Vol. 20, No. 2, September 2023, hlm. 103-112
e-ISSN: 2685-127X

## KLASIFIKASI EFEKTIVITAS KEBIJAKAN RELOKASI PUSAT JAJANAN KOTA SUKABUMI MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE
BAYES CLASSIFIER
M. Elki Ismuhamdan 1* , Prajoko 2 , Winda Apriandari 3
1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Muhammadiyah Sukabumi Email: 1* elkyismu@gmail.com, 2 prajoko-ti@ummi.ac.id, 3 winda.apriandari@ummi.ac.id
(*: Corresponding Author)
(Naskah masuk: 28 Juni 2023, diterima untuk diterbitkan: 31 Juli 2023)

## Abstrak
Program yang menjadi perbincangan di Kota Sukabumi yaitu pembangunan dan penataan Jalan Ir. H. Juanda atau “Dago” sebagai pusat jajanan Kota Sukabumi yang disertai dengan kebijakan relokasi Pedagang Kaki Lima ke Jalan  Dewi  Sartika.  Kebijakan  ini  masih  dipertanyakan keefektivitasannya  karena  menimbulkan  dampak  yang kurang  baik  dan  menimbulkan  polemik  bagi  berbagai  pihak  serta  belum  ada  penelitian  yang  mengukur  nilai efisiensi dan efektivitas dari penerapan kebijakan relokasi pedagang kaki lima tersebut. Penelitian ini dilaksanakan untuk mengklasifikasi dan mengukur nilai efektivitas kebijakan relokasi pusat jajanan Kota Sukabumi berdasarkan klasifikasi dari pendapat masyarakat Kota Sukabumi dan pedagang-pedagang di area relokasi dengan membuat sistem yang dapat mengukur efektivitas kebijakan tersebut menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier dengan metode  penelitian Knowledge  Discovery  in Database . Algoritma Naïve  Bayes Classifier merupakan salah satu algoritma Data Mining yang mengaplikasikan Teorema Bayes [1]. Hasil akhir dari penelitian ini yaitu dari 368 data pendapat, sebanyak 52,45% atau sebanyak 193 pendapat diklasifikasi “Efektif” dan sebanyak 47,55% atau sebanyak  175  pendapat  diklasifikasi  “Tidak  Efektif”  dengan  nilai  akurasi  yang  diperoleh  sebesar  97,02%. Kebijakan  relokasi  pusat  jajanan  Kota  Sukabumi  dapat  disimpulkan  Efektif,  karena  nilai  Efektif  lebih  besar daripada nilai Tidak Efektif walaupun memiliki selisih nilai yang sangat tipis dengan hasil nilai akurasi yang sangat tinggi.
Kata Kunci : Kebijakan, Efektivitas, Naïve Bayes Classifier, Knowledge Discovery in Database

## CLASSIFICATION OF THE EFFECTIVENESS OF SUKABUMI RELOCATION FOOD CENTER POLICY USING THE NAÏVE BAYES CLASSIFIER ALGORITHM

## Abstract
The program that is being discussed in Sukabumi City is the construction and arrangement of Jalan Ir. H. Juanda or “Dago” as a hawker center for the City of Sukabumi accompanied by a policy of relocating street vendors to Jalan Dewi Sartika. The effectiveness of this policy is still questionable because it has an unfavorable impact and creates polemics for various parties and there  is no research that measures  the  efficiency  and effectiveness of implementing  the  street  vendor  relocation  policy.  This  research  was  conducted  to  classify  and  measure  the effectiveness  of  the  relocation  policy  for  hawker  centers  in  Sukabumi  City  based  on  the  classification  of  the opinions of the people of Sukabumi City and traders in the relocation area by creating a system that can measure the  effectiveness  of  the  policy  using  the  Naïve  Bayes  Classifier  algorithm  with  the  Knowledge  Discovery  in Database research method. The Naïve Bayes Classifier algorithm is a data mining algorithm that applies Bayes's Theorem [1] . The final result of this research is that from 368 opinion data, 52.45% or 193 opinions are classified as "Effective" and 47.55% or 175 opinions are classified as "Ineffective" with an accuracy value of 97.02%. The policy of relocating hawker centers in Sukabumi City can be concluded as Effective, because the Effective value is greater than the Ineffective value even though it has a very thin difference in value with a very high accuracy value.
Keywords: Policy, Effectivity, Naïve Bayes Classifier, Knowledge Discovery in Database
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.103-112

