## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES PADA APLIKASI PREDIKSI PERTUMBUHAN PENDUDUK TAHUNAN DI KABUPATEN WONOSOBO

## Fajar Romadhon, Adi Suwondo, Hidayatus Sibyan
Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer UNSIQ Email: fr.namikaze@gmail.com

## ABSTRAK
Pertumbuhan penduduk merupakan sesuatu yang terus terjadi mengiringi kehidupan manusia. Pentingnya pertumbuhan penduduk  dapat dilihat  dari  adanya badan khusus  seperti  BKKBN  dan  BPS yang  secara rutin  mengadakan  pendataan  secara  langsung  ke  tengah  masyarakat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk memudahkan melakukan prediksi pertumbuhan penduduk dengan menggunakan algoritma naïve bayes yang diimplementasikan dalam bentuk aplikasi web. Perancangan dilakukan dengan menggunakan diagram-diagram  UML  kemudian  diimplementasikan  menggunakan  Bahasa  pemrograman  PHP  yang didukung dengan MySql untuk mengelola database . Untuk kebutuhan informasi dilakukan pengumpulan data dengan metode observasi, studi pustaka dan dokumentasi. Penelitian ini menghasilkan sitem prediksi pertumbuhan penduduk tahunan di Kabupaten Wonosobo berbasis web yang dapat membantu pihak yang berkepentingan untuk menyediakan perkiraan jumlah penduduk.
Kata Kunci : Pertumbuhan penduduk, naïve bayes, sistem berbasis web.

## ABSTRACT
Population growth is something that continues to accompany human life. The importance of population growth can be seen from the existence of special agencies such as the BKKBN and BPS which routinely conduct data collection directly to the community. The purpose of this research is to make it easier to predict population growth using the nave Bayes algorithm which is implemented in the form of a web application. The design is done using UML diagrams and then implemented using the PHP programming language supported by MySql to manage the database. For information needs, data were collected using the  method  of  observation,  literature  study  and  documentation.  This  research  produces  a  web-based annual population growth prediction system in Wonosobo Regency that  can assist interested parties in providing population estimates.
Keywords : Population growth, nave Bayes, web-based system.

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan  penduduk  pada  dasarnya akan  terus  terjadi  setiap  tahunnya  yang  dapat memberi  dampak  pada  berbagai  bidang. Pertumbuhan  penduduk  merupakan  salah  satu masalah sosial yang penting untuk diperhatikan. Hal ini dapat dilihat dari keseriusan pemerintah yang  sampai  membentuk  lembaga  yang dikhususkan untuk menangani masalah kependudukan  dengan  program-programnya, seperti  BPS  dengan  sensus  penduduknya  dan BKKBN dengan program KB nya. Pembentukan  lembaga  tersebut  membuktikan pentingnya  masalah  kependudukan  termasuk pertumbuhan penduduk.
Dikutip dari Indikator Statistik Pembangunan  Daerah  Kabupaten  Wonosobo
2018,  pertumbuhan  penduduk  memiliki  peran penting dalam penyusunan rencana pembangunan  oleh  pemerintah.  Pemahaman tentang  keadaan  kependudukan  bagi  instansi pemerintah,  dunia  usaha,  lembaga  penelitian serta  masyarakat  umum  sangatlah  penting. Angka  pertumbuhan  penduduk  juga  dapat menjadi  salah  satu  faktor  yang  menjadi pertimbangan strategi bisnis bagi pelaku usaha. Dengan jumlah penduduk yang terus bertambah tentu  saja  membuka  peluang  pengusaha perumahan  atau  berbagai  usaha  di  berbagai bidang lainnya tetap dapat dijadikan pertimbangan. Sosial masyarakat seperti tingkat kesejahteraan,  kepadatan  penduduk,  angka harapan hidup, dan berbagai masalah kependudukan lainnya seperti angka
ketergantungan  terhadap  usia  produktif,  serta jumlah pasangan usia subur juga tak lepas dari pengaruh
pertumbuhan penduduk
(DISKOMINFO Wonosobo, 2018). Pemerintah
melaksanakan sensus penduduk yang dilaksanakan BPS dan kegiatan pendataan keluarga yang dilaksanakan BKKBN secara  rutin  untuk  memetakan  penduduk. Kegiatan  pendataan  tersebut  dilaksanakan dengan melibatkan beberapa anggota masyarakat  untuk  menjadi  kader  pendata  di lapangan.  Namun,  seringkali  jumlah  pendata yang  ditugaskan  tidak  sesuai  dengan  jumlah masyarakat  sehingga  pelaksanaan  pendataan menjadi  tidak  sesuai  dengan  timeline  yang direncanakan.  Maka  dengan  memprediksi pertumbuhan  penduduk  di  tahun  yang  akan datang  diharapkan  masalah  ketidak  sesuaian
jumlah pendata dengan masyarakat yang didata dapat diminimalisir.
