Vol. 2, No. 2, February 2019, Pages 50-59
=====================================================================================

## Rekomendasi Disposisi Surat dengan Metode Naïve Bayes Pada Arsip Surat di Kantor Bakorwil Kabupaten Pamekasan
Sholeh Rachmatullah 1 , Agung Putra Wijaya 2
1,2 Program Studi S1 Teknik Informatika Universitas Madura Jl. Raya Panglegur Km. 3,5 Pamekasan Email: 1 sholeh@unira.ac.id, 2 agonkpeewee@gmail.com

## Abstrak
Kantor  Bakorwil  Pamekasan  merupakan  kantor  Badan  Koordinasi  Wilayah Pemerintah  dan  Pembangunan  di  Kabupaten  Pamekasan.  Sebagai  salah  satu  kantor pemerintahan yang mengelola keluar masuknya surat, tentunya melakukan proses pencataan surat  masuk  dan  surat  keluar  hingga  mengarsipkan  surat  di  ruang  arsip.  Terdapat permasalahan  yang  terjadi  dalam  proses  pendataan  surat  masuk,  surat  keluar  dan  arsip surat,  misalnya  pencarian  surat  masuk  membutuhkan  waktu  lama  untuk  mencari  pada berkas arsip, setiap surat yang diproses memiliki tanggal kadaluarsa surat, dimana petugas akan  kesulitan  dalam  mengontrol  surat  yang telah  diproses  atau  belum  selesai  diproses. Hal  ini    dikarekan  belum  adanya  sistem  informasi  yang  memadai.  Dengan  dukungan teknologi informasi  pekerjaan mengelola surat masuk, surat keluar, dan arsip surat akan menjadi  mudah.  Surat  masuk  diterima  oleh  petugas,  kemudian  akan  dibaca  oleh  Kepala Badan  (Kaban)  untuk  didisposisikan  ke  Kepala  Bagian  (Kabag).  Penentuan  arah  tujuan disposisi  surat  menggunakan  metode Naive  Bayes  Classification (NBC)  dengan Jelinek Mercer (JM) Smoothing .  Pada  penelitian  ini,  surat  masuk  diklasifikasikan  kedalam  5  kelas, kelas  tersebut  mewakili  jumlah  Kabag  sesuai  tujuan  disposisi  surat  masuk.  Dengan menggunakan aplikasi arsip surat bisa mengefektifkan pengarsipan surat dan memberikan rekomendasi  bagi Kaban untuk mengidentifikasi disposisi surat masuk.
Kata kunci : disposisi surat, arsip surat, Naive Bayes Classification, JM Smoothing.

## PENDAHULUAN
Kantor Bakorwil Pamekasan adalah suatu kantor
Badan
Koordinasi Wilayah Pemerintah  dan  Pembangunan  yang berada  di  Kabupaten  Pamekasan.  Di dalam kantor pemerintah ini, membutuhkan  pendataan  surat  masuk, surat  keluar  dan  arsip  surat  yang  begitu banyak. Tentunya  terdapat  permasalahan yang  terjadi  dalam  proses  pendataan surat masuk, surat keluar dan arsip surat di Kantor Bakorwil Pamekasan. Permasalahan  yang  terjadi  contohnya pencarian  surat  masuk  membutuhkan waktu  lama  untuk  mencari  pada  berkas arsip, setiap surat yang diproses memiliki tanggal kadaluarsa surat, dimana petugas akan  kesulitan  dalam  mengontrol  surat yang  telah  diproses  atau  belum  selesai diproses.
Disposisi surat masuk masih menggunakan manual,
petugas melakukan  pencatatan  pada  buku  induk surat,  kemudian  menyerahkan  surat tersebut  ke  Pimpinan  setingkat  Kaban. Kaban masih melihat isi dan perihal surat
masuk  untuk  bisa  disposisikan  surat masuk  yang  masih  memerlukan  waktu yang cukup lama dan  kurang efisien.
Dengan dukungan teknologi informasi  yang  sudah  ada  sekarang  ini. Pekerjaan  mengelola  surat  masuk,  surat keluar,  dan  arsip  surat  akan  terasa ,mudah  dan  efisien.  Cara  manual  untuk pendataan surat masuk, surat keluar, dan arsip  surat  bisa  diganti  dengan  suatu sistem  dengan  menggunakan  teknologi komputer,  data  yang  dimasukkan  juga lebih cepat dan efisien.
Oleh karena itu, perlu adanya sistem bebasis web dimana  sistem  tersebut dapat  mengklasifikasikan  surat  masuk secara  otomatis  sesuai  dengan  tujuan disposisi  surat  masuk,  sehingga  bisa membantu  Kaban  dalam  mengirimkan dan mendisposisikan surat ke Kabag yang dituju berdasarkan perihal surat.
Text mining adalah salah satu teknik yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan klasifikasi dimana, t ext mining merupakan variasi dari data mining yang berusaha menemukan  pola yang  menarik
Vol. 2, No. 2, February 2019, Pages 50-59
=====================================================================================
dari  sekumpulan  data  tekstual  yang berjumlah  besar.  Selain  klasifikasi, text mining juga  digunakan untuk menangani masalah clustering ,
information extraction , dan information retrival .

