Vol. 04, No. 01 (2022), pp. 1 – 6 p-ISSN 2656-6303 – e-ISSN 2656-9876 URL:http://journal.unirow.ac.id/index.php/mv
Bidang Penelitian : Ilmu Komputasi Tanggal Masuk: 04-10-2021; Revisi: 11-10-2021 Diterima: 18-10-2021

## KLASIFIKASI TINGKATAN LEVEL KUMON DENGAN MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Siti Aisyah 1* , Nina Valentika 2 , Aden 3
Program Studi Matematika,FMIPA Universitas Pamulang 1,2,3 nauraisyah67@gmail.com 1 , dosen02339@unpam.ac.id 2 , dosen00527@unpam.ac.id 3
Abstrak - Kumon merupakan bimbingan belajar yang menerapkan sistem pembelajaran berdasarkan level yang disesuaikan dengan kemampuan individu, bertujuan untuk mengoptimalkan kemampuan serta kecerdasan setiap individu. Dengan metode pembelajaran kumon banyak siswa yang dapat belajar dengan level di atas tingkatan kelas, di bawah tingkatan kelas, dan setara tingkatan kelas. Dalam menentukan tingkatan level kumon biasanya baru terlihat pada siswa saat mengikuti kelas kumon selama 6 bulan sampai dengan 1 tahun. Namun dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier akan mudah dan cepat dalam memprediksi tingkatan level kumon pada siswa dengan melihat faktor-faktor yang mempengaruhi tingkatan level siswa seperti motivasi belajar, minat belajar, kebiasaan belajar, dan jenis kelamin siswa.
Dari penelitian yang telah dilakukan berdasarkan hasil pengujian confussion  matrix,  diperoleh nilai accuracy sebesar 70%, class precision sebesar 75% kategori di atas tingkatan kelas, class precision sebesar 100% kategori di bawah tingkatan kelas, class precision sebesar 60% kategori setara tingkatan kelas, class recall sebesar 100% kategori di atas tingkatan kelas, class recall sebesar 25% kategori di bawah tingkatan kelas, dan class recall sebesar 100% kategori setara tingkatan kelas. Sehingga dapat dinyatakan Algoritma Naïve Bayes Classifier  dapat digunakan untuk memprediksi klasifikasi tingkatan level kumon. Namun diharapkan penelitian berikutnya menggunakan atribut lain agar mendapatkan algoritma yang lebih akurat.
Kata Kunci: Naïve Bayes  Classifier,  Tingkatan Level Kumon.

