## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1486 − 1493 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3574

## Algoritma Naïve Bayes untuk Rekomendasi Seleksi Peserta Paskibraka Berbasis Website
Mohamad Nurizki, Winda Apriandari, Asriyanik *
Fakultas sains Dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Sukabumi, Sukabumi Jl. R. Syamsudin, S.H. No. 50, Cikole, Kec. Cikole, Kota Sukabumi, Jawa Barat, Indonesia Email: 1 mohamadnurizki019@gmail.com, 2 winda.apriandari@ummi.ac.id, 3,* Ti@ummi.ac.id Email Penulis Korespondensi: Ti@ummi.ac.id Submitted: 05/06/2023; Accepted: 31/07/2023; Published: 31/07/2023
Abstrak −Dalam rangkaian kegiatan intensif Paskibraka, setiap individu akan berusaha membangun kepribadian yang tangguh. Paskibraka  menjadi  salah  satu  sarana  untuk  mengembangkan  rasa  cinta  tanah  air.  Setiap  tahun,  pada  peringatan  Hari Kemerdekaan  Republik  Indonesia,  dilakukan  upacara  bendera  pada  tanggal  17  Agustus.  Salah  satu  bagian  penting  dalam rangkaian upacara tersebut adalah pengibaran bendera merah putih yang dilakukan anggota PASKIBRAKA. PASKIBRAKA (Pasukan Pengibar Bendera Pusaka) menggambarkan generasi baru Indonesia yang terpilih melalui proses seleksi yang diikuti oleh siswa-siswi dari berbagai SMA. Seleksi PASKIBRAKA ini melibatkan beberapa tahapan seleksi, dan untuk memudahkan pelaksanaan  kegiatan  seleksi,  telah  disusun  panduan  aktivitas  yang  diatur  dalam  Peraturan  Menteri  Pemuda  dan  Olahraga (Permenpora) No 0065 Tahun 2015. Pengklasifikasian yang diterapkan mengaplikasikan algoritma naïve bayes dengan metode Knowladge Discovery in Databases (KDD). Algortima naïve bayes adalah algoritma penggalian data dan pengklasifikasian statistic  sebuah  klasifikasi  berpeluang  mudah  yang  menerapkan  teorama  bayes  melalui  asumsi  antar  variabel  ketidak ketergantungan  yang  luhur.  Keunggulan  dari  algoritma  naïve  bayes  terletak  pada  sklabilitasnya  dalam  mengatasi  jumlah prediktor dan titik data, kemampuannya dalam membuat prediksi probabilitas, serta kemampuannya dalam menangani data kontinu  dan  disktrit.  Hasil  penelitian  ini  mencapai  bentuk  pengklasifikasian  kelayakan  seleksi  peserta  paskibraka  secara otomatis dalam klasifikasi data tersebut layak untuk menjadi anggota paskibraka atau tidak layak menjadi anggota paskibraka di Kabupten Sukabumi.
Kata Kunci: Rekomendasi; Paskibraka; Naïve Bayes; Classifier; Knowladge Discovery in Databases
Abstract −In the series of intensive Paskibraka activies, each individual strives to build strong character. Paskibraka serves as a means to cultivate a sense of love for the homeland. Every year, on the commemoration of the raising ceremony is conducted on  August  17 th .  One  important  part  of  the  ceremony  is  the  hosting  of  the  red  and  white  flag  by  Paskibraka  member. PASKIBRAKA  (Flag  Raising  Troop)  represent  the  selected  new  generation  of  Indonesia  through  a  selection  process participated by student from various high school. The PASKIBRAKA selection involves several stages, and to facilitate the selection process, a guideline for activities has been formulated in the Minister of Youth and Sports Regulation (Permenpora) No. 0065 of 2015. The classification appiled utilizes the Naïve Bayes algorithm with the Knowladge Discovery in Databases (KDD) method. The naïve bayes algorithm is a data mining and statistical classification algorithm that applies Bayes’theorem under the assumption of independence between variables. The advantages of the naïve bayes algorithm lie in its scability in handing the number of predictors and data points, its ability to make probability prediction, and its capability to handle bo th continuous and discrate data. The result of this research have achieved the from of automated classification of the eligibility of Paskibraka participant selection, data mining whether the are aligible or not to become members of Paskibraka in Sukabumi Regency.
