## Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes Classifier
P S Dewi* 1 , C K Sastradipraja 2 , D Gustian 3
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Putra 123
Jl. Raya Cibolang No. 21, Cisaat Kabupaten Sukabumi, 43152, Jawa Barat, Indonesia 123 Putrisukmadewi97@gmail.com* 1 ,  cecep.kurnia@nusaputra.ac.id 2 , gustiandudih@nusaputra.ac.id 3
diterima: 9 September 2020 direvisi: 25 Februari 2021 dipublikasi: 1 Maret 2021

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sebuah  sistem  informasi  yang  dapat  menunjang perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  khususnya  tentang  promosi  jabatan  pada  PT.  Busana Indah Global. Hal ini dilatar belakangi oleh sulitnya menentukan layak tidaknya seorang karyawan yang telah dipromosikan untuk naik jabatan, dikarenakan sistem yang belum terkomputerisasi dan dokumen  data  karyawan  yang  bertumpuk.  Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data kenaikan jabatan karyawan di PT. Busana Indah Global dan metode yang digunakan adalah metode algoritma Naïve  Bayes  Classifier .  Dan  untuk  mengetahui  seberapa  baik  algoritma Naïve  Bayes Classifier digunakan  pada penelitian  ini,  maka  digunakan software RapidMiner  untuk  melakukan pengujian. Dari pengujian di RapidMiner menghasilkan nilai akurasi sebesar 91,67% dan nilai ROC sebesar 0,979 yang artinya algoritma Naïve Bayes Classifier sangat baik digunakan pada penelitian ini.  Setelah  melakukan  pengujian  menggunakan software RapidMiner  dan  mendapatkan  hasil pengujian, kemudian diimplementasikan ke dalam sebuah sistem menggunakan PHP dan MySQL yang  dirancang  untuk  melakukan  prediksi  kenaikan  jabatan.  Hasil  prediksi  yang  didapatkan  dari sistem  sudah  sesuai  dengan  hasil  perhitungan  yang  didapatkan  dari  software  RapidMiner  dan perhitungan  manual.  Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  bahwa  sistem  pendukung keputusan  yang  dibangun  ini  dapat  diaplikasikan  pada  PT.  Busana  Indah  Global  (BIG)  sehingga mampu mempermudah dalam menentukan kelayakan kenaikan jabatan bagi karyawannya.
Kata kunci: Keputusan; Jabatan; Algoritma; Naïve  Bayes Classifier

## Abstract
This research aims to build an information system that can support the company in decision-making, especially about the promotion of positions at PT. Global Beautiful Fashion. This is motivated by the  difficulty  of  determining  whether  or  not  an  employee  has  been  promoted  to  office,  due  to  an uncomputed system and stacked employee data documents. In this study, the data used is data on the promotion of employee positions at PT. Global Beautiful Clothing and the method used is the Naïve Bayes Classifier algorithm method. And to find out how well the Naïve Bayes Classifier algorithm was  used  in  this  study,  RapidMiner  software  was  used  to  conduct  testing.  RapidMiner's  testing yielded  an  accuracy  score  of  91.67%  and  a  ROC  value  of  0.979  which  means  the  Naïve  Bayes Classifier algorithm was very well used in this study. After testing using RapidMiner software and obtaining test results, it is then implemented into a system using PHP and MySQL designed to predict promotion.  The  prediction  results  obtained  from  the  system  are  following  the  calculation  results obtained from RapidMiner software and manual calculations.  Based on the research that has been done that  the  decision  support system built  can  be  applied to  PT.  Busana  Indah  Global  (BIG)  to make it easier to determine the feasibility of promotion for its employees.
Keywords: Decision; Position; Algorithm; Naïve Bayes Classifier

