## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 483 − 491 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2674

## Penerapan Algoritma Naïve Bayes Dalam Memprediksi Pengusulan Penghapusan Peralatan dan Mesin Kantor
Isfida Tyas Monowati * , Resad Setyadi
Fakultas Informatika, Program Studi Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Banyumas Jl. DI Panjaitan No.128, Karangreja, Purwokerto Kidul, Kec. Purwokerto Sel., Kabupaten Banyumas, Jawa Tengah,
Indonesia
Email: 1,* 19103074@ittelkom-pwt.ac.id, 2 resad@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: 19103074@ittelkom-pwt.ac.id Submitted: 12/12/2022 ; Accepted: 19/01/2023 ; Published: 21/01/2023
Abstrak −Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) Kabupaten Banyumas merupakan unsur pelaksana pemerintah daerah di bidang pajak daerah, pengelolaan keuangan, dan aset yang dipimpin oleh seorang Kepala Badan yang berkedudukan dibawah dan bertanggung jawab  kepada Walikota  melalui  Sekretaris  Daerah.  BKAD Kabupaten  Banyumas  memiliki  berbagai  jenis Kartu Inventaris Barang (KIB) yang masih belum dikelola dengan baik yaitu peralatan dan mesin kantor, sehingga dibutuhkan sistem pendukung keputusan untuk memprediksi penghapusan peralatan dan mesin kantor. Penggunaan data mining dilakukan untuk  membantu  mengetahui  peralatan  dan  mesin  apa  saja  yang  masih  layak  digunakan  atau  tidak  layak  digunakan  tiap tahunnya pada suatu instansi. Pendataan yang kurang cermat dalam mengelola data dapat menyebabkan alokasi dana tidak terfokus pada pergantian barang yang sudah tidak layak. Pencarian informasi pada dataset dapat dilakukan dengan salah satu metode  Data  Mining  yaitu  Algoritma  Naïve  Bayes  menggunaan  tools  RapidMiner.  Data  set  diperoleh  sebanyak  24  record dengan 3 atribut yaitu tahun pembelian atau pengadaan, bahan, dan kondisi.  Dataset tersebut diolah menggunakan algoritma Naive  Bayes  serta  dilakukan  pengujian  menggunakan  confusion  matrix.  Diperoleh  nilai  akurasi  sebesar  100%  yang dikategorikan sebagai klasifikasi yang baik.
Kata Kunci: BKAD; Penghapusan; Peralatan; Mesin Kantor; Algoritma Naïve Bayes
Abstract −Badan Keuangan dan  Aset Daerah (BKAD) of Banyumas Regency is the implementing element of the regional government in the areas of regional taxes, financial management and assets led by a Head of Agency who is located under and is responsible to the Mayor through the Regional Secretary.  Badan Keuangan dan Aset Daerah (BKAD) of Banyumas Regency. has various types of Kartu Inventaris Barang (KIB) which are still not well managed, namely office equipment and machines, so a decision support system is needed to predict the removal of office equipment and machines. The use of data mining is done to help find out what equipment and machines are still suitable for use or not suitable for use every year in an institution. Data collection that is not careful in managing data can cause the allocation of funds not to be focused on replacing goods that are no longer feasible. Searching for information on datasets can be done with one of the Data Mining methods, namely the Naïve  Bayes  Algorithm  using  RapidMiner  tools.  The data  set  consists  of  24  records  with  3  attributes,  namely  the  year  of purchase or procurement, materials and conditions. The dataset is processed using the Naive Bayes algorithm and tested using a confusion matrix. An accuracy value of 100% is obtained which is categorized as a good classification.
Keywords : BKAD; Deletion; Equipment; Office Machines; Naïve Bayes Algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Badan  Keuangan  dan  Aset  Daerah  atau  disingkat  BKAD  merupakan  unsur  pelaksana  fungsi  penunjang  keuangan,  bidang anggaran,  bidang  aset  daerah,  dan  bidang  akuntansi  dan  perbendaharaan  yang  merupakan  kewenangan  Daerah.  Badan Keuangan dan Aset Daerah dipimpin oleh Kepala Badan yang berkedudukan di bawah dan bertanggung jawab kepada Bupati melalui Sekretaris Daerah. Badan Keuangan dan Aset Daerah mempunyai tugas membantu Bupati melaksanakan perumusan kebijakan teknis, pelaksanaan, pemantauan, evaluasi dan pelaporan, pembinaan teknis pelaksanaan penunjang urusan JDIH Kabupaten Banyumas pemerintahan bidang keuangan yang menjadi kewenangan daerah dan tugas pembantuan yang diberikan kepada kabupaten[1]. BKAD (Badan Keuangan dan Aset Daerah) Kabupaten Banyumas beralamatkan di Jl. Kabupaten No. 1 Purwokerto Kabupaten Banyumas. BKAD merupakan unsur pelaksana pemerintah daerah di bidang pajak daerah, pengelolaan keuangan, dan aset yang dipimpin oleh seorang Kepala Badan yang berkedudukan dibawah dan bertanggung jawab kepada Walikota  melalui  Sekretaris  Daerah. Tugas  utamanya  adalah  menangani  urusan  pemerintahan  daerah  sesuai  dengan  asas otonomi di bidang perpajakan dan pengelolaan keuangan[2].
Aset adalah  properti  atau  benda atau  sesuatu apa  saja yang memiliki nilai ekonomi, nilai  komersial  (commercial value) , atau  nilai tukar  (exchange  value)  yang dimiliki  oleh entitas  komersial,  agensi, atau individu[1]. Barang/ aset daerah adalah salah satu alat untuk menyelenggarakan putaran pemerintahan dalam mendukung kinerja karyawan dinas dan layanan masyarakat[3]. Pengelolaan aset  adalah kegiatan  yang mencakup  serangkaian kegiatan  yang  cukup kompleks.  Dimulai  dari perencanaan kebutuhan dan penganggaran, pengadaan, penggunaan, pemanfaatan, pengamanan dan pemeliharaan, penilaian, pemindahtanganan, pemusnahan, penghapusan, penatausahaan dan pembinaan, pengawasan dan pengendalian. diatur dalam peraturan perundang-undangan agar pengelolaan  aset negara berjalan dengan baik dan optimal[4]. Aset tetap yang dimiliki pemerintah  dapat  berupa  tanah,  bangunan,  peralatan  dan  mesin,  jalan,  irigasi,  jaringan,  dan  aset  lainnya[5].  Seiring berkembangnya waktu dibutuhkan pendataan untuk tiap peralatan dan mesin yang ada dalam unit kerja pemerintahan. Setiap peralatan dan mesin yang dibeli dengan anggaran pemerintahan harus dicatat pengesahannya, kapan pengadaan barang tersebut, penggunaannya, dan juga kondisi barangnya. Data seperti ini dapat diolah dengan data mining dan dengan metode tertentu tergantung jenis datanya untuk mendapatkan hasil perhitungan yang dapat digunakan untuk mengetahui peralatan dan mesin apa saja yang disarankan untuk dilakukan penghapusan setiap tahunnya[6].