Keywords : Recommendation; Paskibraka; Naïve Bayes; Classification, Knowladge Discovery in Databases

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini, perkembangan data mining mengalami kemajuan pesat [1]. Salah satu aspek penting dalam data mining adalah penyaringan atau penggalian data, yang telah menjadi topik yang sangat relevan dalam bidang komputer, terutama bagi banyak programmer yang ingin mendalami dan memcahkan model atau angka [2]. Keberadaan data mining dipengaruhi oleh jumlah data yang melimpah yang ada di sebuah intansi [3]. Selain itu, data mining juga dapat  digunakan  dalam  pemisahan  data  aktual  yang  diterima  melalui  big  data  untuk  mendukung  pengambilan keputusan atau klasifikasi dengan cara mengelompokan data [4]. Proses ini diimplementasikan melalui perangkat lunak yang menerapkan metode semi otomatis dengan menggunakan matematika, statistik, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan [5]. Salah satu contoh penerapan ini adalah studi kasus dalam seleksi peserta Paskibraka di Kabupaten  Sukabumi.  Penting  untuk  memahami bahwa  pemuda  dan  pemudi merupakan  garda  terdepan  dalam membangun  bangsa,  namun  saat  ini  mereka  rentan  terhadap  tantangan  moral  yang  menyebabkan  penuruanan moralitas bangsa. Menurut Peraturan Menteri Dalam Negeri, Paskibraka adalah salah satu kegiatan yang bertujuan untuk  menciptakan kesadaran tentang bela negara [6]. Oleh karena itu, pendidikan dan pembinaan untuk  calon Paskibraka  harus  dimulai  sejak  tahap  seleksi,  dengan  tujuan  untuk  membangun  pribadi  yang  tangguh  [7]. Paskibraka menyelengggarakan kegiatan intensif sebagian dari proses tersebut [8]. Paskibraka merupakan salah satu  cara untuk  mengembangkan rasa cinta tanah  air, terutama pada generasi  muda yang terdiri  dari  siswa dan siswi  SMA  sederajat  yang  memiliki  kehormatan  menjadi  pengibar  dan  penurunan  bendera  merah  putih  pada petingatan proklamasi kemerdekaan Republik Indonesia [9]. Upacara pembacaan teks Proklamasi Kemerdekaan Republik Indonesia tanggal 17 Agustus menjadi awal mula terbentuknya Paskibraka [10]. Dalam acara tersebut, PASKIBRAK (Pasukan Pengibar Bendera Pusaka) bertugas mengangkat  bendera merah putih  [11]. Paskibraka

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1486 − 1493 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3574
terdiri  dari  siswa-siswi  SMA  yang  terpilih  melalui  seleksi  berjenjang.  Seleksi  Paskibraka  mengikuti  panduan aktivitas dalam Permenpora No. 0065 Tahun 2015 [12]. Dalam tahap seleksi Paskibraka di Kabupaten Sukabumi, Dinas Pemuda dan Olahraga (DISPORA) telah mengikuti pedoman aktivitas yang diatur dalam peraturan Menteri [13]. Dalam suasana penuh semangat, para calon Paskibraka dari setiap sekolah mengikuti tes Paskibraka yang diselenggarakan oleh panitia yang dibentuk oleh Dinas Pemuda dan Olahraga. Tahap awal seleksi melibatkan lebih dari  300  siswa-siswi  SMA  sederajat  dari  berbagai  sekolah  di  Kabupaten  Sukabumi.  Selanjutnya,  100  peserta terpilih  melanjutkan  ke  tahap  seleksi  lanjutan,  dan  hanya  32  orang  yang  memenuhi  kriteria  evaluasi  yang sempurna. Kriteria evaluasi terdiri dari empat subkriteria Samapta, Parade, PBB (Peraturan Baris Berbaris), dan Kesehatan. Setiap subkriteria memmiliki parameter dan bobot evaluasi yang berbeda. Sebelumnya, sistem seleksi hanya  mempertimbangkan  peserta  dengan  skor  tertinggi,  meskipun  dalam  praktiknya  peserta  yang  diterima memiliki  tinggi  badan  yang  sama  sehingga  tidak  ada  ketidakseimbangan  di  barisan.  Setelah  selesai,  jadwal pelatihan akan ditentukan.