Untuk  memprediksi  angka  pertumbuhan penduduk,  berbagai  metode  telah  diterapkan dan diimplementasikan. Pada umumnya memprediksi  angka  pertumbuhan  penduduk dilakukan dengan berbagai metode perhitungan statistika.  Selain  dengan  metode  statistika, beberapa  metode  perhitungan  yang  bersifat prediksi  juga  dilakukan  dengan  menggunakan algoritma  data  mining  yang  biasa  digunakan dalam  program-program  komputer.  Salah  satu dari  beberapa  algoritma  data  mining  yang memungkinkan  untuk  dijadikan  algoritma dalam memprediksi angka pertumbuhan penduduk adalah algoritma naïve bayes.
Kemampuan  algoritma  naïve  bayes  dalam berbagai perhitungan termasuk handal, di mana algoritma  naïve  bayes  dapat  digunakan  untuk berurusan  dengan  data  kualitatif  maupun kuantitatif.  Selain  itu,  naïve  bayes  hanya membutuhkan data pelatihan yang kecil dengan perhitungan yang cepat dan efisien (Idris, 2019). Dengan kelebihannya tersebut maka Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Pada Aplikasi  Prediksi  Pertumbuhan  Penduduk Tahunan  di  Kabupaten  Wonosobo  diharapkan dapat  menjadi  salah  satu  solusi  prediksi angka pertumbuhan  penduduk  untuk  mempersiapkan strategi  dan  arah  investasi  di  masa  yang  akan datang baik untuk pemerintah maupun lembaga usaha.

## 2. METODE 2. 2. Objek Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  Desa  Candirejo Kecamatan  Mojotengah  bersamaan  dengan adanya  pendataan  keluarga  yang  merupakan agenda  tahunan  dari  BKKBN.  Dalam  kegiatan pendataan  tersebut  kader  pendata  diharuskan mendapatkan  berbagai  data  dari  seluruh keluarga yang ada pada wilayahnya. Pencarian data  tersebut  harus  dilakukan  secara  door  to door  serta  tidak  boleh  ada  yang  terlewat. Penelitian  dilakukan  terhadap  kesesuaian jumlah pendata dengan jumlah masyarakat yang di data.
Sistem  pencarian  data  oleh  kader  pendata yang dilaksanakan secara door to door membuat proses  mejadi  lebih  lambat  dan  membuat  rata- rata  kader  pendata  pada  umumnya  dapat menyelesaikan  pendataan  pada  sekitar  lima
hingga  tujuh  keluarga  setiap  harinya.  Dengan batas  waktu  yang  tidak  begitu  lama,  hampir semua  kader  pendata  mengalami  masalah serupa, yaitu keterlambatan dalam menyelesaikan pendataan di wilayahnya sesuai dengan  waktu  yang  telah  ditentukan.  Hal  ini terjadi  akibat  dari  kurangnya  jumlah  pendata apabila  dibandingkan  dengan  jumlah  keluarga yang harus didata.
2. 3. Metode Pengumpulan Data Pengumpulan data dilakukan untuk mendapatkan  berbagai  data  untuk  dianalisis serta diolah sehingga dapat mengetahui masalah yang  terjadi  serta  menyimpulkan  solusi  untuk persoalan  tersebut.  Metode  yang  digunakan untuk  mengumpulkan  data  pada  Implementasi Algoritma Naïve Bayes pada Aplikasi
Pertumbuhan Penduduk Tahunan di Kabupaten Wonosobo di antaranya : a. Observasi
Dalam penelitian ini metode observasi yang digunakan adalah metode observasi partisipasi, di mana dalam mengumpulkan data peneliti ikut terlibat langsung dalam kegiatan yang diamati. Yaitu pendataan keluarga 2021 yang diselenggarakan oleh BKKBN.
