e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26470 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26470
Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Analisis Pengaruh Faktor Pendidikan Terhadap Peningkatan Kesehatan Masyarakat
Fathurrahman 1* , Yupi Kuspandi Putra 2 , Muh. Adrian Juniarta Hidayat 3 1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Hamzanwadi *fathurrahman.bloger@gmail.com

## Abstrak
Kesehatan  dan  Pendidikan  adalah  modal utama  dalam  mewujudkan kemajuan  bangsa.  Karena  sumber  daya manusia yang  berkualitas dan  produktif  adalah yang  memiliki  tingkat  Kesehatan  yang  baik. Masyarakat yang memiliki Pendidikan rendah biasanya tidak dapat menerima informasi perkembangan jaman tentang kesehatan, mereka  lebih  memilih  penanganan  kesehatan  secara  tradisional  seperti  pergi  berobat  ke  dukun  atau  tabib dibandingkan pergi ke dokter. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh faktor Pendidikan terhadap Kesehatan masyarkat. Data yang diperoleh melalui survey dan pendataan yang dilakukan pada program Sustainable Development Goals (SDGs) atau yang bisa kita artikan sebagai tujuan pembangunan berkelanjutan. diperoleh data sebanyak 4429 data yang meliputi: Data ekonomi, data kesehatan, data kemiskinan, data gender, data  pendidikan  dan  data  lingkungan.  Data  yang  didapat  digunakan  peneliti  sebagai  atribut  atau  variable pendukung  pangambilan  keputusan.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  klasifikasi  dengan  algoritma  Naïve Bayes  dengan  nilai  akurasi  sebagai  nilai  akhir  dari  penelitian.  Pegolahan  data  menggunakan  software  Rapid Miner. dari hasil pengujian ternyata memiliki tingkat akurasi sebesar 65,19%. Pengujian dilakukan menggunakan k-fold validation yaitu dimulai dari k-fold validation 2 sampai dengan 10. Dan Nilai akurasi tertinggi terdapat pada k-fold ke 6
Kata kunci: Algoritma Naïve bayes, Kesehatan, Pendidikan

## Abstract
Health and Education are the main capital in realizing the nation's progress. Because quality and productive human resources are those who have a good level of health. People who have low education usually cannot receive current information about health, they prefer traditional health care such as going to a shaman or healer rather than going to the doctor. The aim of this research is to determine the influence of educational factors on public health.  Data obtained  through  surveys  and  data collection  carried  out  in  the  Sustainable  Development Goals (SDGs) program or what we can interpret as sustainable development goals. 4429 data were obtained which included: economic data, health data, poverty data, gender data, education data and environmental data. The data obtained  is  used  by  researchers  as  attributes  or  variables  to  support  decision  making.  This  research  uses  a classification method with the Naïve Bayes algorithm with the accuracy value as the final value of the research. Data processing uses Rapid Miner software. From the test results it turns out to have an accuracy rate of 65.19%. Testing was carried out using k-fold validation, starting from k-fold validation 2 to 10. And the highest accuracy value was found at k-fold 6.
Keywords: Naïve bayes Algorithm, Health, Education

## 1. Pendahuluan
Pembangunan  nasional  adalah  pembangunan manusia seutuhnya serta pembangunan seluruh aspek kehidupan masyarakat. Hakikat
pembangunan  ini  mengandung  makna  bahwa pembangunan nasional bertujuan untuk mencapai  keseimbangan,  keserasian  dan keselarasan seluruh aspek-aspek pembangunan.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26470 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26470
Program  pembangunan  nasional  harus  dapat direncanakan  dengan  baik  dan  terpadu  secara menyeluruh untuk mencapai sasaran pembangunan tersebut.
Pembangunan  nasional  yang  berkelanjutan ditujukan untuk meningkatkan kualitas kehidupan bangsa, sehingga diharapkan mampu mencapai ketentraman  dan  kesejahteraan  lahir  batin  bagi seluruh  masyarakat.  Dalam  mewujudkan harapan-harapan tersebut pemerintah selama ini berupaya  melaksanakan  pembangunan  di berbagai bidang dan sektor pembangunan. Hal ini diwujudkan dengan program-program pembangunan yang bertahap, yang disesuaikan dengan  kondisi  dan  kebutuhan  masyarakat. Pembangunan betahap ini pada akhirnya disusun dalam  bentuk  program  pembangunan  jangka pendek  dan  program  pembangunan  jangka panjang.