## 1. PENDAHULUAN
Kebijakan  adalah  suatu  penetapan  arah tindakan  yang  dilakukan  seseorang  atau  lebih dengan  tujuan  mengatasi  suatu  masalah  atau persoalan  [2].  Secara  umum, kebijakan  merupakan rangkaian konsep pedoman dan dasar rencana dalam melaksanakan  suatu  tindakan,  pekerjaan,  dan kepemimpinan  [3].  Kebijakan  Publik  adalah  suatu kedaulatan pemerintah untuk menjalankan tugas dan fungsinya dalam hubungan dengan masyarakat. Pada dasarnya,  kebijakan  pemerintah  dilakukan  untuk penataan kehidupan masyarakatnya dalam memenuhi  kepentingan  publik  [4].  Melalui kebijakan publik, pemerintah mempunyai kedaulatan  dan  kekuatan  hukum  dalam  penataan kehidupan  masyarakat  sekaligus  memaksakan segala bentuk penetapan yang ditentukan, sehingga kebijakan  publik  seringkali  mendapatkan  Pro- Kontra dari masyarakat [5].
Kota  Sukabumi merupakan salah satu kota  di Indonesia yang terletak di Provinsi Jawa Barat yang mengalami  perkembangan  pesat  dibandingkan dengan  wilayah  lainnya  [6].  Pemerintahan  Kota Sukabumi  adalah  suatu  unsur  pelaksana  dalam urusan jalannya pemerintahan menurut asas otonomi dan  tugas  pembantuan  di  Kota  Sukabumi sebagaimana yang diatur dalam Undang-undang No. 32  Tahun  2004.  Dalam  pemerintahan  walikota Bapak H. Achmad Fahmi, S.Ag., M.M.Pd. berbagai macam  program  dan  kebijakan  ditetapkan  untuk memberikan  perkembangan  hingga  kemajuan  bagi Kota Sukabumi. Salah satu program dan kebijakan yang  menjadi  perbincangan  bagi  masyarakat  Kota Sukabumi yaitu pembangunan dan penataan Jalan Ir. H. Juanda atau yang terkenal dengan nama “Dago” sebagai  pusat  jajanan  di  Kota  Sukabumi  yang terletak  di  depan  Kantor  Walikota  dan  Kantor Pemerintahan Kota Sukabumi yang disertai dengan kebijakan relokasi Pedagang Kaki Lima ke Jalan dari Dago  ke  Jalan  Dewi  Sartika  Kecamatan  Cikole. Walikota  Kota  Sukabumi  menganggap  bahwa Pedagang Kaki Lima di Dago tidak mampu menjaga dengan baik kawasan baru yang baru dibangun oleh pemerintah  sehingga  dilakukan  relokasi  para Pedagang Kaki Lima ke Jalan Dewi Sartika [7]. Hal ini  dilakukan  dalam  rangka  sterilisasi  dari  para Pedagang  Kaki  Lima  sesuai  dengan  Peraturan Daerah (PERDA) Kota Sukabumi Nomor 10 Tahun 2013 tentang Penataan dan Pemberdayaan Pedagang Kaki  Lima.  Permasalahannya,  kebijakan  ini  masih dipertanyakan keefektivitasannya karena menimbulkan  dampak  yang  kurang  baik  dan menimbulkan  polemik  bagi  berbagai  pihak  serta belum ada penelitian yang mengukur nilai efisiensi dan  efektivitas  dari  penerapan  kebijakan  relokasi pedagang  kaki  lima  tersebut.  Keluhan  yang  kerap terjadi  yaitu  kebijakan  dirasa  kurang  efisien  dan efektif,  lokasi  yang  kurang  strategis  dan  sempit, hingga  turunnya  keuntungan  bagi  pihak  pedagang, dan keluhan-keluhan lainnya. Sedangkan
pemerintah  Kota  Sukabumi  bertujuan  untuk melakukan  penataan  pedagang  kaki  lima  dan membuat  lingkungan  kota  sukabumi  menjadi  lebih tertata  dan  rapi.  Hal  ini  juga  mengakibatkan  pusat jajanan  di  Kota  Sukabumi  menjadi  lebih  sepi pengunjung dibandingkan sebelumnya ketika masih berlokasi di Dago.
Dari  permasalahan  terkait  kebijakan  relokasi pusat  jajanan  di  atas,  peneliti  tertarik  untuk melakukan  penelitian  klasifikasi  dan  penghitungan efektivitas kebijakan relokasi pusat jajanan di Kota Sukabumi  berdasarkan  klasifikasi  pendapat  dari masyarakat  Kota  Sukabumi  dan  Pedagang  Kaki Lima  di  area  relokasi  itu  sendiri  dengan  membuat model  sistem  untuk  melakukan  proses  klasifikasi pendapat  dan  mampu  menentukan  nilai  efektivitas kebijakan tersebut secara relevan.
Terdapat berbagai jenis cara dan proses untuk melakukan  suatu  klasifikasi  secara  informatika dengan menggunakan algoritma Machine Learning seperti  misalnya Support  Vector  Machine , Naïve Bayes  Classifier ,  dan  algoritma  lainnya.  Penelitian [8]  melakukan  perbandingan  akurasi  antara algoritma Naïve  Bayes  Classifier dan  algoritma Support  Vector  Machine dalam  melakukan klasifikasi  dengan  hasil  algoritma Naïve  Bayes Classifier memperoleh nilai akurasi yang lebih besar yaitu  sebesar  98%  dan  algoritma Support  Vector Machine memperoleh  nilai  akurasi  sebesar  74%. Selanjutnya  penelitian  [9]  menggunakan  algoritma K-Nearest  Neighbor memperoleh  nilai  akurasi sebesar 93% dalam melakukan klasifikasi. Penelitian [10] menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier memperoleh hasil nilai  akurasi sebesar 99% dalam melakukan klasifikasi kelayakan.
Dari  perbandingan  jurnal  di  atas,  dapat disimpulkan  bahwa  algoritma Naïve  Bayes Classifier memiliki nilai akurasi yang paling tinggi untuk  melakukan  proses  klasifikasi.  Dalam prosesnya, klasifikasi dilakukan dengan menghitung nilai peluang atau probabilitas untuk setiap kejadian dari  atribut  target  pada  setiap  kasus.  Hasil  dari penelitian ini yaitu menghasilkan sebuah gambaran mengenai  nilai  efektivitas  kebijakan  relokasi  pusat jajanan Kota Sukabumi dari Dago ke Dewi Sartika berdasarkan  klasifikasi  pendapat  dari  masyarakat dan pedagang itu sendiri.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian analisis  efektivitas  kebijakan  ini  yaitu  metode Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier . KDD  ( Knowledge  Discovery  in  Databases )  adalah proses  pengekstrakan  kecenderungan  pola  suatu data,  kemudian  mengubah  hasil  menjadi  informasi secara akurat yang mudah dimengerti [11]. Tahapan KDD  terdiri  dari Selection , Preprocessing , Transformation , Data Mining , Evaluation , dan yang terakhir Knowledge seperti pada Gambar 1 [12].
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.103-112

## Gambar 1. Tahapan Penelitian Metode KDD
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  algoritma Machine Learning yang digunakan untuk melakukan suatu  klasifikasi,  terutama  dalam  melakukan klasifikasi  teks  yang  melibatkan  kumpulan Data Training berdimensi  tinggi  [13].  Algoritma Naïve Bayes  Classifier bekerja  berdasarkan  probabilitas menggunakan  Teorema  Bayes  dan  membuat hipotesis seluruh atribut independen atau tidak saling bergantung  yang  diberi  nilai  pada  variabel  kelas [14].