## METODE PENELITIAN
Adapun  metode  penelitian  yang  kami gunakan  terbagi  dalam  beberapa  tahab berikut ini.

## Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dilakukan dengan  mengadakan  penelitian  dan peninjauan  langsung  ke  Kantor  Bakorwil Pamekasan pada tahun 2018 dan melihat bagaimana  proses  manajemen  surat masuk  keluar  yang  sedang  berjalan  saat ini,  di  Kantor  Bakorwil  Pamekasan  yang berlokasi  di  Jl.  Slamet  Riadi  No.1, Barurambat Kota, Kec. Pamekasan,
Kabupaten Pamekasan, Madura.
Pengumpulan  data  juga  dilakukan dengan mencari data, mempelajari banyak  data  dari  berbagai  sumber  buku, modul, artikel baik perpustakaan maupun media internet yang berhubungan dengan masalah  yang  ada  dalam  mendukung kinerja  pembuatan  aplikasi  Klasifikasi Surat  Masuk  Untuk  Merekomendasi Disposisi  Dengan Text  Mining Metode Naïve  Bayes Pada  Aplikasi  Arsip  Surat Masuk  Keluar  Pada  Kantor  Bakorwil Pamekasan.

## Analisi Sistem
Proses  pengembangan  sistem  dalam pembuatan  aplikasi  manajemen  surat masuk  dan  keluar  ini,  memperhatikan kebutuhan  user  atau  pengguna  yang terlibat dalam penggunaan sistem aplikasi  yang dibangun berdasarkan hasil observasi  yaitu:  administrator,  kaban, kabag, dan staff.
Hak  akses  dan  layanan  yang disediakan berdasarkan pengguna adalah:
1. Administrator
- Login
- Manajemen data kepala bidang
- Manajemen data kepala badan
- Manajemen data staff
2. Kaban - Login - Disposisi surat masuk - Input data surat keluar 3. Kabag
- Login.
- Input data surat keluar.
- Cetak data surat masuk.
4. Staff
- Login.
- Input surat masuk.
- Input data surat keluar.
Manajemen  surat  masuk  akan dikelola oleh staff bagian surat menyurat. Proses pengolahan surat masuk dilakukan oleh  staff.  Staff  melakukan  pencataan surat masuk meliputi nomor urat, perihal, pengirim,  scan  berkas  surat,  tanggal surat,  tanggal  kadaluarsa  surat,  dan  isi atau  bentuk  kegiatan/acara.  Surat  yang masuk  akan  disimpan  dan  diteruskan  ke Kaban.  Pada  saat  proses  penyimpanan, data  surat  masuk  diolah  agar  bisa memberikan  rekomendasi  disposisi  surat ke Kabag yang sesuai dengan isi surat.
Proses pemberian rekomendasi surat  masuk  terlebih  dahulu  mengambil variable  perihal  surat  dan  isi  surat. Kemudian dilakukan tahap pre- processing  setelah  itu  diproses  dengan menggunakan metode Naive Bayes Classification (NBC) dengan Jelinek
Mercer (JM) Smoothing. Hasil  dari  proses pengolahan data tersebut, beruapa rekomendasi  klasifikasi  Kabag  yang merepresentasikan  semua  kepala  Bagian di  kantor  Dinas  Baklorwil  Pamekasan. Kaban  menerima  surat  masuk  dari  data surat  yang  dimasukkan  oleh  staff, kemudian  akan  di  teruskan  ke  Kabag berupa  surat  disposisi  yang  sesuai dengan  hasil  rekomendasi,  jika  hasil rekomendasi  tidak  sesuai  dengan  isi surat,  maka  Kaban  bisa  merubah  surat tujuan  ke  Kabag  terkait.  Kaban  bisa  juga menuliskan  catatan  atau  isi  disposisi sesuai dengan folmulir disposisi yang ada di kantor Bakorwil.
Surat  disposisi  beserta  file  surat yang  dikirimkan  oleh  Kaban  akan diterima  oleh  Kabag  untuk  ditindak lanjuti.  Setiap  Kabag  bisa  membaca salinan  surat  berupa  file  pdf  atau  file gambar dan surat disposisi dalam bentuk web  view dan printout surat  disposisi sesuai  data  yang  dikirimkan  oleh  Kabag, Berkas  surat  masuk  dan  berkas  surat keluar  akan  diarsipkan  secara  otomatis oleh  sistem  ini  setelah  surat  disposisi dilaksanakan.  Proses  pembuatan  DFD, Flowchart  dan  CDM  akan  di  jelaskan
Vol. 2, No. 2, February 2019, Pages 50-59
=====================================================================================
dalam  tahapan  Analisis  Perancangan berikut ini.

