## Pengembangan Layanan Kependudukan Dan Pencatatan Sipil Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Anton Yudhana 1 , Imam Riadi 2 , M Rosyidi Djou 3,*
1 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
3 Program Studi Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 eyudhana@ee.uad.ac.id, 2 imam.riadi@is.uad.ac.id, 3,* djou2107048009@webmail.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: djou2107048009@webmail.uad.ac.id Submitted 20-07-2022 ; Accepted 23-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Program  pelayanan  jemput  bola  atau  biasa  disebut  pelayanan mobile adalah  salah  satu  bentuk  pengembangan  pelayanan  Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil (disdukcapil) khususnya Kabupaten Alor NTT yang bertujuan untuk menjangkau masyarakat yang mengalami  kesulitan  dalam  mendapat  pelayanan  karena  berbagai  kendala,  diantaranya  karena  jarak  yang  jauh  dan  akses  ke  pusat pelayanan yang sulit. Disdukcapil adalah instansi pelaksana di kabupaten yang berkewajiban untuk memastikan seluruh penduduk baik WNI maupun WNA terdata dalam database kependudukan, memilik NIK (Nomor Induk Kependudukan), dan dokumen kependudukan. Dalam pelaksanaanya, tidak semua desa dapat dilayani dikarenakan waktu dan dana yang tidak mencukupi, diperlukan pemilihan desa- desa yang layak dilayani program layanan jembut bola atau mobile . Selama ini penentuan desa-desa yang layak mendapat program masih ditentukan secara manual sehingga tidak terlepas dari unsur subjektifitas. Pada penelitian ini digunakan metode klasifikasi  pada data mining dengan menggunakan algoritma naïve bayes. Naïve bayes adalah salah satu algoritma yang mampu memprediksi dengan baik  dengan  menghitung  probabilitas  dari  tiap  kelas  dan  membandingkannya,  Naïve  bayes  digunakan  untuk  menghitung  nilai probabilitas  dari  data  latih  sehingga  dapat  memprediksi  desa-desa  mana  saja  yang  layak  mendapat  program.  Pada  penelitian  ini menggunakan 25 data latih yang diambil dari data pelayanan dukcapil sebelumnya dan data jarak serta tingkat kesulitan akses ke desa- desa,  yang  diuji  dan  disimulasikan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  software  WEKA.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mendapatkan  informasi  yang  akurat  tengtang  desa-desa  di  kabupaten  Alor  yang  layak  mendapatkan  program.  Hasil  proses menggunakan software WEKA mendapati bahwa dari 25 tupel yang dijadikan data uji menghasilkan akurasi 100% .
Kata Kunci: Data Mining; Naïve Bayes; NBC; Disdukcapil Alor; Pelayanan Mobile

## Abstract
The “pick-up ball service” program or commonly called mobile services is a form of developing services for the Population and Civil Registration Service (disdukcapil), especially Alor NTT Regency, which aims to reach people who have difficulty getting services due to various obstacles, including due to long distances and difficult access to service centers. Disdukcapil is an implementing agency in the district that is obliged to ensure that all residents, both Indonesians and foreigners, are recorded in the population database, have a NIK,  and  population  documents.  In  its  implementation,  not  all  villages  can  be  served  due  to  insufficient  time  and  funds,  so  it  is necessary  to  select  villages  that  are  worthy  of  being  served  by  “ball  pick  up  service”  or  mobile  service  programs.  So  far,  the determination of  villages  that  are  worthy of  the  program  is  still  determined  manually  so  that  it  is inseparable  from  the  element  of subjectivity. In this study, a classification method was used in data mining using the naïve bayes algorithm. Naïve bayes is one of the algorithms that is able to predict well by calculating the probability of each class and comparing them, Naïve bayes is used to calculate probability values from training data so that it can predict which villages are feasible for the program. The study used 25 training data taken  from  previous  dukcapil  service  data  and  data  on  the  distance  and  difficulty  of  access  to  the  village,  which  were  tested  and simulated using the naïve bayes algorithm of weka software. The purpose of this study was to obtain accurate information about the villages in Alor district that deserve the program. The results of the process using WEKA software found that from 25 tuples used as test data, it resulted in 100% accuracy.
Keywords: Data Mining; Naïve Bayes; NBC; Disdukcapil Alor; Mobile Service

