Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i1.1532

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 1, Juli 2022, pp 57−65
Prototype  Sistem  Informasi  Publik  dan  Prediksi  Produksi  Karet Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Website
Cindi Wulandari 1,* , Fido Rizki 2 , Ayu Lestari 2
1 Fakultas Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
2 Fakultas Komputer, Program Studi Informatika, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1,* cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id, 2 fidorizki@univbinainsan.ac.id, 3 ayu_lestari@univbinainsan.ac.id
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Article History: Received : Mei 15, 2022 Accepted : Jul 30, 2022 Published  : Jul 31, 2022 Masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  saat  ini  informasi  publik  kepada  setiap masyarakat  desa  tidak  dilakukan  secara  efektif  karena  informasi  publik  dilakukan secara langsung sehingga  masyarakat  yang ingin mengetahui informasi desa harus datang secara langsung ke kantor Desa Ngestiboga 1. Untuk proses dalam pelayanan surat-surat  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat  melalui  proses  yang  panjang. Masyarakat harus mengurus misalkan surat pengantar dari ketua dusun dan kemudian diteruskan ke Kantor Desa Ngestiboga 1, dimana untuk melakukan proses pelayanan tersebut  untuk  mengurus  surat-surat  tersebut  terasa  berat  oleh  masyarakat  karena melalui proses yang panjang. Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data dengan  cara  melakukan  observasi  ke  Desa  Ngestiboga  1  Kecamatan  Jayaloka, wawancara dengan staf ataupun Kepala Desa Ngestiboga 1 Kecamatan Jayaloka dan literatur pada buku yang berhubungan dengan judul penulis. Hasil Penelitian yaitu Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Publik  dan  Prediksi  Produksi  Karet,  aplikasi dibangun  dengan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan  MYSQL  sebagai  database aplikasi  serta  interface  aplikasi  dibangun  berbasis  Website  serta  naive  bayes  akan digunakan  sebagai  algoritma  untuk  prediksi  produksi  karet.  Dapat  disimpulkan bahwa sistem dapat memberikan informasi serta pelayanan publik secara online pada masyarakat  Desa  Ngestiboga1  Kecamatan  Jayaloka  serta  menerapkan  Algoritma Naive  Bayes  schingga  menghasilkan  informasi  produksi  karet  dimasa  yang  akan datang
Kata Kunci : Rancang Bangun; Sistem Informasi ; Naive Bayes; Website
K ORESPONDENSI
Email: cindi_wulandari@univbinainsan.ac.id

## A B S T R A C T
The  problem  in  this  research  is  currently,  public  information  to  every  village community is not carried out effectively because public information is carried out directly so that people who want to know village information must come directly to the Ngestiboga Village office 1. For the process of serving the letters needed by the community through a long process. The community must take care of, for example, a cover letter from the head of the hamlet and then forward it to the Ngestiboga 1 Village Office, where to carry out the service process to take care of the letters is difficult  for  the  community  because  it  is  a  long  process.  This  study  used  data collection  methods  by  conducting  observations  in  Ngestiboga  1  Village,  Jayaloka District, interviews with staff or the head of Ngestiboga 1 Village, Jayaloka District and literature on books related to the author's title, The results of the research are Public  Information  System  Design  and  Rubber  Production  Prediction,  the application  is  built  using  the  PHP  programming  language  with  MYSQL  as  the application database  and  the  application  interface  is  built  based  on  a  Website  and nave Bayes will be used as an algorithm for rubher production prediction. It can be concluded that the system can provide information and public services online to the community  of  Ngestiboga  I  Village,  Jayaloka  District  and  apply  the  Naive  Bayes Algorithm so as to produce information on rubber production in the future.
Keywords : Design and Build; Information Systems; Naive Bayes; Websites

## 1. PENDAHULUAN
Peran Teknologi Informasi memiliki peranan penting pada setiap bidang baik pada pemerintahan ataupun pada dunia bisnis  yang  berkembang  semakin  cepat  disetiap  harinya. Berbagai  kemudahan,  kenyamanan  dan  hal-  hal  lain  yang tidak mungkin dilakukan di masa lalu telah terjadi sekarang. Salah satunya dengan memaksimalkan pengolahan data dengan  memanfaatkan  Teknologi  Informasi.  Pengelolaan  data  yang  baik  akan  berdampak  besar  bagi  perusahaan.
