SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN EFEKTIVITAS SISTEM INFORMASI MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Dinda Audilla 1 , Fauziah 2 , Deny Hidayatullah 3
Sistem Informasi, Universitas Nasional daudilla@gmail.com 1 , fauziah@civitas.unas.ac.id 2
Submitted June 13, 2019; Revised September 25, 2019; Accepted November 10, 2019

## Abstrak
Seiring  dengan  berkembangnya  teknologi  yang  semakin  pesat,  pembuatan  sistem  informasi  guna menunjang pekerjaan pun semakin diperlukan. Namun, dalam penerapannya tidak selalu memberikan manfaat  yang  optimal  bagi  penggunanya.  Sehingga  diperlukan  evaluasi  terhadap  sistem  informasi yang  telah  dibuat.  Perancangan  sistem  pendukung  keputusan  yang  memberikan  kesimpulan  berupa ”Efektif”  dan  ”Tidak  Efektif”  dapat  dijadikan  sebagai  bahan  evaluasi  dan  perbaikan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membantu  mengukur  efektivitas  sistem  informasi  dengan  sistem  pendukung keputusan yang menggunakan metode Naive Bayes Classifier . Metode tersebut dipilih karena mampu melakukan  proses  klasifikasi  berdasarkan  data  terdahulu  untuk  memprediksi  data  mendatang.  Dari hasil pengujian yang dilakukan menggunakan data latih sebanyak 100 data dan data uji sebanyak 55 data,  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  85.45%  dan error sebesar  14.55%,  maka metode Naïve Bayes  Classifier cocok  diimplementasikan  pada  sistem  pendukung  keputusan  penilaian efektivitas sistem informasi . Kata  Kunci  : Sistem  Pendukung  Keputusan,  Efektivitas  Sistem  Informasi,  Evaluasi,  Naïve  Bayes Classifier.

## Abstract
Along with rapidly advancing technology, making information systems to support work is increasingly needed.  However,  in  its  application,  it  does  not  always  provide  optimal  benefits  for  users.  So,  an evaluation of the information system that has been made is needed. Decision support system that gives conclusions  of  "Satisfied"  and  "Dissatisfied"  can  be  used  as  material  for  evaluations  and improvements.  This  study  aims  to  help  measure  the  effectiveness  of  information  systems  through decision support systems that use Naive Bayes Classifier method. The method was chosen because it was able to carry out the classification process based on previous data to predict future data. From the results of tests conducted using 100 training data and 55 test data data, producing an accuracy value of 85.45% and an error of 14.55%, therefore the Naïve Bayes Classifier method is suitable to be applied in decision support systems to evaluate the effectiveness of system information.
Key Words : Decision Support System, Effectiveness of Information System, Evaluation, Naïve Bayes Classifier.

