Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 424-433 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Klasifikasi Penanganan Keluhan Masyarakat Kota Probolinggo Menggunakan Algoritma Naive Bayes
Dyah Ariyanti 1 , Kurnia Iswardani 2 , Silvia Rafidah 3 1,2,3 Universitas Panca Marga Probolinggo
1 Jl. Yos Sudarso 107 Pabean Dringu Probolinggo 67271 Telp : (0335) 422715, 427923, Fax : (0335) 427923 diayantiku@gmail.com
Abstract
Handling public complaints of Probolinggo city, whose known as “Laporo Rek” , requires more time  to  provide  the  report  to  the  relevant  office.  Its  caused  by  the  administrators  sometimes doesn't know where the Public complaints to addressed. Using  naïve bayes algorithm in Text Mining  for  Public  Complaints  of  Probolinggo  city  can  help  the  administrators  to  work  more effective and efficient. The processing data of   Public Complaints of Probolinggo city through several stage of text mining which  are token, filter, steaming and analyzing. After completed the stage, the data will be classified using   naïve bayes algorithm.   The naïve bayes algorithm calculation  will  view  the  result  of  each  data  class  of    Public  Complaints  of  Probolinggo  city, which  is  entered  by  phone,  text  message  complaints.  The  research  using  this  method  has resulted  accuray 95%,  it's means each public complaints of Probolinggo city  can be classified by  each government agency in Probolinggo .
Keywords: Klasifikasi, Text mining, Naïve Bayes

## Abstrak
Penanganan keluhan/ pengaduan masyarakat Kota Probolinggo yang terkenal dengan “Laporo Rek”  masih  memerlukan  waktu  yang  lama  untuk  memberikan  laporan  tentang  keluhan masyarakat  kepada  dinas  terkait  dikarenakan  admin  pada  dinas  terkait  terkadang  tidak paham  harus  kemana  keluhan  masyarakat  tersebut  diberikan.  Dengan  adanya  penelitian tentang teks mining untuk klasifikasi keluhan masyarakat dengan algoritma naïve bayes dapat membantu  admin  dalam  memecahkan  persoalan  diatas,  sehingga  waktu  untuk  menjawab keluhan  masyarakat  tersebut  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien.  Pengolahan  data  keluhan masyarakat  ini  melalui  beberapa  tahapan  teks  mining  yaitu    token,  filter,  stemming  dan analyzing.  Setelah  melalui  tahapan  praproses,  data  tersebut  akan  dilakukan  klasifikasi menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes,  hasil  perhitungan  tersebut  yang  nantinya  akan menunjukkan  hasil  kelas  dari  setiap  data  keluhan  masyarakat  yang  masuk  baik  melalui telepon,  sms.    Penelitian  ini  menghasikan  tingkat  akurasi  mencapai  95%,  sehingga  dapat mengklasifikasikan keluhan masyarakat tiap-tiap instansi di pemerintah Kota Probolinggo.
Kata kunci: Klasifikasi, Teks Mining, Naïve Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Tantangan  besar  yang  dihadapi  oleh  pemerintah,  khususnya pemerintah  daerah  saat  ini  adalah  bagaimana  menampilkan  aparatur  yang professional,  memiliki  etos  kerja  yang  tinggi,  keunggulan  kompetitif  dan kemampuan memegang teguh etika birokrasi dalam menjalankan tugas dan fungsinya,  sehingga  dapat  memenuhi  aspirasi  masyarakat.  Apabila  sebuah lembaga  atau  instansi  tidak  banyak  dikeluhkan  masyarakat,  bukan  berarti institusi  tersebut  diperhatikan  masyarakat.  Jadi  jangan  menganggap  tidak
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 424-433 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
ada  keluhan  pada  instansi,  bukan  berarti  instansi  tersebut  sukses,  bisa  jadi justru gagal total sehingga masyarakat tidak memberikan perhatian. Sebagai konsekuensi,  sangatlah  penting  untuk  bisa  mendokumentasikan  dan mengklasifikasi keluhan masyarakat secara sistematis. Seiring perkembangan  teknologi  dan  ilmu  pengetahuan,  maka  keluhan  yang disampaikan  semakin  berkembang  dan  menjadi  semakin  luas,  tidak  hanya melalui catatan dan  telepon tapi juga melalui media internet. Sehingga data yang diperoleh semakin banyak dan beragam. Hal ini sangat mempengaruhi efisiensi  dan  kecepatan  jawaban  seperti  yang  diharapkan  oleh  masyarakat Kota Probolinggo.
