## APLIKASI PELAPORAN DAN PREDIKSI DAERAH BERPOTENSI MENIMBULKAN KONFLIK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES
Titilianty Imbang* 1 , Alfiando Sengkey 2 , dan Brammy Welang 3 1,2,3 Teknik Informatika, Universitas Katolik De La Salle Manado *timbang@unikadelasalle.ac.id, 2 alfiandosengkey@rocketmail.com, 3 brammywelang@gmail.com

## ABSTRAK
Bagian  INTELKAM  POLDA  SULUT  membina  dan  menyelenggarakan  fungsi  intelijen  dalam  bidang pengamanan  kepolisian  serta  memberikan  peringatan  dini  kepada  pihak  Polda  dan  masyarakat  terhadap  konflik- konflik yang akan terjadi baik dalam pengawasan senjata api, orang asing, dan kegiatan sosial politik masyarakat sesuai dengan peraturan perundang-undangan. Selain itu bertugas melakukan pengawasan dan pengumpulan data apabila  terjadi  masalah  di  suatu  daerah,  kemudian  melakukan  analisis  apakah  daerah  tersebut  menimbulkan konflik  atau tidak. Algoritma naïve bayes merupakan  salah satu  metode pendekatan klasifikasi pada data mining untuk  memprediksi  suatu  hal  berdasarkan  jumlah  data  yang  besar.    Pada  penelitian  ini,  akan  dibangun  suatu aplikasi pelaporan dan prediksi daerah berpotensi menimbulkan konflik yang dapat membantu dalam menyediakan pelaporan setiap wilayah serta memprediksi daerah yang berpotensi menimbulkan konflik. Hasil dari penelitian ini adalah aplikasi yang menampilkan prediksi daerah yang berpotensi menimbulkan konflik di Sulawesi Utara.
Kata kunci : Algoritma naïve bayes, klasifikasi, data mining, prediksi, daerah, konflik.

## I. Pendahuluan

## I.1  Latar Belakang
Kepolisian  Daerah  Sulawesi  Utara  (POLDA  SULUT)  merupakan  lembaga  perlindungan  masyarakat  yang bertugas untuk memelihara keamanan dan ketertiban, menegakkan hukum, memberikan perlindungan,  pengayoman dan  pelayanan  terhadap  masyarakat.  Dalam  lingkungan  POLDA  terdapat  satu  bagian  yang  disebut  INTELKAM yang  bertugas  untuk  membina  dan  menyelenggarakan  fungsi  intelijen  dalam  bidang  pengamanan  kepolisian  serta memberikan  peringatan  dini  kepada  pihak  Polda  dan  masyarakat  terhadap  konflik-konflik  yang  akan  terjadi  baik dalam  pengawasan  senjata  api,  orang  asing,  dan  kegiatan  sosial  politik  masyarakat  sesuai  dengan  peraturan perundang-undangan.
Bagian INTELKAM POLDA SULUT melakukan pengawasan dan pengumpulan data apabila terjadi masalah di suatu  daerah,  kemudian  melakukan  analisis  apakah  daerah  tersebut  menimbulkan  konflik    atau  tidak.  Bagian INTELKAM POLDA SULUT  sudah menggunakan suatu aplikasi untuk membantu kinerja namun masih memiliki kelemahan  dalam  hal  pengiriman  laporan  konflik  yaitu  format  pelaporan  belum  lengkap  sehingga  informasi  yang diterima  masih  kurang.  Selain  itu  laporan  yang  diberikan  tersebut  belum  dapat  dipetakan.  Hal  tersebut  menjadi masalah  dalam  menganalisis  data  dan  memantau  daerah-daerah  mana  saja  yang  berpotensi  menimbulkan  konflik karena kurangnya informasi yang diberikan dalam satu laporan kejadian.
Dalam  makalah  ini  dijabarkan  suatu  aplikasi  pelaporan  dan  prediksi  daerah  berpotensi  menimbulkan  konflik yang  dapat  membantu  dalam  menyediakan  pelaporan  setiap  wilayah  serta  memprediksi  daerah  yang  berpotensi menimbulkan  konflik  sehingga  Direktorat  Intelkam  Polda  Sulut  mudah  untuk  memantau  daerah-daerah  rawan konflik menggunakan algoritma naïve bayes.