Pendidikan  pada  hakekatnya  merupakan  usaha sadar manusia untuk mengembangkan kepribadian  dan  meningkatkan  di  dalam  dan  di luar  sekolah  dan  berlangsung  seumur  hidup. Peningkatan  kualitas  sumberdaya  manusia dilakukan  melalui  pendidikan.  Bukan  hanya pendidikan  dalam  arti  sempit  di  sekolah,  tetapi juga  dalam  arti  yang  lebih  luas  mencakup pendidikan  dalam  keluarga  dan  masyarakat, karena  pendidikan  pada  dasarnya  merupakan suatu  proses  pembudayaan  sikap,  watak  dan perilaku  yang  berlangsung  sejak  dini,  bahkan
sejak manusia berupa janin dalam rahim seorang ibu.  Disamping  pendidikan,  usaha  untuk meningkatkan  kualitas  sumberdaya  manusia dapat juga dilakukan melalui perbaikan kesehatan masyarakat. Berbagai studi membuktikan bahwa pembangunan  SDM  khususnya  dibidang kesehatan  secara  signifikan  telah  menaikan produktifitas dan tingkat pendapatan masyarakat. Melalui upaya ini diharapkan akan tercapai derajat kesehatan masyarakat yang lebih tinggi sehingga memungkinkan masyarakat hidup lebih produktif, baik  secara  ekonomi  maupun  sosial,  dan  pada akhirnya  dapat  meningkatkan  taraf  dan  kualitas hidup serta kecerdasan dan kesejahteraan rakyat pada umumnya.
Tercapainya  keluarga  sehat  yang  dilandasi pengetahuan  yang  baik  dapat  menimbulkan kesadaran  diri  untuk  memelihara  lingkungan, mencegah  penyakit  dan  mempertahankan kesehatan.  Keluarga  dapat  menciptakan lingkungan  yang  sehat  untuk  anggota keluarganya sehingga dapat mencegah berbagai macam penyakit.
Kecamatan  Suralaga  merupakan  salah  satu wilayah  di  Kabupaten  Lombok  Timur  yang merupakan  salah  satu  daerah  yang  tergolong cukup  memperhatikan  pentingnya  pendidikan. Data  yang  diperoleh  melalui  survey  dan pendataan  yang  dilakukan  pada  program Sustainable  Development  Goals  (SDGs)  atau yang  bisa  kita  artikan  sebagai  tujuan
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26470 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26470
pembangunan  berkelanjutan,  diperoleh  data sebanyak  4429  data  yang  meliputi  :  Data ekonomi, data kesehatan, data kemiskinan, data gender,  data  pendidikan  dan  data  lingkungan. Dari semua data yang ada, penulis tertarik untuk mengolah  data  pendidikan  yang  disandingkan dengan  data  kesehatan  untuk  mengetahui pengaruh pendidikan terhadap tingkat kesehatan masyarakat Suralaga.
Berdasarkan  uraian diatas maka  penulis  tertarik untuk  melakukan  penelitian  tentang  “Penerapan Algoritma Naïve Bayes untuk Analisis Pengaruh Faktor  Pendidikan  terhadap  peningkatan Kesehatan  Masyarakat  Kecamatan  Suralaga Kabupaten  Lombok  Timur  –  Nusa  Tenggara Barat”  dan  diharapkan  dapat  membantu menyelesaikan  permasalahan  yang  telah diuraikan diatas..

