## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 110−117 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1263

## Prediksi Pemberian Rekomendasi Kenaikan Pangkat PNS Menggunakan Metode Naïve Bayes
Desi Irfan, Irwan Daniel * , Adam Sagara, Zakarias Situmorang
Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan JL. KL. Yos Sudarso Km. 6,5 No. 3-A, Tanjung Mulia, Medan, Sumatera Utara Email: 1 desiirfan@gmail.com, 2,* irwandaniel@gmail.com, 3 adamsagara@protonmail.com, 3 zakarias65@yahoo.com Email Penulis Korespondensi: irwandaniel@gmail.com Submitted: 20/01/2022 ; Accepted: 29/01/2022 ; Published: 31/01/2022
Abstract –Pegawai  negeri atau pegawai  negeri  sipil (bahasa Inggris: civil servant, bahasa Belanda: ambtenaar) adalah orang yang  dipekerjakan  oleh  lembaga pemerintah untuk  memberikan pelayanan  publik.  Sebagai  profesi,  pegawai  negeri merupakan  jabatan  yang  ditempuh  melalui  jenjang  karier  dan  bukan  berdasarkan pemilihan  umum yang  melibatkan  suara rakyat. Dikutip dari Peraturan Kepala BKN Nomor 35 Tahun 2011 tentang Pedoman Penyusunan Karier PNS, pola karir PNS disusun  berdasarkan  prinsip  kepastian,  profesionalisme,  dan  transparan.  Salah  satu  persyaratan  untuk  mencapai  karir  yang diinginkan  adalah  melalui  proses  kenaikan  pangkat.  Kenaikan  pangkat  atau  golongan  seorang  PNS  tidak  terlepas  dari rekomendasi  pimpinan.  Adapun  seorang  pimpinan  dalam  memberikan  rekomendasi  harus  melihat  kepada  beberapa  poin penting  yang  harus  dimiliki  oleh  Pegawai  yang  akan  diberikan  rekomendasi  seperti  Kehadiran,  Integritas,  Kerjasama  dan Wawasana  atau  Pengetahuan.  Dalam  proses  tersebut  masih  mengalami  kendala  dalam  segi  teknis  dan  efektifitas  karena penilaian manual terkadang masih menilai secara subyektif. Oleh karena itu dilakukan penilitian untuk klasifikasi penetapan Status pemberian Rekomendasi dengan metode Naïve Bayes . Naive Bayes merupakan salah satu metode pada probabilistic reasoning .  Algoritma Naive  Bayes bertujuan  untuk  melakukan  klasifikasi  data  pada  kelas  tertentu,  kemudian  pola  tersebut dapat  digunakan  untuk  memperkirakan  Pegawai  yang  akan  diberikan  rekomendasi,  sehingga  pimpinan  bisa  mengambil keputusan memberikan rekomendasi atau tidak kepada Pegawai tersebut.
Keywords : Klasifikasi; Naïve Bayes ; Pegawai Negeri Sipil
Abstract –A civil servant or civil servant (English: civil servant, Dutch: ambtenaar) is a person employed by a government agency to provide public services. As a profession, civil servants are positions that are pursued through career paths and not based  on  general  elections  involving  the  people's  vote.  Quoted  from  the  Regulation  of  the  Head  of  BKN  No.  35  of  2011 concerning  Guidelines  for  the  Preparation  of  PNS  Careers,  the  career  pattern  of  civil  servants  is  arranged  based  on  the principles  of  certainty,  professionalism,  and  transparency.  One  of  the  requirements  to  achieve  the desired  career  is  through the  promotion  process.  The  promotion  or  class  of  a  civil  servant  cannot  be  separated  from  the  recommendation  of  the leadership.  A  leader  in  providing  recommendations  must  look  at  several  important  points  that  must  be  possessed  by employees who will be given recommendations such as Attendance, Integrity, Cooperation and Insight or Knowledge. In the process,  there  are  still  problems  in  terms  of  technical  and  effectiveness  because  manual  assessments  sometimes  still  assess subjectively.  Therefore,  a  study  was  carried  out  for  the  classification  of  the  determination  of  the  status  of  giving recommendations  using  the  Naïve  Bayes  method.  Naive  Bayes  is  one  method  of probabilistic  reasoning. The  Naive  Bayes algorithm aims to classify data in certain classes, then the pattern can be used to estimate the employee who will be given a recommendation, so that the leader can make a decision to give recommendation or not to the employee.