## II. Landasan Teori

## II.1 Data Mining
Menurut  Zaki,dkk,  Data  Mining  adalah  suatu  proses  pengumpulan  dan  penemuan  pengetahuan  baru berdasarkan  pola-pola  dan  hubungan  dari  sekumpulan  besar  data  [1].  Data  mining  terbagi  menjadi  beberapa kelompok,  salah  satunya  klasifikasi  (classification).  Klasifikasi  bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  item  data menjadi satu dari beberapa kelas standar. Pada penelitian ini menggunakan pendekatan bayes.

## II.2 Naïve Bayes
Bayesian  classification  adalah  pengklasifikasian  statistik  untuk  memprediksi  keanggotaan  suatu  kelas. Teorema Bayes memiliki bentuk umum seperti [2]:
( | ) ( | ) ( ) ( )
Keterangan : X = Data dengan class yang belum diketahui H = Hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X) = Probabilitas hipotesis H berdasarkan kondisi x (posteriori prob.)
P(H) = Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H) = Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) = Probabilitas dari X
III. Metode Penelitian III.1 Tahapan Penelitian
1. Melakukan pengumpulan dan pemrosesan data
2. Mengidentifikasi dan menganalisis masalah
3. Merancang dan membuat  antarmuka aplikasi
4. Melakukan  pemrograman  dan  pengolahan  data  dengan  mengimplementasikan  algoritma  naïve  bayes  untuk memprediksi  daerah  yang  berpotensi  menimbulkan  konflik  berdasarkan  data-data  yang  telah  dikumpulkan. Data-data  dikumpulkan  berupa  daftar  laporan  dari  kepolisian  mengenai  wilayah  konflik  dan  status  laporan apakah  sudah  selesai  ditangani  atau  belum.  Jumlah  laporan  yang  diterima  berkisar  antara  100-200  laporan. Data  laporan  inilah  yang  akan  diolah  menggunakan  algoritma  naïve  bayes  untuk  mengetahui  daerah-daerah yang berpotensi konflik di Sulawesi Utara.

