## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 6 N O . 1 (2024) 55-64
Terbit online pada laman web jurnal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print)  2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |

## Penerapan Data Mining dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes untuk Menilai Kinerja Asesor pada BAN PAUD dan PNF Provinsi Sumatera Utara
Nurhayatia 1 , Edy Victor Haryantob 2 , Linda Wahyuni 3 , Noprita Elisabeth S 4
1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi UPU, K.L. Yos Sudarso KM. 6,5 Tj. Mulia No. 3A, Medan e-mail: hayatipearce66@gmail.com * 1 , edyvictor@gmail.com 2 , lindawahyuni391@gmail.com 3 , novryelisa@gmail.com 4

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel :
Diterima Redaksi : 2 Maret 2024
Revisi Akhir : 15 Mei 2024 Diterbitkan Online : 30 Mei 2024
Akreditasi satuan Pendidikan Anak Usia Dini (PAUD) dan Pendidikan Nonformal (PNF) merupakan suatu rangkaian kegiatan yang dilakukan secara bertahap, terencana dan terukur untuk menilai kelayakan dan mutu dari satuan PAUD dan PNF sebagaimana telah diatur dalam Undang-undang Nomor 20 Tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional. Dalam pelaksanaan  kegiatannya,  akreditasi  dilakukan  berdasarkan  pada  ketentuan  yang  diatur oleh Badan Akreditasi Nasional Pendidikan Anak Usia Dini dan Pendidikan Nonformal (BAN PAUD dan PNF). Adapun proses dalam penilaian tersebut dilakukan oleh Asesor. Pentingnya memiliki asesor yang berkualitas dan kompeten untuk melakukan penilaian dan akreditasi terhadap lembaga PAUD dan PNF di Provinsi Sumatera Utara. Namun, tidak semua asesor memiliki kompetensi dan kualitas yang sama dalam melakukan penilaian dan akreditasi. Oleh karena itu, perlu dilakukan sebuah kajian guna mengklasifikasikan kinerja asesor untuk memastikan bahwa asesor yang dipilih memiliki kemampuan yang tepat dan sesuai  dengan  kebutuhan  BAN  PAUD  dan  PNF  Provinsi  Sumatera  Utara.  Peneliti menerapkan metode klasifikasi naïve bayes dengan pengujian algoritmanya menggunakan Tools  WEKA.  Hasil  akurasi  dengan  menggunakan  Use  Training  Set,  presentase  untuk Correctly  Classified  Instance  yaitu  sebesar  97,0799%  sementara  persentase  untuk Incorrectly Classified Instance adalah sebesar 2,9221%.  Di mana dari 308 data penilaian kinerja asesor ada sebanyak 299 data asesor yang berhasil diklasifikasikan dengan benar dan sebanyak 9 data asesor tidak berhasil diklasifikasikan dengan benar.
Kata Kunci :
Penilaian Kinerja, Asesor, Naïve Bayes, Weka.
Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 (0265) 272727 E-mail : email@afiliasi.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Akreditasi adalah proses penilaian secara komprehensif  terhadap  kelayakan  dan  kinerja  lembaga pendidikan atau program studi, yang dilakukan sebagai bagian  dari  sistem  penjaminan  mutu  pendidikan  [1]. Akreditasi  satuan  PAUD  dan  PNF  merupakan  proses penetapan formal yang dilakukan oleh BAN PAUD dan PNF untuk menentukan kualitas satuan PAUD dan PNF. Berdasarkan Peraturan Menteri Pendidikan dan Kebudayaan  (Permendikbud)  Nomor  13  Tahun  2018 tentang BAN S/M dan BAN PAUD dan PNF pada Pasal 1 Ayat (3) merupakan landasan awal dalam pelaksanaan akreditasi. Peraturan tersebut menjelaskan bahwa Badan Akreditasi  Nasional  Pendidikan  Anak  Usia  Dini  dan Pendidikan Nonformal yang selanjutnya disingkat BAN PAUD  dan  PNF  adalah  badan  evaluasi  mandiri  yang menetapkan kelayakan satuan pendidikan anak usia dini dan  pendidikan  nonformal  dengan  mengacu  pada Standar Nasional Pendidikan [2].
Dalam pelaksanaannya penilaian akreditasi dilakukan  oleh  asesor  yang  telah  terlatih  dan  memiliki kompetensi  yang  sesuai.  Asesor  adalah  tenaga profesional  yang  telah  memenuhi  persyaratan  untuk diangkat  dan  ditugaskan  oleh  BAN  untuk  melakukan penilaian terhadap kelayakan Satuan Pendidikan sebagai bagian dari proses Akreditasi [3].
Asesor memiliki peran penting dalam mengevaluasi  dan  menilai  kinerja  lembaga  pendidikan agar  memenuhi  standar  yang  ditetapkan.  Penilaian
kinerja  asesor  menjadi  hal  yang  krusial  untuk memastikan  bahwa  lembaga  pendidikan  yang  dinilai telah  memenuhi  kriteria  yang  dibutuhkan.  Pentingnya memiliki  asesor  yang  berkualitas  dan  kompeten  untuk melakukan  penilaian  akreditasi  terhadap  lembaga Pendidikan Anak Usia Dini dan Pendidikan Nonformal di Provinsi Sumatera Utara. Namun, dalam kenyataannya  tidak  semua  asesor  memiliki  kompetensi dan  kualitas  yang  sama  dalam  melakukan  penilaian akreditasi.  Beberapa  asesor  mungkin  lebih  unggul dibandingkan dengan yang lain dalam hal  pengalaman, keahlian, pengetahuan tentang pedagogi dan kurikulum. Karena  itu,  perlu  dilakukan  klasifikasi  asesor  yang objektif  dan  efektif  untuk  memastikan  bahwa  asesor yang dipilih memiliki kemampuan yang tepat dan sesuai dengan  kebutuhan  BAN  PAUD  dan  PNF  Provinsi Sumatera Utara.
Data Mining merupakan tahap dalam pengklasifikasian terhadap data dengan menghubungkan masing-masing pola pada setiap data set yang berukuran besar dengan jumlah data yang besar pula. Data Mining dapat  juga didefenisikan menggali data dari  banyaknya informasi  yang  akan  dicari  sehingga  data  yang  perlu diketahui akan lebih mudah dicari dengan adanya sistem pola  yang  dibuat  berdasarkan  titik  terdekat  dengan informasi  yang  sering  diperlukan  [4].  Data  Mining, sering  juga  disebut  sebagai  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD)  adalah  kegiatan  yang  meliputi pengumpulan, pemakaian data, historis untuk
56 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 55-64
menemukan keteraturan, pola atau hubungan dalam set data berukuran besar [5].
Berdasarkan  hal  tersebut,  pada  penelitian  kali  ini akan  dilakukan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes untuk  dapat  menganalisa  dan  mengklasifikasikan penilaian kinerja asesor dengan cara mengambil sample data penilaian kinerja asesor tahun 2021-2022 yang akan digunakan  sebagai  data  latih  dan  menggunakan  tool Weka untuk pengujian datanya.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh Viny  Novika  Sari,  Lola  Yorita  Astri, Errissya  Rasywir yaitu  melakukan  penelitian  tentang  penilaian  karyawan yang  terkadang  dilakukan  secara  subjektif  dan keterbatasan  dalam  mengontrol  setiap  karyawan  yang bekerja pada PT. Pelita Wira Sejahtera. Oleh karena itu penulis  melakukan  analisis  data  mining  pada  data-data penilaian  karyawan  tersebut  agar  dapat  mengetahui mana karyawan yang memiliki kinerja yang sangat baik, baik, cukup, dan kurang. Metode yang digunakan adalah metode  klasifikasi  Naive  Bayes  dengan  persentasi akurasi  terbesar  diperoleh  dengan  menggunakan  Use Training  Set  Correctly  yaitu  sebesar  95.302%, menggunakan 5-Fold Cross Validation Correctly sebesar 93,9597%, dan menggunakan 10-Fold Cross Validation sebesar 93.9597% [6].
Penelitian  oleh  Arif  Senja  Fitriani  melakukan penelitian tentang partisipasi pemilu di Desa Jemirahan Kecamatan  Jabon  dengan  menggunakan  metode klasifikasi, yaitu algoritma Naïve Bayes. Data diperoleh dari  Komisi  Pemilihan  Umum  (KPU)  Sidoarjo.  Data tersebut  di  uji  menggunakan  metode  klasifikasi  Naive Bayes  dengan  Tools  Weka  dan  Website  dengan  6 variabel  yang  sudah  ditentukan.  Dataset  di  ambil sebanyak 300 data dibagi 2 yaitu sebanyak 65% dari 195 data Training dan sebanyak 35% dari 105 data Testing. Hasil  prediksi  partisipasi  pemilu  dari  dataset  yang diambil sebanyak 300 data dibagi 2 yaitu sebanyak 65% dari 195 data Training dan sebanyak 35% dari 105 data Testing. Hasil prediksi berdasarkan set atribut kehadiran, untuk  kehadiran  dengan  105  data  diperoleh  nilai  97% prediksi  kebenarannya  dan  diperoleh  nilai  3%  prediksi kesalahannya [7].