## I. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan kebutuhan yang sangat penting bagi setiap individu, dan salah satu tujuan negara yang tercantum dalam Pembukaan UUD yaitu “Mencerdaskan Kehidupan Bangsa”. Pendidikan di Indonesia terbagi menjadi dua bagian yaitu pendidikan formal dan pendidikan informal. Kumon merupakan salah satu sarana pendidikan informal, yaitu tempat bimbingan belajar Matematika dan Bahasa Inggris yamg memiliki metode pembelajaran tersendiri berdasarkan kemampuan individu atau berdasarkan level. Dengan metode Kumon banyak siswa yang belajar dengan level di atas tingkatan kelasnya sehingga siswa saat di sekolah dengan mudah mengikuti materi yang diberikan oleh guru karena telah melampaui level kelasnya, namun ada juga beberapa siswa yang belajar dengan di bawah tingkatan kelasnya atau setara tingkatan kelasnya. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi tingkatan level pada siswa yaitu seperti: minat belajar, motivasi belajar, kebiasaan belajar dan jenis kelamin siswa.
“Data Mining adalah analisis otomatis dari data yang berjumlah besar atau kompleks  dengan tujuan untuk menemukan pola atau kecendrungan yang penting yang biasanya tidak disadari keberadaannya.”[1]
Naïve Bayes Classifier merupakan salah satu metode data mining dalam pengklasifikasian yang terbukti memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat di aplikasikan kedalam data base dengan data
yang besar  [2]. Naïve Bayes merupkan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya. Dan dikombinasikan dengan Naïve dimana antar atribut atau variabelnya saling bebas dan tidak berkaitan satu sama lain [3].
Pada penelitian ini akan dilakukan analisis untuk memprediksi tingkatan level kumon pada siswa agar para pengajar dan orang tua dapat memberikan pembelajaran yang tepat agar siswa dapat belajar dengan di atas tingkatan kelasnya. Dalam menentukan tingkatan level pada siswa biasanya akan terlihat pada siswa saat mengikuti kelas kumon 6 bulan sampai dengan 1 tahun, namun dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier kita dapat memprediksi tingkatan level kumon dengan mudah dan cepat.
Penelitian ini melakukan studi pendahuluan terhadap penelitian yang membahas  “klasifikasi peminatan siswa SMA menggunakan Metode Naïve Bayes” [3], dengan  tingkat akurasi 99.47 % dalam mengklasifikasikan status peminatan siswa SMA. Dan pada penelitian yang berjudul “ Naïve Bayes Classification untuk penentuan status penduduk miskin  dengan tingkat akurasi sebesar 70% [4].
Berdasarkan uraian di atas penelitian ini bertujuan unuk menentukan klasifikasi tingkatan level Kumon dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dan untuk mengetahui tingkat kepercayaan hasil klasifikasi tingkatan level Kumon dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dengan atribut minat belajar, motivasi belajar, kebiasaan belajar, dan jenis kelasmin.  Dari sinilah penulis melakukan penelitian klasifikasi tingkatan level kumon dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier di Kumon Otista Tangerang.

## II. HASIL DAN PEMBAHASAN

## II.1Landasan Teori
Secara umum Data Mining terbagi atas 2 (dua) kata yaitu:
1. Data yaitu kumpulan fakta yang terekam atau sebuah  entitas yang tidak memilki arti dan selama ini terabaikan.
2. Mining yaitu proses penambangan.
Sehingga Data Mining itu dapat diartikan sebagai proses penambangan data yang menghasilkan sebuah output (keluaran) berupa pengetahuan [1].
Naïve Bayesian Classifier merupakan salah satu algoritma pemecahan masalah yang termasuk kedalam metode klasifikasi pada Data Mining . Naïve Bayes Classifier mengadopsi ilmu statiska yaitu menggunakan teori kemungkinan (probabilitas) untuk menyelesaikan sebuah kasus Supervised Learning, artinya dalam himpunan data terdapat label, class atau target sebagai acuan atau gurunya. Persamaan dari teorema Bayes adalah [5] :
( | ) ( ) ( | ) ( ) P X H P H P H X P X =
Keterangan:
x : sampel data yang memiliki kelas yang  tidak diketahui. H : hipotesa bahwa x adalah data kelas. P(H) : peluang dari hipotesa H.
P(X) : peluang dari data sampel yang diamati. P(X│H) : peluang dari data sampel X bila diasumsikan bahwa hipotesa benar
RapidMiner adalah sebuah software untuk pengolahan Data Mining . RapidMiner adalah sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap Data Mining , text mining dan analisis prediksi [6].
Confussion matrix adalah suatu metode yang biasanya digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep Data Mining atau sistem pendukung keputusan [7] Berikut ini merupakan Performance
Confussion Matrix: Accurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 x 100% Precision = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100%
Recall = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100%
Keterangan: TP : true positive TN  : true negative FP : false positive FN  : false negative
Validitas adalah suatu ukuran yang menunjukkan tingkat kesahihan suatu instrument”. Suatu tes dikatakan valid apabila tes tersebut sesuai mengukur apa yang hendak diukur. Tes memiliki validitas yang tinggi jika hasilnya sesuai denga kriteria, agar data yang terkumpul tidak menyimpang dari gambaran variabel yang digunakan  [8] Uji validitas dapat dihitung dengan menggunakan korelasi product moment sebagai berikut: ( )( ) 2 2 2 2 ( ( ) )( ( ) ) i i i i xy i i i i n x y x y
r n x x n y y − = − − ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑ ∑
Keterangan:
xy r = Koefisien korelasi x  = Skor item n   = jumlah koresponden y  = jumlah dari skor item Pernyataan dinyatakan valid jika nilai
hitung tabel r r > .
Uji reliabilitas dilakukan untuk mengetahui seberapa jauh hasil pengukuran tetap konsisten apabila dilakukan pengukuran dua kali atau lebih terhadap gejala yang sama dengan menggunakan alat pengukur sama [9] Untuk mengetahui suatu alat ukur itu reliabel dapat diuji dengan menggunakan rumus Cronbach Alpha sebagai berikut:
2 2 1 1 b i t k r k σ σ  
  = −      −    ∑
Keterangan:
i r = ReliabilitasInstrumen k = Banyaknya butir pertanyaan atau banyaknya soal 2 b σ ∑ = Jumlah varians butir 2 t σ = Varians total
Tujuan kategorisasi adalah untuk menempatkan individu ke dalam kelompok
terpisah secara berjenjang menurut suatu kontinum berdasar atribut yang diukur  [10] Berikut merupakan rumus yang digunakan dalam kategorisasi:
Mean empirik ( 𝜇 ) = 1 𝑛 ∑ 𝑥 𝑖 𝑛 𝑖=1 Standar deviasi populasi ( 𝜎 )  = � ∑ ( 𝑥 𝑖 − 𝑛 𝑖=1 𝜇 ) 2 𝑛 Berdasarkan perhitungan di atas maka setiap responden akan di kelompokkan ke dalam tiga kategori [11] yaitu:
Rendah = x < 𝜇 -1 𝜎 Sedang = 𝜇 -1 𝜎 < x < 𝜇 +1 𝜎 Tinggi = 𝜇 +1 𝜎 < x

