## REVIEW PENERAPAN METODE KLASIFIKASI PADA SISTEM REKOMENDASI SOSIAL KEMASYARAKATAN
Tri Gunantohadi 1 , Cahyo Crysdian 2
1 Magister Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang, 2 SMK Negeri 1 Pasuruan
1 200605210005@student.uin-malang.ac.id, 2 cahyo@ti.uin-malang.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan  Teknologi  Informasi  saat  ini  sangat  cepat  seiring  dengan  perkembangan jaman.  Salah  satu  yang  dihasilkan  dari  teknologi  informasi  adalah  sistem  rekomendasi.  Sistem rekomendasi  sangatlah  penting  dalam  pengambilan  keputusan  karena  sudah  menggunakan berbagai acuan atau parameter yang sesuai. Seperti pada perusahaan atau Lembaga sangat penting dalam menentukan keputusan yang didasari oleh rekomendasi. Misalnya penentuan beasiswa bagi siswa  atau  mahasiswa,  penentuan  bantuan  sosial  kepada  masyarakat  tidak  mampu  harus  tepat sasaran,  begitu  juga  perusahaan  dalam  menentukan  promosi  jabatan  bagi  karyawan.  Hal  tersebut secara  langsung  akan  melibatkan  manajemen  SDM  untuk  menseleksi  karyawan  yang  sesuai kompetensinya  sehingga  mendapatkan  posisi  jabatan  yang  sesuai  dengan  bidangnya.    Teknologi Informasi  dapat  membantu  dalam  proses  memberikan  rekomendasi  yaitu  dengan  menggunakan Machine  Learning (ML). Machine  Learning sangat  membantu  dalam  menghasilkan  sistem rekomendasi.  Penelitian  ini  menggunakan  studi  literatur  dengan  menggunakan  jurnal-jurnal tentang rekomendasi dan metode klassifikasi. Untuk mendapatkan algoritma yang sesuai dilakukan perbandingan  hasil  pengujian  dari  jurnal-jurnal  yang  digunakan.  Metode  klasifikasi  digunakan didalam  penelitian  ini  dengan  tujuan  untuk  menentukan  keputusan  dengan  melalui  sistem rekomendasi.  Hasil  penelitian  ini  dihasilkan  sistem  rekomendasi  yang  dibuat  menggunakan algoritma Naive Bayes dengan nilai akurasi sebesar 95,11% dan C4.5 dengan nilai akurasi sebesar 99.03%  karena nilai akurasi pada metode tersebut memiliki nilai yang tertinggi.
Kata kunci: Klasifikasi, Machine Learning , Algoritma, Rekomendasi, Keputusan.

## ABSTRACT
The development of Information Technology is currently very fast along with the times. One of the results of information technology is a recommendation system. The recommendation system is  very  important  in  decision  making  because  it  uses  various  references  or  appropriate parameters. As in companies or institutions, it is very important in determining decisions based on recommendations.  For  example,  the  determination  of  scholarships  for  students  or  students,  the determination of social assistance to the poor must be right on target, as well as the company in determining  promotions  for  employees.  This  will  directly  involve  HR  management  to  select employees according to their competencies so that they get positions that are in accordance with their  fields.  Information  Technology  can  assist  in  the  process  of  providing  recommendations  by using  Machine  Learning  (ML).  Machine  Learning  is  very  helpful  in  generating  recommendation systems.  This  study  uses  a  literature  study  using  journals  about  recommendations  and classification methods. To get the appropriate algorithm, a comparison of the test results from the journals  used  is  carried  out.  The  classification  method  is  used  in  this  study  with  the  aim  of determining  decisions  through  a  recommendation  system.  The  results  of  this  study  resulted  in  a recommendation system made using the Naive Bayes algorithm with an accuracy value of 95.11% and  C4.5  with  an  accuracy  value  of  99.03%  because  the  accuracy  value  of  this  method  has  the highest value.
Keywords: Classification, Machine Learning, Algorithms, Recommendations, Decisions.