## 1. PENDAHULUAN
Kabupaten  Alor  adalah  sebuah  kabupaten  kepulauan  di  Propinsi  Nusa  Tenggara  Timur,  terdiri  dari  18  kecamatan,  17 Kelurahan dan 158 Desa. Jumlah penduduknya 219.632 Jiwa, jumlah Kepala Keluarga 59.862 KK [1]. Terdiri dari dua pulau besar dan 15 pulau kecil, dengan total luas 2.929km 2 . Alor, salah satu dari sekian daerah yang termasuk dalam kategori daerah terdepan, terluar, dan tertinggal (3T) [2], Kabupaten Alor berbatasan laut dengan negara Timor Leste, dan akses antar kecamatan dan desa relatif sulit karena kondisi topografi yang terdiri dari gunung dan lembah serta kepulauan. Jarak akses darat dari ibu kota kabupaten dengan ibu kota kecamatan terjauh adalah 100,21km darat   yakni Maritaing di Kecamatan Alor Timur dan akses laut 97km Paitoko Kecamatan Pureman
Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  (Disdukcapil)  adalah  perangkat  daerah  yang  membidangi  urusan administrasi  kependudukan  di  kabupaten  dan  propinsi.  Dukcapil  sebagai  instansi  perangkat  daerah  mempunyai  tugas pokok  menata,  mentertibkan dan  menerbitkan  dokumen  kependudukan  dan  pencatatan  sipil,  penerbitan  Nomor  Induk Kependudukan (NIK) bagi setiap penduduk, dan penerbitan 23 dokumen dukcapil sebagai bukti otentik yang dihasilkan dari proses pendaftaran penduduk dan pencatatan sipil. NIK adalah nomor tunggal, NIK melekat pada setiap individu, menjadi dasar dan wajib dicantumkan dalam semua dokumen dan pelayanan publik[3].
Disdukcapil  saat  ini  hanya  memiliki  satu  tempat  pelayanan  administrasi  kependudukan  yang  berada  di  kantor Disdukcapil di Kalabahi, sedangkan desa-desa di Kabupaten Alor tersebar, ada yang di gunung, lembah, dan pulau yang
terpisah. Hal ini berdampak pada presentasi kepemilikan dokumen yang tidak merata. Desa atau kelurahan yang dekat dengan pusat pelayanan, presentasi kepemilikan dokumen relatif lebih banyak dibandingkan dengan desa-desa yang jauh jaraknya dan sulit jangkauannya. Sehingga untuk menyikapinya, desa-desa yang jauh dan sulit terjangkau dikembangkan pelayanan mobile atau pelayanan jemput bola, yang mana Dukcapil akan mendatangi desa-desa tersebut untuk melakukan pelayanan perekaman data kependudukan, salah satunya yang dilakukan di Desa Padang Alang, salah satu desa terpencil di Kecamatan Alor Selatan, seperti pada Gambar 1, sehingga penduduk tidak mengeluarkan cost yang banyak mendatangi pusat pelayanan untuk mendapat layanan kependudukan. Namun kendalanya adalah tidak adanya dana dan waktu yang cukup untuk mendatangi seluruh desa-desa yang jauh, sehingga tidak semua desa bisa dilayani dengan pelayanan mobile .
Gambar 1. Pelayanan Mobile di Desa Padang Alang Kecamatan Alor Selatan Kabupaten Alor (07 Jan 2022)
Selama  ini,  untuk  menetapkan  desa-desa  yang  layak  mendapat  pelayanan mobile diputuskan  secara  manual sehingga hasil yang didapat juga kurang memuaskan.
Padahal dengan pesatnya perkembangan teknologi komputer dapat dimanfaatkan untuk membantu pengambilan keputusan, apa dengan memasuki revolusi  industri 4.0 yang sudah menjadikan alat-alat manual menjadi alat-alat yang cerdas  dengan  menerapkan Artificial  Inteligence .  Menggunakan  metode  dan  algoritma  tertentu,  berbekal  informasi- informasi  yang  ada  sebelumnya,    komputer  dapat  diajarkan  untuk  dapat  menjadi  cerdas  dan  bisa  secara  otomatis memberikan prediksi dan keputusan untuk suatu permasalahan. Inilah yang disebut dengan machine learning . Salah satu teknik  dalam machine  learing adalah data  mining. Terdapat  beberapa  teknik  algoritma  dalam  penerapan data  mining diantaranya Naïve  bayes  classification yang  dapat memprediksi  pengetahuan  masa  depan  dengan  menggunakan pengetahuan sebelumnya [4] . Penggunaan metode naïve bayes dalam pengolahan data untuk  mengklasifikasi dan memprediksi sesuatu sudah bayak dilakukan oleh para peneliti terdahulu. Penelitian yang dilakukan oleh Devi Ayuningsih dan Nelly Astuti Hasibuan (2018)  [5].  Pada  penelitian  ini  Devi  dan  Nelly  melakukan  diagnosa  kerusakan  pada  mesin  penggilingan  padi menggunakan sistem pakar yang metode klasifikasinya menggunakan naïve bayes , dan hasil yang didapatpun akurat. Anton Yudhana, dkk (2018) dalam penelitiannya dalam klasifikasi DDoS dalam forensik jaringan, menggunakan metode Neural Network dan Naïve Bayes .  Metode Neural Network berhasil mengklasifikasikan serangan DDoS dengan akurasi 95,23%, sedangkan metode Naïve bayes berhasil dengan akurasi 99,9%. Sehingga disimpulkan bahwa metode Naïve bayes lebih akurat dari pada Neural network dari pada Naïve bayes [6] .
Yuliana,  dkk  (2019)  mencoba  menerapkan  metode naïve  bayes pada  penelitiannya.  Fokus  penelitiannya  pada diagnosa  sakit  gigi.  Penelitian  yang  diberi  judul Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan  Metode  Naive Bayes [7] mencoba merangkum 32 gejala sakit gigi dengan 7 jenis penyakit pada gigi untuk diambil kesimpulan penyakit apa yang terjadi pada gigi pasien. Hasil dari penelitiannya menunjukkan bahwa sistem pakar yang dibuat menggunakan metode naïve bayes dapat menyimpulkan jenis penyakit gigi apa yang diderita pasien dengan melihat gejala-gejalanya.
Naïve  bayes juga  digunakan  untuk  memprediksi  serangan Bruteforce  Hydra yang  banyak  digunakan  untuk mendapatkan password dan username dari sebuah sistem. Penelitian yang dilakukan oleh Tarisno Amijoyo, dkk (2020) dengan  judul Bruteforce  In  The  Hydra  Process  And  Telnet  Service  Using  The  Naïve  Bayes  Method [8] dengan menggunakan metode naïve bayes dapat membedakan trafik yang masuk dalam system adalah trafik umum/normal atau trafik tidak normal ( bruteforce ).
Penelitian yang dilakukan oleh  Hermanto Wahono, dkk (2020) yang berjudul Prediksi Calon Pendonor Darah Potensial Dengan Algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors dan Decision Tree C4.5 [9]. Menggunakan metode naïve bayes juga berhasil memprediksi calon pendonor darah potensial dengan tingkat akurasi 84.10% . Mugia Rasyida (2020) juga menggunakan metode naïve bayes dalam penentuan status penduduk miskin dalam penelitiannya  yang  berjudul Naïve  Bayes  Classification  untuk  Penentuan  Status  Penduduk  Miskin [4].  Dari  hasil
penelitiannya  didapatkan  akurasi  70%.  Penelitian  ini  bertujuan  pihak  kecamatan  dapat  melakukan  langkah-langkah strategis guna meningkatkan kesejahteraan masyarakat.
Sabaruddin  Saputra,  dkk  (2022)  juga  memilih  menggunakaan  metoede naïve  bayes sebagai  metode  klasifikasi dalam penelitiannya tentang kesegaran ikan, penelitian dengan judul Implementation of Naïve Bayes for Fish Freshness Identification Based on Image Processing [10] . Dalam penelitian ini Sabaruddin, dkk mengolah citra mata ikan, dengan metode naïve bayes citra yang diambil dari mata ikan tersebut diolah dan diklasifikasikan sehingga dapat menyimpulkan tentang  tingkat  kesegaran  ikan,  pada  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dengan  metode naïve  bayes mampu mengidentifikasi kesegaran ikan dengan akurasi sebesar 79,37%
Dari  penelitian  terdahulu  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  metode naïve  bayes merupakan  salah  satu  metode yang  umum  digunakan  untuk  melakukan mechine  learning dan  sistem  pakar  untuk  membuat  prediksi,  klasifikasi  dan keputusan dengan data-data training yang diinputkan sebelumnya. Sehingga pada penelitian ini digunakan metode naïve bayes untuk memprediksi dan mengklasifikasikan desa-desa mana saja yang layak mendapat pelayanan mobile dan desa yang tidak layak mendapat pelayanan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Obyek Penelitian
Obyek  dalam  penelitian  ini  adalah  Disdukcapil  Kabupaten  Alor  yang  melaksanakan  tugas  menata  menerbitkan  dan menertibkan data dan dokumen kependudukan. Disdukcapil berlokasi di Kab. Alor yang merupakan kabupaten kepulauan yang terdiri dari 2 pulau besar dan 15 pulau kecil.

