Technol.  J.,  vol.  2,  no.  3,  pp.  207–217,
2019, [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=8NKdD wAAQBAJ&lpg=PP1&ots=YfxJP3Ocpe&d q=Data Mining Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman PHP&lr&pg=PR4#v=onepage&q=Data Mining Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman PHP&f=false
[12] I.  K.  Syahputra,  F.  A.  Bachtiar,  and  S.  A. Wicaksono,  “Implementasi  Data  Mining untuk  Prediksi  Mahasiswa  Pengambil  Mata Kuliah  dengan  Algoritme  Naive  Bayes,”  J. Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput., vol. 2, no. 11, pp. 5902–5910, 2018, [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id./index.php/j- ptiik/article/view/3464
[13] C.  Fadlan,  S.  Ningsih,  and  A.  P.  Windarto, “Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam Klasifikasi  Kelayakan  Keluarga  Penerima Beras  Rastra,”  J.  Tek.  Inform.  Musirawas, vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi:
10.32767/jutim.v3i1.286.
[14] A. F. B. Watratan, A. Puspita, and D. Moeis, “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Untuk  Memprediksi  Tingkat  Penyebaran Covid-19  Di  Indonesia,”  J.  Appl.  Comput.
Sci. Technol. ( Jacost ), vol. 1, no. 1, pp. 7– 14, 2020.
[15] A.  Z.  A.  M.  Bajabir,  “Penerapan  metode naive  bayes  untuk  prediksi  menentukan karyawan  tetap  pada  pt.  ysp  industries indonesia,” 2018.
[16] Suntoro  J,  “Data  Mining  Algoritma  dan Implementasi  dengan  Pemrograman  PHP,” PT Elex Media Komputindo, 2019, [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=8NKdD wAAQBAJ&lpg=PP1&ots=YfxJP3Ocpe&d q=Data Mining Algoritma dan Implementasi dengan Pemrograman
PHP&lr&pg=PR4#v=onepage&q=Data Mining Algoritma dan Implementasi dengan
Pemrograman PHP&f=false
[17] A.  Muzaki  and  A.  Witanti,  “Sentiment
Analysis of the Community in the Twitter To the 2020 Election in Pandemic Covid-19 By Method  Naive  Bayes  Classifier,”  J.  Tek.
Inform., vol. 2, no. 2, pp. 101–107, 2021, doi: 10.20884/1.jutif.2021.2.2.51.
[18] A. Alwi, P. Studi, T. Informatika, F. Teknik, and U. M. Ponorogo, “the Concept of Naive Bayes and Its Simple Use for Prediction Final Konsep  Naive  Bayes  Dan  Penggunaannya Secara  Sederhana,”  vol.  3,  no.  1,  pp.  133–
140, 2022.
[19] R.  Pancasasti  and  E.  Khaerunisa,  “Analisis
Dampak Laju Pertumbuhan Penduduk Terhadap Aspek Kependudukan Berwawasan Gender  Pada  Urban  Area  Di  Kota  Serang,” Tirtayasa Ekon., vol. 13, no. 1, p. 130, 2018, doi: 10.35448/jte.v13i1.4231.
[20] Y.  Syahra,  I.  Santoso,  and  R.  Kustini, “Implementasi  Data  Mining  Untuk  Prediksi Angka Kelahiran Bayi Pada Desa Sibolangit Menggunakan  Multi  Regresi,”  Semin.  Nas. Sains Teknol. Inf., no. 1, pp. 687–690, 2019.