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Penelitian Terkait
Untuk  menunjang  penelitian  ini,  penulis melakukan  kajian  dari  penelitian  sebelumnya yang  berkaitan.  Kajian  penelitian  sebelumnya terkait dengan penggunaan data mining dengan algoritma Naïve Bayes. Berikut adalah penelitian- penelitian sebelumnya:
- Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Haditsah Annur  dalam  penelitian  yang  berjudul “Klasifikasi masyarakat miskin menggunakan metode  Naïve  Bayes”,  permasalahan  dari
penelitian  ini  adalah  upaya  pengurangan kemiskinan  di  wilayah  kecamatan  Tibawa Kabupaten Gorontalo. Atribut yang digunakan pada penelitian ini adalah umur, Pendidikan, pekerjaan  dan  penghasilan.  Penelitian menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan tingkat akurasi sebesar 73% dan termasuk ke dalam katagori Good [1].
- Penelitian selanjutnya adalah penelitian yang dilakukan  oleh  Essy  Rahma  Meilaniwati dengan  judul  “Klasifikasi  penduduk  miskin penerima PKH menggunakan metode Naïve Bayes  dan  KNN”. Penelitian  yang dilakukan bertujuan untuk mengklasifikasikan penduduk yang  berhak  menerima  PKH.  Metode  yang digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Klasifikasi dengan algoritma Naïve Bayes dan KNN.  Dari  penelitian  ini  algoritma  Naïve Bayes  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar 66,096%  sedangkan  KNN  memiliki  nilai akurasi  sebesar  76,695%.  Nilai  akurasi  ini didapat dari atribut yang digunakan yaitu usia, status kehamilan, Pendidikan tertinggi kepala keluarga, kepemilikan aset bergerak dan aset tidak bergerak [2].
- Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Eka  Fitiani dengan  judul  “Perbandingan  algoritma  C4.5 dan  Naïve  Bayes  untuk  menentukan kelayakan  penerimaan  bantuan  program keluarga  harapan”.  Penelitian  ini  dilakukan karena  permasalahan  yang  sering  terjadi
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26470
Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26470
yaitu  bantuan  yang  diberikan  tidak  tepat sasaran,  jadi  dari  penelitian  ini  didapatkan output  masyarakat  layak  dan  tidak  layak untuk  menerima  bantuan  PKH  tersebut. Pengolahan data menggunakan data mining dengan metode klasifikasi dan algoritma C4.5 dan Naïve Bayes. Nilai akurasi yang didapat menggunakan  tools  Rapid  Miner  adalah 91,25  untuk  C4.5  dengan  katagori  excellent classification, sedangkan untuk Naïve Bayes mendapatkan  nilai  akurasi  sebesar  87,11% juga  masuk  kedalam  katagori  excellent classification.  Sehingga  disimpulkan  bahwa dua algoritma tersebut layak digunakan untuk diterapkan pada kelayakan PKH [3].
- Penelitian berikutnya dilakukan oleh Ahmadi Irmansyah  Lubis  dan  kawan-kawan  dalam judul “Komparasi Akurasi pada Naïve Bayes dan  Random  Forest  dalam  Klasifikasi Penyakit Liver”. Penelitian dilakukan dengan tujuan  untuk  mengetahui  kinerja  dari  dua algoritma yang digunakan dalam mengklasifikasikan data pasien penyakit liver.
Pengolahan  data  menggunakan  metode klasifikasi dengan perhitungan menggunakan Confusion  Matriks  sehingga  menghasilkan nilai akurasi sebesar 70,60% untuk Random Forest  dan  55,80%  untuk  algoritma  Naïve Bayes.  Pada  penelitian  ini  pengujian  data memiliki  583  record  data,  10  kriteria  dan  1 variabel  kelas  serta 2  variabel  kelas  atribut.
Data  diperoleh  dari  UCI  iMachine  Learning iRepository. Kesimpulan yang didapat bahwa algoritma Random Forest memiliki performance terbaik untuk mengklasifikasikan data tersebut [4].
- Selanjutnya  penelitian  yang  berjudul “Klasifikasi  Penerima  Program  Indonesia Pintar Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan  Random  Forest”  yang  dilakukan  oleh Andi  Suandi  dkk.  Penelitian  ini  dilakukan untuk memprediksi penerima PIP menggunakan  Machine  Learning  agar memudahkan dalam pengambilan keputusan. Pada  penelitian  ini  pengolahan  data menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  dan Random  Forest.  Lokasi  penelitian  dilakukan di SMK Negeri 1 Cirebon. Pada dataset yang digunakan  peneliti  menggunakan  atribut pekerjaan  orang  tua,  jumlah  penghasilan orang tua, jumlah tanggungan orang tua dan penghasilan ayah, penghasilan ibu, penerima KIP serta keluarga penerima bantuan sosial lainnya. Hasil dari penelitian ini memperoleh nilai akurasi tertinggi 99,96% pada algoritma Naïve  Bayes  dan  78,42%  untuk  algoritma Random Forest [5].