## 2.2 Alur Penelitian
Merujuk pada standart pemrosesan data mining Cross-Industry Standart Process for Data Mining (CRISP-DM) yang di kembangkan tahun 1996 oleh beberapa analisis[11]. Penelitian ini memiliki lima tahapan dari enam tahapan CRISP-DM seperti terlihat pada Gambar 2. Setiap tahapan adalah hasil dari tahapan sebelumnya. Hubungan penting antar tahapan yang satu dengan tahapan yang lain dilihat dari arah panahnya.
Gambar 2 . Tahapan Penelitian menggunakan Standart Data mining CRISP-DM
a. Pemahaman Bisnis (Busines Understanding). Pada tahapan ini  ditentukan tujuan dari bisnis atau penelitian ini. Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  memprediksi  desa-desa  yang  masuk  dalam  kategori  layak  dan  tidak  layak  untuk mendapat layanan mobile dengan menggunakan teknik data mining b. Pemahaman Data ( Data Understanding ). Dalam tahapan ini dilakukan pengumpulan dan pemahaman akan data yang digunakan untuk memprediksi desa-desa yang layak dan tidak layak
c. Persiapan Data ( Data Preparation ). Pada tahapan ini data-data yang sudah didapat pada tahapan sebelumnya diolah dan disesuikan dan teknik pemodelan yang akan dipakai.
d. Pemodelan  ( Modeling ).  Ini  adalah  tahapan  inti  pada  penelitian  ini,  yakni  pemodelan  menggunakan  salah  satu algoritma data mining. Dalam penelitian ini algoritma yang dipakai adalah naïve bayes . Dengan alur proses seperti pada Gambar 3. Menggunakan aplikasi WEKA

## Gambar 3. Flowchart Proses Naïve Bayes
e. Evaluasi  ( Evaluation ).  Tahapan  ini  adalah  untuk  mengevaluasi  apakah  pemodelan  yang  digunakan  mampu memberikan hasil seperti yang diharapkan. Yakni memiliki akurasi yang tinggi. Menggunakan aplikasi WEKA
f. Pengembangan ( Deployment ). Tahapan terakhir adalah pengembangan kedalam sistem. Namun dalam penelitian ini tidak sampai pada tahapan enam, namun hanya sampai pada tahapan lima.

## 2.3 Data Mining
Data Mining adalah suatu proses untuk mengekstraksi pengetahuan secara otomatis dengan menggunakan teknik-teknik pembelajaran  komputer  ( mechine  learning )[12]. Data  mining adalah  bagian  dari  langkah-langkah  dalam Knowladge Discovery in database (KDD)[13], proses penemuan pengetahuan dalam database, proses identifikasi dan ekstrasi pola, pengetahuan dan informasi yang dianggap penting dari sebuah data yang besar, sehingga menghasil suatu pengetahuan yang bersifat baru, sah, mudah dimengerti, dan bermanfaat dengan menerapkan pola kecerdasan buatan. Metode data mining antara  lain:  1) Classification ,  2) Association ,  3) Clustering ,  4) Regression ,  5) Forecasting ,  6) Sequencing ,  7)
Descriptive . Algoritma yang digunakan untuk data mining antara lain:1) Naïve bayes Classification (NBC). Algoritma untuk menentukan  kelas  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  dengan  menggunakan  pengetahuan  dimasa  lampau  untuk memprediksi peluang dimasa yang akan datang. 2) K.Means. Merupakan metode non hirarki yang membagi data kedalam satu  atau  lebih cluster .  Data-data  dikelompokkan  dalam cluster yang  sama  jika  memiliki  karaktersitik  yang  sama, sebaliknya  yang  berbeda  dikelompokkan  berbeda [14][15].  3) Support  Vector  Mechine (SVM)  diperkenalkan  oleh Vapnik, Boser dan Guyon pada tahun 1992 [16], sering dipergunakan untuk analisis sentimen, dengan mencari hyperplane yang optimal, yakni yang berada ditengah-tengah, dan memiliki jarak terjauh dari kedua kelas[17][18]. 4) C 4.5. metode ini sering digunakan untuk membentuk pohon keputusan atau Decision Tree . Pohon keputusan adalah struktur keputusan yang terdiri dari simpul ( node ) dan rusuk ( edge ), merupakan representasi sederhana dari teknik klasifikasi dari sejumlah kelas  yang  berhingga[16].  5) K.Nearest  Neighboard (KNN)  adalah  teknik klasifikasi  terhadap  objek  berdasarkan data pembelajaran yang memiliki jarak terdekat ( Nearest Neighboard ) dengan objek tersebut [19][20].
Tools yang sering digunakan dalam mengolah data mining antara lain: Rapit Miner, WEKA, KNIME, Orange dan Scikit  learn .  Setiap  tools  memiliki  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing,  namun  dari  tools-tools  yang  ada, Rapit Miner , WEKA dan KNIME yang paling populer digunakan dalam pengolahan data mining [21]

