## Klasifikasi Kesiapan Anak Taman Kanak-Kanak Masuk Sekolah Dasar Menggunakan Metode Naive Bayes
Yuli Praptomo Pamungkas Hari Sungkowo 1 , Deni Ambarwati 2
1 Sistem Informasi, STMIK El Rahma Yogyakarta, 55153, Indonesia
2 Informatika, STMIK El Rahma Yogyakarta, 55153, Indonesia y.praptomo@gmail.com, deniambar53@gmail.com

## Abstrak
Sesuai dengan peraturan pemerintah bahwa calon peserta didik baru kelas 1 (satu) SD harus memenuhi persyaratan usia 7 (tujuh) tahun; atau paling rendah 6 (enam) tahun pada tanggal 1 Juli tahun berjalan. Selain  faktor  usia,  terdapat  aspek  lain  yang  memengaruhi  kesiapan  anak  TK  masuk  SD  yaitu  aspek kognitif,  motorik  kasar,  motorik  halus,  bahasa,  dan  sosial  emosional.  Namun  banyak  peserta  didik yang  memasuki  sekolah  dasar  meskipun  masih  ada  beberapa  aspek  yang  belum  bisa  dipenuhi.  Oleh sebab itu,  dibutuhkan klasifikasi untuk  mengetahui apakah peserta didik tersebut memiliki kesiapan untuk memasuki jenjang sekolah dasar atau tidak. Klasifikasi kesiapan anak untuk memasuki sekolah dasar  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  naïve  bayes,  dengan  atribut  yang  digunakan  antara lain usia, kemampuan membaca, menulis, berhitung, dan kemandirian.Hasil dari penelitian ini adalah untuk  mengetahui  kesiapan  peserta  didik  guna  memasuki  sekolah  dasar  agar  nantinya  peserta  didik maupun pengajar nantinya tidak kewalahan dalam mengikuti kegiatan belajar mengajar. Berdasarkan hasil pengujian, diperoleh nilai akurasi sebesar 94,23%. Dari hasil pengujian tersebut dapat disimpul- kan  bahwa  metode  Naïve  Bayes  dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasi  kesiapan  siswa  memasuki sekolah dasar.
Kata kunci: klasifikasi, sekolah dasar, data mining, naïve bayes.

## Abstract
In accordance with government regulations that prospective new students in grade 1 (one) elementary school must meet the age requirements of 7 (seven) years; or at least 6 (six) years on July 1 of the cur- rent year. In addition to the age factor, there are other aspects that affect the readiness of kindergar- ten children to enter elementary school, namely cognitive, gross motor, fine motor, language, and so- cial emotional aspects. However, many students enter elementary school although there are still some aspects that cannot be fulfilled. Therefore, a classification is needed to find out whether these students have readiness to enter the elementary school level or not. The classification of children's readiness to enter  elementary  school  in  this  study  uses  the  nave  Bayes  method,  with  attributes  used  include  age, ability to read, write, count, and independence. The results of this study are to determine the readiness of students to enter elementary school so that later students and teachers will not be overwhelmed  in participating in teaching and learning activities. Based on the test results, obtained an accuracy value of 94.23%. From the test results, it can be concluded that the Naïve Bayes method can be used to clas- sify students' readiness to enter elementary school.
Keywords: Classification, Elementary school, Data mining, Nave Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Taman  kanak-kanak  (TK)  merupakan  pendidi- kan formal untuk anak usia dini dengan rentang usia empat sampai dengan enam tahun. Pada ta- man  kanak-kanak  dibedakan  menjadi  dua  ke- lompok  yaitu  TK  A  dan  TK  B.  TK  A  berisi anak-anak  mulai  dari  usia  empat  tahun,  se- dangkan  TK  B  berisi  anak  dengan  rentang  usia lima sampai dengan enam tahun.
Masa pendidikan pada TK A dan TK B masing- masing  adalah  satu  tahun.  Setelah  siswa menempuh pendidikan di TK, selanjutnya anak- anak  akan  melanjutkan  ke  jenjang  pendidikan berikutnya  yaitu  sekolah  dasar  (SD).  Sesuai dengan  Pasal  4  Ayat  1  Peraturan  Menteri  Pen- didikan  dan  Kebudayaan  Republik  Indonesia Nomor  1  Tahun  2021  Tentang  Penerimaan  Pe- serta  Didik  Baru  pada  Taman  Kanak-kanak,
Sekolah  Dasar,  Sekolah  Menengah  Pertama, Sekolah Menengah Atas, dan Sekolah Menengah Kejuruan bahwa calon peserta didik baru kelas 1 (satu)  SD  harus  memenuhi  persyaratan  usia  7 (tujuh) tahun; atau paling rendah 6 (enam) tahun pada tanggal 1 Juli tahun berjalan. Selain faktor usia,  terdapat  aspek  lain  yang  memengaruhi kesiapan anak TK masuk SD yaitu aspek kogni- tif, motorik kasar, motorik halus, bahasa, dan so- sial emosional.
Banyak  penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan, di antaranya Algoritma Naive Bayes untuk Men- cari  Perkiraan Waktu  Studi  Mahasiswa  (Jananto 2013),  Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan Barang  Menggunakan    Metode  Naive  Bayes Classifier  untuk  Optimasi  Strategi  Pemasaran (Nurdiawan  and  Salim  2018),  Sistem  Informasi Peramalan Harga Pangan Dengan Menggunakan Metode  Naïve  Bayes  Di  Kota  Makassar  (Eden, Asrul,  and  Zuhriyah  2018),  Penerapan  Data Mining  Untuk  Memprediksi  Kesiapan  dan  Ke- matangan Anak Masuk Sekolah Dasar Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  (Hartinah 2020),  Sistem  Pendukung  Keputusan  Bantuan Sosial  Dengan  Menggunakan  Metode  Naive Bayes (Anam 2021).
Untuk  mengetahui  kesiapan  anak  untuk  masuk SD  tentunya  dibutuhkan  cara  untuk  mengukur kesiapan tersebut. Beberapa cara untuk mendeteksi  kesiapan  anak  masuk  SD  adalah dengan  menggunakan Nijmeegse  Schoolbek- waamheiid  Test (NST) dan  Children  Personal Matrix Test (CPM).
Hal  yang  mendasari  dilakukannya  penelitian  ini adalah  untuk  mengetahui  bagaimana  kesiapan masuk SD pada siswa TK dengan melihat aspek- aspek  tersebut  dengan  melakukan  teknik  data mining dengan metode naive bayes. Teknik data mining  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  ada- lah klasifikasi.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan tambahan  informasi  kesiapan  masuk  SD  pada TK  ABA  Gunturgeni,  Poncosari,  Srandakan, Bantul  dan  sebagai  langkah  antisipasi  bagi pengajar dan orangtua kedepannya.