2.2. Landasan Teori
1. Data Mining
Data  mining  adalah  sebuah  proses  pemodelan dengan  menggunakan  metode  tertentu  yang
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26470 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26470
digunakan  untuk  mendapatkan  informasi  yang bermanfaat  untuk  ilmu  pengetahuan[6].  Data mining  juga  merupakan  sebuah  proses penambangan  data  untuk  mendapatkan  sebuah informasi yang selama ini belum dapat diketahui dari sebuah data [7].
Data mining juga sebuah proses otomatis untuk menganalisa  sebuah  data  yang  menggunakan beberapa  teknik  pembelajaran  mesin  (machine learning). Ada beberapa sifat dan teknik dari data mining yaitu :
a. Clasifikation (Prediktive)
b. Clustering (Deskriptive)
c. Association Rule Discovery (Descriptive)
d. Regression (Predictive)
e. Deviation Detection (Predictive) [8]
2. Algoritma
Algoritma  adalah  tahapan  logis  dalam menyelesaikan  masalah  yang  tersusun  secara sistematis untuk mendapatkan sebuah keputusan yang tepat [9].
3. Naïve Bayes
Teorema  Bayes  dkemukakan  pertama  kali  oleh seorang ilmuwan Inggris, yang Bernama Thomas Bayes  dengan  memprediksi  peluang  di  masa yang  akan  datang  berdasar  pada  pengalaman dimasa  lalu.  Pada  teorema  bayes  ini  di kombinasikan  dengan  naïve  yang  memiliki  arti bahwa  setiap  atribut  memiliki  sifat  yang  bebas [10].
Naïve  bayes  adalah  metode  klasifikasi  yang memprediksi  probabilitas  kelas  sehingga menghasilkan  tingkat  akurasi  yang  terbaik dengan waktu yang efisien. Persamaan teorema Naïve Bayes yaitu:
𝑃(𝐶𝑖|𝑋) ⬚ = 𝑃(𝑋|𝐶𝑖)𝑃(𝐶𝑖) ⬚

## 𝑃(𝑋)
Dimana :
P(Ci|X)  :  Probabilitas  hipotesis  Ci  jika  diberikan fakta atau record X (Posterior probability) P(X|Ci)  :  Mencari  nilai  parameter  yang memberikan kemungkinan terbesar (likelihood) P(Ci) : Prior probability dari X (Prior probability) P(X) : Jumlah probability tupe yang muncul [11] 4. Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  sebuah  proses  menganalisa data  yang  dapat  menciptakan  pola-pola  untuk membentuk  kelas-kelas  yang  ada  pada  data, pola-pola yang terbentuk sering disebut klasifikasi yang  digunakan  untuk  memprediksi  kelas  dari suatu objek yang belum memiliki label [12].
Tujuan  dilakukan  klasifikasi    adalah  untuk mendapatkan  model  yang  dapat  membedakan atribut  menjadi  katagori  atau  kelas  pada trainingset,  yang  kemudian  digunakan  untuk mengklasifikasikan  atribut  yang  belum  memiliki kelas [13].
5. K-Fold Cross Validation
K-Fold  Cross-Validation  adalah  sebuah  metode yang digunakan mengevaluasi performance dari model klasifikasi yang memisahkan data menjadi
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26470 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26470
dua bagian yaitu data uji dan data latih. Metode ini digunakan  karena  dapat  mengefisienkan  waktu dengan  tetap  menfokuskan  pada  hasil  yang akurat [14].