## 1. PENDAHULUAN
Meningkatnya  kualitas  perusahaan  atau  Lembaga  sangatlah  ditopang  dengan  sumber  daya manusia  yang  berkualitas.  Sumber  Daya  Manusia  memiliki  peranan  yang  sangat  penting  bagi kemajuan  suatu  Perusahaan  /  Lembaga,  hal  ini  dapat  terwujud  dengan  adanya  personel  atau karyawan  yang  tergabung  didalam  manajemen  dan  memiliki  kompetensi  yang  baik  serta  sesuai dengan  bidangnya.  Tujuan  adanya  manajemen  Sumber  Daya  Manusia  adalah  untuk  menciptakan sumber  daya  manuasi  yang  berkualitas,  sehingga  mampu  meningkatkan  kualitas  Perusahaan  / Lembaga.  Manajemen  SDM  harus  terlibat  aktif  dalam  perencanaan,  pengelolaan  serta pengendalian  perusahaan  yang  berkaitan  dengan  alokasi  dan  pengembangan  SDM.  Merubah sistem  kerja  yang  responsive  menjadi  proaktif,  dan  struktur  fungsional  ke  struktur  yang  lebih fleksibel  serta  melaksanakan  kebijakan  strategis  [1].  Manajemen  SDM  merupakan  aset  penting didalam  Perusahaan  /  Lembaga  yang  perlu  dipelihara  dengan  baik,  sehingga  dapat  menunjang tujuan  dari  perusahaan.  Sumber  Daya  Manusia  yang  berkualitas  dapat  dilihat  dari  latar  belakang Pendidikan,  pelatihan  yang  pernah  diikuti,  keterampilan  yang  dinyatakan  dalam  bentuk  sertifikat kompetensi.  Kompetensi  sangat  berpengaruh  terhadap  kinerja  seseorang  dalam  menyelesaikan pekerjaannya.  Kompetensi  merupakan  kemampuan  seseorang  yang  terdiri  dari  perpaduan  antara keahlian  (skill),  pengetahuan  (knowledge)  dan  kemampuan  (ability)  untuk  melaksanakan pekerjaan secara maksimal [2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Studi  ini  dilakukan  untuk  mengeksplorasi  berbagai  penelitian  tentang  sistem  rekomendasi sosial  kemasyarakatan  yang  menggunakan  pendekatan  klasifikasi  ditinjau  dari  parameter accuracy, nilai  atribut  tertinggi, gap  kompetensi,  perangkingan  atribut . Dalam  melakukan  studi literatur ini digunakan Langkah-langkah seperti terlihat pada Gambar 1. tentang alur studi literatur:
Gambar 1. Alur Studi Literatur
Berdasarkan pada Gambar 1. dapat dijelaskan tentang langkah-langkah penelitian ini:
 Pengumpulan Data :
Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari jurnal-jurnal nasional. Adapun cara mencari jurnal-jurnal  yang  terkait  dengan  sistem  rekomendasi  dan  metode  klasifikasi  yaitu  menggunakan search  engine  google  Scholar dan  Mendeley.com.  Proses  seleksi  data  dilakukan  menggunakan kriteria  tahun  terbit  jurnal  tidak  lebih  dari  5  tahun  mulai  2017  sampai  dengan  tahun  2022  yang dapat diakses fulltext dalam format pdf dan scholarly (peer reviewed journals). Konsep yang diteliti:
Melakukan eksplorasi jurnal-jurnal yang terkumpul
 Konseptualisasi :
Dengan memahami penelitian orang lain yang terkait dengan topik peneliti yaitu rekomendasi dan metode klasifikasi. Dalam tahap ini diambil jurnal yang menggunakan metode klasifikasi dengan hasil  pengujian  terbaik  dari  jurnal-jurnal  yang  dikumpulkan,  dengan  cara  membandingkan    antar jurnal sehingga dihasilkan jurnal dengan hasil pengujian terbaik.
 Analisa Data:
Pada tahap ini dilakukan Analisa data dengan mereduksi data yaitu mengorganisasi data, mengatur urutan  data  dan  mengatur  sesuai  kategori  data.  Selanjutnya  dilakukan  visualisasi  data  dengan menampilkan  hasil  Analisa  data  dalam  bentuk  tabel  agar  peneliti  lebih  mudah  dalam  memahami hasil penelitian.
 Hasil dan Pembahasan:
Dalam  tahap  ini  dilakukan  pembandingan  antar  jurnal  dengan  melihat  hasil  dari  pengujian  dari masing-masing  jurnal  yang  terkumpul,  agar  lebih  mudah  memahami  hasil  dari  masing-masing jurnal dibuatlah kerangka teori dari penelitian ini.
