Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah  yang  berkaitan  dengan Informasi  dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan pemikiran dalam pengembangan ilmu informatika dan komputer yang berkaitan dengan kajian- kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan  dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif dari peneliti untuk bersama- sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut diatas, adalah saran dan kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada redaksi  JIK.  Saran dan  kritik  yang membangun  akan  dijadikan masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April  2022
Dewan Redaksi
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 April 2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka. Jurnal ini terbit dua kali setahun  pada bulan April dan Oktober. Berisi hasil penelitian ilmiah di bidang informatika yang bertujuan untuk menghubungkan adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:

## Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)
Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar
Lampung) Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret)
Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah, St., M.Kom (STMIK Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira Jaya Hartono, S.Pd., M.Pd ( STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022

## DAFTAR ISI

## Halaman
Peningkatan Pengelolaan Arsip Surat Menyurat Melalui Aplikasi Berbasis Web Dengan Metode First In First Out Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3,
(AMIK Dian Cipta Cendikia 12 ,AMIK Lampung 3 ) ................................................  01-08
Pengembangan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis  Web Pada Amik Dian Cipta Cendikia Bandar  Lampung Sukatmi 1 , Euis Mustika Prianganti 2 , Astriyanti 3
( AMIK DCC Bandar Lampung 123 ) ....................................................................... 09-14
Klasifikasi Penyakit Powdery Mildew Pada Ceri Manis Dengan Menggunakan Algorita Convolutional Neural Network (CNN) Iwansyah Edo Hendrawan 1 , M. Ilhamsyah 2 , Dadang Yusup 3 (Universitas Singaperbangsa Karawang 123 )  ...........................................................  15-20
Penerapan Finite State Automata Pada Desain Vending Machine Masker Dan Hand Sanitizer Ridwan 1 , Windu Gata 2 , Hafifah Bella Novitasari 3 , Laela Kurniawati 4 , Sri Rahayu 5 (Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................  21-28
Analisis Perhitungan Muatan Sedimentasi Berdasarkan Kedalaman Air ( Chart Datum ) Pada Senipah Channel Di Kabupaten Kutai Kartanegara Berbasis Web Salmajah (Stmik Handayani Makasar)  .................................................................................  29-43
Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tajwid Berbasis Mobile Novita Lestari Anggreini 1 , Ichsan Perdana Putra 2 ( Politeknik TEDC Bandung ) .................................................................................  44-49
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Pengaruh  Media Sosial Terhadap Semangat Belajar Mahasiswa  Di Masa Pandemi Covid 19
Fiqih Satria 1 , Hermanto 2
(Universitas Raden Intan Lampung )  ....................................................................  50-56
Klasifikasi Kinerja Pembayaran  Angsuran Dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus : Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Bina Bersama)
Dwi Marisa 1 , Sigit Mintoro 2 , Supriyanto 3 , Sani Hanika lubis 4 , Sri Lestari 5
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ) ............................................................. 57-61
Peningkatan Akurasi Prediksi Pengadaan Bahan Baku Produksi Dengan Menggunakan Metode Neural Network Mumtaz Muttakin 1 , Sabar Hanadwiputra 2
(STMIK Bani Saleh, Bekasi) .............................................................................................  62-72
Penerapan Konsep Finite State Automata Pada Simulasi Vending Machine Pergantian Seragam Karyawan
Ristyani Slamet 1 , Windu Gata 2 , Ketut Sakho Parthama 3 , Nita Merlina 4 , Eni Heni Hermaliani 5 (Universitas Nusa Mandiri 1,2,4,5 , Universitas Pramita Indonesia 3 )  ....................................... 73-79
Penerapan Metode Electre Untuk Pemilihan Pengajar Terbaik Muchamad Maskhur 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank, Semarang) ........................................................................  80-88
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kenaikan Pangkat Jabatan Fungsional(Asn) Metode Topsis
Nurmayanti 1 , Merri Parida 2 , M. Reka Yuansyah 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi ) ..............................................................  89-96
Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Articulate Storyline 3 Pada Mata Kuliah Pemrograman Berorientasi Objek
Dikwan Moeis 1 , Andi Harmin 2 (STMIK Profesional Makasar 12 )  ........................................................................... 97-106
Penentuan Penerima Beasiswa Di Stmik Bani Saleh Dengan Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Knearest Neighbors
Siti Chodijah 1 , Mohammad Iqbal 2
(Universitas Gunadama 12 )  ....................................................................................  107-114
Perancangan Sistem Informasi Kehadiran Pegawai Dan Skp (Sikap)
Pada Institut Agama Islam Negeri (Iain) Metro
Toto Andri Puspito
(Institut Agama Islam Negeri Metro - )  ................................................................... 115-120
Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik (Siakad) Terhadap Kepuasan Mahasiswa Sebagai Pengguna Aidah Hami 1 , Dyah Anggraini 2
(Stmik Bani Saleh 1 , Universitas Gunadarma)  ....................................................... 121-129
Implementasi Metode Bag Of Visual Words Dalam Pengenalan Citra Masker Pada Wajah Komang Budiarta 1 , I Made Budi Adnyana 2 , Gede Herdian Setiawan 3 (ITB STIKOM BALI )  ......................................................................................... 130-137