## 2. METODE

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Penelitian ini dilakukan di Balai Penjaminan Mutu Pendidikan  (BPMP)  Provinsi  Sumatera  Utara  yang berlokasi  di  Jl.  Bunga  Raya  No.  96,  Asam  Kumbang Kec.  Medan  Selayang,  Kota  Medan  sebagai  objek penelitian.  Dalam  mencari  data  peneliti  menggunakan dua  teknik  yaitu  wawancara  langsung  dengan narasumber untuk mendapatkan data yang nantinya akan diolah  menggunakan  metode Naïve  Bayes dan  studi kepustakaan untuk memberikan landasan teori yang kuat melalui  buku-buku  maupun  jurnal  yang  berhubungan dengan penelitian ini.
Dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah data penilaian kinerja asesor pada BAN PAUD dan PNF Provinsi  Sumatera  Utara  Tahun  2021-2022  berjumlah 308 data. Data ini terdiri dari beberapa atribut yaitu jenis kelamin,  rumpun,  nilai  penguasaan  substansi,  nilai penguasaan TIK/Sispena, nilai kemampuan melaksanakan  tugas,  nilai  integritas  dan  grade  dari asesor yang selanjutnya akan dilakukan proses pengolah data  mining  antara  lain  yaitu  proses Data  Selection, Preprocessing/Cleaning,  Transformation, dan Data mining yang kemudian akan dilakukan uji coba dengan menggunakan tools WEKA.

## 2.2. Metode Naïve Bayes
Pada penelitian ini algoritma yang digunakan yaitu algoritma  Naïve  Bayes.  Naïve  Bayes  merupakan  suatu algoritma  yang  dapat  bertugas  dalam  melakukan pengklasifikasian  suatu  variable  dalam  kumpulan  basis data  sesuai  dengan  perhitungan  yang  mengacu  pada bidang  ilmu  matematika  yaitu  menggunakan  metode perhitungan  probabilitas  dan  statistik  [8].  Salah  satu metode yang mengasumsikan bahwa nilai antar variabel saling  bebas  (independen)  yang  tidak  terpengaruh  oleh variabel  kelas  [9].  Adapun  kelebihan  dari  penggunaan metode naïve bayes yaitu hanya memerlukan jumlah data pelatihan  (training  data)  yang  kecil  untuk  menentukan estimasi  parameter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian  [10].  Persamaan  dari  algoritma  yang digunakan adalah sebagai berikut [11] :

## 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻). 𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Perhitungan Metode Naïve Bayes
Pada  penelitian  ini  algoritma  yang  digunakan adalah algoritma Naïve Bayes. Adapun langkah-langkah penerapan  metode  perhitungan  menggunakan  Naïve Bayes adalah sebagai berikut :
3.1.1. Baca data latih (training)
Untuk  menentukan  data  yang  nantinya  akan dianalisis  dengan  menggunakan  metode  Naïve  Bayes maka langkah pertama yang dilakukan adalah membaca data  latih.  Data  yang  digunakan  adalah  data  penilaian kinerja asesor dari tahun 2021-2022 sebanyak 308 data. Aspek  yang  dinilai  meliputi:  penilaian  terhadap penguasaan substansi, penguasaan TIK/Sispena, kemampuan  dalam  melaksanakan  tugas  dan  integritas dari  asesor.  Penilaian  dilakukan  dengan  menggunakan skala  likert  dengan  rentang  nilai  1-5  yaitu  sangat  tidak baik, tidak baik, cukup, baik dan sangat baik. Nilai grade dihasilkan  dari  penjumlahan  nilai  setiap  kompetensi dibagi dengan banyaknya kategori sehingga didapatkan grade  sangat  baik,  baik  dan  cukup.  Adapun  data  latih yang digunakan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Tabel Data Latih ( Training)
No Jenis Kelamin Rumpun (PAUD/ PKBM) Nilai Penguasaan Substansi Nilai Penguasaan TIK/ SisPena Nilai Kemampuan Melaksanan Tugas Nilai Integritas Grade 1 P PAUD Cukup Baik Cukup Cukup Cukup 2 L PAUD Baik Baik Cukup Baik Baik 3 L PAUD Cukup Baik Cukup Baik Cukup 4 P PAUD
Baik
Baik Baik Baik Baik 5 P PAUD Baik Baik Baik Tidak Baik Cukup 6 L PKBM Baik Cukup Cukup Cukup Cukup 7 L PKBM Baik Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik 8 L PKBM Baik Baik Baik Baik Baik 9 P PKBM Baik Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik 10 P PAUD Sangat Baik Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik 11 P PAUD Sangat Baik Baik Baik Baik Sangat Baik 12 P PKBM Cukup Tidak Baik Cukup Cukup Cukup 13 L PAUD Cukup Baik Baik Cukup Cukup 14 L PKBM Baik Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik 15 P PAUD Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 308 P PAUD Cukup Cukup Cukup Cukup Cukup