 Kesimpulan :
Dalam tahap ini dihasilkan pengujian terbaik dari metode klasifikasi pada jurnal yang terkumpul.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. SISTEM REKOMENDASI SOSIAL KEMASYARAKATAN
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Hayaty  &  Irawan  (2018)  menggunakan  Algoritma Simple Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART)  dan  Forward  Chaining  untuk  mendukung pengambilan keputusan dengan menggunakan multikriteria. Dalam implementasi algoritma Simple Multi Attribute Rating Technique terdapat 5 kriteria beserta nilai bobot untuk setiap kriteria yang dihasilkan. Didapatkan  hasil  keputusan  untuk  merekomendasikan 25 orang dengan nilai  tertinggi yang  akan  diproses  dengan  metode forward  chaining untuk  merekomendasikan  jabatan  masing- masing  sesuai  dengan  pernyataan  yang  mereka  pilih  dan  datanya.  Dalam  penerapan  algoritma forward  chaining dilakukan pengumpulan  fakta-fakta  dari  sejumlah  pernyataan.  Dari  pernyataan tersebut  dilakukan  pengklasifikasian  berdasarkan  jenis  divisi  tertentu.  Dari  penerapan  algoritma Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique dan forward  chaining didapatkan  25  orang  kandidat pengurus organisasi dengan nilai terbaik dan sekaligus merekomendasikan posisi jabatan sekretaris sebanyak  3  orang,  2  orang  bendahara,  4  orang  jabatan  aspirasi,  bagian  humas  4  orang,  Litbang berjumlah 5 orang, keorganisasian sebanyak 5 orang, 1 orang jabatan Litbang atau jabatan aspirasi serta  jabatan  bendahara  atau  sekretaris  sebanyak  1  orang.  Penggunaan  kedua  algoritma  tersebut dapat membantu menentukan calon pengurus organisasi serta posisi jabatan yang sesuai [3].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yulianti et  al .  (2018)  menyatakan  dalam  menentukan pembimbing  skripsi  haruslah  dilakukan  dengan  menggunakan  banyak  referensi  yang  mendukung serta  metode  yang  tepat.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Weighted  Product untuk menghasilkan rekomendasi dengan  melakukan proses penghitungan pada setiap kriteria. Tahapan pengolahan  data  yang  dilakukan: pertama ,  menentukan  bobot  pada  masing-masing  kriteria, selanjutnya  memberikan  nilai  disetiap  kriteria  pada  calon    pembimbing.  Dilakukan  perbaikan nilai/skor  pada  masing-masing  calon  pembimbing  dengan  cara  nilai  calon  pembimbing dipangkatkan  dengan  hasil  perbaikan  bobot.  Untuk  mendapatkan  hasil  akhir  dilakukan penghitungan dari nilai perbaikan calon pembimbing dibagi dengan jumlah seluruh nilai perbaikan calon  pembimbing.  Hasil  penelitian  terdapat  nilai  dari  hasil  perangkingan  alternatif  tertinggi  0,9 dikarenakan  Riwayat  mengajar  paling  lama  dan  terdapat  nilai  terendah  0,05  dikarenakan  dosen tersebut baru mengajar [4].
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Siregar  &  Hikmayanti  H  (2020)  melakukan Penyeleksian  calon  penerima  Bantuan  Sosial  dari  Pemerintah  menjadi  salah  satu  permasalahan yang  ada  di  Desa  Tamanmekar  Kecamatan  Pangkalan  Kabupaten  Karawang,  Jawa  Barat. Pengolahan  data  menggunakan  algoritma Neural  Network menjadi  salah  satu  cara  untuk mengurangi  ketidaktepatan  calon  penerima  Bantuan  Sosial  tersebut.  Penelitian  ini  menggunakan data sebanyak 278 KK dengan 11 atribut  sebagai berikut:  NIK, Jumlah  KK, Nama KK, Tempat, Tanggal Lahir, RT, JK, Status Dalam Keluarga, Pendidikan, Pekerjaan, Raskin, BPJS, Rmh Milik Sendiri,  Dinding,  Lantai,  Atap,  Toilet/WC,  Air  Minum,  BLT.  Selanjutnya  dilakukan pengklasifikasian  data  menggunakan Tools Rapidminer untuk  menerapkan  algoritma Neural