## 2. METODE
Klasifikasi
Berdasarkan (Penyusun 2008), definisi dari kata klasifikasi  adalah  penyusunan  bersistem  dalam kelompok  atau  golongan  menurut  kaidah  atau
standar  yang  ditetapkan.  Klasifikasi  menurut (Werdiningsih,  I.,  Nuqoba,  B.  2020)  adalah penggalian  data  yang  menetapkan  item  dalam koleksi  untuk  menargetkan  kelas  tertentu. Klasifikasi  dimulai  dengan  mengumpulkan  data di mana data tersebut terdapat kelas yang sudah diketahui. Sebagai contoh, klasifikasi yang untuk mengidentifikasi peringkat kredit, berupa pemohon pinjaman sebagai risiko kredit rendah, sedang,  atau  tinggi.  Atribut  yang  digunakan dapat  berupa  data  pemohon  yang  terdiri  dari historis  kredit  pemohon,  riwayat  pekerjaan pemohon,  kepemilikan  atau  sewa  rumah pemohon,  tahun  tinggal  pemohon,  jumlah  dan jenis  investasi  pemohon,  dan  sebagainya. Peringkat  kredit  akan  menjadi  target/kelas  dan data setiap pemohon menjadi kasusnya.
(Yendrizal  2022)  menyatakan  bahwa  klasifikasi adalah  tugas  yang  sangat  sering  terjadi  dalam kehidupan  sehari-hari.  Dasarnya  melibatkan membagi objek sehingga masing-masing ditugaskan  ke  salah  satu  nomor  kategori  saling lengkap dan eksklusif hanya berarti bahwa setiap objek  harus  ditugaskan  untuk  tepat  satu  kelas, yaitu  tidak  pernah  lebih  dari  satu  dan  tidak pernah  ada  kelas  sama  sekali.  Hasil  klasifikasi dapat  disajikan  ke  dalam  berbagai  bentuk  yaitu aturan  klasifikasi  ( If-Then ), decision  trees atau pohon keputusan, formula matematis dan neural networks atau jaringan syaraf tiruan.
Secara  umum  proses  klasifikasi dapat  dilakukan dalam  dua  tahap,  yaitu  proses  belajar  dari  data pelatihan dan klasifikasi kasus baru. Pada proses belajar,  algoritma  klasifikasi  mengolah  data pelatihan  untuk  menghasilkan  sebuah  model. Setelah  model  diuji  dan  diterima,  pada  tahap klasifikasi,  model  tersebut  digunakan  untuk memprediksi  kelas  dari  kasus  baru  untuk membantu proses pengambilan keputusan.
Teknik  klasifikasi  dalam  data  mining dikelompokkan ke dalam teknik pohon keputusan,  Bayesian  ( Naïve  Bayesian  dan Bayesian  Belief  Networks ),  Jaringan  Saraf Tiruan ( Backpropragation ), teknik yang berbasis konsep dari penambangan aturan-aturan asosiasi dan  teknik  lain  ( K-Nearest  Neighbor ,  algoritma genetik,  teknik  dengan  pendekatan  himpunan rough dan fuzzy ).  Setiap  teknik  memiliki kelebihan  dan  kekurangannya  sendiri.  Data dengan  profil  tertentu  mungkin  paling  optimal jika  diklasifikasi  dengan  teknik  tertentu  atau dengan  kata  lain.  Profil  data  tertentu  dapat mendukung  termanfaatkannya  kelebihan  dari teknik  ini.  Dengan  demikian,  sebaiknya  DBMS
menyediakan  semua  teknik-teknik  klasifikasi bagi  pengguna,  agar  pengguna  dapat  memilih sesuai dengan kebutuhan.

