## Analisa Tingkat Kepuasan Masyarakat Terhadap Kualitas Pelayanan CCTV Lalu Lintas Menggunakan Metode Naïve Bayes
Pandu Dharma Putra * , Jemakmun
Fakultas Sains Teknologi, Program Studi Tehnik Informatika, Universitas Binadarma, Palembang, Indonesia Email: 1,* 181420126@student.binadarma.ac.id, 2 jemakmun@binadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: 181420126@student.binadarma.ac.id Submitted: 22/03/2023 ; Accepted: 31/03/2023 ; Published: 31/03/2023
Abstrak –Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan masyarakat terhadap kualitas layanan CCTV lalu lintas di  Polrestabes  Kota  Palembang  berdasarkan  hasil  kuiseoner  yang  berisi  tentang  Tangibles,  Reliability,  Responsiveness, Assurance, Emphaty. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif. Subjek penelitian ini adalah masyarakat kota Palembang yang berjumlah 300 orang. Pengumpulan data menggunakan angket kueisoner , sedangkan analisis data diolah dan dihitung di aplikasi  mining  yaitu  rapidminer  menggunakan  metode  Naïve  Bayes.  Hasil  penelitian  menunjukkan  dari  300  responden terdapat  73  sangat  puas,  139  puas,  34  netral,  tidak  puas  29,  dan  25  sangat  tidak  puas.  Sedangkan  responden  terbanyak berdasarkan  atribut  jenis  kelamin  adalah  laki-laki  dengan  jumlah  166,  atribut  umur  alah  20-30  dengan  jumlah  86,  atribut pendidikan adalah SLTA dengan jumlah 150, atribut pekerjaan adalah pegawai swasta berjumlah 140, atribut kendaraan adalah motor dengan jumlah 150. Dan dari kategori adalah Puas dengan jumlah 139.
Kata Kunci: CCTV; Naïve Bayes; Lalu Lintas
Abstract– This  study  aims  to  determine  the  level  of  public  satisfaction  with  the  quality  of  traffic  CCTV  services  at  the Palembang  City  Police  Station  based  on  the  results  of  a  questionnaire  containing  Tangibles,  Reliability,  Responsiveness, Assurance, Emphaty. This research is a quantitative research. The subject of this study was the community of Palembang city which  amounted  to  300  people  Data  collection  uses  questionnaire  questionnaires,  while  data  analysis  is  processed  and calculated  in  mining  applications,  namely  rapidminers using the Naïve  Bayes  method.  The  results  showed that  out  of  300 respondents,  73  were  very  satisfied,  139  satisfied,  34  neutral,  29  dissatisfied,  and  25  very  dissatisfied.  While  the  most respondents  based  on  gender  attributes  are  men  with  a  total  of  166,  age  attributes  are  20-30  with  a  total  of  86,  education attributes are high school with a total of 150, job attributes are private employees with a total of 140, vehicle attributes are motorcycles with a total of 150. And from the category is Satisfied with the number of 139.
Keywords: CCTV; Naïve Bayes; Traffic