## 3.1.2. Kriteria dan Perhitungan Probabilitas
Adapun  nilai  probabililitas  dari  masing-masing kriteria  yang  dihitung  berdasarkan  dari  data  latih  pada tabel 1, dengan menerapkan rumus persamaan 1 sebagai berikut :
a. Probabilitas Kriteria Nilai Penguasaan Substansi Berdasarkan  data  latih  penilaian  kinerja  asesor pada tabel 1 diketahui data berjumlah 308 data asesor, dimana  dari  308  data  terdapat  0  data  asesor  memiliki nilai sangat tidak baik dengan grade sangat baik, 0 data asesor  memiliki  nilai  tidak  baik  dengan  grade  sangat baik, 0 data asesor memiliki nilai cukup dengan grade sangat baik, 36 data asesor memiliki nilai baik dengan grade  sangat  baik,  dan  44  data  asesor  memiliki  nilai sangat  baik  dengan  grade  sangat  baik.  Lalu  terdapat  0 data  asesor  memiliki  nilai  sangat  tidak  baik  dengan grade  baik,  0  data  asesor  memiliki  nilai  tidak  baik dengan grade baik, 10 data asesor memiliki nilai cukup dengan  grade  baik,  68  data  asesor  memiliki  nilai  baik dengan  grade  baik,  dan  2  data  asesor  memiliki  nilai sangat  baik  dengan  grade  baik.  Selanjutnya  terdapat  0 data  asesor  memiliki  nilai  sangat  tidak  baik  dengan grade  cukup,  4  data  asesor  memiliki  nilai  tidak  baik dengan  grade  cukup,  127  data  asesor  memiliki  nilai cukup  dengan  grade  cukup,  17  data  asesor  memiliki nilai  baik  dengan  grade  cukup,  dan  0  data  asesor memiliki  nilai  sangat  baik  dengan  grade  cukup. Probabilitas kriteria terhadap nilai penguasaan substansi dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Probabilitas Nilai Penguasaan Substansi Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p Sanga t baik baik cukup
Sangat Tidak Baik 0 0 0 0/80 = 0,00 0/80 = 0,00 0/148 = 0,00
Tidak Baik 0 0 4 0/80 = 0,00 0/80 = 0,00 4/148 = 0,03 Cukup 0 10 127 0/80 = 0,00 10/8 0 = 0,13 127/14 8 = 0,86 Baik 36 68 17 36/80 = 0,45 68/8 0 = 0,85 17/148 = 0,11 Sangat Baik 44 2 0 44/80 = 0,55 2/80 = 0,03 0/148 = 0,00 Jumlah 80 80 148 1 1 1
b. Probabilitas Kriteria Nilai Penguasaan
TIK/Sispena
Pada  kriteria  nilai  penguasaan  TIK/Sispena  data berjumlah  308  data  asesor,  terdapat  0  data  asesor memiliki  nilai  sangat  tidak  baik  dengan  grade  sangat baik, 0 data asesor memiliki nilai tidak baik dengan grade sangat  baik, 0 data asesor memiliki nilai cukup dengan grade  sangat  baik,  45  data  asesor  memiliki  nilai  baik dengan grade sangat  baik, dan 35 data asesor memiliki nilai sangat baik dengan grade sangat baik. Lalu terdapat 0  data  asesor  memiliki  nilai  sangat  tidak  baik  dengan grade baik, 0 data asesor memiliki nilai tidak baik dengan grade baik, 14 data asesor memiliki nilai cukup dengan grade  baik,  64  data  asesor  memiliki  nilai  baik  dengan grade baik, dan 2 data asesor memiliki nilai sangat baik dengan  grade  baik.  Selanjutnya  terdapat  0  data  asesor memiliki nilai sangat tidak baik dengan grade cukup, 6 data  asesor  memiliki  nilai  tidak  baik  dengan  grade cukup,  118  data  asesor  memiliki  nilai  cukup  dengan grade cukup, 24 data asesor memiliki nilai baik dengan grade cukup, dan 0 data asesor memiliki nilai sangat baik dengan grade cukup. Probabilitas kriteria terhadap nilai penguasaan substansi dapat dilihat pada tabel 3.
58 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 55-64
Tabel 3. Probabilitas Nilai Penguasaan TIK/Sispena Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p Sanga t baik baik cukup Sangat Tidak Baik 0 0 0 0/80 = 0,00 0/80 = 0,00 0/148 = 0,00 Tidak Baik 0 0 6 0/80 = 0,00 0/80 = 0,00 6/148 = 0,04 Cukup 0 14 118 0/80 = 0,00 14/8 0 = 0,18 118/14 8 = 0,80 Baik 45 64 24 45/80 = 0,56 64/8
0 = 0,80 24/148 = 0,16 Sangat Baik 35 2 0 35/80 = 0,44 2/80 = 0,03 0/148 = 0,00 Jumlah 80 80 148 1 1 1 c. Probabilitas Kriteria Nilai
Kemampuan Melaksanakan Tugas Pada kriteria nilai kemampuan melaksanakan tugas data  berjumlah  308  data  asesor,  terdapat  0  data  asesor memiliki  nilai  sangat  tidak  baik  dengan  grade  sangat baik, 0 data asesor memiliki nilai tidak baik dengan grade sangat  baik, 1 data asesor memiliki nilai cukup dengan grade  sangat  baik,  40  data  asesor  memiliki  nilai  baik dengan grade sangat  baik, dan 39 data asesor memiliki nilai sangat baik dengan grade sangat baik. Lalu terdapat 0  data  asesor  memiliki  nilai  sangat  tidak  baik  dengan grade baik, 0 data asesor memiliki nilai tidak baik dengan grade  baik,  4  data  asesor  memiliki  nilai  cukup  dengan grade  baik,  75  data  asesor  memiliki  nilai  baik  dengan grade baik, dan 1 data asesor memiliki nilai sangat baik dengan  grade  baik.  Selanjutnya  terdapat  0  data  asesor memiliki nilai sangat tidak baik dengan grade cukup, 6 data  asesor  memiliki  nilai  tidak  baik  dengan  grade cukup,  131  data  asesor  memiliki  nilai  cukup  dengan grade cukup, 11 data asesor memiliki nilai baik dengan grade cukup, dan 0 data asesor memiliki nilai sangat baik dengan grade cukup. Probabilitas kriteria terhadap nilai penguasaan substansi dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Probabilitas Nilai Kemampuan Melaksanakan Tugas
Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p Sanga t baik baik cukup Sangat Tidak Baik 0 0 0 0/80 = 0,00 0/80 = 0,00 0/148 = 0,00 Tidak Baik 0 0 6 0/80 = 0,00 0/80 = 0,00 6/148 = 0,04 Cukup 1 4 131 1/80 = 0,01 4/80 = 0,05 131/14 8 = 0,89 Baik 40 75 11
40/80
= 0,50 75/8
0 = 0,94 11/148 = 0,07 Sangat Baik 39 1 0 39/80 = 0,49 1/80 = 0,01 0/148 = 0,00 Jumlah 80 80 148 1 1 1
d. Probabilitas Kriteria Nilai Integritas
Pada  kriteria  nilai  integritas  data  berjumlah  308 data asesor, terdapat 0 data asesor memiliki nilai sangat tidak  baik  dengan  grade  sangat  baik,  0  data  asesor memiliki  nilai  tidak  baik  dengan  grade  sangat  baik,  1 data  asesor  memiliki  nilai  cukup  dengan  grade  sangat baik,  19  data  asesor  memiliki  nilai  baik  dengan  grade sangat baik, dan 60 data asesor memiliki nilai sangat baik dengan  grade  sangat  baik.  Lalu  terdapat  0  data  asesor memiliki  nilai  sangat  tidak  baik  dengan  grade  baik,  0 data asesor memiliki nilai tidak baik dengan grade baik, 13 data asesor memiliki nilai cukup dengan grade baik, 64 data asesor memiliki nilai baik dengan grade baik, dan 3  data  asesor  memiliki  nilai  sangat  baik  dengan  grade baik.  Selanjutnya  terdapat  1  data  asesor  memiliki  nilai sangat  tidak  baik  dengan  grade  cukup,  7  data  asesor memiliki nilai tidak baik dengan grade cukup, 122 data asesor memiliki nilai cukup dengan grade cukup, 18 data asesor  memiliki  nilai  baik  dengan  grade  cukup,  dan  0 data  asesor  memiliki  nilai  sangat  baik  dengan  grade cukup.  Probabilitas  kriteria  terhadap  nilai  penguasaan substansi dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5. Probabilitas Nilai Integritas
Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p Sanga t baik baik cukup Sangat Tidak Baik 0 0 1 0/80 = 0,00 0/80 = 0,00 1/148 = 0,01 Tidak Baik 0 0 7 0/80 = 0,00 0/80 = 0,00 7/148 = 0,05 Cukup 1 13 122 1/80 = 0,01 13/8 0 = 0,16 122/14 8 = 0,82 Baik 19 64 18 19/80 = 0,24 64/8 0 = 0,80 18/148 = 0,12 Sangat Baik 60 3 0 60/80 = 0,75 3/80 = 0,04 0/148 = 0,00 Jumlah 80 80 148 1 1 1
e. Probabilitas Kriteria Jenis Kelamin
Diketahui  dari  308  data  asesor,  terdapat  36  data asesor  dengan  jenis  kelamin  laki-laki  memiliki  grade sangat baik, 21 data asesor dengan jenis kelamin laki-laki memiliki  grade  baik,  dan  43  data  asesor  dengan  jenis kelamin laki-laki memiliki grade cukup. Lalu terdapat 44 data  asesor  dengan  jenis  kelamin  perempuan  memiliki grade sangat  baik, 59 data asesor dengan jenis kelamin perempuan  memiliki  grade  baik,  dan  105  data  asesor dengan jenis kelamin perempuan memiliki grade cukup. Probabilitas  kriteria  jenis  kelamin  dapat  dilihat  pada tabel 6.