Pengolahan  data  di  gunakan  untuk  mendeskripsikan  perubahan  bentuk  data  menjadi  informasi  yang  memiliki kegunaan.
Pengolahan data adalah manipulasi data data kedalam bentuk yang lebih berguna[1]. Informasi dari pelayanan publik membantu  organisasi  pemerintahan  untuk  dapat  menyampaikan  informasi  penting  kepada  setiap  masyarakat  baik informasi pelayanan ataupun informasi umum lainnya. Dimana akan dapat dilakukan secara langsung maupun tidak langsung untuk memenuhi kebutuhan dengan layanan yang baik. Informasi yang dapat diakses oleh publik dibutuhkan informasi yang cepat dan tepat waktu, tidak terkecuali pelayanan informasi di desa. Desa Ngestiboga 1 mempunyai banyak  informasi  publik  yang  harus  disampaikan  untuk  setiap  masyarakat  desa  misalkan  untuk  penyampaikan informasi  mengenai  kegiatan  desa,  bantuan  atau  hanya  sekedar  memberikan  informasi  lainnya  kepada  masyarakat sekitar[2].
Salah  satu  penghasilan  masyarakat  Desa  Ngestiboga  1  yaitu  karet,  perkebunan  karet  merupakan  salah  satu komoditi pertanian yang penting baik untuk lingkup internasional dan teristimewa bagi Indonesia. Di Indonesia karet merupakan  salah  satu  hasil  pertanian  terkemuka  karena  banyak  menunjang  perekonomian  masyarakat.  Banyak perkebunan karet yang tersebar di berbagai Provinsi khususnya Provinsi Sumatera Selatan[3]. Perkebunan karet yang besar  banyak  diusahakan  oleh  pemerintah  serta  swasta  sedangkan  perkebunan-perkebunan  karet  dalam  skala  kecil pada umumnya dimiliki oleh masyarakat. Saat ini informasi publik kepada setiap masyarakat desa tidak dilakukan secara  efektif  karena  informasi  publik  dilakukan  secara  langsung  sehingga  masyarakat  yang  ingin  mengetahui informasi desa harus datang secara langsung ke kantor Desa Ngestiboga 1.
Untuk  proses  dalam  pelayanan  surat-surat  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat  melalui  proses  yang  panjang. Masyarakat  harus  mengurus  misalkan  surat  pengantar  dari  ketua  dusun  dan  kemudian  diteruskan  ke  Kantor  Desa Ngestiboga 1, dimana untuk melakukan proses pelayanan tersebut untuk mengurus surat-surat tersebut terasa berat oleh  masyarakat  karena  melalui  proses  yang  panjang.  Sedangkan  untuk  informasi  desa  dan  pengumuman  penting misalkan  informasi  tentang  harga  produksi  karet  yang  berhubungan  dengan  program-program  desa  hanya  melalui informasi ketua Dusun Desa Ngestiboga 1.
Pada penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Sri Rahayu dan Anita Sindar RM Sinaga [4], yaitu pemanfaatan sistem  komputer  dalam  pemilihan  jenis  rumput  taman  yang  berkualitas,  menyebabkan  terjadi  kesalahan  dalam menentukan  kualitas  rumput  terbaik.  hasil  penelitian  Sistem  ini  dapat  mempertimbangkan  konsistensi  yang  logis dalam  penilaian  yang  digunakan  sehingga  menghasilkan  alternatif  yang  tidak  banyak  dibandingkan  dengan  sistem lama  yang  tidak  memiliki  konsistensi  yang  logis  dalam  melakukan  penilaian . Pada  penelitian  selanjutnya  yang dilakukan oleh Alfandi [5], dimana sistem informasi yang ditampilkan adalah sentimen masyarakat terhadap paylater dengan hasil  masyarakat merasakan  kurang  baik  terhadap  penggunaan paylater.