Dalam  pelaksanaannya,  diketahui  jika jumlah  kader  pendata  yang  tidak  sesuai membuat pendataan menjadi terlambat terselesaikan.  Hal  ini  membuat  pembina  dari kecamatan  menambah  satu  pendata  lagi  secara pribadi. Akan tetapi kader pendata tersebut tidak dapat  honor  langsung  dari  pusat  karena merupakan  tambahan  yang  diadakan  sendiri serta waktu penambahan sudah terlalu terlambat karena  kader  dan  pembina  baru  mengetahui kurangnya  jumlah  pendata  tersebut  setelah pendataan sudah mulai dilaksanakan. Sehingga apabila jumlah penduduk dapat diperhitungkan terlebih dahulu dengan lebih akurat, diharapkan masalah  kurangnya  tenaga  pendata  tersebut dapat diminimalisir.
b. Studi Pustaka
Studi  pustaka  dilakukan  dengan  membaca dan memahami artikel, jurnal-jurnal, buku serta laporan tugas akhir angkatan sebelumnya yang berhubungan  dengan  masalah  yang  dikaji. Selain  itu  studi  pustaka  juga  dilakukan  guna memperdalam  pengetahuan  dan  keterampilan tentang  algoritma  naïve  bayes  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini,  serta  beberapa komponen pemrograman yang akan digunakan
untuk membangun aplikasi. Sehingga diharapkan proses perhitungan hingga pengembangan  sistem  dapat  terlaksana  dengan baik dan sesuai harapan.
c. Dokumentasi
Dalam  proses  pengumpulan  data  metode dokumentasi  peneliti  menggunakan  dokumen resmi  serta  beberapa  catatan-catatan  yang berhubungan dengan penelitian yang dilakukan. Dokumen  dan  catatan  tersebut  bersumber  dari lembaga pemerintah seperti DISKOMINFO dan BPS  Kabupaten  Wonosobo.  Dokumen  yang digunakan  adalah  dokumen  yang  berhubungan dengan kependudukan seperti jumlah penduduk, kepadatan penduduk, angka harapan hidup, dan beberapa data terkait dengan masalah kependudukan.
2. 4. Metode Pengembangan Sistem Implementasi Algoritma Naïve Bayes pada Aplikasi  Prediksi  Pertumbuhan  Penduduk Tahunan di
Kabupaten Wonosobo dikembangkan  dengan  menggunakan  metode pengembangan sistem waterfall. Metode tersebut dipilih karena sifat pengerjaan dengan metode tersebut dilakukan secara berurutan. Hal ini cocok diterapkan karena pengembang bukan merupakan tim. Tahapan-tahapan yang dilakukan  dengan  metode  waterfall  yaitu (Wahid, 2020):
a. Analisis Kebutuhan Analisis  kebutuhan  harus  dilakukan  untuk mengetahui  dan  mempersiapkan  apa  saja  yang dibutuhkan  agar  tujuan  pengembangan  dapat tercapai.  Analisis  kebutuhan  perlu  dilakukan pada beberapa aspek seperti :
1. Permasalahan Analisis kebutuhan masalah dilakukan untuk dapat menentukan :
a. Siapa  yang  akan  menggunakan  sistem yang  dirancang  atau  biasa  disebut sebagai user-nya.
b.  Di mana sistem akan digunakan.
c.  Apa  kemampuan  yang  harus  bisa dilakukan  oleh  sistem  untuk  dapat  membantu user.
Sehingga diharapkan sistem yang dibangun dapat memberikan user experience yang baik.
2. Pengguna
Analisis  kebutuhan  dari  sisi  pengguna meliputi :
a.  Data yang akan diolah.
b.  Fungsi sistem yang diharapkan.
c.  Bagaimana  antarmuka  yang  sesuai  dan tepat.
Sehingga  diharapkan  user  interface  yang dihasilkan  dapat  terasa  nyaman  bagi  user  dan tidak membingungkan.