Keywords : Classification; Naive Bayes; Government Employees

## 1. PENDAHULUAN
Dalam sistem pemerintahan Republik Indonesia, kebijakan pengembangan sumber daya aparatur negara ini telah dituangkan  dalam  berbagai  peraturan  perundang-undangan  mulai  dari  Peraturan  Pemerintah  (PP)  sampai Peraturan  Daerah  (Perda)  dalam  rangka  pelaksanaan  otonomi  daerah.  Dalam  peraturan  tersebut,  umumnya ditegaskan bahwa upaya peningkatan kualitas aparatur negara dilakukan dengan memperbaiki kesejahteraan dan keprofesionalan  serta  memberlakukan  sistem  karier  berdasarkan  prestasi  kerja  dengan  prinsip  pemberian penghargaan  dan  sanksi,  meningkatkan  fungsi  dan  keprofesionalan  birokrasi  dalam  melayani    masyarakat  dan akuntabilitasnya dalam mengelola kekayaan negara secara transparan, bersih dan bebas dari penyalahgunaan [1].
Kenaikan  pangkat  Pegawai  Negeri  Sipil  (PNS),  adalah  penghargaan  atas  prestasi  kerja  dan  pengabdian kepada  Negara  setelah  melalui  persyaratan  tertentu.  Selain  itu,  kenaikan  pangkat  juga  dimaksudkan  sebagai pendorong bagi PNS untuk lebih meningkakan prestasi kerja dan pengabdiannya [2].
Sistem karier adalah suatu sistem kepegawaian dengan pengangkatan pertama didasarkan atas kecakapan yang  bersangkutan,  sedangkan  dalam  pengembangannya  lebih  lanjut  didasarkan  pada  masa  kerja,  pengalaman, kesetiaan,  pengabdian,  dan  syarat-syarat  obyektif  lainnya  yang  turut  menentukan.  Dalam  sistem  karier dimungkinkan  pemberian  kenaikan  pangkat  tanpa  ujian  jabatan,  dan  pengangkatan  dalam  jabatan  dilaksanakan berdasarkan jenjang yang telah ditentukan.*
Bagian  Kepegawaian  melakukan  penilaian  terhadap  hal  tersebut  dan  memberikan  data  tersebut  kepada pimpinan untuk memberikan rekomendasi atau tidak. Penilaian  dilakukan untuk menjaring pegawai yang layak diberikan  kenaikan  pangkat  atau  golongan.  Bagian  Kepegawaian  mengalami  beberapa  kendala  dalam  proses penilaian  penetapan  status  dalam  segi  teksnis  ataupun  efektifitas.  Karena  penilaian  dinilai  secara  manual  oleh kepala Kantor. Proses ini memakan waktu lama dan keputusannya sering dinilai secara subyektif.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 110−117 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1263
Klasifikasi  adalah  proses  untuk  menemukan  atau  fungsi  yang  menjelaskan  atau  membedakan  konsep atau kelas data, dengan tujuan untuk dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya  tidak diketahui. Model itu sendiri bisa berupa aturan “jika-maka”, berupa pohon keputusan, atau formula matematis [3]. Dalam teknik  klasifikasi  terdapat  beberapa  algoritma  yang  bisa  digunakan  antara  lain  decision  tree,  Naïve  Bayes, adaptive Naïve Bayes, logistic regression dan support vector machine.
Untuk mengklasifikasikan pemberian rekomendasi kenaikan pangkat PNS secara cepat dan akurat, tentu diperlukan  data-data  yang  valid  dengan  metode  yang  andal  agar  kesalahan  dalam  proses  klasifikasi  dapat diminimalisir.  Lalu  data  tersebut  tentu  harus  diproses  agar  bisa  diterjemahkan  menjadi  prediksi  pemberian rekomendasi.  Kinerja  algoritma  Bayesian  lebih  efisien  dalam  mengklasifikasikan  Network  IDS  (NIDS) dibandingkan  ANN  [4].  Pengujian    pada    menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  menghasilkan  nilai    akurasi tertinggi 81,48% [5].