## 2.4 Naïve Bayes Classifier (NBC)
Thomas Bayes adalah ilmuan asal Inggris yang pertama kali menemukan metode ini, Thomas bayes menggunakan metode probabilitas dan statistik dalam teknik pengklasifikasian, dengan memanfaatkan informasi yang ada untuk memprediksi kemungkinan-kemungkinan  yang  akan  terjadi  di  masa  depan  sehingga  disebut  dengan Theorema  Bayes [5][22].  NBC adalah metode klasifikasi yang berasal dari Teorema Bayes untuk memaksimalkan probabiliti posterior dan juga dapat digunakan untuk meningkatkan probabilitas klasifikasi pada faktor variabel dan kondisi[23]. Bayes merupakan metode yang  digunakan  untuk  menghitung  jumlah  kemungkinan-kemungkinan  terjadinya  suatu  peristiwa  berdasarkan  efek pengamatan  yang  diamati.  Metode Naive  Bayes adalah  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang  mengandalkan penerapan metode Bayes dengan asumsi independensi yang kokoh[6].
Ciri  dari  NBC adalah  adanya  indepensi  yang  kuat  (naïve)  dari  masing-masing  kondisi  atau  kejadian[24]. Klasifikasi Naive Bayes diasumsikan tidak ada hubungannya antara ciri dari satu kelas dengan ada atau tidaknya ciri dari sebuah kelas yang lain. Metode NBC sering dipakai dalam mechine learning untuk menyelesaikan masalah karena metode ini dikenal memiliki tingkat akurasi yang tinggi dengan perhitungan cukup sederhana. Persamaan Theorema Naïve Bayes adalah:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Dimana: X : Data kelas yang belum diketahui H : Hipotesis dari suatu data X P(H|X): Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi X ( posteriori probabilitas) P(H)  : Probabilitas hipotesis H. ( prior probabilitas ) P(X|H): Probabilitas X berdasarkan pada hipotesis H P(X)  : Probabilitas X Naïve bayes mempunyai kelebihan dan kekurangan[13] a. Kelebihan Naive Bayes : 1. Mudah di implementasikan. 2. Hasil baik dalam banyak kasus.
b. Kekurangan Naive Bayes :
1. Jika suatu kelas atribut  bernilai nol, maka probabilitas dari hasil prediksi juga akan nol, kerena berlaku hukum matematika angka nol jika dikalikan dengan angka apapun akan menghasilkan nilai 0
2. Mengasumsikan variabel bebas.

## 2.5 Laplacian Correction
Naïve bayes adalah algoritma klasifikasi yang dasar perhitungannya bertumpu pada nilai probabilitas dari setiap atribut, sehingga apabila sebuah atribut dengan kelas tertentu bernilai 0 (nol) akan menghasilkan nilai probabilitas 0 pada kelas tersebut, dan mempengaruhi hasil akhir dari perhitungan naïve bayes , karena sesuai hukum matematika bahwa berapapun angka apabila dikalikan dengan 0 akan menghasilkan 0 juga
Untuk  menghindari  perkalian  dengan  0  maka  teknik  yang  digunakan  adalah laplacian  correction , laplace estimator atau additive  smoothing dengan  cara menambah nilai  1  pada  setiap  atribut,  penambahan  nilai  1  pada  setiap atribut ini tidak menyebabkan perubahan pada nilai estimasi probabilitas[25], hal ini dilakukan untuk memastikan nilai probabilitas pada perhitungan naïve bayes classification tidak menghasilkan nilai 0, dikarenakan tidak adanya data untuk kategori tertentu[26]. Laplacion correction dirumuskan sebagai berikut[27]:
𝜌 𝑖 = 𝑚𝑖+1 𝑛+𝑘 (2)
𝜌 𝑖 : Probabilitas dari suatu atribut 𝑚 𝑖 𝑚 𝑖 : Jumlah sampel dalam kelas dari atribut m i k : Jumlah kelas dalam atribut m i n : Jumlah Sampel

## 2.6 Aplikasi Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA)
Salah satu tools yang biasa digunakan untuk mechine learing khususnya data mining adalah aplikasi WEKA seperti pada Gambar 4. Aplikasi ini dikembangkan di University of Wakaito di Hamilton, New Zealand yang saat ini versi terbarunya adalah WEKA Versi 3.8.6. Aplikasi ini menggunakan bahasa Java dan mendukung beragam file diataranya ARFF, CSV, Matlab, ASCII, dan lainnya serta mendukung koneksi database seperti JDBC. Weka terdiri dari berbagai algoritma yang dapat diimplementasikan untuk data mining seperti preprocessing , classification, dan clustering [21]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Fungsi  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu pembuat  kebijakan  ( decision  maker )  dalam  memutuskan  desa-desa mana  saja  yang  layak  mendapat  pelayanan  jemput  bola  atau mobile dokumen  kependudukan,  sehingga  akibat  dari kebijakan yang diambil dapat dipertanggungjawabkan baik secara finansial maupun hukum.
Selama ini pengambilan keputusan untuk melakukan suatu program pelayanan jemput bola di suatu desa adalah keputusan subjektif yang tidak dilandasi oleh analisis sehingga terkadang ada desa-desa yang layak dilayani tetapi tidak terlayani.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data topografi, jarak dari pusat kota (pusat pelayanan) ke desa- desa, dan data pelayanan dokumen kependudukan dan pencatatan sipil Kabupaten Alor yang berjumlah 175 desa atau kelurahan dari 18 kecamatan. Namun tidak semua dijadikan data training, hanya diambil 25 sampel desa atau kelurahan. Dari sampel data diseleksi dan diambil data Atribut predictor, yang tidak diperlukan dalam penelitian ini adalah Nama kelurahan, nama kecamatan. Sedangkan atribut-atribut yang digunakan sebagaimana dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Atribut Predictor Yang Digunakan Dalam Penelitian Ini.
Atribut Deskripsi Pilihan Kategori Jrk Jarak antara pusat pelayanan ke desa/kelurahan tersebut Jauh / Dekat Ak_Lok Akses ke lokasi. Kemudahan akses dari pusat pelayanan ke desa/kelurahan atau sebaliknya apakah sulit atau mudah. Sulit / Mudah K_AL Kepemilikan Akta lahir Sedikit /Banyak K_KIA Kepemilikan KIA (Kartu Identitas Anak) Sedikit /Banyak K_KTP Kepemilikan KTP Sedikit /Banyak K_KK Kepemilikan Kartu Kelurga Sedikit /Banyak Ket Keterangan kelayakan Layak/Tidak layak