## Data Mining
Menurut  (Bustami  2014)  data  mining  adalah teknik  yang  memanfaatkan  data  dalam  jumlah yang  besar  untuk  memperoleh  informasi berharga  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  dan dapat dimanfaatkan untuk pengambilan keputusan penting. Sedangkan definisi sederhana data  mining  menurut  (Siregar  AM  2017)  adalah ekstraksi  informasi  atau  pola  yang  penting  atau menarik  dari  data  yang  ada  di  database  yang besar. Dalam  jurnal  ilmiah,  data  mining  juga dikenal  dengan  nama Knowledge  Discovery  in Database (KDD).

## Gambar 1 Tahapan dalam Data Mining
Tahapan  yang  dilakukan  pada  proses  data mining diawali dari seleksi data dari data sumber ke  data  target,  tahap preprocessing untuk memperbaiki  kualitas  data,  transformasi,  data mining serta tahap interpretasi dan evaluasi yang menghasilkan  output  berupa  pengetahuan  baru yang  diharapkan  memberikan  kontribusi  yang lebih  baik.  Secara  detail  dijelaskan  sebagai berikut (Ziegel, E. R., Fayyad, U. M., Piatetski- Shapiro, G., Smyth, P., & Uthurusamy 1998).
1. Data  selection .  Pemilihan  (seleksi)  data  dari sekumpulan data operasional perlu dilakukan sebelum  tahap  penggalian  informasi  dalam KDD  dimulai.  Data  hasil  seleksi  yang digunakan untuk proses data mining, disimpan  dalam  suatu  berkas,  terpisah  dari basis data operasional.
2. Pre-processing atau cleaning .  Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu dilakukan  proses cleaning pada  data  yang menjadi  fokus  KDD.  Proses  cleaning mencakup  antara  lain  membuang  duplikasi data,  memeriksa  data  yang  inkonsisten,  dan memperbaiki kesalahan pada data.
3. Coding adalah proses transformasi pada data yang  telah  dipilih,  sehingga  data  tersebut
sesuai  untuk  proses  data  mining.  Proses coding dalam KDD merupakan proses kreatif dan  sangat  tergantung  pada  jenis  atau  pola informasi yang akan dicari dalam basis data.
4. Data mining .  Data  mining  adalah  proses mencari  pola  atau  informasi  menarik  dalam data  terpilih  dengan  menggunakan  teknik atau  metode  tertentu.  Teknik,  metode,  atau algoritma dalam data mining sangat bervariasi.  Pemilihan  metode  atau  algoritma yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.
5. Interpretation atau evalution . Pola informasi yang dihasilkan dari proses data mining perlu ditampilkan  dalam  bentuk  yang  mudah dimengerti  oleh  pihak  yang  berkepentingan. Tahap  ini  merupakan  bagian  dari  proses KDD  yang  disebut  interpretation.  Tahap  ini mencakup  pemeriksaan  apakah  pola  atau informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan  fakta  atau  hipotesis  yang  ada sebelumnya.
Data mining didefinisikan sebagai satu set teknik yang digunakan secara otomatis untuk mengeksplorasi  secara  menyeluruh  dan  mebawa ke  permukaan  relasi-relasi  yang  kompleks  pada set  data  yang  sangat  besar.  Set  data  yang dimaksud  disini  adalah  set  yang  berbentuk tabulasi, seperti yang banyak diimplementasikan dalam teknologi manajemen basis data relasional.  Akan  tetapi,  teknik-teknik  data mining dapat juga diaplikasikan pada representasi  data  yang  lain,  seperti  domain  data spatial, berbasis teks, dan multimedia (citra).

## Naive Bayes
Menurut  (Saputro  and  Sari  2020), Naïve  Bayes merupakan  algoritma  yang  digunakan  untuk klasifikasi  yang  menggunakan  teorema  bayes dan  berasumsi  bahwa  nilai  antar  variabel  saling bebas  (independen)  pada  suatu  nilai  output. Dalam  hal  ini,  diasumsikan  bahwa  kehadiran atau  ketiadaan  dari  suatu  variabel  tertentu  tidak berhubungan  dengan  kehadiran  atau  ketiadaan dari variabel lainnya.
Menurut  (Sanubari  T,  Prianto  C  2020)  terdapat beberapa  kelebihan  dari  penggunaan  metode algoritma Naïve Bayes yaitu  hanya memerlukan jumlah  data  pelatihan  (training  data)  yang  kecil untuk  menentukan  estmasi  parameter  yang diperlukan  dalam  proses  pengklasifikasian. Karena  data  yang  akan  dijadikan  bahan penelitian  yaitu  berupa  variable  independent, sehingga hanya varians dari suatu variabel dalam
sebuah kelas yang dibutuhkan untuk menentukan klasifikasi,  bukan  keseluruhan  dari  matriks kovarians.
Tahapan proses algoritma Naïve Bayes adalah: 1. Menghitung jumlah kelas/label.
2. Menghitung jumlah kasus per kelas.
3. Kalikan semua variable kelas.
4. Bandingkan hasil per kelas.
Kelebihan  dan  kekurangan  algoritma  Naïve Bayes adalah sebagai berikut. 1. Mudah untuk dibuat. 2. Hasilnya yang lebih baik.
Kekurangan  dari  algoritma  Naïve  Bayes  adalah asumsi  independence  atar  atribut  membuat akurasi berkurang (karena biasanya ada keterkaitan).