## Analisis Perancangan
Pada  tahapan  analisis  perancangan  ini akan  dibahas  proses  perancangan  sistem yang  disajikan  dalam  bentuk Data  Flow Diagram
(DFD), Flow chart
dan Conceptual  Data  Model (DFD).  Tahapan pertama  akan  dibahas  pembuatan  DFD. DFD  level  0  atau Context Diagram dalam program aplikasi manajemen surat masuk keluar  Kantor  Bakorwil  Pamekasan  ini adalah sebagai berikut :
Gambar 1 DFD Level 0 Pada Gambar 1 DFD level 0 terdapat beberapa entitas dan proses dalam sistem aplikasi  surat  masuk  dan  keluar  Kantor Bakorwil  Pamekasan  yang  selanjutnya disebut  sebagai  Sistem.  Sistem  ini  terdiri dari  entitas  ADMIN,  entitas  KEPALA BADAN,  entitas  KEPALA  BIDANG,  entitas STAFF.  Sistem  memiliki  aliran  data  yang menunjukan  masukan  untuk  proses simpan  data  ke  dalam  Sistem  dan keluaran  atau  hasil  dari  suatu  proses yang  diberikan  oleh  Sistem  ke  entitas tertentu.
Pada entitas ADMIN memiliki fungsi  untuk  mengolah  data  staff  yaitu siapa  aja  yang  berhak  untuk  mengelola data  surat  masuk  dan  surat  keluar, mengolah  data  kepala  badan  yaitu pimpinan  dari  kantor  Bakorwil,  dan mengolah data kepala bidang yaitu nama Kabid  Perdagangan,  Kabid  Keuangan, Kabid  Pendidikan,  kabid  Perhubungan dan  Kabid  Kemasyarakatan.  Pada  entitas STAFF  bertugas  untuk  menginput  data surat  masuk  dan  data  surat  keluar, mengelola data suat keluar dan data surat masuk.  Rekomendasi  disposisi  surat  ke berbagai  Kabag  diproses  oleh  STAFF melalui  surat  masuk  yang  diterima  dari luar Kantor Bakorwil Pamekasan.
Pada entitas KEPALA BADAN
terdapat beberapa proses yaitu data surat
masuk  dari  Sistem  berfungsi  untuk melihat surat yang telah masuk ke kantor bakorwil  untuk  ditindaklanjuti  dengan memberikan  surat  disposisi  ke  Kabag terkait.  Dari  data  ini  juga  bisa  diketahui surat  masuk  yang  belum  diberikan disposisi.  Pada  entitas  KEPALA  BIDANG menerima  disposisi  data  surat  masuk yang diperoleh dari Kaban.
Flowchart adalah  gambaran  secara fisik  dari  langkah-  langkah  dan  urutan prosedur  dari  suatu  program. Flowchart manajemen  surat  masuk  keluar  Kantor Bakorwil  Pamekasan  bisa  dilihat  pada Gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2 Flowchart Disposisi Surat Pada blok USER merupakan STAFF yang bertugas menginputkan surat masuk yang  diterima  dari  luar  kantor  Bakorwil, surat tersebut kemudian diproses menggunakan  di  pre-prosesing  dengan klasifikasi  teks.  Proses  klasifikasi  teks diawali  oleh  proses Case  Folding yang berfungsi untuk merubah semua karakter huruf  kapital  atau uppercase menjadi huruf  kecil  atau lowercase, kemudian dilanjutkan  dengan  proses tokenizing yang  berfungsi  untuk  menghilangkan tanda  baca  atau  selain  karakter  a-z  dan dilakukan  pemenggalan  kalimat  menjadi per kata. Berikutnya proses filtering yang berfugsi  untuk  mengambil  kata  penting dan  membuang  kata  tidak  penting. Setelah  itu  proses stemming untuk mencari  kata  dasar.  Tahap  selanjutnya perhitungan  klasifikasi  naïve  bayes
Vol. 2, No. 2, February 2019, Pages 50-59
=====================================================================================
dengan JM-Smoothing (NB-JMS) .  Dari hasil perhitung NB-JMS akan dihasilkan rekomendasi  berupa  hasil  klasifikasi Kabag, kemudian data ini disimpan dalam basis data. Kaban melakukan pengecekan surat masuk dan mengeluarkan disposisi. Proses klasifikasi teks menggunakan Naïve  Bayes ini  merupakan  proses dimana  surat  yang  masuk  akan  di  kelola oleh  Kaban  sebagai  pimpinan  kantor Bakorwil  yang  nantinya  surat  tersebut akan  di  proses  untuk  di  disposisikan  ke Kabag.  Kepala  badan  menggunakan metode naïve bayes  dalam  proses disposisi surat masuk tersebut menggunakan  perihal  dan  isi  dari    surat masuk  itu  sendiri.  Kabag  akan  menerima hasil output dari  disposisi  surat  masuk tersebut  yang  nantinya  akan  disimpan atau diarsipkan berdasarkan disposisinya.