## 3.1 Data Training
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data dari 175 Desa/kelurahan, namun hanya 25 data saja diambil sebagai sampel  yang  menggambarkan  peta  pelayanan  yang  ditinjau  dari  jarak dan kemudahan  akses  dari  lokasi  desa ke  pusat pelayanan, dan kepemilikan dokumen kependudukan. Elemen kepemilikan dokumen kependudukan diwakilkan dengan “Banyak” dan “Sedikit”, sesuai dengan presentasi kepemilikan masing-masih dokumen dari masing-masing desa. Data kelayakan pelayanan jemput bola atau mobile berdasarkan data pelayanan sebelumnya yang dilakukan oleh Disdukcapil Kab.  Alor,  seperti  yang  ditunjuk  dalam  Tabel  2.  Data-data  ini  dijadikan  sebagai  data  training  yang  akan  dianalisis mengunakan metode naïve bayes dalam penelitian ini.
Tabel 2 . Data Kelayakan Pelayanan Mobile Pelayanan Dokumen Kependudukan Yang Dijadikan Data Training
No Desa/Kelurahan Kecamatan Jrk Ak_Lok K_AL K_KIA K_KTP  K_KK Ket 1 Probur Utara Alor Barat Daya Jauh Sulit Banyak Banyak Banyak Sedikit Tidak Layak 2 Alor Kecil Alor Barat Laut Jauh Mudah Sedikit Banyak Banyak Banyak Tidak Layak 3 Ampera Alor Barat Laut Jauh Mudah Banyak Sedikit Sedikit Sedikit Layak 4 Otvai Alor barat laut Dekat Sulit Sedikit Sedikit Banyak Banyak Tidak Layak 5 Lella Alor selatan Jauh Sulit Sedikit Banyak Sedikit Banyak Layak 6 Manmas Alor selatan Jauh Sulit Banyak Sedikit Banyak Sedikit Layak 7 Alimebung Alor Tengah Utara Dekat Mudah Banyak Sedikit Sedikit Sedikit Tidak Layak 8 Likwatang Alor Tengah Utara Dekat Mudah Sedikit Sedikit Banyak Sedikit Tidak Layak 9 Welai timur Alor Tengah Utara Dekat Sulit Sedikit Sedikit Sedikit Sedikit Layak 10 Mataru selatan Mataru Jauh Sulit Banyak Banyak Banyak Banyak Tidak Layak 11 Mataru utara Mataru Jauh Sulit Banyak Banyak Banyak Banyak Tidak Layak 12 Taman mataru Mataru Jauh Sulit Banyak Sedikit Sedikit Banyak Layak 13 Kalondama Pantar barat Jauh Sulit Sedikit Sedikit Sedikit Banyak Layak 14 Leer Pantar barat Jauh Sulit Banyak Banyak Banyak Sedikit Tidak Layak 15 Beangonong Pantar Barat Laut Jauh Sulit Banyak Sedikit Sedikit Banyak Layak 16 Kalondama Barat Pantar Barat Laut Jauh Sulit Sedikit Sedikit Banyak Banyak Layak 17 Kangge Pantar Barat Laut Jauh Sulit Sedikit Banyak Sedikit Banyak Layak 18 Kayang Pantar Barat Laut Jauh Sulit Sedikit Banyak Banyak Sedikit Layak 19 Lamma Pantar Barat Laut Jauh Sulit Sedikit Sedikit Sedikit Sedikit Layak 20 Muriabang Pantar Tengah Jauh Sulit Sedikit Banyak Banyak Sedikit Layak 21 Adangbuom Teluk Mutiara Dekat Mudah Sedikit Banyak Banyak Sedikit Tidak Layak 22 Binongko Teluk Mutiara Dekat Mudah Banyak Banyak Banyak Sedikit Tidak Layak 23 Fanating Teluk Mutiara Dekat Mudah Sedikit Sedikit Banyak Banyak Tidak Layak 24 Motongbang Teluk Mutiara Dekat Mudah Banyak Banyak Sedikit Sedikit Tidak Layak 25 Mutiara Teluk Mutiara Dekat Mudah Banyak Banyak Banyak Banyak Tidak Layak
3.2 Kriteria kemunculan dan probabilitas
Data-data yang telah dikumpulkan menjadi data training ini sebagaimana terlihat pada Tabel 2 kemudian  dicari kriteria kemunculan dan nilai probabilitasnya, hasil olahan dari aplikasi WEKA sebagaimana terlihat pada Gambar 5 dan dapat dijabarkan sebagai berikut:
Gambar 5 . Kriteria kemunculan data setiap atribut dalam aplikasi WEKA

## 3.2.1 Kriteria kemunculan dan Probabilitas Jrk
Berdasarkan  data  atribut  Jrk  pada  25  data  training  sebagaimana  pada  Tabel  2,  desa-desa  yang  memiliki  Jrk  “jauh” sebanyak 16 desa dan Jrk “dekat” sebanyak 9 desa. 16 desa dengan Jrk “jauh” yang layak mendapatkan layanan adalah 11 desa sedangkan 5 desa lainnya tidak. Desa-desa Jrk “dekat” yang layak mendapat layanan adalah 1 desa sedangkan 8 desa lainnya tidak layak mendapat layanan. Probabilitas pada kretaria Jrk sebagaimana terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Jumlah Kejadian Dan Probabilitas Kriteria “Jarak”
Jarak Jumlah Kejadian “jarak” Jumlah Probalitas Tidak Layak Layak Tidak Layak Layak Dekat 9 2 0.82 0.18 Jauh 6 12 0.33 0.67

## 3.2.2 Kriteria kemunculan dan Probabilitas Ak_lok (Akses ke lokasi)
Pada atribut Ak_lok, didapati bahwa dari 25 data training terdapat 9 desa yang memiliki Ak_lok “Mudah” dan 16 desa memiliki  Ak_lok  “sulit”.  Desa-desa  yang  memilik  Ak_lok  “Mudah”  yang  layak  mendapat  layanan  adalah  1  desa, sedangkan  8  desa  lainnya  tidak  layak.  Sedangkan  desa-desa  yang  memiliki  Ak_lok  “Sulit”  11  desa  layak  mendapat layanan, sedangkah 5 desa lainnya tidak layak. Sebagaimana terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Jumlah Kejadian Dan Probabilitas Kriteria “Ak_Lok”
Ak_lok Jumlah Kejadian “Ak_lok” Jumlah Probalitas Tidak Layak Layak Tidak Layak Layak Mudah 8 1 0.89 0.11 Sulit 5 11 0.31 0.69