Selama  ini,  proses  klasifikasi  data  seleksi  peserta  Paskibraka  masih  dilakukan  secara  manual  oleh DISPORA Kabupaten Sukabumi. Setelah melakukan wawancara, pihak DISPORA telah memberikan izin untuk melakukan  penelitian.  Oleh  karena  itu,  peneliti  akan  mewujudkan  suatu  model  bentuk  pengklasifikasian  yang dapat  mendukung  DISPORA  dalam  memastikan  bahwa  calon  anggota  Paskibraka  yang  tepat  sasaran.  Dalam klasifikasi  kelayakan  seleksi  peserta  Paskibraka,  terdapat  beberapa  faktor  yang  menjadi  perimbangan  dalam menentukan anggota Paskibraka dan bukan anggota Paskibraka. Faktor-faktor tersebut digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam penentuan kelayakan, diantaranya:
Jurnal  yang ditulis  Tyas R. dan Sulasiyah pada tahun 2020 yang berfokus pada penentuan ranting buku menggunakan metode Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukan bahwa metode tersebut memiliki akurasi sebesar 66,98%,  presisi  sebesar  74,47%,  dan  recall  sebesar  62,47%  [14]  Jurnal  berikutnya  yang  ditulis  oleh  Robi Wariyanto  Abdullah  yang  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  dengan  judul  Penerapan  Data  Mining  unuk Memprediksi Jumlah Produk Terlaris Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Studi Kasus (Toko Prapsti), dalam hasil  penelitian  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  tersebut  yakni  mendapatkan  nilai  accuracy  83,3%  sumber  data yang diambil dari  1 tahun sebelumnya  [15]  Jurnal  berikutnya yang ditulis oleh  Fajar Sidik  yang menggunakan algoritma naïve bayes dengan judul Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier, hasil pengujian yang telah dilakukan mendapatkan nilai accuracy 65% [16]. Jurnal berikutnya ditulis  oleh  P  S  Dewi  dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan  Menggunakan  Metode Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier,  data  yang  digunakan  sebanyak  100.445  hasil  pemodelan  menggunakan algoritma  naïve  bayes  memberikan  nilai  accuracy  sebesar  62,51%  [17].  Jurnal  berikutnya  ditulis  oleh  Nova Agustina  dengan  judul  Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  Untuk  Mendeteksi  Berita  Palsu  Pada Sosial Media, hasil pemodelan menggunakan algoritma naïve bayes memberikan nilai accuracy sebesar 81% [18]. Jurnal  berikutnya  ditulis  oleh  Dedi  Darwis  dengan  judul  Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Analisis Sentimen  Review  Data  Twitter  BMKG  Nasional,  hasil  pemodelan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes memberikan nilai accuracy sebesar 69% [19]. Jurnal berikutnya ditulis oleh Dedi Darwis dengan judul Penerapan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Analisis  Sentimen  Review  Data  Twitter  BMKG  Nasional,  hasil  pemodelan menggunakan algoritma naïve bayes memberikan nilai accuracy sebesar 69% [20].Berdasarkan perbandinagn dari beberapa  jurnal  di  atas,  peneliti  dapat  menyimpulkan  bahwa  algoritma  yang  dapat  meberikan  solusi  terhadap permasalahan dalam proses klasifikasi  yang akan dilakukan dalam penelitian ini. Berdasarkan pertimbanan ini, peneliti akan membangun sebuah sistem yang diharapkan dapat membantu dalam pengambilan keputusan terkait klasifikasi  anggota  Paskibraka  dan  bukan  anggota  Paskibraka  dari  tahun  2021-2022  berdasarkan  nilai  peluang terbesar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penggunaan metode Naïve Bayes untuk membuat sistem seleksi peserta Paskibraka di Kabupaten Sukabumi pada Hari  Kemerdekaan  Republik  Indonesia.  Penelitian  ini  didasarkan  pada  analisis  dan  penerapan  algoritma  Naïve Bayes  dalam  proses  seleksi  peserta  Paskibraka.  Data  calon  peserta  akan  dievaluasi  menggunakan  kriteria  yang releven, dan metode Naïve Bayes akan digunakan untuk mengklasifikasikan peserta berdasarkan kriteria tersebut, dan nantinya akan terbagi menjadi dua yaitu layak dan tidak layak.

## 2.1 Tahapan Penelitian
Agar seleksi peserta Paskibraka dapat dilakukan secara terstruktur dan efisien serta memberikan penilaian yang berkualitas,  diperlukan  beberapa  tahapan  yang  telah  direncanakan.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode Naïve Bayes.
P( C|X) = P( X | C )P(C) P(X)
(1)
Keterangan:
X = Sampel data yang memiliki kelas

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1486 − 1493 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3574
H = Hipotesa x data kelas P(H) = Peluang Hipotesa H P(X) = Peluang sampel data yang memiliki kelas P(X|H) = Peluang dari data sampel X dari data hipotesa data kelas