## Analisis Data
Pada  proses  data  perihal  surat  masuk yang sudah dimasukkan akan dipisahkan berdasarkan  disposisi,  setelah  itu  masuk ke  tahap pre-processing ( case  folding , tokenizing , filtering / transformation , stemming ), kemudian tahap patern discovery yaitu  menghitung  frekuensi banyaknya kemunculan kata, lalu menghitung  nilai  probabilitas.  Sebagai contoh  perihal  surat  masuk  dengan perihal  untuk  disposisi  Perdagangan adalah  “Penjualan  sembako  pamekasan meningkat”,  untuk  disposisi  Keuangan adalah  “Peningkatan  pajak  untuk  semua pegawai
PNS”,
untuk disposisi Pendidikana adalah “Ujian nasional siswa berbasis  komputer  pada  sekolah  MTS”, untuk  disposisi  Perhubungan  adalah “Parkir  liar  di  Pamekasan  akan  segera ditindak lanjuti”,
untuk disposisi Kemasyarakatan adalah “Renovasi
bangunan  kantor  LAPAS  Pamekasan dihentikan”.
Data tersebut dijadikan sebagai data training. Dengan menggunanakan proses text  mining  yaitu  proses pre-processing ( case  folding , tokenizing , filtering ,  dan stemming ), maka didapat dihitung jumlah kata  sebanyak  30  dan  jumlah  frekuensi dari masing
– masing disposisi Perdagangan  sebanyak  3  kata,  jumlah frekuensi disposisi Keuangan sebanayak 4 kata, jumlah frekuensi disposisi Pendidikan  sebanyak  6  kata,  jumlah
frekuensi
disposisi
Perhubungan
sebanayak  2  kata  ,  jumlah  frekuensi disposisi Kemasyarakatan sebanayak 1 . Proses pre-processing secara  rinci akan dijabarkan dalam penjelasan berikut ini.
1. Data Case Folding.
Pada tahap ini kata yang terdapat pada dokomen  akan  diubah  menjadi  huruf kecil.  Hanya  huruf  „a‟  sampai  dengan „z‟ yang diterima.
Tabel 1 Data Case folding
DISPOSISI Data Awal Data Hasil Case Folding Perdagangan Penjualan sembako Pamekasan meningkat penjualan sembako pamekasan meningkat Keuangan Peningkatan pajak untuk semua pegawai PNS peningkatan pajak  untuk semua pegawai pns Pendidikan Ujian Nasional siswa berbasis komputer pada sekolah MTS ujian nasional siswa berbasis komputer pada sekolah mts Perhubungan  Parkir  liar di Pamekasan akan segera ditindak lanjuti parkir liar di pamekasan akan segera ditindak lanjuti Kemasyarakat  Renovasi bangunan Kantor Lapas Pamekasan dihentikan renovasi bangunan kantor  lapas pamekasan dihentikan 2. Data Tokenizing. Pada tahap melakukan proses
pemotongan string  input berdasarkan pada tiap kata pada dokumen.
Vol. 2, No. 2, February 2019, Pages 50-59
=====================================================================================
Tabel 2 Data Tokenizing Disposisi Data Hasil Case Folding Data Hasil Tokenizing Perdagangan penjualan sembako pamekasan meningkat penjualan sembako pamekasan meningkat Keuangan peningkatan pajak untuk semua pegawai pns peningkatan pajak untuk semua pegawai pns Pendidikan ujian nasional siswa berbasis komputer pada sekolah mts ujian nasional siswa berbasis komputer pada sekolah mts Perhubungan  parkir  liar di pamekasan akan segera ditindak lanjuti parkir liar di pamekasan akan segera ditindak lanjuti Kemasyarakat  renovasi bangunan kantor lapas pamekasan dihentikan renovasi bangunan kantor lapas pamekasan dihentikan
3. Data Filtering.
Pada  tahap  ini  melakukan  proses pengambilan  kata-kata  yang  penting dan  akan  membuang  kata-kata  yang kurang penting. Data kata-kata kurang penting  disimpan  dalam  basis  data kata kurang penting.
Tabel 3 Data Filtering Disposisi Data  Hasil Tokenizing Data  Hasil Filtering Perdagangan  penjualan sembako pamekasa n meningkat penjualan sembako meningkat Keuangan peningkatan pajak untuk semua pegawai peningkata n pajak
pns pegawai pns Pendidikan ujian nasional siswa berbasis komputer pada sekolah mts ujian nasional siswa berbasis komputer sekolah mts Perhubungan  parkir liar di pamekasa n akan segera ditindak lanjuti parkir liar
Kemasyarakat  renovasi bangunan kantor lapas pamekasa n dihentikan lapas
4. Data Stemming.
Pada  tahap  terdapat  proses  mencari root kata atau kata dasar dari tiap hasil filtering pada dokumen.