## 1. PENDAHULUAN
Berkembangnya  teknologi  informasi  yang begitu  pesat  mempengaruhi  kemajuan suatu  perusahaan  dalam  mengoptimalkan kinerja  dengan  membuat  berbagai  sistem informasi.  Sistem  informasi  ini  bertujuan untuk  meningkatkan  kualitas  pelayanan hingga  efisiensi  proses  kerja  mulai  dari menyajikan  informasi  guna  mendukung
fungsi operasional hingga fungsi manajemen. Perubahan proses penyelesaian pekerjaan dari sistem manual ke  sistem  modern  dimana  semua  aktivitas dilakukan berbasis elektronik yang dikenal dengan e-office tentu saja memiliki banyak kekurangan  dalam  penerapannya.  Oleh karena  itu,  diperlukan  evaluasi  untuk mengukur  efektivitas  penerapan  sistem
informasi  dalam  suatu  perusahaan.  Hal tersebut dapat diukur menggunakan Sistem Pendukung Keputusan. Sistem Pendukung Keputusan didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  untuk mendukung  para  pengambil  keputusan manajerial dalam situasi keputusan semiterstruktur  [1].  Sistem  ini  tidak dimaksudkan  untuk  mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi
memberikan  perangkat  interaktif  yang memungkinkan  pengambilan  keputusan [2].  Salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  yaitu Naïve  Bayes  Classifier . Naïve  Bayes  Classifier merupakan  salah satu teknik klasifikasi metode probabilistik dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh Thomas  Bayes yang  dikenal  dengan
Teorema Bayes , yaitu memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Klasifikasi Naïve  Bayes dikombinasikan secara Naïve dimana  diasumsikan  bahwa kondisi antar atribut saling lepas [3].
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan oleh  [4]  dengan  judul  “Metode Naïve Bayes untuk Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas
Mulawarman” menghasilkan  sebuah  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  dengan  tingkat akurasi  sebesar  85.56%[4].  Oleh  karena itu,  metode  ini  dipilih  karena  dinilai sederhana  tetapi  menghasilkan  hasil  yang akurat[5].
Tujuan dari penelitian ini adalah membangun  suatu  sistem  pendukung keputusan  untuk  menganalisa  efektivitas penerapan  sistem  informasi  menggunakan metode Naïve  Bayes  Classifier berbasis web yang  dapat  membantu  perusahaan dalam melakukan evaluasi dan menentukan  tindak  lanjut  yang  tepat. Penelitian  ini  menggunakan  8  atribut penilaian  yang  terdiri  dari  kemudahan penggunaan sistem, manfaat sistem, kecepatan penyelesaian pekerjaan,
peningkatan
efektivitas pekerjaan,
informasi  yang  dihasilkan,  kecepatan penyajian  informasi,  peningkatan  kualitas pelayanan,  kesesuaian  sistem  dengan kebutuhan,  dan  1  atribut  kesimpulan berupa  kesimpulan.  Dari  atribut-atribut tersebut  akan  dapat  menghasilkan  prediksi berupa  kesimpulan  efektivitas  sistem informasi  berdasarkan  data-data  penilaian sebelumnya.

## 2. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian  yang  akan  dilakukan dalam pembuatan sistem pendukung keputusan  penilaian  efektivitas  sistem informasi  menggunakan  metode Naïve Bayes Classifier sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Uraian  dari  tahapan  penelitian  diatas adalah sebagai berikut:

## A. Analisis Kebutuhan Sistem
Tahap  awal  penelitian  dimulai  dengan menentukan kebutuhan sistem diantaranya:
1. Data
Data  yang  dibutuhkan  berupa  data kuesioner penerapan
sistem informasi yang telah diisi user .
2. Perangkat Keras ( Hardware ) Penelitian ini dilakukan menggunakan laptop dengan spesifikasi, sebagai berikut:
 RAM 6GB
 Harddisk 500GB
 Processor AMD A8
3. Perangkat Lunak ( Software )
Perangkat  lunak  yang  digunakan untuk perancangan sistem berupa:
 XAMPP versi 3.2.2
 Notepad++
 Google Chrome

## B. Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan berupa data primer yaitu  data  kuesioner  penilaian  yang didapatkan  secara  langsung  dari  sumber data.  Selain  itu,  digunakan  beberapa  studi pustaka yang merupakan data sekunder.
1. Data primer
Data  primer  yang  diambil  berupa data  kuesioner  yang  terdiri  dari  8 kriteria  penilaian  yang  dituliskan sebagai  K1  sampai  K8.  Setiap kriteria  memiliki  4  anggota  berupa nilai. Masing-masing nilai memiliki tingkatan  dari  Sangat  Setuju  (4) sampai  Sangat  Tidak  Setuju  (1). Hasil  penilaian  berupa  kesimpulan yang  terdiri  dari  Efektif  dan  Tidak Efektif.  Hasil  efektif  diperoleh berdasarkan rata-rata penilaian 3.00-4.00. Untuk  hasil tidak  efektif diperoleh berdasarkan rata-rata
penilaian <3.00. Contoh tiga
sampel  data  primer  yang  diambil sebagai berikut:
Tabel 1. Sampel Data Primer
Na m a K a ry a wa n K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K esim p u la n S an g ap an 3  3  3  3  3  3  4  4 EF EKTI F Ra tn a Ku su m a 3  4  3  3  4  4  4  3 EF EKTI F S u ri M u ly an i 2  3  3  2  3  3  3  3 TIDAK EF EKTI F 2. Data sekunder
Studi  pustaka  dilakukan  dengan mempelajari indikator yang diperlukan untuk menilai efektivitas  sistem  informasi,  dan mendapat  referensi  metode  yang sesuai.