## Persamaan Teorema Bayes
Menurut (Saputro and Sari 2020), teorema bayes dapat ditulis menggunakan persamaan berikut.
"P(A|B) " = "P(B│A)P(A)" /"P(B)"
(1)
Dimana:
"P(A|B)"    =  Probabilitas  posterior  dari  A  pada kondisi B (posterior probability).
"P(B|A)"    =  Probabilitas  posterior  dari  B  pada kondisi A (likelihood).
P(A)  =  Probabilitas  prior  dari  A  (class  prior probability).
P(B)   = Probabilitas prior dari B (predictor prior probability).
Proses  untuk  menghitung  probabilitas  kelas suatu data dimulai dengan menentukan likelihood  berdasarkan  dataset  yang  digunakan, menggunakan  metode  yang  sesuai  dengan bentuk  dari  data  yang  digunakan. Likelihood yang diperoleh akan dikalikan dengan probabilitas dari masing-masing kelas. Hasil dari proses  tersebut  akan  digunakan  sebagai  acuan untuk mengklasifikasi data baru.

## Cross Validation
Menurut  (Menarianti  2015),  setiap  kelas  pada kelompok  data  harus  diwakili  dalam  proporsi yang  tepat  antara  data  training  dan  data  testing . Data  dibagi  secara  acak  pada  masing-masing kelas  dengan  perbandingan  yang  sama.  Untuk mengurangi  bias  yang  disebabkan  oleh  sampel tertentu,  seluruh  proses  training  dan  testing diulangi  beberapa  kali  dengan  sampel  yang berbeda.  Tingkat  kesalahan  pada  iterasi  yang berbeda  akan  dihitung  rata-ratanya  untuk menghasilkan  error  rate  secara  keseluruhan. Model  yang  memberikan  rata-rata  kesalahan terkecil adalah model yang terbaik.

## Confusion Matrix
Menurut  (Saputro  and  Sari  2020)  confusion matrix  Merupakan  tabel  yang  menggambarkan performa  dari  sebuah  model  atau  algoritma secara  spesifik.  Setiap  baris  dari  matriks tersebut,  merepresentasikan  kelas  aktual  dari data,  dan  setiap  kolom  merepresentasikan  kelas prediksi  dari  data  (atau  sebaliknya).  Matriks tersebut dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1 Confusion matrix
Predicted Negative Predicted Positive Actual Negative True Negative (TN) False Positive (FP) Actual Positive False Negative (FN) True Positive (TP)
Keterangan:
TP  =  data  aktual  kelasnya  positif  dan  model memprediksi positif.
TN  =  data  aktual  kelasnya  negatif  dan  model memprediksi negatif.
FP = data aktual kelasnya negatif, namun model memprediksi positif.
FN = data aktual kelasnya positif, namun model memprediksi negatif.
Melalui  4  data  tersebut,  dapat  diperoleh  data data  lain  yang  sangat  berguna  untuk  mengukur perfoma sebuah model, diantaranya:
Accuracy =  Total  keseluruhan  seberapa  sering model benar mengklasifikasi. Formula accuracy dapat ditulis menggunakan persamaan 2.
"Accuracy = "  "TP+TN" /"Total Data Set"    (2)
Precision =  Ketika  model  memprediksi  positif, seberapa  sering  prediksi  itu  benar.  Formula precision dapat  ditulis  menggunakan  persamaan 3.
"Precision   ="  "TP" /"FP+TP"                        (3)
Recall ( Sensitivity / True Positive Rate ) = Ketika kelas  aktualnya  positif,  seberapa  sering  model memprediksi positif. Formula recall dapat ditulis menggunakan persamaan 4.
"Recall ="  "TP" /"FN+TP" (4)
F1-Score =  Merupakan  rata-rata  harmonik  dari Precision dan Recall .  Formula f1-score dapat ditulis menggunakan persamaan 5
"F1 Score = 2*" "precision*recall" /"precision+recall" (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Dataset
Dalam  menganalisa  kesiapan  dan  kematangan anak  memasuki  sekolah  dasar  ada  beberapa atribut  dataset  yang  digunakan  oleh  peneliti, dataset yang digunakan terdapat pada Tabel 2.