Naïve  Bayes  menggunakan  cabang  matematika  yang di  kenal  dengan  teori  probabilitas  untuk  mencari peluang  terbesar  dari  kemungkinan  klasifikasi,  dengan  cara  melihat  frekuensi  tiap  klasifikasi  pada  data training [6]. Keuntungan  penggunaan  Naive  Bayes  adalah  bahwa  metode  ini hanya membutuhkan jumlah data  pelatihan  (Training  Data)  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  paremeter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian  [7].  Penerapan  algoritma  pengklasifikasi Naïve  Bayes dapat  mengurangi  data noise pada dataset berukuran  besar  dan  memiliki  banyak  kelas  atau  multi  kelas  sehingga   akurasi  klasifikasi  algoritma decision tree dapat meningkat [8].
Pengklasifikasi  Naïve  Bayes  sangat  sederhana,  efisien  dan  merupakan  teknik  machine  learning  yang populer untuk klasifikasi teks, serta memiliki performa yang baik pada banyak domain. Kelebihan dari algoritma Naive Bayes adalah data pelatihan yang kecil, komputasi sederhana, mudah diimplementasikan, efisiensi waktu, dan dapat menangani data yang besar [9]. Namun, Naïve Bayes memiliki kekurangan yaitu sangat sensitif pada fitur yang terlalu banyak, yang mengakibatkan akurasi klasifikasi menjadi rendah [10].
Klasifikasi  Pemberian  Rekomendasi  dalam  rangka  pemenuhan  syarat  kenaikan  pangkat  dan  golongan Pegwai Negeri Sipil, pemerintah melaksankan program ini bertujuan untuk menyaring pegawai yang layak dan tidak  layak  diberi  kenaikan  pangkat  atau  golongan  berdasarkan  poin-poin  penilaian.  Nota  Usul  dibuat  oleh instansi asal dari Pegawai Negeri Sipil yang akan mengajukan Kenaikan Pangkat  Luar Biasa (KPLB), ditujukan kepada Kepala Badan Kepegawaian Daerah. Nota Usul berisi data diri lengkap dari PNS dan ditandatangani oleh Pejabat Pembina Kepegawaian dan dapat dilegasikan kepada Pejabat yang Berwenang serta dibubuhi cap basah. Nota Usul yang dilampirkan harus merupakan Nota Usul asli [1].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penilitian yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1 . Diagram Alur  Penelitian
Data  Mining  merupakan  proses  ataupun  kegiatan  untuk  mengumpulkan  data  yang  berukuran  besar kemudian  mengekstraksi  data  tersebut  menjadi  informasi  –  informasi  yang  nantinya  dapat  digunakan[11][12]. Penelitian ini dilakukan dengan beberapa langkah :
1. Identifikasi Masalah
Masalah  yang  ada  adalah  menentukan  pola  klasifikasi  mendapatkan  keputusan  pemberian  penetapan  status pemberian rekomendasi pegawai untuk rekomendasi yang baik dan tidak secara subyektif.
2. Pengumpulan Data
Data yang digunakan adalah data yang didapat dari  kantor Kementerian Agama Kota Pematangsiantar pada tahun  2016  sampai  dengan  2018  contoh  data  sebanyak  36  data.  Berdasarkan  koordinasi  dengan  bagian kepegawaian.
3. Pengolahan data manual menggunakan metode Naïve Bayes
Langkah  selanjutnya  adalah  pengolahan  data  menggunakan  metode Naïve  Bayes .  Langkah  ini  melakukan
Identifikasi
Masalah
Pengumpulan data
Perhitungan Metode Naive Bayes Penggunaan Rapid Miner
Kesimpulan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 110−117 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1263
perhitungan manual dengan menggunakan rumus Naïve Bayes dari data yang telah didapat sebelumnya.
