## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa Dengan Metode Naïve Bayes
Syafi’ul Hamidani* 1 , Endang Etriyanti 2 1,2 Sistem Informasi, STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau
1,2 Jl. Yos Sudarso No 97 A Kel Jawa Kanan Kota Lubuklinggau Sumatera Selatan e-mail: * 1 hamidanipertama@gmail.com , 2 endang.etriyanti@gmail.com

## Abstrak
Penentuan Ketua BEM adalah keputusan penting yang melibatkan berbagai faktor dan kriteria  yang  setiap  periodenya  dipilih  ulang  untuk  menentukan  ketua  dan  wakil  ketua  BEM yang sebagai bentuk demokrasi dari mahasiswa, apalagi BEM sebagai wadah atau organisasi yang  bagi  mahasiswa  terkhusus  di  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya  lubuklinggau,  sebelumnya telah diadakan beberapa kali pemilihan ketua/calon ketu BEM di STMIK bina Nusantara Jaya Lubuklinggau  sehingga  tentunya  sudah  terdapat  data  atau  riwayat  siapa  saja  yang  pernah menyalonkan  dan  memenangkan  pemilihian  ini.  Metode  Naïve  Bayes  dipilih  karena kemampuannya  dalam  mengatasi  masalah  klasifikasi  dengan  data  yang  relatif  besar  dan kompleks. oleh karena itu dirasa perlu adanya sebuah sistem informasi yang dapat menunjang para tenaga akademik dalam pengambilan keputusan khususnya tentang pemilihan ketua badan eksekutif  mahasiswa,  dalam  sistem  ini  menggunakan  penentuan  ketua  bem  berdasarkan  4 kriteria  yaitu;  IPK,  Semester,  Prestasi,  dan  Pengalaman  Organisasi  dengan  13  data  training. Hasil  perangkingan  yaitu  dari  2  data  uji  1  diantara  nya  menghasilkan  keterangan  lulus  atas nama Ida Dwi Utami, sedangkan 1 data dengan keterangan tidak lulus yaitu Dedek Tapita.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Naïve Bayes, Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa, Pemilihan, Klasifikasi.

## Abstract
Determining  the  Chair  of  the  BEM  is  an  important  decision  that  involves  various factors and criteria which are re-elected every period to determine the chair and deputy chair of  the  BEM  which  is  a  form  of  democracy  for  students,  especially  as  BEM  as  a  forum  or organization  for  students,  especially  at  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya  Lubuklinggau,  has previously  been  Elections  for  BEM  chairman/head  candidates  were  held  several  times  at STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau so of course there is already data or history of who has run for and won these elections. The Naïve Bayes method was chosen because of its ability to overcome classification problems with relatively large and complex data. Therefore, it is felt that  there  is  a  need  for  an  information  system  that  can  support  academic  staff  in  making decisions, especially regarding the election of the chairman of the student executive body. This system uses the determination of the chairman of the student body based on 4 criteria, namely; GPA,  Semester,  Achievements  and  Organizational  Experience  with  13  training  data.  The ranking results are from 2 test data, 1 of which produces a passing statement in the name of Ida Dwi Utami, while 1 data with a failure statement is Dedek Tapita.
Keywords: Decision Support Systems, Naïve Bayes, Chair of the Student Executive Board, Elections, Classification.