## Perhitungan Naïve Bayes
Dataset  akan  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu data  training  dan  data  testing.  Data  training diperoleh  dari  pembagian  sumber  data  yang berjumlah  52  data,  dimana  dua  per  tiga  dari sumber  data  yaitu  34  data  dialokasikan  untuk data  training  dan  18  data  sisanya  sebagai  data testing.  Pada  tabel  3  merupakan  sampel  data training yang berjumlah 34 data.
Berdasarkan  tabel  4  menjelaskan  bahwa  siswa yang  telah  memiliki  kesiapan  untuk  memasuki sekolah  dasar  terdapat  29  siswa,  sedangkan  23 siswa  lainnya  belum  siap  memasuki  sekolah dasar. Tabel 5 menjelaskan bahwa 19 siswa laki- laki  dan  10  siswa  perempuan  telah  siap  untuk memasuki  sekolah  dasar,  sedangkan  15  siswa laki-laki  dan  8  siswa  perempuan  belum  siap memasuki sekolah dasar .
Berdasarkan  tabel  6  terdapat  13  siswa  dengan usia  5  tahun  yang  belum  siap  masuk  sekolah dasar. Siswa usia 6 tahun terdapat 17 siswa yang sudah siap masuk sekolah dasar, namun 10 siswa belum  siap  masuk  sekolah  dasar.  Terdapat  11 siswa  yang  berusia  7  tahun  yang  memiliki kesiapan  masuk  sekolah  dasar  dan  1  siswa berusia  8  tahun  sudah  siap  memasuki  sekolah dasar.
Tabel  7  menjelaskan  bahwa  siswa  yang  sudah memiliki  kemampuan  membaca  dan  sudah  siap memasuki  sekolah  dasar  terdapat  24  siswa, sedangkan  siswa  yang  dapat  membaca  namun belum  siap  masuk  sekolah  dasar  terdapat  5 siswa,  dan  siswa  yang  belum  memiliki kemampuan  membaca  namun  sudah  siap memasuki  sekolah  dasar  terdapat  3  siswa.  20 siswa  belum  memiliki  kemampuan  membaca dan  belum  memiliki  kesiapan  untuk  memasuki sekolah dasar.
Berdasarkan tabel 8, siswa yang sudah memiliki kemampuan  menulis  dan  sudah  siap  memasuki sekolah dasar terdapat  28 siswa, namun  1  siswa belum  bisa  menulis  tapi  sudah  siap  untuk memasuki sekolah dasar. Terdapat 6 siswa yang memiliki  kemampuan  menulis  namun  belum siap  untuk  memasuki  sekolah  dasar.  Sedangkan 17  siswa  yang  belum  bisa  menulis  belum  siap untuk memasuki sekolah dasar.

## Tabel 2. Atribut dataset penelitian
Nama Nama Siswa Jenis Kelamin Laki-laki dan Perempuan Usia 5 Tahun, 6 Tahun, 7 Tahun, 8 Tahun Baca Ya dan Tidak Tulis Ya dan Tidak Hitung Ya dan Tidak Kemandirian Ya dan Tidak Kesiapan Ya dan Tidak Tabel 4 Atribut kelas Kelas Siap 29 Belum Siap 23 Tabel 3 Sampel data training
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2020009 Nabila Fahrani P A1 5,4 Y T Y T T 2020010 Rafa Azka R L A1 6,0 T T Y Y T 2020011 Rahmad Burhan L A1 6,0 T T Y Y T 2020012 Ringga Arya Bima L A1 5,2 T T Y Y T 2020013 Sofyan Wicaksono L A1 5,6 T T Y Y T 2020014 Syafira Anindya P P A1 5,4 T T Y Y T 2020015 Wahyu Rafanda L A1 5,6 T T Y Y T 2020016 Widayat L A1 5,2 Y T Y Y T 2020017 Yuan Raka H L A1 5,8 T Y Y Y Y Tabel 5 Atribut jenis kelamin Jenis Kelamin Laki-laki Perempuan Siap 19 10 Belum Siap 15 8 Tabel 6 Atribut usia USIA 5 6 7 8 Siap 0 17 11 1 Belum Siap 13 10 0 0

## Tabel 7 Atribut kemampuan membaca
Membaca Siap Belum Siap Ya 24 3 Tidak 5 20

## Tabel 8 Atribut kemampuan menulis
Menulis Siap Belum Siap Ya 28 6 Tidak 1 17

## Tabel 9 Atribut kemampuan berhitung
Berhitung Siap Belum Siap Ya 28 19 Tidak 1 4

## Tabel 10 Atribut kemandirian
Mandiri Siap Belum Siap Ya 28 16 Tidak 1 7 Tabel 11 Probabilitas kelas P(Siap) P(Belum Siap) 29/52 23/52 0,5577 0,4423
Berdasarkan tabel 9, siswa yang sudah memiliki kemampuan menghitung dan sudah siap memasuki  sekolah  dasar  terdapat  28  siswa, namun  terdapat  1  siswa  yang  belum  bisa berhitung  tetapi  sudah  siap  memasuki  sekolah dasar.  Terdapat  19  siswa  yang  memiliki kemampuan  menghitung  namun  belum  siap untuk  memasuki  sekolah  dasar.  Sedangkan  4 siswa  yang  belum  bisa  menghitung  belum  siap untuk memasuki sekolah dasar.
Berdasarkan  tabel  10,  siswa  yang  sudah memiliki  kemandirian  dan  sudah  siap  untuk memasuki  sekolah  dasar  terdapat  28  siswa, sedangkan terdapat 1 siswa yang belum mandiri namun  sudah  siap  untuk  masuk  sekolah  dasar. Lalu terdapat 16 siswa yang memiliki kemandirian namun belum siap untuk memasuki sekolah  dasar.  Terdapat  7  siswa  yang  belum memiliki kemandirian dan belum siap memasuki sekolah  dasar.  Dari  tabel  atribut  diatas  dapat diperoleh data siswa yang siap atau   belum siap memasuki sekolah dasar.