Model ini dapat menginterpestarikan pemberian rekomendasi kenaikan pangkat PNS.
P (𝐶 + 𝑥) = 𝑃( 𝑋 𝐶 ) 𝑃(𝑋) 𝑃𝐶 (1)
Keterangan : X : Data dengan class yang belum diketahui C : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(c/x) : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi (posteriori probability) P(c) : probability hipotesis (prior probability) P(x/c) : probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis P(x) : Probability c
Penjabaran  lebih  lanjut  rumus  Bayes  tersebut  dilakukan  dengan  menjabarkan  (C|X 1 …,Xn)  menggunakan aturan perkalian sebagai berikut.
P(C|x 1 ,…..,xn)   =  P (C)P(X 1 ,…, X n |C)
=  P (C)P(X 1 |C)P(X 2 ,….,X n |C, X 1 ) =     (C)P(X 1 |C)P(X 2 |C,X 1 )P(X 3 ,  …X n |C,X 1 ,X 2
=     (C)P(X 1 |C)P(X 2 |C,X 1 )P(X 3 |C,X 1 ,X 2 )     P(X 4 ,…,X n |C,X 1 ,X 2 , X 3 )
=  P (C)P(X 1 |C)P(X 2 |C,X 1 )P(X 3 |C,X 1 ,X 2 ) …P (X n |C,X 1 ,X 2 ,X 3 ,…,X n-1 (2)
Dapat  dilihat  bahwa  semakin  banyak  faktor-faktor  yang  semakin  kompleks  yang  mempengaruhi  nilai probabilitas, maka semakin mustahil untuk mengitung nilai tersebut satu persatu. Akibatnya perhitungan semakin sulit untuk dilakukan, maka disinilah digunakan asumsi independensi yang sangat tinggi, bahwa masing-masing atribut dapat saling bebas. Dengan asumsi tersebuut, diperlukan persamaan (3) :
P(X i |X j ) = 𝑃 ( 𝑋 𝑖 ∩ 𝑋 𝑗 ) 𝑃 ( 𝑋 𝑗 ) = 𝑃 ( 𝑋 𝑖 ) 𝑃 ( 𝑋 𝑗 ) 𝑃 ( 𝑋 𝑗 ) = 𝑃 ( 𝑋 𝑖 ) Untuk i≠j, sehingga  P(X i |C,X j ) = P(X i |C) (3)
Dari  persamaan  (3)  tersebut  dapat  di  ambil  kesimpulan  bahwa  asumsi  independensi  membuat  syarat perhitungan  menjadi  lebih  sederhana.  Selanjutnya  penjabaran  (P(C|X 1 ,…..,X n )  dapat  disederhanakan menjadi persamaan (4) :
P(X 2 |C)P(X 3 |C)… P(C|X 1 , …,X n )  =  P(X 1 |C) =  ∏ n i=1 𝑃 ( 𝑋 𝑖 | 𝐶 ) (4)
Keterangan : ∏ n i=1 𝑃 ( 𝑋 𝑖 | 𝐶 ) = perkalian ranting antar atribut
Persamaan  (4)  merupakan  teorema  bayes  yang  kemudian  akan  digunakan  untuk  melakukan  perhitungan klasifikasi.  Untuk  klasifikasi  dengan  data  continue  atau  data  angka  menggunakan  rumus  distribusi Gaussian dengan 2 parameter : mean µdan varian 𝜎 :
P(X i =x i |C=c j ) = 1/√2 𝜋𝜎𝑖𝑗 exp ((( 𝑥𝑖 − 𝜇𝑖𝑗 )2) /2 𝜎 2 𝑖𝑗 ) (5)
Dimana : P  :  Peluang  X i :  Atribut  ke  i  X j :  Nilai  atribut  ke  i  C  :  Kelas  yang  dicari  C i :  Sub  kelas  Y  yang  dicari  µ  : menyatakan  rata–rata  dari  seluruh  atribut 𝜎 :  Deviasi  standar,  menyatakanDalam  metode  naive  bayes diperlukan  data  latih  dan  data  uji  yang  ingin  diklasifikasikan,  dalam  naive  bayes,  semakin  banyak  data latih  yang  yang  dilibatkan,  semakin  baik  hasil  yang  prediksi  yang  diberikan.Menghitung  P(C i )  yang merupakan probabilitas prior untuk setiap sub kelas C yang akan dihasilkan menggunakan persamaan:
P(C i ) = 𝑠𝑖 : 𝑠 … (6)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 110−117 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1263
Dimana Si adalah jumlah data training dari kategori C i , dan s adalah jumlah total data training.Menghitung P(X i |C i ) yang merupakan probabilitas posterior X i dengan syarat C menggunakan persamaan (4) [13]
4. Pengolahan data menggunakan aplikasi rapid miner
Lalu  selanjutnya  adalah  penggunaan  aplikasi  rapid  maner.  Data  yang  didapat  dimasukan  kedalam  aplikasi rapid miner dan di proses dengan operasi Naïve Bayes.