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai warga negara Indonesia yang baik, para pengendara dan pengguna jalan maupun fasilitas umum lainnya harus memperhatikan aturan-aturan yang berlaku, khususnya undangundang lalu lintas yang telah diterapkan harus menjadi  perhatian untuk  para pengendara, selain untuk  menghindari  sanksi  karena ditilang pastinya juga untuk keselamatan saat berada dijalan[1]
Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009 tentang Lalu  Lintas dan Angkutan Jalan telah ditetapkan dalam Rapat Paripurna DPR RI pada tanggal 26 Mei 2009 yang kemudian disahkan oleh Presiden RI  pada tanggal 22 Juni  2009.  Undang-Undang  ini  adalah  kelanjutan  dari  Undang-Undang  Nomor  14  Tahun  1992,  terlihat  bahwa kelanjutannya adalah merupakan pengembangan yang signifikan dilihat dari jumlah clausul yang diaturnya, yakni yang tadinya 16 bab dan 74 pasal, menjadi 22 bab dan 326 pasal. Jika kita melihat Undang-Undang sebelumnya yakni  Undang-Undang  Nomor  14  Tahun  1992  menyebutkan  Untuk  mencapai  tujuan  pembangunan  nasional sebagai pengamalan Pancasila, transportasi memiliki posisi yang penting dan strategis dalam pembangunan bangsa yang berwawasan lingkungan dan hal ini harus tercermin pada kebutuhan mobilitas seluruh sektor dan wilayah. Transportasi  merupakan  sarana  yang  sangat  penting  dan  strategis  dalam  memperlancar  roda  perekonomian, memperkukuh persatuan dan kesatuan serta mempengaruhi semua aspek kehidupan bangsa dan negar[2]
Masalah yang patut di perhatikan di kota besar adalah masalah lalu lintas. Masalah tersebut bisa dilihat dari banyaknya angka pelanggaran hingga kecelakaan lalu lintas setiap tahunnya. Perkembangan lalu lintas tersebut mengakibatkan  pengaruh  positif  maupun  negatif  bagi  khidupan  masyarakat[3]  Maka  pemerintah  maupun kepolisian berusaha semakin tegas dan ketat terhadap masalah lalu lintas untuk mengurangi tingkat kecelakaan dan  pelanggaran  lalu  lintas    Kepolisian  adalah  institusi  negara  yang  bertugas  sebagai  lapisan  terdepan  penjaga masyarakat dan pelaksanaan tugasnya yang cukup berat dengan sebagian tugas-tugasnya berada di lapangan dan terkadang  dilakukan  secara  individu  maka  ia  dituntut  untuk  mampu  mengambil  keputusan  secara  perorangan dalam menghadapi situasi yang nyata[4]
Banyak diantara kita yang kurang begitu menyadari tentang pelanggaran-pelanggaran lalu lintas meskipun terkadang sudah ada beberapa petugas yang selalu meghimbau di sekitar titik rawan kecelakaan. Di beberapa sisi lalu lintas bahkan masih banyak orang-orang yang yag suka melanggar dan menyebablakaan dan merugikan orang lain  di  sekitarnya[2].  Kecelakaan  biasa  terjadi  di  karenakan  beberapa  factor  yaitu  pengemudi  yang  sigap  dan kendaraan yang sudah tidak layak lagi untuk dipakai[5]
Untuk mengurangi kemacetan dibutuhkan data volume lalu lintas yang digunakan untuk melakukan fase perencanaan, desain, dan manajemen pengoperasian jalan, Sehingga dapat memaksimalkan penggunaan jalan raya
dan  mengurangi  kemacetan.  Dalam  menghitung  volume  kendaraan  dibutuhkan  data  jumlah  kendaraan,  namun dalam pengambilan data tersebut tidak bisa dilakukan setiap saat dan terus menerus selama 24 jam karena masih menggunakan survei manual dengan menggunakan tenaga surveyor yang melakukan perhitungan kendaraan yang melintas pada suatu persimpangan jalan. Dengan survei manual dapat memberikan hasil yang kurang akurat yang disebabkan oleh kelengahan surveyor. Dan untuk melakukan survey tersebut membutuhkan biaya dan tenaga kerja yang besar setiap survei yang dilakukan.
Permasalahan lalu lintas dan ketertiban di jalan raya kota Palembang telah menjadi sorotan pemerintah dan masyarakat. Maka dari itu perlu adanya peningktan kualitas pengawasan lalu lintas dengan teknologi yang sudah ada. Seiring dangan perkembangan dari teknologi informasi yang semakin pesat, berbgai bidang pekerjaan seperti kedokteran,  pendidikan,  dan  lain-lain  kini  menggunakan  perangkat  teknologi  tersebut.  Salah  satu  perangkat teknologi tersebut adalah Circuit Closed Televsion (CCTV)[4]
Maka  dari  itu,  salah  satu  upaya  pemerintah  kota  Palembang  untuk  mengatasi  permasalahan  lalu  lintas dengan  menggunakan  sistem  pengawasan  CCTV.Pemberlakuan  sistem  pengawasan  CCTV  ini  baru  saja diterapkan di wilayah kota Palembang, namun dalam pelaksanaannya ada beberapa kendala yang dihadapi, adapun juga pro dan konta masyarakat tentang penerapan sistem pengawasan CCTV ini.
Terdapat beberapa penelitian yang relevan pada penelitian ini, ialah penelitian yang dilakukan oleh M Imam (2018), Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi  tingkat  kepuasan  mahasiswa terhadap pelayanan akademis. Penelitian  kedua  adalah  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Layn  dan  Kahar  (2017)  Penelitian  ini  bertujuan  untuk menganalisis  kesalahan  siswa  dalam  menguraikan  soal  cerita  matematka.  Penelitian  yang  sama  juga  dilakukan oleh  Maulana  dan  Nurjanah  (2019)  penelitian  yang  bertujuan  unutk  menghitung  kepuasan  pelanggan  terhadap suatu produk kosmetik.
Pada  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode  naïve  bayes  untuk  megukur  kepuasan  masyarakat terhadap kualitas CCTV. Diharapakan dengan adanya penelitian ini dapat meningkat standar kepuasan masyrakat kota Palembang. Metode atau teknik dalam data mining sangat banyak, oleh karena itu dalam pemilihan teknik atau algoritma yang tepat dalam melakukan analisis akan bergantung pada tujuan yang diinginkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  pada  analisa  kepuasaan  masyarakat  terhadap  kualitas  pelayanan  CCTV  Lalu  lintas menggunakan metode Naïve bayes. Tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Pada proses pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti yang didapatkan dari penyebaran kuesioner di sekitar  wilayah  kota  Palembang  khususnya  di  sekitar  lalu  lintas  kota  Palembang.  Data  yang  didapatkan  lalu dimasukkan dalam Excel. Setelah mendapatkan data tersebut peneliti akan mengelola data untuk men