## III.2 Pengolahan Data Menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Berikut  ini  merupakan  perhitungan  manual  untuk  mendapatkan  hasil  prediksi  daerah  yang  berpotensi menimbulkan konflik :
Tahap  1 Pengumpulan data : Daftar Laporan
Tabel 1. Daftar Laporan No.  Wilayah Jenis Laporan Status Laporan Potensi Konflik 1 Manado Informasi Selesai Tinggi 2 Tomohon Informasi Selesai Sedang 3 Bitung Khusus Belum Sedang 4 Kotamobagu Khusus Belum Sedang 5 Manado Khusus Sudah Rendah 6 Manado Informasi Sudah Tinggi 7 Bitung Informasi Sudah Tinggi 8 Kotamobagu Khusus Belum Rendah
Dapat dilihat pada table 1 di atas bahwa isi pelaporan yang biasa dibuat oleh INTELKAM Polda Sulut yaitu berisi daftar wilayah di Sulawesi Utara, jenis laporan dan status laporan  yang kemudian dianalisis apakah daerah tersebut berpotensi konflik atau tidak.
Soal :
No.  Wilayah Jenis Laporan Status Laporan Potensi Konflik 1 ?????????? Informasi Selesai Tinggi Tahap 2 - Hitung jumlah Laporan : Total Laporan =  8 (L)
- Hitung jumlah laporan
 Manado :  3 (M)  Tomohon
:  1 (T)  Bitung
:  2 (B)
 Kotamobagu :  2 (K)
Tahap 3
- Hitung jumlah laporan berdasarkan class (Jenis Laporan, Status Laporan, Potensi Konflik) Dengan nilai berdasarkan soal yang ditanyakan
 Jenis Laporan = Informasi
 Wilayah = Manado
:  2 (A1)
 Wilayah = Tomohon
:  1 (A2)
 Wilayah = Bitung :  1 (A3)
 Wilayah = Kotamobagu :  0 (A4)
 Status Laporan = Selesai
 Wilayah = Manado
:  0 (B1)
 Wilayah = Tomohon
:  0 (B2)
 Wilayah = Bitung :  1 (B3)
 Wilayah = Kotamobagu :  2 (B4)
 Potensi Konflik = Tinggi
 Wilayah = Manado :  0 (C1)  Wilayah = Tomohon :  1 (C2)
 Wilayah = Bitung :  1 (C3)
 Wilayah = Kotamobagu :  1 (C4)
Tahap 4
- Kalikan semua hasil dari kelas (Jenis Laporan, Status Laporan, Potensi Konflik) per kelas (Wilayah)  Wilayah = Manado : (A1/M)*(B1/M)*(C1/M)*(M/L) (H1)  Wilayah = Tomohon : (A2/T)*(B2/T)*(C2/T)*(T/L) (H2)  Wilayah = Bitung : (A3/B)*(B3/B)*(C3/B)*(B/L) (H3)  Wilayah = Kotamobagu : (A4/K)*(B4/K)*(C4/K)*(K/L) (H4)
- H1 = (2/3)*(0/3)*(0/3)*(3/8) = 0.6666 * 0 * 0 * 0.375 = 0
- H2 = (1/1)*(0/1)*(1/1)*(1/8) = 1 * 0 * 1 * 0.125 = 0
- H3 = (1/1)*(1/2)*(2/2)*(2/8) = 1 * 0.5 * 1  * 0.25 = 0.125
- H4 = (0/2)*(2/2)*(1/2)*(2/8) =  0 * 1 * 0.5 * 0.25 = 0
Hasil
- H3 > H4, H3 > H2, H3 > H1 = H3 = Bitung
- Jika Jenis Laporan = Informasi, Status Laporan = Selesai dan Potensi Konflik = Tinggi, maka diprediksi wilayah adalah bitung.

## IV. Hasil Penelitian dan Pembahasan
Hasil penelitian dan implementasi algoritma naïve bayes adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Tampilan Pelaporan
Dapat dilihat pada gambar 1 diatas, untuk mendapatkan hasil prediksi daerah berpotensi menimbulkan konflik, harus mengisi data-data seperti pada tampilan di atas.  Untuk hasil prediksi berupa chart, dapat dilihat pada gambar 2 di bawah ini.

## V. Kesimpulan
Dengan  mengimplementasikan algoritma naïve bayes dalam  melakukan pengolahan data pada laporan konflik INTELKAM  Polda  Sulut,  maka  dibangun  suatu  aplikasi  pelaporan  dan  prediksi  daerah  berpotensi  menimbulkan konflik  yang  dapat  membantu  dalam  menyediakan  pelaporan  setiap  wilayah  serta  memprediksi  daerah  yang berpotensi menimbulkan konflik. Saran untuk kedepannya :
1. Jumlah data yang digunakan harus ditambahkan karena untuk saat ini jumlah data hanya berkisar 100-200 data sehingga tingkat akurasi menjadi lebih baik.
2. Melakukan penelitian menggunakan algoritma yang lain sehingga dapat dijadikan perbandingan.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih kepada semua pihak yang banyak membantu selama penelitian dan penyusunan paper ini. Terima kasih pula atas saran dan masukan yang banyak dan berguna bagi penyusunan paper.

## Daftar Pustaka
1. Zaki,M,,J., Jr, W,M., 2014,”Data Mining and Analysis : Fundamental Concepts and Algorithms  ”, Cambridge University Press, New York.
1. Jananto,A.,  2013,  “Algoritma  Naive  Bayes  untuk  Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi  Mahasiswa”,  Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, Volume 18, No.1, 09-16..