Jurnal Teknologi Informasi, Vol 8 No 2 Desember 2022                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Prediksi Kelancaran Pembayaran Sewa Rusunawa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier
Balinda Oca Rosalia 1 , Mangapul Siahaan 2
Universitas Internasional Batam 2131055.balinda@uib.edu 1 , mangapul.siahaan@uib.ac.id 2

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksikan  kelancaran  Pembayaran  Sewa  Rusunawa  sehingga dapat  mempermudah  petugas  administrasi  dalam  menganalisis  calon  penghuni  yang  mendaftar. Dalam penetapan calon penghuni perlu dilakukannya analisa dengan tujuan agar nanti dalam proses penghunian sewa mengurangi dampak tunggakan. Dengan memanfaatkan data hunian pada beberapa tahun  belakang  untuk  memprediksikan  kelancaran  pembayaran  sewa  Rusunawa  dengan menggunakan  metode  data  mining.  Metode  naive  bayes  dimanfaatkan  dalam  memprediksi  suatu kelancaran dari calon penghuni dengan menentukan peluang berdasarkan data hunian pada beberapa tahun  belakang  dan  hasilnya  dapat  membantu  dalam  pengambilan  suatu  keputusan.  Adapun  data penghuni yang digunakan berupa pekerjaan, status pekerjaan, penghasilan, harga sewa dan tanggal pembayaran sewa. Berdasarkan pengujian dengan metode naive bayes tersebut maka diperoleh hasil accuracy sebesar 86.4%.
Kata kunci: Prediksi, Kelancaran Pembayaran, Naive Bayes

## Abstract
This  research  purpose  to  predict  the  fluency  of  rental  payments  Rusunawa,  to  make  easier  for administration  staff  to  predict  prospective  residents  who  register.  In  determining  the  prospective occupants,  it  is  necessary  to  do  an  analysis  with  the  aim  that  later  in  the  process  of  renting,  it  is necessary  to  reduce  the  impact  of  arrears.  By utilizing  occ  upancy  data  in  the  past  few  years  as  a prediction of the smoothness of Rusunawa Rental Payments with data mining method. The data mining method  is  Naive  Bayes  Classifier.  The  prediction  process  uses  the  naive  Bayes  method,  namely  by determining opportunities based on occupancy data in the past few years and the results can assist in making a decision. The occupant data used is in the form of occupation, employment status, income, rental price and date of rental payment. Based on the test using the Naive Bayes method, the outcome be obtained are 86.4% accuracy.
Keywords: Prediction,  Smoothness of Installment Payments, Naive Bayes

## PENDAHULUAN
Peraturan  Menteri  Negara  Perumahan Rakyat  Nomor  14/Permen/M/2007  tentang Pengelolaan Rumah Susun Sederhana Sewa, Pasal 1 Angka 1, menyatakan bahwa Rusunawa adalah singkatan  dari  Rumah  Susun  Sederhana  Sewa. Secara  umum  merupakan  satuan-satuan  hunian yang digunakan secara terpisah, status penguasaannya  sewa,  dan  fungsi  utamanya sebagai hunian. Rusunawa merupakan salah satu solusi dalam menyiasati keterbatasan lahan dan meningkatkan  kebutuhan  akan  permukiman  di kawasan  perkotaan  dan  diperuntukkan  kepada Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR).