Network, didapatkan  hasil akurasi  sebesar  94,92%  sehingga  dapat  membantu  pengklasifikasian data penerima Bantuan Sosial [5].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Cahyono  &  Yunita  (2020)  menyebutkan  bahwa  untuk menyeleksi karyawan yang akan direkomendasikan untuk naik jabatan, digunakan beberapa aspek sebagai kriteria penilaian diantaranya aspek intelektual, sikap, perilaku dan kinerja. Metode yang digunakan  adalah Profile  Matching dengan  mengambil  sampel  data  10  orang  dari  21  karyawan yang  akan  dipromosikan.  Metode  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara:  observasi, wawancara,  studi  pustakan  dan  kuesioner.  Perhitungan  metode Profile  Matching yang  pertama melakukan  pemetaan  gap  kompetensi  yaitu  selisih  yang  didapat  dari  hasil  pengurangan  antara profil  karyawan  dengan  profil  jabatan.    Selanjutnya  dilakukan  pembobotan  nilai  masing-masing aspek  dengan  menggunakan  bobot  nilai  yang  telah  ditentukan.  Berdasarkan  penilaian  dan penghitungan dalam sistem penunjang keputusan promosi jabatan pada PT. Mitrausaha Gentaniaga dapat  ditarik  kesimpulan  antar  lain,  Penilaian  yang  objektif  dari  para  responden  sangat mempengaruhi  hasil  nilai  yang  didapatkan  karyawan.  Salah  satu  alternatif  dalam  pemilihan karyawan  guna  mendapat  promosi  jabatan  adalah  dengan  metode Profile  Matching .  Hal  ini diperoleh  dari  penilaian  yang  dilakukan  oleh  atasan  langsung  akan  memberikan  data  yang  valid [6].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kemala et  al .  (2020)  mengidentifikasi  kriteria  yang digunakan  untuk  menentukan  kenaikan  jabatan  di  BPR  Inti  Dana  Sentosa.  Karyawan  harus memiliki  prestasi  kerja  sebagai  salah  satu  syarat  kenaikan  jabatan.  Penelitian  ini  menggunakan metode Analitic  Hierarchy  Process (AHP)  dengan  langkah-langkah  sebagai  berikut: pertama, membuat hirarki berdasarkan kriteria pangkat yang berfungsi untuk menentukan sasaran atau goal, kriteria,  subkriteria  dan  alternatif  kenaikan  pangkat. Kedua, pemberian  bobot  untuk  menentukan nilai  prioritas  kriteria.  Penentuan  prioritas  elemen  dilakukan  dengan  membandingkan  elemen secara  berpasangan  sesuai  kriteria  yang  diberikan. Ketiga, Menentukan  prioritas  sintetis  dengan menjumlahkan  nilai  dari  setiap  baris  matrik  dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk memdapatkan  nilai  rata-rata.  Dengan  nilai  prioritas  dari  setiap  kriteria  yang  dihitung,  maka selanjutnya  dilakukan  perangkingan  dan  menghasilkan  kesimpulan  bahwa  dari  7  karyawan  yang diuji dengan metode AHP diperoleh hasil 1 pegawai lebih unggul dari pegawai lainnya. Sehingga pemilihan  kandidat  kenaikan  pangkat  menggunakan  Metode  AHP,  dengan  6  kriteria  penilaian diperoleh  pegawai  1.  Adapun  beberapa  parameter  uji  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan penilaian terhadap keputusan kenaikan jabatan, yaitu Logika Berfikir, Ketelitian, Tanggung Jawab, Kerjasama Kehati-hatian dan Absensi [7].
Penerapan  Metode Fuzzy Model  Tahani  yang  dilakukan  oleh  Sianturi et  al .  (2020) menyajikan  penelitian  di  kelurahan  Tualang  Perbaungan  Medan.  Data  diperoleh  dengan  cara observasi langsung dan wawancara, dengan data tersebut dilakukan pengujian dengan menerapkan beberapa cara: yang pertama menentukan himpunan fuzzy yang digunakan untuk mengelompokkan data-data  berdasarkan  variabel  bahasa  yang  dinyatakan  dalam  fungsi  keanggotaan.  Ada  4  fungsi keanggotaan  yang  digunakan  diantaranya:  Fungsi  keanggotaan  usia,  fungsi  keanggotaan  masa kerja, fungsi keanggotaan kedisiplinan, fungsi keanggotaan golongan. Untuk mengkombinasi dan memodifikasi  himpunan  fuzzy,  ada  beberapa  operasi  yang  didefinisikan  secara  khusus.  Nilai keanggotaan sebagai hasil dari operasi 2 himpunan sering dikenal dengan nama fire strength atau α-predikat.  Implementasi  dari  perhitungan/pengujian  fire  strength  dibuatkan  sistem  aplikasi menggunakan  Microsoft  Visual  Basic  2008.  Dapat  disimpulkan  hasil  dari  penelitian  ini  yaitu diantaranya  Proses  kenaikan  jabatan  yang  berjalan  di  Kantor  Kelurahan  Tualang  Perbaungan selama ini masih bersifat manual dan memakan waktu yang lama untuk menentukan pegawai yang layak naik jabatan. Sistem pendukung keputusan kenaikan jabatan ini dapat menjadi solusi untuk memberikan rekomendasi dalam menentukan pegawai yang layak untuk naik jabatan secara efektif dan efisien [8].
Penelitian yang dilakukan oleh Dewi et al . (2021) bertujuan untuk membangun sebuah sistem informasi  yang  dapat  menunjang  perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  khususnya  tentang promosi jabatan pada PT. Busana Indah Global. Dengan menggunakan data kepegawaian dari PT.