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 483 − 491 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2674
Penggunaan data mining dilakukan agar mendapatkan hasil perhitungan yang bisa digunakan oleh pihak BKAD (Badan Keuangan dan Aset Daerah) untuk membantu mengetahui peralatan dan mesin apa saja yang masih layak digunakan atau tidak layak digunakan tiap tahunnya pada suatu instansi. Pihak BKAD khususnya bidang aset dapat mengalokasikan dana sesuai dengan kebutuhan yang diperlukan. Pendataan yang kurang cermat dalam mengelola data menjadi masalah utama saat ini. Khususnya untuk peralatan kantor dan mesin, hal ini dapat menyebabkan alokasi dana tidak terfokus pada  pergantian barang yang sudah tidak layak setiap tahunnya.
Data mining adalah proses menemukan pola dan pengetahuan yang menarik dari suatu data dalam jumlah yang besar[7]. Hasil  data mining dapat digunakan sebagai pengganti keputusan atau  keputusan  yang akan datang. Ada banyak metode data mining yang dapat digunakan untuk prediksi, namun salah satu metode data mining dengan akurasi prediksi yang  tinggi  adalah metode klasifikasi algoritma Naive Bayes[8]. Algoritma Naïve Bayes adalah machine learning ang menggunakan perhitungan probabilistik menggunakan konsep dari pendekatan Bayesian. Penggunaan teorema Bayes dalam algoritma Naive Bayes adalah untuk menggabungkan probabilitas sebelumnya dan probabilitas bersyarat dalam  rumus matematika yang dapat digunakan untuk menghitung probabilitas dari setiap kemungkinan klasifikasi[9].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Abdul  Hasyim,  dkk  (2022),  membahas  mengenai  penerapan  algoritma  naïve  bayes dalam  memprediksi  tingkat  penjualan  mobil  tahun  2022,  penelitian  tersebut  dilakukan  bertujuan  untuk  dapat mengklasifikasikan  setiap  merk  mobil  berdasarkan  kriteria  tertentu  dan  menghasilkan  presentase  nilai  akurasi  95,38% menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes[10].  Penelitian  yang  dilakukan  Fani  Prasetya  dan  Ferdiansyah  (2022),  membahas mengenai analisis data mining klasifikasi berita hoax covid 19 menggunakan algoritma Naive bBayes, penelitian ini dilakukan bertujuan untuk untuk mengklasifikasikan berita hoax pada media sosial dan menghasilkan presentase akurasi 86.3% dimana 80-90%  masuk  pada  kriteria  good  classification[11].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Herry  Derajad  Wijaya  dan  Saruni Dwiasnati  (2020),  membahas  mengenai  implementasi  data  mining  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  pada  penjualan  obat, penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan data penjualan obat-obatan terutama jenis-jenis vitamin yang sering menjadi pilihan dari nasabah yang membutuhkan obat-obatan dan menghasilkan akurasi 88,00%[12]. Penelitian yang dilakukan oleh Sunardi,  dkk  (2022),  mengenai  implementasi data  mining  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk  profiling korban  penipuan online di Indonesia, penelitian ini dilakukan bertujuan untuk membuat profiling berdasarkan sosiodemografi korban penipuan online melalui Instant Messenger (IM) di Indonesia yang didasarkan pada sosiodemografi korban penipuan secara daring dan menghasilkan  nilai  akurasi  75,28%[13].  Pnelitian  yang  dilakukan  Aminatuzzuhriyyah  (2021),  mengenai  klasifikasi  tingkat kepuasan  mahasiswa  terhadap  pembelajaran  secara  daring  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes,  dengan  tingkat  akurasi sebesar  76,92%[14].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wildan  Muhollad  Habibulloh  dan  Salman  Topiq  (2021),  mengenai klasifikasi kelayakan kredit menggunakan algoritma Naive Bayes pada ksp mekar jaya maleber, dengan menghasilkan  nilai akurasi  sebesar 76,76%[15].
Dari permasalahan yang ada, dilakukan analisis data mining menggunakan algoritma Naïve Bayes untuk penghapusan peralatan dan mesin kantor BKAD Kabupaten Banyumas. Data dan Informasi yang ada akan berfungsi sebagai pendukung untuk pengambilan keputusan dan pemecahan masalah. Data mining akan memudahkan BKAD dalam mengelola data sehingga dapat fokus dalam menganggarkan biaya peralatan dan mesin yang sudah tidak layak setiap tahunnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  adalah  prosedur  yang  dimiliki  dan  dilakukan  oleh  seorang  peneliti    untuk  mengumpulkan informasi atau data dan melakukan penelitian terhadap data yang diperoleh. Adapun metode penyelesaian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode Data Mining dengan algoritma Naive Bayes.
2.1 Tahapan Penelitian