## Tabel 4 Data Stemming
Disposisi  Data Hasil Filtering Data Hasil Stemming Perdagangan  penjualan sembako meningkat jual sembako tingkat Keuangan peningkatan pajak pegawai pns peningkata n pajak pegawai pns Pendidikan ujian nasional siswa berbasis komputer sekolah mts ujian nasional siswa basis komputer sekolah mts Perhubungan  parkir liar parkir liar Kemasyarakat  lapas lapas
Vol. 2, No. 2, February 2019, Pages 50-59
=====================================================================================
Kemudian  hitung  nilai  probabilitas dari  taip  kata  berdasarkan  kelasnya dengan  menggunakan  rumus    di  bawah ini:
P(Wk|Vj) = nk +1/(Jml  Frekuensi  +  Jml Kata) Dimana : P(Wk|Vj) : Probabilitas bobot kata sesuai disposisi
nk : Nilai kemunculan frekuensi kata
Sebagai  contoh  dari  surat  masuk yang  di  disposisi  ke  Kabag  Pendidikan didapat  kata  dari  hasil  preprocessing yaitu: “ujian nasional komputer”, kemudian  dihitung  nilai  probabilitasnya menggunakan rumus di atas.
P(ujian | Pendidikan) = (1+1) / (6+30) = 0.0556 P(nasional | Pendidikan) = (1+1) / (6+30)
= 0.0556 P(komputer | Pendidikan) = (1+1) / (6+30) = 0.0556 Lalu
dimasukkan
semua hasil
perhitungan  nilai  probalilitas  kedalam tabel probabilitas seperti pada Tabel 4.
Tabel 4 Probabilitas Kata Probabilitas Perdag angan Keua ngan Pendi dikan Perhub ungan Kemasya rakatan ujian 0,0606  0,058 0,055 6 0,0625 0,0645 nasio nal 0,0606 0,05 8 8 0,055 6 0,0625 0,0645 kom pute r 0,0606 0,05 8 8 0,055 6 0,0625 0,0645 Setelah mendapatkan nilai
probabilitas  kata  pada  setiap  kategori, kemudian  hitung  probabilitas  kategori dengan menggunakan rumus:
P(Vj)=Jml  Dokumen  setiap  Disposisi/ Total Dokumen Diketahui : Jumlah Dokumen Perdagangan =1 Jumlah Dokumen Keuangan =1 Jumlah Dokumen Pendidikan =1 Jumlah Dokumen Perhubungan =1 Jumlah Dokumen Kemasyarakatan =1 Jadi, probabilitas dari dokumen adalah : P(Perdagangan) = 1/5 = 0.2 P(Keuangan = 1/5 = 0.2 P(Pendidikan) = 1/5 = 0.2 P(Perhubungan) =1/5= 0.2 P(Kemasyarakatan) = 1/5 = 0.2
Contoh  disposisi  baru  dengan perihal  surat  masuk  baru  yang  belum diketahui  disposisinya.  Contoh  perihal surat  masuk  “Rapat  Dana  Ujian  Siswa MTS Pamekasan”.