## Tabel 6. Probabilitas Jenis Kelamin
Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p Sanga t baik baik cukup
Laki-laki 36 21 43 36/80 = 0,45 21/8 0 = 0,26 43/148 = 0,29 Perempuan 44 59 105 44/80 = 0,55 59/8 0 = 0,74 105/14 8 = 0,71 Jumlah 80 80 148 1 1 1
f. Probabilitas Kriteria Rumpun
Diketahui  dari  308  data  asesor,  terdapat  50  data asesor dari rumpun PAUD dengan grade sangat baik, 72 data asesor dari rumpun PAUD dengan grade baik, dan 129 data asesor dari rumpun PAUD dengan grade cukup. Selain  itu  juga  terdapat  30  data  asesor  dari  rumpun PKBM  dengan  grade  sangat  baik,  8  data  asesor  dari rumpun  PKBM  dengan  grade  baik,  dan  19  data  asesor dari  rumpun  PKBM  dengan  grade  cukup.  Probabilitas kriteria rumpun dapat dilihat pada tabel 7.

## Tabel 7. Probabilitas Rumpun
Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p Sanga t baik baik cukup PAUD 50 72 129 50/80 = 0,63 72/8 0 = 0,90 129/14 8 = 0,87 PKBM 30 8 19 30/80 = 0,38 8/80 = 0,10 19/148 = 0,13 Jumlah 80 80 148 1 1 1
Pada  tabel  probabilitas  masing-masing  kriteria  di atas terlihat bahwa masih banyak kolom yang bernilai 0, dalam Naïve Bayes hal ini menjadi anomali karena tidak boleh terdapat  nilai  0 dalam probabilitas karena nilai  0 menyatakan “tidak mungkin terjadi”. Anomaly tersebut kemudian  dapat  dikoreksi  dengan  menggunakan  teknik perhitungan
Laplacian Correction.
Laplacian Correction atau Laplacian Smoothie adalah teknik perhitungan  untuk  menyiasati  supaya  probabilitas  pada perhitungan Naïve  Bayes tidak  bernilai  0,  dikarenakan tidak adanya data untuk kategori tertentu dalam sebuah class [12].

## Laplace Correction
Laplace  Correction  (Laplacian  Estimator) atau additive smoothing adalah suatu cara untuk mengurangi kemungkinan  kegagalan  klasifikasi,  karena  bisa mencegah hasil klasifikasi yang probabilitasnya bernilai 0  (nol).  Dari  sekian  banyaknya  data  pada  training  set, untuk  setiap perhitungan atribut ditambah nilai 1 (satu) dan  tidak  akan  membuat  perbedaan  yang  berarti  pada estimasi  probabilitas  sehingga  bisa  menghindari  kasus dengan  nilai  probabilitas  0  (nol)  [13]. Laplace Correction ini  dapat  dinyatakan  dalam  persamaan berikut ini [14] :
mi  : jumlah sampel dalam kelas dari atribut mi k  : jumlah kelas dari atribut mi n  : jumlah sampel
Adapun  perhitungan  dari  tiap  probabilitas  yang telah  dihitung  dengan  menggunakan  rumus  persamaan laplace correction adalah sebagai berikut :
a. Kriteria  Nilai  Penguasaan  Substansi  dengan