## 1. PENDAHULUAN
adan  Eksekutif  Mahasiswa  (BEM)  merupakan  organisasi  kemahasiswaan  antar  perguruan tinggi  yang  berkedudukan  sebagai  badan  eksekutif  pada  tingkat  fakultas  perguruan  tinggi [1]setiap  organisasi  tentunya  mempunyai  hirarki  oranisasi/  kengrusan  didalamya  untuk menunjang  visi  dan  misi  organisasi  tersebut,  setiap  organisasi  tentunya  mempunyai  hirarki kepengurusan  dalam  mencapai  tujuan  organisasi  tersebut  dan  dikepalai  oleh  ketua/  kepala organisasi  yg  dapat  berperan  aktif    dalam  mengatur  dan  memberi  kebijakan  agar  dapat meningkatkan kualitas organisasi [2]
STMIK  Bina  Nusantara  Jaya  adalah  salah  satu  perguruan  tinggi  yang  berada  dikota lubuklinggau,  sumatera  selatan  dan    menjadi  salah  satu  perguruan  tinggi  dibidang  komputer yang  cukup  diminati  masyarakat  kota  lubuklinggau  karena  berada  dipusat  kota  dengan  akses yang cukup mudah bagi masyarakat tentunya, pada STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau tentunya  memiliki  organisasi  mahasiswa  sebagai  wadah  bagi  mahasiswa  berkreasi  dan menyalurkan  bakat  mahasiswa  selain  dari  perkuliahan,  salah  satunya  tentunya  adalah  Badan Eksekutif Mahasiswa yang merupakan badan eksekutif  bagi mahasiswa STMIK bina Nusantara Jay Lubuklinggau, pada BEM STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau telah berganti ketua sebanyak  Sembilan  kali  sejak  didirikannya  pada  tahun  2007  dan  telah  melewati  beberapa tahapan  pemilihan  beberapa  kali,  sehingga  didapat  data  data  calon  ketua  bem  dan  ketua  bem terpilih yang tentunya data ini dapat digunakan sebagai data penelitian oleh penulis.
Pemilihan  Ketua  BEM  dengan  mengunakan  sistem  pemilu  ini  adalah  proses pembelajaran  yang  demokrasi  secara  langsung  untuk  seluruh  mahasiswa,  dan  tentunya  proses pemilihan  dan  penghitungan  nantinya  akan  menentukan  nasib  mahasiswa  beberapa  tahu  yang akan datang, dalam melakukan kegiatannya pemilihan ketua BEM pada perguruan tinggi masih sering menimbulkan persepsi atau dugaan mahasiswa terhadap siapa yang akan memenangkan pemilihan  tersebut,  dengan  adanya  system  pendukung  keputusan  pemilihan  ketua  BEM  di perguruan tinggi ini diharapkan menjadi acuan bagi pihak akademik perguruan tinggi dan pihak mahasiswa  akan  siapa  yang  pantas  menjadi  ketua  BEM  atau  siapa  yang  kelak  akan memenangkan pemilihan ketua BEM,
Sistem  Pendukung Keputusan sebagai  sebuah  sistem  informasi  berbasis  komputer yang  menghasilkan berbagai   alternatif   keputusan   untuk   membantu   manajemen [3], dalam menangani  berbagai  permasalahan  yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  dengan menggunakan  data  dan  model.  Ada  beberapa  metode  pada  sistem  pendukung  keputusan  yang bisa  digunakan  untuk  membantu  dalam  membuat  sebuah  keputusan.  Salah  satunya menggunakan  naïve  bayes  classifier  (NBC).  Naïve  Bayes  Classifier  merupakan pengklasifikasian  dengan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuan Inggris Thomas Bayes yaitu dengan memprediksi  peluang masa depan berdasarkan pengalaman sebelumnya yang dikenal dengan  Teorema  Bayes[4].
Penelitian ini dilakukan berdasarkan referensi penelitian serupa terdahulu yang menjadi acuan  peneliti  baik  dari  segi  metode  ataupun  subjek  penelitian,  penelitian  pertama  adalah penelitian  oleh  victor  marudut  siregar  yang  mengaplikasi  system  pendukung  keputusan  pada sayangku  café  dan  bakery  dengan  naïve  bayes  yang  penelitian  ini  berdasarkan  data  pegawai yang  menerima  insentif  atau  tidak  setiap  bulannya  [5],  kemudian  ada  juga  penelitian  oleh  sri rahayu  yang  meneliti  kualitas  rumput  pada  cv.  Rumput  kita  landcape  dengan  metode  naïve bayes  berdasarkan  rumput  yang  ada  dengan  menggunakan  empat  kriteria  pemilihan  kualitas jenis  rumput  taman  yaitu  suhu  udara,  curah  hujan,  kelembapan  udara  dan  harga  pasar[6], kemudian  ada  juga  penelitian  system  pendukung  keputusan  kenaikan  jabatan  pada  pt.  busana indah  global  yang  akan  mempermudah  dalam  menentukan  kelayakan  kenaikan  jabatan  [7], kemudian  juga  ada  penelitian  oleh  Muhammad  zulfikar  yang  yang  membantu  dalam menentukan pemilihan bibit padi unggul pada balai pertanian pasar miring, penelitian ini  Data penelitian  terdiri  dari  Data  Bibit,  Data  Kriteria  terdiri  dari  Kultur  Cuaca  Produksi,  Serangan Hama,  Hasil    Panen  dan  13  data  training.  Hasilperangkingan    yaitu    Kode,  R2    Nama    Bibit,