## 2.1 Data
Dalam metode penelitian
Knowledge Discovery  in  Databases ,  “Data”  merupakan sekumpulan  data  operasional  yang  dibutuhkan  dan dikumpulkan  sebelum melakukan proses  pencarian informasi  [15].  Pada  penelitian  ini  dilakukan wawancara  secara  langsung  dan  tidak  langsung terhadap  masyarakat  kota  sukabumi  dan  pedagang kaki  lima  di  tempat  relokasi  pusat  jajanan  Kota Sukabumi untuk mengumpulkan pendapat mengenai kebijakan  relokasi  pusat  jajanan  yang  diterapkan. Tabel  1  adalah  data  yang  diperoleh  dari  hasil wawancara tersebut.
Tabel 1. Data Primer No.  Data yang Digunakan Sumber Data Cara Pengumpulan Data D1 Data hasil wawancara Masyarakat & Pedagang Kaki Lima Masyarakat dan Pedagang Kaki Lima Wawancara  secara langsung  di  tempat relokasi D2 Data hasil wawancara Masyarakat  & Pedagang Kaki Lima Masyarakat dan Pedagang Kaki Lima Wawancara  secara tidak langsung menggunakan Google Form

## 2.2 Preprocessing
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pembersihan data  untuk  membuang  data  yang  bersifat  tidak relevan, duplikat, dan tidak konsisten karena dapat mempengaruhi  performa  sistem Data  Mining [15]. Preprocessing meningkatkan kualitas data dan nilai akurasi  serta  efisiensi  proses Mining karena  data yang diatasi akan menjadi berkurang kompleksitasnya [16] .

## 2.3 Transformation
Transformation atau  transformasi  dilakukan terhadap  data  dengan  memberi  variabelisasi  [15]. Tahap Transformation ini melakukan perubahan tipe data  menjadi  standar.  Hal  ini  dilakukan  agar  data siap  untuk  dipresentasikan  ke  dalam  teknik-teknik Data  Mining [17].  Intinya, Transformation ini bertujuan untuk mengubah data menjadi format atau bentuk  yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan  IPO ( Input-Processing-Output )  yang  akan  dilakukan dalam klasifikasi.
2.4 Data Mining Data Mining merupakan proses pencarian pola dan  informasi  pada  data  yang  sudah  dilakukan Preprocessing dengan menggunakan algoritma atau teknik  tertentu  [18].  Pada  penelitian  ini,  algoritma yang  akan  digunakan  dalam  proses Data  Mining yaitu  algoritma Naïve  Bayes  Classifier untuk mengekstraksi  pola  informasi  yang  berpotensi menghasilkan data yang berguna [15]. Algoritma ini (Persamaan  1)  berbasis  pada  nilai  peluang  atau probabilitas  dari  data  set.  Secara  umum,  cara algoritma Naïve  Bayes  Classifier bekerja  yaitu dengan  mengubah  probabilitas  awal  menjadi probabilitas  akhir  dengan  cara  melakukan penghitungan  pada  probabilitas  awal,  atribut,  dan fakta.
𝑃(𝐴|𝐵) = 𝑃(𝐵|𝐴). 𝑃(𝐴) 𝑃(𝐵) ………………..(1) Keterangan : A : Data dengan kelas yang belum diketahui B : Hipotesis dari data B adalah sebuah kelas spesifik P(A|B)  : Probabilitas hipotesis A berdasarkan kondisi B
P(A) : Probabilitas hipotesis A (probabilitas awal) P(B|A)  : Probabilitas B berdasarkan kondisi pada hipotesis A P(B) : Probabilitas B

## 2.5 Evaluation
Tahap Evaluation akan  memberikan  jawaban apakah  hasil  dari Data  Mining dapat  menjawab tujuan yang telah ditetapkan. Tahap Evaluation akan melakukan  analisis  lebih  lanjut  agar  mendapatkan informasi yang berguna  untuk acuan pemutakhiran data  [15].  Tahap  ini  memfokuskan  hasil  evaluasi terkait  pemeriksaan  pola  atau  informasi  prediksi sesuai  dengan  fakta  [19].  Tahap Evaluation atau evaluasi ini dilakukan untuk menentukan pengujian nilai Accuracy .  Proses  pengujian  terhadap  nilai Accuracy ini  dilakukan  dengan  cara  mengevaluasi tingkat Accuracy untuk  melihat  hasil  akurasi  pada proses klasifikasi algoritma Naïve Bayes Classifier . 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 …….(2)
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.103-112
Keterangan persamaan (2) :
TP : True Positive TN : True Negative FP : False Positive FN : False Negative 2.6 Knowledge Tahap Knowledge
akan menerapkan pengetahuan yang telah ditemukan ke dalam bentuk sistem [20]. Presentasi pengetahuan atau Visualisasi dari  Sistem  Klasifikasi  Efektivitas  Kebijakan Relokasi  Pusat  Jajanan  Kota  Sukabumi  dibangun dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP ( Hypertext  Preprocessing )  dengan Framework Codeigniter dan  Basis  Data  MySQL.  Hasil  dari penerapan  sistem  ini  merupakan  sistem  berbasis Website yang  dapat  melakukan  proses  klasifikasi pendapat masyarakat dan pedagang serta menentukan nilai efektivitas dari kebijakan relokasi pusat  jajanan  Kota  Sukabumi.  Gambar  2  adalah tahapan  dan  alur  sistem  dari  implementasi  sistem Aplikasi  Efektivitas  Kebijakan  Perpindahan  Pusat Jajanan Kota Sukabumi.