6. Confusion Matrix Confusion matrix adalah salah satu metode yang digunakan  untuk  mengukur  performance  dari metode  klasifikasi.  Confusion  Matrix  digunakan untuk  membandingkan  hasil  dari  klasifikasi dengan hasil klasifikasi oleh sistem. Ada 4 isitlah yang digunakan dalam Confusion Matrix sebagai hasil  dari  representasi.  Empat  istilah  itu  adalah True  Positive  (TP),  True  Negative  (TN),  False Positive (FP), False Negative (FN). Dimana nilai True  Negative  adalah  data  yang  benar-benar negative, sedangkan False Positive adalah data negative  yang  terdeteksi  sebagai  data  positive [15].
7. Area Under Curve (AUC)
Area  Under  Curve  (AUC)  merupakan  daerah dibawah  Receiver  Operating  Characteristic (ROC)  yang  merupakan  sebuah  kurva  yang didapat  dari  titik  potong  antara  sensitivitas  dan spesifisitas.  AUC  memiliki  nilai  antara  0  dan  1 yang  dapat  memberikan  gambaran  tentang keseluruhan  penghitungan  sesuai  model  yang digunakan.  Semakin  besar  area  under  curve maka semakin baik dalam memprediksi variable- variabel yang akan diteliti [16].
3. Metode Penelitian
3.1. Metode Pengumpulan Data
1. Observasi
Teknik observasi merupakan teknik pengamatan secara langsung terhadap kegiatan yang sedang dilakukan.  Observasi  yang  dilakukan  adalah mengumpulkan  data  dengan  melakukan pengamatan  langsung  ke  lokasi  penelitian  yaitu Kecamatan Suralaga untuk melakukan penelitian dan mencari informasi-informasi yang dibutuhkan dalam menyelesaikan penelitian ini.
2. Wawancara
Melakukan  wawancara  langsung  dengan  pihak kantor  kecamatn  dan  masyarakat  suralaga. Wawancara ini dilakukan untuk mendapatkan izin penelitian  serta  memperoleh  data-data  yang diperlukan dalam penelitian ini.
3. Studi Pustaka
Melakukan  metode  pengumpulan  data dengan cara mencari informasi dan referensi yang sesuai dengan topik penelitian melalui buku-buku,  jurnal  dan  browsing-browsing melaui situs-situs internet.

## 3.2. Tahapan Penelitian
Adapun  tahapan-tahapan  dalam  Penelitian  ini meliputi beberapa tahapan diantaranya :
1. Pengambilan Data
Tahapan  penelitian  yang  pertama  adalah pengambilan  data,  dimana  data  ini  diambil  di Kecamatan Suralaga.
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26470 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26470

## 2. Penginputan Data
Setelah  pengambilan  data,  tahap  selanjutnya adalah penginputan data ke dalam Ms. Exel.
3. Cleaning Data
Selanjutnya  pembersihan  data,  bisa  saja  tejadi masalah data yang tidak valid atau sekedar salah ketik sehingga tahap cleaning data sangat perlu dilakukan  untuk  membuang  data-data  yang kosong atau tidak relevan.
4. Analisis dan Seleksi Data Tahap ini peneliti melakukan analisis data seperti dari  mana  data  didapatkan,  atributnya  apa  saja yang  diperlukan,  serta  metode  apa  yang  akan digunakan.  Peneliti  mendapatkan  data  ini  dari Kecamatan Suralaga.
5. Pengolahan Data
Setelah  selesai  tahap  analisis  data,  selanjutnya tahap  pengolahan,  dimana  pada  tahapan  ini sangat  menentukan  keberhasilan  dari  penelitian tersebut  karena  mulai  dari  dataset,  atribut,  dan variabelnya harus sangat diperhatikan.
6. Pengujian Data
Hasil  analisis  yang  dilakukan  akan  diuji  coba kembali  untuk  melihat  apakah  metode  yang digunakan tersebut telah layak atau belum.