## C. Naïve Bayes Classifier
Naïve  Bayes  Classifier merupakan  teknik prediksi pengklasifikasian berbasis probabilistic sederhana  berdasar  pada penerapan  teorema Bayes (aturan Bayes ) dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan)  yang  kuat  (naif)[6]. Maksud  independensi  yang  kuat  adalah bahwa  sebuah  data  tidak  berkaitan  dengan ada atau tidaknya data yang sama. Prediksi Bayes didasarkan  pada  teorema Bayes
dengan formula umum sebagai berikut:[4]
(1)
Penjelasan  dari  formula  tersebut  adalah sebagai berikut:
Parameter :   Keterangan P(H|X) : Probabilitas  akhir  bersyarat suatu  hipotesis  H  terjadi jika  diberikan  bukti  X terjadi. P(X|H) : Probabilitas  sebuah  bukti  X terjadi  akan  mempengaruhi hipotesis  H  (probabilitas posterior). P(H) : Probabilitas  awal  (prior) hipotesis  H  terjadi  tanpa memandang bukti apapun. P(X) : Probabilitas  awal  (prior) bukti X terjadi tanpa memandang  hipotesis  bukti yang lain.
Setelah  data  dikumpulkan,  dilakukan proses  pengolahan  data  dengan  cara pembersihan  data,  integrasi  data,  seleksi data, transformasi data [7], dan pembentukan dataset yang nantinya digunakan sebagai data latih ( training ) dan data uji ( testing ).
D. Analisis Hasil Penelitian dan Kesimpulan
Tahap  terakhir  yaitu  melakukan  analisa hasil  akurasi  dari  implementasi  metode Naïve  Bayes  Classifier pada  sistem pendukung  keputusan  penilaian  efektivitas sistem  informasi  yang  selanjutnya  disebut sebagai kesimpulan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Persiapan Data
Pada  tahap  ini,  data  yang  akan  digunakan sebagai  data  latih  yaitu  berupa  data kuesioner  tahun  2018  sebanyak  100  data. Diketahui kelas “Efektif” sebanyak 95 data dan kelas “Tidak Efektif” sebanyak 5 data. Data  yang  diperoleh  terdiri  dari  8  atribut penilaian  dan  1  atribut  kesimpulan  yang anggota dan probabilitasnya sebagai
berikut:
1. Kemudahan penggunaan sistem
2. Manfaat sistem
3. Kecepatan penyelesaian pekerjaan
4. Peningkatan efektivitas pekerjaan
5. Informasi yang dihasilkan
6. Kecepatan penyajian informasi
7. Peningkatan kualitas pelayanan 8. Kesesuaian sistem dengan kebutuhan 9. Kesimpulan Tabel 2. Tabel Probabilitas No. Atribut Anggota Probabilitas 1. Kemudahan penggunaan sistem Sangat mudah untuk digunakan 60 Mudah untuk digunakan 39 Sulit untuk digunakan 1 Sangat sulit untuk digunakan 0 2. Manfaat sistem Sangat setuju 72 Setuju 28 Tidak setuju 0 Sangat tidak setuju 0 3. Kecepatan penyelesaian pekerjaan Sangat cepat 42 Cepat 55 Tidak cepat 3 Sangat tidak cepat 0 4. Peningkatan efektivitas pekerjaan Sangat benar 46 Benar 51 Tidak benar 3 Sangat tidak benar 0
Vol. 4 No. 2 Desember 2019
5. Informasi yang dihasilkan Sangat setuju 57 Setuju 40 Tidak setuju 2 Sangat tidak setuju 0 6. Kecepatan penyajian informasi Sangat setuju 41 Setuju 57 Tidak setuju 2 Sangat tidak setuju 0 7. Peningkatan kualitas pelayanan Sangat setuju 62 Setuju 38 Tidak setuju 0 Sangat tidak setuju 0 8. Kesesuaian sistem dengan kebutuhan Sangat sesuai 42 Sesuai 56 Tidak sesuai 2 Sangat tidak sesuai 0 9. Kesimpulan Efektif 95 Tidak Efektif 5

