## IMPLEMENTASI QUALITY OF SERVICE (QOS) DAN PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA JARINGAN WIFI UNIVERSITAS PGRI KANJURUHAN MALANG
Muhammad Adlim, Anggri Sartika Wiguna, Danang Aditya Nugraha Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Sains dan Teknologi Universitas PGRI Kanjuruhan Malang adlim.muhammad99@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini membahas hasil penelitian analisis jaringan di kampus Universitas PGRI Kanjuruhan Malang. Penelitian ini menggunakan metode Quality of Service (Qos) dan menggunakan algoritma naïve bayes . Sampel penelitian ini diambil dari 14 tempat di kampus Universitas PGRI Kanjuruhan Malang dengan tiga waktu yang berbeda untuk dijadikan pembanding dari setiap waktu yang dilakukan penelitian. Hasil pengujian dari penelitian ini menunjukan bahwa kualitas jaringan di kampus Universitas PGRI Kanjuruhan Malang masuk dalam kategori “sangat baik” dengan nilai dominan sebesar 100%. Kesimpulan penelitian ini dari pengujian yang telah dilakukan pada tanggal 22 Juni 2021 dengan tiga kali pengujian pada pengujian pertama dilakukan pukul 08.00-08.30 untuk pengujian  kedua  pukul  10.00-12.00  dan  pengujian  terakhir  pukul  14.00-15.30  diketahui  bahwa  ketiga  waktu tersebut masuk pada kategori status jaringan “sangat bagus”, sehingga tidak terjadi masalah saat menggunakan jaringan dan masuk pada waktu terbaik penggunaan jaringan internet di Universitas PGRI Kanjuruhan Malang.
Kata kunci : Quality of Service, Naïve Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Pengolahan  data  sangat  dipengaruhi  oleh kemajuan  teknologi  komunikasi  dan  informasi. Sebuah media transmisi memungkinkan data dari satu terminal  sumber  untuk  dikirim  ke  yang  lain. Komunikasi data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan  transfer  data  secara  elektronik (komunikasi  data).  Awalnya,  komputer  pribadi (berdiri sendiri) digunakan untuk menjalankan aplikasi yang  disesuaikan  dengan  kebutuhan  pengguna, tanpa metode  transfer  data  di  antara  mereka.  Komputer sekarang  dapat  berfungsi  dalam  sistem  jaringan komunikasi  jarak  kecil  dan  besar,  seperti  yang digunakan  dalam  jaringan  lokal  dan  jaringan  global, berkat  revolusi  teknologi  informasi.  Komputer  yang beroperasi  sendiri  memiliki  banyak  kekurangan  dan keterbatasan  dalam  hal  kinerja.  Perangkat  tambahan harus  ditautkan  ke  komputer  yang  bersangkutan  jika kita  ingin  menggunakannya.  Kita  mungkin  ingin menghubungkan  komputer  ke  printer,  plotter,  atau pemindai,  misalnya.  Komputer  lain  tidak  akan  dapat menggunakan perangkat sampai kami menghubungkannya  ke  perangkat  yang  dimaksud. Dalam  situasi  ini,  kita  perlu  memberikan  sejumlah perangkat  tambahan  berdasarkan  berapa  banyak komputer  yang  akan  memprosesnya.  Hal  yang  sama dapat dikatakan untuk data yang telah disimpan [1].
Sangat  penting  untuk  memeriksa  jaringan  agar Internet tetap berjalan dengan baik. Ketika lalu lintas jaringan  melebihi kapasitas  bandwidth, seperti ketika sejumlah  besar siswa  menggunakan  jaringan saat ini, karakteristik  kelancaran  jaringan  Internet  akan terpengaruh.  Terhentinya  atau  tersendatnya  layanan jaringan internet tentunya akan mengganggu prosedur kenyamanan  layanan  mahasiswa.  Oleh  karena  itu, diperlukan  antisipasi  kemacetan  dalam  kelancaran
operasi jaringan akibat kepadatan lalu lintas jaringan. Sangat penting untuk menilai jaringan saat ini dengan Quality  of  Service  agar  lalu  lintas  jaringan  Internet terus mengalir dengan lancar (QoS). Hal tersebut dapat dijadikan  sebagai  tolak  ukur  seberapa  baik  suatu jaringan dengan menggunakan pendekatan Quality of Service (QoS) [2].
Salah  satu  algoritma  yang  termasuk  dalam strategi  klasifikasi  adalah  algoritma  Naive  Bayes. Teorema  Bayes  adalah  kategorisasi  berdasarkan probabilitas  dan  teknik  statistik  yang  dibuat  oleh ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes  yang  memprediksi peluang  masa  depan  berdasarkan  pengalaman sebelumnya.  Teorema  tersebut  digabungkan  dengan Naive,  di  mana  kondisi  antar  atribut  dianggap independen.  Ada  atau  tidaknya  properti  tertentu  dari suatu  kelas  dalam  klasifikasi  Naive  Bayes  tidak berpengaruh terhadap atribut kelas lainnya [9].
Penerapan  metode  Qos  dan  Algoritma  Nave Bayes diharapkan dapat mengolah data dari parameter yang  digunakan  dan  mengklasifikasikan  status jaringan  internet  di  kampus  PGRI  Universitas Kanjuruhan  Malang  agar  dapat  mengetahui  status jaringan  internet  di  Universitas  PGRI  Kanjuruhan kampus Malang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Jaringan Komputer
Jaringan  komputer  adalah  kumpulan  komputer yang  terhubung  bersama  untuk  berbagi  sumber  daya (printer,  CPU),  berkomunikasi  (email,  pesan  instan), dan mengakses data (browser web). Setiap komponen jaringan komputer dapat melakukan aktivitas jaringan dengan  meminta  dan  menawarkan  layanan  untuk memenuhi  tujuannya.  Dalam  hampir  semua  aplikasi jaringan  komputer,  klien  adalah  pihak  yang  meminta
dan  mendapatkan  layanan,  sedangkan  server  adalah pihak yang mengirimkan layanan [9].