Keinginan pemerintah dalam melakukan pembangunan guna mensejahterakan
masyarakat  adalah  salah  satunya  dengan membelanjakan  Pendapatan  Asli  Daerah  (PAD) yang  dikutip  dari  Undang-Undang  Nomor  32 Tahun  2004  tentang  Pemerintah  Daerah.  PAD dapat  menentukan  kapabilitas  suatu  daerah dalam menggerakkan fungsi-fungsi dari pemerintahan, baik dalam segi pelayanan publik ataupun dari segi pembangunan. Semakin tinggi dan  besar  perbandingan  PAD  terhadap  total pendapatan  daerah  menunjukkan  kemandirian dalam  segi  pembiayaan  segala  kewajiban terhadap pembangunan daerahnya. Bagi
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 8 No 2 Desember 2022                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Pemerintah  Daerah  Kota  Batam,  pembayaran sewa  rusunawa  merupakan  salah  satu  retribusi untuk  menunjang  PAD  Kota  Batam.  Namun dengan  adanya  tunggakan  sewa mengakibatkan pengelola  Rusunawa  tidak  dapat  memberikan retribusi  yang  besar  untuk  PAD  Kota  Batam. Adanya  tunggakan  sewa  yang  disebabkan  salah satu  faktor  penting  yaitu  kurang  selektif  dalam penyaringan pendaftaran penghuni yang masuk.
Untuk meminimalisir hal tersebut dianggap perlu membangun sebuah sistem yang dapat  memprediksikan  kelancaran  pembayaran sewa pada rusunawa dengan penerapan metode data  mining  algoritma naive  bayes  classifier dengan  menggunakan  data  penghuni  dalam beberapa tahun belakang.
Berdasarkan  penelitian  terdahulu,  yang dituliskan  oleh  suwati  dkk,  yang  menerapkan metode naive bayes classifier dalam memprediksikan kelancaran pembayaran
pembayaran  angsuran  pada  koperasi.  Hasil penelitiannya adalah informasi berupa kemampuan pembayaran kredit[1]. Nilai accuracy yang didapat sebesar 86,4%, penelitian ini  digunakan  untuk  dapat  membantu  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menentukan kreditur  yang  lancar  atau  tidak  dalam pembayaran pada sebuah koperasi.
Penelitian selanjutnya yang juga dilakukan  oleh  Risna  dan  Yuyun  dengan menerapkan naive bayes dalam memprediksikan kepuasan  costumer  terhadap  performance terapis  baby  message[2].  Hasil  penelitiannya adalah  informasi  berupa  pemetaan  penilaian pelanggan menjadi dua label yaitu puas dan tidak puas.  Nilai accuracy yang  dihasilkan  sebesar 98,21%.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah memprediksikan  kelancaran  pembayaran  sewa pada calon penghuni rusunawa sehingga hasilnya nanti  dapat  menjadi  acuan  pada  petugas administrasi di rusunawa untuk dapat memutuskan  layak  atau  tidak  dalam  memilih calon penghuni yang nantinya menjadi penghuni yang taat dalam pembayaran sewa.

## METODE
1. Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan tingkatan atau  jenjang  dalam  sebuah  aktivitas  penelitian yang  terdiri  dari  proses-proses  yang  dilakukan
secara  terstruktur.  Berikut  merupakan  tahapan dalam proses penelitian ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 1.1 Perumusan Masalah
Alur  penelitian  ini  dimulai  dari  tahap pertama  dalam  penelitian  ini  yaitu  perumusan masalah,  pada  tahap  ini  dilakukan  penentuan konsep, metode dan model pengembangan.

## 1.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan observasi  yang  langsung  meninjau  ke  lapangan sembari melakukan dokumentasi dan mengunjungi  Rusunawa  yang  terdapat  di beberapa wilayah di Kota Batam serta wawancara kepada  petugas  administrasi  dan  kepala  upt pengelola  rusunawa.  Data-data  yang  diperolah untuk  menjadi  data  training  dan  data  testing merupakan  data  penghuni  beberapa  tahun belakang yaitu tahun 2021. Data tersebut terdiri dari 4 atribut pendukung dan 1 label target. Data training dan data testing dikelompokkan dengan atribut yang sesuai dengan kebutuhan penelitian agar mendapatkan hasil yang sesuai dengan yang diharapkan. Dibawah ini adalah atribut yang telah dikelompokkan tabel 1 dibawah.
