Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 108-117

## Teknik Data Mining Dalam Prediksi Jumlah Siswa Baru Dengan Algoritma Naive Bayes
Aston Maruli Sitompul 1 , Suhada 2 , Saifulah 3
1,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 astonsitompul66@gmail.com, 2 suhada.atb@gmail.com,
3 saiful_siantar@yahoo.com

## Abstract
Sukosari Public Elementary School 095126 is an elementary school located in Gunung Malela  sub  district,  Simalungun  Regency.  Prediction  is  an  important  tool  in  planning effective  and  efficient,  especially  in  the  field of  education.  In  the modern  world  knowing the situation to come is not only important to see the good or bad but also aims to make forecast preparation. An important step after a prediction has been made is to verify the prediction in such a way that it reflects past data and the underlying system that underlies the request. As long as the prediction representation can be trusted, the predicted results can  continue  to  be  used.  Schools  are  formal  educational  institutions  that  systematically carry out guidance, teaching, and training programs in order to help students to be able to  develop  their  potential  both  in  terms  of  moral,  spiritual,  intellectual,  emotional  and social  aspects.  The  inference  method  used  is  the  Naive  Bayes  method,  the  system  will input  student  data  such  as  the  criteria  needed  for  admission  of  new  students  at  SD  N 095126 Sukasari by collecting data on Indonesia Smart Cards (KIP), BPJS cards, Parent income,  these  data  will  be  grouped  and  obtained  from  the  past  period  is  processed  into the system and training process with the Rapid Miner application.
Keywords: Sukosari  095126  Elementary  School  Students,  Prediction,  Data  mining, Naive Bayes

## Abstrak
SD Negeri Sukosari 095126 adalah sekolah dasar yang berada di kecamatan gunung malela  Kabupaten  Simalungun.  Prediksi  merupakan  alat  bantu  yang  penting  dalam perencanaan yang efektif dan efisien khususnya dalam bidang pendidikan.   Dalam dunia modern  mengetahui  keadaan  yang  akan  datang  tidak  saja  penting  untuk  melihat  yang baik  atau  buruk  tetapi  juga  bertujuan  untuk  melakukan  persiapan  peramalan.  Langkah penting  setelah  prediksi  dilakukan  adalah  verifikasi  prediksi  sedemikian  rupa  sehingga mencerminkan data masa lalu dan sistem penyebab yang mendasari permintaan tersebut. Sepanjang  representasi  prediksi  tersebut  dapat  dipercaya,  hasil  prediksi  dapat  terus digunakan.  Sekolah  merupakan  lembaga  pendidikan  formal  yang  sistematis melaksanakan  program  bimbingan,  pengajaran,  dan  latihan  dalam  rangka  membantu siswa  agar  mampu  mengembangkan  potensinya  baik  yang  menyangkut  aspek  moral, spiritual, intelektual, emosional maupun sosial. Metode inferensi yang digunakan adalah metode  naive  bayes  sistem  akan  menginput  data  siswa  seperti  Oleh  karena  itu  kriteria yang  diperlukan  untuk  penerimaan  siswa  baru  SD  N  095126  Sukasari  dengan menggumpulkan data Kartu Indonesia Pintar (KIP), kartu BPJS, Penghasilan orang tua data  ini  akan  dikelompokan  dan  diperoleh  dari  periode  lalu  diolah  kedalam  sistem  dan proses pelatihan dengan aplikasi Rapid Miner.
Keywords: Siswa SDN Sukosari 095126, Prediksi, Data mining, Naive Bayes
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 108-117

## 1. Pendahuluan
Dengan  berkembangnya  teknologi  saat  ini  hampir  semua  perangkat  komputer mampu  menghasilkan  sistem  yang  lebih  handal.  Di  masa  mendatang  diperkirakan semua  perangkat  elektronik  dan  komputer  akan  jauh  lebih  cerdas  dan  mampu mengembangkan  aplikasi  –  aplikasi  yang  dapat  diaplikasikan  dalam  kehidupan nyata. Bisa digunakan dalam memprediksi hal – hal yang akan terjadi. Salah satunya Data  mining  yang  dapat  memprediksi  sesuatu  yang  akan  terjadi  dengan  metode naive  bayes. Naive  Bayes  merupakan  teknik  prediksi  yang  bebasis  probabilistik sederhana  berdasarkan  penerapan  teorema  Bayes  menggukan  asumsi  ketidak tergantungan  yang  kuat.  Model  fitur  independen  adalah  metode  yang  digunakan naive bayes.