## 2.2. Jaringan Wireless LAN (WLAN)
Basis transceiver radio dua arah yang umumnya berfungsi pada bandwidth 2.4GHz (802.11b, 802.11g) atau  5GHz  (802.11a)  adalah  jaringan  nirkabel  yang memanfaatkan  frekuensi  radio  untuk  berkomunikasi antara  perangkat  komputer  dan  pada  akhirnya  titik akses. Sebagian  besar perangkat bersertifikasi  Wi-Fi, mendukung  IEEE  802.11b  atau  IEEE  802.11g,  dan memiliki  fitur  keamanan  seperti  WEP  dan  WPA. Jaringan  nirkabel  adalah  sekelompok  komputer  yang dihubungkan  bersama  untuk  membuat  jaringan komputer yang menggunakan media udara/gelombang sebagai metode transmisi data [9].

## 2.3. Quality of Service (QoS)
Kemampuan jaringan untuk memberikan layanan yang  dapat  diterima  dengan  menyediakan  bandwidth dan  mengatasi  jitter  dan  latency  dikenal  sebagai Quality  of  Service  (QoS).  Jitter,  packet  loss, throughput, MOS, dan latency adalah faktor QoS. QoS ditentukan  oleh  kualitas  jaringan  yang  digunakan. Atenuasi,  Distorsi,  dan  Noise  adalah  semua  elemen yang  dapat  mempengaruhi  nilai  QoS.  Performa jaringan  komputer  dapat  berfluktuasi  dalam  berbagai hal, seperti masalah latensi, bandwidth, dan jitter, yang dapat  berdampak  signifikan  pada  banyak  aplikasi. Video streaming, misalnya, dapat membuat pelanggan kesal jika paket data untuk aplikasi tersebut memiliki bandwidth  yang  tidak  memadai,  latensi  yang  tidak konsisten,  atau  jitter  yang  tinggi.  Beberapa  elemen Quality  of  Service  (QoS)  dapat  diterapkan  untuk mengatasi  masalah  yang  disebutkan  di  atas,  seperti menurunkan  latensi  dengan  mengelola  pengiriman paket  data  dan  membatasi  paket  data  tertentu,  dan memastikan  bahwa  jitter  dapat  diprediksi  dan disesuaikan dengan permintaan aplikasi jaringan.

## 2.4. Delay (Waktu Tunda)
Waktu  yang  diperlukan  data  untuk  transit  jarak dari asal ke tujuan disebut sebagai penundaan. Kualitas tundaan  dipengaruhi  oleh  karakteristik  jarak  tunda, medium fisik, dan kemacetan. Anda dapat menggunakan  Persamaan.  untuk  mendapatkan  nilai delay.
Tabel 1. Standarisasi Delay versi TIPHON [9] Kategori Degradasi Besar Delay “Sangat bagus” <150 ms “Bagus” 150 s/d 300 ms “Sedang” 300 s/d 450 ms “Jelek” >450 ms
Pada Tabel 1 di jelaskan, jika nilai delay yang di dapatkan  dibawah  dari  150  ms  maka  masuk  dalam kategori  Sangat  bagus,  apabila  nilai  delay  yang didapatkan antara 150 ms sampai dengan 300 ms maka
masuk  dalam  kategori  Bagus,  jika  nilai  delay  yang didapatkan antara 300 ms sampai dengan 450 ms maka masuk kategori Sedang, dan apabila  nilai delay  yang didapatkan  lebih  besar  dari  450  ms  maka  nilai  delay masuk dalam kategori Jelek.