Tabel.1 Atribut Data Atribut Tipe Keterangan  Variabel Pekerjaan Binominal Swasta Wirausaha X1 Status Pekerjaan Binominal Tetap Kontrak UMKM X2 Penghasilan  Numerik >3.200.000 3.200.000 <3.200.000 X3 Harga Sewa  Polinominal  Lantai 1 Lantai 2 Lantai 3 Lantai 4 X4
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 8 No 2 Desember 2022                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Keterangan  Polinominal  Lancar Tidak Lancar Y 1.3 Analisa Data Analisa  data  adalah  proses  pengelolaan
data  dengan  targetnya  berupa  mendapatkan informasi yang bermanfaat yang dapat dijadikan dasar  dalam  mengambil  suatu  keputusan  untuk pemecahan masalah [1]. Data mining merupakan suatu  penelitian  dan  analisa  pada  suatu kumpulan data atau database dengan ditemukannya sebuah  metode  yang  cocok  pada suatu  kumpulan  dari  data  dengan  tujuan menghasilkan  pengetahuan  ataupun  informasi secara  akurat  dan  potensial  yang  dapat dimengerti dan dapat digunakan untuk mengambil  suatu  keputusan  [3].  Didalam  data mining  proses  analisis  ini  mencakup  aktivitas berupa  pengelompokkan  data  yang  sesuai dengan  spesifikasinya,  melakukan  cleaning dataset,  mentransformasi  data  dan  membuat model data dengan tujuan menemukan informasi penting dari data tersebut [4].
1.4 Aplikasi Naive Bayes Classifier Naive  Bayes merupakan  pengategorian probabilistik  sederhana  dengan  melakukan perhitungan  sekelompok  kemungkinan  dengan mengkalkulasikan  frekuensi  dan  kombinasi  nilai dari dataset yang tersedia. Algoritma menggunakan teorema Bayes dan memperhitungkan  semua  atribut  bebas  atau tidak  saling  berkaitan  yang  diberikan  oleh  nilai pada  variabel  kelas  [1].  Algoritma  naive  bayes sendiri  cocok  dengan  penerapan  data  yang jumlahnya  besar  dan  dapat  memproses  data kosong (missing value), dapat memproses atribut yang tidak sama serta memproses permasalahan yang  ada  pada  data  [5]. Naive  bayes terjamin dapat menghasilkan nilai akurasi dan kecepatan yang  tinggi  dalam  penerapannya  pada  data dengan  jumlah  yang  banyak.  Keuntungan pengaplikasian  dari  metode  naive  bayes  adalah metode  ini  hanya  memerlukan  jumlah  data training yang sedikit dalam memutuskan estimasi parameter  yang  dibutuhkan  dalam  proses pengelompokan [6]. Naive bayes juga mempunyai  keunggulan  dalam  melakukan pengelompokan  [7].  Dalam  perbandingan  yang dilakukan penelitian dahulu tingkat akurasi pada
metode naive  bayes mempunyai  nilai  yang tertinggi  dan  mempunyai  nilai  error  yang terendah  bila  dibandingkan  dengan  metode lainnya. Berikut merupakan rumus dari teorema
bayes :
Gambar 2. Rumus Teorema Bayes [8]
Keterangan :
X
: Data yang belum ditemukan
H :  Anggapan  dari  data  X  melambangkan suatu kelas spesifik
P(H|X)  :  Peluang  Anggapan  H  berdasarkan kondisi X
P(H) :  Peluang  Anggapan  H  (sebelum  bukti dikaji)
P(X|H)  :  Peluang  X  berdasarkan  keadaan tersebut P(X) : Peluang dari X
1.5 Pengujian Tahapan  pengujian  merupakan  evaluasi
