## Analisis Perancangan Aplikasi Pengklasifikasi Dokumen pada BPKA Deli Serdang Menggunakan Algoritma Naive Bayes

## Yessika Floriana Manalu, Garuda Ginting
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma , Medan, Indonesia Email: yessikafloriana@gmail.com
Submitted 13-06-2021 ; Accepted 24-06-2021 ; Published 30-08-2021

## Abstrak
Pengklasifikasian  dokumen  di  Badan  Pengelolaan  Keuangan  dan  Aset  (BPKA)  Kab.  Deli  Serdang  sangat  penting  dilakukan  untuk memudahkan proses disposisi surat bagi seluruh pegawai yang berada dalam instansi tersebut. Namun saat ini disposisi surat di BPKA Kab. Deli Serdang belum efektif dikarenakan masih dilakukan secara manual. Proses disposisi surat yang dilakukan secara manual akan menghabiskan waktu yang cukup lama dan seringnya terjadi kesalahan yang dilakukan oleh pegawai ( human error) dalam menentukan klasifikasi dokumen karena dibutuhkan ketelitian dalam pengklasifikasian dokumen. Dari permasalahan diatas dapat disimpulkan bahwa Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Kabupaten Deli Serdang sangat membutuhkan suatu sistem pengklasifikasian dokumen. Dalam hal ini, terdapat beberapa metode pengklasifikasian dokumen yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN), Support Vector Machine (SVM), Cosine Similarity,  Naive  Bayes dan  masih  banyak  lagi  metode  pengklasifikasian.  Dan  metode  Naive  Bayes  dianggap  paling  cocok  dalam penerapan pengklasifikasian dokumen pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kabupaten Deli Serdang. Pada penelitian ini, Penulis menggunakan metode Algoritma Naive Bayes dalam pengklasifikasian dokumen pada pendisposisian surat masuk di Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Kab. Deli Serdang. Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat membantu Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kab Deli Serdang dalam melakukan disposisi surat.
Kata Kunci: Klasifikasi; Dokumen; BPKA; Naive Bayes ; Deli Serdang

## Abstract
Document classification in the Financial and Asset Management Agency (BPKA) Kab. Deli Serdang is very important to do to facilitate the process of disposition of letters for all employees who are in the agency. However, currently the disposition of the letter at BPKA Kab. Deli Serdang has not been effective because it is still done manually. The process of disposition of letters that is done manually will take a long time and often mistakes are made by employees (human error) in determining the classification of documents because accuracy is needed in classifying documents. From the above problems, it can be concluded that the Financial and Asset Management Agency of Deli Serdang  Regency  is  in  dire  need  of  a  document  classification  system.  In  this  case,  there  are  several  document  classification  methods, namely  K-Nearest  Neighbor  (K-NN),  Support  Vector  Machine  (SVM),  Cosine  Similarity,  Naive  Bayes  and  many  other  classification methods. And the Naive Bayes method is considered the most suitable in the application of document classification to the Financial and Asset Management Agency of Deli Serdang Regency. In this study, the author uses the Naive Bayes Algorithm method in classifying documents on the disposition of incoming letters at the District Financial and Asset Management Agency. Deli Serdang. With this research, it is hoped that it can help the Financial and Asset Management Agency of Deli Serdang Regency in conducting the disposition of letters.
Keywords: Classification; Documents; BPKA; Naive Bayes; Deli Serdang