Setelah  melalui  proses  text  mining yaitu pre-processing , maka kata-kata yang didapat yaitu : “dana ujian siswa mts”.
Tabel 5 Frekuwensi Kemunculan Kata Kata Frekuensi dana 1 ujian 1 siswa 1 mts 1 rapat 1 pamekasan 1 Jumlah kata =6 Julah
frekuwensi=6
Pada table 5 didapat dari banyaknya frekuensi kemunculan kata pada data uji. Kemudian  akan  dihitung  probalitas  pada setiap  disposisi,  nilai  yang  dimasukkan diambil dari tabel 4, pada tabel probalitas pada proses diatas.
1. Disposisi Perdagangan P(Ujian | Perdagangan) = 0,0606 P(Siswa | Perdagangan) = 0,0606 P(MTS | Perdagangan) = 0,0606 Jadi P( |Perdagangan) = 0,0606 * 0,0606 * 0,0606 = 0,000222545016 = 44.509.003 * 10-5
2. Disposisi Keuangan P(Ujian | Keuangan) = 0,0588 P(Siswa | Keuangan) = 0,0588 P(MTS | Keuangan) = 0,0588 Jadi P(|Keuangan) = 0,0588* 0,0588* 0,0588 = 0,000203297472 Probalitas=P(Keuangan)* P(| Keuangan) = 0,2* 0,000203297472 = 0,000040594944
= 40.594.944 * 10-5
3. Disposisi Pendidikan
P(Ujian | Pendidikan) = 0,0556 P(Siswa | Pendidikan) = 0,0556 P(MTS | Pendidikan) = 0,0556 Jadi P( | Pendidikan) = 0,0556* 0,0556* 0,0556 = 0,000171879616
Vol. 2, No. 2, February 2019, Pages 50-59
=====================================================================================
Probalitas=P(Pendidikan)* P(|Pendidikan) = 0,2*0,000171879616
= 0,0000343759232
= 343.759.232 * 10-5
4. Disposisi Perhubungan
P(Ujian | Perhubungan) = 0,0625 P(Siswa | Perhubungan) = 0,0625 P(MTS | Perhubungan) = 0,0625 Jadi P( | Perhubungan) = 0,0625* 0,0625* 0,0625 = 0,000244140625 Probalitas= P(Perhubungan) * P( | Perhubungan) = 0,2*0,000171879616 = 0,000048828125 = 48.828.125 * 10-5
5. Disposisi Kemasyaratakan P(Ujian | Kemasyaratakan) = 0,0645 P(Siswa | Kemasyaratakan) = 0,0645 P(MTS | Kemasyaratakan) = 0,0645
Probalitas = P(Kemasyaratakan) *
P(|Kemasyaratakan) = 0,2*0,000268336125 = 0,000053667225 = 53.667.225 * 10-5 Jadi  disposisi  dari  dokumen  perihal surat masuk baru itu, termasuk Disposisi surat ke Kabag Pendidikan karena memiliki probabilitas
paling
tinggi
yaitu
343.759.232 * 10-5 .