3. Perangkat Lunak Kebutuhan perangkat lunak perlu diperhatikan supaya pengguna dapat merasakan performa maksimal dari sistem yang dibangun.
b. Desain Sistem
Setelah analisis, kemudian tahap selanjutnya  adalah  melakukan  perancangan sistem. Perancangan dilakukan dengan mempelajari  hasil  analisis,  kemudian  hasil analisis tersebut dituangkan dalam bentuk yang lebih  mudah  untuk  dimengerti  dan  lebih sistematis.  Hal  ini  penting  dilakukan  untuk mendukung  proses  pengembangan  nantinya untuk dapat meminimalisir error yang  mungkin terjadi serta memperjelas alur dari program yang akan  dikembangkan.  Sehingga  apa  yang  harus bisa  sistem  kerjakan  menjadi  lebih  jelas  lagi. Desain  sistem  dilakukan  mulai  dari  database hingga antar muka.
c. Pengkodean (Coding) Tahap  pengkodean  merupakan  tahapan implementasi  desain  sistem  kedalam  bentuk program.  Pengkodean  biasanya  dilakukan dengan  menggunakan  bantuan  software  IDE (Integrated  Development  Environment)  yang telah  menyediakan  komponen  umum  yang diperlukan untuk kebutuhan pengkodean tersebut. Pada tahap ini desain dari sistem akan diterjemahkan  ke  dalam  bahasa  pemrograman supaya  dapat  dibaca  oleh  komputer  sehingga sistem  dapat  bekerja  sebagaimana  yang diharapkan.
d. Pengujian Setelah  pengkodean  selesai,  kemudikan dilakukan  pengujian  whitebox  testing  untuk mencari bug ataupun error yang mungkin terjadi pada  kode  program  yang  dibuat.  Kemudian dilakukan  blackbox  testing  untuk  menguji fungsi-fungsi  dan  antarmuka  sistem  apakah sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Selain terhadap  sistem  itu  sendiri,  pengujian  juga dilakukan dengan menggunakan metode T-Test untuk  menguji  akurasi  dari  hasil  perhitungan
yang dilakukan sistem terhadap data sebenarnya.
e. Pengoperasian dan Pemeliharaan
Setelah  dinyatakan  lulus  uji,  sistem kemudian  dapat  dioperasikan.  Pemeliharaan dapat  dilakukan  untuk  keperluan  penambahan fitur, perbaikan bug yang mungkin terlewat dari pengujian,  penyegaran  antar  muka,  atau  dapat juga dilakukan untuk mengikuti perkembangan teknologi  supaya  dapat  tetap  berjalan  dengan baik  pada  teknologi-teknologi  baru.  Maka  dari itu  tahap  terakhir  ini  juga  menjadi  tahap  yang penting dalam pengembangan sistem.

## 2. 5. Tahapan Penelitian
Dalam melakukan penelitian, ada beberapa tahapan  yang  dilalui  peneliti  dalam  menyusun penelitian Implementasi Algoritma Naïve Bayes pada  Aplikasi  Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  pada  Aplikasi  Pertumbuhan  Penduduk Tahunan  di  Kabupaten  Wonosobo  ini,  mulai dari  studi  awal  berupa  masalah  di  lapangan hingga  pengumpulan  data,  perancangan  dan pengembangan sistem, pengujian sistem hingga pembuatan  laporan.  Untuk  lebih  jelasnya tahapan penelitian dapat dilihat seperti berikut:
Gambar 2 Tahapan Penelitian

## 2. 6. Penempatan Algoritma
Algoritma Naïve Bayes dalam sistem yang dibangun  diterapkan  untuk  membantu  mencari jumlah  penduduk  tahunan  dengan  melakukan klasifikasi  terhadap  kemungkinan  nilai  yang
akan muncul berdasarkan dari data pada tahun- tahun sebelumnya yang menjadi data trainingnya.  Masing-masing  kelas  kemudian dihitung  probabilitas  atau  peluang  yang dimiliki.  Nilai  probabilitas  tersebut  kemudian dibandingkan  dengan  nilai  probabilitas  dari kelas-kelas lainnya untuk mendapatkan kemungkinan terbesar. Setelah nilai probabilitas didapatkan,  kemudian  dilakukan  penentuan jumlah  menggunakan  estimasi  yang  sesuai dengan  hasil  perhitungan  probabilitasnya (Parihah, 2020).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3. 1. Penerapan Algoritma
Proses perhitungan dimulai dengan menentukan  data  yang  akan  menjadi  data training.  Setelah  itu  dilakukan  perhitungan dengan  menggunakan  algoritma  naïve  bayes untuk  mengetahui  probabilitas  atau  hasil prediksi  dari  nilai  baru  jumlah  penduduk menggunakan  kelas  yang  memiliki  hubungan dengan  pertumbuhan  penduduk.  Seperti  kelas jumlah  pasangan  usia  subur  atau  biasa  disebut dengan  PUS,  semakin  banyak  jumlah  PUS memberikan kemungkinan kelahiran baru yang lebih banyak juga, sehingga kelas PUS menjadi salah  satu  kelas  yang  digunakan.  Kemudian kelas  berikutnya  adalah  rasio  ketergantungan, rasio ketergantungan menunjukan perbandingan antara  usia  produktif  dan  tidak  produktif, dengan  begitu  rasio  ketergantungan  dapat menjadi  indikasi  yang  menggambarkan  angka harapan hidup masyarakat. Data kematian juga diikutsertakan.  Kemudian  kelas  kepadatan penduduk, kepadatan penduduk menggambarkan populasi penduduk pada suatu wilayah tertentu, sehingga kepadatan penduduk dapat menjadi acuan yang menunjukkan adanya perpindahan penduduk.