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini dunia teknologi informasi dan komunikasi berkembang dengan sangat pesat. Hal ini menyebabkan bertambahnya data atau file elektronik yang digunakan sebagai media informasi yang sah khususnya pada roda pemerintahan di era revolusi industri  4.0.  Oleh  sebab  itu,  sebagai  salah  satu  instansi  pemerintahan,  Kabupaten  Deli Serdang  dituntut  untuk  mengikuti perkembangan teknologi. Khususnya dalam hal pertukaran informasi antar instansi daerah sangat penting dilakukan sehingga mempermudah  koordinasi  sebagai  suatu  kesatuan  pemerintahan.    Pertukaran  informasi  secara  digital  di  pemerintahan Kabupaten Deli Serdang saat ini dilakukan dengan mengirimkan surat melalui email. Dikarenakan banyak nya surat yang masuk setiap hari membuat Sub Bagian Umum kewalahan dalam melakukan disposisi surat.
Pengklasifikasian  dokumen  di  Badan  Pengelolaan  Keuangan  dan  Aset  (BPKA)  Kab.  Deli  Serdang  sangat  penting dilakukan untuk memudahkan proses disposisi surat bagi sub bidang terkait yang berada dalam instansi tersebut. Namun saat ini pengelolaan dokumen di BPKA Kab. Deli Serdang belum efektif dikarenakan masih dilakukan secara manual. Dimana Kepala Sub Bagian Umum akan membaca dokumen yang akan didisposisi ke sub bidang terkait. Proses pengklasifikasian dokumen  yang  dilakukan  secara  manual  akan  menghabiskan  waktu  yang  cukup  lama  karena  mengahruskan  membaca keseluruhan isi surat sebelum di disposisikan ke Sub Bidang terkait. Hal ini menyebabkan sering terjadinya penyampaian surat yang didisposisi ke Sub Bidang terkait mengalami keterlambatan informasi yang mengakibatkan tenggang waktu yang sedikit dan terburu-buru dalam pengambilan keputusan.
Dari permasalahan diatas dapat disimpulkan bahwa Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Kabupaten Deli Serdang sangat  membutuhkan  suatu  sistem  pengklasifikasian  dokumen  untuk  meningkatkan  efektivitas  dan  efisiensi  manjemen disposisi surat. Pentingnya klasifikasi dokumen ditunjukkan oleh sejumlah penelitian mengenai topik ini. Salah satunya ialah klasifikasi  dokumen  berbahasa  Indonesia  berupa  artikel  berita  menggunakan Naive  Bayes  Classifier [1].  Dalam  hal  ini, terdapat beberapa metode pengklasifikasian dokumen yaitu K-Nearest Neighbor (K-NN), Support Vector Machine (SVM), Cosine Similarity, Naive Bayes dan masih banyak lagi metode pengklasifikasian. Dan metode Naive Bayes dianggap paling cocok dalam penerapan pengklasifikasian dokumen pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kabupaten Deli Serdang.
Akhmad dan Heru[2], dengan judul “ Naive Bayes Classification pada Klasifikasi Dokumen untuk Identifikasi Konten E-Government ”.  penelitian  terkait  selanjutnya  adalah  penelitian  Wayan  dan  Agus[3],  dengan  judul  “Klasifikasi  Artikel
Berita Secara Otomatis Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier yang Dimodifikasi”. Melihat hasil dari penelitian yang terdahulu maka penulis mengambil metode Naive Bayes sebagai metode dalam penelitian pengklasifikasian dokumen pada BPKA.
Algoritma Naive  Bayes adalah  metode  pengklasifikasian  dokumen  dengan  menghitung  probabilitas  dari  sebuah dokumen terhadap kata-kata yang sama dalam dokumen lain yang berada dalam kategori tersebut. Algoritma ini dianggap tepat  untuk digunakan dalam mengklasifikasikan  dokumen karena  memiliki komputasi  yang  sederhana  dan  akurasi  yang tinggi.  Pada penelitian ini, penulis menggunakan algoritma Naive Bayes untuk mengklasifikasikan dokumen pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kabupaten Deli Serdang.
Dengan  adanya  penelitian  ini  dapat  membantu  Badan  Pengelola  Keuangan  dan  Aset  Kabupaten  Deli  Serdang  dalam melakukan disposisi surat sehingga proses disposisi surat terorganisir dan dilakukan dengan cepat..

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian yang digunakan adalah metodologi penelitian kualitatif dan kuantitatif. Tahap-tahap metode penelitiannya adalah :
1. Identifikasi masalah
Pada tahap ini dilakukan metodologi kualitatif yaitu merumuskan masalah ke beberapa kalimat pertanyaan ( research question ).
2. Studi pustaka
Pada  tahap  ini  dilakukan  metodologi  kualitatif  yaitu  memahami  tentang  permasalahan  topik  dengan  mempelajari referensi atau bahan pustaka.
3. Pengolahan dan analisa data
Pada tahap ini dilakukan metodologi kuantitatif yaitu mengolah dan menganalisa data yang digunakan pada penelitian.
4. Penyusunan laporan penelitian
Pada tahap ini dilakukan metodologi kualitatif yaitu menyusun laporan hasil penelitian yang dikerjakan.
5. Dokumentasi
Pada tahap ini dilakukan dokumentasi terhadap penelitian yang dilakukan dengan  mengumpulkan data dan informasi kemudian  ditelaah  secara  mendalam.  Dokumentasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  profil  instansi  dan PERBUP TUPOKSI Deli Serdang.