## Laplace Correction
Berdasarkan data latih penilaian kinerja asesor pada tabel 1 diketahui data berjumlah 308 data asesor. Setelah melakukan laplace  correction maka  data  bertambah menjadi 320 data yaitu terdapat 4 (empat) atribut : Tidak Baik,  Cukup,  Baik,  dan  Sangat  Baik  dengan  3  (tiga) kelas    :  Sangat  Baik,  Baik  dan  Cukup,  dimana  cara kerjanya dengan menambahkan 1 tupel atau record pura- pura  pada  semua  atribut  untuk  menghindari  nilai probabilitas 0 (nol).
Adapun  datanya  yaitu  terdapat  1  data  asesor memiliki  nilai  tidak  baik  dengan  grade  sangat  baik,  1 data  asesor  memiliki  nilai  cukup  dengan  grade  sangat baik,  37  data  asesor  memiliki  nilai  baik  dengan  grade sangat  baik,  45  data  asesor  memiliki  nilai  sangat  baik dengan  grade  sangat  baik,  1  data  asesor  memiliki  nilai tidak  baik  dengan  grade  baik,  11  data  asesor  memiliki nilai cukup dengan grade baik, 69 data asesor memiliki nilai baik dengan grade baik, 3 data asesor memiliki nilai sangat  baik  dengan  grade  baik,  5  data  asesor  memiliki nilai  tidak  baik  dengan  grade  cukup,  128  data  asesor memiliki nilai cukup dengan grade cukup, 18 data asesor memiliki  nilai  baik  dengan  grade  cukup,  1  data  asesor memiliki  nilai  sangat  baik  dengan  grade  cukup. Probabilitas  nilai  penguasaan  substansi  dapat  dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Probabilitas Nilai Penguasaan Substansi dengan Laplace
Correction Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p Sanga t baik baik cukup Tidak Baik 1 1 5 1/84 = 0,01 1/84 = 0,01 5/152 = 0,03 Cukup 1 11 128 1/84 = 0,01 11/8 4 = 0,13 128/15 2 = 0,84 Baik 37 69 18 37/84 = 0,44 69/8 4 = 0,82 18/152 = 0,12 Sangat Baik 45 3 1 45/84 = 0,54 3/84 = 0,04 1/152 = 0,01 Jumlah 84 84 152 1 1 1
b. Probabilitas Kriteria Nilai Penguasaan TIK/Sispena dengan Laplace Correction
Berdasarkan data latih penilaian kinerja asesor pada tabel 1 diketahui data berjumlah 308 data asesor. Setelah melakukan  laplace  correction  maka  data  bertambah menjadi 320 data yaitu terdapat 4 (empat) atribut: Tidak Baik, Cukup, Baik, dan Sangat Baik dengan 3 (tiga) kelas :  Sangat  Baik,  Baik  dan  Cukup,  dimana  cara  kerjanya
ρ i = mi +1 n + k
60 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 55-64
dengan menambahkan 1 tupel atau record pura-pura pada semua  atribut  untuk  menghindari  nilai  probabilitas  0 (nol).
Adapun  datanya  yaitu  terdapat  1  data  asesor memiliki  nilai  tidak  baik  dengan  grade  sangat  baik,  1 data  asesor  memiliki  nilai  cukup  dengan  grade  sangat baik,  46  data  asesor  memiliki  nilai  baik  dengan  grade sangat  baik,  36  data  asesor  memiliki  nilai  sangat  baik dengan  grade  sangat  baik,  1  data  asesor  memiliki  nilai tidak  baik  dengan  grade  baik,  15  data  asesor  memiliki nilai cukup dengan grade baik, 65 data asesor memiliki nilai baik dengan grade baik, 3 data asesor memiliki nilai sangat  baik  dengan  grade  baik,  7  data  asesor  memiliki nilai  tidak  baik  dengan  grade  cukup,  119  data  asesor memiliki nilai cukup dengan grade cukup, 25 data asesor memiliki  nilai  baik  dengan  grade  cukup,  1  data  asesor memiliki  nilai  sangat  baik  dengan  grade  cukup. Probabilitas nilai penguasaan TIK/Sispena dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Probabilitas Nilai Penguasaan TIK/Sispena dengan Laplace
Correction Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p
Sanga t baik baik cukup Tidak Baik 1 1 7 1/84 = 0,01 1/84 = 0,01 7/152 = 0,05 Cukup 1 15 119 1/84= 0,01
15/8 4 = 0,18 119/15 2 = 0,78 Baik 46 65 25 46/84 = 0,55 65/8
4 = 0,77 25/152 = 0,16 Sangat Baik 36 3 1 36/84 = 0,43 3/84 = 0,04 1/152 = 0,01 Jumlah 84 84 152 1 1 1 c. Probabilitas Kriteria Nilai Kemampuan
Melaksanakan Tugas dengan Laplace Correction Berdasarkan data latih penilaian kinerja asesor pada tabel 1 diketahui data berjumlah 308 data asesor. Setelah melakukan  laplace  correction  maka  data  bertambah menjadi 320 data yaitu terdapat 4 (empat) atribut: Tidak Baik, Cukup, Baik, dan Sangat Baik dengan 3 (tiga) kelas :  Sangat  Baik,  Baik  dan  Cukup,  dimana  cara  kerjanya dengan menambahkan 1 tupel atau record pura-pura pada semua  atribut  untuk  menghindari  nilai  probabilitas  0 (nol).
Adapun  datanya  yaitu  terdapat  1  data  asesor memiliki  nilai  tidak  baik  dengan  grade  sangat  baik,  2 data  asesor  memiliki  nilai  cukup  dengan  grade  sangat baik,    41  data  asesor  memiliki  nilai  baik  dengan grade sangat  baik,  40  data  asesor  memiliki  nilai  sangat  baik dengan  grade  sangat  baik,  1  data  asesor  memiliki  nilai tidak baik dengan grade baik, 5 data asesor memiliki nilai cukup dengan grade baik, 76 data asesor memiliki nilai baik  dengan  grade  baik,  2  data  asesor  memiliki  nilai sangat  baik  dengan  grade  baik,  7  data  asesor  memiliki nilai  tidak  baik  dengan  grade  cukup,  132  data  asesor
memiliki nilai cukup dengan grade cukup, 12 data asesor memiliki  nilai  baik  dengan  grade  cukup,  1  data  asesor memiliki  nilai  sangat  baik  dengan  grade  cukup. Probabilitas nilai kemampuan melaksanakan tugas dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Probabilitas Nilai Kemampuan Melaksanakan Tugas dengan Laplace Correction
Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p Sanga t baik baik cukup Tidak Baik 1 1 7 1/84 = 0,01 1/84 = 0,01 7/152 = 0,05 Cukup 2 5 132 2/84 = 0,02 5/84 = 0,06 132/15 2 = 0,87 Baik 41 76 12 41/84 = 0,49 76/8 4 = 0,90 12/152 = 0,08 Sangat Baik 40 2 1 40/84 = 0,48 2/84 = 0,02 1/152 = 0,01 Jumlah 84 84 152 1 1 1

