Vol. 4, No. 1, Maret 2024, Hal: 239-250 Doi: http://dx.doi.org/10.51454/decode.v4i1.260 https://journal.umkendari.ac.id/index.php/decode This work is licensed under a CC BY-SA license.
Perancangan Model Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Formasi  CASN  Menggunakan Naïve  Bayes dan Simple  Additive Weighting
Wahyu Cesar 1 *, Riki Ramdani Saputra 1 , Gandung Triyono 2
1 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Indonesia.
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Indonesia.

## Artikel Info
Kata Kunci:
e-Formasi; Naïve Bayes; Simple Additive Weighting; Sistem Pendukung Keputusan.

## Keywords:
e-Formasi;
Naïve Bayes; Simple Additive Weighting; Decision Support System
Abstrak: Di  era  reformasi  birokrasi,  pengelolaan  manajemen Aparatur Sipil Negara (ASN) menjadi satu hal penting karena dapat mendorong  efisiensi  anggaran  serta  memaksimalkan  kinerja  dan layanan pemerintah. Salah satu penyebab belum optimalnya kinerja ASN  hingga  saat  ini  yaitu  belum  tepatnya  penempatan  formasi penerimaan  pegawai  CASN  yang  disebabkan belum  adanya  sistem pendukung keputusan yang digunakan oleh biro kepegawaian pada instansi  pemerintah  pada  saat  menentukan  formasi  CASN berdasarkan pada analisa kebutuhan pegawai dari setiap unit kerja. Oleh  sebab  itu  kebijakan  pemerintah  melalui  Surat  kementrian PANRB  Nomor:  B-2156/M.PAN.RB/5/2014  terkait  optimalisasi kebutuhan ASN, diperlukan analisa penyusunan kebutuhan formasi CASN  dari  setiap  instansi  pemerintah  menggunakan  e-Formasi. Dalam mendukung kebijakan pemerintah tersebut, tujuan penelitian ini  adalah  membuat  model  sistem  pendukung  keputusan  untuk membantu  instansi  pemerintah  dalam  menganalisa  kebutuhan formasi  CASN  dengan  metode Naïve  Bayes  Classifier dan Simple Additive Weighting (SAW). Model algoritma Naïve Bayes Classifier yang menghasilkan  nilai  akurasi  94,44%.  SAW  digunakan  untuk meranking  unit  kerja  prioritas  yang  sangat  membutuhkan  formasi pegawai.  Hasil  penelitian  ini dari sebuah  model  sistem  pendukung keputusan  dengan  kombinasi  algortima Naïve  Bayes dan  SAW didapatkan  kelas  dan  alternatif  A7,  A8,  A9,  A4,  dan  A6  yang merupakan  top  5  unit  kerja  prioritas  yang  paling  membutuhkan pegawai CASN.
Abstract: In the era of bureaucratic reform, managing the management of the  State  Civil  Apparatus  (ASN)  is  an  important  matter  because  it  can encourage  budget  efficiency  and  maximize  government  performance  and services. One of the causes of ASN's not optimal performance to date is the inaccuracy  of  the  placement  of  CASN  recruitment  formations  due  to  the absence  of  a  decision  support  system  used  by  the  personnel  bureau  in government  agencies  when  determining  CASN  formations  based  on  an analysis  of  the  needs  of  employees  from  each  work  unit.  Therefore,  the government  policy  through  the  PANRB  ministry  letter  Number:  B- 2156/M.PAN.RB/5/2014 regarding optimizing the needs of ASN, requires an  analysis  of  the  preparation  of  CASN  formation  needs  from  each government agency using e-Formasi. In supporting this government policy, the purpose of this research is to create a decision support system model to assist government agencies in analyzing CASN formation needs using the Naïve Bayes Classifier and Simple Additive Weighting (SAW) methods. The Naïve  Bayes  Classifier  algorithm  model  produces  an  accuracy  value  of 94.44%. SAW is used to rank priority work units that really need employee

## Riwayat Artikel:
Submitted: 21 Juni 2023 Accepted:  23 Januari 2024 Published: 16 Februari 2024
Wahyu Cesar, Riki Ramdani Saputra, Gandung Triyono
formation. The results of this study from a decision support system model with a combination of the Naïve Bayes and SAW algorithms obtained classes and alternatives A7, A8, A9, A4, and A6 which are the top 5 priority work units that most need CASN employees.
Corresponding Author: Wahyu Cesar Email: 2111601379@student.budiluhur.ac.id

## PENDAHULUAN
Reformasi Birokrasi sesuai amanat dari Undang-Undang Nomor 5 Tahun 2014 tentang Aparatur Sipil  Negara  hingga  saat  ini  belum  memperlihatkan  hasil  maksimal  (Katharina,  2018).  Pengelolaan manajemen  Aparatur  Sipil  Negara  menjadi  satu  hal  penting  karena  dapat  mendorong  efesiensi anggaran serta memaksimalkan kinerja dan layanan instansi pemerintah (Adriana, 2022). Perampingan dan  peleburan  beberapa  instansi  pemerintah  menjadi  satu  mengakibatkan  terjadinya  kolaborasi pegawai  ASN.  Keleluasaan  pegawai  memilih  unit  kerja  baru  yang  sesuai  kualifikasi  dan  domisili mengakibatkan ketimpangan distribusi pegawai. Penerimaan Calon Aparatur Sipil Negara merupakan salah  satu  upaya  menutupi  kekurangan  pegawai  agar  jumlahnya  proporsional  sesuai  dengan kebutuhan unit kerja (Cesar et al., 2023).