SD  Negeri  Sukosari  095126  adalah  sekolah  dasar  yang  terletak  di  kabupaten simalungun. Mampu menerima  siswa baru setiap  tahunya dengan  kapasitas  tertentu. Pihak  guru  memiliki  kendala  dalam  penerimaan  siswa  baru  karena  jumlah  siswa yang mendaftar pada SD Negeri Sukosari 095126 meningkat setiap tahunnya hal ini dikarenakan laju pertumbuhan penduduk  yang terus meningkat. Melihat kondisi ini pihak  sekolah  tidak  memiliki  persediaan  vasilitas  lebih  untuk  penambahan penerimaan siswa baru.
Untuk mengatasi masalah yang kompleks penulis menggunakan  jaringan Data mining dengan  menggunakan  metode Naive  Bayes. Digunakan  sebagai  metode  prediksi penerimaan  siswa  baru  di  SD  Negeri  Sukosari  095126.  Ada  5  peran  data  mining  yaitu estimasi,  prediksi,  kalasifikasi, clustering ,  asosiasi. Naive  Bayes merupakan  merupakan sebuah  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana  yang  menghitung  sekumpulan probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai  dari  dataset  yang diberikan  [1].  (Alvino  Dwi  Rachman  Prabowo)  menerapkan  naïve  bayes  dengan hasil  bahwa  algoritma  PSO  dapat  digunakan  sebagai  algoritma  feature selection yaitu dengan pembobotan atribut. Dari berawal pengolahan data dengan 16 atribut  didapat  nilai  akurasi  82,19%,  setelah  dilakukan  pembobotan  atribut  dengan algoritma PSO nilai akurasinya bertambah menjadi 89,70%.
Naive  Bayes adalah  metode  yang  dikembangkan  oleh  ilmuan  inggris  Thomas  Bayes, yaitu  memprediksi    peluang  dimasa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya sehingga  dikenal  sebagai Teorema  Bayes [2] . Oleh  karena  itu  kriteria  yang  diperlukan untuk penerimaan siswa baru SD N 095126 Sukasari dengan menggumpulkan data siswa berdasarkan  jarak  rumah,  usia,  Tk/Paud,  Penerima  Kip,  Penghasilan  orang  tua  data  ini akan  dikelompokan  dan  diperoleh  dari  periode  lalu  diolah  kedalam  sistem  dan  proses pelatihan dengan aplikasi Rapid Miner. Dengan menggunakan Naive Bayes ini diharapkan dapat  memberikan  alternative  lain  dalam  prediksi  penerimaan  siswa  baru  di  SD  Negeri Sukosari 095126 setiap tahunya.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Data mining
Data mining ialah proses menganalisa data dari persfektif dan menyimpulkannya menjadi  informasi-informasi  penting  yang  dapat  dipakai  untuk  meningkatkan keuntungan, memeperkecil biaya pengeluaran,  atau bahkan  kedua  nya  (Saleh,2015). Selain  pengertian  di  atas  beberapa  definisi  juga  diberikan  seperti. Data  mining atau penambangan data dapat didefinisikan  sebagai proses  seleksi, eksplorasi, dan pemodelan dari sejumlah besar data untuk menemukan pola atau kecenderungan yang biasanya tidak didasarin keberadaannya (Soepomo, 2014).

## 2.2. Klasifikasi
Klasifikasi  Naive  bayes  ialah  klasifikasi  berdasarkan  teorema  bayes  dan  digunakan untuk  menghitung  probabilitas  tiap  kelas  dengan  asumsi  bahwa  antar  satu  kelas  dengan
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 108-117
kelas  lain  tidak  saling  tergantung  atau  independent  (Nugroho  &Subanar  2013). Komponen-komponen utama dari proses klasifikasi antara lain (Rodiyansyah, 2014):
a) Kelas,  yaitu  merupakan  variabel  tidak  bebas  yang  merupakan  dari  hasil klasifikasi.
b) Prediktor,  merupakan  variable  bebas  suatu  model  berdasarkan  dari  karakteristik atribut data yang diklasifikasi.
c) Set  data  pelatihan,  yaitu  sekumpulan  data  lengkap  yang  berisi  kelas  dan  predictor untuk dilatih agar model dapat mengelompokan ke dalam kelas yang tepat.
d) Set  data  uji,  berisi  data-data  baru  yang  akan  dikelompokan  oleh  model  guna mengetahui akurasi dari model yang telah dibuat.