## 2.5. Packet Loss (Paket Hilang)
Kehilangan  paket  terjadi  sebagai  akibat  dari tabrakan  dan  kemacetan  jaringan,  dan  bahkan  jika bandwidth  yang  memadai  tersedia  untuk  aplikasi  ini, itu  berdampak  pada  semua  aplikasi  karena  transmisi ulang mengurangi efisiensi jaringan secara keseluruhan. Perangkat jaringan pada umumnya berisi buffer  yang  digunakan  untuk  menyimpan  data  yang diterima.  Jika  kemacetan  berlangsung  cukup  lama, buffer  akan  terisi  dan  tidak  ada  data  baru  yang  akan diterima. Anda dapat menggunakan Persamaan. untuk menghitung nilai Packet Loss.
Tabel 2. Standarisasi Packet Loss versi TIPHON [9] Kategori Degradasi Packet Loss “Sangat bagus” 0 “Bagus” 3 % “Sedang” 15 % “Jelek” 25 %
Pada  tabel  2  diatas  dijelaskan,  jika  nilai  dari Packet loss yang di dapatkan 0% atau kurang dari 3% maka  masuk  dalam  kategori  Sangat  bagus,  jika  nilai yang  didapatkan  lebih  dari  3%  dan  kurang  dari  15% maka  masuk  kategori  Bagus,  apabila  nilai  yang didapatkan  15%  dan  kurang  dari  25%  masuk  dalam kategori  Sedang,  dan  jika  nilai  Packet  loss  yang didapatkan  lebih  besar  sama  dengan  25%  maka  nilai packet loss masuk dalam kategori Jelek.

## 2.6. Jitter
Salah  satu  parameter  QoS  adalah  jitter.  Jitter adalah  jenis  penundaan  yang  disebabkan  oleh perbedaan  waktu  antara  pengiriman  dan  penerimaan data.
Tabel 3. Standarisasi Jitter versi TIPHON [9] Kategori Degradasi Jitter “Sangat bagus” 0 ms ‘Bagus” 75 ms “Sedang” 125 ms “Jelek” 225
Pada tabel 3 diatas dapat dijelaskan bahwa nilai jitter  yang  didapatkan  0  ms  atau  kurang  dari  75  ms maka  masuk  dalam  kategori  sangat  bagus,  jika  nilai yang didapatkan 75 ms dan kurang dari 125 ms maka masuk  dalam  kategori  bagus,  apabila  nilai  yang didapatkan  125  ms  dan  kurang  dari  225  ms  maka masuk dalam kategori sedang, dan jika nilai jitter yang didapatkan lebih besar sama dengan 225 ms maka nilai jitter masuk dalam kategori jelek.

## 2.7. Naïve Bayes
Salah  satu  algoritma  dalam  proses  klasifikasi adalah  Naive  Bayes.  Thomas  Bayes  adalah  seorang ilmuwan  Inggris  yang  mengembangkan  probabilitas dan  pendekatan  statistik  Naive  Bayes,  pada  dasarnya teorema  Bayes,  yang  digunakan  untuk  meramalkan peluang  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  masa lalu. Teorema tersebut digabungkan dengan Naive, di mana kondisi antar atribut dianggap independen. Ada atau  tidak  adanya  kualitas  tertentu  dari  suatu  kelas tidak  berpengaruh  pada  karakteristik  kelas  lain, menurut  klasifikasi Naive  Bayes .  Berikut  ini  adalah rumus yang digunakan.
P(H|X) = P(X|H)
P(X) [9]
X : “Data dengan class yang belum diketahui.” H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik.” P(H|X):”  Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi  X (posteriori probabilitas)” P(H): Probabilitas hipotesis “H (prior probabilitas)” P(X|H):  “Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis H” P(X): “Probabilitas X”

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Rancangan Penelitian
Penelitian  kuantitatif  merupakan  metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dari  awal  hingga pembuatan  desain  penelitian,  penelitian  kuantitatif direncanakan  dan  diatur  secara  metodis.  Penelitian kuantitatif  merupakan  pendekatan  penelitian  yang merepresentasikan  positivisme,  sedangkan  penelitian kualitatif  merupakan  pendekatan  penelitian  yang merepresentasikan pemahaman naturalistik (fenomenologis),  menurut  artikel  jurnal  Mohammad Mulyadi  berjudul  “ Quantitative  and  Qualitative Research and Basic Thinking Combining It ”. Rencana penelitian ditunjukkan pada diagram di bawah ini.
Gambar 1. Rancangan Penelitian