## d. Probabilitas  Kriteria  Nilai  Integritas  dengan Laplace Correction
Berdasarkan data latih penilaian kinerja asesor pada tabel 1 diketahui data berjumlah 308 data asesor. Setelah melakukan  laplace  correction  maka  data  bertambah menjadi 323 data yaitu terdapat 5 (lima) atribut : Sangat Tidak Baik, Tidak Baik, Cukup, Baik, dan Sangat Baik dengan  3  (tiga)  kelas:  Sangat  Baik,  Baik  dan  Cukup, dimana cara kerjanya dengan menambahkan 1 tupel atau record pura-pura pada semua atribut untuk menghindari nilai probabilitas 0 (nol).
Adapun  datanya  yaitu  terdapat  1  data  asesor memiliki  nilai  sangat  tidak  baik  dengan  grade  sangat baik, 1 data asesor memiliki nilai tidak baik dengan grade sangat  baik, 2 data asesor memiliki nilai cukup dengan grade  sangat  baik,  20  data  asesor  memiliki  nilai  baik dengan grade sangat baik, 61 data asesor memiliki nilai sangat  baik  dengan  grade  sangat  baik,  1  data  asesor memiliki  nilai  sangat  tidak  baik  dengan  grade  baik,  1 data asesor memiliki nilai tidak baik dengan grade baik, 14 data asesor memiliki nilai cukup dengan grade baik, 65 data asesor memiliki nilai baik dengan grade baik, 4 data asesor memiliki nilai sangat baik dengan grade baik, 2  data  asesor  memiliki  nilai  sangat  tidak  baik  dengan grade  cukup,  8  data  asesor  memiliki  nilai  tidak  baik dengan  grade  cukup,  123  data  asesor  memiliki  nilai cukup dengan grade cukup, 19 data asesor memiliki nilai baik  dengan  grade  cukup,  1  data  asesor  memiliki  nilai sangat  baik  dengan  grade  cukup.  Probabilitas  nilai integritas dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Probabilitas Nilai Integritas dengan Laplace Correction Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p
Sanga t baik baik cukup
Sangat Tidak Baik 1 1 2 1/85 = 0,01 1/85 = 0,01 2/153 = 0,01
Tidak Baik 1 1 8 1/85 = 0,01 1/85 = 0,01 8/153 = 0,05 Cukup 2 14 123 2/85 = 0,02 14/8 5 = 0,17 123/15 3 = 0,81 Baik 20 65 19 20/85 = 0,24 65/8 5 = 0,77 19/153 = 0,13 Sangat Baik 61 4 1 61/85 = 0,73 4/85 = 0,05 1/153 = 0,01 Jumlah 85 85 153 1 1 1
e. Probabilitas Kriteria Jenis Kelamin dengan Laplace
Correction Berdasarkan data latih penilaian kinerja asesor pada tabel 1 diketahui data berjumlah 308 data asesor. Setelah melakukan  laplace  correction  maka  data  bertambah menjadi 314 data yaitu terdapat 2 (dua) atribut : Laki-laki dan Perempuan  dengan 3 (tiga) kelas : Sangat Baik, Baik dan Cukup, dimana cara kerjanya dengan menambahkan 1 tupel atau record pura-pura pada semua atribut untuk menghindari nilai probabilitas 0 (nol).
Adapun  datanya  yaitu  terdapat  37  data  asesor dengan jenis kelamin laki-laki dan grade sangat baik, 45 data asesor dengan jenis kelamin perempuan dan grade sangat baik, 22 data asesor dengan jenis kelamin laki-laki dan  grade  baik,  60  data  asesor  dengan  jenis  kelamin perempuan dan grade baik, 44 data asesor dengan jenis kelamin  laki-laki  dan  grade  cukup  106  data  asesor dengan  jenis  kelamin  perempuan  dan  grade  cukup. Probabilitas  kriteria  jenis  kelamin  dapat  dilihat  pada tabel 12.
Tabel 12. Probabilitas Jenis Kelamin Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p Sanga t baik baik cukup Laki-laki 37 22 44 37/82 = 0,45 22/8 2 = 0,27 44/150 = 0,29 Perempuan 45 60 106 45/82 = 0,55 60/8 2 = 0,73 106/15 0 = 0,71 Jumlah 82 82 150 1 1 1

## f. Probabilitas  Kriteria  Rumpun  dengan Laplace Correction
Berdasarkan data latih penilaian kinerja asesor pada tabel 1 diketahui data berjumlah 308 data asesor. Setelah melakukan  laplace  correction  maka  data  bertambah menjadi 314 data yaitu terdapat 2 (dua) atribut : PAUD dan PKBM dengan 3 (tiga) kelas : Sangat Baik, Baik dan Cukup,  dimana  cara  kerjanya  dengan  menambahkan  1 tupel  atau  record  pura-pura  pada  semua  atribut  untuk menghindari nilai probabilitas 0 (nol).
Adapun  datanya  yaitu  terdapat  51  data  asesor dengan  rumpun  PAUD  memiliki  grade  sangat  baik,  31 data  asesor  dengan  rumpun  PKBM  memiliki  grade sangat  baik,  73  data  asesor  dengan  rumpun  PAUD memiliki  grade  baik,  9  data  asesor  dengan  rumpun PKBM  memiliki  grade  baik,  130  data  asesor  dengan rumpun  PAUD  memiliki  grade  cukup,  20  data  asesor
dengan  rumpun  PKBM  memiliki  grade  cukup. Probabilitas kriteria rumpun dapat dilihat pada tabel 13.
Tabel 13. Probabilitas Rumpun
Nilai Penguasa an Substansi Grade Probabilitas Sanga t baik bai k cuku p Sanga t baik baik cukup PAUD 51 73 130 51/82 = 0,62 73/8 2 = 0,89 130/15 0 = 0,87 PKBM 31 9 20 31/82 = 0,38 9/82 = 0,11 20/150 = 0,13 Jumlah 82 82 150 1 1 1