## B. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem merupakan  tahapan realisasi  dari  rancangan  sistem  yang  sudah dibangun.
1. Halaman Login
Halaman login dibuat  agar  admin maupun user dapat  masuk  ke  dalam sistem.  Untuk user hanya  yang terdaftar saja yang dapat masuk.

## Gambar 2. Halaman Login
2. Halaman Dashboard
Setelah login berhasil,  halaman dashboard akan  muncul.  Halaman dashboard merupakan halaman utama sistem ini.

## Gambar 3. Halaman Dashboard
3. Halaman Manajemen User
Halaman  manajemen user hanya akan  ditampilkan  di  hak  akses admin.  Halaman  ini  berfungsi untuk  menambahkan user beserta hak aksesnya.

## Gambar 4. Halaman Manajemen User
4. Halaman Kriteria Halaman kriteria dapat diakses oleh admin  maupun user .  Halaman  ini berisi kriteria penilaian.
Gambar 5. Halaman Kriteria
5. Halaman Data Training
Halaman  data training hanya  akan ditampilkan  di  hak  akses  admin. Halaman ini berfungsi untuk melihat, menghapus, maupun upload data training dalam  format excel .
Gambar 6. Halaman Data Training
6. Halaman Data Testing
Halaman  data testing hanya  akan ditampilkan  di  hak  akses  admin.
Halaman ini berfungsi untuk melihat, menghapus, maupun upload data testing dalam  format
excel .

## Gambar 7. Halaman Data Testing
7. Halaman Uji Akurasi Halaman  uji  akurasi  hanya  akan ditampilkan  di  hak  akses  admin. Halaman ini berisi  hasil uji akurasi penggunaan  metode Naïve  Bayes Classifier yang  diimplementasikan pada sistem ini beserta perhitungannya.
Gambar 8. Halaman Uji Akurasi
8. Halaman Form Penilaian
Halaman form penilaian  dapat diakses  oleh  admin  maupun user . Halaman  ini  berisi form input penilaian yang terdiri dari 8 kriteria penilaian  dengan  masing-masing  4 nilai.
Gambar 9. Halaman Form Penilaian
9. Halaman Hasil Penilaian
Halaman  hasil  penilaian  dapat diakses  oleh  admin  maupun user .
Halaman ini berisi nilai inputan dan hasil  kesimpulan  penilaian  yang diinput oleh masing-masing user .

## Gambar 10. Halaman Hasil Penilaian

## C. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  dua cara,  yaitu  dengan  melihat  tingkat  akurasi sistem  dan  membandingkan  perhitungan yang dihasilkan sistem dengan perhitungan manual. 1. Uji akurasi sistem Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan untuk mengetahui cara kerja
metode Naïve  Bayes  Classifier
untuk memberikan nilai akurasi dan laju error .  Pengujian  dilakukan sebanyak  tiga  kali  terhadap  100
data  latih  dengan  jumlah  data  uji yang berbeda.
Pengujian pertama dilakukan menggunakan 100 data latih dan 25 data  uji  seperti  gambar  10.  Dari gambar  11  dapat  dilihat  hasil pengujian sebagai berikut:

## Gambar 11. Uji akurasi pertama
Dari  gambar  11  dapat  dilihat  hasil pengujian sebagai berikut: Akurasi =  (21/25)  *  100% =    84% Laju error =    (4/25)      *    100% =    16% Pengujian kedua dilakukan menggunakan 100 data latih dan 40 data uji seperti gambar 12.
Gambar 12. Uji akurasi kedua
Dari  gambar  12  dapat  dilihat  hasil pengujian sebagai berikut: Akurasi =  (34/40)  *  100% =    85% Laju error =    (6/40)      *    100% =    15% Pengujian ketiga dilakukan
menggunakan 100 data latih dan 55 data uji seperti gambar 13.
Gambar 13. Uji akurasi ketiga
Dari  gambar  13  dapat  dilihat  hasil pengujian sebagai berikut: Akurasi =  (47/55)  *  100% =    85.45% Laju error =    (8/55)      *    100% =    14.55% 2. Perhitungan manual Pengujian  kedua  dilakukan  dengan cara membandingkan hasil perhitungan  sistem  dengan  hasil perhitungan manual sebagai berikut:
 Pendefinisian variabel
X= {X K1 =4, X K2 =4, X K3 =3, X K4 =3,  X K5 =3,  X K6 =3,  X K7 =3,
X K8 =4}.
 Pendefinisian probabilitas prior Probabilitas  prior  yang  terdiri dari  kelas  Efektif  (H 1 )  dan Tidak  Efektif  (H 0 )  berdasarkan tabel  2  didefinisikan  sebagai berikut:
P (H 1 ) / P (X) = 95/100 = 0.95 P (H 0 ) / P (X) = 5/100 = 0.05  Perhitungan probabilitas posterior Perhitungan  probabilitas  kriteria (X) per kelas (H) sebagai berikut: P (X K1 | H 1 ) = P (4 | EFEKTIF) = 60/95 = 0.6315 P  (X K1 |  H 0 )  =  P  (4  | TIDAKEFEKTIF) = 0/5 = 0 P (X K2 | H 1 ) = P (4 | EFEKTIF) = 72/95 = 0.7578
Nama  K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7  K8
Admin 4 4 3 3 3 3 3 4
Vol. 4 No. 2 Desember 2019
P  (X K2 |  H 0 )  =  P  (4  | TIDAKEFEKTIF) = 0/5 = 0 P (X K3 | H 1 ) = P (3 | EFEKTIF) = 52/95 = 0.5473 P  (X K3 |  H 0 )  =  P  (3  | TIDAKEFEKTIF) = 3/5 = 0.6
P (X K4 | H 1 ) = P (3 | EFEKTIF) = 49/95 = 0.5157 P  (X K4 |  H 0 )  =  P  (3  | TIDAKEFEKTIF) = 2/5 = 0.4 P (X K5 | H 1 ) = P (3 | EFEKTIF) = 36/95 = 0.3789 P  (X K5 |  H 0 )  =  P  (3  | TIDAKEFEKTIF) = 4/5 = 0.8 P (X K6 | H 1 ) = P (3 | EFEKTIF) = 54/95 = 0.5684 P  (X K6 |  H 0 )  =  P  (3  | TIDAKEFEKTIF) = 3/5 = 0.6 P (X K7 | H 1 ) = P (3 | EFEKTIF) = 33/95 = 0.3473
P  (X K7 |  H 0 )  =  P  (3  | TIDAKEFEKTIF) = 5/5 = 1 P (X K8 | H 1 ) = P (4 | EFEKTIF) = 42/95 = 0.4421 P  (X K8 |  H 0 )  =  P  (4  | TIDAKEFEKTIF) = 0/5 = 0
 Perhitungan probabilitas akhir Menghitung  probabilitas  akhir dengan mengalikan probabilitas prior dan
probabilitas posterior tiap kelas. Efektif = P (H 1 | X) = (P (X K1 | H 1 ) *
P (X K2 | H 1 ) * P (X K3 | H 1 ) * P (X K4 | H 1 ) * P (X K5 | H 1 ) * P (X K6 | H 1 ) * P (X K7 | H 1 ) *
P (X K8 | H 1 )) * (P (H 1 ) / P (X)) =  (0.6315  *  0.7578  * 0.5473  *  0.5157  * 0.3789  *  0.5684  * 0.3473  *  0.4421)  * 0.95
= 0.0042430496
Tidak Efektif = P (H 0 | X) = (P (X K1 | H 0 ) *
P (X K2 | H 0 ) * P (X K3 | H 0 ) * P (X K4 | H 0 ) * P (X K5 | H 0 ) * P (X K6 | H 0 ) * P (X K7 | H 0 ) *