## Sistem Tiket Helpdesk Pada Stmik Bani Saleh
Zaenal Mutaqin Subekti 1 , Kresno Murti Prabowo 2 , Budi 3
(STMIK Bani Salih 123 )  .........................................................................................  138-144
Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Siswa Berpotensi  Drop Out
Sidik Rahmatullah 1 , Ngajiyanto 2 , Pakarti Riswanto 3 ,, Arief Hendriawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikian Kotabumi 123 )  ......................................................... 145-153
Pengklasteran Risiko Covid-19 Di Riau Menggunakan Teknik One Hot Encoding Dan Algoritma K-Means Clustering
Silviana 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Alwis Nazir 3 , Elvia Budianita 4 ,
Fadhillah Syafria 5 , Siska Kurnia Gusti 6
(Universitas Riau 2 , Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 1,3,4,5,6 )  ....  154-163
Aplikasi Pengelolaan E-Document Sistem Penjaminan Mutu Internal Menggunakan Metode User Centered Design
Andi Harmin 1 , Rosnani 2
(STMIK Profesional Makassar 12 ) .......................................................................  164-173
Game Edukasi Mengenal Kepulauan Indonesia Menggunakan Unity 3d Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Sekolah Dasar Tri Aditama 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Tati Suprapti 3
(STMIK IKMI Cirebon)  .......................................................................................  174-179
Alat Pemantau Bilik Desinfektan Untuk Pencegahan Penularan  Covid 19 Dengan Internet Of Things (I.O.T) Berbasis Microcontroller
Yusup Supriadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ..........................................................................  180-193
Penerapan Metode Fuzzy Ahp ( Analytical Hierarchy Process ) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dosen Terbaik  (Studi Kasus : Stmik Pringsewu)
Afrizal Martin 1 , Bambang Suprapto 2 , Sulasminarti 3 , Akni Widiyastuti 4 , Deny Firmansyah Kurniawan 5 , Henry Simanjuntak 6 (STMIK Pringsewu 1 , AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23456 )  ........................  194-207
Game Edukasi Pembelajaran Anak Usia Dini Berbasis Android Ferly Ardhy 1 Gusnaedi Adam 2 Agustinus Eko Setiawan 3
Anti Aisyah 4
(unversitas aisyah pring sewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................  208-213
Sistem Informasi Penjualan Alat-Alat Pancing Berbasis Web Pada Toko Yoggi Bersaudara Di Talang Padang Kabupaten   Tanggamus (Studi Kasus Toko Yoggi Bersaudara)
Rima Mawarni 1 , Dewi Triyanti 2 , Dodi Afriansyah 3 , Yoggi Kurniawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 14 AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23 ).. 214-219
Implementasi Algoritma Winnowing Dalam Mendeteksi Plagiarisme Pada Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa (   ITB STIKOM BALI)  ...........................................................................................  220-230
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Menggunakan Metode Composite Performance Index (Cpi) Pada Smk Negeri 1  Kotabumi
Rustam 1 , Pakarti Riswanto 2 , Dwi Marisa Efendi 3 , Asep Afandi 4 , Supriyanto 5 , Desri Arisandi 6 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ........................................................  231-238

## ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH SISWA BERPOTENSI  DROP OUT
Sidik Rahmatullah 1 , Ngajiyanto 2 , Pakarti Riswanto 3 ,, Arief Hendriawan 4
STMIK Dian Cipta Cendikian Kotabumi 123
Jl. Negara Nomor 03 Candimas Kotabumi Lampung Utara E-mail :  sidik@dcc.ac.id,  ngajiyanto@dcc.ac.id, pakartiriswanto@dcc.ac.id,  arief18hendri@gmail.com

## ABSTRAK
Kualitas  pendidikan  di  sekolah  dapat  dilihat  dari  tingginya  tingkat  keberhasilan  siswa  dan  rendahnya kegagalan siswa. Salah satu indikator kegagalan siswa adalah kasus Drop Out). Permasalahan Drop Out menjadi sesuatu yang menarik untuk diteliti, karena hal ini dapat mempengaruhi kualitas pendidikan. Pada penelitian ini penulis melakukan penelitian Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Siswa Berpotensi Drop Out (Study Kasus : SMK Negeri 2 Kotabumi Lampung Utara). Dari penerapan data mining tersebut  dapat  diketahuia  bahwa  data  yang  diolah  dengan  menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  dan menggunakan microsoft excel. Berdasarkan hasil dari penerapan aplikasi atau tools prediksi siswa drop out yang menggunakan Rapidminer 7.1 maka didapatkan hasil dari data nilai siswa yang di ambil pada SMK Negeri 2 Kotabumi Lampung Utara terdapat 1178 data nilai siswa dari tahun 2017 – 2020 di ketahui rata – rata 256 siswa tidak drop out dan 34 drop out pertahun dengan rata- rata accuracy 98,745% pertahun dan  dengan  rata  –  rata  classification  error  1,255%  pertahun.  Dan  dalam  pengujian  11  data  testing mendapatkan hasil 10 siswa tidak drop out dan 1 data siswa salah dengan status tidak drop out menjadi drop out dengan tingkat accuracy 90,91% dan classification error 9,09 %.
Kata Kunci :  Naive Bayes,  Drop Out , Rapidminer, SMK Negeri 2 Kotabumi.