## 1. Pendahuluan
Di  zaman  sekarang  ini  seiring  dengan  perkembangan  teknologi  yang  sudah  semakin canggih dan globalisasi yang semakin berkembang pesat, membuat sumber daya manusia
(SDM)  dituntut  untuk  terus  meningkatkan skill dan  kemampuan  yang  dimiliki  supaya mereka  mampu  menghadapi  persaingan.  Pada  dasarnya,  SDM  adalah  faktor  penentu keberhasilan  kerja  di  suatu  perusahaan.  Sumber  daya  manusia  dalam  suatu  organisasi perusahaan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  untuk  mendukung  kemajuan  dan  kualitas perusahaan  dalam  mencapai  tujuan  [1]. Salah  satu  proses  penting  yang  sering  terjadi  di perusahaan adalah promosi kenaikan jabatan karyawan. Biasanya promosi kenaikan jabatan ini direkomendasikan oleh atasan atau pihak tertentu berdasarkan faktor kualitas kerja, masa kerja, perilaku dan absensi karyawan yang bersangkutan. Kenaikan jabatan merupakan suatu faktor  yang  sangat  penting  untuk  meremajakan  suatu  posisi  jabatan  agar  diduduki  oleh seseorang yang mempunyai kriteria-kriteria yang cocok untuk menempati suatu jabatan yang diusulkan [1].
PT.  Busana  Indah  Global  (BIG)  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  industri pakaian.  Setiap ada kekosongan jabatan perusahaan selalu mengadakan promosi kenaikan jabatan  karyawan  untuk  mengisi  kekosongan  tersebut  dan  juga  sebagai  salah  satu  bentuk apresiasi  perusahaan  kepada  karyawannya  atas  kinerja  mereka.    Akibatnya,  karyawan merasa dituntut untuk semakin meningkatkan kualitas kerja mereka agar bisa dipromosikan oleh  pihak  yang  bersangkutan.    Tapi  tentunya  perusahaan  memiliki  prosedur  dan  kriteria tertentu untuk memilih karyawan yang layak untuk naik jabatan, tidak hanya berdasarkan kualitas kerja saja. Namun permasalahan timbul ketika persaingan karyawan yang semakin ketat justru membuat pihak perusahaan sulit untuk menentukan apakah karyawan yang telah dipromosikan  untuk  naik  jabatan  tersebut  layak  atau  tidak,  karena  terkadang  pihak-pihak yang  bersangkutan  untuk  mempromosikan  karyawan  dan  pihak  HRD  tidak  mengikuti prosedur yang sudah ada.
Di sisi lain, perusahaan juga memiliki data-data tentang kenaikan jabatan karyawan yang bertumpuk, namun perusahan masih belum mampu mengelola data tersebut secara optimal. Bahkan pihak perusahaan itu sendiri belum menyadari bahwa tumpukan data-data tersebut bisa  dijadikan  sebuah  informasi  yang  berguna.    Untuk  membantu  mengelola  data-data tersebut dan menemukan informasi yang berguna, maka dilakukan menggunakan teknik data mining.  Karena data mining merupakan sebuah teknologi baru  yang sangat berguna bagi perusahaan untuk menemukan informasi yang sangat penting dan berguna untuk mendukung pengambilan  keputusan  penting  [2].  Data  mining  adalah  sebuah  proses  pencarian  secara otomatis informasi yang berguna dalam tempat penyimpanan data berukuran besar.  Salah satu fungsi data mining adalah memprediksi sebuah data berdasarkan data yang sudah ada sebelumnya  [3].    Adapun  manfaat  penggunaan  teknik  data  mining  tersebut,  diantaranya dapat  mempermudah  pihak  perusahaan  dalam  menentukan  layak  atau  tidaknya  karyawan tersebut untuk naik jabatan berdasarkan data-data yang sudah ada sebelumnya. Untuk lebih mempermudah  lagi,  maka  digunakan  metode  klasifikasi  data  mining.    Karena  teknik  ini dapat memberikan klasifikasi pada data baru dengan memanipulasi data yang ada yang telah diklasifikasi dengan menggunakan hasilnya untuk memberikan sejumlah aturan [3]. Metode klasifikasi  yang  digunakan  yakni Naïve  Bayes  Classifier .    Metode  ini  merupakan  metode klasifikasi  yang  berdasarkan  pada  Teorema Bayes ,  dimana  metode  ini  memanfaatkan perhitungan probabilitas dan statistika yang dapat digunakan untuk memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman   yang terjadi di masa sebelumnya [3]. Naïve Bayes Classifier terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat diaplikasikan ke dalam database  dengan  data  yang  besar  [4]. Naïve  Bayes  Classifier juga  memiliki  kinerja  yang sangat  baik  dalam  menangani  data  di  kehidupan  nyata  dan  dapat  mengambil  keputusan dengan sangat  baik,  sebagai  pertimbangan  yaitu pada penelitian Perbandingan Klasifikasi Tugas  Akhir  Mahasiswa  Jurusan  Teknik  Informatika  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes Classifier dan K- Nearest Neighbor .  Diketahui bahwa hasil akurasi Naïve Bayes Classifier
lebih baik dibandingkan dengan k- Nearest Neighbor yakni sebesar 87% [5].  Maka dari itu penulis  akan  mencoba  kembali  menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier untuk pengambilan  keputusan  layak  atau  tidaknya  seorang  karyawan  yang  telah  dipromosikan untuk naik jabatan.