## II.2 Metodologi Penelitian
Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kuantitaif karena untuk menentukan klasifikasi tingkatan level kumon, variabel-variabel yang digunakan saling bebas dan tidak ada keterkaitan dengan variabel lainnya, dan data yang diperoleh dari sampel populasi berupa angka- angka dan dianalisis sesuai dengan metode statistik yang digunakan kemudian diintepretasikan.
Penelitian dilakukan di Kumon Otista Tangerang dengan populasi siswa/siswi matematika sebanyak 80 sampel, dengan teknik pengambilan sampel yaitu sampling jenuh.
Data yang digunakan adalah  data primer yang dilakukan melalui kuisioner atau angket untuk variabel minat belajar, motivasi belajar, dan kebiasaan belajar, yang kemudian akan dikategorikan menjadi tiga kategori untuk tiap-tiap variabel yaitu tinggi, rendah, dan sedang.
II.3 Pembahasan Data training ini berisikan atribut-atribut yang mempengaruhi dalam menentukan tingkatan level kumon  sebanyak 70 data training. Atribut pada penelitian ini adalah motivasi belajar, minat belajar, kebiasaan belajar dan jenis kelamin.  Dan label atau kelas pada penelitian ini adalah di atas tingkatan kelas, di bawah tingkatan kelas, dan setara tingkatan kelas.
Data training ini yang digunakan untuk membuat sebuah model yang akan membentuk hasil dari data testing yang akan di uji.
Data testing yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari hasil penyebaran kuisioner pada siswa-siswi Matematika Kumon Otista sebanyak 10 data testing yang sudah diketahui tingkatan levelnya sehingga akan diteliti presentase keakuratan pada metode Naïve Bayes Classifier dengan menggunakan tabel Confussion Matrix. II.4 Hasil Analisis Data
A. Probabilitas Label
1. P ( tingkatan level :“di atas” )
P ( C 1 ) = 38/70 = 0,54 Terdapat 38 sampel pada tingkatan level di atas dari 70 Data Training.
2. P ( tingkatan level :“di bawah” )
P ( C 2 ) = 14/70 = 0,20 Terdapat 14 sampel pada tingkatan level di bawah dari 70 Data Training.
3. P ( tingkatan level :“setara” )
P ( C 3 ) = 18/70 = 0,26
Terdapat 18 sampel pada tingkatan level setara dari 70 Data Training.
B. Probabilitas Tiap Atribut