## ABSTRACTS
The  quality  of  education  in  schools can  be  seen  from the  high level  of  student  success and low  student failure. One indicator of student failure is the case of Drop Out). The Drop Out problem is something that is interesting to study, because it can affect the quality of education. In this study, the authors conducted research on the Naive Bayes Algorithm to predict the number of potential students to drop out (Case Study: SMK Negeri 2 Kotabumi, North Lampung). From the application of data mining, it can be seen that the data is processed using the Naive Bayes Algorithm and using Microsoft Excel. Based on the results of the application or prediction tools for drop out students using rapidminer 7.1, the results obtained from student score data taken at SMK Negeri 2 Kotabumi, North Lampung, there are 1178 student score data from 2017- 2020, it is known that on average 256 students do not drop outs and 34 drop outs per year with an average accuracy of 98.745% per year and an average classification error of 1.255% per  year. And in testing 11 testing data, 10 students did not drop out and 1 student data was wrong with the status of not dropping out to drop out with an accuracy rate of 90.91% and classification error 9.09%.
Keywords: Naive Bayes, Drop Out, Rapidminer, SMK Negeri 2 Kotabumi.
1. PENDAHULUAN
Kualitas pendidikan di sekolah dapat dilihat dari
tingginya  tingkat  keberhasilan  siswa  dan
rendahnya  kegagalan  siswa.  Salah  satu  indikator kegagalan  siswa  adalah  kasus  Drop  Out (dikeluarkan  dari  sekolah  ).  Permasalahan  Drop Out  menjadi sesuatu yang menarik untuk diteliti, karena  hal  ini  dapat  mempengaruhi  kualitas pendidikan tersebut[1]. Sekolah merupakan suatu hal yang sangat penting untuk kehidupan manusia dengan  tidak  adanya  sekolah,  maka  kualitas pendidikan masyarakat yang ada di Indonesia jadi terganggu. Kehidupan yang dijalaninya pun juga tidak akan terjamin, banyak terjadinya pengangguran  dimana-mana  sebab  ilmu  yang dimiliki  tidak  mampu  untuk  memenuhi  standar yang  diinginkan.  Untuk  itu  setiap  sekolah memiliki  standar  penilaian  dan  peraturan  yang harus diterapkan.
Oleh  sebab  itu  untuk  membuat  sebuah  sekolah bermutu harus memiliki  standar dalam  penilaian terhadap  siswanya  yang  mana  harus  sesuai dengan  peraturan  yang  terlah  dibuat  oleh sekolahan  tersebut.  Namun  ada  kalanya  siswa banyak melanggar peraturan yang di mana sudah melampaui  batas  pelanggarannya  seperti absensi kehadiran, nilai , sikap, pelanggaran [2]. Dengan adanya prediksi ini diharapkan dapat mempermudah  pengambil  keputusan,  untuk mencari  informasi mengenai  siswa  smk negeri  2 kotabumi  yang  berpotensi  drop  out.  Melihat permasalahan tersebut, maka dalam penelitian ini penulis berupaya untuk menyelesaikan permasalahan  tersebut,  dengan  merancang  dan membuat sebuah data prediksi

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Teknik Pengumpulan Data

## 1. Observasi
Teknik  pengumpulan  Obeservasi  adalah  penulis datang  dengan  mengadakan  pengamatan  secara langsung di tempat penelitian yaitu SMK Negeri 2 Kotabumi Lampung Utara.
2. Wawancara
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  wawancara dengan waka kesiswaan , waka kukrikulum, guru bimbingan konseling dan operator  untuk memperoleh keterangan mengenai objek penelitian dan berbagai kebutuhan data yang akan digunakan sebagai penelitian.

## 3. Studi Pustaka
Selain  menggunakan  teknik  diatas,  penulis  juga menggunakan  teknik  studi    pustaka  sebagai Refrensi  untuk  penelitian  yang  relevan.  Studi Pustaka  ini  di  ambil  dari  jurnal  –  jurnal  sebgai perbandingan metode dan kegunaannya.

## 2.2.  Alur Penelitian
Berikut ini adalah Alur tahapan penelitian
Gambar 1.  Alur penelitian
Alur dari metode Naive Bayes dapat dilihat pada Gambar.2 [4] sebagai berikut:
Pengumpulan Data 1. Pembersihan data 2. Integrasi data
3. Transformasi data

## Proses perhitungan menggunakan Algoritma Naïve Bayes
Evaluasi pola yang ditemukan ( Perhitungan Menggunakan Ms. Excel) Hasil Identifikasi Masalah Pengujian menggunakan Rapidminer 7.1
Gambar 2.  Alur Metode Naïve Bayes
Jadhav et all (2016) menyatakan bahwa Naïve Bayes Classifier adalah suatu model independen yang membahas mengenai klasifikasi sederhana berdasarkan teorema Bayes . Naïve Bayes merupakan suatu algoritma yang dapat mengklasifikasikan suatu variable tertentu dengan menggunakan metode probabilitas dan statistik . Secara garis besar algoritma Naïve Bayes dapat dijelaskan seperti persamaan.[3]