Pada penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Mohammad Guntura [6], yaitu Menerapkan metode algoritma Naïve Bayes Classifier berguna untuk sebuah prediksi harga emas yang bisa membantu pengambil keputusan dalam menentukan apakah harus menjual atau membeli emas. Diharapkan dengan adanya sistem informasi pelayanan desa ini, bisa meningkatkan kualitas proses pelayanan kepada masyarakat. Oleh karna itu Untuk mengatasi permasalahan yang  ada  di  Desa  Ngestiboga  1  perlu  membangun  sebuah  sistem  informasi  publik  berbasis  website  yang  dapat mepermudah  masyarakat  untuk  mendapatkan  informasi  serta  pelayanan  desa  dengan  mudah.  Masyarakat  secara langsung dapat mendapatkan informasi pelayanan publik tanpa harus datang secara langsung ke kantor desa serta akan dapat melakukan layanan desa dengan mudah yang dapat dilakukan secara update.
Hasil  penelitian  ini  yaitu  membuat  sistem  informasi  publik  berbasis  website  yang  dapat  mempermudah masyarakat untuk mendapatkan informasi serta pelayanan Desa Ngestiboga 1 dengan lebih efesien. Tujuannya Untuk memaksimalkan  informasi  publik  akan  dilakukan  juga  penyampaikan  informasi  produksi  karet  sehingga  dapat mengetahui harga karet secara real time. Harga produksi karet akan dilakukan proses prediksi produksi yang berguna untuk masyarakat dapat mengetahui informasi nilai harga karet pada masa yang akan datang.
Proses  prediksi  produksi  karet  akan  memanfaatkan  teknologi  data  mining  menggunakan  Algoritma  Naive Bayes. Algoritma Naive Bayes merupakan salah satu metoda pembelajaran mesin yang memanfaatkan perhitungan probabilitas  dan  statistik  dengan  memprediksi  probabilitas  di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa sebelumnya.  Dengan  memanfaatkan  teknologi  data  mining  menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  akan  dapat melakukan klasifikasi setiap data produksi karet di Desa Ngestiboga 1 Kecamatan Jayaloka.  Sistem akan dibangun dengan interface sistem berbasis Website dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan sebagai databasenya menggunakan MySql. Tujuan penelitian ini untuk membantu memberikan kemudahan pelayanan publik secara online pada masyarakat Desa Ngestiboga1 Kecamatan Jayaloka dalam hal informasi produksi karet.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  merupakan  tahapan  apa  saja  yang  akan  di  lakukan  pada  penelitian.  Ada  4  tahap  yang  akan dilakukan dalam penelitian ini,  dan gambar tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 1 dibawah ini:
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
Adapun tahapan pertama yang dilakukan adalah pengumpulan data, dimana prosesnyaa di lakukan dengan cara melakukan  pengamatan  dan  pencatatan  langsung  pada  tempat  penelitian  atau  pihak-pihak  yang  terkait  dalam penelitian  ini.  Setelah  data  terkumpu,  langkah  berikutnya  adalah  melakukan  pengembangan  sistem  dimana  sistem dibuat dan dikembang berdasarkan masukan dari data-data yang sudah di proses terlebih dahulu dengan menerapakan metode yang sudah di sudah di tetapakan yaitu metode Naive Bayes. Setelah sistem dikembangkan, sistem akan di telaah terlebih dahulu apaka sudah sesuia dengan yang di harapakan baik dari data-data yang di butuhkan, layout dan lain sebagainya. Proses telaah atau analisa sistem ini biasanaya akan dilakukan secara bertahap dan dilakukan uji coba terhadapa  sistem  tersebut.  Jika  sistem  mengalami  kendala,  maka  proses  analisa  akan  diulangi  kembali  sampai ditemukaannya  kesalahan  dan  di  perbaiki.  Setelah  itu  akan  dilakukan  uji  coba  kembali  sampia  sistem  benar-benar dapat  dipergunakan.  Dan  jika  tidak  ditemukan  kesalaahn  maka  proses  uji  coba  dianggap  selesai  dan  sistem  dapat dijalankan.