## Gambar 2. Tahapan Implementasi Sistem Klasifikasi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Data (Data Pendapat)
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data melalui  wawancara  secara  langsung  terhadap masyarakat  dan  pedagang  kaki  lima  pada  area relokasi  pusat  jajanan  Kota  Sukabumi  dan wawancara secara tidak langsung dengan menggunakan Google  Form.  Dataset yang digunakan terdiri dari 8 atribut (Tabel 2).
Tabel 2. Tabel Data Atribut
No. Atribut Deskripsi D1 Nama Menunjukan nama responden terhadap kebijakan D2 Status Menunjukan  status  responden sebagai apa terhadap kebijakan D3 Tujuan Menunjukan  pendapat  responden terkait kejelasan tujuan kebijakan D4 Tempat Menunjukan  pendapat  responden terkait kecocokan tempat relokasi D5 Dampak Menunjukan  pendapat  responden terkait dampak yang terjadi D6 Program Menunjukan  pendapat  responden terkait ketepatan program D7 Pendapat  Menunjukan  pendapat  responden terkait  pendapat  pilihan  lokasi jajanan D8 Hasil Menunjukan  pendapat  responden
terkait hasil dari klasifikasi respons
Adapun  angket  pertanyaan-pertanyaan  yang dibuat  untuk  mendapatkan Dataset yang  telah disesuaikan  dengan  atribut  dan  latar  belakang penelitian (Tabel 3).
Tabel 3. Angket/Kuesioner No. Pertanyaan Pilihan Jawaban D1 Nama Responden - Nama Responden D2 Apa  statusmu  dalam penerapan  kebijakan pemindahan Pedagang Kaki Lima dari  Dago  ke  Dewi Sartika? a. Pedagang b. Masyarakat/Pelanggan D3 Menurutmu,  tujuan dari penerapan kebijakan pemindahan Pedagang Kaki Lima dari  Dago  ke  Dewi Sartika itu untuk apa?
a. Menata  ulang  Kota Sukabumi  agar  lebih rapi
b. Sanksi  bagi  Pedagang
Kaki Lima karena tidak menjaga kebersihan lingkungan  Dago  baru dengan baik
c. Menjadikan area Dago sebagai  ruang  terbuka hijau
d. Memberikan  Fasilitas yang  lebih  layak  dan relokasi  yang  lebih strategis e. Memudahkan Pedagang dan Pelanggan untuk melakukan Transaksi D4 Apakah  lokasi  Dewi Sartika menjadi lokasi  yang  Strategis untuk menjadi tempat perpindahan Pedagang Kaki Lima dari Dago? a. Strategis b. Cukup Strategis
c. Kurang Strategis
d. Tidak Strategis D5 Bagaimana  pengaruh dari penerapan kebijakan Pemindahan Pedagang Kaki Lima dari  Dago  ke  Dewi Sartika? a. Lebih memudahkan untuk  berjualan  dan membeli jajanan
b. Tata  lokasi  menjadi lebih  terstruktur  dan rapi
c. Area jajanan lebih sepi pengunjung dibandingkan  dengan di Dago sebelumnya d. Tempat jajanan menjadi  lebih  sempit dan lebih sedikit D6 Apakah penerapan dari kebijakan pemindahan Pedagang Kaki Lima dari  Dago  ke  Dewi Sartika  merupakan suatu  tindakan  yang tepat? a. Tepat, karena lingkungan Kota Sukabumi menjadi lebih tertata dan rapi
b. Tepat, karena  Jl.  Dewi Sartika menjadi tempat yang  cocok  untuk tempat relokasi PKL
c. Tidak  tepat,  karena  Jl. Dewi  Sartika  tidak cocok  untuk  menjadi tempat relokasi PKL
d. Tidak  tepat,  karena dapat  mengakibatkan kerugian  bagi  para Pedagang Kaki Lima
D7 Jika  dapat  memilih, kalian  lebih  memilih Pusat  Jajanan  Kota Sukabumi  berlokasi di  Dago  atau  Dewi Sartika? a. Dago b. Dewi Sartika
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.103-112
Setelah  dilakukan  pengumpulan Dataset , terdapat  400  data  yang  diperoleh  dari  hasil wawancara  secara  langsung  dan  secara  tidak langsung.  Dari  keseluruhan Dataset yang  tersedia, terdapat beberapa persentase dari total jawaban dari responden  yang  dihasilkan  dari  5  atribut  utama. Persentase  yang  dihasilkan  dari  atribut-atribut tersebut adalah sebagai berikut ini.
1. Atribut  Tujuan,  dari  keseluruhan  respons atribut  tujuan,  terdapat  sebanyak  53,5% menjawab “Menata ulang Kota Sukabumi agar lebih  rapi”,  13,5%  menjawab  “Sanksi  bagi Pedagang  Kaki  Lima  karena  tidak  menjaga lingkungan  Dago  baru  dengan  baik”,  18,8% “Menjadikan area Dago sebagai ruang terbuka hijau”, 8,2% menjawab “Memberikan Fasilitas yang  lebih  layak  dan  relokasi  yang  lebih strategis”, dan 5,9% menjawab “Memudahkan Pedagang  dan  Pelanggan  untuk  melakukan Transaksi”. (Gambar 3)