## 3.2. Rumusan Masalah
Pada  penelitian  dilakukanya  analisis  jaringan untuk  mengetahui  hasil  dari  analisis  jaringan  wifi  di Universitas  PGRI  Kanjuruhan  Malang  sesuai  dengan yang  tertulis  pada  rumusan  masalah.  Agar  diketahui masuk  dalam  kategori  manakah  jaringan  internet Universitas  PGRI  Kanjuruhan  Malang.  Penelitian  ini dilakukan pada tanggal 22 Juni 2021 di 14 lokasi pada tiga waktu yang berbeda sebagai pembanding. Karena penelitian dilakukan pada masa wabah covid-19, maka jumlah  pengguna  jaringan  di  Universitas  PGRI Kanjuruhan  Malang  lebih  sedikit  dari  biasanya. Atribut  yang  digunakan  adalah  aplikasi  wireshark sebagai  alat  pengumpul  data  dalam  melakukan penelitian  dan  menggunakan  laptop lenovo dengan ram  sebesar  4  GB  sebagai  alat  perhitungan  serta alat untuk  mencari  informasi  seputar  analisis  jaringan dalam  penelitian  ini.  Dan  pengolahan  data  dilakukan pada  lab  multimedia  Universitas  PGRI  Kanjuruhan Malang  selama  4  bulan  mulai  dari  Agustus  2021 sampai Desember 2021.

## 3.3. Studi Literature
Penulis melakukan diskusi dengan spesialis yang relevan,  termasuk  pembimbing  tesis  dan  instruktur dalam  kursus  jaringan  dan  data  mining,  dan  mencari jurnal  atau  teori  yang  berhubungan  dengan  analisis jaringan  dan  juga  tentang  metode  naive  Bayes  yang akan digunakan dalam penelitian ini untuk membantu penulis.

## 3.4. Pengumpulan Data
Dalam  metode  pengumpulan  data  penulis berperan  sebagai  instrumen  penelitian  melakukan survey  dan  pengambilan  data  secara  langsung  di  14 tempat  (A  Lantai  2,  BC  Lantai  1,  BC  Lantai  2,  BC Lantai 3, D Lantai 1, D Lantai 2, G Lantai 1, G Lantai 2,  G  Lantai  3,  H  Lantai  1,  H  Lantai  2,  H  Lantai  3,  J Lantai 2, J Lantai 3) dilakukanya penelitian dalam tiga waktu  yang  berbeda  untuk  dijadikan  perbandingan dalam penelitian ini.
Gambar 2. Arsitektur Jaringan Wifi Gedung J Lantai 3
Pada gambar 2 Arsitektur Jaringan Wifi Gedung J  Lantai  3  merupakan  gambaran  arsitektur  jaringan yang  terdapat  pada  Gedung  J  di  lantai  3  pada Universitas PGRI Kanjuruhan Malang.

## 3.5. Analisis Data
Teknik  yang  digunakan  untuk  menganalisis jaringan  Teknik  Quality  of  Service  (QoS)  digunakan dalam  penelitian  ini,  yang  meliputi  berbagai karakteristik  seperti  latency,  jitter,  dan  packetloss. Jaringan wifi di Universitas PGRI Kanjuruhan Malang kemudian  diklasifikasikan  menggunakan  algoritma naive bayes untuk menghitung nilai hasil.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pembahasan
Pengumpulan data digunakan untuk mengetahui jumlah  data  yang  di  olah  untuk  menghitung  kualitas suatu  jaringan.  Pada  pengumpulan  data  di  dapatkan banyak data sebagai berikut.
Tabel 4. Pengumpulan Data yang diperoleh dari lapangan Ruangan 08.00- 08.30 10.00- 12.00 14.00- 15.30 A Lantai 2 1975 1596 2063 BC Lantai 1 1549 1854 1350 BC Lantai 2 1212 1222 1750 Bc Lantai 3 1722 2345 1624 D Lantai 1 1878 1104 1544 D Lantai 2 1448 1179 1333 G Lantai 1 1836 1836 2201 G Lantai 2 1492 1186 2092 G Lantai 3 3044 2505 2316 H Lantai 1 2727 2128 1738 H Lantai 2 1286 2136 2140 H Lantai 3 2296 2367 2454 J Lantai 2 1086 1744 1319 J Lantai 3 3946 3610 1841
Pada  tabel  4  diatas  dijelaskan  banyak  data yang  didapatkan  dari  setiap  lantai  di  Gedung Universitas PGRI Kanjuruhan malang yang digunakan untuk melakukan perhitungan.