## 2.3. Naive Bayes
Naive  Bayes  ialah  sebuah  pengklasifikasian  probabilitas  dengan  menjumlahkan frekuensi  dan  kombinasi  dari  nilai  dataset  yang  diberikan  (Manalu,  Sianturi  & Manalu,  2017). Naive  Bayes  merupakan  pengklasifikasian  dengan  metode probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukankan  oleh  ilmuan  inggris  Thomas  B ayes, yaitu  memprediksi  peluang  dimasa  depan  berdasarkan  pengalaman  sebelumnya senhingga  dikenal  sebagai  Teoroma  Bayes,  Teoroma  tersebut  dikombinasikan dengan “naive”dimana diasumsikan kondisi antara atribut saling bebas.
Kelebihan algoritma Naive Bayes Casifer lebih mudah untuk digunakan karena hanya memiliki  alur  perhitungan  yang  tidak  panjang,  hanya  memerlukan  sejumlah  kecil  data pelatihan untuk mengestimasi parameter (rata-rata variasi variabel) yang untuk klasifikasi, dan  tokoh  terhadap  atribut  yang  tidak  relavan.  Untuk  menyelesaikan  metode  Naive Bayes  dapat  dilakukan  dengan  persamaan-persamaan  sebagai  berikut  (Fadlan, Ningsih, & Windarto, 2018) :
P(H/X) = (1) Dimana : X : Data dengan class yang belum diketahui
H : Hipotesis data merupakan suatu spesifik
P(H/X): Probabilitas hipotesis H berdsarkan 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 Penjabaran  lbih  lanjut  rumus  Bayes  terebut  dilakukan  dengan  menjabarkan (C/XI....Xn) menggunakan aturan perkalian sebagai berikut P(C/ x1,......,xn = P(C) P(x1,....,xn|C) = P(C)P(X1|C)P(X2,......,Xn|C,X1)
= (C)P(X1|C)P(X2|C,X1)P(X3, ....Xn|C,X1,X2 = (C)P(X1|C)P(X2|C,1)P(X3|C, X1,X2) P(X4,.....Xn|C,X1,X2,X3) = P(C) P (X1|C)P(X2|C,X1)P(X3|C,X1,X2) ....P (Xn|C,X1,X2,X3,....,Xn-1 (2)
Dapat  diihat  bahwa  semakin  banyak  faktor-faktor  yang  semakin  kompleks  yang mempengaruhi  nilai  probabilitas,  maka  semakin  mustahil  untu k  menghitung  nilai tersebut satu persatu. Akibatnya perhitungan semakin sulit untuk dilkukan,  disinilah digunakan asumsi, indepensi yang sangat tinggi, bahwa masing -masing atribut dapat saling bebas. Dengan asumsi tersebut, diperlukan persamaan (3) :
P(Xi|c, Xj) = P(Xi|C) ..... (3) P(C|X1,....., Xn =P(X1|C) (4)
Keterangan empat (4) merupakan Teorema Bayes yang kemudian akan digunakan untuk  melakukan  perhitungan  klasifikasi.  Untuk  klasifikasi  dengan  data  continue
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 108-117
atau  data  angka  mengunakan  rumus  distribusi  Gaussian  dengan  dua  parameter  : mean µ dan varian σ :
P(Xi =Xi|C = cj) = √ (5)
Dimana :
P : Peluang
Xi : Atribut ke i Xj : Nilai atribut ke i C : Kelas yang dicari Ci : Sub kelas Y yang dicari µ : Devinisi standar, menyatakan varian seluruh atribut
Dalam  metode  Naive  Bayes  diperlukan  data  latih  dan  data  uji  yang  ingin diklasifikasikan,  dalam  Naive  Bayes  sebanyak  data  latih  yang  dilibatkan,  semakin baik  hasil  yang  prediksi  yang  diberikan.  Menghitung  P(Ci)  yang  merupakan probabiitas  prior  untuk  setiap  sub  kelas  C  yang  akan  dihasilkan  menggunakan persamaan :
P(ci) =
(6)
Dimana Si ialah jumlah data training dari kategori Ci, dan S adalah jumlah total data  training.  Menghitung  P(Xi|Ci)  yang  merupakan  probabilitas  posterior  Xi dengan syarat C menggunakan Persamaan 4 (empat)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  ini  disajikan  sesuai  penelitian  yang  dilakukan.  Data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  yang  diperoleh  langsung  dari  pihak  sekolah  untuk menentukan  apakah  siswa  tersebut  layak  atau  kurang  layak  di  sekolah  tersebut.  Kriteria yang  di  tentukan  yaitu  Jarak  Rumah,  Usia,  TK/PAUD,  KIP  dan  Penghasilan  Ortu. Selanjutnya data yang telah didapatkan ditransformasikan  ke format data excel 2010 dan dilakukan  perhitungan  manualnya.  Kemudian  data  tersebut  diuji  dengan software Rapidminer versi 5.3 . Sehingga dapat diketahui berapa nilai klasifikasi Layak dan Tidak Layak.