Naïve  Bayes  termasuk  dalam  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes  Classifier  (NBC).  Algorima  Naïve Bayes adalah metode pembelajaran mesin untuk masalah klasifikasi, terutama digunakan dalam klasifikasi teks dengan data pelatihan berdimensi tinggi. Algoritma ini memungkinkan pembangunan model dengan cepat dan dianggap sebagai salah satu algoritma prediksi yang paling cepat dipelajari. Algoritma ini menggunakan probabilitas objek sebagai dasarnya. Dinamakan “naïve” karena asumsinya adalah kemunculan fitur tertentu tidak tergantung pada kemunculan  fitur  lain,  meskipun  fitur-fitur  tersebut  mungkin  saling  terkait.  Algoritma  ini  mengacu  pada  ahli statictik dan filosof Thomas Bayes. Dasar dari algoritma ini adalah teorma dasar yang dikenal sebagai aturan Bayes atau  Hukum  Bayes,  yang  digunakan  untuk  menghitung  probabilitas  kondisional  berdasarkan  penetahuan sebelumnya.  Algoritma  Naïve  Bayes  memiliki  kecepatan  dalam  pembuatan  model,  kemampuan  prediksi,  dan memberikan metode baru dalam eksplorasi dan pemahaman data. Namun, algoritma ini hanya mendukung atribut dikstrit  atau  disktrisasi,  dan  tidak  mendukung  atribut  bernilai  konitnu  (numerik).  Selain  itu,  algoritma  ini mengaasumsikan bahwa semua atribut dapat saling bebas (independen) dalam kontribusinya terhadap atribut yang diprediksi. Secara keseluruhan, algoritma Naïve Bayes adalah metode klasifikasi statistik yang digunakan untuk meemprediksi  probabilitas  setiap  anggota  kelas  dalam  kumpulan  data.  Algoritma  ini  memiliki  kecepatan  dan akurasi  tinggi  ketika  digunakan  dalam  data  besar.  Pada  tahap  awal  penelitian  ini,  dilakukan  penentuan  kriteria penilaian yang akan dugunakan dalam menilai peserta Paskibraka. Kriteria ini merujuk pada kriteria yang sudah ada dalam seleksi Paskibraka yang telah ditetapkan sebelumnya.  Tahapan yang akan dilalui dalam proses seleksi peserta Paskibraka dapat dijelaskan sebagai berikut:
Gambar 1. Tahap Penelitian
1. Selection
Data Selection proses pemilihan data yang sesuai  dilakukan sebelum memasuki  tahap penggalian informasi dalam Knowladge Discovery in Databases (KDD). Tahap ini bertujuan untuk memilih data yang relevan dan representatif  yang  akan  digunakan  dalam  proses  data  mining.  Diantaranya  peneliti  melakukan  wawancara kepada supervisor DISPORA Kabupatesn Sukabumi. Data yang dipakai dalam penelitian ini oleh penulis pada periode  2021  hingga  2022  dalam  bentuk  data  training  yang  terdiri  dari  255  peserta  seleksi  untuk  menjadi anggota Paskibraka. Data yang digunakan berasal dari data DISPORA di Kabupaten Sukabumi yang berupa dokumen, memuat banyak data seperti nomor dada, asal sekolah, nama legkap, alamat, berapa bersaudara, jenis kelamin, kesehatan,  patah  tulang,  asma,  penyakit  yang  diderita,  Samapta,  lari,  situp,  pushup,  shuttle  run, parade, tinggi bada, berat badan, cek mata, bahu pundak, tangan, kaki, platefoot partial, PBB, sikap sempurna, sikap hormat, sikap istirahat, langkah tegap, jalan ditempat, hadap kanan, hadap kiri, hadap serong kanan kiri, balik kanan, langkah k-r-f-b, kesigapan.
2. Preprocessing
Sebeleum  proses  data  mining  bisa  diselesaikan,  terdapat  serangkaian  proses  yang  perlu  dilakukan  untuk membersihkan dan mempersiapkan informasi yang menjadi fokus dalam Knowladge Discovery in Databases (KDD). Tahap ini meliputi proses pembersihan data, vertifikasi data yang kontradiktif, dan perbaikan informasi yang mungkin mengandung kesalahan tipografi. Selain itu, terdapat juga proses enrichment atau yang sering disebut  sebagai  pemperkaya  data  yang  telah  ada  dan  diperlukan  dalam  proses  KDD.  Pemperkaya  data  ini mencakup penggabungan dengan data atau informasi eksternal yang dapat memberikan kontribusi tambahan dalam memperoleh wawasan dan pengetahuan yang lebih komprehensif. Proses pembersihan data melibatkan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1486 − 1493 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3574
langkah-langkah  untuk  memebersihkan  data  dari  nilai  yang  hilang  atau  tidak  valid,  mengidentifikasi  dan menangani duplikasi data, serta mengatasi anomali atau inkonstistensi yang mungkin ada dalam dataset. Selain itu,  dalam  proses  verifikasi  data  kontradiktif,  dilakukan  pengecekan  terhadap  kesesuaian  informasi  antara entitas-entitas  data  yang  berhubungan.  Jika  terdapat  kontradiktif  antara  data,  langkah-langkah  tertentu  akan diambil untuk memperbaiki informasi yant tidak konsisten. Data yang diambil dalam proses seleksi hanya 4 variabel yaitu Samapta, Parade, PBB (Pasukan Baris Berbaris) dan Kesehatan. Samapta teridiri dari lari, situp, push up dan shuttle run. Parade teridiri dari tinggi badan, berat badan, mata, bahu pundak, tangan, kaki dan platefoot partial. PBB teridri dari sikap sempurna, sikap istirahat, sikap hormat, langkah tegap, jalan di tempat, hadap kanan kiri, hadap serong kanan kiri, balik kanan, langkah k/r/f/b dan kesigapan. Kesehatan terdiri dari patah tulang, asma dan penyakit yang diderita.