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 483 − 491 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2674
Tahapan  penelitian  disajikan  pada  Gambar  1.  menjelaskan  alur  penelitian  yang  dilakukan  untuk  memprediksi pengusulan penghapusan peralatan dan mesin dengan menggunakan metode Naïve Bayes yang terdiri dari:
a. Mempelajari Literatur
Penelitian ini didasarkan pada referensi yang digunakan untuk menginformasikan penelitian..
b. Analisis Masalah
Anaisis masalah yang berkaitan dengan prediksi pengusulan penghapusan peralatan dan mesin serta penentuan parameter atau kriteria yang akan digunakan.
c. Menetapkan Metode
Metode  digunakan  untuk  memecahkan  masalah.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  yang  digunakan  yaitu Data Mining dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes.
d. Mengumpulkan Data
Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan dengan mengambil data yang telah ada di BKAD Kabupaten Banyumas  dan  melakukan  riset  selama  satu  bulan  yang  dimulai  pada  29  Agustus  2022  sampai  dengan  29 September 2022.
e. Mengelola Data
Melakukan  pengolahan  data  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes.  Pengolahan  data  disini menggunakan Ms.Excel 2010.
f. Menguji Data
Pengujian data dilakukan dengan menggunakan aplikasi RapidMiner.
g. Kesimpulan Kesimpulan yang ditarik adalah tingkat akurasi hasil klasifikasi dan hasil prediksi dari penghapusan peralatan dan mesin yang diusulkan dikonfirmasi berdasarkan perhitungan dan pemeriksaan algoritma.
Data yag dikumpulkan dalam penelitian ini adalah data Induk Kartu Inventaris (KIB) yang diperoleh dari Bidang Aset Badan Keuangan dan Aset Daerah Kabupaten Banyumas yang berupa data peralatan dan mesin yang digunakan  sebagai  dasar  untuk  memprediksi  pengusulan  penghapusan  peralatan  dan  mesin.  Berikut  metode pengumpulan data yang dilakukan oleh penulis:
1. Metode Wawancara
Tahap wawancara ini dilakukan dengan tujuan untuk memperoleh lebih banyak informasi tentang data yang akan diteliti oleh peneliti. Pada wawancara ini penulis melakukan sesi wawancara secara langsung kepada narasumber BKAD Kabupaten Banyumas.
2. Metode Observasi Langsung
Pengumpulan data dengan cara observasi langsung ke BKAD Kabupaten Banyumas untuk mendapatkan data dan informasi yang diperlukan untuk penelitian.
3. Metode Studi Pustaka
Studi pustaka dilakukan oleh penulis dengan mengumpulkan pemikiran dari berbagai sumber untuk informasi yang lebih luas. Landasan teori dan teknis tentang pengelolaan data mining dengan teknik Algoritma Naive Bayes  dan  untuk  mendapatkan  informasi  tambahan  yang  berguna  untuk  kegiatan  penelitian  dari  berbagai sumber seperti buku dan jurnal terkait penelitian.
Tabel 1. Data KIB BKAD N o Nama/Jenis Barang Tahun Pembelian/Pengadaan Bahan Kondis i Hasil 1 Sepeda Motor R 9645 LH  2019 Besi B Tidak Diusulka n 2 Sepeda Motor R 9648 LH  2019 Besi B Tidak Diusulka n 3 Sepeda Motor R 6046 XA  2020 Besi+Plastik+Campura n B Tidak Diusulka n 4 Sepeda Motor R 6047 XA  2020 Besi+Plastik+Campura n B Tidak Diusulka n 5 Sepeda Motor R 6052 XA  2020 Besi+Plastik+Campura n B Tidak Diusulka n 6 Sepeda Motor R 6395 XA  2020 Besi+Plastik+Campura n B Tidak Diusulka n 7 Sepeda Motor R 6396 XA  2020 Besi+Plastik+Campura n B Tidak Diusulka n