Dalam menentukan data training, penelitian kali  ini  menggunakan  data  kependudukan  di Kabupaten Wonosobo dari tahun ke tahun yang dapat  diakses  secara  publik  dari  situs  resmi Badan  Pusat  Statistika  (BPS)  Wonosobo. Tahapan  dalam  menentukan  data  training tersebut yaitu :
a.  Seleksi
Dari  data  kependudukan  yang  tersaji  pada publikasi resmi BPS dalam e-book ‘Wonosobo dalam Angka 2011’, ‘Wonosobo dalam Angka 2012’ dan seterusnya sampai ‘Wonosobo dalam
Angka  2019’,  dilakukan  seleksi  dan  diambil data  dari  tahun  2010  hingga  2018  yang berkaitan dengan pertumbuhan penduduk.
b.  Preprocessing Karena bersifat prediksi, data pertumbuhan dan  jumlah  penduduk  pada  tahun  tertera dipasangkan dengan data PUS, rasio ketergantungan  serta  penambahan  kepadatan dari tahun sebelumnya. Sehingga data pertumbuhan dan jumlah penduduk tahun 2010 menjadi  tidak  relevan  karena  tidak  memiliki pasangan,  begitu  pula  dengan  data  PUS,  rasio ketergantungan  serta  penambahan  kepadatan tahun 2018 juga tidak memiliki pasangan karena pertumbuhan dan jumlah penduduknya dipasangkan dengan data tahun 2017.
c.  Transformasi Setelah  melalui  proses  preprocessing, kemudian  data  diubah  dengan  format  tinggi rendah  menggunakan  kriteria  yang  telah ditentukan.  Kriteria  tersebut  adalah  sebagai berikut :
Tabel 1 Nilai Kriteria
Sehingga  setelah  dilakukan  transformasi maka data menjadi seperti berikut :
Tabel 2 Data Latih
Tah un *PU S (%) *Rasio
Ketergant ungan *CD R *Penam bahan Kepadat an Jumla h Pendu duk Hasil Predi ksi
201 1 Ting gi Tinggi Ren dah Tinggi 75609
4 Ting gi
Nilai PUS (%) Rasio
Ketergantun gan CDR Penamba han
Kepadata n Pertumbuh
an (%)
Tingg
i >=21.
4 >=51 >=5 >=4 >=0.5
Renda h <21.4 <51 <5 <4
<0.5

## 201

## 2 Ting
gi Tinggi Ren dah Tinggi 76076
5 Ting gi 201 3 Ting gi Tinggi Ren dah Tinggi 76518 9 Ting gi 201 4 Ting gi Tinggi Ren dah Tinggi 76931 8 Ting gi 201 5 Ren dah Rendah Ren dah Rendah 77328 0 Ting gi 201 6 Ting gi Tinggi Ren dah Tinggi 77711 6 Rend ah 201 7 Ting gi Rendah Ren dah Tinggi 78066 7 Rend ah 201 8 Ren dah Rendah Ting gi Rendah 78409 1 Rend ah
Ket : *data tahun sebelumnya. Setelah  melewati  tiga  tahapan  tersebut, maka  data  yang  kita  peroleh  sudah  dapat dijadikan  sebagai  data  latih  untuk  kemudian dilanjutkan  ke  proses  utama  yaitu  proses  data mining.