3. Transformation
Proses coding dalam Knowladge Discovery in Databases (KDD) merupakan tahap penting dalam transformasi data, di mana data yang telah ada akan diubah atau dimodifikasi agar sesuai dengan persyartan dan kebutuhan proses  data  mining. Tujuan  dari  proses  coding  ini  adalah  untuk  mengonversi  data mentah  ke  dalam  bentuk yang  dapat  diproses  dan  dianalisis  oleh  algoritma  atau  teknik  data  minng  tertentu.  Proses  coding  dalam Knowladge  Discovery  in  Databases  (KDD)  sangat  bergantung  pada  jenis  atau  pola  informasi  yang  ingin ditemukan  atau  diidentifikasi  dalam  basis  data.  Hal  ini  bertujuan  bahwa  dalam  proses  coding,  analis  harus mempertimbangkan  tujuan  analisis  yang  spesifik  dan  memahami  karakteristik  data  yang  akan  digunakan. Berdasarkan  tujuan  analisis  dan  karakteristik  data,  berbagai  teknik  coding  dapat  diterapkan,  termasuk pengkodean  numerik,  pengkodean  kategori,  pengkodean  biner,  atau  metode  encodung  lainnya  yang  sesuai dengan jenis data dan keperluan anlisis. Dalam ranka mencapai  hasil yang akurat dan relevan dalam  proses data mining, pemilihan dan implementasi teknik coding yang tepat sangat penting. Pemilihan metode coding yang sesuai akan memastikan bahwa data yang digunakan dalam proses data mining dapat diinterprestasikan dengan benar oleh algoritma dan menghasilkan wawasan atau pengetahuan yang berarti dalam konteks analisis yang  diinginkan.  Dengan  demikian,  proses  coding  dalam  KDD  berperan  sebagai  jembatan  yang menghubungkan data mentah dengan teknik data mining yang akan digunakan, dan memberikan fondasi yang kuat bagi analisis yang komprehensif dan bermakna.
4. Data Mining
Proses pencari pola atau informasi yang unik dalam data yang dipilih dalam konteks Knowladge Discovery in Databases  (KDD)  melibatkan  penggunaan  metode  atau  algoritma  khusus  yang  dirancang  untuk mengungkapkan wawasan berharga dari data yang tersedia. Setiap metode atau algoritma dalam data mining memiliki  pendekatan  dan  teknik  yang  berbeda,  yang  memungkinkan  analisis  atau  peneliti  untuk mengenali pola, tren, telasi, atau pengetahuan baru yang terkandung dalam data. Dalam pemilihan metode atau algoritma yang  paling  akurat  dalam  proses  KDD,  faktor-faktor  yang  perlu  dipertimbangkan  meliputi  tujuan  analisis, karakteristik data yang diolah, serta batasan dan keterbatasan teknis yang mungkin ada. Tujuan analisis menjadi panduan  utama  dalam  menentukan  metode  atau  algoritma  yang  paling  sesuai  untuk  mencapai  hasil  yang diinginkan. Selain tujuan analisis dan karakteristik data, batasan teknis seperti ketersediaan perangkat  keras dan  perangkat  lunak.  Adapun  spesifikasi  kebutuhan  yang  digunakan  untuk  membuat  dan  menguji  sistem seleksi peserta paskibraka.
Tabel 1. Spesifikasi Perangkat Keras No  Perangkat Keras Nama 1 Tipe HP EliteBook 840 G5 2 Processor Intel(R) Core(TM) i7-865OU 3 Grafis Graphics Intel UHD Graphics 620 4 Ram 32 Gb 5 Storage 8192MB RAM 6 Sistem Operasi Windows 10 Home 64-bit Tabel 2. Spesifikasi Perangkat Lunak No Perangkat Lunak Nama
1 Visual Studio 2019  Aplikasi Utama untuk pembuatan sistem seleksi PHP
2 Microsoft Exel Aplikasi Pendukung Dataset 3 XAMPP Aplikasi Pendukung DB 4 Draw.io Aplikasi Pendukung Pembuatan User Interface
5. Evaluation
Langkah selanjunya setelah tahapan-tahapan sebelumnya adalah menentukan nilai akurasi untuk memperoleh hasil yang benar dan valid. Untuk melihat hasil dari klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier, perlu dilakukan proses klasifikasi untuk mengklasifikasikan data objek yang tepat berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Proses pengujian pada nilai akurasi dapat dilakukan dengan melakukan evaluasi terhadap tingkat akurasi dari algoritma Naïve Bayes Classifier. Evaluasi ini bertujuan untuk mengukur sejauh

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1486 − 1493 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3574
mana algoritma tersebut mampu melakukan klasifikasi dengan benar dan akurat. Nilai akurasi dapat diperoleh dengan  membandingkan  hasil  klasifikasi  dengan label  atau  klasifikasi  yang  sebenarnya  pada  uji  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Dengan  melihat  nilai  akurasi,  kita  dapat  menilai  seberapa  baik  performa  algoritma Naïve  Bayes  Classifier  dalam  mengklasifikan  data.  Semakin  tinggi  nilai  akurasi  yang  didapatkan,  semakin akurat algoritma tersebut dalam mengidentifikasikan data objek yang tepat sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Dengan demikian, proses klasifikasi dan evaluasi tingkat akurasi merupakan langkah penting dalam penggunaan  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  untuk  mengidentifikasikan  data  objek  yang  tepat  dan mendapatkan hasil klasifikasi yang akuart dalam seleksi peserta Paskibraka.