## B
Ciherang memperoleh Nilai Probabilitas 0.3334534 dengan keterangan Kualitas Baik, Kode R3 Nama Bibit, Mikongga Nilai Probabilitas 0.3334534 [8].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  pemberi  informasi  tambahan  yang dapat digunakan sebagai preferensi atau suatu masalah yang dihadapi seseorang atau kelompok dalam  pengambilan  keputusan,  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem  yang ditujukan  untuk  membantu  individu  atau  manajemen  dalam  memecahkan  masalah  yang dihadapinya [9]

## 2.2 Naïve Bayes Classifier
Merupakan  salah  satu  algoritma  pemecahan  masalah  yang  termasuk  ke  dalam  metode klasifikasi  pada  data  mining.  Naïve  Bayes  Classifier  mengadopsi  ilmu  statistika  yaitu  dengan menggunakan  teori  kemungkinan  (probabilitas)  untuk menyelesaikan  sebuah  kasus  Supervised Learning,  artinya  dalam  himpunan  data  terdapat  label,  class  atau  target  sebagai  acuan  atau gurunya, [7] adapun persamaan teorema bayes adalah
𝑃 (𝐻|𝑋) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 )𝑃  (𝐻)
𝑃 (𝑋) ……………………………………………………………(1)
Keterangan : X: sampel data yang memiliki kelas (label) yang tidak diketahui
H: hipotesa bahwa X adalah data kelas label
P (H): peluang dari hipotesa H P (X): peluang dari data sampel yang diamati P (X|H): peluang dari data sampel X bila diasumsikan bahwa hipotesa benar

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
Penulis Memulai Tahap awal yaitu menganalisis kebutuhan sistem yang akan dirancang dengan cara melakukan pengumpulan data yang diperlukan. Adapun metode pengumpulan data yang penulis lakukan untuk mendapatkan data terkait dengan penelitian yaitu :
1) Wawancara
Wawancara  merupakan  teknik  pengumpulan  data  melalui  tatap  muka  dan  tanya  jawab secara langsung sehingga mendapatkan tingkat akurasi jawaban yg tinggi[9], disini penulis juga  melakukan  pengumpulan  data  melalui  wawancara  untuk  mendapatkan  informasi secara  langsung  yang  berkaitan  dengan  objek  penelitian,  wawancara  langsung  kepada Pembantu  akademik  bidang  kemahasiswaan,  ketua  program  studi  ssitem  informasi  dan beberapa staf dan dosen, dimana pertanyaan telah dibuat sebelumnya dan disusun kedalam daftar pertanyaan yang akan diajukan kepada informan.
2) Studi Pustaka
Studi  pustaka  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  dijadikan  sebagai  bahan  referensi dan pedoman terhadap penulis dan mendukung dalam penyelesaian masalah penelitian.

## 2. 4 Metode Pengembangan Sistem
Metode pengembangan sistem dalam penelitian ini yaitu menggunakan model prototype yang  berfungsi  untuk  mengidentifikasi  kebutuhan  dari  perangkat  lunak  yang  akan  dibangun. Prototype  dipilih  karena  cocok  digunakan  pada  sistem  yang  ingin  cepat  diselesaikan  dan biasanya  berskala  kecil  dengan  fungsi  yang  tidak  besar  serta  dapat  menghemat  waktu  dan
1000  Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 997 - 1009
menghemat  biaya  terutama  dalam  bagian  analisa  karena  hanya  mencatat  hal-hal  penting.  Pada tiap-tiap  perbaikan    prototype  merupakan  hasil  masukan  dari  user  yang  akan  menggunakan sistem  tersebut  sehingga  lebih  reliable  dan  dalam  penerapan  dari  sistem  yang  menjadi  lebih mudah untuk dilakukan.