## Pengujian Metode Naïve Bayes

## Data Testing (Data Uji)
Berikut  adalah  perhitungan  manual  yang  dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel guna mempercepat  untuk  mendapatkan  hasil  perhitungannya dengan metode Naïve Bayes.
N o Jeni s Kela min Ru mpu n (PA UD/ PKB M) Nilai Pengu asaan Subst ansi Nilai Pengu asaan TIK/ SisPen a Nilai Kema mpuan Melak sanan Tugas Nilai Integ ritas Gr ade
1 L PAU D Sangat Baik Sangat Baik Cukup Baik San gat Bai k
Adapun  langkah-langkah  perhitungan  probabilitasnya adalah sebagai berikut :
a. Menghitung jumlah kelas/label - Kelas “Sangat Baik” = 84/320   = 0,26 - Kelas “Baik” = 84/320   = 0,26 - Kelas “Cukup” = 152/320 = 0,48
b. Menghitung jumlah kriteria yang sama dengan kelas/label yang sama
P(Jenis_Kelamin = “Laki-laki” | Grade = “Sangat Baik”)
= 37/82 = 0,45
P(Jenis_Kelamin = “Laki-Laki” | Grade = “Baik”)    = 22/82 = 0,27
P(Jenis_Kelamin = “Laki-Laki” | Grade = “Cukup”)   =
44/150 = 0,29
P(Rumpun = “PAUD” | Grade = “Sangat Baik”) =
51/82 = 0,62 P(Rumpun = “PAUD” | Grade = “Baik”)    =  73/82  = 0,89 P(Rumpun = “PAUD” | Grade = “Cukup”)    =  130/150
= 0,87
P(Nilai_Penguasaan_Substansi = “Sangat Baik” | Grade
= “Sangat Baik”) = 45/84 = 0,54
P(Nilai_Penguasaan_Substansi = “Sangat Baik” | Grade = “Baik”) = 3/84 = 0,04
P(Nilai_Penguasaan_Substansi = “Sangat Baik” | Grade = “Cukup”) = 1/152 = 0,01
P(Nilai_Penguasaan_TIK/Sispena  =  “Sangat  Baik”  | Grade = “Sangat Baik”)    = 36/84 = 0,43
62 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 55-64
P(Nilai_Penguasaan_TIK/Sispena  =  “Sangat  Baik”  | Grade = “Baik”)   = 3/84 = 0,04 P(Nilai_Penguasaan_TIK/Sispena  =  “Sangat  Baik”  | Grade = “Cukup”) = 1/152 = 0,01
P(Nilai_Kemampuan_Melaksanakan_Tugas = “Cukup” | Grade = “Sangat Baik”)   = 2/84 = 0,02 P(Nilai_Kemampuan_Melaksanakan_Tugas = “Cukup” | Grade = “Baik”)
= 5/84 = 0,06 P(Nilai_Kemampuan_Melaksanakan_Tugas = “Cukup”
| Grade = “Cukup”)
= 132/152 = 0,87 P(Nilai_Integritas  =  “Baik”  |  Grade  =  “Sangat  Baik”) = 20/85 = 0,24 P(Nilai_Integritas = “Baik” | Grade = “Baik”) = 65/85 = 0,77 P(Nilai_Integritas = “Baik” | Grade = “Cukup”) = 19/153 = 0,13
c. Mengalikan  semua  hasil  variabel  setiap klasifikasi
P(Jenis_Kelamin = “Laki-laki” | Grade = “Sangat Baik”) x  P(Rumpun  =  “PAUD”  |  Grade  =  “Sangat  Baik”)  x P(Nilai_Penguasaan_Substansi = “Sangat Baik” | Grade = “Sangat Baik”) x P(Nilai_Penguasaan_TIK/Sispena = “Sangat  Baik”  |  Grade  =  “Sangat  Baik”)  x P(Nilai_Kemampuan_Melaksanakan_Tugas  =  “Cukup” | Grade = “Sangat Baik”) x P(Nilai_Integritas = “Baik” | Grade = “Sangat Baik”) = 37/82 x 51/82 x 45/84 x 36/84 x 2/84 x 20/85 = 0,45 x 0,62 x 0,54 x 0,43 x 0,02 x 0,24 = 0,000365 P(Jenis_Kelamin  =  “Laki-laki”  |  Grade  =  “Baik”)  x P(Rumpun  =  “PAUD”  |  Grade  =  “Baik”)  x P(Nilai_Penguasaan_Substansi = “Sangat Baik” | Grade = “Baik”) x P(Nilai_Penguasaan_TIK/Sispena = “Sangat Baik”
| Grade = “ Baik”) x
P(Nilai_Kemampuan_Melaksanakan_Tugas  =  “Cukup” | Grade = “Baik”) x P(Nilai_Integritas = “Baik” | Grade = “Baik”) = 22/82 x 73/82 x 3/84 x 3/84 x 5/84 x 65/85 = 0,27 x 0,89 x 0,04 x 0,04 x 0,06 x 0,077 = 0,000014
P(Jenis_Kelamin  =  “Laki-laki”  |  Grade  =  “Cukup”)  x P(Rumpun  =  “PAUD”  |  Grade  =  “Cukup”)  x P(Nilai_Penguasaan_Substansi = “Sangat Baik” | Grade =  “Cukup”)  x  P(Nilai_Penguasaan_TIK/Sispena  =
“Sangat Baik” | Grade = “Cukup”) x P(Nilai_Kemampuan_Melaksanakan_Tugas  =  “Cukup” | Grade = “Cukup”) x P(Nilai_Integritas = “Baik” | Grade = “Cukup”) = 44/150 x 130/150 x 1/152 x 1/152 x 132/152 x 19/153 = 0,29 x 0,87 x 0,01x 0,01 x 0,87 x 0,013 = 0,000001 d. Membandingkan hasil pada setiap class yang di klasifikasikan Maka  dari  perbandingan  hasil  penjumlahan  diatas, bahwa  nilai  probabilitas  tertinggi  ada  pada  class  (P  | Grade = “Sangat Baik”) dengan nilai 0,000365 sehingga dapat disimpulkan bahwa pengujian pada data asesor ke- 272 yang diuji yaitu memperoleh Grade “Sangat Baik”.

## 3.2. Implementasi Menggunakan Tools WEKA
3.8.5
Weka mempunyai  kelebihan  seperti  mempunyai banyak  algoritma data  mining dan machine  learning , kemudahan  dalam  penggunaannya,  selalu up-to-date dengan  algoritma-algoritma  yang  baru.  Semua  teknik Weka adalah didasarkan pada asumsi bahwa data tersedia sebagai flat  file tunggal  atau  hubungan,  dimana  setiap titik data digambarkan oleh sejumlah atribut (biasanya, atribut  numerik  atau  nominal,  tetapi  beberapa  jenis atribut lain juga didukung) [15].
Adapun  tahapan  menggunakan tools  WEKA 3.8.5 adalah sebagai berikut :
1) Buka aplikasi Microsoft Excel lalu kemudian openfile dengan nama “Uji_Data_Asesor”.
2) Data  dari  hasil  Transformasi  di Excel kemudian  di block disalin dan dimasukkan kedalam notepad untuk tanda space harus  diganti  dengan    tanda  “_”  dan space antar atribut diubah menjadi tanda “,” agar data tersebut  dapat  dibaca  oleh  format  . csv .  Bentuk transformasi  data  dari  format  . xlxs ke  format  . csv dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Transformasi data . CSV .
3) Selanjutnya  buka tools  WEKA 3.8.5.  Berikut tampilan windows untuk Weka  GUI  Chooser dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.
4) Buka  “ tools ”  dan  buka ArffViewer  open data  hasil transformasi  kedalam  bentuk  . csv kemudian kemudian save  as kedalam  bentuk Arff .  Perubahan data dalam bentuk Arff dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Transformasi data Arff .
5) Kemudian  buka file “Uji_Data_Asesor.arff”.  Data prepocessing menampilkan  masing-masing  atribut yang digunakan. Setelah menyimpan data “Uji_Data_Asesor.arff”, lalu kembali ke menu utama dan  pilih  menu Explorer .  Data prepocessing untuk file Uji Data Asesor dapat dilihat pada Gambar 5 .
Gambar 5. Tampilan atribut prepocessing Uji Data Asesor
6) Kemudian  pilih Classify dan pilih Choose lalu pilih Bayes kemudian Naive Bayes . Tampilan implementasi  algoritma Naive  Bayes untuk  nilai akurasi dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Implementasi Algoritma Naive Bayes .
7) Hasil dari pengujian metode untuk menemukan hasil dapat dilihat pada Gambar 7 berikut.
Gambar 7. Hasil Data yang telah di Uji