## Tabel 1: Probabilitas Jenis Kelamin
P(JENISKELAMIN) DI ATAS DI BAWAH SETARA P 16/38 6/14 10/18 L 22/38 8/14 8/18

## Tabel 2: Probabilitas Motivasi Belajar
P(MOTIVASI) DI ATAS DI BAWAH SETARA TINGGI 11/38 0/14 3/18 RENDAH 8/38 1/14 2/18 SEDANG 19/38 13/14 13/18

## Tabel 3: Probabilitas Minat Belajar
P(MINAT) DI ATAS DI BAWAH SETARA TINGGI 11/38 0/14 2/18 RENDAH 8/38 4/14 3/18 SEDANG 19/38 10/14 13/18

## Tabel 4: Probabilitas Kebiasaan Belajar
P(MOTIVASI) DI ATAS DI BAWAH SETARA TINGGI 11/38 0/14 2/18 RENDAH 8/38 2/14 4/18
SEDANG 19/38 12/14 12/18
C. Mengkalikan nilai atribut pada setiap Label.
Untuk sampel yang pertama jenis kelamin laki-laki, motivasi belajar tinggi, minat belajar sedang, dan  kebiasaan belajar sedang.
 P ( X1 | tingkatan level :“di atas” ) = 22/38 x 11/38 x 19/38 x 19/38 =0,042
 P(X1 | tingkatan level :“di bawah”)
=8/14 x  0/14 x 4/14 x 12/14
= 0
 P(X1 | tingkatan level :“setara”) =8/18 x 3/18 x 13/18 x 12/18
= 0,036
D. Membandingkan nilai probabilitas setiap label
 P(X1 | tingkatan level :“di atas”) × P(tingkatan level :“di atas”)
= 0,042 x 0,54
=0,022
 P(X1| tingkatan level :“di bawah”)×P(tingkatan level :“di bawah”) = 0 x 0,2
= 0  P(X1 | tingkatan level :“setara”)
×P(tingkatan level :“setara”)
= 0,036 x 0,26
= 0,009
Nilai maksimal pada perhitungan di atas adalah probabilitas untuk label di atas maka prediksi klasifikasi tingkatan  level kumon pada sampel yang pertama adalah di atas tingkatan level kumon.

## II.5 Uji Tabel Confussion Matrix
Pada perhitungan Data testing di atas maka hasil klasifikasi Naïve Bayes Classifier maka dapat di konfersi kedalam bentuk Confussion Matrix sebagai berikut:
Tabel 5: Confussion Matrix
Berdasarkan tabel  5  maka dapat di hitung performance dari metode Naïve Bayes Classifier sebagai berikut:
 Accurasi
= 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 × 100%
= 3+ ( 1+3 ) 3+ ( 1+3 ) + ( 1+0 ) + ( 2+0+0+0 ) × 100 % = 7 10 × 100 % = 70 %  Precision (di atas)
= 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% = 3 3+1 × 100% = 3 4 × 100%
= 75%
 Precision (di bawah)
= 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% = 1 1+0 × 100%
= 100%
 Precision (setara)
= 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 × 100% = 3 3+2 × 100% = 3 5 × 100% = 60%
 Recall (di atas)
= 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% = 3 3+0 × 100% = 100 %  Recall (di bawah)
= 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% = 1 1+ ( 1+2 ) × 1 00% = 1 4 × 100%
= 25 %
 Recall (setara)
= 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 × 100% = 3 3+0 × 100% = 100 %