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sistem  sebagai  alternatif  lain  untuk memperoleh jawaban yang akurat dan tidak lagi membutuhkan waktu yang lama. Klasifikasi dokumen teks[8] adalah permasalahan yang mendasar dan penting.  Didalam  dokumen  teks,  tulisan  yang  terkandung  adalah  bahasa alami manusia, yang merupakan bahasa dengan struktur yang kompleks dan jumlah kata yang sangat banyak. Permasalahan ini merupakan masalah yang cukup kompleks dikarenakan penggunaan bahasa alami tersebut. Salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen dimulai dari  pengelolaan  dokumen  teks  menggunakan  text  mining  yaitu  dengan Algoritma Naïve Bayes.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menganalisis  data  keluhan masyarakat  yang  masuk  ke  “Laporo  Rek”  dengan  algoritma  Naïve  Bayes, sehingga  nantinya  dapat  dibuatkan  sebuah  aplikasi  yang  dapat  membantu pelayanan  dalam  penyampaian  keluhan  masyarakat  lebih  cepat  dan  tepat. Dengan  peran  serta  dari  masyarakat  Kota  Probolinggo  yang  semakin  kritis, penelitian ini diharapkan dapat mengelompokkan setiap keluhan masyarakat dari  data  manual  (keluhan  langsung  via  telepon,  via  sms  atau  datang  ke kantor)  sehingga  dapat  memudahkan  pengklasifikasian  data  ke  dalam masing-masing  Satuan  Kerja  Pemerintah  Daerah  (SKPD)  Kota  Probolinggo. Diharapkan  dengan  dukungan  dari  algoritma  Naïve  Bayes  tersebut,  dapat memilahkan  setiap  keluhan  masyarakat  untuk  SKPD  sehingga  dapat memberikan respon dengan cepat dan akurat.
Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu  sistem  sebagai  alternatif  lain  untuk memperoleh jawaban yang akurat dan tidak lagi membutuhkan waktu yang lama  dalam  merespon.  Merujuk  pada  penelitian  terdahulu[7],  salah  satu algoritma yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan dokumen dimulai dari  pengelolaan  dokumen  teks  menggunakan  text  mining.  Dalam  proses penentuan  kelas  untuk  Dinas  /  Badan  /  Perusahaan  dapat  menggunakan algoritma  Naïve  Bayes  (NB).  Pada  kasus  ini  menggunakan  sample  data training  sebanyak  160  data  keluhan  masyarakat  dan  data  testing  sebanyak 40 data keluhan masyarakat.
Batasan  masalah  dalam  penelitian  ini  adalah  sistem  yang  akan dibangun  merupakan  sistem  pengklasifikasian  mengenai  keluhan masyarakat Kota Probolinggo, serta algoritma yang akan diimplementasikan dengan proses pengklasifikasian menggunakan Naïve Bayes.
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 424-433 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODELOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metodelogi  penelitian  yaitu  klasifikasi dengan  Algoritma  Naïve  Bayes.  Data  yang  digunakan  untuk  uji  coba  adalah data  dari  keluhan  masyarakat  Kota  Probolinggo.  Naïve  Bayes  Classifier digunakan untuk memperkirakan kejadian bersyarat munculnya suatu kelas dengan  asumsi  bahwa  variabel-variabel  bersifat  independen.  Naïve  Bayes memiliki  kinerja  yang  sederhana,  sehingga  menunjukkan  akurasi  dan kecepatan tinggi ketika diaplikasikan pada database yang besar.