P (X K8 | H 0 )) * (P (H 0 ) / P (X))
=  (0  *  0  * 0.6  *  0.4  * 0.8  *  0.6  *  1  *  0)  * 0.05 = 0
Dari  perhitungan  diatas,  didapat hasil  berupa  nilai  P  (H1  |  X)  >  P (H0  |  X),  maka  dapat  disimpulkan bahwa  data  uji  yang  diinput diklasifikasikan  ke  dalam  kelas
Efektif. Hasil tersebut akan dibandingkan dengan hasil perhitungan  sistem  seperti  pada gambar 14 sebagai berikut:
Gambar 14. Hasil perhitungan sistem Hasil  perhitungan  sistem  pada gambar 14 menunjukkan kesimpulan  hasil  prediksi  yang sama  dengan  perhitungan  manual yaitu  Efektif  dengan  nilai  yang hampir mendekati hasil perhitungan manual.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Jumlah  data  uji  yang  digunakan tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai akurasi dan laju error sistem.
2. Dengan nilai akurasi dan laju error yang  relatif  stabil,  serta  hasil perhitungan sistem dengan perhitungan  manual  yang  relatif sama,  maka  metode Naïve  Bayes Classifier cocok diimplementasikan pada  sistem  pendukung  keputusan penilaian efektivitas sistem informasi dengan nilai akurasi yang baik yaitu sebesar 85.45%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Suryadi  dan  E.  Harahap,  "Sistem Rekomendasi  Penerimaan  Mahasiswa Baru  Menggunakan  Naive  Bayes Classifier di Institut Pendidikan
Indonesia," JOUTICA ,  vol.  3,  no.  2, pp. 171-182, 2018.
[2] S.  D.  Prabowo  dan  E.  B.  Setiawan, "Sistem Pendukung Keputusan Revitalisasi  Terhadap  Bangunan  dan Kawasan Cagar Budaya Kota Bandung di Disbudpar Kota Bandung,"  Jurnal  Ilmiah  Komputer dan Informatika (KOMPUTA), vol. 2, no. 2, pp. 27-34, 2013. [3] S.  Salmu  dan  A.  Solichin,  "Prediksi Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  Tepat
Waktu  Menggunakan  Naïve  Bayes:
Studi  Kasus  UIN  Syarif  Hidayatullah Jakarta," in Prosiding Seminar Nasional Multidisiplin Ilmu Universitas Budi Luhur , Jakarta, 2017. [4] D. Dahri, F. Agus dan D. M. Khairina,
"Metode Naive Bayes Untuk Penentuan Penerima Beasiswa Bidikmisi  Universitas  Mulawarman,"
Jurnal  Informatika  Mulawarman ,  vol. 11, no. 2, pp. 29-36, 2016.
[5] A.  Kesumawati  dan  D.  Waikabu,
"Implementation Naïve Bayes Algorithm  for  Student  Classification Based on
Graduation Status,"
International  Journal  of  Applied Business  and  Information  Systems , vol. 1, no. 2, pp. 6-12, 2017.
[6] H.  Wasiati  dan  D.  Wijayanti,  "Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Calon Tenaga Kerja Indonesia Menggunakan Metode
Naive  Bayes  (Studi  Kasus:  Di  P.T.
Karyatama  Mitra  Sejati  Yogyakarta)," Indonesian  Journal  on  Networking and  Security ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  45-51, 2014.
[7] L.  Handayani  dan  E.  L.  Maulida, "Perkiraan  Waktu  Studi  Mahasiswa Menggunakan Metode Klasifikasi Dengan  Algoritma  Naive  Bayes,"  in Seminar Nasional Teknologi Informasi,  Komunikasi  dan  Industri (SNTIKI), Riau, 2015.