## 4.2. Delay
“Perhitungan  ini  menggunakan  aplikasi  MS. Excel  untuk  melakukan  perhitungan  dari  data  yang didapat  dari  lapangan.”  Untuk  perhitungan delay sebagai berikut.
Rata-rata Delay = 2.369485 / 1596 =
0.0014846397243108 sec
Rata-rata Delay = 0.0014846397243108 s x 1000 Rata-rata Delay = 1.484639724310777 ms
4.3. jitter “Untuk  melakukan  perhitungan  jitter  perlu diketahui delay dan  rata-rata delay .”  Untuk perhitungan jitter sebagai berikut.
Jitter = 0.007425   ÷   1595 = 0.00000465 s Jitter = 0.00000465 s x 1000 Jitter = 0.004652256 ms

## 4.4. Packetloss
“Untuk melakukan perhitungan packetloss perlu diketahui jumlah paket data yang dikirim dan jumlah paket  data  yang  diterima.”  Untuk  perhitungan packetloss sebagai berikut.
Packetloss =  (Data  dikirim  –  Data  diterima)  /  Paket Data dikirim x 100%
Packetloss = (1596 – 1596) / 1596 x 100% Packetloss = 0 / 1596 x 100% Packetloss = 0 x 100% Packetloss = 0%
Setelah  dilakukanya  perhitungan delay,  jitter , dan  packetloss  dari  tiap  tempat  yang  dilakukanya pengujian  di  Universitas  PGRI  Kanjuruhan  Malang, diketahui  nilai  dari delay,  jitter,  dan  packetloss pada tabel berikut.
Tabel 5. Data Hasil Perhitungan Parameter.
No  Tempat Delay (ms) Jitter (ms) Packetloss (%) 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 A Lantai 2  1,25 1,48  1,20 0,07 0,004 0,002 0 0 0 2 BC Lantai 1  3,98 1,39  2,37 0,37 0,0001 0,002 0 0 0 3 BC Lantai 2  51,13  18,37  1,02 0,35 0,03 0,0004 0 0 0 4 BC Lantai 3  1,48 0,87  3,60 0,02 0,0005 0,06 0 0 0 5 D Lantai 1  0,05 1,24  1,54  0,007 0,009 0,001 0 0 0 6 D Lantai 2  3,15 9,84 0 0,006 0,03 0 0 0 0 7 G Lantai 1  1,62 1,62  0,84  0,008 0,0008  0,0004 0 0 0 8 G Lantai 2  6,72  12,37  1,23 0,01 0,08 0,0009 0 0 0 9 G Lantai 3  0,66 0,78  0,66  0,0006  0,0003 0,0001 0 0 0 10 H Lantai 1  0,58 0,97  1,06  0,0006  0,00008  0,001 0 0 0 11 H Lantai 2  4,94 0,69  0,68 0,05 0,0004 0,005 0 0 0 12 H Lantai 3  0,65 0,68  0,64  0,0001 0,68 0,0005 0 0 0 13 J Lantai 2  45,11  0,94  3,73 0,08 0,05 0,02 0 0 0 14 J Lantai 3  0,40 0,39  1,29  0,0002 0,006 0,0006 0 0 0
Diatas  merupakan  hasil  dari  perhitungan parameter delay, jitter, dan packetloss dari setiap lantai Gedung  Universitas  PGRI  Kanjuruhan  Malang  yang disatukan dengan tabel 5 diatas.