## HASIL DAN PEMBAHASAN Halaman Login
Form  Login  Pengguna  merupakan tampilan  saat  pengguna  ingin melakukan login  sebelum  masuk  ke  dalam  Sistem. Hal  ini  berfungsi  bagi  pengguna  aplikasi dengan  level  admin,  kaban,  kabag  dan staff  untuk  menggunakan  aplikasi  ini sesuai dengan hak aksesnya. Bentuk Form Login Pengguna lihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Form Login Pengguna
Form ini  merupakan  halaman dimana  pengguna  akan login dengan memasukkan username dan password dan  menekan  tombol  LOGIN  untuk selanjutnya bisa melanjutkan ke halaman pengguna.

## Halaman Admin
Pada  tampilan  awal  sistem  khusus  hak akses  Admin,  terdapat  beberapa  menu, yaitu home, transaksi  surat,  Buku Agenda, galeri file, pengaturan, dan cetak surat. Pada halaman Home ini ditampilkan  beberapa  pilihan  menu  dan info jumlah surat masuk dan jumlah surat keluar  dibuat  oleh  Staff,  info  Jumlah disposisi  yang  memberikan  informasi jumlah surat masuk yang telah mendapatkan disposisi dari Kaban, serta jumlah  klasifikasi  surat  dan  pengaturan jumlah  penggunan  yang  dilakukan  oleh Admin. Sedangkan pada halaman Transaksi  surat  menampilkan  data  surat masuk  dan  surat  keluar.  Halaman  Buku Agenda  merupakan  halaman  pengguna untuk  melihat  dan  mencetak  surat masuk  menurut  waktu  yang  diinginkan. Tampilan  awal  aplikasi  bisa  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Halaman Awal Admin Pada  Aplikasi  Halaman  ini  adalah halaman pengaturan instansi pada aplikasi  yang  dilakukan  oleh  pengguna dengan  level  akses  Admin.  Halaman pengaturan Instansi pada aplikasi merupakan  halaman  untuk  mengubah nama,  logo,  alamat  dan  sebagainya  yang dilakukan oleh admin. Pengaturan
instansi tampak pada Gambar 5.
Vol. 2, No. 2, February 2019, Pages 50-59
=====================================================================================

## Gambar 5. Pengaturan Instansi

## Halaman Staff
Halaman
beranda user staff berfungsi sebagai manajemen aplikasi ini dengan  hak  akases  level  user  setingkat Staff.  Pada    halaman  ini  terdapat  menu Beranda,  Transaksi  Surat  (Surat  Masuk, Surat Keluar), Buku Agenda (Surat Masuk, Surat  Keluar),  Galeri  File  (Surat  Masuk, Surat  Keluar),    dan  referensi  Referensi. Pada halaman beranda staff juga terdapat inforamsi  yang  menampilkan  jumlah surat  masuk,  jumlah  surat  keluar  dan jumlah surat masuk yang telah disposisi. Data  surat  masuk  bisa  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Data Surat Masuk
Form Hasil Perhitungan akan muncul  ketika  button  proses  Hasil Perhitungan di pilih. Tampilan form Hasil Perhitungan  adalah form yang  digunakan pengguna  staff  untuk  menampilkan hasil perhitungan  menggunakan  metode Nai ̈ ve Bayes agar  diketahui  hasil output rekomendasi  disposisi  surat  masuk. Perhitungan  ini  akan  secara  otomatis dilakukan  pada  saat  pengguna  staff memasukkan  data  surat  masuk  baru. Data  yang  dimining  adalah  data  perihal surat masuk untuk dilakukan proses pre- processing  dan  perhitungan  klasifikasi Naive  Bayes  dengan  JM-Smoothing.  Hasil perhitungan bisa dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Hasil Perhitungan Disposisi Pada  surat  masuk  staff  terdapat beberapa botton proses  diantaranya tambah surat masuk, proses print, Hapus Data ,  hasil  perhitungan .  Tampilan form Tambah  data  surat  masuk  adalah form yang  digunkan  pengguna  staff  untuk menambahkan  data  surat  masuk.  Pada proses  ini  pengguna  staff  juga  bisa memasukkan file surat masuk berupa jpg, png, doc, docxi dan pdf . Tampilan tambah surat masuk bias dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Tambah Surat Masuk Halaman edit surat masuk
merupakan  halaman  untuk  mengubah data  surat  masuk  yang  diinginkan.  Form ini bisa dilihat pada Gambar 9.
Vol. 2, No. 2, February 2019, Pages 50-59
=====================================================================================

## Halaman Buku Agenda
Halaman  Buku  Agenda  adalah tampilan dimana pengguna dapat mencetak  dan  memilih  surat  masuk berdasarkan  waktu  yang  diinginkan.  Bisa dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Halaman Buku Agenda
Halaman  ini  merupakan  halaman dimana  pengguna  dapat  mencari  surat berdasarkan  waktu  dengan  memasukkan datri  tahun  berapa  dan  sampai  tahun berapa.  Untuk  melakukan  proses  ini pengguna  diharuskan  login  kedalam sistem.