5. Kesimpulan
Kesimpulan  akan  dijelaskan  setelah  didapatkan  hasil  dari  pengolahan  data  manual  dan  juga  penggunaan rapid miner.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Training
Untuk  menentukan  data  yang  nantinya  akan  dianalisis  dengan  metode  Naive  Bayes,    maka  langkah  pertama yang dilakukan adalah membaca data latih. Adapun data latih yang digunakan dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 1. Tabel Data Latih No. Nama Kehadiran Integritas Kerjasama Pengetahuan Rekomendasi 1 A Rajin Rendah Mampu Rendah Tidak 2 B Cukup Tinggi Tidak Mampu Tinggi Ya 3 C Rajin Rendah Tidak Mampu Sedang Tidak 4 D Rajin Tinggi Mampu Tinggi Ya 5 E Rajin Tinggi Mampu Tinggi Ya 6 F Cukup Tinggi Tidak  Mampu Tinggi Ya 7 G Kurang Tinggi Tidak  Mampu Sedang Tidak 8 H Rajin Tinggi Tidak  Mampu Sedang Ya 9 I Rajin Tinggi Mampu Tinggi Ya 10 J Kurang Rendah Tidak  Mampu Sedang Tidak 11 K Cukup Tinggi Mampu Sedang Tidak 12 L Rajin Tinggi Mampu Rendah Ya 13 M Cukup Tinggi Mampu Tinggi Ya 14 N Rajin Tinggi Mampu Tinggi Ya Keterangan :
Attribut 1 menjelaskan tentang “Status Rekomendasi” Attribut 2 menjelaskan tentang “Status Kehadiran” Attribut 3 menjelaskan tentang “Status Integritas” Kriteria 4 menjelaskan tentang “Status Kerjasama” Kriteria 5 menjelaskan tentang “Status Pengetahuan”
Tahap  awal  proses  perhitungan Naive  Bayes adalah  dengan  melakukan  pengambilan  data  training  dari data yang telah diperoleh. Variabel yang akan digunakan dalam klasifikasi pemberian rekomendasi yaitu:
1. Nama pegawai merupakan variabel yang akan dilakukan perhitungan jenis Status Rekomendasi.
2. Status  rekomendasi  merupakan  pemberian  rekomendasi  atau  tidak  kepada  Pegawai  yang  mengusulkan kenaikan pangkat atau golongan, jika memenuhi persyaratan dari beberapa poin yang menjadi pertimbangan pimpinan,  pada  kasus  ini  status  rekomendasi  di  kategorikan  menjadi  2  yaitu  direkomendasikan  dan  tidak direkomendasikan.
3. Kehadiran merupakan salah satu variabel yang harus terpenuhi sesuai dengan peraturan yang berlaku tentang kehadiran PNS apakah termasuk dalam kelas rajin, sedang dan rendah.
4. Integritas merupakan varibel yang akan dikelompokkan menjadi 2 kategori yaitu Rendah dan Tinggi.
5. Kerjasama dibagi menjadi dua klas yaitu mampu dan tidak mampu.
6. Kondisi  selanjutnya  adalah  Pengetahuan.  Pada  variabel  ini  dibagi  kepada  tiga  kelas,  yaitu  Rendah,  sedang dan tinggi.