Busana  Indah  Global  dilakukan  pengujian  dengan  metode Naive  Bayes  Classifier sehingga didapatkan hasil akurasi sebesar 91.67% dan nilai ROC sebesar 0,979 yang berarti metode Naive Bayes Classifier sangat baik digunakan untuk penelitian ini[9].
b. PENDEKATAN KLASIFIKASI PADA SISTEM REKOMENDASI
Penelitian yang dilakukan oleh Anam et al . (2018) membandingkan Kinerja Algoritma C4.5 dan  Naive  Bayes  untuk  mengklasifikasikan  Penerima  Beasiswa.  Penelitian  menggunakan  data sekunder  berupa  data  daftar  pemohon  dan  penerima  beasiswa,  dataset  memiliki  6  faktor  penentu yaitu semester, IPK, prestasi, gaji orangtua, beban biaya listrik dan jumlah tanggungan orang tua. Dataset  yang  terkumpul  sebanyak  164  record  diuji  dengan  metode Naive  Bayes menghasilkan accuracy sebesar 95,11% sedangkan diuji dengan metode C4.5 dihasilkan accuracy sebesar 96,4% dengan  waktu  proses  sama-sama  0s.  Berdasarkan  hasil  implementasi  algoritma  C4.5  dan Naive Bayes untuk model klasifikasi penerima beasiswa pada penelitian ini menunjukkan model aloritma C4.5 mempunyai kinerja yang lebih baik dari algoritma Naive Bayes [10].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ratniasih  (2019)  menggunakan  komparasi  dua  buah  metode naïve  bay es  dan  algoritma  C4.5  untuk  mengklasifikasi  kelulusan  tepat  waktu  pada  STMIK STIKOM Bali. Hasil pengujian metode Naive Bayes didapat nilai Accuracy 89.27% dimana hasil performance  akurasi  menunjukkan  kelulusan  tepat  waktu  sebanyak  40  dan  tidak  tepat  10, sedangkan  pengujian  metode  C4.5  didapatkan  hasil  klasifikasi  pada  data  training  adalah  atribut IPK  sebagai root pada decision  tree ,  sedangkan  atribut  lainnya  sebagai child  node .  Dari  data training  dengan  jumlah  50  data  dihasilkan  5  aturan.  Aturan-aturan  yang  diperoleh  dari  data training dapat digunakan sebagai aturan untuk menentukan kelulusan tepat waktu atau tidak pada mahasiswa STMIK STIKOM Bali [11].
Penelitian yang dilakukan oleh Argina (2020) menggunakan metode K- Nearest Neighbor (K- NN)  untuk  menghitung  akurasi,  presisi, recall ,  dan f-measure berdasarkan  nilai  K.  Dengan membagi dataset menjadi  data training 90%  dan  data testing 10%    dari  77  data.  Melakukan pemasangan  kelas  sesuai  K,  lalu  menerapkan confusion  matrix untuk  menghitung  performa akurasi, presisi,  recall dan f-measure pada  masing-masing  K.  Hasil  perhitungan  algoritma  K- Nearest Neighbor (K-NN) yaitu akurasi tertinggi yaitu 39% pada K=3, presisi tertinggi 65% pada K=3 dan K=5, recall tertinggi yaitu 36% pada K=3, dan f-measure tertinggi yaitu 46% pada K=3. Nilai yang didapat tidak cukup baik dikarenakan jumlah data yang digunakan cukup kecil [12].
Penelitian yang dilakukan oleh Wulandari et al. (2020) menggunakan metode Convolutional Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan objek citra. Objek yang digunakan ada 3 macam yaitu  gingseng,  jahe  dan  lengkuas.  Data  yang  digunakan  pada  penelitiam  ini  adalah  citra  digital yang  berasal  dari search  engine  google sebanyak  300  citra  digital  yang  terkumpul.  Data  dibagi menjadi 2 yaitu data training sebanyak 80% dan data testing 20% dari total data. Hasil klasifikasi didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  98,75%  artinya  sebanyak  98,75%  dari  data  training  dapat diklasifikasikan  secara  tepat  dengan  metode  CNN  dan  nilai  loss  yaitu  0,0769  sedangkan  akurasi hasil  klasifikasi  dari  data  training  adalah  0,85  atau  85%.  Akurasi  85%  artinya  metode Convolutional  Neural  Network dapat  mengenali  data  bumbu  dan  rempah  secara  visual  dengan tepat  sebesar  85%  dan  nilai  loss  data  testing  adalah  0,4773.  