Berdasarkan  Surat  Menteri  Pendayagunaan  Aparatur  Negara  dan  Reformasi  Birokrasi  Nomor B.5548/M.PAN-RB/12/2014 Tanggal 17 Desember 2014 tentang Optimalisasi Kebutuhan ASN Sistem E- Formasi dan Surat Badan Kepegawaian Negara Nomor K.26-30/V256-5/99 Tanggal 11 Desember 2014 tentang Penyusunan Perencanaan Kebutuhan Pegawai ASN TA 2015 maka dalam menyusun Formasi PNS Tahun 2015 seluruh daerah harus menggunakan aplikasi e-Formasi. Dalam menyusun e-Formasi, dibutuhkan  admin  lokal  yang  mempunyai  tugas  mengisi  Analisa  Jabatan  tiap-tiap  Pegawai  dengan Jabatan Fungsional Umum dan Jabatan Fungsional Tertentu (Safitri, 2016).
Dalam  penyusunan  e-formasi  CASN,  setiap  Kementerian/  Lembaga  Negara  atau  Instansi pemerintah  baik  pusat  maupun  daerah  wajib  melakukan  analisa  kebutuhan  pegawai  dan melaporkannya menggunakan sistem ini, dengan tenggat waktu batas penyelesaian e-formasi sesuai jadwal  yang  sudah  ditentukan  oleh  Kementrian  PANRB. Tujuh  faktor  yang  menjadi  pertimbangan diperlukannya  tambahan  formasi  CASN  pada  instansi  pemerintah  berdasarkan  Surat  Edaran Kementrian  PANRB  Nomor:  B-2156/M.PAN.RB/5/2014  terkait  optimalisasi  kebutuhan  pegawai  ASN adalah jumlah ASN yang ada pada saat ini, jumlah ASN yang mencapai Batas Usia Pensiun, adanya alokasi  formasi  ASN  tahun  sebelumnya  yang  tidak  terlaksana,  jumlah  lulusan  ikatan  dinas, ketersediaan alokasi formasi di utamakan jabatan fungsional, kebijakan yang mendukung percepatan pembangunan  nasional  dan  ruang  lingkup  Instansi.  Oleh  karena  itu dalam  rangka  mendukung kebijakan pemerintah tersebut maka penulis menentukan tujuan penelitian ini yaitu membuat model sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu  instansi  pemerintah  dalam  menganalisa  kebutuhan formasi CASN di unit kerja.
Penelitian terdahulu berdasarkan hasil tinjauan pustaka yang terkait dengan penelitian ini ada beberapa  metode  penelitian  yang  menggunakan  metode  algoritma Data  Mining untuk  merancang sistem  pendukung  keputusan  ( Decision  Support  System ),  tinjauan  pustaka  tersebut  antara  lain  artikel ilmiah dari (Dewi et al., 2021) yang memanfaatkan algoritma klasifikasi Naïve Bayes Classifier untuk sistem  pendukung  keputusan  rekomendasi  kenaikan  jabatan  pegawai  menggunakan  software RapidMiner dengan nilai akurasi sebesar 91,67%, tinjauan pustaka yang kedua adalah artikel ilmiah terkait  topik  sistem  pendukung  keputusan  dari  (Yendra  et  al.,  2020)  yang  memanfaatkan  algoritma klasifikasi Naïve Bayes Classifier untuk mendukung keputusan seleksi penerimaan CPNS untuk fitur kontinu menggunakan distribusi normal (nilai akurasi 81%) maupun distribusi gamma (nilai akurasi 70%),  tinjauan    pustaka  yang  ketiga  yaitu  artikel  ilmiah  dengan  topik  terkait  sistem  pendukung keputusan adalah dari  (Melani & Bachtiar, 2022) yang mengkombinasikan algoritma DSS TOPSIS dan SAW untuk rekomendasi kenaikan pangkat PNS dengan hasil lima alternatif yang tertinggi bernilai 1
Perancangan Model Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Formasi CASN Menggunakan Naïve Bayes dan Simple Additive Weighting
dan terendah bernilai 0,572 dan tinjauan pustaka yang terakhir adalah artikel ilmiah dari (Cesar et al., 2023)  yang  menggunakan  metode  K-Means  Clustering  untuk  klasterisasi  kebutuhan  CASN  pada Instansi  Pemerintah  dengan  nilai  hasil  akurasi  model  menggunakan  metode  Davies  Bouldin  Index (DBI) adalah 0,299.