## 2.2 Metode Pengujian Sistem
Metode pengujian sistem adalah sesuatu metode untuk pengujian sistem yang telah dibuat apakah sistem yang telah dibuat sudah sesuai dengan apa yang diinginkan[7]. Pada penelitian ini menggunakan metode pengujian sistem Black Box Testing, yaitu suatu cara pengujian sistem atau aplikasi oleh developer dengan memberikan masukan tertentu dan melihat hasilnya[8]. Pengujian ini terdiri dari pengujian rancangan bangun sistem informasi publik dan prediksi produksi karet. Tabel rancangan pengujian dapt dilihat pda tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Rancangan Pengujian No Pengujian Butir Pengujian Harapan Pengujian 1. Login Sistem User sistem akan dapat  melakukan  login ke system Setiap user berhasil melakukan login ke sistem 2. Mengelola Kegiatan Desa Sistem akan dapat melakukan pengelolaan untuk input, update, hapus dan tampil data Kegiatan Desa Sistem berhasil melakukan pengelolaan untuk input, update, hapus dan tampil data Kegiatan Desa 3. Mengelola Pelayanan Desa Sistem akan dapat melakukan pengelolaan untuk input, update, hapus dan tampil data Pelayanan Desa Sistem berhasil melakukan pengelolaan untuk input, update, hapus dan tampil data Pelayanan Desa 4. Mengelola Informasi Desa Sistem akan dapat melakukan pengelolaan untuk input, update, hapus dan tampil data Informasi Desa Sistem berhasil melakukan pengelolaan untuk input, update, hapus dan tampil data Informasi Desa 5. Proses Prediksi Karet Sistem akan dapat melakukan Prediksi Karet Sistem berhasil Proses Prediksi Karet 6. Menampilkan Prediksi Karet User dapat Menampilkan Laporan Hasil Prediksi Karet User berhasil Menampilkan Laporan Hasil Prediksi Karet 7. Logout sistem User sistem dapat  melakukan logout dari system Setiap user berhasil logout ke sistem

## 2.3 Use Case Diagram
Untuk membangun sistem informasi ini dibutuhkan sebuah use case yang menjabarkan  proses sitem informasi dan korelasi  mulai  dari  admi  hingga  masyarakat.  Rancangan  Use  case  diagram    tersebut  dapat  dilihat  pada  gambar  3 berikut ini:
START Pengumpulan Data Pengembangan Sistem Analisis Sistem Pengujian Sistem END
Gambar 2. Use Case Diagram

## 2.4 Naive Bayes
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  algoritma  yang  terdapat  pada  teknik  klasifikasi,  dengan  metode probabilitas  dan  statistikuntukmemprediksipeluangdimasadepanberdasarkanpengalaman  sebelumnya[9].  Algoritma Naive  Bayes  dapat  didefinisikan  juga  sebagai  metode  klasifikasi  yang  berdasarkan  teori  probabilitas  dan  teorema bayesian  dengan  asumsi  bahwa  setiap  variabel  atauparameter  penentu  keputusan  bersifat  bebas  (independence) sehingga keberadaan setiap variabel tidak ada kaitannya dengan keberadaan atribut yang lain. Perhitungan persamaan dari Algoritma Naive Bayes adalah[10], [11]:
P(H|X) = P( X | H ).P(H) P(X) (1)
Keterangan  : 𝑋 menerangkan  Data  dengan  class  yang  belum  diketahui, 𝐻 menerangkan  Hipotesis  data 𝑋 merupakan  suatu  class  spesifik, 𝑃 ( 𝐻 | 𝑋 )  menerangkan  Probabilitas  hipotesis 𝐻 berdasar  kondisi 𝑋 (posteriori probability), 𝑃 ( 𝐻 )  menerangkan  Probabilitas  hipotesis 𝐻 (prior  probability), 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 )  menerangkan  Probabilitas 𝑋 berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝐻 , 𝑃 ( 𝑋 ) menerangkan Probabilitas 𝑋 . Adapun alur dari metode Naive Bayes adalah sebagai berikut:  yang pertama menghitung nilai peluang kasus baru dari setiap hipotesa dengan klas (label) yang ada "p(xk|ci)"  ,  selanjutnya  menghitung  nilai  akumulasi  peluang  dari  setiap  klas  "p(x|ci)",  kemudian  menghitung  nilai p(x|ci) x p(ci), terakhir Menentukan Klas dari Kasus baru tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Algoritma Naïve Bayes
Tabel  2  dibawah  ini  merupakan  proses  perhitungan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk  dapat  memproses  klasifikasi Prediksi Produksi Karet :

## Tabel 2. Contoh Data Produksi
No.  Tanggal Transaksi  Pemilik Lahan  Block Lahan Harga Jumlah produksi  Klasifikasi 1 05/12/2020 Swasta Lahan 1 Rendah 240 kg Baik 2 06/12/2020 Swasta Lahan 1 Rendah 200 kg Baik 3 07/12/2020 Masyarakat Lahan 2 Rendah 300 kg Baik 4 09/12/2020 Masyarakat Lahan 3 Tinggi 310 kg Baik 5 10/12/2020 Swasta Lahan 1 Tinggi 350 kg Baik 6 11/12/2020 Swasta Lahan 1 Tinggi 400 kg Tidak Baik 7 12/12/2020 Masyarakat Lahan 4 Tinggi 200 kg Tidak Baik 8 13/12/2020 Masyarakat Lahan 3 Rendah 170 kg Tidak Baik 9 14/12/2020 Swasta Lahan 5 Rendah 190 kg Tidak Baik 10 16/12/2020 Masyarakat Lahan 2 Tinggi 190 kg Tidak Baik 11 17/12/2020 Masyarakat Lahan 4 Rendah 180 kg Tidak Baik 12 18/12/2020 Masyarakat Lahan 3 Rendah 170 kg Baik 13 19/12/2020 Swasta Lahan 5 Tinggi 250 kg Baik 14 20/12/2020 Swasta Lahan 5 Tinggi 170 kg Baik 15 21/12/2020 Swasta Lahan 1 Rendah 200 kg Tidak Baik
Tentukan baik/tidak baik identifikasi produksi karet berikut ini : Pemilik Lahan   : Swasta
Block lahan : Lahan 1 Harga : Rendah
Jumlah Produksi  : 170 Klassifikasi : ?
Tahapan Perhitungan Algoritma Naive Bayes untuk penentuan baik/tidak baik identifikasi Produksi karet : 1. Menghitung nilai peluang kasus baru dari setiap hipotesa dengan klas (Label) "P(XK|Ci)"
a) P(Y= Baik)  = 8/15 ,  jumlah data “Baik” pada ‘Klasifikasi’
b) P(Y= Tidak Baik) = 7/15, jumlah data “Tidak Baik”  ‘Klasifikasi’
2. Menghitung Nilai Akumulasi Peluang Dari Setiap Klas "P(X|Ci)"
a) P(Pemilik Lahan = Swasta | Y= Baik) = 5/8
P(Pemilik Lahan = Swasta | Y= Tidak Baik) = 3/7
b) P(Block lahan = Lahan 1 | Y= Baik) = 3/8
P(Block lahan = Lahan 1 | Y= Tidak Baik) = 2/7 c) P(Status Harga = Rendah| Y= BAIK) = 4/8
P(Status Harga = Rendah| Y= Tidak Baik) = 4/7