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 483 − 491 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2674
N o Nama/Jenis Barang Tahun Pembelian/Pengadaan Bahan Kondis i Hasil 8 Sepeda Motor R 6917 XA  2021 Besi B Tidak Diusulka n 9 Lemari Kayu 1992 Kayu R Diusulka n 10 Lemari Kayu 2005 Kayu R Diusulka n …  … … … … … 24 Station Wagon 2021 Besi B Tidak Diusulka n Keterangan : B = Baik KB
= Kurang Baik R = Rusak
Tabel 1. Diatas merupakan tabel data Induk Kartu Inventaris (KIB) yang bersumber dari BKAD yang akan digunakan untuk pengolahan data.

## 2.2 Algoritma Naïve Bayes
Gambar 2. Tahapan algoritma naïve bayes
Gambar  2.  diatas  merupakan  tahapan  algoritma  naïve  bayes.  Penerapan  data  mining  menggunakan algoritma naïve nayes adalah sebagai berikut : a. Menyiapkan data yang akan diolah
b. Melakukan klasifikasi
Klasifikasi Naïve Bayes merupakan klasifikasi dalam data mining berdasarkan teorema Bayes yang digunakan dengan metode probabilitas dan statistik yang independen[16]. Teorema bayes memiliki persamaan umum sebagai berikut :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan : X : Data pada class yang belum ditemukan H : Hipotesis data X menunjukkan suatu class spesifik P(H|X) : Probabilitas hipotesis H beralaskan kondisi x (posteriori prob.) P(H) : Probabilitas hipotesis H (prior prob.) P(X|H) : Probabilitas X berdasarkan kondisi tersebut P(X) : Probabilitas dari X