## Gambar 3. Persentase Atribut Tujuan
2. Atribut  Tempat,  dari  keseluruhan  respons atribut  tempat,  terdapat  sebanyak  15,9% menjawab “Strategis”, 30% menjawab “Cukup Strategis”, 30% menjawab “Kurang Strategis”, dan  24,1%  menjawab  “Tidak  Strategis”. (Gambar 4)

## Gambar 4. Persentase Atribut Tempat
3. Atribut  Dampak,  dari  keseluruhan  respons atribut  tempat,  terdapat  sebanyak  17,1% menjawab “Lebih memudahkan untuk berjualan  dan  membeli  jajanan”,  28,2% menjawab  “Tata  lokasi  menjadi  lebih terstruktur dan  rapi”, 16,5% menjawab  “Area jajanan  lebih  sepi  pengunjung  dibandingkan dengan  di  Dago  sebelumnya”,  dan  38,2% menjawab  “Tempat  jajanan  menjadi  lebih sempit dan lebih sedikit”. (Gambar 5)
Gambar 5. Persentase Atribut Dampak
4. Atribut  Program,  dari  keseluruhan  respons atribut  tempat,  terdapat  sebanyak  40,6% menjawab  “Tepat,  karena  lingkungan  Kota Sukabumi  menjadi  tertata  dan  rapi”,  10% menjawab  “Tepat,  karena  Jl.  Dewi  Sartika menjadi  tempat  yang  cocok  untuk  tempat relokasi  PKL”,  30%  menjawab  “Tidak  tepat, karena  Jl.  Dewi  Sartika  tidak  cocok  untuk menjadi  tempat  relokasi  PKL”,  dan  19,4% menjawab  “Tidak  tepat,  karena  dapat mengakibatkan  kerugian  bagi  para  Pedagang Kaki Lima”. (Gambar 6)

## Gambar 6. Persentase Atribut Program
5. Atribut  Pendapat,  dari  keseluruhan  respons atribut  tempat,  terdapat  sebanyak  53,5% menjawab  “Dago”  dan  46,5%  menjawab “Dewi Sartika”. (Gambar 7)

## Gambar 7. Persentase Atribut Pendapat
3.2 Preprocessing Data (Target Data)
Tahapan ini akan melakukan Cleaning terhadap seluruh data yang diperoleh, seperti data yang tidak konsisten dan relevan, data duplikat, dan data yang tidak  terpakai.  Atribut  atau  data  yang  tidak digunakan yaitu “Nama”  dan “Status”  dikarenakan tidak  menjadi  acuan  untuk  melakukan  proses klasifikasi.  Selanjutnya  dilakukan cleaning  data terhadap 400 data dari Dataset secara keseluruhan. Data akan dilakukan penyorotan atau ditandai agar mempermudah proses Cleaning (Gambar 8).
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.103-112
Hasil Cleaning terdapat  sebanyak  368  data yang  tersisa  dan  siap  untuk  dilakukan  proses selanjutnya, yaitu Transformation Data .

## Gambar 9. Hasil Cleaning Data
3.3 Transformation Data Dalam  tahapan  ini  dilakukan Transformation atau perubahan pada beberapa jenis data atau atribut yang  telah  dipilih  menjadi  bentuk  yang  diinginkan dalam  IPO  ( Input-Process-Output ),  sehingga  jenis data tersebut akan sesuai dengan proses Data Mining sesuai dengan kebutuhan analisis.
1. Transformation Atribut  Tujuan,  dilakukan transformasi  terhadap  D1  dan  D2  menjadi “Jelas”, D3 menjadi “Cukup Jelas”, D4 dan D5 menjadi “Tidak Jelas”. (Tabel 4)
Tabel 4. Data Transformation Atribut Tujuan No Tujuan Hasil Transformation D1 Menata ulang Kota Sukabumi agar lebih rapi Jelas D2 Sanksi bagi Pedagang Kaki Lima karena tidak menjaga kebersihan lingkungan Dago baru dengan baik Jelas D3 Menjadikan area Dago sebagai ruang terbuka hijau Cukup Jelas D4 Memberikan Fasilitas yang lebih layak dan relokasi yang lebih strategis Tidak Jelas D5 Memudahkan Pedagang dan Pelanggan untuk melakukan Transaksi Tidak Jelas 2. Transformation Atribut  Tempat,  dilakukan transformasi  terhadap  D1  dan  D2  menjadi “Cocok”, D3 dan D4 menjadi “Tidak Cocok”. (Tabel 5)
Tabel 5. Data Transformation Atribut Tempat No Tempat Hasil Transformation D1 Strategis Cocok Cocok D2 Cukup Strategis D3 Kurang Strategis Tidak Cocok Tidak Cocok D4 Tidak Strategis
3. Transformation Atribut  Dampak,  dilakukan transformasi  terhadap  D1  dan  D2  menjadi “Baik”, D4 dan D5 menjadi “Buruk”. (Tabel 6)
4. Transformation Atribut  Program,  dilakukan transformasi  terhadap  D1  dan  D2  menjadi “Tepat”,  D3  dan  D4  menjadi  “Tidak  Tepat”. (Tabel 7)
Tabel 6. Data Transformation Atribut Dampak No Dampak Hasil Transformation D1 Lebih memudahkan untuk berjualan dan membeli jajanan Baik D2 Tata lokasi menjadi lebih terstruktur dan rapi Baik D3 Area jajanan lebih sepi pengunjung dibandingkan dengan di Dago sebelumnya Buruk D4 Tempat jajanan menjadi lebih sempit dan lebih sedikit Buruk Tabel 7. Data Transformation Atribut Program No Program Hasil Transformation D1 Tepat, karena lingkungan Kota Sukabumi menjadi lebih tertata dan rapi Tepat D2 Tepat, karena Jl. Dewi Sartika menjadi tempat yang cocok untuk tempat relokasi PKL Tepat D3 Tidak tepat, karena Jl. Dewi Sartika tidak cocok untuk menjadi tempat relokasi PKL Tidak Tepat D4 Tidak tepat, karena dapat mengakibatkan kerugian bagi para Pedagang Kaki Lima Tidak Tepat
5. Berbeda  dengan  atribut  lainnya,  Atribut Pendapat tidak dilakukan proses transformasi, hal  ini  dikarenakan  Atribut  Pendapat  sudah sesuai dengan kebutuhan klasifikasi. (Tabel 8)
Tabel 8. Data Transformation Atribut Pendapat No. Pendapat Hasil Transformation D1 Dago Dago D2 Dewi Sartika Dewi Sartika 3.4 Data Mining (Naïve Bayes Classifier) Penelitian  ini  menerapkan Data  Mining algoritma Naïve  Bayes Classifier untuk  melakukan klasifikasi data pendapat masyarakat dan pedagang terkait  efektivitas  kebijakan  relokasi  pusat  jajanan dari  Dago  ke  Dewi  Sartika.  Terdapat  2  tahapan dalam melakukan Data Mining , yang pertama yaitu tahap Trianing yang  mana  dalam  prosesnya dilakukan pelatihan data sebagai kecerdasan buatan untuk melakukan klasifikasi, dan yang kedua yaitu tahap Testing yang  mana  prosesnya  dilakukan pengujian data secara keseluruhan untuk menentukan output yang  sesuai  dengan  data  yang sudah  dilatih.  Penelitian  ini  akan  melakukan Data Mining sebanyak  368  data  sesuai  dengan Dataset yang  tersedia  menggunakan  program  Sistem Klasifikasi Naïve Bayes Classifier yang telah dibuat
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.103-112
dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  Basis  Data MySQL  untuk  memudahkan  berjalannya  proses klasifikasi.