## 3.2.3 Kriteria kemunculan dan Probabilitas K_AL (Kepemilikan Akta Lahir)
Pada atribut K_AL, didapati bahwa dari  25 data training terdapat 13 data yang memiliki K_AL “sedikit” dan 12 desa diantaranya K_AL “banyak”.  13 desa yang memiliki K_AL “sedikit” yang tidak layak mendapat pelayanan berjumlah 5 desa, sedangkan 8 desa lainnya layak. 12 desa yang memiliki K_AL Banyak, 8 desa diantaranya tidak layak sedangkan empat desa lainnya layak mendapatkan pelayanan, sebagaimana terlihat pada Tabel 5
Tabel 5. Jumlah Kejadian Dan Probabilitas Kriteria “K_AL”
K_AL Jumlah Kejadian “K_AL” Jumlah Probalitas Tidak Layak Layak Tidak Layak Layak Sedikit 5 8 0.38 0.62 Banyak 8 4 0.67 0.33

## 3.2.4 Kriteria kemunculan dan Probabilitas K_KIA (Kepemilikan KIA)
Pada atribut K_KIA terdapat 12 desa yang memiliki K_KIA “sedikit” dan 13 lainnya memiliki K_KIA “banyak”. 12 Desa yang  memiliki  K_KIA  sedikit,  4  desa  diantaranya  tidak  layak  mendapat  pelayanan  sedangkan  8  desa  lainnya  layak mendapat  pelayanan.  Sedangkan  13  desa  yang  memiliki  K_KIA  banyak,  9  diantaranya  tidak  layak  mendapatkan pelayanan dan 4 lainnya layak. Sebagaimana terlihat pada Tabel 6
Tabel 6. Jumlah Kejadian Dan Probabilitas Kriteria “K_KIA”
K_KIA Jumlah Kejadian “K_KIA” Jumlah Probalitas Tidak Layak Layak Tidak Layak Layak Sedikit 4 8 0.33 0.67 Banyak 9 4 0.69 0.31

## 3.2.5 Kriteria kemunculan dan Probabilitas K_KTP (Kepemilikan KTP)
Pada  atribut  K_KTP,  dari  25  desa  tersebut  10  diantaranya  memiliki  K_KTP  “sedikit”  sedangkan  15  lainnya memiliki K_KTP “banyak”. 10 desa yang memiliki K_KTP “sedikit”  2 diantaranya tidak layak mendapat pelayanan, sedangkan  8 desa layak. Sementara  15 desa yang K_KTPnya  “banyak”, 11 desa tidak layak mendapat pelayanan dan empat lainnya layak. Sebagaimana terlihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Jumlah Kejadian Dan Probabilitas Kriteria “K_KTP”
K_KTP Jumlah Kejadian “K_KTP” Jumlah Probalitas Tidak Layak Layak Tidak Layak Layak Sedikit 2 8 0.20 0.80 Banyak 11 4 0.73 0.27

## 3.2.6 Kriteria kemunculan dan Probabilitas K_KK (Kepemilikan Kartu Keluarga)
Pada kriteria K_KK. Dari 25 desa data training, terdapat 13 desa yang memiliki K_KK “sedikit”, dan 12 desa yang memiliki K_KK “banyak”. Dari 13 desa yang memiliki K_KK “sedikit”, 7 diantaranya tidak layak mendapat pelayanan sedangkan 6 desa layak. Sementara dari 12 desa yang memiliki K_KK “banyak”, 6 desa tidak layak mendapat pelayanan dan 6desa lainnya layak. Sebagaimana terlihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Jumlah Kejadian Dan Probabilitas Kriteria “K_KK”
K_KK Jumlah Kejadian “K_KK” Jumlah Probalitas Tidak Layak Layak Tidak Layak Layak Sedikit 7 6 0.54 0.46 Banyak 6 6 0.50 0.50

## 3.2.7 Kriteria kemunculan dan probabilitas Kelayakan
Dari 25 data training yang ditunjukkan dalam Tabel 2, desa-desa yang masuk dalam desa layak mendapatkan pelayanan mobile berjumlah 12 Desa atau 48%, sedangkan 13 desa atau 52% lainnya tidak layak mendapatkan pelayanan mobile.

## 3.3 Pengukuran tingkat akurasi dan tingkat kesalahan
Hasil  dari  pemrosesan  data  training  dihitung  untuk  melihat  tingkat  keakuratan  dan  tingkat  errornya.  Tingkat  akurasi dihitung dengan mencocokan klasifikasi kelas yang dihasilkan oleh sistem  dengan klasifikasi kelas yang berasal dari data training yang sudah ada, rumus perhitungan tingkat akurasi adalah:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ( 100 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎 ) ∗ 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑏𝑒𝑛𝑎𝑟 (3)
Hasil  perhitungan  akurasi  yang  dilakukan  dengan  aplikasi  WEKA  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  6 menunjukkan  bahwa  prediksi  kelayakan  data  training  pelayanan  mobile  pada  desa-desa  sebagaimana  pada  Tabel  2. Memiliki tingkat akurasi 100% .

## Gambar 6. Akurasi Data Latih Menggunakan Aplikasi WEKA

## 3.4 Hasil Pengujian
Implementasi dari penelitian ini menggunakan aplikasi MS. Excel dan dibuktikan menggunkan aplikasi WEKA