## 2.2 Pengklasifikasian Dokumen
Pengklasifikasian  teks  memiliki  banyak  metode  yaitu    metode K-Nearest  Neighbors  (KNN) dan Chi  Square , Cosine Similarity , Naive Bayes Classiffier (NBC) dan masih banyak lagi . Dalam penelitian ini metode Naive Bayes dipilih dalam pengklasifikasian  dokumen  pada  Badan  Pengelola  Keuangan  dan  Aset  Kab.  Deli  Serdang[4].  Adapun  proses pengklasifikasian teks dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Proses Pengklasfikasian Dokumen
1. Kumpulan Dokumen
Merupakan tahap pertama dalam proses pengklasifikasian yang berisi kumpulan dokumen dengan jenis yang berbeda
2. Pra Pemrosesan
Pada tahap ini kumpulan dokumen yang ada dipilih beberapa kata yang mewakili representasi isi dari dokumen tersebut. Hal ini bertujuan untuk mengurangi kerumitan dokumen dan membuatnya lebih mudah diklasifikasi.
3. Indexing (Pengindeksan)
Pada tahap ini ialah melakukan pembobotan terhadap berapa banyak kemunculan kata dalam dokumen. Dimana setiap kata yang merupakan presentasi dari dokumen dihitung berapa banyak kata tersebut muncul dalam dokumen.
4. Pemilihan Fitur
Dokumen Pra Pemrosesan Indexing Pemilihan Fitur Algoritma Klasifikasi Evaluasi Hasil
Setelah  tahap  pra  pemrosesan  dan  pengindeksan  langkah  selanjutnya  adalah  pemiliha  fitur.  Pada  tahap  ini  adalah memilih subset fitur dari dokumen aslinya. Pemilihan fitur dilakukan dengan mencari kata-kata yang memiliki skor kemunculan tertinggi dalam dokumen.
5. Algoritma Klasifikasi
Pada tahap ini dipilih algoritma pengklasifikasian dokumen dalam hal ini algoritma yang dipilih adalah algoritma Naive Bayes Classifier
6. Evaluasi Hasil
Tahap ini adalah tahap terakhir dalam pengklasifikasian dokumen. Evaluasi dilakukan secara ekperimental. Evaluasi hasil  adalah  tahap  dimana  mengevaluasi  efektivitas  pengklasifikasian  untuk  mengambil  keputusan  kategorisasi dokumen yang tepat.