model di tahapan akhir dari suatu data mining[1]. Percobaan dilakukan untuk menghitung kemampuan  dari  metode  naive  bayes  dengan mengkalkulasi  nilai  akurasinya.  Nilai  accuracy diartikan  sebagai  perbandingan  dari  perkiraan yang bernilai benar, baik positif maupun negatif dibandingkan  dengan  data  totalnya[2].  Pada metode  naive  bayes  pengujian  dilakukan menggunakan  Confusion  matrix.  Confusion matrix  merupakan  tabel  yang  mendefinisikan tampilan dari suatu model atau algoritma secara detail.  Setiap  bagian  dari  matrix  menjelaskan kelas  aktual  dari  data,  dan  setiap  kolom menjelaskan  kelas  prediksi  dari  data  atau sebaliknya[2].  Dibawah  merupakan  Tabel  dari confusion matrix:
Gambar 3. Confusion Matrix [9]
1. True Positive = berupa banyaknya data yang nilai  sebenarnya  positif,  dan  model  juga perkiraan positif [10]
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 8 No 2 Desember 2022                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
2. True Negative = berupa banyaknya data yang nilai  sebenarnya  negatif,  dan  model perkiraan negative [10]
3. False Positive = berupa banyaknya data yang nilai  sebenarnya  negatif,  namun  model perkiraan positif [10]
4. False  Negative =  berupa  banyaknya  data yang nilai sebenarnya positif, namun model perkiraan negatif [10]
Berikut  rumus  dalam  mencari  nilai Accuracy  rumus  ini  berguna  untuk  mengukur performa dari sebuah model :
Gambar 4. Rumus Accuracy, Precision dan Recall

## [1]

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Tahapan metode Naive Bayes Classifier
1.1 Pengkajian Data Mining
Data  training  merupakan  data  yang dibutuhkan  untuk  menjalankan  proses  kalkulasi dari  metode  Naive  Bayes.  Dalam  penelitian  ini data training yang pergunakan dalam penelitian ini  berjumlah  194  data  yang  dibagi  menjadi  2 kelas yaitu 170 data yang merupakan kelas lancar dan 24 data dengan tidak lancar.
Tabel 2. Sampel Data Training Pekerj aan Status Pekerj aan Penghas ilan Harg a Sewa Klasifika si SWAS TA KONT RAK 3200000 LANT AI 1 TIDAK LANCAR SWAS TA KONT RAK 3200000 LANT AI 1 LANCAR SWAS TA KONT RAK 3200000 LANT AI 1 LANCAR SWAS TA KONT RAK 3200000 LANT AI 1 LANCAR WIRA USAH A KONT RAK 2700000  LANT AI 2 LANCAR
SWAS TA KONT RAK 3200000  LANT AI 2 LANCAR SWAS TA KONT RAK 2397000  LANT AI 2 LANCAR SWAS TA KONT RAK 3800000  LANT AI 2 TIDAK LANCAR … SWAS TA KONT RAK 3200000 LANT AI 4 LANCAR 1.2 Menghitung Nilai Mean dan Standar Deviasi
Dilihat  Pada  tabel  2  dapat  tipe  data numerik  atau  angka  ada  pada  atribut penghasilan.  Pada  penerapan  metode  naive bayes  data  numerik  atau  angka  pada  suatu atribut  perlu  dicari  nilai  mean  dan  standar deviasinya. Mencari mean dan standar deviasinya perlu menggunakan rumus sebagai berikut:

## Gambar 5. Rumus Standar Deviasi
𝐾𝑒𝑡𝑒𝑟𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 ∶ µ  =  𝑚𝑒𝑎𝑛 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑟𝑎𝑡𝑎 − 𝑟𝑎𝑡𝑎 𝑥𝑖  =  𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙 𝑘𝑒 –  𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑛  =  𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑠𝑎𝑚𝑝𝑒𝑙
µ|𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟  =
(3200000 + 3200000 + 3200000 + 2700000 + 3200000 + 2397000 + ⋯ )/170 = 3261300 µ|𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑙𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟  = (3200000 + 2700000 + 2700000 + 3200000 + 3200000 + ⋯ )/24 = 3079166.67
Perhitungan Standar Deviasi :
 =
√ (𝑛1 − 𝑚𝑒𝑎𝑛) 2 + (𝑛2 − 𝑚𝑒𝑎𝑛) 2 + (𝑛3 − 𝑚𝑒𝑎𝑛) 2 + ⋯ 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑑𝑎𝑡𝑎 − 1
 |𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟  =
√ (3,2𝑗𝑡 − 3261300) 2 + (3,2𝑗𝑡 − 3261300) 2 + (3,2𝑗𝑡 − 3261300) 2 + ⋯ 170 − 1
= 640267.7865
 |𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝑙𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟  =
√ (3,2𝑗𝑡 − 3079166.67) 2 + (2,7𝑗𝑡 − 3079166.67) 2 + (2,7𝑗𝑡 − 3079166.67) 2 + ⋯ 24 − 1 =  328341.2417
Selanjutnya  masukkan  nilai  mean  dan standar deviasinya ke tabel untuk mempermudah dalam membaca. Seperti pada tabel dibawah ini :
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 8 No 2 Desember 2022                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Tabel 3. Nilai Mean dan Standar Deviasi Klasifikasi Mean Standar Deviasi Lancar 3261300 640267.7865 Tidak Lancar 3079166,67 328341.2417 1.3 Mencari Nilai Probabilitas Jika sudah mendapatkan nilai dari mean
dan standar deviasi, Selanjutnya ialah menghitung  nilai  probabilitas  pada  masing- masing  bagian  dari  atribut  di  setiap  kelasnya. Pada  kelas  dengan  keterangan  lancar  terdapat 170 data dan pada kelas dengan keterangan tidak lancar  terdapat  24  data.  Dalam  mencari  nilai probabilitas  yang  harus  dilakukan  adalah menjumlahkan  data  masing-masing  atribut dengan  kelompok  yang  sama  pada  kelas  yang sama  pula  lalu  dibagi  dengan  jumlah  data  pada atribut  dengan  kelas  yang  sama.  Berikut  detail informasi dari perhitungan nilai probabilitas pada tabel 4 dibawah ini
Tabel 4. Nilai Probabilitas Atri but Jml Dat a Jml Kejadian Probabilitas La nc ar Tid ak La nc ar Lanc ar Tida k Lanc ar Tot al 19 4 17 0 24 0.87 628 9 0.12 371 1 Pek erja an Swas ta 18 7 16 3 24 0.87 165 8 0.12 834 2 Wira usah a 7 6 1 0.85 714 3 0.14 285 7 Stat us Pek erja an Kontr ak 19 3 16 8 25 0.87 046 6 0.12 953 4 Tetap 1 1 0 1 0
Pen gha sila n >3.20 0.000 21 19 2 0.90 476 2 0.09 523 8 3.200 .000 14 0 12 4 16 0.88 571 4 0.11 428 6 <3.20 0.000 33 26 7 0.78 787 9 0.21 212 1 Har ga Sew a Lanta i 1 52 43 9 0.82 692 3 0.17 307 7 Lanta i 2 48 42 6 0.87 5 0.12 5 Lanta i 3 46 40 6 0.86 956 5 0.13 043 5 Lanta i 4 48 44 4    0.91 666 7 0.08 333 3 1.4 Menghitung Nilai Gaussian Selanjutnya adalah mencari nilai gaussian,  nilai  gaussian  dapat  di  hitung  pada setiap kelasnya. Dalam menghitung nilai gaussian dapat  dengan  memakai  rumus  seperti  pada gambar 6 dibawah ini:
Gambar 6. Rumus Nilai Gaussian
𝜗(3200000|𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟) = 1
√2𝜋.640267.7865 exp −(3200000−3261300) 2 2(640267.7865) 2
= 0.000496206
𝜗(3200000|𝑇𝑑𝑘 𝐿𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟) =
1
√2𝜋.328341.2417 exp −(3200000−3079166.67) 2
2(328341.2417) 2

## = 0.000650436
Perhitungan  diatas  telah  dihasilkan  nilai gussian  dari  masing-masing  atribut  pada  kelas keterangan. Untuk  mencari nilai gussian lainnya perhitungan  diatas  dapat  menjadi  referensi selanjutnya pada atribut yang lain.