## 4.5. Naïve Bayes
Prosedur  klasifikasi  akan  dilakukan  dengan menggunakan  algoritma  Nave  Bayes,  yang  akan menggunakan data yang dikumpulkan dari perhitungan sebelumnya. Algoritma Nave Bayes akan melakukan  prosedur  klasifikasi  setelah  mendapatkan nilai  dari  setiap  perhitungan  parameter.  Untuk menghitung  metode  Nave  Bayes  antara  pukul  08.00- 08:30, lakukan hal berikut
1. “Untuk  Probabilitas  Hasil  sangat  bagus (H=3,8-4)
p(H=3,8-4)  p(H=3,8-4jD  <  150  ms)  p(H=3,8- 4jJ=0-75 ms) p(H=3,8-4jP=0%-3%)
= (5,0914) (5,0914) (5,0914) (5,0914)
=671,757”
2. “Untuk Probabilitas Hasil bagus (H=3-3,79)
p(H=3-3,79)  p(H=3-3,79jD  <  150  ms) p(H=3-3,79jJ=0-75  ms)  p(H=3-3,79jP=0%-
3%) =(0) (0) (0) (0) =0” 3. “Untuk Probabilitas Hasil sedang (H=2-2,99) p(H=2-2,99)  p(H=2-2,99jD  <  150  ms) p(H=2-2,99jJ=0-75  ms)  p(H=2-2,99jP=0%-
3%) =(0) (0) (0) (0) =0”
4. “Untuk Probabilitas Hasil Jelek (H=1-1,99) p(H=1-1,99)  p(H=1-1,99jD  <  150  ms) p(H=1-1,99jJ=0-75  ms)  p(H=1-1,99jP=0%-
3%) =(0) (0) (0) (0) =0”
5. “Hasil Pengklasifikasian =  argmax  p(Sangat  Bagus)  p(Bagus) p(Sedang) p(Jelek)
= argmax (671,757) (0) (0) (0)
=671,757”
Pada pukul 10.00-12.00 perhitungan algoritma Naïve Bayes yakni:
1. “Untuk  Probabilitas  Hasil  sangat  bagus (H=3,8-4)
p(H=3,8-4) p(H=3,8-4jD < 150 ms) p(H=3,8- 4jJ=0-75 ms) p(H=3,8-4jP=0%-3%) = (5,221) (5,221) (5,221) (5,221) =743,044”
2. “Untuk Probabilitas Hasil bagus (H=3-3,79) p(H=3-3,79)  p(H=3-3,79jD  <  150  ms) p(H=3-3,79jJ=0-75  ms)  p(H=3-3,79jP=0%- 3%)
=(0) (0) (0) (0) =0”
3. “Untuk Probabilitas Hasil sedang (H=2-2,99) p(H=2-2,99)  p(H=2-2,99jD  <  150  ms) p(H=2-2,99jJ=0-75  ms)  p(H=2-2,99jP=0%- 3%) =(0) (0) (0) (0) =0”
4.
“Untuk Probabilitas Hasil Jelek (H=1-1,99) p(H=1-1,99)  p(H=1-1,99jD  <  150  ms) p(H=1-1,99jJ=0-75  ms)  p(H=1-1,99jP=0%- 3%)
=(0) (0) (0) (0) =0”
5. “Hasil Pengklasifikasian
=  argmax  p(Sangat  Bagus)  p(Bagus) p(Sedang) p(Jelek)
= argmax (743,044) (0) (0) (0) =743,044”
Dan  yang  terakhir  untuk  perhitungan  algoritma Naïve Bayes pada pukul 14.00-15.30 yakni:
1. “Untuk  Probabilitas  Hasil  sangat  bagus (H=3,8-4) p(H=3,8-4) p(H=3,8-4jD < 150 ms) p(H=3,8- 4jJ=0-75 ms) p(H=3,8-4jP=0%-3%) = (5,433) (5,433) (5,433) (5,433) =871,282”
2. “Untuk Probabilitas Hasil  bagus (H=3-3,79) p(H=3-3,79)  p(H=3-3,79jD  <  150  ms)
p(H=3-3,79jJ=0-75  ms)  p(H=3-3,79jP=0%-
3%) =(0) (0) (0) (0)
=0”
3. “Untuk Probabilitas Hasil sedang (H=2-2,99) p(H=2-2,99)  p(H=2-2,99jD  <  150  ms) p(H=2-2,99jJ=0-75  ms)  p(H=2-2,99jP=0%- 3%) =(0) (0) (0) (0) =0”
4. “Untuk Probabilitas Hasil Jelek (H=1-1,99) p(H=1-1,99)  p(H=1-1,99jD  <  150  ms) p(H=1-1,99jJ=0-75  ms)  p(H=1-1,99jP=0%- 3%) =(0) (0) (0) (0) =0”
5. “Hasil Pengklasifikasian =  argmax  p(Sangat  Bagus)  p(Bagus) p(Sedang) p(Jelek)
= argmax (871,282) (0) (0) (0) =871,282”
Hasil  klasifikasi  metode  nave  Bayes  untuk klasifikasi keadaan jaringan internet pada pukul 08.00- 08.30 termasuk dalam kategori “Sangat Baik”, dengan nilai  probabilitas  tertinggi  sebesar  671.757,  menurut perhitungan Nave Bayes di atas. Berada pada kategori “Sangat  Baik”  pada  pukul  10.00-12.00,  dengan  nilai probabilitas  743.044.  Dan  untuk  yang  terakhir  pada pukul  14.00-15.30  masuk  kedalam  kategori  “Sangat Bagus” dengan nilai probabilitas sebesar 871,282.

## 4.6. Hasil Pengujian Parameter
Setelah  dilakukanya  perhitungan  parameter delay,  jitter,  dan  packetloss  di  dapatkan  hasil pengujian pada table berikut.