## 3.4.1 Pemilihan Data Uji
Untuk pengujian ini, menggunakan data Desa Padang Alang Kecapatan Alor selatan dengan kretaria sebagai berikut:
a. Jrk : Jauh
b. Ak_lok
: Sulit c. K_AL
: Sedikit d. K_KIA : Sedikit e. K_KTP : Sedikit
f. K_KK : Sedikit
3.4.2 Proses Naïve bayes
a. Mencari Probabilitas masing-masing atribut (P(X|H)
1. Atribut Jrk dengan kategori “Jauh”.
Merujuk Pada Tabel 3. Jumlah kemunculan “jauh” pada  atribut jarak adalah 18 dengan kategori “Tidak layak” sejumlah 5 dan “Layak” sejumlah 11, sehingga:
Probabilitas “jauh” dan “Tidak layak” = 5 16 = 0.31 Probabilitas “Jauh” dan “Layak” = 11 16 = 0,69
2. Atribut Ak_Lok dengan kategori “Sulit”
Merujuk pada Tabel 4. Jumlah kemunculan “Sulit” pada atribut Ak_lok adalah 16 dengan kategori “Tidak layak” sejumlah 5  dan “Layak” berjumlah 11, sehingga:
Probabilitas “Sulit” dan “Tidak layak” = 5 16 = 0.31 Probabilitas “Sulit” dan “Layak” = 11 16 = 0,69
3. Atribut K_AL dengan kategori  “Sedikit”
Merujuk pada Tabel 5. Jumlah kemunculan “Sedikit” pada atribut K_AL adalah 13 dengan kategori “Tidak layak” sejumlah 5 dan  “Layak” sejumlah 8, sehingga:
Probabilitas “Sedikit” dan “Tidak layak” = 5 13 = 0.38
Probabilitas “Sedikit” dan “Layak”  = 8 13 = 0,62
4. Atribut K_KIA dengan kategori “Sedikit”
Merujuk pada Tabel 6. Jumlah kemunculan “Sedikit” pada atribut K_KIA adalah 12 dengan kategori “Tidak layak” sejumlah 4 dan  “Layak” sejumlah 8, sehingga:
Probabilitas “Sedikit” dan “Tidak layak” = 4 12 = 0.33
Probabilitas “Sedikit” dan “Layak”  = 8 12 = 0,67
5. Atribut K_KTP dengan nilai “Sedikit”
Merujuk  pada  Tabel  7.  Jumlah  kemunculan  “Sedikit”  pada  atribut  K_KTP  adalah  10  dengan  kategori  “Tidak layak” sejumlah 2 dan  “Layak” sejumlah 8, sehingga:
Probabilitas “Sedikit” dan “Tidak layak” = 2 10 = 0.20
Probabilitas “Sedikit” dan “Layak”  = 8 10 = 0,80
6. Atribut K_KK dengan nilai “Sedikit”; Merujuk pada Tabel 8. Jumlah kemunculan “Sedikit” pada atribut K_KK adalah 13 dengan kategori “Tidak layak” sejumlah 7 dan  “Layak” sejumlah 6, sehingga:
Probabilitas “Sedikit” dan “Tidak layak” = 7 13 = 0.54
Probabilitas “Sedikit” dan “Layak”  = 6 13 = 0,64 b. Mencari probabilitas hipotesis (P(H)) Atribut Ket dengan kategori “Layak”/”Tidak layak” Dari data training sebagaimana terlihat pada Tabel 2. Dari 25 data terdapat 13 data “Tidak Layak” dan 12 data “layak” sehingga:
Probabilitas “Tidak layak” = 13 25 = 0.52
Probabilitas “Layak”= 12 25 = 0,48
c. Menghitung semua hasil Tidak layak = 0.31 * 0.31 * 0.38 * 0.33 * 0.20 * 0.54 * 0.52 = 0.0007 Layak = 0.69 * 0.69 * 0.62 * 0.67 * 0.80 * 0.46 * 0.48 = 0.0344

## 3.4.3 Hasil Kelayakan
Untuk  mendapatkan  hasil  kelayakan  adalah  dengan  membandingkan  nilai  “Tidak  Layak”  dan  “Layak”.    Jika  “Tidak layak” > “Layak” maka kesimpulannya adalah desa tersebut “Tidak Layak” mendapat pelayanan mobile, jika sebaliknya “Tidak  layak”  <  “Layak”    maka  kesimpulannya  desa  tersebut  “Layak”  mendapat  pelayanan.  Hasil  dari  data  uji menunjukkan bahwa Desa Padang Alang Kecamatan Alor Selatan adalah Layak mendapat pelayanan mobile karena (“Tidak layak” = 0.0007) < (“Layak”=0.0344)

## 3.4.4 Test Akurasi
Untuk  mengetes  akurasi  dari  data  uji,  tool  yang  dipake  adalah  aplikasi  WEKA.  Dan  hasilnya  seperti  pada  Gambar  7 dengan akurasi 100%

## Gambar 7. Akurasi Data Uji Menggunakan Aplikasi WEKA

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  berhasil  menerapkan  metode  naïve  bayes  dalam  menentukan  kelayakan  desa-desa  yang  akan  dilakukan pelayanan  mobile.  Dengan  enam  atribut predictor yakni, 1)  Jarak  (jrk), 2)  Sulit  tidaknya  akses  ke  lokasi  (ak_lok), 3) Kepemilikan  dokumen  akta  lahir  (K_AL),  4)  Kepemilikkan  KIA  (K_KIA),  5)  Kepemilikan  KTP  (K_KTP),  dan  6) Kepemilikan Kartu Keluarga (K_KK), dengan menggunakan 25 data training algoritma naïve bayes mampu memberikan akurasi 100%, Harapan penelitian selanjutkan dapat ditingkatkan jumlah atribut dan klasifikasi datanya, dan perengkingan prioritas dari desa-desa yang masuk dalam kategori LAYAK untuk dikunjungi terlebih dahulu