## 2.2 Metode Naive Bayes
Rumus Naïve Bayes adalah rumus yang digunakan sebagai dasar dalam pengklasifikasian teks dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Teorema Naïve Bayes adalah teorema yang menyatakan peluang kejadian B terjadi dengan syarat kejadian A yang disebut probabilitas bersyarat[5]. Rumus teorema Bayes adalah:
(1)
Dimana: ) | ( A B P = peluang kejadian B jika kejadian A terjadi ) ( A P = peluang kejadian A ) ( B A P  = peluang kejadian A beririsan dengan kejadian B ) ( B
P = peluang kejadian B ) | ( B A P = peluang kejadian A jika kejadian B terjadi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan analisa terhadap proses penelitian yang dilakukan oleh penulis pada Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Kabupaten Deli Serdang terkait prosedur pengklasifikasian dokumen diketahui bahwa proses disposisi yang dilakukan secara manual. Penerima surat dimana Sub Bagian Umum melakukan penelitian isi surat  dengan cara membaca keseluruhan isi surat.  Setelah  meneliti  isi  surat  maka  surat  tersebut  di print dan  mengantar  surat  ke  Sub  Bagian  yang  dituju  sehingga menghabiskan waktu yang cukup lama mengingat banyaknya surat yang di disposisi.
Naive  Bayes  Classifier merupakan  sebuah  metode  klasifikasi  dengan  teorema Bayes . Metode  pengklasifikasian dengan  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yg  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes  ,  yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema Bayes . Ciri utama dr Naïve Bayes Classifier ini adalah asumsi yg sangat kuat (naïf) akan independensi dari masing-masing kondisi / kejadian. Naive Bayes Classifier biasa digunakan dalam pengklasifikasian dokumen, membuat diagnosis medis, mendeteksi spam dan lain sebagainya.
Dari permasalahan diatas dapat disimpulkan bahwa Badan Pengelolaan Keuangan dan Aset Kabupaten Deli Serdang sangat  membutuhkan  suatu  sistem  pengklasifikasian  dokumen.  Pada  penelitian  ini  penulis  melakukan  pengklasifikasian dokumen  menggunakan  metode Naive  Bayes .  Metode  Naive  Bayes  dianggap  paling  cocok  dalam  penerapan pengklasifikasian dokumen pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kabupaten Deli Serdang. Dengan jumlah dokumen yang sangat besar yang ada pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kab. Deli Serdang klasifikasi dokumen akan sangat membantu dalam disposisi surat ke masing-masing Sub Bidang terkait. Current System disposisi surat pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kab. Deli Serdang dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Current System
Berdasarkan  gambar  diatas  tersebut  bahwa  Sub  Bagian  Umum  selaku  penerima  surat  akan  membaca  terlebih  dahulu gambaran surat dan ditelaah kemana tujuan surat diberikan. Setelah menentukan tujuan surat, maka Sub Bagian Umum akan mengantarkan surat ke ruangan Sub Bagian yang dituju.
Naïve Bayes merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang  berdasar  pada  penerapan teorema Bayes . Pengklasifikasian dokumen menggunakan algoritma Naïve Bayes adalah tahap yang dilakukan oleh penulis untuk menyelesaikan contoh kasus permasalahan pengklasifikasian dokumen pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kabupaten Deli Serdang. Berdasarkan proses klasifikasi teks  yang terdiri dari 6 tahap yaitu:
1. Kumpulan Dokumen
Merupakan tahap pertama dalam proses klasifikasi teks yang berisi kumpulan dokumen dengan jenis berbeda. Dalam hal ini dipilih 3 kategori dokumen yaitu kategori Anggaran, Program dan kategori Kas Daerah. Setiap kategori memiliki beberapa kata yang merepresentasikan isi dari dokumen disebut juga sebagai data training.
Tabel 1. Dokumen Latih No Anggaran(A) Program (B) Kas Daerah (C) 1 kebijakan umum tkdd 2 Kertas barang dana 3 perubahan jasa realisasi 4 rancangan pengadaan sp2d 5 anggaran rencana pajak 6 Migas anggaran ntpn 7 minerba rancangan billing 8 Dbh pelelangan kas 9 Apbn kinerja daerah 10 Apbd data penerimaan 11 Dana laporan Pengeluaran 12 pendapatan sakip Nonfisik 13 belanja lakip Laporan 14 realisasi penilaian transaksi 15 Hasil birokrasi saldo
2. Pra Pemrosesan
Pada tahap ini dipilih sebuah dokumen uji atau disebut dengan document testing . Dari keseluruhan isi dokumen maka dipilih beberapa kata yang menggambarkan isi keseluruhan dokumen yang disebut dengan kata kunci ataupun keyword. Tujuannya adalah untuk mengurangi kerumitan dokumen dan membuatnya lebih mudah untuk diklasifikasi.
Tabel 2. Dokumen uji No Doc (D) 1 realisasi 2 tkdd 3 pengeluaran 4 nonfisik 5 sp2d 6 laporan 7 rencana 8 anggaran
3. Indexing
Pada tahap ini ialah melakukan pembobotan terhadap berapa banyak kemunculan kata dalam dokumen. Dimana setiap kata yang merupakan presentasi dari dokumen dihitung berapa banyak kata tersebut muncul dalam dokumen.
4. Pemilihan fitur
Setelah  tahap  pra  pemrosesan  dan  pengindeksan  langkah  selanjutnya  adalah  pemiliha  fitur.  Pada  tahap  ini  adalah memilih subset fitur dari dokumen aslinya. Pemilihan fitur dilakukan dengan mencari kata-kata yang memiliki skor kemunculan tertinggi dalam dokumen.
Tabel 3. Kemunculan Kata di Kategori No Doc (D) Doc A (count x,a)  Doc B (count x,b)  Doc C (count x,c) 1 realisasi 1 0 1 2 Tkdd 0 0 0 3 pengeluaran 0 0 1 4 nonfisik 0 0 1 5 sp2d 0 0 0 6 laporan 0 1 1 7 rencana 0 0 0 8 anggaran 0 0 0 5. Algoritma Klasifikasi
Pada tahap ini dipilih algoritma pengklasifikasian dokumen dalam hal ini algoritma yang dipilih adalah algoritma Naive Bayes Classifier
6. Evaluasi Hasil
Tahap ini adalah tahap terakhir dalam pengklasifikasian dokumen. Evaluasi dilakukan secara ekperimental. Evaluasi hasil  adalah  tahap  dimana  mengevaluasi  efektivitas  pengklasifikasian  untuk  mengambil  keputusan  kategorisasi dokumen yang tepat.
Maka berdasarkan rumus Naive Bayes :
| | ) ( 1 ) , ( ) | ( V c count c x count c x P + + =
Dimana :
| V |   = 41 count ( c ) = 15 Maka didapatkan hasil dari P ( x|c ) adalah sebagai berikut :
Tabel 4. Peluang Kata Dalam Kategori Doc D Anggaran(A) Program (B) Kas Daerah (C) realisasi 1,0179 0,0179 1,0179 tkdd 0,0179 0,0179 0,0179 pengeluaran 0,0179 0,0179 1,0179 nonfisik 0,0179 0,0179 1,0179 sp2d 0,0179 0,0179 0,0179 laporan 0,0179 1,0179 1,0179 rencana 0,0179 0,0179 0,0179 anggaran 0,0179 0,0179 0,0179
Diketahui bahwa nilai prior dari setiap kategori adalah sama yaitu
3 1 atau sama dengan nilai 0.3333 sehingga :
P (anggaran|doc d )  0.3333 ×1.0179 × (0.0179) 7  1,96449E-13
P (program|doc d )  0.3333 ×1.0179 × (0.0179) 7  1,96449E-13
P (kasdaerah|doc d )  0.3333 ×(1.0179) 4 × (0.0179) 3  3,63809E-08
Dari perhitungan di atas maka didapatkan hasil klasifikasi Dokumen D merupakan dokumen dengan kategori yang paling mendekati adalah Kategori Kas Daerah .