## 3.4.1 Data Training
Dalam tahap ini, dilakukan pelatihan data yang diperhitungkan  secara  manual,  terdapat  16  data pelatihan yang sudah dilatih dan siap untuk menjadi pola dasar dalam melakukan klasifikasi.
Tabel 9. Data Training
No Tujua n Temp at Dampa k Progra m Pendap at Hasil D1 Jelas Tidak Cocok Baik Tidak Tepat Dago Tidak Efekt if D2 Jelas Cocok Baik Tepat Dago Efekt if D3 Cuku p Tidak Cocok Buruk Tepat Dewi Sartika Efekt if D4 Tidak Tidak Cocok Buruk Tepat Dewi Sartika Tidak Efekt if D5 Cuku p Cocok Buruk Tidak Tepat Dewi Sartika Tidak Efekt if D6 Tidak Tidak Cocok Baik Tepat Dago Tidak Efekt if D7 Jelas Tidak Cocok Baik Tidak Tepat Dewi Sartika Efekt if D8 Cuku p Cocok Baik Tepat Dewi Sartika Efekt if D9 Cuku p Tidak Cocok Baik Tidak Tepat Dago Tidak Efekt if D1 0 Tidak Cocok Baik Tidak Tepat Dewi Sartika Efekt if D1 1 Cuku p Tidak Cocok Baik Tepat Dago Efekt if D1 2 Jelas Tidak Cocok Buruk Tepat Dago Tidak Efekt if D1 3 Tidak Cocok Buruk Tepat Dago Tidak Efekt if D1 4 Cuku p Cocok Buruk Tidak Tepat Dewi Sartika Tidak Efekt if D1 5 Tidak Cocok Buruk Tepat Dewi Sartika Efekt if D1 6 Jelas Cocok Buruk Tepat Dago Efekt if
Setelah  dilakukan  pelatihan  data,  selanjutnya dilakukan  penentuan  Data  Dependen  dari Data Training untuk menentukan nilai setiap probabilitas agar  mempermudah  proses Data  Mining Teorema Bayes  pada  klasifikasi  algoritma Naïve  Bayes Classifier .  Data  Dependen  yang  dihasilkan  dari pelatihan data di atas yaitu seperti pada Gambar 10.

## 3.4.2 Data Testing
Pada tahap ini akan dilakukan klasifikasi data secara  menyeluruh  terhadap  seluruh  data  yang diperoleh, yaitu sebanyak 368 data.

## Gambar  11. Sampel Data Pengujian
Selanjutnya  melakukan  penginputan  setiap data  yang  akan  diklasifikasi  ke  dalam  sistem,  agar sistem  dapat  melakukan  proses  klasifikasi  apakah dataset bernilai “Efektif” atau “Tidak Efektif”.

## Gambar 12. Sampel Input Data Pada Sistem
Setelah  menginput  data  sampel,  maka  sistem akan  menghitung  setiap  data  yang  diinput berdasarkan  dari  data  yang  telah  dilatih  secara manual.  Lalu,  sistem  akan  menampilkan  hasil  dari klasifikasi seperti pada Gambar 13.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.103-112
Sistem melakukan penghitungan berdasarkan data pelatihan dengan angka-angka yang diperoleh dari data pelatihan dependen dengan penghitungan seperti pada Tabel 10.
Tabel 10. Penghitungan Probabilitas Data Uji Probabilitas Efektif
P(H|E) = P(X|E).P(E)
= 0,38 * 0,63 * 0,38 * 0,25 * 0,38 * 0,5 = 0,00432117 Probabilitas Tidak Efektif P(H|TE) = P(X|TE).P(TE) = 0,25 * 0,38* 0,63 * 0,5 * 0,63 *
0,5 = 0,009426375

## Gambar 14. Sampel Hasil Data Testing
Hasil  dari  klasifikasi  data  secara  keseluruhan atau 368 data pendapat yaitu sebanyak 52,45% atau 193 respons diklasifikasi “Efektif” dan 47,55% atau 175  respons  diklasifikasi  “Tidak  Efektif”  dengan catatan 88,32% respons dari masyarakat/pelanggan dan 11,68% respons dari pedagang.