Proses  pengolahan  data  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  dengan  cara melakukan  proses  perhitungan  manual  dengan  Ms.  Excel  2010.  Berikut  uraian perhitungan  manual  proses  klasifikasi  dalam  menentukan  apakah  siswa  tersebut  layak atau tidak layak untuk diterima di SD N 095126 sukosari . Dalam proses pengklasifikasian Kelayakan siswa dilakukan dengan menentukan data yang digunakan dalam penelitian ini. Berikut data yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penelitian No Nama Jarak Rumah Usia Tk/Paud Penerima Kip Penghasiln Ortu Hasil 1 Walia Anesia Kurang Dari 1 Km 7 Thn Ya Dapat 1.000.000 Layak 2 Nando Saputra Lebih Dari 1 Km 6,5 Thn Ya Dapat 1.000.000 Tidak Layak 3 Prasetio Kurang Dari 1 Km 7 Thn Ya Tidak 1.000.000 Layak 4 Rindi Artika Kurang Dari 1 Km 6,5 Thn Tidak Dapat 1.000.000 Tidak Layak 5 Dewi Pratiwi Kurang Dari 1 Km 7 Thn Ya Tidak 1.500.000 Layak 6 Arya Nanda Prasetiyo Kurang Dari 1 Km 7 Thn Ya Dapat 1.000.000 Layak 7 Aldi Kurang Dari 1 Km 7 Thn Ya Dapat 1.500.000 Layak 8 Anggun Sri Fatmalasari Kurang Dari 1 Km 7 Thn Ya Tidak 2.000.000 Layak
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 108-117
No Nama Jarak Rumah Usia Tk/Paud Penerima Kip Penghasiln Ortu Hasil 9 Andika Fahruzi Raja Gukguk
Lebih Dari 1 Km 7 Thn Ya Dapat 1.500.000 Layak 10 Andi Kurang Dari 1 Km 6,5 Thn Tidak Tidak 3.000.000 Layak 11 Bagas Lebih Dari 1 Km 7 Thn Ya Tidak 3.000.000 Layak 12 Dwi Cancri Handayani Kurang Dari 1 Km 7 Thn Ya Dapat 1.500.000 Layak 13 Elfira Sandra Lebih Dari 1 Km 7 Thn Ya Tidak 1.000.000 Layak 14 Ferdi Vilanuansa Lebih Dari 1 Km 6,8 Thn Tidak Dapat 1.500.000 Layak … … … … … … … … … … … … … … … … 34 Zahira Kurang Dari 1 Km 7 Thn Ya Dapat 1.000.000 Layak 35 Zaenab Kurang Dari 1 Km 7 Thn Ya Tidak 1.000.000 Layak 36 Rakha Pratama Kurang Dari 1 Km 6,8 Thn Ya Dapat 2.000.000 ?? 37 Denny Firmansya h Lebih Dari 1 Km 6,8 Thn Tidak Tidak 1.000.000 ?? 38 Sari Dewi Lebih Dari 1 Km 6,8 Thn Tidak Dapat 1.000.000 ?? 39 Dinda Anjani Lebih Dari 1 Km 6,8 Thn Tidak Tidak 2.000.000 ?? 40 Risky Pratama Kurang Dari 1 Km 6,5 Thn Ya Dapat 3.000.000 ??