## 2.2.1  Implementasi Penerapan Algoritma
Setelah data hasil pengelompokan kedalam Microsoft Excel selasai selanjutnya data tersebut akan di implementasikan dengan formula naive bayes classifier. Adapun cara kerja dari proses perhitungan naive bayes classifier yaitu tahapan diawali dengan mengambil data Nilai Siswa SMK Negeri 2 Kotabumi siap proses. Kemudian dari tabel diatas dapat dihitung dengan menggunakan formula naive bayes classifier sebagai berikut : tahapan diawali dengan mengambil data testing. Kemudian dari tabel di atas dapat dihitung dengan dengan menggunakan formula Naive Bayes Clasification, adapun cara kerjanya adalah sebagai berikut :
a. Menghitung  nilai mean dan  Dtandar  Deviasi dari masing-masing parameter yang merupakan  numerik.  Adapun  persamaan
untuk  mencari  nilai  rata-rata  hitung  ( mean ) adalah seperti dalam persamaan berikut ini:
𝜇 = ∑ = 1 𝑛 𝑖 𝑥𝑖 𝑛
atau
𝜇 = 𝑥𝑖 + 𝑥2 + 𝑥3 + ⋯ + 𝑥𝑛
𝑛

## Keterangan
 μ : nilai rata-rata hitung (mean)
 x i : nilai x ke-i
 n : jumlah sampel
Sedangkan persamaan untuk menghitung nilai Nilai Simpangan Baku (Standar Deviasi) dirumuskan sebagai berikut :
Rumus Varian
s 2 = 1 𝑁 − 1 ∑( 𝑁 𝑖=1 𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2
Rumus Standar Deviasi
𝑠 = √ 1 𝑁 − 1 ∑(𝑥 𝑖 𝑁 𝑖=1 − 𝑥̅) 2
Keterangan:
𝑠 2 = ragam atau varian sampel
S = standar deviasi
N = Jumlah data
i  = nomor data (i = 1,2,3 ...N)
𝑥 𝑖 = data ke i (i = 1,2,3...N)
𝑥̅ = rata – rata sampel
𝑆 = √∑ ( 𝑛 𝑖=1 𝑥 𝑖 − 𝑥̅) 2 𝑛 − 1

## Keterangan
 S:standar deviasi
Start Baca Data Training Apakah Data Numerik Mean Tiap Parameter Tabel Mean dan Standar Deviasi Jumlah Data Probabilitas Tabel Probabilitas Solusi Stop Ya Standard Deviasi tiap Parameter Tidak
 x i : nilai x ke-i
 𝑥̅ : nilai rata-rata hitung (mean)
 n : jumlah sampel
b. Menghitung  nilai  probabilistik  dengan  cara menghitung  jumlah  data  yang  sesuai  dari kategori  yang  sama  dibagi  dengan  jumlah data pada kategori tersebut.
c. Mendapatkan  nilai  dalam  tabel  mean, Standar Deviasi dan Probabilitas
d. Menghasilkan Solusi
Persamaan diatas merupakan model dari Teorema Naive Bayes yang selanjutnya akan digunakan dalam proses
klasifikasi. Untuk klasifikasi dengan data kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss :
𝑃(𝑋𝑖 = 𝑥𝑖|𝑌 = 𝑦𝑗)
= 1 √2𝜋𝑖𝑗 𝑒 − (𝑥 𝑖 − 𝜇𝑖𝑗) 2 2𝜎 2 𝑖𝑗
Keterangan : P : Peluang
Xi : Atribut ke i xi : Nilai atribut ke i Y : Kelas yang dicari yj : Sub kelas Y yang dicari u : Mean, menyatakan rata rata dari seluruh atribut o : Deviasi standar, menyatakan varian dari seluruh atribut
Tabel 1.  Data Siswa