## Gambar 15. Visualisasi Hasil Total Data Mining
3.5 Evaluation (Accuracy)
Proses kalkulasi nilai akurasi dilakukan dengan menggunakan  Rapidminer sebagai tools nya  untuk mempermudah  berjalannya  proses  penghitungan nilai  akurasi.  Penelitian  ini  mendapatkan  nilai akurasi  sebesar 97,02% menggunakan Confusion Matrix dan jenis pengujian Cross Validation dengan 5 K-Folds atau 5 kali iterasi terhadap 368 data.
Gambar 16. Hasil Nilai Akurasi
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 191 + 166 191 + 166 + 2 + 9 = 0.9702

## 3.6 Knowledge (Conclusion & System)
Dari  proses  penelitian  secara  keseluruhan, diperoleh  pengetahuan  yaitu  Kebijakan  Relokasi Pusat  Jajanan  Kota  Sukabumi  dapat  dikatakan Efektif  karena  nilai  “Efektif”  lebih  besar  daripada nilai  "Tidak  Efektif"  dengan  nilai  akurasi  yang didapatkan yaitu sebesar 97,02%.
Sistem  untuk  melakukan  klasifikasi  dan penentuan nilai efektivitas Kebijakan Relokasi Pusat Jajanan  Kota  Sukabumi  diimplementasikan  dalam bahasa  pemrograman Hypertext  Preprocessing
(PHP)  dan Database MySQL  menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier .

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  pendapat yang diperoleh melalui angket atau kuesioner yang dibuat  oleh  peneliti  untuk  menentukan  nilai efektivitas  Kebijakan  Relokasi  Pusat  Jajanan  Kota Sukabumi  dari  Dago  ke  Dewi  Sartika  berdasarkan klasifikasi pendapat Masyarakat Kota Sukabumi dan Pedagang Kaki Lima pada  area relokasi itu sendiri menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier . Dari keseluruhan data yang berjumlah 368 data pendapat, hasil akhir yang didapatkan yaitu sebesar 52,45%  atau  193  pendapat  diklasifikasi  “Efektif” dan 47,55% atau 175 pendapat diklasifikasi “Tidak Efektif”  dengan  catatan  88,32%  respons  dari Masyarakat  /  Pelanggan  dan  11,68%  respons  dari Pedagang.
Hasil  akurasi  dari  penerapan  algoritma Naïve Bayes  Classifier dalam  melakukan  klasifikasi pendapat  terkait  kebijakan  Relokasi  Pusat  Jajanan Kota  Sukabumi mendapatkan nilai sebesar 97,02% dengan  nilai Recall 98,96%  dan  nilai Precision 95,5%. Adapun kesimpulan dari penelitian ini yaitu sebagai berikut.
1. Hasil klasifikasi akhir dari penelitian ini yaitu nilai persentase “Efektif” lebih besar daripada nilai  persentase  “Tidak  Efektif”  terhadap penerapan  Kebijakan  Perpindahan  Pusat Jajanan  Kota  Sukabumi  dari  Dago  ke  Dewi Sartika, walaupun memiliki selisih yang sangat sedikit dan dapat dikatakan mengambang.
2. Algoritma Naïve  Bayes  Classifier memiliki nilai akurasi yang tinggi, yaitu sebesar 97,02% yang berarti cocok untuk melakukan klasifikasi pendapat  dan  menentukan  nilai  efektivitas kebijakan publik. Secara umum, semakin tinggi nilai  akurasi,  maka  semakin  baik  hasilnya, karena  nilai  akurasi  menunjukan  tingkat keberhasilan [21].
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.2, September 2023, hlm.103-112