## 2. Kajian Pustaka
2.1. Penelitian Terkait
Penelitian terkait pertama diperoleh dari jurnal  Penerapan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes Untuk Data Status Huni Rumah Bantuan Dana Rehabilitasi Dan Rekonstruksi Pasca Bencana  Erupsi  Gunung  Merapi  2010  yang  diteliti  oleh Nurhadi  Wijaya .  Penelitian  ini menyimpulkan bahwa algoritma klasifikasi Naive Bayes dapat diterapkan untuk melakukan klasifikasi data status huni bantuan dana rumah rehab rekon pasca bencana erupsi Merapi 2010 dengan hasil akurasi klasifikasi mencapai nilai sebesar 89,59%.  Hasil performa akurasi klasifikasi diperoleh nilai AUC ( Area Under the ROC curve ) sebesar 0,826, maka Algoritma Naive Bayes dapat diterapkan untuk mengklasifikasi data status huni hunian rumah bantuan dana rumah (BDR) rehab rekon pasca erupsi Merapi 2010 dengan kategori baik [6].
Penelitian  terkait  kedua  diperoleh  dari  jurnal  Implementasi  Data  Mining  Dengan Algoritma Naïve Bayes Pada Penjualan Obat yang diteliti oleh Herry Derajad Wijaya dan Saruni  Dwiasnati.  Penelitian  ini  menyimpulkan  bahwa  Pengujian  pada  data  rekapitulasi penjualan obat dengan proses mining Algoritma Naïve Bayes menghasilkan tingkat accuracy dengan nilai 88,00%, dimana dalam pengujian model data, keseluruhan dataset digunakan sebagai data testing . Penelitian ini dilakukan menggunakan tools Rapidminner pada dataset penjualan obat dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes [7].
Penelitian terkait kedua diperoleh dari jurnal implementasi algoritma Naïve Bayes pada dataset hepatitis menggunakan RapidMiner yang diteliti oleh Deny Novianti . Penelitian ini menyimpulkan  bahwa  Metode Naive  Bayes termasuk  algoritma  yang  akurat  untuk memprediksi karena hasil akurasi menggunakan RapidMiner menunjukkan lebih dari 50% yaitu sebesar 76,77% [8].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  informasi  yang  spesifik  guna  membantu manajemen dalam mengambil  keputusan, dengan persoalan  yang bersifat  semi terstruktur secara efektif dan efisien, namun tidak menggantikan fungsi pengambilan keputusan dalam membuat keputusan [9].
Menurut Kusrini (2007), tujuan dari sistem pendukung keputusan adalah:
a. Membantu manajer dalam pengambilan keputusan atas masalah semistruktur
b. Memberikan  dukungan  atas  pertimbangan  manajer  dan  bukannya  dimaksudkan  untuk menggantikan fungsi manajer
c. Peningkatan produkivitas
d. Berdaya saing

## 2.3. Data Mining
Gartner Group, data mining adalah proses menemukan hubungan baru yang mempunyai arti,  pola  dan  kebiasaan  dengan  memilah-milah  sebagian  besar  data  yang  dismpan  dalam media penyimpanan dengan menggunakan teknologi pengenalan pola seperti teknik statisik dan  matematika.  Data  mining  merupakan  gabungan  dari  beberapa  disiplin  ilmu  yang menyatuan  teknik  dari  pembelajaran  mesin,  pengenalan  poa,  statistik,  database  dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database besar [10].
Sebagai suatu rangkaian proses, tahap-tahap dalam Data Mining menurut Saleh (2015) adalah sebagai berikut [11]. a. Pembersihan data (Data Cleaning )
Pembersihan data merupakan proses menghilangkan noise dan data yang tidak konsisten atau data tidak relevan.
b. Integrasi data ( Data Integration )
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data  dari  berbagai database ke  dalam  satu database baru.
c. Seleksi data (Data Selection)
Data yang ada pada database terkadang tidak semuanya dipakai, oleh karena itu hanya data yang sesuai untuk dianalisis yang akan diambil dari database .
d. Transformasi data ( Data Transformation ) Data diubah atau digabung ke dalam satu database yang sesuai untuk diproses dalam data mining .
e. Proses Mining
Merupakan suatu proses utama saat metode diterapkan untuk menemukan pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
f. Evaluasi pola (Pattern Evaluation)
Untuk mengidentifikasi pola-pola menari ke dalam knowledge based yang ditemukan.
g. Presentasi pengetahuan (Knowledge Presentation)
Merupakan visualisasi dan penyajian pengetahuan mengenai metode yang digunakan.

## 2.4. Metode Klasifikasi
Menurut  Prasetyo,  klasifikasi  merupakan  suatu  pekerjaan  menilai  objek  data  untuk memasukannya ke dalam kelas tertentu dari sejumlah kelas yang tersedia. Dalam klasifikasi ada dua pekerjaan utama yang dilakukan, yaitu pembangunan model sebagai prototipe untuk disimpan  sebagai  memori  dan  penggunaan  model  tersebut  untuk  melakukan pengenalan/klasifikasi/prediksi pada suatu objek data lain agar diketahui di kelas mana objek data tersebut dalam model yang sudah disimpannya [11].
Algoritma klasifikasi  yang banyak digunakan secara luas,  yaitu Decision/classification trees,  Bayesian  classifiers/  Naïve  Bayes  classifiers,  Neural  networks, Analisa  Statistik, Algoritma  Genetika ,  Rough  sets,  k-nearest  neighbor,  Metode  Rule  Based,  Memory  based reasoning, dan Support vector machines (SVM) [4].