## 2.2 Naïve Bayes
Naïve Bayes  adalah metode klasifikasi  berbasis probabilitas atau peluang. Metode ini menghitung  sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan kombinasi dan frekuensi nilai dari dataset yang dberikan[6]
P(H|X) = P( X | H )∙P(H)
P(X)
(1)
Penjelasan :
X = Data dengan kelas yang belum diketahui
H = Hipotesis data merupakan suatu kelas spesifik
P (H|X)  = Probabilitas Hipotesis H berdasarkan kondisi X (probabilitas posterior) P (H) = Probabilitas hipotesis H (probabilitas prior) P (X|H)  = Probabilitas X Berdasarkan kondisi pada hipotesis H
P(H|X)=(P(X|H) x (P(H) P (Sangat Puas) = 73/300 = 0,241 P (Puas) = 139/300 = 0,456 P (Netral) = 34/300 = 0,113 P (Tidak Puas) = 29/300 = 0,095 P (Sangat tidak Puas) = 25/300 = 0,084

## 2.3 Analisa
Analisa adalah penelusuran kesempatan sumber. Analisa juga melibatkan pemecahan suatu keseluruhan kedalam bagian-bagian untuk mengetahui sifat,fungsi dan saling berhubungan antar bagian tersebut[7]. Analisa merupakan suatu  proses  kerja  dari  rentetan  tahapan  pekerjaan  sebelum  riset  didokumentasikan  melalui  tahapan  penulisan laporan yang menguraikan suatu pokok menjadi beberapa bagian dan menelaah bagian itu sendiri serta hubungan antar bagian untuk memperoleh pengertian yang tepat dan pemahaman arti keseluruhan[8]

## 2.4 Klasifikasi
Klasifikasi adalah metode data mining yang dapat digunakan untuk proses pencarian sekumpulan model (fungsi) yang dapat  menjelaskan dan membedakan kelas-kelas data atau konsep, yang tujuannya supaya model  tersebut dapat digunakan memprediksi objek kelas yang labelnya tidak diketahui atau dapat memprediksi kecenderungan data-data yang muncul di masa depan. Metode klasifikasi juga bertujuan untuk melakukan pemetaan data ke dalam kelas yang sudah didefinisikan sebelumnya berdasarkan pada nilai atribut data[9]. Klasifikasi ini adalah algoritma yang menggunakan data dengan target (class/label) yang berupa nilai k ategorikal/nominal[10]