Setelah  data  telah  ditentukan,  langkah  selanjutnya  penulis  menghitung  jumlah klasifikasi  Layak  dan  Tidak  Layak  berdasarkan  tabel  1.  Dari  35  data  latih  yang digunakan,  diketahui  kelas  Layak  sebanyak  28  data,  dan  kelas  Tidak  Layak sebanyak  7  data.  Perhitungan  probabilitas  prior  kemungkinan  Layak  dalam menentukan Kelayakan siswa baru dapat dilihat pada persamaan (6), yaitu :
Sedangkan perhitungan probabilitas Tidak Layak yaitu :
Setelah  probabilitas  dari  masing-masing  prior  telah  diketahui,  selanjutnya  penulis menghitung masing-masing probabilitas dari setiap kriteria yang digunakan. Kriteria yang  digunakan  penulis  yaitu  Jarak  Rumah,  Usia,  TK/PAUD,  KIP  dan  Penghasilan Ortu.  Dalam  menentukan  probabilitas  setiap  kriteria,  penulis  menghitung  bagian - bagian  yang  terdapat  pada  setiap  kriteria,  pada  penelitian.  Sehingga  dalam menentukan probabilitas setiap kriteria dilakukan dengan menghitung jumlah Layak dan  Tidak  Layak  pada  bagian-bagian  setiap  kriteria  yang  digunakan.  Sehingga perhitungan  probabilitas  masing-masing  kriteria  dapat  dilihat  pada  beberapa  tabel- tabel  berikut.  Untuk  menghitung  probabilitas  kemungkinan  dari  kriteria  Jarak Rumah  dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Probabilitas Jarak Rumah
No Jarak Rumah Kejadian yang dipilih Probabilitas Layak  Tidak Layak Layak  Tidak Layak 1 Kurang dari 1 km 20 6 0,7143 0,8571 2 Lebih dari 1 km 8 1 0,2857 0,1429 Jumlah 28 7 1 1
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 108-117
Probabilitas pada  kriteria Jarak Rumah  yaitu pada  kategori  Layak pada jarak  rumah kurang  dari  1  km  memiliki  probabilitas  0,7143,  dan  Lebih  dari  1  km  memiliki probabilitas  0,2857.  Sehingga  jumlah  probabilitas  Layak  yaitu  1.  Sedangkan  pada kategori Tidak Layak pada data kurang dari 1 km memiliki probabilitas 0,8571, dan Lebih  dari  1  km  memiliki  probabilitas  0,1429.  Sehingga  jumlah  probabilitas  Layak yaitu 1. Untuk menghitung probabilitas kemungkinan dari kriteria Usia dapat dilihat pada tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Probabilitas Usia
No Usia Kejadian yang dipilih Probabilitas Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak 1 6,5 thn 2 4 0,0714 0,5714 2 6,8 thn 4 3 0,1429 0,4286 3 7 thn 22 0 0,7857 0 Jumlah 28 7 1 1
Probabilitas  pada  kriteria  Usia  yaitu  pada  kategori  Layak  pada  usia  6,5  tahun memiliki  probabilitas  0,0714,  6,8  thn  memiliki  probabilitas  0,1429  dan  7  thn memiliki  probabilitas  0,7857.  Sehingga  jumlah  probabilitas  Layak  yaitu  1. Sedangkan  pada  kategori  Tidak  Layak  pada  pada  usia  6,5  tahun  memiliki probabilitas  0,5714,  6,8  thn  memiliki  probabilitas  0,4286  dan  7  thn  memiliki probabilitas  0.  Sehingga  jumlah  probabilitas  Layak  yaitu  1.  Untuk  menghitung probabilitas kemungkinan dari kriteria TK/PAUD dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Probabilitas TK/PAUD
No  TK/PAUD Kejadian yang dipilih Probabilitas Layak  Tidak Layak  Layak  Tidak Layak 1 YA 26 2 0,9286 0,2857 2 TIDAK 2 5 0,0714 0,7143 Jumlah 28 7 1 1