Perbedaan  dan  kebaruan  penelitian  ini  adalah  terkait  metode  yang  digunakan  yaitu  apabila penelitian  sebelumnya  hanya  menggunakan  satu  metode  Data  Mining  atau  DSS  saja,  maka  pada penelitian  ini  mencoba  mengkombinasikan  algortima  klasifikasi  Data  Mining Naïve  Bayes Classifier dengan algoritma DSS Simple Additive Weighting (SAW) untuk menghasilkan model sistem pendukung keputusan  yang  bertujuan  membantu  instansi  pemerintah  dalam  menganalisa  kebutuhan  formasi CASN dengan melakukan klasifikasi dan perankingan kebutuhan pegawai setiap unit kerja.
Naive  Bayes  Classifier merupakan  sebuah  algoritma  pengklasifikasian  probabilistik  sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan (Kawani, 2019). Singkatnya, ini adalah pengklasifikasi probabilistik. Algoritma Naive Bayes disebut "naif" karena membuat asumsi bahwa kemunculan fitur tertentu tidak tergantung pada  kemunculan  fitur  lainnya.  Misalnya,  mengidentifikasi  buah  berdasarkan  warna,  bentuk,  dan rasanya, maka buah berwarna oranye, bulat, dan tajam kemungkinan besar adalah jeruk. Bahkan jika ciri-ciri  ini  bergantung  satu  sama  lain  atau  pada  keberadaan  ciri-ciri  lain,  semua  sifat  ini  secara individual berkontribusi pada kemungkinan bahwa buah ini adalah jeruk dan itulah sebabnya dikenal sebagai  "naif."  Adapun  bagian  "Bayes",  mengacu  pada  ahli  statistik  dan  filsuf,  Thomas  Bayes  dan teorema  yang  dinamai  menurut  namanya,  yang  merupakan  dasar  Algoritma  Naive  Bayes  (Ridwan, 2020) . Metode klasifikasi Naïve Bayes Classifier cocok digunakan dalam penelitian ini karena 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  (Syarli  &  Muin, 2016). Maka data atribut faktor penerimaan CASN sebelumnya dan data kepadatan pegawai di setiap unit kerja sebelumnya dapat digunakan untuk memprediksi unit kerja yang membutuhkan tambahan formasi CASN berikutnya yang diklasifikasi berdasarkan probabilitas kebutuhan pegawai pada unit kerja  menggunakan  atribut  7  (tujuh)  faktor  yang  telah  ditentukan  dalam  surat  edaran  Kementrian PANRB, untuk dijadikan sebagai kriteria.
Simple Additive Weighting (SAW) biasanya disebut sebagai sebuah metode penjumlahan terbobot. Pada  dasarnya  metode  SAW  ini  merupakan  metode  yang  bertujuan  untuk  melakukan  pencarian penjumlahan  terbobot  dari  kinerja  yang  terdapat  perengkingan  pada  alternatif  di  semua  atributnya. Metode ini memiliki kebutuhan yaitu matriks keputusan (X) yang dinormalisasi ke sebuah skala yang bisa  dibandingkan  pada  semua  rating  alternatif  yang  available  (Fitriyani  et  al.,  2016).  Metode  SAW merupakan metode yang sangat terkenal dan sangat banyak digunakan untuk menghadapi berbagai situasi seperti masalah dari metode MADM ( Multiple Attribute Decision Making ) dan juga metode yang di  sebut  dengan Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (Frindo,  2018).  Multiple  Attribute  Decision Making  adalah  sebuah  metode  yang  dipakai  untuk  melakukan  searching  optimal  alternative  dari berbagai  alternatif  yang  mempunyai  kriteria  -  kriteria  tertentu.  Metode  SAW  merekomendasikan kreator  atau  stakeholder  dari  keputusan  dapat  menentukan  bobot  untuk  setiap  atribut  (Putra  et  al., 2022).  Metode  ini  menuntut  keharusan  dalam  membuat  keputusan  untuk  menentukan  bobot  bagi semua atributnya. Dengan menjumlahkan seluruh hasil dari perkalian antara perengkingan maka akan menghasilkan nilai akhir untuk skor total. Hasil yang didapat dari proses rating yaitu penjumlahan dari perkalian  matriks  yang  sudah  dinormalisasi  R  yang  mempunyai  vektor  bobot  sehingga  dapat memperoleh nilai terbesar akan terpilih sebagai alternative yang terbaik untuk dijadikan sebuah solusi. Pada  penelitian  ini  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  sangat  sesuai  apabila  digunakan  untuk meranking  alternatif  unit  kerja  yang  paling  membutuhkan  formasi  pegawai  untuk  menentukan prioritas pemberian tambahan formasi pegawai CASN, karena kuota formasi penerimaan CASN tiap tahunnya yang ditentukan oleh Kementrian PANRB jumlahnya sangat terbatas, karena keterbatasan rasio anggaran biaya belanja pegawai pemerintah.