Menggunakan  algoritma  naïve  bayes, prediksi dilakukan dengan melakukan perhitungan  nilai  probabilitas  dari  masing- masing kelas terlebih dahulu. Hasil perhitungan tiap  kelas  tersebut  kemudian  di  gabungkan dengan  nilai  probabilitas  kelas  lainnya  untuk dibandingkan  antar nilai probabilitasnya. Sebagai  contoh  kita  gunakan  data  tahun  2018 untuk memprediksi penduduk tahun 2019.
Tabel 3 Data Uji
Tah un *P
US (%) *Rasio Ketergant ungan *CD R
*Penamb ahan Kepadat an Jumla h Pendu duk Hasil Predi ksi
2019 19. 79 50.25  9.45 4 ?? ??
Masing-masing  kelas  kemudian  diberi predikat  berdasarkan  nilai  kriteria  yang  telah ditentukan  sebelumnya,  sehingga  menjadi seperti berikut :
Tabel 4 Kondisi Berdasarkan Nilai Kriteria
Tah un *P US (%) *Rasio Ketergan tungan *C DR *Penam bahan Kepadat an Juml ah Pend uduk Hasi l Pred iksi 201 9 ren dah rendah ting gi tinggi ?? ??
Setelah  data  sesuai  format  kemudian dilanjutkan  perhitungan  probabilitas  dengan tahapan sebagai berikut :
a.  Hitung jumlah total tinggi dan rendah. P (Y = tinggi) = 5/8 = Jumlah hasil prediksi ‘tinggi’ dibagi jumlah total data.
P (Y = rendah) = 3/8 = Jumlah hasil prediksi ‘rendah’ dibagi jumlah total data.
Implementasi : $jmltot = mysqli_num_rows (); $pting = mysqli_num_rows (where hasil =
‘tinggi’);
$pren  =  mysqli_num_rows  (where  hasil  = ‘rendah’);
b.  Hitung jumlah kelas yang sama dengan kasus yang sama.
P(PUS = rendah | Y = tinggi) = 1/5 Jumlah  data  PUS  rendah  dibagi  dengan jumlah hasil prediksi tinggi P(PUS = rendah | Y = rendah) = 1/3 Jumlah  data  PUS  rendah  dengan  jumlah hasil prediksi rendah
Implementasi : $jmlpust = mysqli_num_rows (where pus = rendah and hasil = tinggi);
$jmlpusr = mysqli_num_rows (where pus = rendah and hasil = rendah);
P(Angka  Ketergantungan  =  rendah  |  Y  = tinggi) = 1/5
Jumlah  data  PUS  rendah  dibagi  dengan jumlah hasil prediksi tinggi
P(Angka  Ketergantungan  =  rendah  |  Y  = rendah) = 2/3
Jumlah  data  angka  ketergantungan  rendah dengan jumlah hasil prediksi rendah Implementasi : $jmldrt  =  mysqli_num_rows  (where  dr  = rendah and hasil = tinggi);
$jmldrr  =  mysqli_num_rows  (where  dr  = rendah and hasil = rendah);
P(Tingkat  Kematian  Kasar  =  tinggi  |  Y  = tinggi) = 0/5
Jumlah data Tingkat Kematian tinggi dibagi dengan jumlah hasil prediksi tinggi P(Tingkat  Kematian  Kasar  =  tinggi  |  Y  = rendah) = 1/3
Jumlah data Tingkat Kematian tinggi dibagi dengan jumlah hasil prediksi rendah Implementasi : $jmlkmt = mysqli_num_rows (where km = tinggi and hasil = tinggi);
$jmlkmr = mysqli_num_rows (where km = tinggi and hasil = rendah);
P(Penambahan  Kepadatan  =  tinggi  |  Y  = tinggi) = 4/5
Jumlah data penambahan kepadatan tinggi dibagi dengan jumlah hasil prediksi tinggi P(Penambahan  Kepadatan  =  tinggi  |  Y  = rendah) = 2/3
Jumlah data penambahan kepadatan tinggi dengan jumlah hasil prediksi rendah Implementasi : $jmlkpt  =  mysqli_num_rows  (where  kp  = tinggi and hasil = tinggi);
$jmlkpr  =  mysqli_num_rows  (where  kp  = tinggi and hasil = rendah);
c.  Kalikan  hasil  perhitungan  variabel tinggi dan rendah.