## Tabel 2.  Data Testing

## Persentase Hasil Tidak Drop Out dan Drop Out
Dari hasil hitung data siswa diatas menggunakan microsoft excel dari 278 data diketahui Class Tidak Drop Out 254 dan  Class Drop Out 23 data dan 1 salah identifikasi yang dimana dari status tidak drop out menjadi drop out.
Mencari persentase Drop Out

## 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐷𝑟𝑜𝑝 𝑂𝑢𝑡
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐷𝑟𝑜𝑝 𝑂𝑢𝑡
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑥 100
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐷𝑟𝑜𝑝 𝑂𝑢𝑡 = 254 278 𝑥 100 = 91,367 %

## Mencari persentase Drop Out

## 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐷𝑟𝑜𝑝 𝑂𝑢𝑡
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐷𝑟𝑜𝑝 𝑂𝑢𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑥 100
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐷𝑟𝑜𝑝 𝑂𝑢𝑡 = 23 278 𝑥 100 = 8, 273 %
NO NIS NAMA SISWA PA PKN B.INDO MTK SI B.INGGRIS SBD PENJAS KWU SIMDIG KEJURUAN DROP OUT / TDK DROP OUT 1 6105 ANDRI SETIYAWAN 76 77 78 71 78 72 79 80 77 80 78 TDK DROP OUT 2 6106 ANGGER ASROFI 77 78 79 71 78 71 80 81 77 80 80 TDK DROP OUT 3 6107 ANGGI ALENA SARI 76 77 77 72 78 72 78 78 78 80 80 TDK DROP OUT 4 6108 ANGGI HARI PRATAMA 76 76 76 71 76 68 76 79 76 80 78 TDK DROP OUT 5 6109 ANGGI SASKIA 77 76 77 71 78 73 78 75 79 80 78 TDK DROP OUT 6 6110 ASIHANI 75 76 75 71 77 72 74 77 79 80 77 TDK DROP OUT 7 6111 AYU AGUSTIN 79 77 80 71 79 76 78 78 81 80 78 TDK DROP OUT 8 6112 BETA SONATA 60 55 57 55 60 50 50 65 62 60 55 TDK DROP OUT 9 6113 CLAUDIA SAFIRA ANDINI 77 76 76 70 76 71 80 80 79 85 79 TDK DROP OUT 10 6114 EGA RAHMA PUTRI 76 77 78 71 77 74 77 79 81 80 80 TDK DROP OUT 11 6115 FANNY RAHMA SARI 76 76 77 72 76 69 76 75 78 75 79 TDK DROP OUT No Tahun data Jumlah siswa 1. Data Tahun 2017 278 Siswa
2. Data Tahun 2018 317 Siswa
3. Data Tahun 2019 280  Siswa
4. Data Tahun 2020 299 Siswa
Tabel 3. Tabel Konfusion 2017
KELAS
Prediksi TDK DROP OUT DROP OUT TDK DROP OUT 254 0 DROP OUT 1 23
Jadi persentase Drop Out dari 23 Drop Out dengan 278 data diketahui 8 %

## Akurasi
Dalam menentukan persentase akurasi dari data yang diolah maka formula yang digunakan sebagai berikut :

## 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖
= 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐵𝑒𝑛𝑎𝑟
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑙𝑎𝑘𝑢𝑘𝑎𝑛 𝑥 100
Perhitungan dari Data Testing dengan jumlah 278 Data Nilai Siswa  dan persentasi akurasi sebagai berikut :
Persentasi Akurasi Data Traning= 277 278 𝑋 100
= 99,640 %
Persentasi Error Data Traning= 1 278 𝑋 100
= 0,360 %
Perhitungan dari Data Testing dengan jumlah  11 Data Nilai Siswa  dan persentasi akurasi sebagai berikut :
Persentasi Akurasi = 10 11 𝑋 100
= 90,91 %
Persentasi Akurasi = 1 11 𝑋 100
= 9,09 %
Dari perhitungan di atas dapat disimpulkan bahwa hasil perhitungan Akurasi pada Data Testing yang berjumlah 11 data memiliki keakuratan 90,91 % dan clasification erro yang dimana Class Tidak Drop Out menerangkan 10 data Tidak Drop Out dan mengidentifikasikan 1 salah . jadi dapat disimpulkan dari 278 data mendapatkan keakurasian 99,640 % dan classification error 0,360%.
Tabel 4.   Hasil accuracy dan classification error keseluruhan data 2017 – 2020