## Menghitung Probabilitas Kelas
Tahap
selanjutnya adalah menghitung
probabilitas  setiap  kelas  dengan  menentukan kelas  yaitu  “Siap”  dan  “Belum  Siap”.  Untuk
menghitung  probabilitas  kelas  adalah  dengan mencari jumlah data yang sudah siap dan belum siap  dari  jumlah  keseluruhan  data  training  lalu membaginya  dengan  jumlah  keseluruhan  data. Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 11.

## Menghitung Probabilitas Setiap Atribut
Untuk  menghitung  probabilitas  masing-masing atribut  adalah  dengan  membandingkan  atribut data testing dengan data training. Hitung jumlah atribut  kelas  yang  sudah  siap  pada  data  training lalu bagi dengan probabilitas kelas siap dan juga probabilitas  kelas  belum  siap,  seperti  terlihat pada tabel 12.

## Menghitung Probabilitas Akhir Setiap Kelas
Probabilitas  akhir  diperoleh  dari  data  training dan  mengubahnya  menjadi  nilai  yang  sudah ditentukan.  Probabilitas  akhir  dihitung  dari pengalian setiap atribut dengan nilai probabilitas.    Kemudian  bandingkan  hasil  akhir yang  sudah  ditentukan  pada  setiap  kelas,  jika hasil  kelas  “Siap”  bernilai  lebih  tinggi  daripada kelas “Tidak Siap”, maka hasil klasifikasi adalah “Siap”, begitu pula sebaliknya.

## Perhitungan Menggunakan Naïve Bayes
Implementasi  perhitungan  Naïve  Bayes  yang akan  diuji  adalah  data  testing.  Terdapat  siswa bernama  Intan  Nurur  Romadhoni  dengan  data seperti  terlihat  dalam  tabel  13.  Langkahnya yaitu:  mencari  nilai  P(Ci)  tabel  14.  Kemudian mencari nilai P(X|Ci) tabel 15. Lalu mengalikan semua hasil atribut “Siap” dan “Belum Siap” la- lu  dikalikan  dengan  probabilitas  masing-masing kelas. hasilnya seperti tabel 16.
Dapat  dilihat  pada  tabel  16  bahwa  hasil  dari atribut  “Siap”  adalah  0,0030  sedangkan  hasil dari atribut “Belum Siap” adalah 0,0003. Karena hasil  dari  atribut  “Siap”  lebih  besar  dari  hasil atribut  “Belum  Siap”  maka  hasil  klasifikasi kesiapan siswa atas nama Intan Nur Romadhoni adalah “Siap”.
Memasukkan Laplace Correction
Ketika  probabilitas  bernilai  0,  maka  atribut atau tupel  yang  terdapat  nilai  0  tersebut  ditambah dengan 1 data dan jumlah kelas ditambah dengan banyaknya atribut. Penerapan laplace correction dapat dilihat pada tabel 17 dan tabel 18.
Tabel 14. Nilai P(Ci) P(Ci) P(Siap) P(Belum Siap) 29/52 23/52 0,5577 0,4423

## Tabel 12 Probabilitas Kelas
Siap Belum Siap Jenis Kelamin Laki-laki 19/29 15/23 0,6552 0,6522 Perempuan 10/29 8/23 0,3448 0,3478 Usia 5 Tahun 0/29 13/23 0 0,5652 6 Tahun 17/29 10/23 0,5862 0,4348 7 Tahun 11/29 0/23 0,3793 0 8 Tahun 1/29 0/23 0,0345 0 Membaca Ya 24/29 3/23 0,8276 0,1304 Tidak 5/29 20/23 0,1724 0,8696 Menulis Ya 28/29 6/23 0,9655 0,2609 Tidak 1/29 17/23 0,0345 0,7391 Berhitung Ya 28/29 19/23 0,9655 0,8261 Tidak 1/29 4/23 0,0345 0,1739 Mandiri Ya 28/29 16/23 0,9655 0,6957 Tidak 1/29 7/23 0,0345 0,3043

## Tabel 13 Sampel data testing
1 2 3 4 5 6 7 8 9  10  11 202046 Intan Nurul   P 28/06/15  A2  6.0  Y  Y  T Y Y

## Tabel 15. Nilai masing-masing atribut
Siap Belum Siap Jenis Kelamin Perempuan 29/52 23/52 0,5577 0,4423 Usia 6 Tahun 17/29 10/23 0,5862 0,4348 Membaca Ya 24/29 3/23 0,8276 0,1304 Menulis Ya 28/29 6/23 0,9655 0,2609 Berhitung Tidak 1/29 19/23 0,0345 0,1739 Mandiri Ya 28/29 16/23 0,9655 0,6957