d) P(Jumlah produksi = 170| Y= Baik) = 2/8 P(Jumlah produksi = 170| Y= Tidak Baik) = 1/7
3. Menghitung Nilai P(X|Ci) x P(Ci)
a) P(Pemilik  Lahan=Swasta  |Y=Baik).  P(Block  lahan=  Lahan  1  |  Y=  Baik)  .  P(Harga=Rendah|Y=Baik). P(Jumlah produksi=170| Y= Baik) =   5/8    .      3/8 .   4/8   .   2/8   . 8/15   =   0,015625
b) P(Pemilik  Lahan=Swasta  |Y=  Tidak  Baik).  P(Block  lahan=  Lahan  1  |  Y=  Tidak  Baik). P(Harga=Rendah|Y=Tidak Baik). P(Jumlah produksi=170| Y=Tidak Baik) = 3/7  .  2/7    .  4/7 .  1/7 . 7/15 = 0,004664723
4. Menghitung persentase
a) Nilai P ( X | Ci ) x P(Ci) Total Hasil x 100% = 0,015625 0,015625 + 0,004664723 X 100 % = 0,015625 0,020289723 X 100 % =0,77%
b) Nilai P ( X | Ci ) x P(Ci) Total Hasil x 100% = 0,004664723 0,015625 + 0,004664723 X 100 % = 0,004664723 0,020289723 X 100 % =0,23%
5. Menentukan Klas dari Kasus baru tersebut
Karena hasil (P|Tidak Baik) lebih besar dari (P|Tidak Baik) maka keputusanya adalah :
Pemilik Lahan : Swasta Block lahan : Lahan 1 Harga : Rendah Jumlah Produksi
: 170
Klassifikasi
: “Baik”
3.2 Tampilan Aplikasi Sistem Informasi Publik dan Prediksi Produksi Karet
a. Tampilan Halaman Login Aplikasi
Halaman  login  akan  tampil  setelah  pengunjung  melakukan  akses  awal  pada  aplikasi[12].  Halaman  ini  berguna sebagai  keamanan  aplikasi,  untuk  dapat  masuk  pada  hamalan  utama  sistem,  user  diharuskan  untuk  melakukan proses login pada halaman ini[13]. Berikut gambar 3 halaman login aplikasi. Aplikasi Sistem Informasi Publik dan Prediksi Produksi Karet terdiri dari beberapa layout diantarnya:
Gambar 3. Tampilan Halaman Login Aplikasi
b. Tampilan Halaman Utama Sistem
Halaman  utama  aplikasi    akan  tampil  setelah  user  berhasil  melakukan  proses  login[14].  Gambar  4  merupakan halaman utama aplikasi :
Gambar 4. Tampilan Halaman Utama Sistem
c. Tampilan Halaman Data Produksi
Halaman data barang/ jasa akan tampil setelah user memilih menu kelola data barang/ jasa[15]. Gambar 5 dan 6 merupakan halaman kelola data barang/ jasa serta halaman yang dapt melihat laporan yang telah di input:
Gambar 5. Tampilan Halaman Input Data Produksi
Gambar 6. Tampilan Halaman Lihat Output Data Produksi
d. Tampilan Halaman Data Training
Halaman data penjualan akan tampil setelah user memilih menu kelola data penjualan[16]. Gambar 7 berikut ini merupakan halaman kelola data penjualan :
e. Tampilan Halaman Proses Prediksi
Halaman data proses prediksi akan tampil setelah user  memilih  menu roses prediksi.  Gambar 8 dan 9 halaman merupakan gambar proses prediksi:
Gambar 8. Tampilan Halaman Proses Prediksi
Gambar 9. Tampilan Halaman Hasil Proses Prediksi

## 3.2 Pengujian Sistem
Tabel  3  dibawah  ini  merupaka  tabel  pengujian  dari  sistem  yang  dibuat.  Setiap  butir  pegujian  yang  dilakukan mendaptkan hasil valid.