Semua hasil tinggi = 5/8 * 1/5 * 1/5 * 0/5 * 4/5 = 0 Semua hasil rendah = 3/8 * 1/3 * 2/3 * 1/3 * 2/3 = 0.02 Implementasi : $totnting = $npt * $ndt * $nkmt * $nkpt * $totting;
$totnren = $npr * $ndr * $nkmr * $nkpr * $totren;
d.  Bandingkan  semua  hasil  tinggi  dan semua hasil rendah
Karena  hasil  (P|rendah)  lebih  besar  dari pada  (P|tinggi)  maka  hasil  prediksinya  adalah rendah.
Implementasi : if ($totnting < $totnren) { $hasil = 'rendah'; } else { $hasil = ‘tinggi’; }
Tabel 5 Hasil Uji Prediksi
Tah un *PU S (%) *Rasio
Ketergant ungan *C DR *Penamb
ahan Kepadata n Jumla h Pendu
duk Hasil Predi ksi 201 9 Ren dah rendah ting gi tinggi ?? Rend ah setelah  itu,  jumlah  penduduk  diprediksi dengan menggunakan nilai rata-rata pertumbuhan  pada  data  latih  yang  memiliki hasil prediksi sama.
Rata-rata pertumbuhan hasil rendah = 0.46 + 0.44 + 0.42 = 0.44 (%) Tumbuh =  787947 * 044/100 = 3464 Prediksi jumlah penduduk 2019  =  787947 + 3464 = 790811 Implementasi : $rtlow = mysqli_fetch_array(avg(pertumbuhan) as value_rtl where pertumbuhan = rendah); $nrtl = $rtlow['value_rtl']; $tumbuh = round($nrtl, 2);
$jtum = $jp * ($tumbuh/100); $jmlhasil = $jp + $jtum; Tabel 6 Hasil Akhir Uji Prediksi
Tah un *PU S (%) *Rasio
Ketergant ungan *C DR *Penamb ahan Kepadata n Jumla h Pendu
duk
Hasil Predi ksi
201
9 rend ah rendah ting gi tinggi 79081
1 Rend ah
3. 2. Rancangan Sistem a.  Use Case Diagram Gambar 3 Diagram Use-Case

## Gambar 4 Desain Layout
3. 3. Implementasi Sistem
a. Beranda
Halaman  beranda  merupakan  halaman  utama yang  menjadi  tempat  pertama  pengguna menggunakan  aplikasi.  Meskipun  hanya  berisi navigasi  halaman  beranda  memiliki  peran penting untuk memberi first impression kepada pengguna.
Gambar 5 Halaman Beranda b. Data Latih
Halaman  untuk  menampilkan  daftar  data  latih yang  sudah  diinput.  Halaman  data  latih  juga menyediakan akses untuk menambah data latih serta menghapusnya.
Gambar 6 Halaman Data Latih
c.
Tambah Data Latih
Berisi  form  input  untuk  menambahkan  data yang akan dijadikan sebagai data latih. Setelah selesai  input  data  pengguna  akan  langsung dikirim kembali menjuju halaman data latih.
Gambar 7 Halaman Tambah Data Latih d.
Prediksi
Halaman  prediksi  menyediakan  form  untuk input kasus sesuai dengan yang ingin diprediksi. Di  halaman  prediksi  juga  disediakan  tombol untuk  mengakses  data  latih  apabila  pengguna ingin  memastikan  data  latih  yang  digunakan atau  menambahkannya  untuk  meningkatkan tingkat akurasi dari hasil prediksi nantinya.
Gambar 8 Halaman Prediksi
e.
Hasil Prediksi Halaman Hasil Prediksi menyajikan data tahun, tingkat  pertumbuhan,  serta  angka  jumlah penduduk berdasarkan perhitungan yang dilakukan sistem dengan menggunakan algoritma naïve bayes.