## 2.5. Metode Naïve Bayes Classifier
Merupakan  salah  satu  algoritma  pemecahan  masalah  yang  termasuk  ke  dalam  metode klasifikasi pada data mining. Naïve Bayes Classifier mengadopsi ilmu statistika yaitu dengan menggunakan  teori  kemungkinan  (probabilitas)  untuk  menyelesaikan  sebuah  kasus Supervised Learning , artinya dalam himpunan data terdapat label, class atau target sebagai acuan atau gurunya.
Naïve Bayes Classifier dalam konsep penyelesaiannya tidak jauh beda dengan konsep K- Nearest  Neighbor .  Seperti  kita  ketahui  bahwasannya  dalam  metode  klasifikasi  terdapat beberapa fase penyelesaian  yaitu dimulai dari training dan diakhiri  dengan proses testing sehingga dihasilkan sebuah keputusan yang akurat.
Persamaan Teorema Bayes
P (H|X) = P (X|H) P (H) …………………. (1) P (X) Keterangan: X: sampel data yang memiliki kelas (label) yang tidak diketahui

## H: hipotesa bahwa X adalah data kelas label
P (H): peluang dari hipotesa H P (X): peluang dari data sampel yang diamati P (X|H): peluang dari data sampel X bila diasumsikan bahwa hipotesa benar Sehingga Naïve  Bayes  Classifier dapat  didefinisikan  juga  sebagai  metode    klasifikasi yang  berdasarkan  teori  probabilitas  dan  teorema  bayesian  dengan  asumsi  bahwa  setiap variabel  atau  parameter  penentu  keputusan  bersifat  bebas  (independence)  sehingga keberadaan setiap variabel tidak ada kaitannya dengan atribut yang lain [3].

## 2.6. Probabilitas
Probabilitas  merupakan  besarnya  kesempatan  (kemungkinan)  suatu  peristiwa  akan terjadi.  Berdasarkan  pengertian  probabilitas  tersebut  terdapat  beberapa  hal  yang  penting, yaitu  besarnya  kesempatan  dan  peristiwa  akan  terjadi.    Semakin  kecil  probabilitas  suatu peristiwa, semakin kecil kesempatan peristiwa tersebut  akan terjadi.   Sebaliknya semakin besar probabilitas suatu peristiwa, semakin besar kesempatan peristiwa tersebut akan terjadi [12].

## 2.7. RapidMiner
Rapidminer merupakan  salah  satu software  data  mining pengolahan  data  set  untuk mencari pola data sesuai dengan tujuan dari pengolahan data tersebut, tidak semua algoritma yang ada dapat sesuai atau dapat mengolah data set yang ada, harus dilakukan penyesuaian pola data dan sesuai dengan tujuan dari pengolahan data tersebut [13].

## 3. Metode Penelitian
3.1. Tahapan Penelitian
3.1.1. Tahap Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data tentang teori-teori yang berhubungan dengan metode Naïve  Bayes  Classifier, data  karyawan  di  perusahaan,  cara  perhitungan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier .  Semua  proses  pengumpulan  data  diperoleh  dari  studi  pustaka, wawancara, dan observasi, yang dijelaskan sebagai berikut:
1. Studi Pustaka
Tahapan studi pustaka dilakukan untuk mengumpulkan data atau informasi yang relevan dengan penelitian ini.  Seperti pengumpulan informasi dari buku, internet, dan lainnya. Studi  pustaka  diperlukan  untuk  memilih  data  yang  berkaitan  dengan  penelitian  seperti metode Naive Bayes Classifier.
2. Wawancara Tahapan  wawancara  ini  adalah  pengumpulan  data  melalui  proses  wawancara  dengan mengajukan  pertanyaan-pertanyaan  kepada  pihak  perusahaan  yang  bersangkutan. Pertanyaan  yang  diajukan  adalah  pertanyaan  yang  bersifat  fleksibel  untuk  mengetahui mekanisme pemilihan karyawan yang layak untuk naik jabatan.
3. Observasi
Tahapan observasi ini adalah pengumpulan data melalui proses pengamatan objek secara langsung, agar bisa mengetahui alur kerja yang terjadi pada objek yang akan diteliti.

## 3.1.2. Tahap Pengolahan Data
1. Seleksi Data
Pada tahap ini dilakukan penyeleksian data yang akan digunakan pada proses data mining dan disimpan di dalam suatu berkas, terpisah dari basis data operasional.
2. Pemilihan Data
Yang  dilakukan  pada  tahap  ini  adalah  dengan  membuang  duplikasi  data  dan menghilangkan beberapa atribut yang tidak dipakai. Pada data karyawan ini ada 9 atribut dan  tidak  semua  atribut  tersebut  digunakan  untuk  memprediksi  kenaikan  jabatan karyawan. Dari 9 atribut, hanya 7 atribut yang dipakai dan 2 atribut yang dihapus adalah alamat dan bagian.
3. Transformasi Data
Yang dilakukan pada tahap ini adalah mentransformasikan bentuk data yang belum jelas ke dalam bentuk data yang valid dan siap untuk dilakukan proses data mining.
4. Data Mining Pada  tahap  ini,  yang  dilakukan  adalah  melakukan  perhitungan  data  mining  dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier untuk menghasilkan nilai akurasi data.
5. Interpretasi
Pada tahap ini dilakukan proses pembentukan hasil keluaran prediksi kenaikan jabatan karyawan.