Algoritma naïve  bayes  classifier [5], tiap-tiap  kalimat  keluhan masyarakat  direpresentasikan  dengan  pasangan  atribut  “x 1 ,  x 2 ,  x 3 ,...x n ” dimana x 1 adalah kata pertama, x 2 adalah kata kedua dan seterusnya, serta V adalah  himpunan  kategori.  Pada  saat  proses  klasifikasi  algoritma  akan mencari nilai probabilitas yang tertinggi dari semua kategori dokumen yang diujikan (V MAP ), dimana persamaannya adalah sebagai berikut :
( | ) ( ) (1)
Untuk P(x 1 , x 2 , x 3 ,...x n ) nilainya konstan untuk semua kategori (Vj) sehingga persamaan dapat ditulis sebagai berikut :
( | ) ( ) (2)
Persamaan diatas disederhanakan menjadi sebagai berikut :
∏ ( | ) (3)
Keterangan : Vj  = Kategori keluhan masyarakat,
( | ) = Probabilitas X i pada kategori Vj, = Probabilitas dari Vj.
dan ( | ) dihitung  pada  saat  pelatihan,  dimana  persamaannnya adalah sebagai berikut :
(4)
( ) (5)
Keterangan :
|docs j| = jumlah dokumen setiap kategori j, |contoh| = jumlah dokumen dari semua kategori, nk = jumlah frekuensi kemunculan setiap kata, n  = jumlah frekuensi  kemunculan  kata  dari  setiap  kategori,  |kosakata|  =  jumlah  semua kata dari semua kategori.
Dalam  penelitian  ini  yang  menjadi  data  uji  adalah  data  dokumen keluhan  masyarakat.  Ada  dua  tahap  pada  klasifikasi  dokumen.  Tahap pertama  adalah  pelatihan  terhadap  dokumen  yang  sudah  diketahui kategorinya  dan  hasil  kelasnya  atau  dinas  penerimanya.  Sedangkan  tahap kedua adalah proses klasifikasi dokumen yang belum diketahui kategorinya
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 424-433 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
dan belum diketahui kelasnya atau dinas penerimanya. Berikut ini adalah ilustrasi sistem yang menunjukkan alur kerja  metodelogi penelitian :

## Gambar 1. Alur Metodelogi Penelitian
Sistem  klasifikasi  keluhan  masyarakat  pada  pemerintah  Kota Probolinggo  membutuhkan  beberapa  data  dalam  suatu  proses.  Dalam sebulan  data  yang  akan  digunakan  untuk  training  sebanyak 20  (dua  puluh) keluhan,  dengan  jangka  waktu  periode  8  (delapan)  bulan.  Data-data  yang dibutuhkan tersebut bisa diperoleh dari SMS dan Telepon.
Didalam  proses  training  data,  data  keluhan    masyarakat  yang didapatkan dari sms dan telepon terlebih dahulu perlu diolah dengan proses ekstraksi  data  yang  disebut  praproses  ( pre-processing ).  Berikut  ini  gambar dari proses training data.
mulai
Masukkan keluhan masyarakat yang akan ditraining berdasarkan keluhan yang tersimpan di database Proses text PreProcessing Tokenizing Filtering Stemming Stopword selesai Tabel Keluhan Masyarakat Tabel keyword Frekuensi kemunculan kata (nk) = 0 Hitung nilai probabilitas kata (P(Xi|Vj)) Menampilkan keyword keluhan masy yang dimasukkan berdasarkan nilai probabilitas

## Gambar 2. Proses Training Data
Training Data Model Test Data Learning Algorithm Accuracy
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 424-433 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Setelah  melakukan  praproses,  maka  tahap  berikutnya  adalah menghitung  jumlah  kata  pada  setiap  kelas  yang  telah  ditentukan.  Seuai dengan  penjelasan  rumus  Algoritma  Bayes  Classifier,  kemudian  perlu dilakukan  mencari  nilai  Vmap  sehingga  diketahui  nilai  terbesar  dari  kelas- kelas yang telah ditentukan.