## Gambar 9 Halaman Hasil Prediksi
4. PENTUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Penelitian  Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  pada  Aplikasi  Prediksi  Pertumbuhan Penduduk  Tahunan  di  Kabupaten  Wonosobo yang  telah  dilakukan  memberikan  kesimpulan bahwa :
a.  Performa Algoritma
Algoritma  naïve  bayes  dapat  memberikan hasil perhitungan prediksi perhitungan penduduk  dengan  menggunakan  data  yang terlebih dahulu diklasifikan ke dalam parameter yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Hasil perhitungan  juga  diberikan  dalam  bentuk  nilai klasifikasi.  Sehingga,  untuk  mendapatkan  data berupa angka seperti yang diinginkan algoritma naïve bayes tidak dapat berdiri sendiri dan harus dilakukan perhitungan lanjutan.
Meskipun  tidak  mampu  memberikan  hasil langsung berupa angka, karena proses selanjutnya  untuk  mendapat  data  angka merupakan proses yang sederhana dan singkat, algoritma  naïve  bayes  masih  sangat  bisa diandalkan  dengan  proses  perhitungan  yang sederhana dan cepat.
b.  Implementasi Algoritma ke Dalam Aplikasi Web Setiap  tahapan  dalam  perhitungan  dengan algoritma  naïve  bayes  memiliki  pola  yang senada.  Hal  ini  membuat  implementasi algoritma  dalam  bentuk  aplikasi  web  menjadi lebih mudah dan baris kode program yang harus dibuat  menjadi  lebih  pendek,  sehingga  broser dapat  memuat  aplikasi  dengan  cepat.  Sifat algoritma  naïve  bayes  yang  tetap  dapat melakukan  perhitungan  meskipun  nilai  kelas yang  diberikan  tidak  lengkap  menjadikan aplikasi yang dibuat memiliki tingkat error yang rendah.  Akan  tetapi  hal  itu  juga  sekaligus menjadi  kelemahan,  di  mana  dengan  semakin
sedikitnya  data  yang  dimasukkan  tentu  akan menurunkan tingkat akurasi hasil perhitungan.
4.2. Saran
a. Untuk meningkatkan akurasi hasil perhitungan,  sangat  disarankan  untuk menambahkan  jumlah  data  latih  serta melakukan  pengisian  data  dengan  lengkap saat melakukan perhitungan prediksi. b. Algoritma  naïve  bayes  yang  digunakan dapat digabungkan dengan algoritma lainnya  untuk  meningkatkan  kemampuan aplikasi.
c. Aplikasi  dapat  dikembangkan  dengan membuat parameter yang dapat diubah-ubah sehingga dapat menjangkau pengguna lebih luas.
d. Penambahan  otomatisasi,  validasi  dan notifikasi dapat dilakukan untuk
mengembangkan sisi user experience
e. Pengembangan  User  Interface  untuk  tetap mengikuti tren desain yang terus berkembang  seiring  waktu  sehingga  tetap nyaman di mata user.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
BPS  Wonosobo.  (2012).  Wonosobo  dalam Angka  2012.  Wonosobo.  Badan  Pusat Statistik Kabupaten Wonosobo.
BPS  Wonosobo.  (2013).  Wonosobo  dalam Angka  2013.  Wonosobo.  Badan  Pusat Statistik Kabupaten Wonosobo.
BPS  Wonosobo.  (2014).  Wonosobo  dalam Angka  2014.  Wonosobo.  Badan  Pusat Statistik Kabupaten Wonosobo.
BPS Wonosobo. (2019). Kabupaten Wonosobo dalam  Angka  2019.  Wonosobo.  Badan Pusat Statistik Kabupaten Wonosobo.
DISKOMINFO  Wonosobo.  (2018).  Indikator Statistik Pembangunan Daerah Kabupaten Wonosobo 2018. Wonosobo. DISKOMINFO Kabupaten Wonosobo.
Idris,  M.  (2019).  Implementasi  Data  Mining Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Memprediksi  Angka  Kelahiran.  Jurnal Pelita Informatika, Volume 7, Nomor 3.
Parihah, N. I., Hartini, S., & Siregar, J. (2020).
Prediksi Angka Kelahiran Bayi Pada Desa Tridaya  Sakti  Dengan  Menggunakan Algoritma  Naive  Bayes.  Journal  of Students ‘Research in Computer Science, 1(2).
Wahid, A. A. (2020). Analisis Metode Waterfall Untuk  Pengembangan  Sistem  Informasi. Jurnal Ilmu-Ilmu Informatika Dan Manajemen STMIK, October, 1-5.