## Wahyu Cesar, Riki Ramdani Saputra, Gandung Triyono

## METODE
Metode  dalam  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  klasifikasi Naïve  Bayes  Classifier yang merupakan  sebuah  algoritma  pengklasifikasi  probalitas  sederhana  yang  mengaplikasikan  Teorema Bayes  dengan  asumsi  ketidaktergantungan  (independent)  yang  tinggi  (Ghaniy  &  Sihotang,  2019). Keuntungan penggunaan metode Naïve Bayes Classifier adalah bahwa metode ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan ( data training ) yang kecil untuk menentukan estimasi parameter yang diperlukan dalam  proses  pembuatan  model  pengklasifikasian  (Moonallika  et  al.,  2020).  Gambar  1  merupakan diagram alur tahapan penelitian ini.

## Gambar 1. Diagram Alur Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini penulis bertujuan membangun model sistem pendukung keputusan untuk menentukan formasi CASN dengan melakukan rekapitulasi dataset penempatan pegawai di setiap unit kerja  dari  suatu  instansi  pemerintah.  Pada  tahap  awal  penulis  mempersiapkan  komposisi  104  data training (85,2%), 18 data testing (14,8%) dan faktor yang menjadi atribut kriteria dalam perhitungan probabilitas Naïve Bayes berdasarkan ketentuan pemerintah pada Surat Edaran Kementrian PANRB yaitu antara lain yaitu Jumlah ASN, Jumlah ASN mencapai Batas Usia Pensiun, Jumlah ASN Lulusan Ikatan Dinas, Adanya Alokasi Formasi CASN Tahun Sebelumnya yang Tidak Terlaksana, Ketersediaan Alokasi Formasi Jabatan Fungsional, Beban Capaian Unit Kerja (Berdasarkan Analisis Jabatan), Adanya Beban Kerja External (misal: Kerja Sama dengan Mitra,dll).
Mulai Menyiapkan dataset (training dan testing) Membuat model Naïve Bayes dari data training Menguji model Naïve Bayes dengan Rapidminer
Memprediksi data testing dengan model Naïve Bayes Meranking Unit Kerja Prioritas dengan SAW
Menghasilkan Rekomendasi
Formasi CASN
Perancangan Model Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Formasi CASN Menggunakan Naïve Bayes dan Simple Additive Weighting
Pelabelan  data  training  untuk  pembuatan  model  dihasilkan  secara  manual  berdasarkan  hasil wawancara dengan pakar yaitu salah satu staf biro kepegawaian pada instansi terkait, dan melihat dari data penerimaan formasi CASN di tahun sebelumnya. Tahap selanjutnya hasil pemodelan klasifikasi Naïve  Bayes  akan  digunakan  untuk  memprediksi  data  testing,  namun  perlu  dilakukan  uji  model dengan  menggunakan  software Rapidminer . Rapidminer merupakan  perangkat  lunak  yang  bersifat terbuka ( open source ) yang dapat memberikan solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining, text mining dan analisis prediksi (Wijaya et al., 2019), melalui pengolahan dataset untuk mencari pola sesuai dengan tujuan dari pengolahan data tersebut, tidak semua algoritma yang ada dapat sesuai atau dapat mengolah data set dengan penyesuaian pola data dan sesuai dengan tujuan dari pengolahan data (Dewi et al., 2021).
Tahapan  selanjutnya  setelah  mendapatkan  model  yang  baik  untuk  memprediksi  data  maka dilakukan  proses  prediksi  sample  data  testing  untuk  menentukan  unit  kerja  mana  saja  yang membutuhkan  tambahan  formasi  CASN.  Dan  tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  perankingan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Dimana metode ini merupakan metode pembilangan  terbobot  atau  metode  yang  memberikan  kriteria-kriteria  tertentu  yang  memiliki  bobot nilai masing masing sehingga dari hasil penjumlahan bobot tersebut akan diperoleh hasil yang menjadi keputusan.  Adapun  langkah-langkah  dalam  penyelesaian  masalah  menggunakan  metode  SAW (Simple  Additive  Weighting),  yaitu  sebagai  berikut  (Melani  &  Bachtiar,  2022)  yang  pertama  yaitu Menentukan  Alternatif  (Ai)  dan  Kriteria  (Ci)  yang  akan  diajukan  dalam  pengambilan  keputusan. Kemudian menentukan Nilai Bobot (W) untuk setiap kriteria berdasarkan alternatif yang digunakan. Berikutnya  adalah  tahap  menentukan  matriks  normalisasi,  dibuat  berdasarkan  kriteria  (Ci)  untuk menyesuaikan dengan jenis atribut (keuntungan atau biaya) sehingga diperoleh matriks normalisasi R. Seluruh nilai atribut pada setiap alternatif akan dihitung menggunakan rumus berikut :
𝑟𝑖𝑗 = xij Maxxij Jika j atribut keuntungan ( 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 )
𝑟𝑖𝑗 = Minxij xij Jika j adalah atribut biaya ( 𝐶𝑜𝑠𝑡 )
Keterangan : r ij = rating ternormalisasi Maxx ij = nilai tertinggi alternatif dalam satu kolom dan baris atribut
Minx ij = nilai terendah alternatif dalam satu kolom dan baris atribut x ij = baris dan kolom atribut
Menentukan  nilai  akhir  atau  preferensi.  Hasil  normalisasi  dan  bobot  akan  dijumlahkan  untuk memperoleh hasil akhir, dengan rumus sebagai berikut :
Vi = ∑ wjrij 𝑛 𝑗=1 (1)
Keterangan persamaan (1): V i = Nilai akhir w j = Bobot kriteria yang sudah ditetapkan r ij = Hasil normalisasi
Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari hasil perkalian matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot kriteria (W) sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik sebagai solusi.