## 3.1.3. Peracangan Algoritma
1. Menentukan data karyawan.
2. Menghitung probabilitas perkelas
3. Menghitung  probabilitas  data  latih  dengan  mengalikan  semua  probabilitas  perkelas  di data latih.
4. Bandingkan probabilitas akhir, lalu pilih probabilitas yang nilainya paling tinggi.
5. Selesai
3.2. Desain Sistem
3.2.1. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram adalah  suatu  model  yang  bertujuan  menjelaskan  alur  atau  proses sistem  yang  dibuat  dengan  menggunakan  simbol. Use  Case  Diagram prediksi  kenaikan jabatan karyawan ini menjelaskan tentang alur interaksi sistem yang akan dibangun untuk memprediksi kenaikan jabatan karyawan. Use Case Diagram ini mencakup semua sistem dari mulai aktor dan interasksi Use Case nya. Berikut adalah Use Case Diagram prediksi kenaikan jabatan karyawan sebagaimana dapat dilihat pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Use Case Diagram Prediksi Kenaikan Jabatan Karyawan
Pada tabel 1 di bawah ini merupakan penjelasan dari use case diagram disertai dengan aktivitas dari setiap aktornya.
Tabel 1.  Deskripsi Use Case No Use Case Aktivitas 1 Login Melakukan login ke sistem yang menampilkan halaman utama sistem.
2 Melihat Data Training Melihat Data Training , menambah Data Training,
mengubah Data Training dan menghapus Data Training .
3 Melihat Data Testing
Melihat data testing , menambah data testing , mengubah data testing dan menghapus data testing .
4 Melihat Hasil Prediksi  Melihat hasil prediksi dari data testing yang diinput.
5 Menguji Data Testing
Menginput data testing dan diuji menggunakan metode algoritma Naïve Bayes Classifier. 6 Log Out Keluar dari sistem.

## 3.2.2. Class Diagram
Class Diagram menggambarkan beberapa class yang terdapat di dalam sistem pendukung keputusan  kenaikan  jabatan  karyawan  yang  saling  berhubungan.  Berikut  ini  adalah Class Diagram sistem  pendukung  keputusan  kenaikan  jabatan  karyawan  sebagaimana  tertuang pada gambar 2 berikut ini.
Gambar 2. Class Diagram Prediksi Kenaikan Jabatan Karyawan

## 3.2.3. Activity Diagram
Activity Diagram adalah  penjelasan  dan  deskripsi  beberapa  alur  kegiatan  sistem  yang  sedang didesain, bagaimana alur dari masing-masing dimulai, sebuah keputusan bisa terjadi, serta seperti apa  mereka  berakhir.  Pada  gambar  3  di  bawah  ini  merupakan activity  diagram prediksi  sistem pendukung keputusan kenaikan jabatan karyawan.
Gambar 3. Activity Diagram Prediksi Kenaikan Jabatan Karyawan

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1. Data Penelitian
Pada  penelitian  ini  data  penelitian  diklasifikasikan  ke  dalam  2  bagian  yaitu, Data Training dan data testing , dimana pada Data Training yang digunakan adalah sebanyak 84 data dan data testing sebanyak 24 data. Klasifikasi data sudah melalui proses data mining menggunakan aplikasi RapidMiner.

## 4.2. Perhitungan Naïve Bayes Classifier
Proses dalam pengolahan data ini menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier yang bertujuan untuk mengetahui hasil dari data yang diteliti dalam membantu perusahaan untuk memprediksi  kenaikan  jabatan  karyawan. Data  Training merupakan  data  yang  sudah  ada sebelumnya  berdasarkan  fakta  yang  sudah  terjadi  dan  digunakan  untuk  proses learning dalam Naïve  Bayes  Classifier. Sedangkan  data testing adalah  data  yang  akan  diuji  pada proses pengujian.  Adapun kriteria  yang dibutuhkan pada  proses  perhitungan Naïve Bayes Classifier tersaji pada tabel 2 berikut.
Tabel 2. Kriteria Karyawan No Kriteria Kategori 1 Kualitas Kerja Baik Kurang Baik 2 Masa Kerja (Tahun) <3 >=3 3 Perilaku Baik Kurang Baik 4 Absensi (Perbulan) <3 >=3
Berikut ini merupakan beberapa sampel dari Data Training sebagaimana tersajikan pada gambar 4 di bawah ini:

## Gambar 4.  Sampel Data
Misal  ingin  diketahui  status  kenaikan  jabatan  seorang  karyawan  dengan  lama  bekerja kurang dari 3 tahun, kualitas kerja yang baik, perilaku yang baik dan absensi kurang dari 3.
(a) Menghitung nilai probabilitas kelas
P (Ya) =  Ya / Jumlah Total = 54 / 84 = 0,690
P (Tidak) =  Tidak / Jumlah Total =  26/84 = 0,309
(b) Menghitung nilai probabilitas atribut pada data testing untuk kelas “Ya”
P (Lama Bekerja ”<3” | Ya) = 14/58 = 0,241 P (Kualitas kerja “Baik” | Ya) = 52/58 = 0,896 P (Perilaku “Baik” | Ya) = 55/58 = 0,948 P (Absensi “<3” | Ya) = 40/58 = 0,689 (c) Menghitung nilai probabilitas atribut pada data testing untuk kelas “Tidak” P (Lama Bekerja ”<3” | Tidak) = 6/26 = 0,230 P (Kualitas kerja “Baik” | Tidak) = 7/26 = 0,269 P (Perilaku “Baik” | Tidak) = 11/26 = 0,423 P (Absensi “<3” | Tidak) = 10/26 = 0,384
(d) Menghitung nilai probabilitas akhir
P (Lama Bekerja ”<3” | Ya) * P (Kualitas kerja “Baik” | Ya) * P (Perilaku  “Baik” | Ya)
* P (Absensi “<3” | Ya) * P (Ya)
= 0,241 * 0,896 * 0, 948 * 0, 689 * 0,690 = 0,108
P (Lama Bekerja ”<3”| Tidak)  * P (Kualitas kerja “Baik” | Tidak) * P (Perilaku  “Baik” | Tidak)  * P (Absensi “<3” | Tidak) * P (Tidak) = 0, 230 * 0, 269 * 0, 423 * 0, 384 * 0,309 = 0,003
Karena P (X | Cya > P (X | Ctidak) maka seorang karyawan dengan lama bekerja kurang dari 3 tahun, kualitas kerja yang baik, perilaku yang baik dan absensi kurang dari 3 diprediksi naik jabatan.

## 4.3. Pengujian Data
NIK Nama Jenis  Kelamin Lama Bekerja (tahun) Kualitas Kerja Perilaku Absensi Naik Jabatan BIG-06189 Wiwin Yulianti Perempuan <3 Baik Baik <3 Ya BIG-04414 Sumirah Perempuan <3 Baik Baik <3 Ya BIG-03829 Andri Sunandar Laki-laki <3 Baik Baik <3 Ya BIG-03834 Indra Permana Laki-laki <3 Baik Baik >=3 Tidak BIG-04220 Sumarni Rahmawati Perempuan <3 Baik Baik <3 Ya BIG-04527 Ratna Juwita Perempuan >=3 Kurang Baik Baik >=3 Tidak BIG-11414 Rina Rismawati Perempuan >=3 Kurang Baik Kurang Baik <3 Tidak BIG-17511 Muhartini Perempuan <3 Baik Baik <3 Ya BIG-17742 Esih Perempuan <3 Baik Baik <3 Ya BIG-18463 Olis Pertiwi Perempuan <3 Baik Kurang Baik <3 Tidak BIG-18591 Risna Purnamasari Perempuan >=3 Kurang Baik Kurang Baik >=3 Tidak BIG-19134 Iis Syamsiah Perempuan >=3 Kurang Baik Baik >=3 Tidak BIG-19770 Silvi Lisnawati Perempuan >=3 Baik Kurang Baik <3 Ya BIG-20292 Miawati Perempuan >=3 Baik Kurang Baik <3 Ya BIG-20651 Parid Laki-laki <3 Baik Baik <3 Ya BIG-21984 Dede Laki-laki >=3 Baik Kurang Baik <3 Ya BIG-20649 Andri Sunandar Laki-laki >=3 Baik Baik <3 Ya BIG-17144 Sumarni Rahmawati      Perempuan >=3 Kurang Baik Baik <3 Ya BIG-17905 Wiwi Winarti Perempuan >=3 Baik Baik <3 Ya BIG-20628 hajar Sari Hastuti Perempuan >=3 Baik Kurang Baik >=3 Tidak BIG-17143 Lina Marlina Perempuan >=3 Kurang Baik Baik >=3 Tidak BIG-16126 Suryati Perempuan >=3 Baik Baik <3 Ya BIG-17054 Yani Permatasari Perempuan >=3 Baik Baik >=3 Ya BIG-17052 Ida Nuraida Perempuan >=3 Baik Baik <3 Ya BIG-17053 Yuyun Yulianti Perempuan >=3 Baik Kurang Baik >=3 Tidak BIG-17055 Eros Rosmawati Perempuan >=3 Baik Baik <3 Ya BIG-14540 Lilis Suryani Perempuan >=3 Kurang Baik Baik <3 Ya BIG-14585 Dedah Zubaedah Perempuan >=3 Baik Baik <3 Ya BIG-14605 Ega Mustika Perempuan >=3 Baik Baik <3 Ya BIG-14639 Nurmayani Perempuan >=3 Kurang Baik Kurang Baik <3 Tidak BIG-14836 Enung Perempuan >=3 Kurang Baik Kurang Baik >=3 Tidak BIG-14867 Ipur Laki-laki >=3 Kurang Baik Kurang Baik <3 Tidak BIG-14897 Heni sumartini Perempuan >=3 Kurang Baik Baik <3 Ya BIG-14907 Nani Nuraeni Perempuan >=3 Kurang Baik Baik <3 Ya BIG-14908 Pia Sopiah Perempuan >=3 Baik Kurang Baik <3 Ya BIG-15028 Danih Rusmawan Laki-laki >=3 Baik Kurang Baik >=3 Tidak BIG-15029 Siti Fatimah Perempuan >=3 Kurang Baik Kurang Baik >=3 Tidak BIG-15034 Ratna Suminar Perempuan >=3 Kurang Baik Baik >=3 Tidak BIG-15061 Indra Permana Laki-laki >=3 Baik Baik >=3 Ya BIG-15104 Teti Karyati Perempuan >=3 Baik Baik >=3 Ya BIG-15146 Maman Surahman Laki-laki >=3 Baik Baik >=3 Ya BIG-15188 Taufik Hidayat Laki-laki >=3 Baik Baik >=3 Ya
Untuk  mengetahui  seberapa  baik  metode Naïve  Bayes  Classifier digunakan  pada penelitian ini,  maka digunakan software RapidMiner untuk melakukan pengujian. Pengujian dilakukan dengan menggunakan Data Training yang berjumlah 84 data dan data testing 24 sampel data.