Tabel 3. Skenario Dan Hasil Pengujian Sistem Butir Pengujian Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Login aplikasi Login aplikasi (jika benar) Tampil Ke halaman utama aplikasi Valid Login aplikasi (jika salah) Tampil konfirmasi login gagal dan Mengulang tampilan login aplikasi Valid Input data Produksi Input data Produksi (jika berhasil) Data tersimpan dalam database dan kembali kehalaman kelola data produksi Valid Input data Produksi (jika gagal) Data tidak tersimpan dan tampil keterangan gagal input Valid Update data Produksi Update data Produksi ( jika berhasil) Data produksi di database ter-update dan kembali ke halaman kelola data produksi Valid Update data Produksi (jika tidak berhasil) Data produksi di database  tidak ter-update dan menampilkan gagal update Valid Delete data Produksi Delete data Produksi ( jika berhasil ) Data produksi di database terhapus, tampil notifikasi data berhasil dihapus dan kembali ke halaman kelola data produksi Valid Delete Produksi ( jika tidak berhasil ) Data produksi di database tidak terhapus dan tampil notifikasi gagal hapus data Valid Menampilkan Produksi  Menampilkan halaman kelola data produksi beserta Valid
Butir Pengujian Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Hasil pengujian View data  Produksi (jika benar) keseluruhan data produksi Menampilkan Produksi (jika gagal) Tidak menampilkan halaman produksi atau kembali ke home Valid Input data Block lahan Input data Block lahan (jika berhasil) Data tersimpan dalam database dan kembali kehalaman kelola data block lahan Valid Input data Block lahan (jika gagal) Data tidak tersimpan dan tampil keterangan gagal input Valid Update data Block lahan Update data Block lahan ( jika berhasil) Data block lahan di database ter-update dan kembali ke halaman kelola data block lahan Valid Update data Block lahan (jika tidak berhasil) Data block lahan di database  tidak ter-update dan menampilkan gagal update Valid Delete data Block lahan Delete data Block lahan ( jika berhasil ) Data block lahan di database terhapus, tampil notifikasi data berhasil dihapus dan kembali ke halaman kelola data block lahan Valid Delete Block lahan ( jika tidak berhasil ) Data block lahan di database tidak terhapus dan tampil notifikasi gagal hapus data Valid View data  Block lahan Menampilkan Block lahan (jika benar) Menampilkan halaman kelola data block lahan beserta keseluruhan data block lahan Valid Menampilkan Block lahan (jika gagal) Tidak menampilkan halaman block lahan atau kembali ke home Valid Input data Histori produksi Input data Histori produksi (jika berhasil) Data tersimpan dalam database dan kembali kehalaman kelola data histori produksi Valid Input data Histori produksi (jika gagal) Data tidak tersimpan dan tampil keterangan gagal input Valid Delete data Histori produksi Delete data Histori produksi ( jika berhasil ) Data histori produksi di database terhapus, tampil notifikasi data berhasil dihapus dan kembali ke halaman kelola data histori produksi Valid Delete Histori produksi ( jika tidak berhasil ) Data histori produksi di database tidak terhapus dan tampil notifikasi gagal hapus data Valid View data  Histori produksi Menampilkan Histori produksi (jika benar) Menampilkan halaman kelola data histori produksi beserta keseluruhan data histori produksi Valid Menampilkan Histori produksi (jika gagal) Tidak menampilkan halaman histori produksi atau kembali ke home Valid Proses Klasifikasi Data Mining Proses Klasifikasi Data Mining (jika berhasil) Menampilkan hasil proses naïve bayes dan data tersimpan dalam database serta kembali kehalaman utama Valid Proses Klasifikasi Data Mining (jika gagal) Menampilkan proses klasifikasi gagal dan Kembali ke proses awal klasifikasi Valid Menampilkan Hasil Klasifikasi Menampilkan Hasil Klasifikasi (jika benar) Menampilkan Menampilkan Hasil Klasifikasi yang telah berhasil diprediksi Valid Menampilkan Hasil Klasifikasi (jika gagal) Tidak menampilkan Menampilkan Hasil Klasifikasi dan kembali ke home Valid Logout aplikasi Logout aplikasi (jika berhasil) Tampil Ke awal aplikasi Valid Logout aplikasi (jika gagal) Tampil konfirmasi logout gagal dan kembali ke home Valid

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian ini, dapat disimpulkan bahwa sistem mampu memberikan informasi serta pelayanan publik secara online  pada  masyarakat  Desa  Ngestiboga1  Kecamatan  Jayaloka  denagn  cepat  dan  baik  serta  mampu  memrikan
prediksi jumlah produksi karet secara berkala.  Hasil perolehan nilai berdasarkan metode naïve bayes adalah dengan ditentukannya nilai jumlah produksi sebesar  170 dengan klasifikasi baik, pemilik lahan adalah swasta dengan blok lahan  yaitu  lahan  1  dan  memeperoleh  hasil  harga  rendah.  Dengan  demikian  harga  karet  dapat  diketahui  oleh masyarakat secara real time. Sehingga masyarakat dapat mengetahui kapan harus meningaktkan produksi karetanya atau menekan jumlah produksi karet yang dihasilkan.