Wahyu Cesar, Riki Ramdani Saputra, Gandung Triyono

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Menyiapkan dataset yang dibagi menjadi data training dan data testing dilakukan  pada tahap awal oleh penulis. Telah dipersiapkan komposisi 104 sample data training (85,2%) dan 18 sample data untuk  testing  (14,8%)  yang  merupakan  data  dari  salah  satu  instansi  pemerintah  yang  terbesar  di Indonesia yang memiliki lebih dari 100 unit kerja dan lebih dari 10.000 pegawai ASN yang dianggap oleh  penulis  dapat  mewakili  seluruh  instansi  pemerintah  baik  pusat  maupun  daerah.  Kemudian dilakukan pelabelan dataset tersebut oleh penulis melalui proses wawancara dengan salah satu staf biro kepegawaian  instansi  pemerintah  terkait  kriteria  unit  kerja  yang  membutuhkan  atau  tidak membutuhkan  formasi  CASN.  Tabel  1  merupakan  tabel  data  training  yang  telah  dilabelkan  dan digunakan pada penelitian ini.
Tabel 1. Data Training untuk Pemodelan Naïve Bayes
Unit Kerja Jumlah ASN Jumlah ASN Mencapai Batas Usia Pensiun Jumlah ASN Lulusan Ikatan Dinas Adanya Alokasi Formasi CASN Tahun Sebelumnya yang Tidak Terlaksana Alokasi Formasi Jabatan Fungsional Beban Unit Kerja (Berdasarkan Analisis Jabatan) Adanya Beban External Unit Kerja (Kerja Sama dengan Mitra) Membut uhkan Formasi CASN 1 9 1 4 ADA TERSEDIA SEDANG ADA YA 2 35 5 2 ADA TERSEDIA SEDANG TIDAK ADA YA 3 69 23 6 TIDAK ADA TERSEDIA SEDANG TIDAK ADA YA . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 102 56 3 TIDAK ADA TERSEDIA SEDANG ADA TIDAK
Telah dilakukan pelabelan 104 data training dari dataset unit kerja pada Tabel 1 melalui proses wawancara, dengan mendapatkan 66 unit kerja yang membutuhkan formasi CASN (YA) dan 38 unit kerja  yang  tidak  membutuhkan  formasi  CASN  (TIDAK).  Proses  berikutnya  adalah  melakukan perhitungan probabilitas data training untuk pemodelan Naïve Bayes, untuk kriteria C1 s/d C3 (data numerik)  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  means  dan  standar  deviasi(Kawani,  2019),  sedangkan untuk kriteria C4 s/d C7 (data binominal) nilai perhitungan probabilitasnya adalah seperti pada tabel berikut:
Tabel 2. Perhitungan Probabilitas Kriteria Data Training
C6 YA TIDAK
C7 YA TIDAK SEDANG 0,3182 0,5789 ADA 0,5909 0,2368 BERAT 0,6818 0,4211 TIDAK ADA 0,4091 0,7632
Berikut merupakan tabel (Tabel 3) hasil perhitungan data testing (18 unit kerja) untuk prediksi kebutuhan formasi CASN dengan model Naïve Bayes.
Tabel 3. Data Testing untuk Hasil Pemodelan Naïve Bayes
C5 YA TIDAK TERSEDIA 1,0000 0,8947 PENUH 0,0000 0,1053 C4 YA TIDAK ADA 0,3333 0,0263 TIDAK ADA 0,6667 0,9737
Perancangan Model Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Formasi CASN Menggunakan Naïve Bayes dan Simple Additive Weighting
Unit Kerja Jumlah ASN Jumlah ASN Mencapai Batas Usia Pensiun Jumlah ASN Lulusan Ikatan Dinas Adanya Alokasi Formasi CASN Tahun Sebelumnya yang Tidak Terlaksana Alokasi Formasi Jabatan Fungsional Beban Capaian Unit Kerja (Berdasarkan Analisis Jabatan) Adanya Beban Kerja External (Kerja Sama dengan Mitra) Membu tuhkan Formasi CASN 1 54 9 7 TIDAK ADA TERSEDIA BERAT ADA YA 2 210 50 2 TIDAK ADA TERSEDIA BERAT ADA TIDAK 3 30 2 2 ADA TERSEDIA SEDANG TIDAK ADA YA 4 81 30 1 TIDAK ADA TERSEDIA SEDANG TIDAK ADA TIDAK 5 91 25 3 TIDAK ADA TERSEDIA BERAT ADA YA 6 186 31 2 TIDAK ADA TERSEDIA SEDANG ADA TIDAK 7 104 23 2 TIDAK ADA TERSEDIA BERAT ADA YA 8 119 12 7 TIDAK ADA TERSEDIA BERAT TIDAK ADA YA 9 25 8 7 ADA TERSEDIA BERAT TIDAK ADA YA 10 153 39 7 TIDAK ADA TERSEDIA BERAT TIDAK ADA TIDAK 11 121 44 2 TIDAK ADA TERSEDIA SEDANG ADA TIDAK 12 114 36 2 TIDAK ADA PENUH SEDANG TIDAK ADA TIDAK 13 23 4 1 ADA TERSEDIA BERAT ADA YA 14 30 8 1 ADA TERSEDIA SEDANG ADA YA 15 88 37 5 ADA TERSEDIA BERAT ADA YA 16 116 35 2 TIDAK ADA TERSEDIA SEDANG TIDAK ADA TIDAK 17 52 14 7 TIDAK ADA TERSEDIA SEDANG TIDAK ADA YA 18 32 6 5 ADA TERSEDIA BERAT TIDAK ADA YA
Pengujian model algoritma klasifikasi Naïve Bayes dengan menggunakan software pengolahan datamining  yaitu  Rapiminer.  Berikut  merupakan  skema  pemodelan  Naïve  Bayes  pada  software Rapidminer.