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian dapat disimpulkan pengklasifikasian dokumen berdasarkan metode Naive Bayes merupakan algoritma yang cocok digunakan dalam disposisi surat masuk pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kab. Deli Serdang. Aplikasi yang dikembangkan dapat mengklasifikasikan dokumen dalam pendisposisian surat di Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kab. Deli Serdang sesuai dengan kategori dan bidang dimana surat akan di disposisikan.

## REFERENCES
[1] R. Efendi and R. F. Malik, “Klasifikasi dokumen berbahasa indonesia menggunakan naive bayes classifier,” vol. I, no. I, pp. 7–13, 2012.
[2] A. Pandhu and H. Agus, “Naive Bayes Classification pada Klasifikasi Dokumen Untuk Identifikasi Konten E-Government,” J. Appl. Intell. Syst. , vol. 1, no. 1, pp. 48-55–55, 2016.
[3] A. W. Widodo, “Klasifikasi Artikel Berita Menggunakan Naive Bayes Classifier yang Dimodifikasi.”
[4] V. Muntihana, J. T. Informatika, F. Sains, and D. A. N. Teknologi, Berbasis Web Dan Android Pada Klinik Gigi Lisda . 2017.
[5] B. A. B. Ii and K. Pustaka, “Dicetak pada tanggal 2020-03-24 Id Doc: 589c885881944dbf0f494625,” pp. 7–15, 2020, [Online]. Available: http://repository.fkip.unja.ac.id/file?i=3NzOaxySsy641EUFTZwd9Z-g5mrddu-fZGhE6QEaC8c.
[6] V.  Korde,  “Text  Classification  and  Classifiers:A  Survey,” Int.  J.  Artif.  Intell.  Appl. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  85–99,  2012,  doi: 10.5121/ijaia.2012.3208.
[7] D. P. B. Bestari, R. Saptono, and R. Anggrainingsih, “Academic Articles Classification Using Naive Bayes Classifier (Nbc) Method,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 74–81, 2018.