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  D.  Wijaya  and  S.  Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan
Algoritma  Naïve  Bayes  pada  Penjualan Obat,” J. Inform. , 2020, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/j i/article/view/6203
[2] F. D. (n. d. ). I. K. P. (Studi P. K. S. B. T. 2017 D. 2018). R. U. A. I. Andyani, F DAndyani, “Implementasi  Kebijakan  Publik  (Studi Pada  Kartu  Sehat  Bekasi  Tahun  2017  Dan 2018),” repository.uinjkt.ac.id , 2020.
[3] F.  Akilah,  “Manajemen  Perencanaan Sumber  Daya  Manusia  Di  Bidang Pendidikan: Manifestasi Dan Implementasi,” Didakt.  J.  Kependidikan , 2019, [Online]. Available: https://www.jurnal.iain- bone.ac.id/index.php/didaktika/article/view/
156
[4]
D. S. K. Dewi, “Buku Ajar Kebijakan Publik Proses,  Implementasi  dan  Evaluasi.” eprints.umpo.ac.id, 2022. [Online]. Available: http://eprints.umpo.ac.id/10663/1/Buku
Ajar Kebijakan Publik.pdf
[5] M.  Indiati,  “BUKU  AJAR,” waskita- dharma.ac.id .  2021.  [Online].  Available: https://waskita-dharma.ac.id/wp- content/uploads/2022/07/073026_64101_M ODUL-PENGANTAR-KEBIJAKAN- PUBLIK_indi.pdf
[6] S.  Nugraha  and  N.  H.  Lubis,  “Kota Sukabumi:  dari  Distrik  Menjadi  Gemeente (1815-1914),”
Patanjala .
download.garuda.kemdikbud.go.id,  2019.
[Online]. Available:
http://download.garuda.kemdikbud.go.id/art icle.php?article=737873&val=11636&title=
KOTA  SUKABUMI  DARI  DISTRIK MENJADI GEMEENTE 1815-1914
[7] H.  Salam,  “Kecewa,  Jadi Alasan  Walikota Sukabumi Pindahkan PKL Dago ke Tempat Lain,” radarsukabumi ,  2022.  [Online]. Available: https://radarsukabumi.com/berita- utama/kecewa-jadi-alasan-walikota- sukabumi-pindahkan-pkl-dago-ke-tempat- lain/
[8] A.  Bagja,  K.  Kusrini,  and  M.  R.  Arief,
“Komparasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Dan Support  Vector  Machine  (SVM)  Untuk Klasifikasi Kelayakan Pemberian Pinjaman,” …  Inform.  dan  … ,  2023,
[Online]. Available: http://e- journal.hamzanwadi.ac.id/index.php/infotek /article/view/20059
[9] Y.  I.  Kurniawan  and  T.  I.  Barokah, “Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu Kredit Menggunakan K-Nearest Neighbor,”
J.  Ilm.  Matrik ,  2020,  [Online].  Available: https://journal.binadarma.ac.id/index.php/ju rnalmatrik/article/view/843
[10] K.  Indriani  and  Q.  Tanjung,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Kredit Motor  Menggunakan  Metode  NAÏVE BAYES  Pada  NSC  FINANCE  Cikampek,” J.  Teknol.  DAN  ILMU  … ,  2019,  [Online]. Available: http://jurnal.unprimdn.ac.id/index.php/JUTI KOMP/article/view/204
[11] Y.  B.  Utomo,  I.  Kurniasari,  and  ..., “Penerapan  Knowledge  Discovery  In Database Untuk Analisa Tingkat Kecelakaan Lalu  Lintas,” JTIK  (Jurnal  Tek.  … ,  2023, [Online].
Available:
http://jurnal.kaputama.ac.id/index.php/JTIK /article/view/61
[12] H.  Susana,  “Penerapan  Model  Klasifikasi Metode Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet,” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol.
… , 2022, [Online]. Available: https://jursistekni.nusaputra.ac.id/article/vie w/96
[13] A.  Ridwan,  “Penerapan  Algoritma  Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” J.  SISKOM-KB  (Sistem  Komput. dan  Kecerdasan  … ,  2020,  [Online].
Available:
https://jurnal.tau.ac.id/index.php/siskom- kb/article/view/169
[14] C.  A.  P.  Dita,  P.  Chairunisyah,  and  ..., “Penerapan  Naive  Bayesian  Classifier Dalam  Penyeleksian  Beasiswa  PPA,” J. Comput.  … ,  2021,  [Online].  Available: http://ejurnal.seminar- id.com/index.php/josyc/article/view/649
[15] A. Febriyani, G. K. Prayoga, and ..., “Index Kepuasan  Pelanggan  Informa  dengan Menggunakan Algoritma C. 45,” JURIKOM (Jurnal  … ,  2021,  [Online].  Available: https://ejurnal.stmik-
budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/v iew/3686
[16] R. F. Putra, R. S. Y. Zebua, B. Budiman, P. W.  Rahayu,  and  ..., DATA  MINING: Algoritma dan Penerapannya . books.google.com, 2023. [Online]. Available: https://books.google.com/books?hl=en&lr=
&id=zLHGEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA2 2&dq=%22rf+putra%22+data+mining+alg oritma+dan+penerapannya&ots=tyUe8qML M6&sig=yJduPXfUFWcDAvO1k5_oIi9SV T0
[17] F.  A.  Sianturi,  P.  M.  Hasugian,  A. Simangunsong,  and  B.  Nadeak, DATA MINING:  Teori  dan  Aplikasi  Weka . books.google.com, 2019. [Online].
Available:
https://books.google.com/books?hl=en&lr= &id=MWcHEAAAQBAJ&oi=fnd&pg=PA 1&dq=data+mining+teori+dan+aplikasi+w eka&ots=vPpCAzLnKF&sig=VYFno9fRB TLHCaCMDlVTXqafapU
[18] F.  Nasar  and  S.  Darma,  “Penerapan  K- Means  CLustering  Pada  Data  Penerimaan MNasar, F., & Darma, S.  (n.d.). Penerapan K-Means CLustering Pada Data Penerimaan Mahasiswa  Baru.  In  Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  dan  Multimedia ….ahasiswa  Baru,” Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia … .
[19] I.  A.  Nikmatun  and  I.  Waspada, “Implementasi data mining untuk klasifikasi masa  studi  mahasiswa  menggunakan algoritma  K-Nearest Neighbor,” …   J. Tek.
Mesin, Elektro dan Ilmu … , 2019, [Online].
Available:
https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/arti cle/view/2882
[20] M. R. Muttaqin and M. Defriani, “Algoritma K-Means  untuk  Pengelompokan  Topik
Skripsi Mahasiswa,” ILKOM Jurnal Ilmiah . scholar.archive.org, 2020. [Online]. Available: https://scholar.archive.org/work/p4czryezc5 aktnz3dmzepbjiry/access/wayback/http://jur nal.fikom.umi.ac.id/index.php/ILKOM/artic le/download/542/pdf
[21] U. Fatmawati, R. Sunartaty, and ..., “Validasi Metode  Pengujian  Kadar  Air  Dengan Analisis Perbandingan Akurasi Dan Presisi,”
Serambi  J.  … ,  2023,  [Online].  Available: https://www.ojs.serambimekkah.ac.id/sjat/a rticle/view/6214