## 3.2 Perhitungan Probabilitas
Prior (P(C i )) Dari 14 data latih yang digunakan, diketahui kelas C 0 (Tidak direkomendasikan) sebanyak 5 data, dan  kelas  C 1 (direkomendasikan)  sebanyak  9  data.  Perhitungan  probabilitas  prior  kemungkinan    tidak direkomendasikan, dapat dilakukan dengan persamaan (6) yaitu :
P(C 0 ) = 5 14 = 0,358 atau 35,7 %.
Sedangkan perhitungan probabilitas kemungkinan layak yaitu :

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 110−117 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1263
P(C 1 ) = 9 14 = 0,642 atau 64,3 %
3.3 Perhitungan Probabilitas Posterior X bersyarat C (P(X|C i )).
Perhitungan probabilitas posterior dilakukan pada data latih sebanyak 14 data dengan menggunakan X sebagai vector  pemilihan  kriteria  Penerima  Rekomendasi  yaitu  XRekomendasi,  XKehadiran,  XIntegritas,  XKerjasama dan  XPengetahuan  ,  sehingga  P(X|C i ))  dapat  dijabarkan  menjadi  P(XX  Rekomendasi,  XXKehadiran, XXIntegritas,  XXKerjasama  dan  XXPengetahuan|C i )  untuk  setiap  X  dihitung  kemungkinannya  pada  setiap  C i . Untuk menghitung setiap kemungkinan hasil kriteria P( XXRekomendasi|C i ) dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Probabilitas Kehadiran Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Kurang 0 2 0 0,4 Cukup 3 1 0,33 0,2 Rajin 6 2 0,67 0,4 Total 9 5 1 1
Untuk menghitung setiap kemungkinan hasil kriteria P( XXIntegritas |C i ) dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Probabilitas Integritas
Integritas Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya   Tidak Rendah 0 3 3 0,6 Tinggi 9 2 1 0,4 Total 9 5 1 1
Untuk menghitung setiap kemungkinan hasil kriteria P( XXKerjasama Tangga|C i ) dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Probabilitas Kerjasama
Kerjasama Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Mampu 6 2 0,67 0,4 Tidak Mampu 3 3 0,33 0,6 Total 9 5 1 1
Untuk menghitung setiap kemungkinan hasil kriteria P( XXKondisi Rumah|C i ) dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 6. Probabilitas Pengetahuan
Pengetahuan Kejadian Probabilitas Ya Tidak Ya Tidak Rendah 1 1 0,115 0,2 Sedang 1 4 0,115 0,8 Tinggi 7 0 0,77 0 Total 9 5 1 1

## 3.4 Pengklasifikasian Data Uji
Berikut  ini  perhitungan  klasifikasi  dengan  menggunakan  data  uji  yang  dapat  dilihat  pada  tabel  7,  dengan menggunkan metode Naive Bayes.
Tabel 7. Data Uji No. Nama Kehadiran Integritas Kerjasama Pengetahuan Rekomendasi 15 O Cukup Tinggi Mampu Sedang - 3.4.1 Pendefinisian Variabel
Berdasarkan tabel 9 dapat didefinisikan data uji O adalah sebagai berikut : X  = {XKehadiran     = Cukup, XIntegritas      = Tinggi, XKerjasama    = Mampu, XPengetahuan = Sedang }
3.4.2 Pendefinisian Probabilitas Prior P(C i )
Hasil  pendefinisian  Probabilitas  prior  berdasarkan  persamaan  (6)  menghasilkan  nilai  untuk  kelas  rekomendasi

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 110−117 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1263
tidak (C 0 ) sebesar 0,357 dan untuk kelas direkomendasikan  (C 1 ) sebesar 64,3.