## 2.5 Data Mining
Data mining adalah proses menemukan hubungan baru yang mempunyai arti,pola,dan kebiasaan dengan memilah- milah sebagian besar data yang disimpan dalam media peyimpanan dengan menggunakan teknologi pengenalan pola seperti teknik statistic dan matematika[11]. Data mining adalah gabungan dari beberapa disiplin ilmu yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin,pengenalan pola,statistic,database,dan visualisasi  untuk penanganan permasalahan  pengambilan  informasi  dari  database  yang  besar.[12].  Proses  KDD  (Knowlegge  discovery  in databases)[13] secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut
Gambar 2 . Tahapan Knowledge Discovery in Database

## 2.6 Kepuasan Masyarakat
Kepuasan Masyarakat ialah faktor utama yang harus diperhatikan oleh penyedia layanan public, karena kepuasan masyarakat  akan  menentukan  keberhasilan  pemerintah  dalam  menyediakan  pelayanan  public[14].  Penyedia pelayanan public adalah pegawai instansi pemerintah yang melaksanakan tugas pelayanan public sesuai dengan peraturan perundang-undangan yang telah diamanatkan dan penerima pelayanan public adalah orang, masyrakat, lembaga  instansi  pemerintah  dan  dunia  usaha,yang  memperoleh  manfaat  dari  suatu  kegiatan  penyelenggaraan pelayanan publik[15].

## 2.7 Kualitas Pelayanan
Pengertian kualitas layanan sebagai tingkat kesempurnaan yang diharapkan dan pengendalian atas kesempurnaan tersebut  untuk  memenuhi  keinginan  masyarakat[16].  [17]  mengidentifikasi  5  dimensi  pelayanan  kualitas  yaitu Tangibles, Reliability, Responsivness, Assurance, dan Emphaty.

## 2.8 RapidMiner
Rapid Miner adalah aplikasi data mining yang tidak perlu ditanyakan lagi dan berbasis sistem open source dunia yang terkemuka dan ternama[18] Tersedia sebagai  aplikasi  yang berdiri sendiri  untuk analisis data dan sebagai mesin  data  mining  untuk  integrasi  ke  dalam  produk  sendiri[19]  Rapid  Miner  Text  mining  mirip  dengan  text analytics,  yaitu  proses  untuk  mendapatkan  informasi  bermutu  dan  tinggi  dari  teks.  Rapid  Miner  menyediakan prosedur  data  mining  dan  machine  learning  termasuk  ETL  (Extractiom,  Transformation,  Loading),  data preprocessing, visualisasi, modelling dan evaluasi[20]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil
Setelah  melakukan  analisa  terhadap  perancangan  dengan  tahapan  data  mining  untuk  menentukan  kepuasan terhadap  Rapidminer  untuk  mempermudah  proses  data  mining  yang  kemudian  menghasilkan  informasi  data responden pelayanan CCTV lalu lintas kota Palembang dengan menggunakan Algoritma Naïve bayes. Analisa ini berakhir dengan melakukan proses data mining yang sesungguhnya, maka hasil yang dicapai penulis adalah untuk mengetahui data responden berdasarkan atribut dari Jenis Kelamin, Umur, Pendidikan, Pekerjaan, dan Kendaraan. Peneliti menggunakan aplikasi Rapidminer

## 3.2 Pengumpulan Data
Penulis mendapatkan data dari pengisian angket kuesioner oleh masyarakat kota Palembang, dalam penelitian ini peneliti medapatkan data dalam bentuk Excel berjumlah 300 data. Pengumpulan data dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 1. Data Responden
Responden J1 J2 J3 J4 J5 ….  J20  J21  J22  J23  J24  J25  Jumlah  Kategori
R1 5 4 3 2 4 …. 3 4 3 2 4 3 81 STP R2 3 3 4 3 2 …. 4 5 4 3 4 2 91 N R3 5 4 3 2 4 …. 4 4 3 5 3 2 89 N R4 5 5 5 5 5 …. 4 4 4 2 3 1 110 SP