6. Knowladge
Sistem  pendukung  keputusan  untuk  rekomendasi  seleksi  peserta  Paskibraka  di  Kabupaten  Sukabumi  pada peringatan  Hari  Kemerdekaan  Republik  Indonesia  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa  pemrogramman (Hypertext  Preprocessor)  PHP.  Dalam  pengembangan  sistem  ini,  langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah merancang dan mengimplementasikan algoritma yang sesuai untuk melakukan pengklasifikasian data seleksi peserta Paskibraka. Setelah algoritma dan metode yang tepat terpilih, dilakukan proses pengembangan aplikasi berbasis web yang akan menjadi output dari sistem pendukung keputusan ini. Aplikasi web ini dirancang untuk memberikan kemudahan penggunaan kepada para penyeleksi dalam melakukan proses pengklasifikasian data peserta  Paskibraka.  Dengan  menggunakan  antarmuka  yang  intutif  dan  user-friendly,  para  penyeleksi  dapat dengan mudah memasukan data  seleksi  peserta Paskibraka ke dalam aplikasi. Melihat  hasil klasifikasi, dan mendapatkan  rekomendasi  berdasarkan  hasil  pengklasifikasian  tersebut.  Aplikasi  ini  dirancang  agar  dapat bekerja secara efisien dan responsif, sehingga dapat  mengolah data seleksi  peserta Paskibraka dengan cepat dan  akurat.  Selain  itu,  aplikasi  ini  juga  memanfaatkan  teknologi  web  untuk  membetikan  aksesibilitas  yang lebih  luas,  sehingga  dapat  diakses  dan  digunakan  oleh  penyeleksi  dari  berbagai  lokasi  dan  perangkat  yang terhubung  ke  internet.  Dengan  demikian,  sistem  pendukung  keputusan  ini  berperan  penting  dalam memfasilitasi  dan  meningkatkan  efisiensi  proses  seleksi  peserta  Paskibraka  di  Kabupaten  Sukabumi  pada peringatan Hari Kemerdekaan Republik Indonesia.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Website Seleksi Peserta Paskibraka
Implementasi  Website  Seleksi  Peserta  Paskibraka  adalah  proses  pembuatan  dan  pengembangan  sebuah  situs website  yang  digunakan  dalam  proses  seleksi  peserta  Paskibraka.  Website  ini  dirancang  untuk  memberikan kemudahan  dan  efisiensi  dalam  mengolah  data  seleksi  peserta,  melakukan  pengklasifikasian,  dan  memberikan rekomendasi  berdasarkan  hasil  evaluasi.  Dalam  implementasi  ini,  berbgai  fitur  dan  fungsi  penting  disertakan dalam website. Pengguna dapat mengakses website tersebut melalui perangkat yang tehubung ke internet, seperti komputer,  laptop,  atau  ponsel  cerdas.  Implementasi  website  seleksi  peserta  Paskibraka  bertujuan  untuk meningkatkan efisisensi, akurasi, dan keterpaduan dalam proses seleksi peserta. Dengan menggunakan teknologi web,  proses  pengumpulan  data,  pengklasifikasian,  dan  evaluasi  dapat  dilakukan  secara  terintegrasi  dan  mudah diakses oleh para penyeleksi. Hal ini membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat dan mendukung tercapainya seleksi peserta Paskibraka yang berkualitas.

## 3.1.1 Tampilan Menu Naïve Bayes Fitur Training Data
Langkah pertama yaitu  menginput  dataset  paskibraka kemudian  menghasilkan perhitungan probabilitas dengan menggunakan metode naïve bayes, proses ini juga dapat membantu untuk mempersiapkan data agar siap diproses dengan baik dan efektif.
Gambar 2. Tampilan Naïve Bayes Fitur Training Data

## 3.1.2 Tampilan Menu Naïve Bayes Fitur Initial Process
Langkah kedua dilakukan pemisahan antara atribut pendukung dan atribut label. Atribut pendukung merujuk pada variabel  atau  data  yang  digunakan  sebagai  dasar  dalam  mengklasifikasi  data.  Sedangkan  atribut  label  merujuk pada variabel yang ingin diklasifikasian.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1486 − 1493 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3574
Gambar 3. Tampilan Naïve Bayes Fitur Initial Process

## 3.1.3 Tampilan Menu Naïve Bayes Fitur Performance
Fitur Naïve Bayes Performance pada website seleksi peserta Paskibraka akan menyediakan informasi dan metrik performa terkait pengguna algoritma Naïve Bayes dalam proses seleksi.