## Tabel 6. Hasil Pengklasifikasian Parameter
Waktu Pengujian Parameter Hasil Pengklasifikasian Sangat Bagus Bagus  Sedang  Jelek 08.00-08.30 Delay 14 kali 0 kali 0 kali 0 kali 10.00-12.00 14 kali 0 kali 0 kali 0 kali 14.00-15.30 14 kali 0 kali 0 kali 0 kali 08.00-08.30 Jitter 14 kali 0 kali 0 kali 0 kali 10.00-12.00 14 kali 0 kali 0 kali 0 kali 14.00-15.30 14 kali 0 kali 0 kali 0 kali 08.00-08.30  packetloss  14 kali 0 kali 0 kali 0 kali 10.00-12.00 14 kali 0 kali 0 kali 0 kali 14.00-15.30 14 kali 0 kali 0 kali 0 kali
Tabel 6 diatas merupakan hasil dari pengklasifikasian parameter delay, jitter, dan packetloss.
Pada  perhitungan  parameter  di  atas  dapat dilakukan perhitungan algoritma Naïve Bayes dengan hasil sebagai berikut.
Tabel 7. Perhitungan Algoritma Naïve Bayes
Waktu Pengujian Hasil Pengklasifikasian Sangat Bagus Bagus Sedang Jelek 08.00-08.30 1 0 0 0 10.00-12.00 1 0 0 0 14.00-15.30 1 0 0 0
Pada  tabel  7  diatas  ditemukan  hasil  dari pehitungan algoritma naïve bayes pada 3 waktu yang berbeda.  Dimana  pada  waktu  pertama,  kedua,  dan ketiga masuk dalam kategori sangat bagus.
Berdasarkan perhitungan algoritma Naïve Bayes diatas  dapat  diketahui  klasifikasi  status  jaringan Universitas PGRI Kanjuruhan Malang sebagai berikut. Kategori Sangat Bagus : = ((1+1+1) / 3 x 100 % = (3 / 3) x 100 % = 100 % Kategori Bagus : = ((0+0+0) / 3 x 100 % = (0 / 3) x 100 % = 0 % Kategori Sedang : = ((0+0+0) / 3 x 100 % = (0 / 3) x 100 % = 0 % Kategori Jelek : = ((0+0+0) / 3 x 100 % = (0 / 3) x 100 % = 0 %
Berdasarkan  pada  perhitungan  yang  sudah dilakukan maka di ketahui hasil pengujian pada table berikut.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Parameter dan Penerapan

## Algoritma Naïve Bayes
Hasil Pengklasifikasian Internet Sangat Bagus Bagus Sedang Jelek 100 % 0 % 0% 0%
Pada  tabel  8  didapatkan  hasil  dari  perhitungan dengan  nilai  dominan  sebesar  100%  pada  kategori sangat  bagus,  dan  pada  kategori  bagus,  sedang,  dan jelek  mendapatkan  nilai  0%  maka  hasil  dari perhitungan jaringan wifi Universitas PGRI Kanjuruhan  Malang  masuk  ke  dalam  kategori  sangat bagus.
Gambar 3. Grafik Data Hasil Perhitungan Parameter dan Penerapan Algoritma Naïve Bayes
Dari  hasil  perhitungan  pada  gambar  3  di  atas, kondisi  status  jaringan  di  Universitas  PGRI Kanjuruhan Malang tergolong “Sangat Baik” dengan nilai dominasi 100%.