## 3.2.1 Uji Validitas
Pengolahan data diawali dengan uji validitas dan reliabilitas dengan menggunakan program SPSS. Uji validitas dilakukan  pada  setiap  item  pernyataan,  untuk  membuktikan  setiap  item  kuesioner  efektif  dan  layak  digunakan sebagai objek penelitian. Item pertanyaan dikatakan valid apabila r hitung > r tabel dan sebaliknya apabila r hitung <  r  tabel  maka  tidak  valid.  Distribusi  nilai  r  tabel  signifikasi  5%  dengan  N  300  adalah  0.113.  Tabel  4.1 menunjukkan bahwa seluruh item pernyataan kuesioner memenuhi kriteria valid.
Tabel 2. Hasil Uji Validitas Tangibles Pernyataan Rhitung  Rtabel5%  Keterangan 1  Jumlah CCTV cukup untuk memantau kondisi jalan 0,362 0,113 Valid 2  Lokasi CCTV mudah ditemukan 0,426 0,113 Valid 3  Perangkat CCTV dibersihkan secara berkala (tampak bersih) 0,503 0,113 Valid 4  CCTV berada ditempat yang strategis untuk mengambil gambar  0,594 0,113 Valid 5  Fasilitas CCTV lengkap dalam keadaan baik 0,550 0,113 Valid Tabel 3. Hasil Uji Validitas Reliability No Pernyataan Rhitung  Rtabel5%  Keterangan 1 Keakuratan dalam pengambilan gambar CCTV lalu lintas 0,604 0,113 Valid 2 Kemampuan hasil gambar CCTV lalu lintas baik 0,595 0,113 Valid 3 CCTV lalu lintas dapat memberikan informasi yang jelas 0,568 0,113 Valid 4 CCTV lalu linta memiliki kemampuan merekam suara dengan baik 0,432 0,113 Valid 5 Gambar CCTV lalu lintas yang dihasilkan jernih dan tidak delay  0,523 0,113 Valid Tabel 4. Hasil Uji Validitas Responsivness No Pernyataan Rhitung  Rtabel5%  Keterangan 1 Polrestabes Palembang sigap melayani terkaiat pengaduan CCTV lalu lintas 0,488 0,113 Valid 2 CCTV lalu lintas dapat digunakan untuk menegur pengendara yang melanggar lalu lintas 0,527 0,113 Valid
No Pernyataan Rhitung  Rtabel5%  Keterangan 3 Penyampaian infomasi dari CCTV dapat di berikan dengan jelas  0,617 0,113 Valid 4 Respon/komplen terkait CCTV dapat dilakukan dengan baik 0,523 0,113 Valid 5 Polrestabes Palembang bersedia membantu keperluan terkait CCTV lalu lintas 0,392 0,113 Valid Tabel 5. Hasil Uji Validitas Assurance No  Pernyataan Rhitung  Rtabel5%  Keterangan 1 Memberikan informasi yang akurat terkait lalu lintas 0,375 0,113 Valid 2 Keamanan data rekaman CCTV terjaga dengan baik 0,421 0,113 Valid 3 Polisi dapat diandalkan dalam menggunakan CCTV lalu lintas 0,441 0,113 Valid 4 CCTV lalu lintas yang digunakan Polrestabes Palembang terjamin kualitasnya 0,298 0,113 Valid 5 Terdapat petugas khusus untuk mengoperasikan CCTV lalu lintas 0,380 0,113 Valid Tabel 6. Hasil Uji Validitas Emphaty No Pernyataan Rhitung  Rtabel5%  Keterangan 1 Polrestabes Palembang selalu memberikan perhatian ekstra kepada pengguna jalan yang memberikan keluhan dan masukan terkait CCTV lalu lintas 0,426 0,113 Valid 2 Polrestabes Palembang mempunyai staff khusus untuk menangani keluhan terkait CCTV lalu lintas 0,540 0,113 Valid 3 Polrestabes Palembang berusaha memiliki reputasi baik terkait CCTV lalu lintas 0,554 0,113 Valid 4 Memiliki kesungguhan untuk merespon permintaan pengguna jalan terkait rekaman CCTV lalu lintas 0,581 0,113 Valid 5 Memberikan pelayanan CCTV tanpa memandang status social 0,490 0,113 Valid
Pada Tabel 3, 4, 5, 6, dan 7 diketahui bahwa variabel Tangibles, Reliability, Responsivnnes, Assurance, dan Emphaty menunjukkan bahwa hasil uji validitas menurut nilai Rhitung lebih besar dibanding nilai Rtabel5%.