Probabilitas  pada  kriteria  TK/PAUD  yaitu  pada  kategori  Layak  pada  data  YA memiliki probabilitas 0,9286, TIDAK memiliki probabilitas 0,0714 Sehingga jumlah probabilitas  Layak  yaitu  1.  Sedangkan  pada  kategori  Tidak  Layak  pada  data  YA memiliki probabilitas 0,2857, TIDAK memiliki probabilitas 0,7143 Sehingga jumlah probabilitas  Layak  yaitu  1.    Untuk  menghitung  probabilitas  kemungkinan  dari kriteria Penerima KIP dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Probabilitas Penerima KIP
No KIP Kejadian yang dipilih Probabilitas Layak Tidak Layak Layak Tidak Layak 1 Dapat 16 5 0,5714 0,7143 2 Tidak 12 2 0,4286 0,2857 Jumlah 28 7 1 1
Probabilitas  pada  kriteria  Penerima  KIP  yaitu  pada  kategori  Layak  pada  data  Dapat memiliki  probabilitas  0,5714,  Tidak  memiliki  probabilitas  0,4286  Sehingga  jumlah probabilitas  Layak  yaitu  1.  Sedangkan  pada  kategori  Tidak  Layak  pada  data  Dapat memiliki probabilitas 0,7143,  Tidak  memiliki probabilitas 0,2857.  Sehingga  jumlah
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 108-117
probabilitas  Layak  yaitu  1.    Untuk  menghitung  probabilitas  kemungkinan  dari kriteria Penghasilan Ortu dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Probabilitas Penghasilan Ortu
No  Penghasilan ortu Kejadian yang dipilih Probabilitas Layak  Tidak Layak Layak  Tidak Layak 1 1.000.000 9 5 0,3214 0,7143 2 1.500.000 7 0 0,2500 0 3 2.000.000 8 2 0,2857 0,2857 4 3.000.000 4 0 0,1429 0 Jumlah 28 7 1 1
Probabilitas  pada  kriteria  Penghasilan  Ortu  yaitu  pada  kategori  Layak  pada Penghasilan  1.000.000  memiliki  probabilitas  0,3214,  1.500.000  memiliki probabilitas 0,2500, 2.000.000 memiliki probabilitas 0,2857 dan 3.000.000 memiliki probabilitas  0,1429.  Sehingga  jumlah  probabilitas  Layak  yaitu  1..  Sedangkan  pada kategori  Tidak  Layak  pada  Penghasilan  1.000.000  memiliki  probabilitas  0,7143, 1.500.000  memiliki  probabilitas  0,  2.000.000  memiliki  probabilitas  0,2857  dan 3.000.000 memiliki probabilitas 0. Sehingga jumlah probabilitas Layak yaitu 1. Setelah  masing-masing  probabilitas  kriteria  telah  diketahui,  langkah  selanjutnya adalah  menghitung  nilai  dari  salah  satu  nilai  yang  diberikan  responden  untuk menentukan nilai klasifikasi.
Berdasarkan data  training pada  tabel  1  pada  data  Siswa  36  sampai  dengan  40 dilakukan  klasifikasi  ke  dalam  kelas  Layak.  Rumus  yang  digunakan  dalam menentukan  kelas  Layak  dapat  dilihat  pada  persamaan  (4).  Sehingga  untuk menghitung  nilai  Layak  pada  data  responden  36  sampai  dengan  40  adalah  sebagai berikut.
P(36| Layak) =  P(Jarak  Rumah=Kurang  dari  1  km|Layak)  x    P(Usia =6,8  thn|Layak)  x  P(TK/PAUD=YA|Layak)  x  P(KIP  = Dapat |Layak) x P(Penghasilan Ortu = 2.000.000|Layak)= 0,7143 x 0,1429 x 0,9286 x 0,5714 x 0,2857 = 0,0155 P(37| Layak) = P(Jarak Rumah=Lebih dari 1 km|Layak) x  P(Usia  =6,8 thn|Layak) x P(TK/PAUD=Tidak|Layak) x P(KIP =Tidak|Layak) x P(Penghasilan Ortu = 1.000.000|Layak)=  0,2857  x  0,1429  x  0,0714  x  0,4286  x 0,3214 = 0,0004 P(38| Layak) = P(Jarak Rumah=Lebih dari 1 km|Layak) x  P(Usia  =6,8 thn|Layak)  x  P(TK/PAUD=Tidak|Layak)  x  P(KIP  = Dapat |Layak) x P(Penghasilan Ortu = 1.000.000|Layak)= 0,2857 x 0,1429 x 0,0714 x 0,5714 x 0,3214 = 0,0004 P(39| Layak) = P(Jarak Rumah=Lebih dari 1 km|Layak) x  P(Usia  =6,8 thn|Layak) x P(TK/PAUD=Tidak|Layak) x P(KIP