Tabel 5. Sampel Data Testing
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 8 No 2 Desember 2022                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Peker jaan Statu s Peker jaan Peng hasil an Harg a Sew a Klasifik asi Pre dik si SWAS TA KONT RAK 3200 000 Lant ai 1 TIDAK LANCA R ? SWAS TA KONT RAK 3200 000 Lant ai 1 LANCA R ?

## 2. Hasil Rancangan Aplikasi
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan implementasi dari hasil perancangan sistem yang telah  dibuat.  Implementasinya  menjelaskan mengenai  tampilan  dari  aplikasi  prediksi kelancaran  pembayaran  sewa  Rusunawa  yang dapat  digunakan  oleh  petugas  administrasi  di Rusunawa. Aplikasi ini berperan dalam memprediksikan calon penghuni dalam kelancaran  pembayaran  sewa.  Untuk  masuk  di dalam  sistem  yang  dirancang  user  perlu melakukan verifikasi akun dengan cara login.
Gambar 7. Tampilan Dataset
Pada  tampilan  gambar  7,  menampilkan dataset  hasil  unggahan  user  kedalam  aplikasi yang  dibangun.  Dokumen  atau  dataset  yang diunggah  merupakan  dataset  yang  terlebih dahulu  dilakukan  proses cleaning .  Dataset  yang diunggah berupa data penghuni beberapa tahun belakang.
Gambar 8. Tampilan Insialisasi Data
Pada  tampilan  gambar  8,  sistem  akan melakukan  initial  proses  dengan  membagi  data menjadi atribut pendukung dan data label target. Dari tampilan sistem pada gambar diatas terlihat bahwa data terbagi menjadi 4 atribut pendukung yang  ditandai  dengan  warna  cream  dan  1  label target yang ditandai dengan warna biru.
Gambar 9. Tampilan Data Training
Gambar 10. Tampilan Data Testing
Dataset  dibagi  menjadi  2  bagian  yaitu data training sebesar 70% yang ditunjukkan pada gambar  9  dan  data  testing  sebesar  30%  yang ditunjukkan pada gambar 10.
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 8 No 2 Desember 2022                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Gambar 11. Tampilan Data Prediksi Gambar 12. Tampilan Confusion Matrix
Gambar 13. Tampilan Hasil Akurasi
Berdasarkan gambar 13 diatas menunjukkan bahwa hasil akurasi pada pengujian dengan  metode naive  bayes memiliki  hasil akurasi  sebesar  86.4%.  Dari  59  data  testing, terdapat 51 orang yang dinyatakan lancar dengan prediksi  lancar (True  Positive), tidak  terdapat orang  yang  dinyatakan  tidak  lancar  dengan prediksi tidak lancar (True Negative), terdapat 1 orang  yang  dinyatakan  tidak  lancar  dengan prediksi  lancar (False  Negative), dan  terdapat  7 orang  yang  dinyatakan  lancar  dengan  prediksi tidak  lancar (True  Negative). Selanjutnya  dapat dihitung recall dan precision dari confusion matrix pada gambar 12 yang didapat pada data testing tersebut sebagai berikut :
Recall = 51 (51+1) 𝑥 100% = 98,07%
Precision = 51 (51+7) 𝑥 100% = 87,93%

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian  yang  telah  dilakukan,  metode  naive bayes dapat memprediksikan kelancaran pembayaran  sewa  dengan  baik.  Dengan menggunakan dataset berupa 4 atribut pendukung  dan  1  atribut  label.  Dari  194  data pada dataset, data training diambil sebesar 70%
dan  data  testing  sebesar  30%.  Dengan  59  data testing, menghasilkan nilai akurasi sebesar 86,4%, Recall sebesar  98,07%  dan precision sebesar 87,93%.  Jumlah  persentase  pada  data  training dan data testing dapat mempengaruhi besar nilai akurasi.  Nilai  akurasi  yang  didapat  pada penelitian ini pun yang dapat dikatakan memiliki tingkat akurasi baik  sehingga penelitian prediksi yang dilakukan dapat dikatakan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 2019  Guswandi  &  Hadi,  “Prediksi Kelancaran  Pembayaran  Angsuran  Pada Koperasi  Dengan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” STMIK Indones. Padang , vol. 8, no. 2, p. 121, 2019.