Maka  dari  itu,  kontribusi  yang  diharapkan  dari  penelitian  ini  adalah sistem  mampu  memberikan  hasil  pengelompokkan  Dinas  /  Badan  / Perusahaan  secara  efektif  dan  efisien.  Sehingga  penyampaian  keluhan masyarakat  ke  tiap-tiap  Instansi  Pemerintah  Kota  Probolinggo  cepat  untuk direspon  dan  tentunya  masyarakat  Kota  Probolinggo  sesegera  mungkin untuk memperoleh jawaban yang akurat dan tidak lagi membutuhkan waktu yang  lama.  Keberhasilan  klasifikasi  untuk  keluhan  masyrakat  ini  yang menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes,  kemudian  ditentukan  dengan menghitung nilai akurasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Bagian  ini  akan  menjelaskan  beberapa  proses  sistem  yang  akan dijalankan pada aplikasi penelitian ini. Berikut ini alur cara kerja aplikasi.
Praproses Data training Data testing Keyword Hasil Klasifikasi Prior & Vmap Nilai Probabili tas Naïve Bayes TELEPON SMS Praproses Keyword KELUHAN MASY
Gambar 3. Arsitektur Sistem
Arsitektur Sistem diatas menjelaskan bahwa data keluhan masyarakat akan diproses dengan dua tahap yaitu proses data training dan data testing. Data keluhan masyarakat diambil melalui sms dan telepon. Pada proses data training  dan  data  testing,  selanjutnya  dilakukan  proses  text  mining (praproses).  Pada  praproses  ini  kemudian  ditentukan  kata-kata  baku  yang termasuk  dalam  kamus.  Kata  yang  terpilih  merupakan  kata  dasar  (tidak berimbuhan) dan bukan termasuk di dalan stopword. Kata yang terpilih ini dapat  dilihat  di  tabel  2.  Dari  hasil  keyword  pada  tabel  2  tersebut  yang berikutnya akan menentukan proses perhitungan Naïve Bayes.
Sedangkan  struktur  sistem  dalam  proses  testing  akan  dijelaskan  pada gambar  4.  Gambar  tersebut  secara  menyeluruh  menjelaskan  bagaimana model  klasifikasi  yang  akan  dibangun,  baik  secara  manual  ataupun  secara
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 424-433 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
otomatis.  Prosesnya  dimulai  dengan  melakukan  input  data  keluhan masyarakat.  Data  tersebut  kemudian  diproses  untuk  menentukan  apakah kalimat yang digunakan sudah baku atau belum baku.
Hasilnya  kemudian  diolah  ke  dalam  praproses  melalui  beberapa  cara yaitu  tokenizing,  filtering  dan  stemming.  Setelah  itu,  hasil  dari  praproses menemukan kata baku dan mebandingkan kata hasil stemming dengan kata yang terdapat pada kamus (keyword). Apabila kata baku sesuai dengan nilai probabilitas  keyword  yang  sudah  dihitung,  maka  selanjutnya  dilakukan proses  perhitungan  Naïve  Bayes  (Vmap)  yang  menentukan  apakah  data keluhan masyarakat tersebut masuk dalam hasil klasifikasi dinas yang sudah tersimpan.  Sedangkan  apabila  kata  baku  tidak  sesuai  maka  proses perhitungan Naïve Bayes diakhiri.
Berikut  ini  adalah  gambar  alur  diagram  dari  proses  testing  untuk menentukan klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes.
Mulai Keluhan Masyarakat TOKENIZING FILTERING STEMMING PRA PROSES keyword Tabel Keyword sesuai
Hitung jumlah kata Hitung (P(Xi|Vj)) Hitung (P(Vj)) Nilai P(Xi|Vj) Nilai P(Vj) keluhan masyarakat Selesai ya tidak messages Tabel Dinas akurasi akurasi

## Gambar 4. Proses Testing
Proses  awal  pertama  kali  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah melakukan  testing  data  keluhan  masyarakat  yang  sudah  dikelompokkan secara  manual  oleh  Dinas  Komunikasi  Informatika  Kota  Probolinggo.  Data yang diinputkan sebanyak 160 (seratus enam puluh) komentar, yang dipilih dari  10  (sepuluh)  Dinas  yang  telah  ditentukan.  Dapat  dilihat  pada  tabel  1 berikut ini.