=Tidak|Layak) x P(Penghasilan Ortu = 2.000.000|Layak) = 0,2857 x 0,1429 x 0,0714 x 0,4286 x 0,2857 = 0,0004
Sedangkan untuk menghitung nilai Tidak Layak  pada data ke -36 sampai dengan 40 rumus yang digunakan sama dengan rumus untuk menentukan nilai Layak. Sehingga untuk mendapatkan nilai dilakukan sebagai berikut :
P(36| Tidak Layak) =  P(Jarak  Rumah=Kurang  dari  1  km|Tidak  Layak)  x P(Usia    =6,8  thn|Tidak  Layak)  x  P(TK/PAUD=YA|Tidak Layak)  x  P(KIP  =  Dapat  |Tidak  Layak)  x  P(Penghasilan Ortu  =  2.000.000|Tidak  Layak)=  0,8571  x  0,4286  x
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 108-117
0,2857 x 0,7143 x 0,2857 = 0,0214 P(37| Tidak Layak) =  P(Jarak  Rumah=Lebih  dari  1  km|Tidak  Layak)  x P(Usia =6,8 thn|Tidak Layak) x P(TK/PAUD=Tidak|Tidak  Layak)  x  P(KIP  =Tidak|Tidak Layak)  x  P(Penghasilan  Ortu  =  1.000.000|Tidak  Layak)=
0,1429 x 0,4286 x 0,7143 x 0,2857 x 0,7143 = 0,0089
Setelah  nilai  Layak  dan  Tidak  Layak  pada  data  36  sampai  dengan  40    telah diketahui.  Selanjutnya  penulis  melakukan  perhitungan  maksimal  masing -masing klasifikasi.  Perhitungan  data  responden  36  sampai  dengan  40  untuk  menghitung pemaksimalan nilai Layak yaitu P(Layak|C) = P(Rn|C) * P(Layak)
= P(36|C) * P(Layak) =  0,0155 x 0.8 = 0,0124
Sedangkan perhitungan maksimal nilai Tidak Layak pada data responden 36  sampai dengan 40 yaitu :
(Tidak Layak|C) = P(Rn|C) * P(Tidak Layak)
= P(36|C) * P(Tidak Layak)
=  0,0214 x 0.8 = 0,0043
Setelah  menghitung  pemaksimalan  dari  nilai  Layak  dan  Tidak  Layak,  selanjutnya penulis  membandingkan  nilai  Layak  dan  Tidak  Layak.  Seh ingga  dapat  diketahui siswa tersebut termasuk kedalam kategori Layak atau Tidak Layak.
R101 =  Layak >= Tidak  Layak
= 0,0124  >= 0,0043
= 0,0124  (Layak). R102 =  Layak >= Tidak  Layak = 0,0003 >= 0,0018 = 0,0018 (Tidak  Layak).
R103 =  Layak >= Tidak  Layak = 0,0003 >= 0,0018 = 0,0018 ( Layak).
Sehingga  dari  data  perbandingan  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  data  testing  dari  data siswa  36  dan  40  memiliki  klasifikasi  Layak  Sedangkan    dari  data  siswa  37,38  dan  39 memiliki  Tidak  Layak  Pada  tahap  selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  data menggunakan  tools  rapidminer.  Hasil  akhir  yang  akan  ditampilkan  adalah  berupa SimpleDistrubition yaitu  menentukan  banyaknya  nilai  dari  data  Layak    dan  Tidak Layak.  Dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Hasil Akhir
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 108-117
Berdasarkan gambar 1 menjelaskan bahwa kelas Layak memiliki nilai klasifikasi/probabilitas  0,800  sedangkan  kelas  Tidak  Layak  mendapatkan  nilai klasifikasi/probabilitas  0,200.  Sehingga  berdasarkan  data  hasil  klasifikasi  pada  gambar  2 didapatkan grafik hasil dari RapidMiner 5.3 berikut ini :
Gambar 2. Grafik klasifikasi
Berdasarkan  pada  gambar  2.  dapat  diketahui  bahwa  pada  titik  berwarna  merah  (Tidak Layak) memiliki node sebanyak 7, sedangkan pada titik berwarna biru (Layak) memiliki node  sebanyak  28.  Akurasi  Hasil  pengujian  Model  Algoritma  Naive  Bayes Classfier ditunjukan pada gambar berikut:
Gambar 3. Nilai Accuracy Performance Keterangan :
a) Jumlah  prediksi  Layak  dan  kenyataannya  benar  Layak  adalah  24 record (FN).