## 3.4.3 Perhitungan Probabilitas Data Uji
Berdasarkan  data  uji  pada  tabel  1  dapat  dilakukan  klasifikasi  kedalam  kelas  Tidak  Direkomendasikan  (C 0 ) kenaikan golongan  dengan ketetuan nilai masing-masing kriteria yaitu : 0,2, 0,4, 0,4 dan 0,8. Kemudian nilai dari masing-masing attribut tersebut dikalikan P(X|C 0 )  =  P(XKehadiran  =  Cukup  |C 0 )  x  P(XIntegritas=Tinggi|C 0 )  x  P(XKerjasama=Mampu|C 0 )  x P(XPengetahuan=Sedang|C 0 ).
0,2 x 0,4 x 0,4 x 0,8 =  0,0256 setara dengan 2,56 %
Untuk menghitung klasifikasi kedalam kelas Rekomendasi ya (C 1 )  kenaikan pangkat atau golongan dengan ketetuan nilai masing-masing kriteria yaitu :
Kemudian nilai dari masing-masing kriteria tersebut dikalikan
P(X|C 1 )  =  P(XKehadiran  =  Cukup  |C 1 )  x  P(XIntegritas=Tinggi|C 1 )  x  P(XKerjasama=Mampu|C 1 )  x P(XPengetahuan=Sedang|C 1 ).
= 0,33 x 1,00 x 0,67 x 0,11   =0.0247 setara dengan 2,47 %.

## 3.4.4 Perhitungan pemaksimal
Pemaksimalan P(X|C i )P(C i ) Perhitungan pemaksimal untuk klasifikasi kelas Rekomendasi Tidak (C 0 ) adalah dengan cara mengalikan
P(X|C 0 ) dengan P(C 0 ) : P(C 0 |X) = P(X|C 0 ) x P(C 0 ) = 0,0256 x 0,357 = 0,0091392
Kemudian untuk kelas Layak (C1) adalah dengan cara mengalikan
P(X|C 1 ) dengan P(C 1 ) : P(C 1 |X) = P(X|C 1 ) x P(C 1 ) = 0,0247 x   0,643=  0,015873016
Dari  perhitungan  di  atas  dapat  dihasilkan  nilai  P(C 0 |X)  =  0,0091392  sedangkan  nilai  P(C 1 |X)  =  0,015873016. Berdasarkan  nilai  tersebut  dapat  di  ambil  kesimpulan  bahwa  P(C 0 |X)  <  P(C 1 |X).  maka  data  uji  tersebut diklasifikasikan kedalam kelas Rekomendasi Ya dalam Pengusualan Kenaikan Pangkat.

## 3.5 Hasil Menggunakan Aplikasi Rapidminer
Dapat  dilihat  pada  gambar  2,  hasil  dari  pada  Simple  Distribution  kita  sesuai  dengan  perhitungan  manual  dengan persamaan (6) yaitu 0.357 pada class tidak  dan 0.643 pada class Ya.
Gambar 2. Persentase Class Tidak dan Class Ya
Pada PerformanceVectore kita melihat accuracy sebesar : 75%. Dengan FN = 1, FP=0, TN=1 dan TP = 2.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 110−117 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1263
Gambar 3. Confusion Matrix
Dari  diagram  pada  gambar  4  dibawah  ini  kita  melihat  bahwa  Densitiy  diberikannya  rekomendasi  atau  tidak  sesuai dengan data yang kita inputkan.
Gambar 4 . Visualisasi data pada diagram
Pada gambar di atas terdapat diagram batang density tiap data pegawai yang diwarnai merah sebagai rekomendasi ya dan warna biru sebagai rekomendasi tidak.
Data  testing  yang  kita  masukkan  juga  mengindentifikasi  bahwasanya  grafik  berwarna  merah  meyatakan Rekomendasi Ya dan Berwarna biru Rekomendasi Tidak. Data test = Nama O juga menghasilkan grafik merah lebih tinggi daripada grafik berwarna biru, dan dapat disimpulkan Rekomendasi Ya sesuai dengan perhitungan probability manual yang kita lakukan.