## 4.7. Hasil
Pembahasan  hasil  ini  untuk  membandingkan hasil  yang  didapatkan  saat  melakukan  perhitungan data.  Dalam  pembahasan  ini  didapatkan  dua  tabel untuk  dijadikan  pembahasan  dari  pengklasifikasian status  jaringan  di  Universitas  PGRI  Kanjuruhan Malang.
Tabel 9. Pembahasan Probabilitas No Nilai Probabilitas Pukul 1 871,282 14.00-15.30 2 743,044 10.00-12.00 3 671,757 08.00-08.30 Tabel 10. Pembahasan Parameter No Delay Jitter Paket Loss Gedung 1 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus A Lantai 2 2 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus BC Lantai 1 3 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus BC Lantai 2 4 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus BC Lantai 3
5 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus D Lantai 1 6 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus D Lantai 2 7 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus G Lantai 1 8 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus G Lantai 2 9 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus G Lantai 3
10 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus H Lantai 1 11 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus H Lantai 2 12 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus H Lantai 3
13 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus J Lantai 2 14 Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus J Lantai 3
Pada tabel 9 didapatkan waktu yang sangat bagus untuk  mengakses  jaringan  internet  di  Universitas PGRI  Kanjuruhan  Malang  pada  pukul  14.00-15.30 dengan nilai probabilitas sebesar 871,282. Pada waktu tersebut lebih  bagus dibandingkan pada pukul 08.00- 08.30  dengan  nilai  probabilitas  sebesar  671,757  dan pada  pukul  10.00-12.00  dengan  nilai  probabilitas sebesar 743,044.
Dan  pada  tabel  10  ditemukan  untuk  titik  yang bagus  untuk  digunakan  mengakses  jaringan  pada
waktu  tersebut  yakni  semua  titik,  dikarenakan  pada semua gedung didapatkan hasil yang sangat bagus.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada jaringan  internet  Universitas  PGRI  Kanjuruhan Malang  dapat  disimpulkan:  Hasil  dari  implementasi Quality  of  Service  (QoS)  pada  jaringan  wifi Universitas  PGRI  Kanjuruhan  Malang  masuk  dalam kategori  sangat  bagus  dengan  delay,  jitter,  dan packetloss  masuk  dalam  indikator  sangat  bagus sebanyak  14  kali  di  tiga  waktu  yang  berbeda.  Dan untuk  waktu  yang  sangat  bagus  digunakan  untuk mengakses  jaringan  internet  yakni pada pukul 14.00- 15.30 dengan nilai probabilitas sebesar 871.282. Hasil dari  penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  pada  Quality of Service (QoS) masuk dalam kategori sangat bagus dengan nilai terbesar 671,757 pada perhitungan waktu pertama,  untuk  waktu  kedua  mendapatkan  nilai terbesar 743,044 dan waktu ketiga mendapatkan nilai terbesar  871,282.  Hasil  dari  analisis  jaringan  wifi Universitas  PGRI  Kanjuruhan  Malang  masuk  dalam kategori  sangat  bagus  dengan  nilai  dominan  sebesar 100%.
Saran  yang  dapat  direkomendasikan  setelah dilakukan pengujian ini. Dapat menerapkan algoritma lain  untuk  menguji  status  jaringan  wifi  Universitas PGRI Kanjuruhan Malang agar didapatkan cara yang lebih  mudah  untuk  mengetahui  klasifikasi  suatu jaringan.  Hasil  penelitian  ini  dapat  digunakan  oleh Universitas  Kanjuruhan  Malang  sebagai  sarana evaluasi atau  mempertahankan keadaan koneksi  inter di  Universitas  PGRI  Kanjuruhan  Malang  agar  tetap dalam kondisi sangat bagus.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Iskandar,  I.,  &  Hidayat,  A.  (2015).  Analisa Quality  of  Service  (QoS)  Jaringan  Internet Kampus. Jurnal CoreIT, 1 (2), 68-76.
[2]   Kusbandono,  H.,  &  Syafitri  ,  M.  E.  (2019). Penerapan  Quality  Of  Service  (QoS)  dengan Metode  PCQ  untuk  Manajemen  Bandwidth Internet pada WLAN Politeknik Negeri Madiun.
Journal  of  Computer,  information  system,  & technology management, 2 (1), 7-12.
[3]   Nasrullah,  M.,  &  Riadi,  I.  (2015).  Analisis Kinerja Jaringan Wireless Lan Dengan Menggunakan  Metode  Quality  Of  Service. Sarjana Teknik Informatika, 3 (1), 241-250.
[4]   Nidyasari,  R.,  Murti  ,  C.  A.,  &  Ghozali,  I.  M. (2019).  Analisis  QOS  (Quality  Of  Service) Jaringan UNBK Dengan Menggunakan Microtic Router. Jurnal Ilmiah Nero, 4 (2), 109-116.
[5]   Purwahid,  M.,  &  Ttriloka,  J.  (2019).  Analisis Quality  of  Service  (QOS)  Jaringan  Internet Untuk Mendukung Rencana Strategis
Infrastruktur  Jaringan  Komputer  Di  SMK  N  I Sukadana. JTKSI, 2 (3), 101-109.
[6]   Raintung,  R.  A.,  Dengen,  N.,  &  Indrayani  ,  N. (2018). Analisis QoS Jaringan Internet
Menggunakan Metode RMA (Reliability, Maintainability,  Availability)  di  Balai  Pelatihan Kesehatan  Provinsi  Kalimantan  Timur.  (pp.  46- 49).  Samarinda:  Prosiding  Seminar  Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi .
[7]   Ramadhan  ,  H.,  Saputra,  E.,  &  Fronita,  M. (2016).  Analisis  Kualitas  Layanan  Jaringan Internet Menggunakan Metode RMA (Realibility,  Maintainability,  And  Availaibility) Dan QOS (Quality Of Service). Jurnal Rekayasa Dan Manajemen Sistem Informasi, 2 (2), 56-60.
[8]   Riadi, I., & Haryanto, M. D. (2014). Analisis Dan Optimalisasi  Jaringan  Menggunakan  Teknik Load Balancing. Jurnal Sarjana Teknik Informatika, 2 (2), 1370-1378.
[9]   Sabloak,  S.,  WIjaya,  J.,  &  Arman,  M.  (2018). Analisis Pemantauan Lan menggunakan Metode QOS  dan  Pengklasifikasian  Status  Jaringan Internet  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes. Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan, 4 (2), 131-140.
[10]  Sugiantoro,  B.,  &  Mahardika,  Y.  B.  (2017). Analisis  Quality  Of  Service  Jaringan  Wireless Sukanet  Wifi  Di  Fakultas  Sains  Dan  Teknologi UIN Sunan Kalijaga. Jurnal Teknik Informatika, 10 (2), 191-201.