## Halaman Galeri File
Halaman  Galeri  file  merupakan halaman  file-file  yang  tersimpan  oleh sistem  setelah  staff  memasukkan  data surat.  Berikut  tampilan  saat  pengguna masuk  ke  dalam  Sistem  galeri  file.  Staff memilih dari tanggal dan sampai tanggal, maka  akan  menampilkan  data  file  surat masuk  berdasarkan  penginputan  tanggal tersebut. Data galeri file surat bisa dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Halaman Galeri Surat

## Halaman Kaban
Halaman Surat Masuk Kaban  dapat mengelola  data  surat  masuk.  Pada  surat masuk  staff  terdapat  beberapa botton proses  diantaranya  proses print,  edit ,
disposisi surat masuk, delete data. Proses edit untuk merubah  isi pesan dari surat, sedangkan proses delete untuk mengahapus  data  surat.  Tampilan  data surat masuk bisa dilihat pada gambar 12 berikut ini.
Gambar 12 Data Surat Masuk Kaban Proses disposisi surat masuk dilakukan  dengan  menekan  tombol  DISP pada  aplikasi.  Kaban  harus  mengisi  isi disposisi  surat  berupa  batas  waktu tanggalk  berlakunya  surat,  catatan  isi disposisi  kepada  Kabag  yang  dituju sesuai  araran  yang  hasus  dilakukan,  dan mengisi  sifat  surat  disposisi  yaitu  biasa, wajib  atau  segera  .  Kaban  bisa  merubah tujuan disposisi surat jika hasil rekomendasi  disposisi  tujuan  surat  hasil perhitungan  metode  NB-JM-Smoothing tidak sesuai dengan isi atau perihal surat. Proses disposisi bisa dilihat pada Gambar 13 berikut ini.
Gamabar 13. Proses Disposis Surat Proses print berfungsi untuk mencetak  surat  disposisi  yang  ditujukan ke  Kabag.  Proses  cetak  surat  disposisi bisa  dilakukan  setelah  Kaban  mengisi surat disposisi kepada kabag.  Hasil cetak surat  disposisi  bisa  dilihat  pada  Gambar 14 bisa dilihat dibawah ini.
Vol. 2, No. 2, February 2019, Pages 50-59
=====================================================================================

## Gambar 14. Cetak Surat Disposisi

## SIMPULAN DAN SARAN KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil berdasarkan
penelitian mengenai Klasifikasi Disposisi Surat Masuk Menggunakan Metode Naïve Bayes
Classifier antara lain:
1. Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi disposisi  perihal  surat  masuk  yang berada di Kantor Bakorwil Pamekasan.
2. Jumlah data latih sangat berpengaruh dalam  proses  klasifikasi,  karena semakin  banyak  data  latih  maka tingkat  keakuratan  dalam  penentuan kategori  akan  semakin  tinggi  begitu juga sebaliknya.

## SARAN
Saran-saran  yang  dapat dikemukakan untuk kesempurnaan penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Memperbanyak  jumlah  data  latih sehingga  tingkat  akurasi  pada  proses
klasifikasi semakin tinggi serta menghindari kemungkinan hasil klasifikasi  yang  tidak  masuk  dalam disposisi yang kurang tepat
2. Mencari teknik yang lebih baik dalam melakukan  seleksi  disposisi  surat masuk  yang  digunakan  sebagai  dasar klasifikasi,  karena  ditemukan  jumlah kata yang banyak dengan menggunakan  seluruh  kata  unik koleksi  dokumen  tidak  memberikan hasil klasifikasi yang terbaik.
3. Pengembangana  teknonolgi  mobile android  dalam  memberikan  surat disposisi oleh Bakorwil Pamekasan.

## REFERENSI
Didin  Saepudin.  2013. Implementasi Text  Mining  Untuk  Klasifikasi Pengaduan Melalui Web Menggunakan Naive Bayes Classifier . Informatika. Cimahi. Destuardi  &  Surya.  2009. Klasifikasi Emosi Untuk Teks Bahasa Indonesia Menggunakan Naive Bayes Classifier . Seminar Nasional Pascasarjana IX.
Amalia,  Budi  &  Antonius.  2008. Sistem
Klasifikasi  Dan  Pencarian  Jurnal Dengan Menggunakan Metode Naive  Bayes  Classifier  Dan  Vector Space Model . Informatika. L.  Dunn,  Cherrinton  &  S.  Hollander. 2006. Enterprise Information
System . Mc Graw-Hill. Singapore. Dragut, E., Fang, F., Sistla, P., Yu, S. & Meng,  W.  2009. Stop  Word  and Related Problems in Web