## REFERENCES
[1] P. Irawan, P. Sokibi, and Prasetya Dimas Aulia Pudjie, “Rancang Bangun Sistem Pengarsipan Surat Kedinasan,” J. Manaj. Inform. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 157–165, 2020.
[2] Z. Zulfauzi and M. N. Alamsyah, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Prediksi Penerimaan Mahasiswa Baru Studi Kasus Universitas Bina Insan Fakultas Komputer,” J. Teknol. Inf. Mura , vol. 12, no. 02, pp. 156–165, 2020.
[3] I. C. Wibowo, A. C. Fauzan, M. D. P. Yustiana, and F. A. Qhabib, “Komparasi Algoritma Naive Bayes dan Decision Tree Untuk Memprediksi Lama Studi Mahasiswa,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 65–74, 2019.
[4] J. J. Aripin, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi pada BPR Pantura,” 2019.
[5] Alfandi  Safira  and  F.  N.  Hasan,  “Analisis  Sentimen  Masyarakat  Terhadap  Paylater  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Classifier,” Zo. J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 59–70, 2023.
[6] E.  Kartika  and  J.  Gondohanindijo,  “Rancang  Bangun  Model  Sentimen  Analisis  Review  Produk  Pada  Toko  Online Menggunakan Naive Bayes,” Semin. Nas. Has. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. , pp. 201–212, 2020.
[7] P. A. D. Santosa, “Pyle : Aplikasi E-Commerce Berbasis Web Menggunakan,” vol. 6, pp. 168–181, 2017.
[8] M. Ahmia and H. Belbachir, “p, q-Analogue of a linear transformation preserving log-convexity,” Indian J. Pure Appl. Math. , vol. 49, no. 3, pp. 549–557, 2018.
[9] P. S. I. Pratiwi, Mg. Rohman, and M. Sholihin, “Sistem Pakar Penyakit Telinga Menggunakan Metode Naïve Bayes,” Gener. J. , vol. 7, no. 2, pp. 70–82, 2023.
[10]  M.  L.  Y.  Yoridi  and  M.  A.  I.  Pakereng,  “Klasifikasi  Anak  Berpotensi  Putus  Sekolah  dengan  Metode  Naïve  Bayes  Di Kabupaten Manokwari,” J-SAKTI (Jurnal Sains … , vol. 7, no. September, pp. 968–976, 2023.
[11]  K. R. Diska and K. Budayawan, “Sistem Informasi Prediksi Kelulusan Menggunakan Metode Naive Bayes Classifer (Studi Kasus: Prodi Pendidikan Teknik Informatika),” J. Pendidik. Tambusai , vol. 7, no. 1, pp. 936–943, 2023.
[12]  S. Rahayu and A. S. RMS, “Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Pemilihan Kualitas Jenis Rumput Taman CV. Rumput Kita Landscape,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 9, no. 2, pp. 162–171, 2018.
[13]  L. F. Viera Valencia and D. Garcia Giraldo, “Rancangan Bangun Sistem Informasi Spasial Berbasis Web Pada Pengukuran Curah Hujan,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , vol. 2, 2019.
[14]  A. Faiqoh, N. Firmania, and A. P. Wibawa, “Pengembangan modul cetak dan visualisasi algoritma pemrograman dasar untuk smk kelas x,” pp. 6–8, 2015.
[15]  Y. Harjoseputro and F. A. Herawati, “Rancang Bangun Sistem Informasi Pengelolaan Kampung Wisata Rejowinangun di Yogyakarta,” Prosidin SEMMAU , pp. 654–59, 2018.
[16]  D. Rosian Adhy, “Rancang Bangun Sistem Prediksi Varietas Padi Yang Cocok Dengan Lahan Menggunakan Metode Data Mining Algoritma C4.5,” Saintesa , vol. 1, pp. 28–38, 2021.