## a. Naïve Bayes Classifier
Proses  pengujian data rapidminer terdapat  pada  gambar 5  di  bawah ini berikut dengan penjelasannya.

## Gambar 5.  Proses Pengujian Naïve Bayes Classifier
Pada  gambar  diatas  menunjukan  bahwa  proses  pengujian  ditambahkan  operator  apply model dan performance. Operator apply model digunakan untuk  menerapkan model pada data  testing  yang  telah  dilatih  sebelumnya  meggunakan Data  Training .  Operator  apply model bertujuan untuk mendapatkan prediksi pada data testing dan hasil dari apply model diteruskan ke operator performance untuk dilakukan pengujian tingkat akurasinya. Setelah proses pengujian data testing selesai, keluarlah hasil akurasi data seperti pada gambar 6 di bawah ini.
Gambar 6.  Hasil Akurasi Pengujian Naïve Bayes Classifier
Pada gambar diatas, tercatat bahwa hasil akurasi Naïve Bayes Classifier dari data testing yakni 91,67% dengan presentasi class recall ya 100% dan tidak 81,82% dengan nilai masing- masing class precission ya 86,67% dan tidak 100%.
b. Kurva ROC
Setelah dilakukan proses data testing dan melihat hasil akurasi data testing, dilanjutkan dengan  melihat  kurva  ROC  sebagaimana  ditampilkan  pada  gambar  7  di  bawah  ini.
Performance keakurasian AUC menurut Gorunescu: 2010 dapat diaplikasikan menjadi lima kelompok yaitu:
 0,90 – 1,00 = Exellent Classification / Unggul
 0,80 – 0,90 = Good Classification / Baik
 0,70 – 0,80 = Fair Classification / Cukup
 0,60 – 0,70 = Poor Classification / Kurang
 0,50 – 0,60 = Failure Classification / Gagal

## Gambar 7.  Kurva ROC
Nampak bahwa Kurva ROC dari perhitungan Naïve Bayes Classifier menggunakan data testing sekitar 0,979, hal ini dapat dikatakan kategori Excellent Classification.

## 4.4. Implementasi Sistem
a. Login Sistem SPKKJ
Tampilan login seperti  pada  gambar  8  di  bawah  ini  merupakan  sistem  yang  dibangun hanya  terdapat  satu  level  yaitu  untuk  admin  saja.  Untuk  dapat login harus  memasukkan username dan password terlebih dahulu.
Gambar 8.  Tampilan Halaman Login
b. Halaman Menu Utama Sistem
Halaman  menu  utama  adalah  halaman  awal  yang  akan  ditampilkan  setelah  dilakukan login,  pada  halaman  menu  utama  terdapat  menu-menu  yang  terdapat  di  sidebar,  dan menampilkan dashboard berupa jumlah Data Training dan data testing. Berikut merupakan halaman antarmuka menu utama yang tertuang pada gambar 9 berikut ini.
Gambar 9.  Tampilan Halaman Menu Utama Sistem (Dashboard)
c. Data Training
Pada halaman Data Training seperti pada gambar 10 di bawah ini, sistem menampilkan tabel  data  karyawan  sebagai Data  Training ,  sistem  bisa  mengedit,  menghapus,  mencari, mengimport, dan menginput Data Training.
Gambar 10.  Tampilan Halaman Data Training

## d. Data Testing
Pada halaman data testing sistem seperti pada gambar 11 di bawah ini menampilkan tabel data karyawan sebagai data testing , sistem bisa mengedit, menghapus, mencari, mengimport, dan menginput data testing .

## Gambar 11.  Tampilan Halaman Data Testing
e. Hasil Prediksi
Pada halaman hasil prediksi seperti pada gambar 12 di bawah ini, sistem menampilkan hasil prediksi dari data testing yang sudah diinput sebelumnya dan detail perhitungannya.