## Gambar 1  Model Prototype
1) Identifikasi
Peneliti  melakukan  wawancara  kepada  pemilik  untuk  mengidentifikasi  data  yang dibutuhkan terhadap sistem yang akan dibangun.
2) Membangun Prototype
Setelah  diketahui  kebutuhan  sitem  yang  diinginkan,  maka  penulis  membuat  prototype mengenai  model  sistem  yang  akan  dirancang.  Tahapan  yang  dilakukan  adalah  membuat rancangan  untuk  mendapat  gambaran  dari  sistem  yang  akan  dikembangkan.  Dalam penelitian  ini  penulis  merancang  sistem  menggunakan  Data  Flow  Diagram  (DFD)  yang kemudian  dari  rancangan  tersebut  akan  dibangun  sistem  yang  menerapkan  sistem pendukung  keputusan  dengan  metode  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  pada  penentuan strategi penjualan dengan pemograman PHP.
3) Pengujian
Setelah prototype dibuat makan penulis akan menguji sistem yang telah dirancang kepada pengguna  (user)  agar  diketahui  apakah  sistem  dapat  digunakan  dengan  baik  dan  sesuai dengan  kebutuhan  pengguna  (user).  Metode  pengujian  dikerjakan  terhadap  fungsional sistem dan terkait dengan hal-hal teknis sistem. Pada setiap literasi pekerjaan diluncurkan untuk kemudian dievaluasi kembali dan dilakukan perbaikan.
4) Memperbaiki Prototype
Pada  tahap  keempat  yaitu  memperbaiki  prototype.  Pada  tahap  ini  penulis  melakukan perbaikan dan modifikasi sesuai dengan masukan atau saran terakhir dari pemakai sewaktu melakukan pengujian prototype.
5) Pengembangan dan Pemeliharaan
Penulis  akan  menyelesaikan  sesuai  dengan  masukan  terakhir  dari  pengguna  dan memberikan  gambaran  bagaimana  pengguna  sistem  tersebut  kepada  pengguna  setelah sistem tersebut disetujui.
2. 5 Metode Pengembangan Sistem
2. 5.1 Data Flow Diagram (DFD)
Gambar 2  Data Flow Diagram Level 0
Gambar 3  Data Flow Diagram Level 1