Gambar 2. Skema Pemodelan Naïve Bayes pada Software Rapidminer
Skema  pemodelan  Naïve  Bayes  yang  dibangun  pada  software  Rapidminer  menggunakan perhitungan probabilitas data training yang hasilnya digunakan untuk memprediksi data testing pada bagian  kotak  “Apply  Model”.  Uji  akurasi  model  dilakukan  dengan  menambahkan  kot ak “Performance” pada output kotak “Apply Model”. Hasil prediksi dan uji akurasi model Naïve Bayes ini adalah seperti pada gambar berikut.
Gambar 3. Hasil Prediksi Data Testing dengan Model Naïve Bayes pada Rapidminer
Gambar 4. Hasil Uji Akurasi Model Naïve Bayes pada Rapidminer
Pemodelan Naïve Bayes untuk sistem pendukung keputusan yang dibangun pada penelitian ini menggunakan  104  data  training  dan  18  data  testing,  menghasilkan  nilai  akurasi  cukup  baik  yaitu 94,44%,  sehingga  sistem  ini  sudah  cukup  layak  digunakan  untuk  menentukan  butuh  atau  tidaknya suatu  unit  kerja  mendapatkan  tambahan  formasi  CASN.  Tahap  selanjutnya  penulis  menerapkan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang  digunakan  untuk  meranking  unit  kerja  berdasarkan tujuh  kriteria Surat  Edaran  Kementrian  PANRB,  perangkingan  diurutkan  mulai dari  alternatif  unit kerja  yang  paling  membutuhkan  tambahan  formasi  pegawai  (prioritas).  Proses  perankingan  ini dibutuhkan  karena  kuota  formasi  penerimaan  CASN  tahunan  yang  ditentukan  oleh  Kementrian PANRB untuk setiap instansi terbatas setiap tahunnya disebabkan adanya keterbatasan rasio anggaran belanja  pegawai.  Berikut  merupakan  tabel  alternatif  dan  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam pengambilan keputusan.
Tabel 4. Data Alternatif untuk Menentukan Ranking Unit Kerja dengan Metode SAW
Alternatif Unit Kerja Jumlah ASN Jumlah ASN Mencapai Batas Usia Pensiun Jumlah ASN Lulusan Ikatan Dinas A1 1 54 9 7 A2 3 30 2 2 A3 5 91 25 3 A4 7 104 23 2 A5 8 119 12 7 A6 9 25 8 7 A7 13 23 4 1 A8 14 30 8 1 A9 15 88 37 5 A10 17 52 14 7 A11 18 32 6 5
Perancangan Model Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Formasi CASN Menggunakan Naïve Bayes dan Simple Additive Weighting
Dalam menentukan nilai dan bobot untuk setiap kriteria berdasarkan alternatif yang digunakan pada  penelitian  ini,  dilakukan  bersama  dengan  staf  biro  kepegawaian  dari  salah  satu  instansi pemerintah, yang didasarkan pada aturan PP No 17 Tahun 2020 tentang manajemen Pegawai Negeri Sipil dalam menetapkan bobot. Berikut merupakan tabel hasil pembobotan untuk sistem pengambilan keputusan dengan metode SAW untuk 3 kriteria.
Tabel 5. Pembobotan Nilai untuk Setiap Kriteria
Kriteria Nama Nilai Data Bobot Ket C1 Jumlah ASN 0 - 119 35% Cost C2 Jumlah ASN Mencapai Batas Usia Pensiun 0 - 37 35% Benefit C3 Jumlah ASN Lulusan Ikatan Dinas 0 - 7 30% Cost
Pada Tabel 5, faktor kriteria yang digunakan hanya 3 dalam perhitungan SAW hal ini disebabkan nilai  pada  kriteria  tersebut  merupakan  bilangan  numerik.  Maka  tahapan  selanjutnya  dilakukan perhitungan matriks normalisasi R. berikut merupakan hasil perhitungan matriks ternormalisasi R.