## 3.2.2 Uji Reliabilitas
Hasil uji reliabilitas berikut menunjukkan hasil koefisien alpha > nilai signifikasi 0,6. Hal ini menunjukkan seluruh indicator dikatakan reliabel. Pada Tabel 8, 9, 10, 11, 12 dibawah menunjukkan bahwa nilai koefisien alphalebih besar dari nilai signifikasi yaitu 0,6, dari hasil tersebut menunjukkan bahwa indicator pada tabel dibawah.
Tabel 7. Hasil Uji Reliabilitas Tangibles Reliability Statistics Cronbach's Alpha  N of Items .758 5 Tabel 8. Hasil Uji Reliabilita Reliability Reliability Statistics Cronbach's Alpha  N of Items .719 5 Tabel 9. Hasil Uji Reliabilitas Responsiveness Reliability Statistics Cronbach's Alpha  N of Items .719 5 Tabel 10. Hasil Uji Reliabilitas Assurance Reliability Statistics Cronbach's Alpha  N of Items .653 5 Tabel 11. Hasil Uji Reliabilitas Emphaty Reliability Statistics Cronbach's Alpha  N of Items .642 5

## 3.3 Rapid Miner
Rapidminer  merupakan  salah  satu  software  data  mining  pengolahan  data  set  untuk  memncari  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  sesuai  dengandengan  tujuan  dari  pengolahan  data tersebut. Data hasil kuisoner yang telah di hitung di excel untuk menjadi dataset yang akan di masukkan ke dalam aplikasi Rapidminer Data Excel kemudian di masukkan ke dalam Rapidminer lalu diolah menggunakan metode Naïve Bayes seperti gambar dibawah ini :
Gambar 3 . Model Sub Proses Pada Cross Validation Rapid Miner
Adapun hasil Accuracy dari perfomance vector sebesar 98,33%, untuk proses yang dilaksanakan pada model diatas dapat dilihat digambar:
Gambar 4 . Hasil Uji Perfomance Vector
Berdasarkan hasil dari perhitungan dengan Rapidminer dengan model Naïve Bayes maka nilai dari Simple Distribution yang didapat pada gambar dibawah, yang hasilnya nilai class Netral 0,113, class Sangat puas 0,241, class Sangat  Tidak Puas 0,084,  class Tidak Puas 0,095, class Puas 0,456. Dimana perhitungan manual  dengan perhitungan pada Rapidminer hasilnya sama, hal ini dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Simple Distribution
Pada gambar grafik dapat menunjukkan hasil dari tingkat kepuasan responden di berbagai lampu lalu lintas kota  Palembang  berdasarkan  Jenis  Kelamin,  Umur,  Pendidikan,  Pekerjaan,  Kendaraan.  Pada  gambar  6  grafik berdasarkan jenis kelamin terdapat 2 pilihan yaitu L dan P dengan masing-memiliki 5 kategori yaitu Sangat Tidak Puas (Biru), Netral (Biru Muda), Sangat Puas (Hijau), Tidak Puas (Kuning), dan Puas (Merah).
Gambar 6. Grafik Berdasarkan Atribut Jenis Kelamin
Pada  gambar  7  grafik  berdasarkan  Umur  terdapat  4  pilihan  yaitu  20-30,  30-40,  <20,  dan  >40  dengan masing-masing  memiliki  5  kategori  yaitu  Sangat  Tidak  Puas  (Biru),  Netral  (Biru  Muda),  Sangat  Puas  (Hijau), Tidak Puas (Kuning), dan Puas (Merah)

## Gambar 7. Grafik Berdasarkan Atribut Umur
Pada gambar 8 grafik berdasarkan Pendidikan 4 pilihan yaitu SLTP, SLTA, Diploma, dan Sarjana dengan masing-masing  memiliki  5  kategori  yaitu  Sangat  Tidak  Puas  (Biru),  Netral  (Biru  Muda),  Sangat  Puas  (Hijau), Tidak Puas (Kuning), dan Puas (Merah)