[2] R.  Alfiani  and  Y.  Umaidah,  “Prediksi Kepuasan Customer Terhadap Performance  Terapis  Baby  Massage
Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes,”
Bina Insa. Ict J. , vol. 9, no. 1, p. 83, 2022, doi: 10.51211/biict.v9i1.1794.
[3] L. Setiyani, M. Wahidin, D. Awaludin, and S.  Purwani,  “Analisis  Prediksi  Kelulusan Mahasiswa  Tepat  Waktu  Menggunakan Metode  Data  Mining  Naïve  Bayes : Systematic Review,” Fakt. Exacta , vol. 13, no. 1, p. 35, 2020, doi: 10.30998/faktorexacta.v13i1.5548. [4] A.  Nuryana,  P.  Pawito,  and  P.  Utari, “Pengantar  Metode  Penelitian  Kepada Suatu Pengertian Yang Mendalam Mengenai Konsep Fenomenologi,”
Ensains  J. , vol. 2, no. 1, p. 19, 2019, doi: 10.31848/ensains.v2i1.148.
[5] T. Arifin and D. Ariesta, “Prediksi Penyakit Ginjal  Kronis  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier  Berbasis  Particle Swarm  Optimization,” J.  Tekno  Insentif , vol.  13,  no.  1,  pp.  26–30,  2019,  doi: 10.36787/jti.v13i1.97.
[6] M.  F.  Rifai,  H.  Jatnika,  and  B.  Valentino, “Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi  Microsoft  Office  Specialist (MOS),” Petir , vol. 12, no. 2, pp. 131–144,
2019, doi: 10.33322/petir.v12i2.471.
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 8 No 2 Desember 2022                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
[7] R.  T.  Aldisa  and  P.  Maulana,  “Analisis Sentimen  Opini  Masyarakat  Terhadap Vaksinasi  Booster  COVID-19  Dengan Perbandingan  Metode  Naive  Bayes, Decision Tree dan SVM,” Technol. Sci. , vol.
4,  no.  1,  pp.  106–109,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1581.
[8] A. Fitri Cahyanti, R. Saptono, and S. Widya Sihwi,  “Penentuan  Model  Terbaik  pada
Metode  Naive  Bayes  Classifier  dalam Menentukan  Status  Gizi  Balita  dengan Mempertimbangkan Independensi Parameter,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 4, no. 1, p. 28, 2016, doi:
10.20961/its.v4i1.1754.
[9] D. Marutho, “Perbandingan Metode Naive
Bayes , KNN , Decision Tree Pada Laporan Water  Level  Jakarta,” Manaj.  Inform.
AMIK JTC Semarang , vol. 15, no. 2, pp. 90– 97, 2019.
[10] I. W. Saputro and B. W. Sari, “Uji Performa Algoritma  Naïve  Bayes  untuk  Prediksi Masa  Studi  Mahasiswa,” Creat.  Inf.
Technol.  J. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  1,  2020,  doi:
10.24076/citec.2019v6i1.178.