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  dari  penelitian  yang dilakukan,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan sebagai berikut :
1) Berdasarkan  data  penilaian  kinerja  asesor  yang diperoleh,  proses  data  mining  membantu  dalam penerapan  metode  Naïve  Bayes  dan  teknik Laplacian  Correction  dengan  mengolah  data  set sebanyak  308  data  sehingga  didapatkan  informasi hasil  klasifikasi  kinerja  asesor  BAN  PAUD  dan PNF Provinsi Sumatera Utara.
2) Hasil  klasifikasi  penilaian  kinerja  asesor  BAN PAUD  dan  PNF  Provinsi  Sumatera  Utara menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  memiliki hasil probabilitas tiap hipotesis untuk class tertinggi yaitu class “Baik” berjumlah 0,0047, class “Sangat Baik”  berjumlah  0,0002  dan  class  “Cukup” berjumlah 0,000003.
3) Hasil  akurasi  dengan  menggunakan  Use  Training Set, presentase untuk Correctly Classified Instance yaitu  sebesar  97,0799%  sementara  persentase untuk  Incorrectly  Classified  Instance  adalah sebesar 2,9221%.  Di mana dari 308 data penilaian kinerja  asesor  ada  sebanyak  299  data  asesor  yang berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar  dan
64 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 55-64
sebanyak 9 data asesor tidak berhasil diklasifikasikan dengan benar..

## UCAPAN TERIMAKASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Allah SWT yang telah memberikan kesehatan dan kelapangan waktu untuk menyelesaikan penelitian ini. Terima kasih juga  disampaikan  kepada  Universitas  Potensi  Utama khususnya Bapak Edy Victor Haryanto, M.Kom selaku dosen  pembimbing  yang  telah  bersedia  meluangkan waktunya untuk membimbing penulis dalam menyelesaikan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Siddik, M., Hendri, H., Putri, R. N., Desnelita, Y., & Gustientiedina, G. (2020). Klasifikasi Kepuasan
Mahasiswa Terhadap Pelayanan Perguruan Tinggi Menggunakan Algoritma Naive Bayes. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science , 3 (2), 162-166.
[2] Peraturan  Menteri  Pendidikan  dan  Kebudayaan Nomor  13  Tahun  2018  tentang  Badan  Akreditasi Nasional Sekolah/Madrasah Dan Badan Akreditasi Nasional  Pendidikan  Anak  Usia  Dini  Dan Pendidikan Nonformal. Jakarta.
[3] Badan Akreditasi  Pendidikan Anak Usia Dini  dan Pendidikan Nonformal., 2019. Panduan Akreditasi BAN PAUD dan PNF. Jakarta.
[4] Buulolo, E. (2020). Data Mining Untuk Perguruan Tinggi . Deepublish.
[5] Elisa, E. (2018). Market Basket Analysis Pada Mini Market  Ayu  Dengan  Algoritma  Apriori. Jurnal
RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi
Informasi) , 2 (2), 472-478.
[6] Novika  Sari,  V.,  Yorita  Astri,  L.,  &  Rasywir,  E.
(2020). ANALISIS DAN PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK
EVALUASI KINERJA KARYAWAN PADA PT. PELITA  WIRA  SEJAHTERA.  In Jurnal  Ilmiah Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 2, Issue 1).
[7] Fitriani,  A.  S.  (2019).  Penerapan  Data  Mining
Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes untuk Memprediksi Partisipasi Pemilihan
Gubernur. JTAM  (Jurnal  Teori  dan  Aplikasi Matematika) , 3 (2), 98-104.
[8] Kurniawan, Y. I. (2018). Perbandingan Algoritma
Naive  Bayes  dan  C.  45  dalam  Klasifikasi  Data Mining. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer (JTIIK) , 5 (4), 455-464.
[9] Saputro, I. W., & Sari, B. W. (2020). Uji Performa
Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi
Mahasiswa. Creative Information Technology
Journal , 6 (1), 1-11.
[10] Saputro, I. W., & Sari, B. W. (2020). Uji Performa Algoritma Naïve Bayes untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa. Creative Information Technology Journal , 6 (1), 1-11.
[11] Sadikin,  M.,  Rosnelly,  R.,  &  Surya  Gunawan,  T. (2020). JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA  Perbandingan  Tingkat  Akurasi Klasifikasi Penerimaan Dosen Tetap Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan C4.5 . 4 , 1100–1109. https://doi.org/10.30865/mib.v4i4.2434
[12] Kausar,  A.,  Irawan,  A.,  &  Fernando,  I.  (2023). IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES CLASSIFIER  UNTUK  PENILAIAN  KINERJA DOSEN. PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset dan Observasi Sistem Komputer , 10 (2), 117-127.
[13] Suardika,  I.  G.  I.  (2019).  Prediksi  Tingkat Kelulusan Mahasiswa Tepat Waktu Menggunakan Naive Bayes:  Studi Kasus Fakultas Ekonomi Dan Bisnis  Universitas  Pendidikan  Nasional. Jurnal Ilmu Komputer Indonesia , 4 (2), 37-44.
[14] Setiawan, D. A., Halilintar, R., & Wahyuniar, L. S. (2021,  August).  Penerapan  Metode  Naive  Bayes Untuk  Klasifikasi  Penentuan  Penerima  Bantuan PKH.  In Prosiding  SEMNAS  INOTEK  (Seminar Nasional  Inovasi  Teknologi) (Vol.  5,  No.  2,  pp. 249-254).
[15] Rahmadi, M., Kaurie, F., & Susanti, T. (2020). Uji akurasi dataset pasien pasca operasi menggunakan algoritma  naïve  bayes  menggunakan  weka tools. JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , 7 (1),
134-139.