## Tabel 16. Perhitungan seluruh atribut
Siap Belum Siap P(Ci) 0,5577 0,4423 P(X|Ci) 0,3448 0,3478 0,5862 0,4348 0,8276 0,1304 0,9655 0,2609 0,0345 0,1739 0,9655 0,6957 Hasil 0,0030 0,0003 > Kesiapan Siap Tabel 17. Sampel data testing 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10  11 202052 Zahra Khoirunisa   P  21/07/15  A2  5,9  T  Y  Y T T Tabel 18 Hasil probabilitas setiap atribut Atribut Siap Atribut Belum Siap P 29/52 P 23/52 JK “P” 10/29 JK “P” 8/23 Usia “5 Tahun” 0/29 Usia “5 Tahun” 13/23 Baca “Tidak” 5/29 Baca “Tidak” 20/23 Tulis “Ya” 28/29 Tulis “Ya” 6/23 Hitung “Ya” 28/29 Hitung “Ya” 19/23 Mandiri “Tidak” 1/29 Mandiri “Tidak” 7/23
Pada Tabel 18, probabilitas “Usia 5 Tahun” pada kelas “Siap” adalah 0/29 atau hasilnya adalah 0. Jika  suatu  record  bernilai  0,  maka  semua  data yang  terdapat  probabilitas  “Usia  5  Tahun”  juga akan  bernilai  0.  Maka  di  sinilah  fungsi  dari laplace correction yaitu membangkitkan probabilitas  yang  bernilai  0.  Cara  kerja Laplace Correction adalah sebagai berikut.
1.  Menambahkan  1  tupel  atau  record  pura-pura dengan nilai kelas “Usia 5 Tahun” = “Siap”. Karena  probabilitas  yang  memiliki  nilai  0 adalah  “Usia  5  Tahun”  =  “Siap”.  Sehingga kita  tidak  perlu  mengubah  kelas  “Belum Siap”.
2.  Terdapat  6  atribut  yaitu  “Jenis  Kelamin  = Perempuan”,  “Usia  =  5  Tahun”,  “Baca  = Tidak”,  “Tulis  =  Ya”,  “Hitung  =  Ya”, “Mandiri  =  Tidak”  sehingga  tupel  yang ditambahkan adalah 6.
3.  Perlu diingat bahwa tupel yang dibuat adalah tupel  pura-pura,  sehingga  hanya  untuk menghindari probabilitas 0.

## Penyelesaian Kasus
Perbandingan  penggunaan Laplace  Correction terdapat pada Tabel 19.
Pada  Tabel  19.  terdapat  perubahan  data  dari sebelumnya yaitu telah ditambahkan 1  data dan 6 tupel.

## Hasil Pengujian
Berikut  merupakan  proses  klasifikasi  yang digunakan  untuk  mengetahui  kesiapan  anak masuk  sekolah  dasar.  Diperoleh  nilai  confusion matrix, accuracy, precision, recall, dan F1 score sebagai berikut.

## a. Confusion Matrix
Berdasarkan  Tabel  20  terdapat  28  data  aktual kelasnya  positif  dan  model  memprediksi  positif yang disebut sebagai TP atau true positive. Lalu terdapat  2  data  aktual  kelasnya  negatif,  namun model memprediksi positif yang disebut sebagai FP atau false positive. Sedangkan, 1 data aktual kelasnya  positif,  namun  model  memprediksi negatif,  disebut  sebagai  FN  atau  false  negative. Dan terdapat 21 data aktual kelasnya negatif dan model memprediksi negatif yang disebut sebagai TN atau true negative.

## b. Accuracy
Total  keseluruhan  seberapa  sering  model  benar mengklasifikasi disebut accuracy. Nilai accuracy dihitung menggunakan rumus berikut.
Tabel 19. Perbandingan penggunaan Laplace Correction Sebelum Laplace Correction Setelah Laplace Correction Sampel Siap Sampel Belum Siap P 29/52 P 29/52 JK “P” 10/29 JK “P” 11/35 Usia “5 Tahun” 0/29 Usia “5 Tahun” 1/35 Baca “Tidak” 5/29 Baca “Tidak” 6/35 Tulis “Ya” 28/29 Tulis “Ya” 29/35 Hitung “Ya” 28/29 Hitung “Ya” 29/35 Mandiri “Tidak” 1/29 Mandiri “Tidak” 2/35
Tabel 20. Confusion matrix
= TP+T
Total  ata Set
= 28+21 52 = 94,23%
c. Precision
Ketika  model  memprediksi  positif,  seberapa sering  prediksi  itu  benar.  Nilai  precision diperoleh dengan rumus berikut.
= TP P+TP = 28 2+28 = 93,33%