## Gambar 8. Grafik Berdasarkan Atribut Pendidikan
Pada  gambar  9  grafik  berdasarkan  Pekerjaan  memiliki  4  pilihan  yaitu  PNS,  Pegawai  Swasta, Pelajar/Mahasiswa, TNI/POLRI dengan 3 diantara 4 pilihan tersebut memiliki 5 kategori yaitu Sangat Tidak Puas (Biru),  Netral  (Biru  Muda),  Sangat  Puas  (Hijau),  Tidak  Puas  (Kuning),  dan  Puas  (Merah).  TNI/POLRI  hanya memiliki 4 kategori yaitu Netral (Biru Muda), Sangat Puas (Hijau), Tidak Puas (Kuning), dan Puas (Merah)

## Gambar 9. Grafik Berdasarkan Pekerjaan
Pada Gambar 10 grafik berdasarkan Kendaraan terdapat 3 pilihan yaitu Mobil, Motor, dan Transportasi Umum yang memiliki 5 kategori yaitu Sangat Tidak Puas (Biru), Netral (Biru Muda), Sangat Puas (Hijau), Tidak Puas (Kuning), dan Puas (Merah).
Gambar 10. Grafik Berdasarkan Kendaraan
Berdasarkan hasil data dan pembahasan dapat kita jadikan acuan untuk menentukan kepuasan pelayanan CCTV lalu lintas kota Palembang dengan melihat dari atribut dari Jenis Kelamin, Umur, Pendidikan, Pekerjaan, dan Kendaraan.

## 4. KESIMPULAN
Pada kesimpulan dari penelitian mengenai Analisa tingkat kepuasan masyarakat terhadap kualitas layanan CCTV lalu lintas menggunakan metode Naïve Bayes dalam menganalisa kepuasan masyarakat pada pelayanan kualitas CCTV lalu lintas menggunakan data set yang sudah melalui tahap awal Knowledge Discovery in Database (KDD) sebanyak 300 responden dengan Sangat Puas 73, Puas 139, Netral 34, Tidak Puas 29, dan Sangat Tidak Puas 25 . Adapun  yang  paling  banyak  berdasarkan  atribut  Jenis  Kelamin  adalah  Laki-Laki  (L)  dengan  jumlah  166, berdasarkan Umur adalah 20-30 tahun dengan jumlah 86, berdasarkan Pendidikan adalah SLTA berjumlah 150, Berdasarkan  Pekerjaan  adalah  Pegawai  Swasta  berjumlah  140,  dan  berdasarkan  kendaraan  adalah  Motor berjumlah 150. Dari 5 atribut Kategori adapun yang paling banyak adalah kategori Puas dengan jumlah 139.