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 424-433 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Tabel 1. Hasil Klasifikasi
No  Instansi
1. DPU = DINAS PEKERJAAN UMUM
2. PDAM = PERUSAHAAN DAERAH AIR MINUM
3. DISHUB = DINAS PERHUBUNGAN
4. DINSOS = DINAS SOSIAL
5. POLRESTA = KEPOLISIAN KOTA PROBOLINGGO
6. PLN = PERUSAHAAN LISTRIK NEGARA
7. DISPENDUK CAPIL = DINAS KEPENDUDUKAN DAN CATATAN SIPIL
8. DISPENDIK = DINAS PENDIDIKAN
9. BLH = BADAN LINGKUNGAN HIDUP
10.  DINKES = DINAS KESEHATAN
Data  yang  dimasukkan  tersebut  selanjutnya  dilakukan  proses  teks mining. Berikut ini adalah gambar dari proses teks mining.

## Gambar 5. Proses Teks Mining
Dari  hasil  akhir  proses  stemming  kemudian  selanjutnya  komentar tersebut dibuatkan daftar stop list. Kata yang tidak termasuk dalam stop list, akhirnya  disimpan  dalam  database  keyword  yang  telah  disiapkan.  Apabila daftar  keyword  tersebut  termasuk  kata  umum  yang  sering  digunakan  pada semua dinas, maka bisa dipilih untuk dihapus (dimasukkan dalam daftar stop list).  Sehingga  akan  terlihat  jumlah  kata  yang  tersimpan,  selanjutnya  akan menentukan dalam perhitungan probabilitas.
Beberapa  kata/kategori  menjadi  poin  utama  dalam  pengelompokkan data keluhan masyarakat. Tabel 2 berikut ini merupakan beberapa kategori kata yang digunakan pada tiap-tiap dinas.
Tabel 2. Data Kategori/Keyword No Dinas Kategori Keyword 1 Dinas Pekerjaan Umum (DPU) Aspal, Buang, Hancur, Hujan, Kendaraan, Kotor, Lubang, Macet, Niaga, Pasar, Pasir, Realisasi, Rusak, Rusunawa, Truk, Sungai, Trotoar, 2 Perusahaan Daerah Air Minum Air, Alir, Arah, Bau, Bayar, Biaya, Mati, Bocor, Gali, Keruh, Loket, Meter, Pasir,
TOKENIZING
FILTERING
STEMMING ANALYZING
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 424-433 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
(PDAM) Pasang, PDAM, Pipa, Rusak, Rusunawa, Salur, Selokan 3 Dinas Perhubungan (DISHUB) Anak, Arah, Arus, Becak, Celaka, Macet, Dishub, Ganggu, Hijau, Karyawan, Mati, Kendara, Korban, Kuning, Lalin, Maut, Merah, Meter, Niaga, Nyala, Padat, Pos, Parkir, Pasar, Polisi, Rawan, Sekolah, Sepeda, Siswa, Traffic, Trafic, Truk, 4 Dinas Sosial (DINSOS) Anak, Asuh, Bantuan, Beras, Blsm, Blt, Cacat, Dagang, Dana, Dewan, Ekonomi, Hilang, Jahit, Kartu, Lumpuh, Mesin, Pos Masyarakat, Modal, Netra, Pasar, Pindah, SD, Sekolah, Sembako, Sepeda, SMA, SMP, Taman, Tetangga, Tuna, Tunanetra, Umur, 5 Dinas Kesehatan (DINKES) Bayar, Becak, Bpjs, Dokter, Gratis, KTP, Jamkesmas, Kartu, Karyawan, Katarak, Klinik, Korban, Malaria, Mata, Mati, Pasien, Periksa, Poliklinik, Puskesmas, Sakit, Sehat, Selaput, Serangga, Uang, Wabah 6 Perusahaan Listrik Negara (PLN) Biaya, Daya, Denda, Ganggu, Gardu, Kabel, Listrik, Mati, Meter, Nyala, Pasar, Oknum, Pasang, PLN, Segel, Stabil, Tiang, Tegang, Teknisi, Turun, Voltase, Watt 7 Dinas Kependudukan dan Catatan Sipil (DISPENDUK CAPIL) Akta, Anak, Angkat, Berkas, Biaya, KTP, Capil, Denda, E, Gratis, Hilang, KK, Lahir, Masa, Negeri, Pangkal, Sertifikat, Pindah, Reguler, Rekam, Rusak, Umur 8 Dinas Pendidikan (DISPENDIK) Ajar, Anak, Bantuan, Bayar, Beras, Bos Biaya, Dana, Didik, Guru, Kartu, Kelas, Komite, Magang, Modal, Pramuka, SD Pungli, Ragam, Realisasi, Sertifikasi, Uang Sekolah, Siswa, SMA, SMK, Swasta, 9 Badan Lingkungan Hidup (BLH) Air, Angin, Bak, Banjir, Bau, Bayar, PJU Bersih, Busuk, Celaka, Gelap, Genang, Hijau, Kering, Kotoran, Mati, Nyala, Pos, Padam, Pangkas, Pasar, Pohon, Polisi, Ranting, Roboh, Sampah, Selokan, Sengon, Sungai, Taman, Tebang, Terang 10  Polisi Resort Kota (POLRESTA) Aman, Anak, Arah, Area, Arena, Judi, Bandar, Biaya, Gerebek, Hilang, Indikasi, Kendara, Korban, Kriminal, Masa, Miras, Minum, Obat, Oknum, Polisi, Pos, Punk,
Rampas, Rawan, Razia, Sekolah, Sepeda,
Sim, SMP, Sopir, Tabrak, Tilang, Traffic,
Turun, Uang, Umur,
Pada  perhitungan  Naïve  Bayes,  proses  yang  pertama  kali  dilakukan dalam  tahap  perhitungan  adalah  pembetukan  data  training,  kemudian menghitung nilai kata yang muncul pada tiap kelas.
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 424-433 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Berikut  ini  merupkan  salah  satu  contoh  bentuk  uji  coba,  untuk membuktikan  teks  mining  klasifikasi  keluhan  masyarakat  dengan menggunakan algoritma NB.

## 3.1. Contoh Testing Keluhan Masyarakat :
Perumahan  sti  gelisah  masalah  lampu  padam  hampir  tiap  malam  ada apa PLN ?
Prose Token perumahan  //  sti  //  gelisah  //  masalah  //  lampu  //  padam  // hampir // tiap // malam // ada // apa // pln Hasil Stemming – Stop Word :  gelisah (1), padam (1), pln (1) Beberapa  kata  pada  keluhan  masyarakat  tersebut  tidak  muncul  pada  hasil stemming, akan dijelaskan berikut ini :
a. Kata  “sti”  tidak  muncul  karena  tidak  terdaftar  dalam  kamus  bahasa indonesia
b. Kata  “masalah”, “hampir”,  “tiap”, “malam”,  “ada”, “apa”,  tidak muncul karena kata-kata tersebut masuk dalam stopword.