Nilai  akurasi  klasifikasi  dari  9  data baru adalah 0,8889 atau 88,89%. Akurasi 88,89% artinya  metode Convolutional Neural Network dapat mengenali data bumbu dan rempah secara visual dengan tepat sebesar 88,89% [13].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ardiansyah et  al .  (2021)  bertujuan  untuk  membandingkan nilai  performa  algoritma Naive  Bayes dan  C4.5  dengan  7  sekenario  yang  berbeda.  Performa accuracy , precision dan recall sebagai dasar pengujian data. Pengambilan sumber data dari Kaggle terbitan Ishan Dutta sebanyak 520 data dari 17 bidang. Data yang digunakan adalah 16 field: age, polyuria,  polydipsia,  sudden  weight  loss,  weakness,  polyphagia,  genital  thrush,  visual  blurring, itching, irritability, delayed healing, partial paresis, muscle, stiffness, alopecia, obesity, dan class. Data trainning sebesar  20%  atau  103  data  sedang  data testing 80%  atau  417    dari  total dataset , selanjutnya data training dan data testing dibagi menjadi 7 skenario. Untuk melakukan pengujian algoritma Naïve  Bayes dan  C4.5  sebelumnya  dataset  dibagi  menjadi  7  skenario  dimana  setiap
skenario  memiliki  atribut-atribut  yang  berbeda  yang  akan  hitung  menggunakan tools rapidminer. Hasil  perhitungan  dari  algoritma Naïve  Bayes dan  C4.5  dengan  7  skenario  menggunakan tools rapidminer  dimana  untuk  algoritma Naive  Bayes skenario  2  adalah  skenario  terbaik  dengan  hasil accuracy 88,35%, precision 92,16%, dan recall 85,45%. Untuk algoritma C4.5 skenario 4 adalah yang  terbaik  dengan  hasil accuracy 99.03%, precision 100%,  dan recall 98,18%.  Untuk perbandingan  performa  algoritma Naïve  Bayes dan  C4.5  dari  hasil  perhitungan  yang  telah dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  algoritma  C4.5  memiliki  performa  terbaik  karena algoritma  C4.5  memiliki  tingkat  kesalahan  yang  kecil  ketika  proses  perhitungan  hal  tersebut menunjukkan  bahwa  dalam  melakukan  klasifikasi  penyakit  diabetes  algoritma  C4.5  adalah  yang terbaik [14].
Penelitian yang dilakukan oleh Kusnia & Kurniawan, 2022 menggunakan analisis sentiment media  berita  online  pada  google  play.  Penilaian  umum  atas  layanan  dan  berita  yang  diberikan sangat  penting  untuk  menjaga  dan  meningkatkan  kinerja  media  berita  online.  Dengan menggunakan  kolom  opini  user  pada  google  play  dilakukan  analisis  sentiment  untuk  proses menganalisa  dan  mengekstraksi  data  teks  yang  tidak  terstruktur  sehingga  dapat  menghasilkan informasi  sentiment  yang  terdapat  dalam  kalimat  opini  pada  aplikasi.  Peneliti  menggunakan algoritma  Support  Vector  Machine  (SVM)  dan  Naïve  Bayes  untuk  mengetahui  kecenderungan opini  public  di  google  play  tentang  aplikasi  media  berita  online.  Pengambilan  data  dilakukan dengan  scraping  sebanyak  5615  opini,  didapatkan  hasil  keakuratan  algoritma  SVM  sebesar  88% lebih ungguh dibanding algoritma Naïve Bayes sebesar 87% serta didapatkan pula kecenderungan opini public di google play tentang aplikasi media berita online condong positif, hal ini sesuai dari pengolahan  data  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  SVM  dan  Naïve  Bayes  dengan  rincian  sebagai berikut sebanyak 5160 opini positif  dan 455 beropini negative [15].

## c. KERANGKA TEORI
Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  jurnal-jurnal  yang  digunakan  dalam  studi  literatur disusunlah  sebuah  kerangka  teori  tentang  penentuan  algorima  apa  yang  secara  optimal  dapat menghasilkan  performa  yang  terbaik  didalam  metode  klasifikasi  seperti  terlihat  pada  Gambar  1. Tentang kerangka teori.