7. Evaluasi
Setelah dilakukan ekperimen dan pengujian maka bisa dilihat hasil akhirnya. Jika pengujian belum menghasilkan  luaran  yang  sesuai  dengan kebutuhan,  maka  tahapan penelitian  kembali  ke pengolahan data, jika sudah memasuki tahapan
ulangan  atau  kegagalan  maka  perlu  adanya pemecahan  masalah  terhadap  kegagalan tersebut dengan analisa pengolahan data.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Setelah  melakukan  beberapa  tahapan  untuk menyiapkan  data  supaya  dapat  diolah,  proses selanjutnya adalah pengolahan data pada aplikasi Rapidminer sehingga nanti didapatkan hasil dari evaluasi  seperti  nilai  akurasi  presisi,  recall  dan AUC. Berikut langkah dalam pengolahan data di

## Rapidminer.
Penelitian ini bertujuan untuk menguji keakuratan analisa  pengaruh  pendidikan  terhadap  tingkat kesehatan  masyarakat  Kecamatan  Suralaga Kabupaten Lombok Timur menggunakan metode Algoritma Naïve  Bayes. Uji  coba  dilakukan dengan menggunakan K-Fold Validation 2 sampai 10  karena  menurut  para  ahli  berdasarkan percobaan yang ekstensif dan pembuktian teoritis menunjukkan bahwa 10 K-Fold Validation adalah pilihan  terbaik  untuk  mendapatkan  hasil  validasi yang akurat, pengujian data lebih dari 10 kali bisa saja  dilakukan  akan  tetapi  kurang  efektif  dan kurang akurat jika data dibagi terlalu banyak.
Tabel 4. 1 Tabel hasil k-Fold Validation
NO  k-Fold  Akurasi  Presisi  Recall  AUC
1 10 64,00 41,25 73,85 0,721 2 9 64,39 40,53 72,64 0,725 3 8 64,38 40,92 72,79 0,736 4 7 64,20 41,08 73,85 0,719 5 6 65,19 41,75 74,49 0,733 6 5 64,80 41,62 74,50 0,728 7 4 65,00 41,12 73,77 0,732
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26470 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26470
8 3 65,01 41,34 73,65 0,737 9 2 64,60 40,43 69,97 0,714
Dalam    pengujian  yang  dilakukan  maka didapatkan  nilai  akurasi  tertinggi  pada K-Fold Validation 9 dengan Accuracy, Precision, Recall dan AUC sebagai berikut:
Tabel 4. 2 : Nilai akurasi tertinggi
Uji Coba ( Number of Validation ) Accuracy 65,19 % Precision 41,75 % Recall 74,50% AUC 0,7370%
Berdasarkan  hasil  uji  coba  maka  diperoleh accuracy tertinggi  pada K-Fold  Validation 6. Dimana  pada K-Fold  Validation 6  didapatkan accuracy sebesar  65,19%.  Peningkatan  pada setiap  uji  coba  tidaklah  selalu  sama  ini dipengaruhi  oleh  seberapa  banyak  pembagian data yang dilakukan.
Algoritma Naïve Bayes mempunyai kemampuan yang  baik  dalam  memecahkan  masalah  data mining walaupun dengan sampel yang terbatas. Eksperimen menggunakan metode Naïve Bayes yang terbaik menghasilkan nilai akurasi sebesar 65,19%.  Hasil  tersebut  didapatkan  dengan metode K-Fold  Validation 6  yang  dimana  data dibagi menjadi 6 bagian untuk di training dan di testing. Didapatkan  juga  nilai  AUC  ( Area  Under Curve )  sebesar  0,737  yang  dimana  AUC merupakan  parameter  yang  digunakan  dalam analisis  klasifikasi  dalam  menentukan  model
terbaik  untuk  prediksi  suatu  keas  atau  atribut, AUC sendiri memiliki rentang nilai dari 0 sampai 1,  yang  artinya  semakin  nilai  AUC  mendekati angka 1 maka prediksi atributnya semakin bagus.

## 5. Kesimpulan
Dari  pengujian  yang  dilakukan  dalam  penelitian ini,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan algoritma  Naïve  Bayes  untuk  mengetahui pengaruh faktor Pendidikan terhadap peningkatan  kesehatan  di  kecamatan  Suralaga adalah  sebuah  metode  klasifikasi  yang  dapat digunakan  untuk  mengevaluasi  dataset  yang memiliki  label,  dari  hasil  pengujian  ternyata memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  65,19%. Pengujian  dilakukan  menggunakan  k-fold validation  yaitu  dimulai  dari  k-fold  validation  2 sampai  dengan  10.  Dan  Nilai  akurasi  tertinggi terdapat pada k-fold ke 6

## 6. Daftar Pustaka
[1] H.  Annur,  “Klasifikasi  Masyarakat  Miskin Menggunakan Metode,” vol. 10, pp. 160– 165, 2018.