Gambar 4. Tampilan Menu Naïve Bayes Fitur Performance
Gambar 5. Tampilan Menu Naïve Bayes Fitur Performance

## 3.1.4 Tampilan Menu Naïve Bayes Fitur Prediksi
Langkah keempat dalam proses tersebut melibatkan prediksi manual untuk mengevaluasi hasil klasifikasi data uji yang dinyatakan layak atau tidak layak.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1486 − 1493 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3574

## 3.2 Pengujian Aplikasi Seleksi Peserta Paskibraka
Pengujian  sistem  ini  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  program  yang  dikembangkan  dapat  berjalan  sesuai spesifikasi. Dalam pengujian sistem, dilakukan pengecekan untuk mengetahui apakah sistem mengalami kendala atau tidak, sehingga dapat diidentifikasi kesalahan atau kekurangan dalam sistem.
Tabel 3. Hasil Pengujian Sistem No Proses Desksripsi Hasil Uji Kesimpulan 1 Login Jika admin melakukan akses login tanpa memasukan  username  dan  password  yang  benar, sistem akan menolak akses tersebut dan menampilkan pesan yang menginformasikan bahwa pengguna  dapat  melakukan  login  kembali  dengan memasukan usernmae dan password yang benar. Menampilkan fungsi dari fitur Login SUKSES 2 Data Training Sistem  melakukan  perhitungan  pada  data  training yang  telah  diinput  dan  menghasilkan  nilai probabilitas  untuk  setiap  data.  Proses  perhitungan ini dilakukan dengan menggunakan algoritma naïve bayes. Dalam proses ini, sistem dapat mengidentifikasi  pola  atau  kecendrungan  dalam data training untuk  menghasilkan nilai probabilitas yang akurat. Mengolah data SUKSES 3 Initial Process Proses  ini  melibatkan  pengukuran  performa  atau akurasi. Klasifikasi data SUKSES 4 Performance Mengevaluasi kemampuan sistem dalam menghasilkan  output  yang  sesuai  dengan  yang diharapkan. Pengukuran akurasi ini juga melibatkan perbandingan  antara  hasil  output  yang  dihasilkan dengan standar referensi atau data yang sudah ada. Sesuai dengan standar referensi atau data yang telah ditetapkan SUKSES 5 Prediksi Proses  ini  dilakukan  secara  manual  yaitu  sebuah aktivitas  yang  dilakukan  untuk  mengevaluasi  hasil klasifikasi data uji yang dinyatakan layak dan tidak layak. Menghasilkan klasifikasi data uji yaitu layak dan tidak layak SUKSES

## 4. KESIMPULAN
Dari  pembahasan  dan  penjelasan  yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil pemodelan  data  yang  dilakukan  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  84.3%  berdasarkan  pengujian  data  yang membandingkan data training dan testing. Selain itu ada saran untuk mengembangkan penelitian selanjutnya, yaitu dengan memperbaiki sistem aplikasi agar lebih mudah dan sistem klasifikasi otomatis yang lebih baik lagi.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti dengan tulus mengucapkan rasa terima kasih  yang tak terhingga kepada Ibu Winda dan Ibu Asriyanik, M.T., selaku pembimbing yang telah memberikan arahan, bimbingan, dan dukungan dalam penulisan penelitian ini. Dalam perjalanan penelitian ini, peneliti juga mengucapkan rasa terima kasih kepada keluarga dan orang tua yang selalu memberikan dukungan moral, motivasi, dan doa yang tidak ternilail  harganya. Semoga rasa terima kasih  ini  dapat  menjadi  ungkapan  yang  setulus-tulusnya  atas  dedikasi  dan  kontribusi  mereka  dalam  perjalanan penelitian ini.

## REFERENCES
[1] D.  D.  Darmansah  and  N.  W.  Wardani,  “Analisis  Pesebaran  Penularan  Virus  Corona  di  Provinsi  Jawa  Tengah Menggunakan Metode K-Means Clustering,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), vol. 8, no. 1, pp. 105– 117, 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i1.590.
[2] S. Nurajizah, “Analisa Transaksi Penjualan Obat menggunakan Algoritma Apriori,” INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol. 4, no. 1, p. 35, 2019, doi: 10.35314/isi.v4i1.938.
[3] S. P. Dewi and E. Rahayu, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Terlaris Menggunakan Metode K- Nearest Neighbor,” vol. 3, no. 4, pp. 639–648, 2022, doi: 10.47065/bits.v3i4.1408.
[4] V. Tarigan, “Pembuatan Aplikasi Data Mining Untuk Memperediksi Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” Informatika, vol. 11, no. 1, pp. 54–62, 2023, doi: 10.36987/informatika.v11i1.3847.