## 2.3 Pengujian accuracy, precision, dan recall
Accuracy adalah persentase prediksi sistem yang benar. Presisi adalah ukuran akurasi kelas yang diprediksi oleh sistem. Sedangkan recall adalah persentase data dengan nilai positif dari hasil prediksi positif[17].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦  = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (2) 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% (3)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 483 − 491 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2674
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% (4)
Keterangan : TP : True Positive TN : True Negative FP : False Positive FN : False Negative n

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan pada bab ini disajikan sesuai penelitian yang dilakukan. Pada penelitian ini digunakan tools RapidMiner dengan algoritma Naïve Bayes sebagai pengujian data yang telah di analisa. Berikut adalah bagian- bagian dari RapidMiner serta proses pengolahan data yang digunakan.

## 3.1.1 Langkah-langkah menggunakan aplikasi rapidminer
Berikut  merupakan  Langkah-langkah  dalam  memprediksi  pengusulan  penghapusan  peralatan  dan  mesin menggunakan algoritma Naïve Bayes pada Aplikasi RapidMiner :
a. Siapkan data set dan jalankan Aplikasi RapidMiner
Tabel 2. Data KIB BKAD No Nama/Jenis Barang Tahun Pembelian/Pengadaan Bahan Kondisi Hasil 1 Sepeda Motor R 9645 LH 2019 Besi B Tidak Diusulkan 2 Sepeda Motor R 9648 LH 2019 Besi B Tidak Diusulkan 3 Sepeda Motor R 6046 XA 2020 Besi+Plastik+Campuran B Tidak Diusulkan 4 Sepeda Motor R 6047 XA 2020 Besi+Plastik+Campuran B Tidak Diusulkan 5 Sepeda Motor R 6052 XA 2020 Besi+Plastik+Campuran B Tidak Diusulkan 6 Sepeda Motor R 6395 XA 2020 Besi+Plastik+Campuran B Tidak Diusulkan 7 Sepeda Motor R 6396 XA 2020 Besi+Plastik+Campuran B Tidak Diusulkan 8 Sepeda Motor R 6917 XA 2021 Besi B Tidak Diusulkan 9 Lemari Kayu 1992 Kayu R Diusulkan 10 Lemari Kayu 2005 Kayu R Diusulkan … … … … … … 24 Station Wagon 2021 Besi B Tidak Diusulkan
Tabel  2. berisikan data yang digunakan untuk  pengolahan data. Data set diambil dari KIB peralatan dan mesin  kantor  BKAD  Kabupaten  Banyumas.  Data  set  berjumlah  24  data  dengan  target  field  berupa  pengusulan penghapusan.
b. Import Data
Import data dilakukan dengan memasukkan data dari file Microsoft Excel ke dalam RapidMiner seperti berikut ini
:

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 483 − 491 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2674
c. Mengatur kolom yang akan dijadikan atribut target role
Cara untuk mengatur target role adalah:
1) Ketik Set Role di operator lalu cari
2) Memilih atribut yang akan dijadikan target
3) Medngubah target role menjadi label
Gambar 4. Mengatur Set Role
Pada gambar  4.  mengatur set  role pada attribute name dan target role. Attribute name diisi dengan field Hasil yaitu Pengusulan Penghapusan, sedangkan target role diisi dengan label.
d. Split data
Split  data  dilakukan  untuk  membagi  data  training  dan  data  testing  yang  dijadikan  menjadi  satu  pada  data  set. Jumlah data training adalah 75% dan data testingnya 25%. Cara untuk split data yaitu:
1) Ketik split data di operator
2) Pilih split data
3) Klik edit enumeration kemudian add entry 0.75 dan 0.25

## Gambar 5. Split Data
Gambar 5. merupakan proses split data. Split data untuk data training dan data testing menggunakan rasio 75% : 25% dari jumlah data set (N).  Artinya:
Jumlah data training = rasio * N = 75%*24 = 16 data Jumlah data testing   = rasio * N = 25% * 24  = 8 data
e. Memasukan algoritma Naïve Bayes pada Aplikasi RapidMiner, berikut merupakan cara memasukan algoritma tersebut:
1) Ketik Naïve Bayes di operator lalu cari
2) Pilih Naïve Bayes
3) Drag decision Naïve Bayes ke dalam design lalu dihubungkan
f. Menambahkan model dengan apply model