## d. Recall
Ketika  kelas  aktualnya  positif,  seberapa  sering model  memprediksi  positif.  Nilai  recall  dapat dihitung menggunakan rumus berikut.
= TP +TP = 28 1+28 = 96,55%
e. F1 Score
F1  score  merupakan  rata-rata  harmonik  dari precision  dan  recall.  Untuk  mengetahui  nilai  F1 score dapat menggunakan rumus berikut.
= 2* precision*recall precision+recall
= 2* 93,33*96,55 93,33+96,55 = 94,92%
Semakin  tinggi  persentase  akurasi,  presisi, recall, dan F1 score, maka semakin baik  kinerja sistem  klasifikasi.  Dengan  demikian,  dapat ditarik  kesimpulan  bahwa  metode  naïve  bayes dapat digunakan untuk mengklasifikasi kesiapan anak taman kanak-kanak masuk sekolah dasar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan untuk mengetahui klasifikasi kesiapan anak  masuk  sekolah  dasar,  maka  dapat  ditarik kesimpulan sebagai berikut.
Dengan adanya sistem klasifikasi ini maka dapat menghasilkan  informasi  apakah  peserta  didik sudah  siap  atau  belum  siap  untuk  memasuki sekolah dasar.
Metode  Naive  Bayes  dapat  digunakan  untuk mengklasifikasi  data  kesiapan  anak  TK  untuk memasuki  sekolah  dasar.  Hal  ini  dibuktikan dengan  hasil  penelitian  yang  menghasilkan  nilai akurasi  sebesar  94,23%.  Nilai  tersebut  terbilang sangat  tinggi  yang  berarti  sangat  baik  dalam mengklasifikasi kesiapan siswa memasuki sekolah dasar. Data Aktual Data Prediksi Ya Tidak Ya 28 1 Tidak 2 21 Jumlah 52

## DAFTAR PUSTAKA
Anam,  Moh.  Syaiful.  2021.  “Social  Assistance Decision  Support  System  Using  the  Naive Bayes  Method.” JTEC  :  J          t m Telekomunikasi Elektronika Sistem Kontrol Power Sistem dan Komputer 1(1): 85.
Bustami.  2014.  “Penerapan  Algoritma   aive Bayes.” Jurnal Informatika 8(1): 884–98.
Eden,  Billy,  William  Asrul,  and  Sitti  Zuhriyah. 2018.  “Sistem  Informasi  Peramalan  Harga Pangan  Dengan  Menggunakan  Metode aïve  Bayes   i Kota Makassar.” e-Jurnal JUSITI  (Jurnal  Sistem  Informasi  dan Teknologi Informasi) 7–2(2): 163–71.
Hartinah,  S.  2020.  “Penerapan   ata  Mining
Untuk Memprediksi Kesiapan Dan Kematangan  Anak  Masuk  Sekolah  Dasar Menggunakan Metode Naive Bayes. Universitas Pelita Bangsa.” 14(1): 67–73.
Jananto,  Arief.  2013.  “Algoritma   aive  Bayes
Untuk  Mencari  Perkiraan  Waktu  Studi Mahasiswa.” Jurnal  Teknologi  Informasi DINAMIK 18(1): 09–16.
Menarianti, Ika. 2015. “Klasifikasi  ata Mining Dalam Menentukan Pemberian Kredit Bagi asabah Koperasi.” Jurnal Ilmiah Teknosains 1(1): 1–10. http://e- jurnal.upgrismg.ac.id/index.php/JITEK/arti cle/view/836.
Nurdiawan,  Odi,  and  Noval  Salim.  2018.
“Penerapan   ata  Mining  Pada  Penjualan Barang  Menggunakan  Metode  Metode Naive  Bayes  Classifier  Untuk  Optimasi Strategi  Pemasaran.” Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi (April): 84–95.
Penyusun, Tim. 2008. Kamus Bahasa Indonesia . Jakarta: Pusat Bahasa. https://oldi.lipi.go.id/public/Kamus Indonesia.pdf. Sanubari  T,  Prianto  C,  Riza  N.  2020. Noviana
Riza  Odol  (One  Desa  One  Product Unggulan  Online)  Penerapan  Metode Naive Bayes Pada Pengembangan Aplikasi e-Commerce  Menggunakan  Codeigniter . 1st ed. Bandung: Kreatif. https://books.google.co.id/books?hl=id&lr =&id=s4j_DwAAQBAJ&oi=fnd&pg=PP7
&ots=TVLcYQDI-
l&sig=xg3I0iyGFoinmbTrlr8JMBmBT8g &redir_esc=y#v=onepage&q&f=false.
Saputro,  Irkham  Widhi,  and  Bety  Wulan  Sari. 2020.  “Uji  Performa  Algoritma  Naïve Bayes Untuk Prediksi Masa Studi Mahasiswa.” Creative Information Technology Journal 6(1): 1. Siregar  AM,  Puspabhuana  A.  2017. Data Mining: Pengolahan Data Menjadi Informasi  Dengan  RapidMiner .  Jakarta: CV Kekata Group. https://books.google.co.id/books?id=rTlm DwAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=id &source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=o nepage&q&f=false.
Werdiningsih,  I.,  Nuqoba, B.,  &  Muhammadun. 2020. Data Mining Menggunakan Android,
Weka,  Dan  SPSS .  1st  ed.  Surabaya: Airlangga University Press. https://scholar.unair.ac.id/en/publications/d ata-mining-menggunakan-android-weka- dan-spss.
Yendrizal,  S.  2022. Monograf  Algoritma  C4.5
Pada Teknik Klasifikasi Penyusutan Volume  Pupuk .  1st  ed.  ed.  Suardi  M. Sumatera Barat.
Ziegel,  E.  R.,  Fayyad,  U.  M.,  Piatetski-Shapiro, G.,  Smyth,  P.,  &  Uthurusamy,  R.  1998. “Advances  in  Knowledge   iscovery  and ata
Mining. In Technometrics.” Technometrics 40(1): 83. https://www.jstor.org/stable/1271410.