## 2. 5.2 Entity Relationship Diagram
Gambar 4  Entity Relationship Diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap implementasi hal yang pertama dilakukan adalah membuat arsitektur design yang  akan  menggambarkan  menjelaskan  elemen-elemen  yang  ditemukan  didalam  sistem  dan difungsikan  untuk  memenuhi  pertanyaan  tentang  data  apa  saja  yang  akan  dikumpulkan,  cara untuk  mengirimkan  data,  dimana  data  akan  disimpan  serta  bagaimana  sistem  tersebut dihubungkan sebagai suatu sistem yang utuh.
Admin ` ` Database Data user, Data Training, Data uji Pendataan Input Pimpinan Komputer Laporan Info Data Training dan Hasil Data Uji Lap Data training dan laporan Hasil Data Uji Proses Perhitungan Komputer
Gambar 5  Arsitektur Sistem
Pada gambar diatas telah tertera terdapat dua entitas utama yang menggunakan system ini  nantinya  yaitu  admin  dan  pimpinan,  yang  akan  dimulai  dari  admin yang  akan  login menggunakan username dan password yang telah terdaftar di database. Kemudian admin dapat melakukan  penginputan  data  berupa  data  user,  data  training  dan  data  uji.  Admin  juga  bisa melihat  laporan  data  training  yang  telah  disimpan  ke  dalam  database,  dari  inputan  yang  di lakukan  oleh  admin,  maka  admin  melakukan  proses  perhitungan  melalui  data  uji  dengan
menggunakan metode naïve bayes classifier dan akan tersimpan kedalam database. Sedangkan entitas pimpinan akan mendapatkan info laporan data training dan laporan hasil data uji, setelah itu  hasil  perhitungan  data  uji  tersebut  bisa  menjadi  pendukung  keputusan  pimpinan  untuk memilih strategi yang bisa dipakai.
Sistem ini bekerja dengan data training sebagai landasan pada data uji, adapun kriteria data training pada system ini adalah seperti berikut :
Tabel 1 Data Kriteria Training No Kriteria Subkriteria 1 IPK - 2 Semester - 3 Prestasi Baik Cukup Tidak Baik 4 Pengalaman Organisasi Baik Cukup Tidak Baik 5 Hasil Lulus Tidak Lulus
Kemudian  penelitian  ini  menggunakan  13  Data  training  yang  telah  didapat  sebagai berikut :
Tabel 2 Data Training Nama IPK  Semester Prestasi Organisasi Hasil Kahfi Azuadri 3,1 5 Tidak Baik  Tidak Baik Lulus Ahlu Nazar 3,8 4 Baik Baik Lulus Riki Aji Pambudi 3,9 4 Baik Baik Lulus Zainal Abidin 3,4 5 Cukup Baik Lulus Dera Andre Wijaya 3,4 4 Cukup Cukup Tidak Lulus Zuwanda Sari 3,9 5 Baik Cukup Tidak Lulus Bellyandri 2,8 4 Tidak Baik  Tidak Baik  Tidak Lulus Nurmila Sinta Dewi  3,9 5 Baik Baik Tidak Lulus Wirachmadita 3,8 4 Baik Baik Tidak Lulus Adi Kurniawan 3,8 4 Cukup Cukup Lulus Zairin Febrian 3,1 5 Cukup Cukup Lulus Frandede 2,8 4 Cukup Baik Lulus Ardiansyah 3,1 4 Cukup Tidak Baik  Tidak Lulus
Sedang kan data uji pada penelitian ini ada dua yaitu data calon ketua bem yang akan dipilih semester ini, seperti pada tabel berikut ini
Tabel 3 Data Uji Nama IPK  Semester Prestasi Organisasi Dedek Tapita 2,8 4 Tidak Baik  Tidak Baik Ida Dwi Utami  3,1 5 Cukup Baik
Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  jumlah  probabilitas  berdasarkan  jumlah kejadiannya
a. Probabilitas IPK
Tabel 4 Probabilitas IPK IPK Jumlah Kejadian Probabiltas Lulus Tidak Lulus Lulus Tidak Lulus 2,8 1 1 1/7 1/7 3,1 2 1 2/7 1/7 .. .. .. .. .. Total 7 6 1 1 b. Probabilitas Semester Tabel 5 Probabilitas Semester Semester Jumlah Kejadian Probabiltas Lulus Tidak Lulus Lulus Tidak Lulus 4 4 4 4/7 4/7 5 3 2 3/7 2/7 .. .. .. .. .. Total 7 6 1 1
c. Probabilitas Prestasi Tabel 6 Probabilitas Prestasi Prestasi Jumlah Kejadian Probabiltas Lulus Tidak Lulus Lulus Tidak Lulus Tidak Baik 1 1 1/7 1/7 Cukup 4 1 4/7 1/7 .. .. .. .. .. Total 7 6 1 1 d. Probabilitas Pengalaman Organisasi Tabel 7 Pengalaman Organisasi Pengalaman Organisasi Jumlah Kejadian Probabiltas Lulus Tidak Lulus Lulus Tidak Lulus Tidak Baik 1 2 1/7 2/7 Baik 4 2 4/7 2/7 .. .. .. .. .. Total 7 6 1 1
Dari data probabilitas diatas maka dapat dihitung besar probabilitas Lulus atau tidaknya suatu calon atau dari data uji pada table 4 diatas seperti sebagai berikut :
Nama : Dedek Tapita
Probabilitas Lulus : 1 7 𝑥 4 7 𝑥 1 7 𝑥 1 7 𝑥 7 13 =  0,000897062
Probabiltas Tidak Lulus : 1 7 𝑥 4 7 𝑥 1 7 𝑥 2 7 𝑥 7 13 =  0,002849003
Dari  Perhitungan  diatas    diketahui  nilai  probabiltas  lulus  dedek  tapita  sebesar 0,000897062  adalah  lebih  kecil  dari  Probabilitas  Tidak  Lulus  yang  senilai  0,002849003 sehingga diperoleh hasil bahwa probabilitas dari dedek tapita adalah Tidak Lulus
Nama : Ida Dwi Utami :
Probabilitas Lulus : 2 7 𝑥 3 7 𝑥 4 7 𝑥 4 7 𝑥 7 13 =  0,025117739
Probabilitas Tidak Lulus : 1 7 𝑥 2 7 𝑥 1 7 𝑥 2 7 𝑥 7 13 =  0,001424501
Dari  Perhitungan  diatas    diketahui  nilai  probabiltas  lulus  Ida  Dwi  Utami  sebesar 0,025117739  adalah  lebih  besar  dari  Probabilitas  Tidak  Lulus  yang  senilai  0,001424501 sehingga diperoleh hasil bahwa probabilitas dari dedek tapita adalah Tidak Lulus
Sistem ini telah dibuat berdasarkan rancangan sistem yang telah dilakukan, adapun hasil sistem pendukung keputusan dapat di lihat pada tampilan-tampilan sebagai berikut:

## 3. 1 Tampilan Halaman Login
Halaman login merupakan halaman yang berfungsi sebagai validasi user berdasarkan hak akses yang dimiliki oleh user untuk masuk ke halaman yang sesuai dengan hak akses username dan password secara benar dan terdapat tombol masuk sebagai tombol eksekusi. Terdiri dua user yaitu admin dan pimpinan.
Gambar 6  Halaman Login

## 3. 2 Tampilan Halaman Admin

## Gambar 7  Halaman Admin
Halaman admin merupakan halaman yang berisi tampilan data-data terhadap admin. Pada halaman admin terdapat beberapa menu seperti master data yang berisi data user, data training, dan data uji. Laporan berisi seluruh data-data training, Menu logout untuk keluar dari aplikasi.

## 3. 3 Halaman Pendataan User
Gambar 8  Halaman Pendataan User
Pembahasan terhadap hasil penelitian dan pengujian yang diperoleh disajikan dalam bentuk uraian teoritik, baik secara kualitatif maupun kuantitatif. Hasil percobaan sebaiknya ditampilkan dalam berupa grafik atau pun tabel. Untuk grafik dapat mengikuti format untuk diagram dan gambar.

## 3. 4 Halaman Pendataan Training
Gambar 9  Halaman Pendataan Training
Halaman Data Training merupakan halaman yang berisi untuk mengelola data training. Adapun button yang berbentuk tanda tambah yang berfungsi untuk menambah data training.
3. 5 Halaman Pendataan Uji
Gambar 10  Halaman Pendataan Uji
Halaman Data Uji merupakan halaman yang berisi untuk mengelola data-data yang akan di Uji. Adapun button berbentuk tambah merupakan tombol untuk menambah data dan ada juga tombol sumbit di inputan data uji berfungsi untuk memproses perhitungan data uji berdasarkan data training yang nantinya akan menghasilkan keterangan. Dan ada button cetak yang berfungsi menyetak hasil data yang sudah di hitung.

## 3. 6 Halaman Tampilan Pimpinan
Gambar 11  Halaman Tampilan Pimpinan
Pembahasan  terhadap  hasil  penelitian  dan  pengujian  yang  diperoleh  disajikan  dalam bentuk  uraian  teoritik,  baik  secara  kualitatif  maupun  kuantitatif.  Hasil  percobaan  sebaiknya ditampilkan  dalam  berupa  grafik  atau  pun  tabel.  Untuk  grafik  dapat  mengikuti  format  untuk diagram dan gambar.