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 483 − 491 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2674
Apply model digunakan sebagai penghubung data testing sekaligus sebagai penghubung pengecekan akurasi dan error pada model.
g. Menambahkan performance
Performance digunakan untuk mengecek tingkat akurasi dari model. Caranya adalah:
1) Ketik performance pada operator
2) Pilih performance (classification)
3) Hubungkan apply model dengan performance
Gambar 6. Performance
h. Proses running Proses running merupakan proses berjalannya aplikasi dan menampilkan hasil accuracy.
Gambar 7. Hasil Akurasi
Berdasarkan  hasil  dari  gambar  7.  diatas  penggunaan  Algoritma  Naive  Bayes  dalam  penelitian  ini menghasilkan nilai akurasi sebesar 100,00%.
Berdasarkan  hasil  dari  gambar  8.  diatas  penggunaan  Algoritma  Naive  Bayes  dalam  penelitian  ini menghasilkan nilai kappa sebesar 100,00%.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 483 − 491 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2674
Gambar 9. Plot View Akurasi Algoritma Naïve Bayes
Berdasarkan dengan hasil gambar 9. diatas menunjukan bahwa Tingkat akurasi dari algoritma Naïve Bayes sebesar  100%.  Maka  hal  tersebut  dapat  dijadikan  pedoman  dalam  menentukan  keputusan  untuk  prediksi pengusulan penghapusan peralatan dan mesin kantor pada BKAD Kabupaten Banyumas.

## 3.2 Pengujian accuracy, precision, dan recall
Berikut ini merupakan pengujian accuracy, precision, dan recall dari algoritma Naïve Bayes:
Tabel 3. Confusion Matrix
Nilai Sebenarnya True False Nilai Prediksi  True TP (true positif) FP (false positif) False FN (false negatives) TN (true negatives) Tabel 4. Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes Nilai Sebenarnya True False Nilai Prediksi  True 4 0 False 0 2
Accuracy= (TP+TN) / N = (4+2)/6 = 6/6 = 1 Precision = TP / (TP+FP) = 4 / (4 + 0) = 4 / 4 = 1 Recall  = TP / (TP+FN) = 4 / (4+0) = 4 / 4 = 1

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan terhadap Kartu Inventaris Barang (KIB)  pada Kantor Badan Keuangan dan Aset Daerah Kabupaten Banyumas dengan menggunakan metode Klasifikasi Naïve Bayes, dapat ditarik kesimpulan dari pengujian yang dilakukan dengan aplikasi pendukung RapidMiner didapatkan accuracy sebesar 100%, precision sebesar 100%, dan recall sebesar  100%.  Hal  tersebut  dapat  menjelaskan  bahwasannya  peralatan  dan  mesin  kantor  diprediksi  akan  diusulkan  untuk dilakukan penghapusan peralatan dan mesin kantor adalah semua peralatan dan mesin yang memiliki tahun pembelian atau pengadaan kurang dari atau sama dengan 2013, peralatan dan mesin dalam kondisi kurang bagus atau rusak yang memiliki tahun pengadaan lebih dari atau sama dengan 2013, peralatan dengan berbahan kayu atau besi dengan kondisi kurang baik atau rusak yang memiliki tahun pengadaan lebih dari atau sama dengan 2013, sedangkan peralatan dan mesin kantor yang tidak

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 2, Januari 2023, pp 483 − 491 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i2.2674
akan diusulkan untuk penghapusan adalah peralatan dan mesin kantor yang memiliki tahun pengadaan lebih dari atau sama dengan 2013 dan dalam kondisi baik serta berbahan dasar kayu, besi, plastic, ebonit, atau bahkan kaca.  Metode Klasifikasi Naïve Bayes yang digunakan memberikan proses seleksi yang cepat dan metode yang mudah dipahami dengan tingkat akurasi yang tidak dapat disangkal. Adapun saran yang dapat digunakan untuk pengembangan penelitian selanjutnya adalah adanya keterbatasan jumah data training dan data testing sehingga diharapkan untuk penelitian selanjutnya menggunakan data yang lebih banyak, karena semakin banyak data yang digunaka maka hasil akan semakin akurat. Hanya terpatok pada satu software saja yaitu RapidMiner, akan lebih  baik jika melakukan perbandingan terhadap beberapa software seperti Orange, Weka, R dan sebagainya demi mendapatkan hasil yang lebih akurat.