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tampilan  di  bawah  ini  hubungkan  masing  – masing bagian satu dengan yang agar dapat berjalan dengan  baik  saat  program  dijalankan.  Sambungan dimulai dari data Traning terhubung dengan naive bayes kemudian sambungkan dengan apply model yang  dimana  naive  bayes  dan    apply  model memiliki  dua  sambungan  bagian  mod naive  bayes terhubung dengan mod apply model dan bagian exa pada naive bayes terhubung dengan unl pada apply model , setelah itu hubungkan apply model dengan performance  classification  bagian,  kemudian hubungkan  performance  classification  dengan parameter  yang  mana  2  bagian  yang  saling dihubungkan.
a. Tampilan sambungan antar desain
Gambar 3.  Tampilan Desain naïve bayes
b. Tampilan  data  Traning  yang  di  proses dengan rapidminier. Kemudian klik
PerformanceVector
Gambar  4.  Data Training
c. Pilih  accuracy    maka  akan  tampil  seperti pada gambar 5 dibawah ini
Gambar 5.  Tampilan Accuracy
Dari gambar 5 terlihat bahwa tingkat akurasinya yang dimana  dari  278  data  Traning  terdapat  254  Tidak Drop Out dengan prediksi benar dan 1 salah dan 23 Drop Out maka tingkat akurasi yang di dapat adalah 99,64%.
d.  Kemudian pilih classification error.

## Gambar 6.  Classifications error
Pilih  accuracy  makan  kita  akan  melihat  tingkat akurasinya  yang  dimana  dari  278  data  Traning terdapat  254  Tidak  Drop  Out  dengan  prediksi benar dan 1 salah dan 23 Drop Out maka tingkat akurasi yang di dapat adalah 0,36%.
e. Klik Description maka akan muncul tampilan PerformanceVector
Gambar 7.  Performance Vector

## Desain Data Testing
Data  testing  terhubung  dengan  apply  model  di bagian  unl  sedangkan  apply  model  terhubung dengan naive bayes dan performance
classification. Naive bayes terhubung dengan data traning  sedangkan  performance  classification terhubung  dengan  parameters.  Seperti  terlihat pada gambar 8.
f. Tampilan desain data testing
Gambar 8. Menghubungkan data testing
g. Tampilan data Testing kemudian klik Performance Vektor
Gambar 9.  Data testing saat di run
h. Pilih accuracy
Gambar 10 . Tampilan accuracy data testing
Dalam  tampilan  Performance  Vektor  terlihat  hasil prediksi  dimana  dari  11  data  testing  yang  di  ujikan mendapatkan accuracy 90,91% dengan 10 data tidak drop out dan 1 data salah prediksi dari tidak drop out menjadi drop out.
i. Setelah  melihat  hasil accuracy hasil  prediksi
kita langsung ke Classification error .
Gambar 11. Tampilan classification error
Dalam tampilan Performance Vektor terlihat hasil prediksi dimana dari 11 data testing yang di ujikan mendapatkan classification  error 9,09%  dengan
10  data  tidak  drop  out  dan  1  data  salah  prediksi dari tidak drop out menjadi drop out.
j. Setelah diclassification kemudian klik Description
Gambar 12. Tampilan Performance Vektor
Dalam  tampilan performance  vektor maka  akan terlihat hasil accuracy 90,91% dan classification error 9,09% dengan hasil prediksi 10 orang tidak drop out dan 1 orang drop out.
k. Tampilan accuracy data traning 2018
Gambar 13.  Accuracy data traning 2018
l. Kemudian klik classification error
Gambar 14.  Classification error data traning 2018
m. Klik Description
Gambar 15.   Performance Vektor data traning 2018
n. Tampilan accuracy data training 2019
Gambar 16.  Hasil accuracy data traning 2019
o. Pilih classification error
Gambar 17.  Hasil classification error data
traning 2019
p. Pilih Description
Gambar 18.  Performance Vector 2019
q. Tampilan accuracy data training 2020
Gambar 19.  Hasil accuracy 2020
r. Klik classification error
Gambar 20. Hasil classification error 2020 s. Pilih Description
Gambar 21. PerformanceVector 2020