## 4. KESIMPULAN
Setelah melakukan penelitian, didapatlah sistem pendukung keputusan yang diharapkan dapat  membantu  para  akademisi  STMIK  Bina  Nusantara  Jaya  Lubuklinggau  dalam memprediksi  ataupun  membantu  membuat  keputusan  pemilihan  ketua  badan  eksekutif mahasiswa  dengan  metode  naive  bayes,  dalam  metode  naïve  bayes  terdapat  2  jenis  data  yang digunakan  yaitu  data  training  dan  data  uji,  pada  data  training  terdapat  13  alternatif  dengan kriteria  dan  hasil  keterangan  yang  berbeda,  alternatif  tersebut  terdiri  dari  IPK,  Semester, Prestasi,dan    Pengalaman  organisasi.  Pada  data  uji  terdapat  2  data  yang  telah  diproses menghasilkan hasil keterangan yang berbeda, 1 diantara nya menghasilkan keterangan lulus atas nama  Ida  Dwi  Utami,  sedangkan  1  data  dengan  keterangan  tidak  lulus  yaitu  dedek  tapita. pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  strategi  penjualan,  pimpinan  bisa  menggunakan strategi dengan keterangan naik.
Metode  perhitungan  Naïve  Bayes  dengan  cara  manual  ataupun  dengan  system  yang telah  dibuat  menghasilkan  suatu  keputusan  yang  sama  yang  membuktikan  bahwa  perhitungan dengan cara manual sudah tepat dan menggunakan system sudah benar algoritmanya sehingga kedua hasil dapat dikatakan valid

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  K.  Hidayah  and  Y.  Erwadi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Ketua  Badan Eksekutif Mahasiswa Dengan Metode Simple Additive Weighting,” JSAI , vol. 2, no. 1, pp. 92–96, Jan. 2019, doi: 10.36085/jsai.v2i1.77.
[2]  P. B. Yosefa and A. Abdurrohim, “Hubungan antara Komitmen Organisasi dengan Servant Leadership  pada  Ketua  Organisasi  di  Universitas  Islam  Sultan  Agung  Semarang,” PSISULA : Prosiding Berkala Psikologi , vol. 3, no. 1, pp. 312–325, 2021.
[3]  Y.  Yulistia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Pegawai  Menggunakan  Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) Hotel RC Di Palembang,” JTSI , vol. 1, no. 1, pp. 65– 72, Apr. 2020, doi: 10.35957/jtsi.v1i1.324.
[4]  E.  Etriyanti,  D.  Syamsuar,  and  Y.  Novaria  Kunang,  “Implementasi  Data  Mining Menggunakan  Algoritme  Naive  Bayes  Classifier  dan  C4.5  untuk  Memprediksi  Kelulusan Mahasiswa,” Telemat , vol. 13, no. 1, pp. 56–67, Feb. 2020, doi:
10.35671/telematika.v13i1.881.
[5]  V.  M.  M.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Insentif  Bulanan  Pegawai Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Jurnal SISTEMASI , vol. 7, no. 2, pp. 87–95, 2018.
[6]  S.  Rahayu  and  A.  S.  Rms,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Dalam  Pemilihan  Kualitas Jenis  Rumput  Taman  CV.  Rumput  Kita  Landscape,” Digitalzone ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  162– 171, Nov. 2018, doi: 10.31849/digitalzone.v9i2.1942.
[7]  P. S. Dewi, C. K. Sastradipraja, and D. Gustian, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes Classifier,” JATI , vol. 11, no. 1, pp. 66–80, Mar. 2021, doi: 10.34010/jati.v11i1.3593.
[8]  M.  Zulfikar  and  H.  Fahmi,  “Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode Naïve  Bayes  Dalam  Menentukan  Kualitas  Bibit  Padi  Unggul  Pada  Balai  Pertanian  Pasar Miring,” JNKTI , vol. 2, no. 2, p. 159, Oct. 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1566.
[9]  S.  Hamidani,  V.  Amalia,  and  J.  Agustin,  “SISTEM  PENGUKURAN  KUALITAS LAYANAN  PADA  PERPUSTAKAAN  SMKN  MUARA  BELITI  MENGGUNAKAN METODE SERQUAL,” Jurnal Ilmiah Binary , vol. 02, no. 01, pp. 1–7, 2020.