## Gambar 12.  Tampilan Halaman Hasil Prediksi

## 4.4. Pengujian Sistem
Pengujian sistem merupakan tahap yang paling penting untuk mengetahui apakah sistem yang  dibuat  berjalan  dengan  baik  atau  tidak.  Pengujian  sistem  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah pengujian Black Box Testing. Pengujian Black Box Testing yaitu suatu metode dari perancangan data yang akan diuji berdasarkan atas spesifikasi perangkat lunak yang tersedia. Pada mekanismenya Black Box Testing ini dilakukan untuk menguji fungsi sistem  dan  operasinya,  menguji  apakah input dan  outputnya  sudah  sesuai  dengan  yang diharapkan dan  tidak ada kesalahan  dalam  proses menjalankannya [14]. Berikut merupakan uraian dari scenario pengujian yang dilakukan sebagaimana tertuang pada table 3 di bawah ini.
Tabel 3. Skenario Pengujian No Skenario Pengujian Yang Diharapkan Kesimpulan 1 Mengisi username dan password dengan benar Valid dan masuk ke menu utama Valid
2 Tambah Data Training , lalu klik “simpan” Berhasil dan menampilkan pesan “data telah ditambahkan” Valid 3 Sistem melakukan proses edit Data Training Berhasil dan memunculkan pesan “ data telah diedit” Valid 4 Sistem melakukan proses delete Data Training Data Training akan otomatis terhapus Valid 5 Tambah data testing (Data yang diinput lengkap dan benar), lalu klik “simpan” Berhasil dan menampilkan pesan “ data telah ditambahkan” Valid 6 Sistem melakukan proses edit Berhasil dan memunculkan pesan “ data telah diedit” Valid 7 Sistem melakukan proses delete data testing Data testing akan otomatis terhapus Valid 8 Sistem melakukan proses prediksi   Sistem berhasil menampilkan detail perhitungan dan  data hasil prediksi Valid

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang berkaitan dengan prediksi kenaikan jabatan karyawan di PT. Busana Indah Global, maka peneliti dapat menyimpulkan bahwa setelah melakukan  penguijian pada software RapidMiner, tingkat akurasi yang dihasilkan menggunakan  metode Naive Bayes Classifier sebesar 91,67 %,  ini menunjukkan bahwa model yang dihasilkan sangat baik.  Dan dengan nilai kurva ROC sebesar 0,979 yang berarti model  yang  dihasilkan  semakin  baik.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Naive Bayes  Classifier merupakan  metode  klasifikasi  yang  direkomendasikan  untuk  melakukan prediksi  kenaikan  jabatan  karyawan.  Dan  pengujian  aplikasi  sistem  yang  telah  dibuat menggunakan Black  Box  Testing menghasilkan  hasil  valid.    Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa sistem yang telah dibuat mampu diimplementasikan sesuai dengan tujuannya yaitu melakukan analisa prediksi kenaikan jabatan karyawan.

## Daftar Pustaka
[1] A.  Muqtadir  and  I.  Purdianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan Menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus di PT. Industri Kemasan Semen Gresik),” Tek. Inform. Univ. PGRI Ronggolawe , 2013.
[2] Anief Rufiyanto, “DATA MINING.”
[3] D. Nofriansyah, “Algoritma Data Mining Dan Pengujian.”
[4] H. Annur, “Klasifikasi Masyarakat Miskin Menggunakan Metode Naive Bayes,” Ilk. J. Ilm. , 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[5] Yusra, D. Olivita, and Y. Vitriani, “Perbandingan Klasifikasi Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan  Teknik  Informatika  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan  K- Nearest Neighbor,” Sains, Teknol. dan Ind. , 2016, doi: 10.1002/mame.201200226.
[6] N. Wijaya, “Penerapan Algoritma Klasifikasi Naive Bayes Untuk Data Status Huni Rumah Bantuan Dana Rehabilitasi Dan Rekonstruksi Pasca Bencana Erupsi Gunung Merapi 2010,” 2019.
[7] H. D. Wijaya and S. Dwiasnati, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes pada Penjualan Obat,” J. Inform. , 2020, doi: 10.31311/ji.v7i1.6203.
[8] D.  Novianti,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Pada  Dataset  Hepatitis Menggunakan RapidMiner,” vol. XXI, 2019.
[9] D.  Gustian,  M.  Nurhasanah,  and  M.  Arip,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan  Karyawan  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process,” J.  Komput. Terap. , 2019, doi: 10.35143/jkt.v5i2.3336.
[10]  Yuli Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform.
[11]  M. Sabransyah, Y. N. Nasution, and F. D. T. Amijaya, “Aplikasi Metode Naive Bayes dalam Prediksi Risiko Penyakit Jantung,” EKSPONENSIAL , vol. 8, 2017.
[12]  M. P. Sudaryono, Statistika Probabilitas - Teori dan Aplkasi . Yogyakarta: CV Andi Offset, 2012.
[13]  D.  Wahyudi,  M.  K.  A.Haidar  Mirza,S.T.,  and  M.  K.  Merrieayu  P.H., “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  DENGAN  NAIVE  BAYES  CLASSIFIER UNTUK  MENDUKUNG  STRATEGI  PROMOSI  (Studi  kasus  Universitas  Bina Darma Palembang).”
[14]  C. K. Sastradipraja, D. Gustian, and S. D. Antadipura, “Perencanaan Strategi Sistem Informasi Penjualan Menggunakan Pendekatan Togaf Adm,” vol. 4, 2019.