R = ( 0,43
0,77 0,25 0,22 0,19 0,92 1,00 0,77 0,26 0,44 0,72 0,24 0,05 0,68 0,62 0,32 0,22 0,11 0,22 1,00 0,38 0,16 0,14 0,50 0,33 0,50 0,14 0,14 1,00 1,00 0,20 0,14 0,20 )
Tahap akhir adalah melakukan perhitungan nilai akhir (Vi) setiap alternatif. Nilai akhir diperoleh dari proses penjumlahan dari hasil perkalian matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot kriteria (W) sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  sebagai  solusi  yang menghasilkan rekomendasi penentuan formasi CASN.
V 1 = (0,35*0,43) + (0,35*0,24) + (0,30*0,14) = 0,277
V 2 = (0,35*0,77) + (0,35*0,05) + (0,30*0,50) = 0,437
V 3 = (0,35*0,25) + (0,35*0,68) + (0,30*0,33) = 0,425
V 4 = (0,35*0,22) + (0,35*0,62) + (0,30*0,50) = 0,445
V 5 = (0,35*0,19) + (0,35*0,32) + (0,30*0,14) = 0,224
V 6 = (0,35*0,92) + (0,35*0,22) + (0,30*0,14) = 0,441
V 7 = (0,35*1,00) + (0,35*0,11) + (0,30*1,00) = 0,688
V 8 = (0,35*0,77) + (0,35*0,22) + (0,30*1,00) = 0,644 V 9 = (0,35*0,26) + (0,35*1,00) + (0,30*0,20) = 0,502
V 10 = (0,35*0,44) + (0,35*0,38) + (0,30*0,14) = 0,330 V 11 = (0,35*0,72) + (0,35*0,16) + (0,30*0,20) = 0,368
Berdasarkan  kebutuhan  calon  pengguna  model  sistem  pendukung  keputusan  ini  dirancang menggunakan  aplikasi  berbasis  web  yang  dapat  menerima  input  file  dataset  csv  maupun  dapat langsung  terintegrasi  dengan  database  sistem  informasi  kepegawaian  pada  instansi  terkait.  Berikut merupakan  desain  rancangan  awal  sistem  pendukung  keputusan  analisa  kebutuhan  formasi  CASN berbasis web yang diusulkan dan telah disetujui oleh calon pengguna.
Gambar 5. Desain Antarmuka Rancangan Awal Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web
Berdasarkan  perhitungan  nilai  akhir  (Vi)  maka  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif  terbaik  sebagai  solusi  yang  menghasilkan  rekomendasi  penentuan  formasi  CASN  seperti pada tabel berikut.
Tabel 7. Hasil Perankingan Top 5 dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Alternatif Unit Kerja Jumlah ASN Jumlah ASN Mencapai Batas Usia Pensiun Jumlah ASN Lulusan Ikatan Dinas Adanya Alokasi Formasi CASN Tahun Sebelumnya yang Tidak Terlaksana Beban Capaian Unit Kerja (Berdasarkan Analisis Jabatan) Adanya Beban Kerja External (Kerja Sama dengan Mitra) A7 13 23 4 1 ADA BERAT ADA A8 14 30 8 1 ADA SEDANG ADA A9 15 88 37 5 ADA BERAT ADA A4 7 104 23 2 TIDAK ADA BERAT ADA A6 9 25 8 7 ADA BERAT TIDAK ADA
Dari  hasil  perangkingan  dengan  metode  SAW  pada  Tabel  7  maka  dapat  diketahui  bahwa alternatif  A7,  A8,  A9,  A4,  dan  A6  yang  merupakan  top  5  (ranking  5  besar)  unit  kerja  yang  menjadi prioritas  (paling  membutuhkan  tambahan  formasi  CASN)  untuk  mendapatkan  tambahan  formasi CASN.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  terkait  perancangan  model  sistem  pendukung  keputusan  untuk membantu  instansi  pemerintah  dalam  menganalisa  kebutuhan  formasi  CASN  dengan  metode klasifikasi Naïve Bayes dan Simple Additive Weighting (SAW), maka diperoleh model sistem pendukung keputusan dengan nilai akurasi cukup baik yaitu 94,44% dengan menggunakan software Rapidminer . Model ini dibangun dengan menggunakan 104 data training dan 18 data testing. Hasil perangkingan metode Simple Additive Weighting (SAW) didapatkan alternatif A7, A8, A9, A4, dan A6 yang merupakan top  5  unit  kerja  prioritas  mendapatkan  formasi  CASN.  Berdasarkan  konfirmasi  kebutuhan  calon pengguna model sistem pendukung keputusan ini dirancang menggunakan aplikasi berbasis web agar dapat langsung terintegrasi dengan database sistem informasi kepegawaian pada instansi terkait. Dari hasil  penelitian  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  ini  sudah  layak  digunakan  untuk  menunjang pengambilan  keputusan  formasi  CASN.  Saran  dari  penulis  terkait  penelitian  selanjutnya  adalah
Perancangan Model Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Formasi CASN Menggunakan Naïve Bayes dan Simple Additive Weighting
melakukan uji akurasi kinerja model dengan dataset yang lebih banyak khususnya pada data training dan mencoba membuat model serupa dengan kombinasi metode atau algoritma data mining yang lain kemudian membandingkan hasil akurasinya.