## II.6 Uji Shoftware RapidMiner
Berikut ini merupakan design yang digunakan pada software RapidMiner :
Gambar 1: Design Performance
Dari perhitungan klasifikasi menggunakan software RapidMiner dengan menggumakan metode Naïve Bayes Classifier akan menampilkan probabilitas klasifikasi tingkatan level kumon hasil dari data training dan data testing. Dan untuk mengetahui tingkat accuracy, class precision, dan recall dapat dilihat pada gambar Performance Vector .
Tabel 6: Performance Vektor
Berdasarkan tabel 6  dapat kita ketahui tingkat accuracy sebesar 70%, class recall di atas sebesar 100%, class recall di bawah sebesar 25%, class recall setara sebesar 100%, class precision di atas sebesar 75%, class precision di bawah sebesar 100%, dan class precision setara sebesar 60%.
III. KESIMPULAN
 Untuk menentukan prediksi klasifikasi tingkatan level kumon dapat ditentukan dengan membandingkan nilai probabilitas setiap label atau kelas
True Di bawah True Jantan True Setara Class Precision Pred. Di atas 3 1 0 75% Pred. Di bawah 0 1 0 100% Pred. Setara 0 2 3 60%
Class Recall 100% 25% 100% Accuracy : 70%
dengan melihat nilai maksimum sebagai label atau kelas keputusan.
 Besar tingkat kepercayan hasil klasifikasi tingkatan level Kumon dengan menggunakan metode Naïve Bayes Classifier yaitu nilai accuracy sebesar 70%, class recall di atas sebesar 100%, class recall di bawah sebesar 25%, class recall setara sebesar
100%, class precision di atas sebesar
75%, class precision di bawah sebesar
100%, dan class precision setara sebesar 60% sehingga dapat dinyatakan bahwa Algoritma Naïve Bayes
Classifier dapat digunakan sebagai masukan untuk pengambil keputusan.
 Untuk penelitian berikutnya diharapkan menggunakan atribut-atribut yang lain dan menggunakan data training yang
lebih banyak, agar menghasilkan nilai akurasi yang lebih tinggi.

## REFERENSI
[1] D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining Dan Pengujian. In Definisi dan Konsep Data Mining . Yogyakarta:
CV Budi Utama, 2015.
[2] E. T. Kusrini, Algoritma Data Mining . Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[3] H. Naparin, “Klasifikasi Peminatan Siswa SMA Menggunakan Metode Naive Bayes,”
Syst. Inf. Syst. Informatics J. , vol. 2, no. 1, pp. 25–32, 2016, doi: 10.29080/systemic.v2i1.104.
[4] M. Rasyida, “Naïve Bayes Classification untuk Penentuan Status Penduduk Miskin,” J. Inform. Kaputama(JIK) , vol. 4, no. 2, 2020.
[5] D. Nofriansyah and G. W. Nurcahyo, Algoritma Data Mining Dan Pengujian. In Algoritma Naive Bayesian classifier . Yogyakarta: Deepubish, 2012.
[6] A. Purwanto et al. , “Perbandingan Minat Siswa Smu Pada Metode Klasifikasi Menggunakan 5 Algoritma,” vol. 2, no. 1, pp.
43–47, 2018.
[7] P. E, Konsep dan Aplikasi Menggunakan
Matlab. In Andi, Data Mining . Yogyakarta:
Airlangga, 2012.
[8] S. Arikunto, Prosedur Penelitian Suatu
Pendekatan Praktik . Jakarta: Rineka  Cipta,
2010.
[9] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif,
Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta, CV, 2010.
[10] Azwar, Realibilitas dan Validitas . Yogyakarta:
Pustaka Pelajar, 2012.
[11] A. Saifudin, Penyusunan Skala Psikologi .
Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2007.