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
a. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, maka penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Dari data nilai siswa  yang di ambil pada SMK Negeri  2  Kotabumi  Lampung  Utara  terdapat 1174 data nilai siswa dari tahun 2017 – 2020 di ketahui rata – rata 256 siswa tidak drop out dan 34 drop out pertahun dengan rata- rata accuracy 98,745%  pertahun  dan  dengan  rata  –  rata classification error 1,255% pertahun.
2. Dan  dalam  pengujian  11  data  testing mendapatkan hasil 10 siswa tidak drop out dan 1 data siswa salah dengan status tidak drop out menjadi  drop  out  dengan  tingkat  accuracy 90,91% dan classification error 9,09 %
3. Untuk  implementasi  algoritma  Naive  Bayes perlu  di  lakukan  perhitungan  manual  dan perhitungan  di  Microsoft  Excel  2016  sebagai data  set  yang  akan  di  uji  coba  ke  dalam  rapid miner 7.1.

## b. Saran
Bedasarkan kesimpulan di atas maka penulis memiliki beberapa saran yang mungkin dapat menjadi bahan refrensi atau masukan sebagai berikut:
1. Hasil perhitungan masing-masing sampel bukan dari  nilai  mutlak  yang  harus  di  ikuti  dalam memprediksi jumlah siswa yang berpotensi drop out. Melainkan hanya sebagai bahan pertimbangan penilitian lain dalam memprediksi jumlah siswa berpotensi drop out dengan algoritma naive bayes. 2. Analisa menggunakan algoritma naive bayes ini diharapkan dapat kembangkan lebih luas untuk penelitian lainnya. Karena hasil dari  penilitian ini masih sangat sederhana dalam
pengembangannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nasrullah,  Asmaul  Husnah.  "Penerapan Metode  C4.  5  untuk  Klasifikasi Mahasiswa Berpotensi Drop Out." ILKOM Jurnal Ilmiah 10.2 (2018):  244-250. [2] Ningsih, Ayu Fitria. "Administrasi Hubungan
Sekolah Dengan Masyarakat (Husemas)." (2019). [3] Rahmatullah,  Sidik,  Mukrim  Mukrim,  and Monica Nindy Pramitha. "Data Mining  Untuk  Menentukan  Produk Terlaris  Menggunakan  Metode  Naive Bayes." Jurnal Informasi Dan Komputer 7.2 (2019): 57-64. [4] Saleh, Alfa. "Implementasi metode klasifikasi
naive bayes dalam  memprediksi besarnya  penggunaan  listrik  rumah tangga." Creative Information Technology  Journal 2.3  (2015):  207- 217.
[5] Menggunakan  El-Goritma  Berbasis  Web." J. Tek. Mesin 6.2 (2017): 8.
[6] Rizaldi,  Rizaldi.  "Pelatihan  Pengolahan  Data
Administrasi Perkantoran Menggunakan Aplikasi Microsoft Excel  Pada  Balai  Desa  Pinanggripan Kecamatan Air Batu Kabupaten Asahan." Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal 2.2 (2019): 107-114.