## DAFTAR PUSTAKA
Adriana,  S.  (2022).  Problematika  perampingan  jabatan  aparatur  sipil  negara  menuju  perampingan birokrasi.
Jurnal SULTAN : Riset Hukum Tatanegara , 1(1), 11-20.
https://doi.org/10.35905/sultanhtn.v1i1.3178
Cesar,  W.,  Saputra,  R.  R.,  &  Wibowo,  A.  (2023).  Klasterisasi  Kepadatan  Pegawai  Dengan  Metode  K- Means  Untuk  Prediksi  Kebutuhan  CASN  Instansi  Pemerintah. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan Sistem Informasi , 10 (2), 340-354.
Dewi, P. S., Sastradipraja, C. K., & Gustian, D. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes Classifier. Jurnal Teknologi Dan Informasi , 11 (1), 66-80. https://doi.org/10.34010/jati.v11i1.3593
Fitriyani, M. R., Kurniawan, D., Kartubi, & Tristiyanto. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Aparatur Sipil Negara Struktural Dengan Metode SAW. Jurnal Komputasi , 4 (2), 94-101.
Frindo, M. M. (2018). Sistem Penunjang Keputusan dalam Evaluasi Kinerja Karyawan Menggunakan Metode  SAW  pada  PT.  Sierad  Produce. Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang , 3 (1),  13-19. https://doi.org/10.32493/informatika.v3i1.1424
Ghaniy, R., & Sihotang, K. (2019). Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Penentuan Topik Tugas Akhir Pada Website Perpustakaan STIKOM Binaniaga. Jurnal Ilmiah Teknologi - Informasi Dan Sains (TeknoIS) , 9 (1), 63-72. https://doi.org/10.36350/jbs.v9i1.7
Katharina,  R.  (2018).  Reformasi  Manajemen  Aparatur  Sipil  Negara:  Evaluasi  Peran  Pejabat  Pembina Kepegawaian dan Komisi Aparatur Sipil Negara. Spirit Publik: Jurnal Administrasi Publik , 13 (2), 1-15. https://doi.org/10.20961/sp.v13i2.24864
Kawani,  G.  P.  (2019).  Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya Penggunaan  Listrik  Rumah  Tangga. Journal  of  Informatics,  Information  System,  Software Engineering and Applications (INISTA) , 1 (2), 73-81. https://doi.org/10.20895/inista.v1i2.73
Melani,  A.  A.,  &  Bachtiar,  L.  (2022).  Analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi Kenaikan  Pangkat  PNS  Menggunakan  Kombinasi  Metode  TOPSIS  dan  SAW. Jurnal  Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) 4(2), 245-253. https://doi.org/10.30865/json.v4i2.4471
Moonallika,  P.  S.  C.,  Fredlina,  K.  Q.,  &  Sudiatmika,  I.  B.  K.  (2020).  Penerapan  Data  Mining  Untuk Memprediksi  Kelulusan  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  (  Studi Kasus STMIK Primakara ). Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer , 16 (1), 47-56.
Putra,  A.  H.,  Sarimole,  F.  M.,  Iskandar,  D.,  &  Arinal,  V.  (2022).  Implementasi  Metode  SAW  Dalam Menentukan Supplier Terbaik Pada CV. Bina Usaha Mandiri. Jurnal Teknologi Informasi , 8 (1), 6- 11. https://doi.org/10.52643/jti.v8i1.1616
Ridwan,  A.  (2020).  Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Klasifikasi  Penyakit  Diabetes  Mellitus.
Jurnal SISKOM-KB (Sistem Komputer Dan Kecerdasan Buatan) , 4 (1), 15-21. https://doi.org/10.47970/siskom-kb.v4i1.169
Safitri,  L.  (2016).  Implementasi  Kebijakan  E-Formasi  SDM  Aparatur  dalam  Rekrutmen  Pegawai  di Pemerintah Kota Surabaya. Kebijakan Dan Manajemen Publik , 4 (1), 1-11.
Syarli, & Muin, A. A. (2016). Metode Naive Bayes Untuk Prediksi Kelulusan. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 2 (1), 22-26.
Wahyu Cesar, Riki Ramdani Saputra, Gandung Triyono
Wijaya, A. E., Bani, R., Sukarni, S., & Weighting, S. A. (2019). Penerapan Data Mining Pada Penjualan Barang  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Optimasi  Strategi  Pemasaran. Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi STMIK Subang, Oktober 2019 ISSN: 2252-4517 , April , 100-110.
Yendra, R., Marifni, L., & Suryani, I. (2020). Klasifikasi Data Mining Untuk Seleksi Penerimaan Calon Pegawai Negeri Sipil Tahun 2017 Menggunakan Metode Naïve Bayes. Jurnal Sains Matematika Dan Statistika , 6 (1), 65-78. https://doi.org/10.24014/jsms.v6i1.9254