Selanjutnya  diambil  perhitungan  nilai  probabilitas  yang  sesuai  dengan keyword  yang  termasuk  pada  contoh  tersebut.  Dan  kemudian  dilakukan perhitungan klasifikasi, yang hasilnya dijabarkan tabel 3 berikut ini :
Tabel 3. Perhitungan Klasifikasi Kelas pln padam P(Ci)  VMAP DPU 0.00446 0.00446  0.1 0.000001992985 PDAM 0.00412 0.00412  0.1 0.000001693509 DISHUB 0.00382 0.00382  0.1 0.000001456792 DINSOS 0.00388 0.00388  0.1 0.000001502314 DINKES 0.00403 0.00403  0.1 0.000001625911 PLN 0.03543 0.01574  0.1 0.000055800112 CAPIL 0.00376 0.00376  0.1 0.000001413308 DISPENDIK  0.00364 0.00364  0.1 0.000001322314 BLH 0.00411 0.01646  0.1 0.000006774035 POLRESTA  0.00386 0.00386  0.1 0.000001490735
Karena  P(“PLN”|”Keluhan_Masyarakat”)  mempunyai  nilai  yang  lebih  besar dibandingkan  dengan  9  (sembilan)  kelas  lainnya  antara  lain    : P(“DPU”|”Keluhan_Masyarakat”), P(“DISHUB”|”Keluhan_Masyarakat”), P(“DINSOS”|”Keluhan_Masyarakat”), P(“DINKES”|”Keluhan_Masyarakat”), P(“PDAM”|”Keluhan_Masyarakat”), P(“CAPIL”|”Keluhan_Masyarakat”), P(“DISDIK”|”Keluhan_Masyarakat”), P(“BLH”|”Keluhan_Masyarakat”), P(“POLRESTA”|”Keluhan_Masyarakat”) sehingga hasil data training pada tabel. 3 masuk pada kelas “PLN”.
Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 424-433 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 4. SIMPULAN
Dari  hasil  uji  coba  pada  penelitian  ini  maka  dapat  ditarik  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
a) Hasil  Klasifikasi  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  mendapatkan  hasil yang  baik.  Uji  coba  yang  pertama  dilakukannya  uji  klasifikasi  dengan menggunakan  semua  proses  sampai  tahap  analyzing  data  mendapatkan hasil nilai rata-rata akurasi sebesar 95 %.
b) Hasil  terbaik  yang  diberikan  selama  uji  coba  pada  penelitian  ini  adalah melakukan  klasifikasi  terhadap  keluhan  masyarakat,  dimana  data  yang dipakai bersumber dari telepon dan sms.
c) Algoritma Naive Bayes yang digunakan dalam penelitian ini memberikan perhitungan yang maksimal.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penelitian  ini  sepenuhnya  dibiayai  oleh  Direktorat  Penelitan  dan Pengabdian  Masyarakat  Pendidikan  Tinggi  melalui  skema  Penelitian  Dosen Pemula.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Annur,  Haditsah.  2018.  Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan Metode  Naïve  Bayes.  ILKOM  Jurnal  Ilmiah.  Vol.10  No.02.  ISSN  2548- 7779
[2]  Albert, J. 2009, Bayesian Computation wit R, Springer NY.
[3]  Devita,  R.N,  Herwanto,  H.W.,  Wibawa  A.P.  2018. Perbandingan  Kinerja Metode  Naïve  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  untuk  Klasifikasi  Artikel Berbahasa  Indonesia. JTIIK  (  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer) Vol.05 No.04. ISSN 2528-6579
[4]  Fadillah,  AP,  Hardiyana,  Bela.  2018.  Penerapan  Naïve  Bayes  Cllasifier untuk  Pemilihan  Konsentrasi  Mata  Kuliah.  JATI  (Jurnal  Teknologi  dan Informasi). Vol.08 No.02. ISSN 2655-6839
[5]  Han,  J.,  and  Kamber  M.    2000.  Data  Mining,  Concept  and  Techniques, New York, NY : Mogan Kaufman
[6]  Kim. J. and Thoma GR. 2008. Extracting Bibliographic Information from Biomedical  Online  Articles,  International  Conference  On  Data  Mining. Las Vegas, Nevada, USA.
[7]  Niloy,  NH.,  Mai,  Navid,  2018.  Naïve  Bayes  Classifier  and  Classification Trees for the Predictive Accuracy of Probability of Default Credit Card Clients.  American  Journal  of  Data  Mining  and  Knowledge  Discovery, Vol.03 Issue 1.
[8]  Rivki,     M.     &     Bachtiar,     A.M.,     2017. Implementasi  Algoritma  K- Nearest  Neighbor  dalam    Pengklasifikasian    Follower    Twitter yang Menggunakan    Bahasa    Indonesia.  Jurnal  Sistem  Informasi,  13(1), Pp.31–37.