Gambar 1. Kerangka Teori
Berdasarkan  Gambar  1.  Tentang  kerangka  teori  dihasilkan  sebuah  keputusan  dalam penelitian untuk menggunakan algoritma yang memiliki nilai performa yang tinggi seperti terlihat pada Tabel 1. Tentang daftar jurnal terdahulu yang digunakan dalam penelitian ini:
Tabel 1. Daftar Jurnal No. Judul Jurnal Metode Penelitian Penulis, Tahun Hasil Penelitian 1 Perancangan Sistem Penunjang  Keputusan  untuk Menentukan Jabatan Pengurus Organisasi Menggunakan Kombinasi  Algoritma Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) dan Forward Chaining Simple Multi Attribute Rating Technique dan forward  chaining (Pembobotan) Hayaty & Irawan, 2018 Hasil: Nilai tertinggi dari alternatif dan menentukan posisi jabatan yang sesuai. 2 Sistem Rekomendasi Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi Menggunakan Metode Weighted Product (Studi Kasus Stmik Dharma Wacana Metro) Weighted  Product (Pembobotan) Yulianti  et  al., 2018 Hasil: Nilai perangkingan alternatif tertinggi 0,9 karena lama mengajar 3 Implementasi Algoritma Neural Network untuk Mendukung Keputusan di Desa Tamanmekar Neural Network (Probabilitas) Siregar & Hikmayanti H, 2020 Hasil: Akurasi: 94,92% 4 Sistem  Penunjang  Keputusan Promosi Jabatan Menggunakan  Metode Profile Matching Profile  Matching (Pembobotan) Cahyono & Yunita, 2020 Hasil: Nilai perangkingan 4,65 tertinggi dari semua calon/alternatif 5 Analisis  Kebutuhan  Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan  Jabatan  pada  BPR Inti Dana Sentosa Menggunakan Metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP) Analytic Hierarchy Process (Pembobotan) Kemala  et  al., 2020 Hasil: Nilai perangkingan 51,08 tertinggi dari semua calon/alternatif 6 Penerapan Metode Fuzzy Model  Tahani  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Fuzzy Model Tahani (Derajat Keanggotaan) Sianturi  et  al., 2020 Hasil: Nilai derajat keanggotaan tertinggi yaitu atas nama khairul dari semua calon/alternatif 7 Sistem  Pendukung  Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Algoritma Naive Bayes Classifier Naive Bayes Classifier (Probabilitas) Dewi  et  al., 2021 Hasil: Akurasi: 91,67% 8 Perbandingan Kinerja Algoritma  C4.  5  dan Naive Bayes untuk Klasifikasi Penerima Beasiswa C4.  5  dan Naive Bayes (Nilai Gain, Entropy dan Probabilitas) Anam  et  al., 2018 HasilAkurasi: Algoritma C4.5 = 96,04% Algoritma NB = 95,11% 9 Komparasi  dua  buah  metode naïve  bayes  dan  algoritma C4.5  untuk  mengklasifikasi Naïve  bayes  dan algoritma C4.5 (Nilai Gain, Ratniasih, 2019 HasilAkurasi: Algoritma NB =
89.27%
kelulusan  tepat  waktu  pada STMIK STIKOM Bali Entropy dan Probabilitas) 10 Metode  Convolutional  Neural Network (CNN) untuk mengklasifikasikan objek citra Convolutional Neural Network (CNN) Wulandari  et al., 2020 HasilAkurasi: CNN = 88,89% 11 Membandingkan nilai performa algoritma Naive Bayes dan  C4.5  dengan  7 sekenario  yang  berbeda  untuk mengklasifikasikan  penyakit diabetes Naïve  bayes  dan algoritma C4.5 (Nilai Gain, Entropy dan Probabilitas) Ardiansyah  et al., 2021 HasilAkurasi: Algoritma C4.5 = 99.03% Algoritma NB = 88,35%
Mengacu pada Tabel 1. tentang daftar jurnal, peneliti  memilih  metode Naive Bayes dengan nilai  akurasi  sebesar  95,11%  [10]  dan  C4.5  dengan  nilai  akurasi  sebesar  99.03%  [14]  sebagai matode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  karena  nilai  akurasi  pada  metode  tersebut  memiliki nilai yang tertinggi.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini membantu memberikan  masukkan atau saran dalam memberikan  rekomendasi yang  tepat  dengan  metode  klasifikasi.  Melalui  studi  literatur  ini  dihasilkan  algoritma  dengan performa  terbaik  yaitu  algoritma  Naïve  Bayes  dengan  nilai  akurasi  sebesar  95,11%  pada  jurnal yang dibuat oleh Anam et al., 2018 dengan judul Perbandingan Kinerja Algoritma C4. 5 dan Naive Bayes untuk  Klasifikasi  Penerima  Beasiswa  dan  algoritma  Decision  Tree  dengan  nilai  akurasi sebesar  99.03%  pada  jurnal  yang  dibuat  oleh  Ardiansyah et  al. ,  2021  dengan  judul Membandingkan  nilai  performa  algoritma Naive  Bayes dan  C4.5  untuk  mengklasifikasikan penyakit diabetes.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Utamy,  S.  Ahmad,  and  S.  Eddy,  “Implementasi  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia,” J. Educ. Res. , vol. 1, no. 3, 2020, doi: 10.37985/jer.v1i3.26.