b) Jumlah  prediksi  Layak  dan  kenyataannya  benar  Tidak  Layak  adalah  2 record (TN).
c) Jumlah  prediksi  kurang  Tidak  Layak  dan  kenyataannya  benar    Layak adalah 4 record (FP).
d) Jumlah prediksi Tidak  Layak dan kenyataannya benar Tidak  Layak adalah 5 record (TP).
e) Pada  gambar  diatas  dapat  dilihat  Nilai Accuracy sebesar  85.00  %. class precision pada prediksi  Layak memiliki  nilai  92.31%,  sedangkan  pada prediksi Tidak Layak memiliki nilai 55,56%. Class recall pada true Layak memiliki  nilai  85,71%,  sedangkan  pada true Tidak  Layak  memiliki  nilai
71,43 %.

## 4. Kesimpulan
Berdasarka  hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  maka  diperoleh  kesimpulan sebagai berikut:
a) Penerapan  data  mining  dalam  menentuka  klasifikasi  penerimaan  siswa  baru dapat  digunakan  untuk  memprediksi  layak  atau  tidak  layak  seorang  siswa dapat diterima dengan menggunakan algoritma naïve bayes.
Vol. 2 , No. 2 , April (202 1 ), pp. 108-117
b) Algoritma  naïve  bayes  sangat  cocok  dterapkan  dalam  memprediksi  peluang dimasa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya  memudahkan dalam penerimaan siswa baru.
c) Metode  naïve  bayes  memanfaatkan  data  training  untuk  menghasilkan probabilitas  setiap  kriteria  untuk  class  yang  berbeda,  sehingga  nilai -nilai probabilitas  dari  kriteria  tersebut  dapat  dioptimalkan  untuk  memprediksi kelayakan  penerimaan  siswa  baru  berdasarkan  proses  klasifikasi  yang dilakukan oleh metode naïve bayes itu sendiri.
d) Penelitian ini hanya menggunakan data umum untuk mendapatkan hasil yang lebih  spesifik  disarankan  untuk  penelitian  selanjutnya  untuk  memaparkan variable yang lebih jelas.
e) Perlu dikembangkan penelitian  yang  lebih mendalam dan  variable  algoritma pelatihan  supaya  mendapatkan  hasil  yang  lebih  optimal  dengan  waktu pelatihan yang lebih singkat lagi.

## Daftar Pustaka
[1] V.  Rizqiyani,  A.  Mulwinda,  And  R.  Defi  Mahadji  Putri,  “Klasifikasi  Judul  Buku Dengan  Algoritma  Naive  Bayes  Dan  Pencarian  Buku  Pada  Perpustakaan  Jurusan Teknik Elektro,” J. Tek. Elektro , Vol. 9, No. 2, Pp. 60–65, 2017.
[2] T. Imandasari, E. Irawan, A. P. Windarto, And A. Wanto, “Algoritma Naive Bayes Dalam  Klasifikasi  Lokasi  Pembangunan  Sumber  Air,” Semin.  Nas.  Ris.  Inf.  Sci. , 2019, Doi: 10.30645/Senaris.V1i0.81.
[3] J.  Eska,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penjualan  Wallpaper Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Jurteksi  (Jurnal  Teknol.  Dan  Sist.  Informasi) , Vol. 2, 2018, Doi: 10.31227/Osf.Io/X6svc.
[4] Dan G. F. Ade Bastian, Harun Sujadi, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Analysis Pada Penyakit Menular Manusia (Studi Kasus Kabupaten Majalengka),” No. 1, Pp. 26–32, 2018.
[5] R.  W.  Sari  And  D.  Hartama,  “Data  Mining :  Algoritma  K-Means  Pada Pengelompokkan  Wisata  Asing  Ke  Indonesia  Menurut  Provinsi,” Semin.  Nas. Sains Teknol. Inf. , Pp. 322–326, 2018.
[6] H. Sulastri And A. I. Gufroni, “Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Penderita,” Vol. 02, Pp. 299–305, 2017.
[7] T.  Khotimah,  “Pengelompokan  Surat  Dalam  Al  Qur’an  Menggunakan  Algoritma K-Means,” Simetris , Vol. 5, No. 1, Pp. 83–88, 2014.