Gambar 5. Visualisasi hasil data Testing (O) pada diagram

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  dilakukan  dapat  ditarik  kesimpulan  penerapan  data  mining  dalam  menentukan  klasifikasi pemberian  rekomendasi  kenaikan  pangkat  PNS  ini  dapat  menggunakan  algoritma Naive  Bayes .  Algoritma  Naive Bayes  sangat  cocok  diterapkan  dalam  memprediksi  peluang  dimasa  depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa sebelumnya  sehingga  memudahkan  Pimpinan  memberikan  rekomendasi  usulan  kenaikan  pangkat.  Dengan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 2, January 2022, pp 110−117 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i2.1263
mengetahui  pemberian  rekomendasi  berdasarkan  kompeten  dan  kedisiplinan  memberikan  motivasi  kepada  pegawai lain  untuk  meningkatkan  Integritas,  wawasan  dan  disiplin.  Metode  Naive  Bayes  memanfaatkan  data  training  untuk menghasilkan  probabilitas  setiap  kriteria  untuk class yang  berbeda,  sehingga  nilai-nilai  probabilitas  dari  kriteria tersebut dapat dioptimalkan untuk memprediksi kelayakan pemberian rekomendasi kenaikan pangkat yang dilakukan oleh metode Naive Bayes itu sendiri.

## REFERENCES
[1]   www.bkn.go.id.(2019).  Buku  Saku  Kenaikan  Pangkat  Luar  Biasa,    Diakses  pada  24  Januari  2022,  dari https://www.bkn.go.id/wp-content/uploads/2019/11/KPLB-FIX.pdf
[2]    Dwinanta,  A.,  &  Ginting,  R.  (2012).  Analisis  Pelayanan  Kenaikan  Pangkat  Pegawai  Negeri  Sipil  (Studi  Kasus  di Kabupaten Semarang). Jurnal Ilmiah CIVIS, II(1), 173–198.
[3]   D. Nofriansyah, K. Erwansyah, and M. Ramadhan, “Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu Internet.
[4]   Panda, M., & Patra, M. R. (2007). Network Intrusion Detection Using Naïve Bayes. International Journal of Computer Science and Network Security , 7 (12), 258–263. https://doi.org/10.1.1.128.936
[5] Herlambang, A., & Wijoyo, S. (2019). Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Sumber Belajar Berbasis Teks pada Mata Pelajaran Produktif di SMK Rumpun Teknologi Informasi dan Komunikasi. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, 6(4), 430-435. doi:http://dx.doi.org/10.25126/jtiik.2019641323
[6]   Mukminin, A., & Riana, D. (2017). Komparasi Algoritma C4 . 5 , Naïve Bayes Dan Neural Network Untuk Klasifikasi Tanah. Jurnal Informatika , 4 (1), 21–31.
[7]   Maulana, D., & Yahya, R. (2019). Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penderita Penyakit Jantung Di Indonesia Menggunakan Rapid Miner. Jurnal SIGMA, 10(2), 191-197
[8]   Khadafy,  A.  R.,  &  Wahono,  R.  S.  (2015).  Penerapan Naïve  Bayes  Untuk  Mengurangi  Data  Noise  Pada  Klasifikasi Multi Kelas Dengan Decision Tree. Journal of Intelligent Systems , 1 (2), 136–142.
[9]   A. P. Wibawa, “Naïve Bayes Classifier for Journal Quartile Classification”, Int. J. Recent Contrib. Eng. Sci. IT, vol. 7, no. 2, pp. pp. 91–99, Jun. 2019.
[10]  Muthia,  D.  A.  (2014).  Analisis  Sentimen  Pada  Review  Buku  Menggunakan  Algoritma  Naïve  Bayes. Jurnal Paradigma , XVI (1), 8–16.
[11]   A. P. Windarto, “Implementation of Data Mining on Rice Imports by Major Country of Origin Using Algorithm Using K-Means Clustering Method,” Int. J. Artif. Intell. Res., vol. 1, no. 2, pp. 26–33, 2017.
[12]   M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Datamining Pada Populasi Daging Ayam Ras Pedaging Di Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan K-Means Clustering,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2017.
[13]   A.  Saleh,  “Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan  Listrik  Rumah Tangga,” Citec J., vol. 2, no. 3, pp. 207–217.