## REFERENCES
[1]  A. C. A. Hartina, “PERSEPSI MASYARAKAT TENTANG PENERAPAN TILANG ELEKTRONIK (STUDI DALAM WILAYAH KOTA MAKASSAR),” p. 12.
[2]  K. Erwan and E. Sulandari, “ANALISA LALU LINTAS TERHADAP KAPASITAS JALAN DI PINGGIRAN KOTA PONTIANAK (KASUS JALAN SUNGAI RAYA DALAM)”.
[3]  B.  S.  Prakoso  and  G.  D.  Sutanto,  “PENERAPAN  METODE  DECISION  TREE  DAN  NAÏVE  BAYES  UNTUK MENGHITUNG KADAR KARAT EMAS,” vol. 3, no. 2, 2019.
[4]  F.  F.  Ramadhan,  “UPAYA  SATUAN  LALU  LINTAS  MENGGUNAKAN  CCTV  DALAM  MENEKAN PELANGGARAN LALU LINTAS DI WILAYAH HUKUM POLRES SALATIGA,” vol. 4, p. 40, 2020.
[5]  N.  M.  Rangkuti,  “ANALISA  TINGKAT  KESELAMATAN  LALU  LINTAS  PADA  PERSIMPANGAN  DENGAN METODE TRAFFIC CONFLICT TECHNIQUE,” 2019.
[6]  W. P. Nurmayanti, “Penerapan Naive Bayes dalam Mengklasifikasikan Masyarakat Miskin di Desa Lepak,” Geodika J. Kaji. Ilmu Dan Pendidik. Geogr., vol. 5, no. 1, pp. 123–132, Jun. 2021, doi: 10.29408/geodika.v5i1.3430.
[7]  D.  Maulana  and  E.  L.  Nurjanah,  “ANALISA  TINGKAT  KEPUASAN  PELANGGAN  TERHADAP  PENJUALAN BEAUTY PRODUK PADA ONLINE SHOP DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES,” vol. 10, p. 8, 2019.
[8]  Wiyanto, “Analisa Tingkat Kepuasan Pelanggan Terhadap Pelayanan  Perusahaan Otobus XYZ Menggunakan Metode Naïve Bayes,” 2020.
[9]  A.  Y.  Kencana  and  S.  Astuti,  “METODE  KLASIFIKASI  DENGAN  ALGORITMA  NAÏVE  BAYES  UNTUK REKOMENDASI PENJURUSAN SMA TERANG BANGSA,” vol. 15, no. 3, p. 6.
[10]  R. K. Dinata, F. Fajriana, Z. Zulfa, and N. Hasdyna, “Klasifikasi Sekolah Menengah Pertama/Sederajat Wilayah Bireuen Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors Berbasis Web,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 1, p. 33, Jan. 2020, doi: 10.24114/cess.v5i1.14962.
[11]  S. Pramana, B. Yuniarto, S. Mariyah, I. Santoso, and R. Nooraeni, DATA MINING dengan R. 2018.
[12]  I.  A.  Nikmatun  and  I.  Waspada,  “IMPLEMENTASI  DATA  MINING  UNTUK  KLASIFIKASI  MASA  STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR,” vol. 10, no. 2, 2019.
[13]  Q. Widayati, “PENERAPAN DATA MINING MENGGUNAKAN METODE TEKNIK CLASSIFICATION UNTUK MELIHAT POTENSI KEPATUHAN WAJIB PAJAK BUMI DAN BANGUNAN,”  J. Ilm. Matrik, vol. 20, no. 2, pp. 157–168, Jan. 2019, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v20i2.119.
[14]  A.  W.  Batubara,  P.  Ginting,  and  A.  Nurbaity,  “PENGARUH  KUALITAS  PELAYANAN  TERHADAP  KEPUASAN DAN WORD OF MOUTH MAHASISWA PROGRAM STUDI DIPLOMA III ADMINISTRASI PERPAJAKAN FISIP USU,” J. Manaj., vol. 14, no. 02, 2014.
[15]  S.  Suandi,  “Analisis  Kepuasan  Masyarakat  terhadap  Pelayanan  Publik  Berdasarkan  Indeks  Kepuasan  Masyarakat  di Kantor  Kecamatan  Belitang  Kabupaten  OKU  Timur,”  J.  PPS  UNISTI,  vol.  1,  no.  2,  pp.  13–22,  Mar.  2019,  doi: 10.48093/jiask.v1i2.8.
[16]  M. H. Rifqo and A. Wijaya, “IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES DALAM PENENTUAN PEMBERIAN KREDIT,” Pseudocode, vol. 4, no. 2, pp. 120–128, Sep. 2017, doi: 10.33369/pseudocode.4.2.120-128.
[17]  Z.  Aini,  F.  Hutapea,  and  N.  Ramadhanie,  “IMPLEMENTASI  SISTEM  PENGAWASAN  CCTV  LALU  LINTAS  DI KOTA TANJUNGPINANG (STUDI KASUS DINAS PERHUBUNGAN),” vol. 11, p. 13, 2020.
[18]  A. Wedianto, H. L. Sari, and Y. S. H, “ANALISA PERBANDINGAN METODE FILTER GAUSSIAN, MEAN DAN MEDIAN  TERHADAP  REDUKSI  NOISE,”  J.  MEDIA  INFOTAMA,  vol.  12,  no.  1,  Feb.  2016,  doi: 10.37676/jmi.v12i1.269.
[19]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” Edik Inform., vol. 2, no. 2, pp. 213–219, Feb. 2017, doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[20]  S.  Zein,  L.  Yasyifa,  R.  Ghozi,  E.  Harahap,  F.  Badruzzaman,  and  D.  Darmawan,  “PENGOLAHAN  DAN ANALISIS DATA KUANTITATIF MENGGUNAKAN APLIKASI SPSS,” vol. 4, p. 7, 2019.