[2] B.  Juli,  D.  M.  Fauzan,  M.  S.  St,  P. Matematika,  and  F.  Uny,  “Jurnal  Kajian dan Terapan Matematika,” vol. 8, pp. 75– 84, 2022.
[3] F.  Eka,  “Perbandingan  Algoritma  C4.5 Dan  Naive  Bayes  Untuk  Menentukan Kelayakan  Penerima  Bantuan  Program Keluarga Harapan,” Sist. Inf. , vol. 9, no. 1, pp. 103–115, 2020.
[4] A.  Irmansyah,  “Komparasi  Akurasi  Pada Naïve Bayes Dan Random Forest Dalam Klasifikasi  Penyakit  Liver  Comparison  of
e-ISSN 2614-8773
DOI : 10.29408/jit.v7i2.26470 Link : https://dx.doi.org/10.29408/jit.v7i2.26470
Accuracy  in  Naïve  Bayes  and  Random Forests in Classification of Liver Disease,” vol. 7, no. January, pp. 81–89, 2022.
[5] A. Suandi, “Klasifikasi, Machine Learning, Naïve Bayes, Random Forest, PIP.,” vol. 10, no. 2, 2022.
[6] N. S. Qomah and S. K. Akuntansi, “Jurnal Data Science & Informatika ( JDSI ),” vol. 2, no. 1, pp. 35–40, 2022.
[7] S.  U.  Putri,  “Implementasi  Data  Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes,” vol. 2, no. 1, pp. 39–46.
[8] B.  S.  Gandhi,  D.  A.  Megawaty,  and  D. Alita, “Aplikasi Monitoring Dan Penentuan Peringkat Kelas,” vol. 2, no. 1, pp. 54–63, 2021.
[9] A.  Pariddudin  and  F.  S.  Warsa, “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk Rekomendasi  Mentor  Santri  Baru,” TeknoIS  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol.
13, no. 1, pp. 44–49, 2023
[10] M.  R.  Handoko,  F.  Teknik,  and  U.  T. Indonesia,  “Sistem  Pakar  Diagnosa Penyakit Selama Kehamilan Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis  Web,”  vol.  2,  no.  1,  pp.  50–58, 2021.
[11] N. B. Putri and A. W. Wijayanto, “Analisis Komparasi  Algoritma  Klasifikasi  Data Mining Dalam Klasifikasi Website Phishing Comparative  Analysis  Of  Data  Mining Classification  Algorithm  In  Phishing Website Classification,” vol. 11, no. 28, pp. 59–66, 2022
[12] Y.  A.  Wijaya et  al. ,  “Analisa  Klasifikasi menggunakan  Algoritma  Decision  Tree pada  Data  Log  Firewall  Jurnal  Sistem Informasi dan Manajemen,” vol. 9, no. 3, 2021.
[13] M.  Mahpuz,  A.  Muliawan  Nur,  and  L.  M. Samsu,  “Penerapan  Algoritma  C4.5 Dalam  Mengklasifikasi  Status  Gizi  Balita Pada  Posyandu  Desa  Dames  Damai Kabupaten  Lombok  Timur,” Infotek    J. Inform. dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 72–
81, 2022
[14] S.  Widaningsih,  “Perbandingan  Metode Data  Mining  Untuk  Prediksi  Nilai  Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019,
[15] A.  Residencia,  “Klasifikasi  Kelayakan Peserta Pengajuan Kredit Rumah Dengan Algoritma  Naïve  Bayes  Di  Perumahan Azzura  Residencia,”  vol.  9,  pp.  43–48, 2019.
[16] N.  I.  Nurhidayati,  Y.  Yahya,  F. Fathurrahman, L. . Samsu, and W. Amnia, “Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes Untuk Klasifikasi