[5] M.  I.  Hadiwibowo  and  F.  F.  Rahani,  “Data  Mining  Dalam  Penentuan  Pemesanan  Buku  Perpustakaan  UAD dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes,” vol. 6, pp. 2165–2170, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4381.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 4, Juli 2023, pp 1486 − 1493 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i4.3574
[6] M.  J.  Rahmawati,  “Mempertahankan  Sang  Merah  Putih  Tahun  1948 :  Tinjauan  Sejarah  Biografi  Husein  Mutahar,” Attoriolog J. Pemikir. Kesejarahan dan Pendidik. Sej., vol. 18, no. 1, pp. 61–67, 2020.
[7] G. Wahyu Nyipto Wibowo, L. Sitorus, G. Christmass Setyawan, and J. Hutahaean, “Seleksi Peserta Lomba Paskibraka Menggunakan  Metode  Hybrid  AHP-SAW,”  J.  Inf.  Syst.  Res.,  vol.  4,  no.  3,  pp.  804–810,  2023,  doi: 10.47065/josh.v4i3.3266.
[8] S. U. Hasanah, “Kegiatan Ekstrakurikuler Paskibra Dalam Rangka Pembinaan Karakter Semangat Kebangsaan Siswa,” J. Pendidik. Kewarganegaraan, vol. 3, no. 2, p. 211, 2019, doi: 10.31571/pkn.v3i2.1443.
[9] W.  S.  Ningrat,  A.  Armawi,  and  D.  Soerjo,  “Internalisasi  Bela  Negara  Dalam  Pembinaan  Kegiatan  Pemuda  Purna Paskibraka Kabupaten Bandung Untuk Pembentukan Ketahanan Pribadi,” J. Ketahanan Nas., vol. 25, no. 1, p. 36, 2019, doi: 10.22146/jkn.41866.
[10]  A.  S.  Fibrianto  and  S.  Bakhri,  “Pelaksanaan  Aktivitas  Ekstrakurikuler  Paskibra  (Pasukan  Pengibar  Bendera)  Dalam Pembentukkan Karakter, Moral Dan Sikap Nasionalisme Siswa Sma Negeri 3 Surakarta,” J. Moral Kemasyarakatan, vol. 2, no. 2, p. 75, 2018, doi: 10.21067/jmk.v2i2.1970.
[11]  F. Honora, D. S. Fitrayadi, and Q. Nida, “Partisipasi Mahasiswa Pecinta Alam dalam Mengimplementasikan Karakter Nasionalisme,” J. Civ. Educ., vol. 5, no. 2, pp. 165–174, 2022, doi: 10.24036/jce.v5i2.713.
[12]  N.  Diaz  and  Sulindawaty,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Calon  Peserta  Paskibraka  Kabupaten  Karo Menggunakan Profile Matching,” J. Tek. Inform., vol. 1, no. 2, pp. 87–91, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.28.
[13]  A. Guntur, I. S. Damanik, and M. Fauzan, “Algoritma Promethee II Dalam Seleksi Anggota Paskibra Baru Pada SMA Negeri  4  Pematangsiantar,”  Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform.,  vol.  6,  no.  1,  p.  189,  2021,  doi: 10.30645/jurasik.v6i1.283.
[14]  R. A. Tyas, M. Anggraini, I. A. Sulasiyah, and Q. Aini, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Dalam Penentuan Rating Buku,” Sistemasi, vol. 9, no. 3, p. 557, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i3.915.
[15]  R. W. Abdullah, D. Hartanti, H. Permatasari, A. W. Septyanto, and Y. A. Bagaskara, “Penerapan Data Mining untuk Memprediksi Jumlah Produk Terlaris Menggunakan Algoritma Naive Bayes Studi Kasus (Toko Prapti),” J. Ilm. Inform. Glob., vol. 13, no. 1, pp. 20–27, 2022, doi: 10.36982/jiig.v13i1.2060.
[16]  F. Sidik, I. Suhada, A. H. Anwar, and F. N. Hasan, “Analisis Sentimen Terhadap Pembelajaran Daring Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier,” J. Linguist. Komputasional, vol. 5, no. 1, p. 34, 2022, doi: 10.26418/jlk.v5i1.79.
[17]  P. S. Dewi, C. K. Sastradipraja, and D. Gustian, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes Classifier,” J. Teknol. dan Inf., vol. 11, no. 1, pp. 66–80, 2021, doi: 10.34010/jati.v11i1.3593.
[18]  N. Agustina and M. Hermawati, “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier untuk Mendeteksi Berita Palsu pada Sosial Media,” Fakt. Exacta, vol. 14, no. 4, pp. 1979–276, 2021, doi: 10.30998/faktorexacta.v14i4.11259.
[19]  D.  Darwis,  N.  Siskawati,  and  Z.  Abidin,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Analisis  Sentimen  Review  Data Twitter Bmkg Nasional,” J. Tekno Kompak, vol. 15, no. 1, p. 131, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.744.
[20]  M. Rizki, M. Arhami, and H. Huzeni, “Perbaikan Algoritma Naive Bayes Classifier Menggunakan Teknik Laplacian Correction,” J. Teknol., vol. 21, no. 1, p. 39, 2021, doi: 10.30811/teknologi.v21i1.2209.