## REFERENCES
[1] Dirjen  Dukcapil,  “Visualisasi  Data  Kependudukan  Kementerian  Dalam  Negeri  -  Dukcapil,” Dirjen  Kependudukan  dan Pencatatan Sipil , 2022. https://gis.dukcapil.kemendagri.go.id/peta/ (accessed Jun. 24, 2022).
[2] Perpres, “Peraturan Presiden Republik Indonesia No. 63 Tahun 2020 tentang Penetapan Daerah Tertinggal Tahun 2020-2024,”
no. 018390. Jakarta, pp. 1–8, 2020. [Online]. Available:
https://jdih.setkab.go.id/PUUdoc/176108/Perpres_Nomor_63_Tahun_2020.pdf
[3] Undang-Undang Republik Indonesia, “Undang Undang Republik Indonesia No. 23 Tahun 2006.” Jakarta, 2006.
[4] M. Rasyida, “Naïve Bayes Classification untuk Penentuan Status Penduduk Miskin,” J. Inform. Kaputama(JIK) , vol. 4, no. 2, pp. 175–180, 2020.
[5] D.  Ayuningsih  and  N.  A.  Hasibuan,  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa  Kerusakan  Pada  Mesin  Penggilingan  Padi  Menggunakan Metode Naive Bayes,” J. JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 4, pp. 371–376, 2018.
[6] A.  Yudhana,  I.  Riadi,  and  F.  Ridho,  “DDoS  Classification  Using  Neural  Network  and  Naïve  Bayes  Methods  For  Network Forensics,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 9, no. 11, pp. 177–183, 2018, doi: 10.14569/IJACSA.2018.091125.
[7] Y.  Yuliyana  and  A. S.  R.  M.  Sinaga,  “Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Gigi  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes,” Fountain Informatics J. , vol. 4, no. 1, p. 19, 2019, doi: 10.21111/fij.v4i1.3019.
[8] T. Amijoyo, R. Umar, and A. Yudhana, “Bruteforce In The Hydra Process And Telnet Service Using The Naïve Bayes Method,” vol. 4, no. 36, pp. 319–326, 2020, [Online]. Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/index
[9] H. Wahono and D. Riana, “Prediksi Calon Pendonor Darah Potensial Dengan Algoritma Naïve Bayes, K-Nearest Neighbors dan Decision Tree C4.5,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 7, no. 1, p. 7, 2020, doi: 10.30865/jurikom.v7i1.1953.
[10]  S.  Saputra,  A.  Yudhana,  and  R.  Umar,  “Implementation  of  Naïve  Bayes  for  Fish  Freshness  Identification  Based  on  Image Processing,” vol. 5, no. 158, pp. 4–5, 2022.
[11]  M. F. Rifai, H. Jatnika, and B. Valentino, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist ( MOS ),” vol. 12, no. 2, pp. 131–144, 2019.
[12]  M. S. Mustafa, M. R. Ramadhan, and A. P. Thenata, “Implementasi Data Mining untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,” Creat.  Inf.  Technol.  J. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  151,  2018,  doi: 10.24076/citec.2017v4i2.106.
[13]  S. Suprianto, “Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Lokasi Strategis Dalam Membuka Usaha Menengah Ke Bawah di Kota Medan (Studi Kasus: Disperindag Kota Medan),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 125–130, 2020, doi: 10.30865/json.v1i2.1939.
[14]   mohamad jajuli nurul rohmawati, sofi defiyanti, “Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa,” Jitter 2015 , vol. I, no. 2, pp. 62–68, 2015.
[15]  K.  S.  H.  K.  Al  Atros,  A.  R.  Padri,  O.  Nurdiawan,  A.  Faqih,  and S.  Anwar,  “Model  Klasifikasi  Analisis  Kepuasan  Pengguna Perpustakaan Online Menggunakan K-Means dan Decission Tree,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 8, no. 6, pp. 323– 329, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v8i6.3680.
[16]  I. Riadi, R. Umar, and F. D. Aini, “Analisis Perbandingan Detection Traffic Anomaly Dengan Metode Naive Bayes Dan Support Vector Machine (Svm),” Ilk. J. Ilm. , vol. 11, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i1.361.17-24.
[17]  F. Sodik and I. Kharisudin, “Analisis Sentimen dengan SVM , NAIVE BAYES dan KNN untuk Studi Tanggapan Masyarakat
Indonesia Terhadap Pandemi Covid-19 pada Media Sosial Twitter,” Prisma , vol. 4, pp. 628–634, 2021.
[18]  R.  Umar,  I.  Riadi,  and  Purwono,  “Perbandingan  Metode  SVM,  RF  dan  SGD  untuk  Penentuan  Model  Klasifikasi  Kinerja Programmer pada Aktivitas Media Sosial,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 329–335, 2020.
[19]  R. Umar, I. Riadi, and D. A. Faroek, “Classification Based on Machine Learning Methods for Identification of Image Matching Achievements,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 6, pp. 198–206, 2022.
[20]  R. Umar, I. Riadi, and D. A. Faroek, “A Komparasi Image Matching Menggunakan Metode K-Nearest Neightbor (KNN) dan Support Vector Machine (SVM),” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 4, no. 2, pp. 124–131, 2020, doi: 10.30871/jaic.v4i2.2226.
[21]  A.  Nakra  and  M.  Duhan,  “Comparative  Analysis  of  Bayes  Net  Classifier,  Naive  Bayes  Classifier  and  Combination  of  both Classifiers using WEKA,” Int. J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 11, no. 3, pp. 38–45, 2019, doi: 10.5815/ijitcs.2019.03.04.
[22]  A. S. Musliman, A. Fadlil, and A. Yudhana, “Identification of White Blood Cells Using Machine Learning Classification Based on Feature Extraction,” JOIN (Jurnal Online Inform. , vol. 6, no. 1, p. 63, 2021, doi: 10.15575/join.v6i1.704.
[23]  A. Yudhana, D. Sulistyo, and I. Mufandi, “GIS-based and Naïve Bayes for nitrogen soil mapping in Lendah, Indonesia,” Sens. Bio-Sensing Res. , vol. 33, p. 100435, 2021, doi: 10.1016/j.sbsr.2021.100435.
[24]  Alvina  Felicia  Watratan,  Arwini Puspita.  B,  and  Dikwan  Moeis, “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Memprediksi Tingkat  Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Appl.  Comput.  Sci.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  7–14,  2020,  doi: 10.52158/jacost.v1i1.9.
[25]  Y.  Apryani et  al. ,  “Implementasi  Sistem  Pakar  dengan  Algoritma  Naive  Bayes  dengan  Laplace  Correction untuk  Diagnosis Tuberkulosis Paru,” Inf. (Jurnal Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 13, no. 1, pp. 61–79, 2021.
[26]  M. Rizki et al. , “Perbaikan Algoritma Naive Bayes Classifier Menggunakan Teknik Laplacian Correction,” J. Teknol. , vol. 21, no. 1, pp. 39–45, 2021.
[27]  I.  G.  I.  Suardika,  “Prediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan  Naive  Bayes:  Studi  Kasus  Fakultas Ekonomi  Dan  Bisnis  Universitas  Pendidikan  Nasional,” J.  Ilmu  Komput.  Indones. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  37–44,  2019,  doi: 10.23887/jik.v4i2.2775.