[2]  N. Nurjaya, A. Affandi, D. Ilham, J. Jasmani, and D. Sunarsi, “Pengaruh Kompetensi Sumber Daya  Manusia  Dan  Kemampuan  Pemanfaatan  Teknologi  Terhadap  Kinerja  Aparatur  Desa Pada  Kantor  Kepala  Desa  Di  Kabupaten  Gunungkidul,  Yogyakarta,” JENIUS  (Jurnal  Ilm. Manaj. Sumber Daya Manusia) , vol. 4, no. 3, 2021, doi: 10.32493/jjsdm.v4i3.10460.
[3]  M. Hayaty and R. F. Irawan, “Perancangan Sistem Penunjang Keputusan untuk Menentukan Jabatan  Pengurus  Organisasi  Menggunakan  Kombinasi  Algoritma  Simple  Multi  Attribute Rating Technique (SMART) dan Forward Chaining,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, p. 104, Dec. 2018, doi: 10.23917/khif.v4i2.7034.
[4]  W. Yulianti, B. Sutomo, and A. Perdana, “SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN DOSEN PEMBIMBING  SKRIPSI  MENGGUNAKAN  METODE WEIGHTED  PRODUCT  (STUDI KASUS STMIK DHARMA WACANA METRO),” Int. Res. Big-Data Comput. Technol. I- Robot , vol. 2, no. 1, 2018, doi: 10.53514/ir.v2i1.79.
[5]  A.  M.  Siregar  and  H.  Hikmayanti  H,  “Implementasi  Algoritma  Neural  Network  untuk Mendukung Keputusan di Desa Tamanmekar,” PETIR , vol. 13, no. 1, pp. 21–32, 2020, doi: 10.33322/petir.v13i1.768.
[6]  H.  Cahyono  and  Y.  Yunita,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Promosi  Jabatan  Menggunakan Metode Profile Matching,” IJCIT  (Indonesian  J.  Comput.  Inf.  Technol. ,  vol.  5,  no. 1,  2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.6467.
[7]  G.  Y.  Kemala,  I.  A.  Wulandari,  and  E.  Ridhawati,  “Analisis  Kebutuhan  Sistem  Pendukung Keputusan  Kenaikan  Jabatan  pada  BPR  Inti  Dana  Sentosa  Menggunakan  Metode  Analytic Hierarchy Process (AHP),” J. SISKOM-KB (Sistem Komput. dan Kecerdasan Buatan) , vol. 3, no. 2, 2020, doi: 10.47970/siskom-kb.v3i2.148.
[8]  F. A. Sianturi, R. F. Siahaan, and A. Fitra, “Penerapan Metode Fuzzy Model Tahani Dalam
Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan,” InfoTekJar    J.  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jar. , vol. 4, no. 2, 2020.
[9]  P.  S.  Dewi,  C.  K.  Sastradipraja,  and  D.  Gustian,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan Jabatan  Menggunakan  Metode  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,” J.  Teknol.  dan  Inf. ,  vol. 11, p. 15, 2021.
[10]  C.  Anam,  H.  S.-  ENERGY,  and    undefined  2018,  “Perbandingan  Kinerja  Algoritma  C4.  5 dan  Naive  Bayes  untuk  Klasifikasi  Penerima  Beasiswa,” ejournal.upm.ac.id ,  vol.  8,  no.  1, 2018.
[11]  N.  L.  Ratniasih,  “OPTIMASI  DATA  MINING  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  NAÏVE BAYES DAN C4.5 UNTUK KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA,” J. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 5, 2019.
[12]  A.  M.  Argina,  “Penerapan  Metode  Klasifikasi  K-Nearest  Neigbor  pada  Dataset  Penderita Penyakit Diabetes,” Indones. J. Data Sci. , vol. 1, no. 2, 2020, doi: 10.33096/ijodas.v1i2.11.
[13]  I. Wulandari, H. Yasin, and T. Widiharih, “KLASIFIKASI CITRA DIGITAL BUMBU DAN REMPAH DENGAN ALGORITMA CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK (CNN),”
J. Gaussian , vol. 9, no. 3, 2020, doi: 10.14710/j.gauss.v9i3.27416.
[14]  M.  Ardiansyah,  A.  Sunyoto,  and  E.  T.  Luthfi,  “Analisis  Perbandingan  Akurasi  Algoritma Naïve Bayes Dan C4.5 untuk Klasifikasi Diabetes,” Edumatic J. Pendidik. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 147–156, Dec. 2021, doi: 10.29408/edumatic.v5i2.3424.
[15]  U. Kusnia and F. Kurniawan, “Analisis Sentimen Review Aplikasi Media Berita OnlinePada Google  Playmenggunakan  Metode  Algoritma  Support  Vector  Machines  (SVM)  Dan  Naive Bayes,” Explor. IT , vol. 14, pp. 24–28, 2022, doi: 10.35891/explorit.v14i1.3116.