## REFERENCES
[1] D. O. Setiabudhi, “Pengelolaan Aset Pemerintah Daerah Dalam Perspektif Good Governance,” Stud. Soc. Sci., vol. 1, no. 1, p. 7, 2019, doi: 10.35801/tsss.2019.1.1.25014.
[2] A. N. P. Shona Chayy Bilqisth, Khoirudin, “MENGUKUR TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP E- LEARNING  UNIVERSITAS  SEMARANG  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES,”  vol.  17,  pp.  1–7, 2022.
[3] D. A. Trianindita, K. Priyatiningsih, and H. Candranurani, “Analisis Efektivitas Pengelolaan Inventarisasi Aset Dinas Pekerjaan Umum Kota Bandung,” Ind. Res. Work. Natl. Semin., pp. 13–14, 2022.
[4] R. L. Karunia and M. M. Ibrahim, “MANUSIA DAN KEBUDAYAAN Barang Milik Negara menurut Peraturan Menteri Keuangan Nomor 181 Tahun 2016,” vol. 3, no. 2, pp. 66–76, 2021.
[5] A. W. Lubis, “Analisis Pengelolaan Aset Tetap Pada Kantor Badan Kepegawaian Daerah Kota Medan,” vol. 1, no. 2, pp. 90–96, 2022.
[6] D. K. Batubara, N. Suryani, and D. C. P. Buani, “Penerapan Algoritma Apriori Untuk Menentukan Persediaan Peralatan Dan Mesin,” Indones. J. Softw. Eng., vol. 6, no. 2, pp. 195–203, 2020, doi: 10.31294/ijse.v6i2.9032.
[7] R.  qusnul  K.  Syahril  Rizal,  “Penerapan  Data  Mining  untuk  clustering  data  Penduduk  yang  Terdampak  Covid-19 menggunakan Algoritma K-means Syahril,” vol. 4, pp. 1707–1715, 2022.
[8] G. W. N. Wibowo and M. A. Manan, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Heregistrasi Calon Mahasiswa Baru,” JTINFO J. Tek. …, vol. 1, no. 1, pp. 1–10, 2022, [Online]. Available: https://journal.unisnu.ac.id/JTINFO/article/view/126.
[9] W. Yulita et al., “Analisis Sentimen Terhadap Opini Masyarakat Tentang Vaksin Covid-19 Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier,” Jdmsi, vol. 2, no. 2, pp. 1–9, 2021.
[10]  A.  Hasyim,  M.  Fatchan,  and  W.  Hadikristanto,  “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Tingkat Penjualan Mobil Tahun 2022,” vol. 4, no. 02, pp. 207–215, 2022.
[11]  F.  Prasetya  and  F.  Ferdiansyah,  “Analisis  Data  Mining  Klasifikasi  Berita Hoax  COVID  19  Menggunakan Algoritma Naive Bayes,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, p. 132, 2022, doi: 10.30865/json.v4i1.4852.
[12]  H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” J. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 1–7, 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[13]  S. Sunardi, A. Fadlil, and N. M. P. Kusuma, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes untuk Profiling Korban  Penipuan  Online  di  Indonesia,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  6,  no.  3,  p.  1562,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.3999.
[14]  Aminatuzzuhriyah and N. Nafisah, “Tingkat, Klasifikasi Mahasiswa, Kepuasan Pembelajaran, Terhadap Daring, Secara Algoritma, Menggunakan Bayes, Naïve,” vol. 6, no. 2, p. 67, 2021.
[15]  W. Habibulloh and S. Topiq, “Klasifikasi Kelayakan Kredit Menggunakan Algoritma Naive Bayes Pada Ksp Mekar Jaya Maleber,” J. Responsif  Ris. Sains dan Inform., vol. 3, no. 1, pp. 92–99, 2021, doi: 10.51977/jti.v3i1.440.
[16]  Y.  S.  T.  Allo,  V.  Sofica,  N.  Hasan,  and  M.  Septiani,  “Penggunaan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam  Mengklasifikasi Pengangguran  Pada  Desa  Bojong  Kulur,”  Bianglala  Inform.,  vol.  10,  no.  1,  pp.  30–35,  2022,  doi: 10.31294/bi.v10i1.12333.
[17]   aristin chusnul khotimah and E. Utami, “Comparison Naïve Bayes Classifier, K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine  in  the  Classification  of  Individual  on Twitter  Account,”  J.  Tek.  Inform.,  vol.  3, no.  3, pp.  673–680,  2022, [Online]. Available: http://jutif.if.unsoed.ac.id/index.php/jurnal/article/view/254.