INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 1 Tahun 2024 Page 9661-9674 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Implementasi Data Mining Untuk Rekomendasi Kenaikan Pangkat Pegawai Negeri Sipil Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Pada Biro Administrasi Pimpinan Sekretariat Daerah Provinsi Sulawesi Tengah
Dwi Shinta Angreni 1 ✉ , Maulidia Susanti 2
Program Studi Teknik Informatika Jurusan Teknologi Informasi Fakultas Teknik Email: ds.angreni@untad.ac.id 1 ✉

## Abstrak
PNS adalah kepanjangan dari Pegawai Negeri Sipil yang merupakan warga negara Indonesia yang memenuhi  persyaratan  tertentu  untuk  dipekerjakan  dan  diangkat  sebagai  Aparatur  Sipil  Negara secara tetap dan menduduki jabatan di pemerintahan. Penelitian ini memiliki permasalahan pada keterlambatan  pengajuan  berkas  yang  disebabkan  karena  banyaknya  berkas  yang  berbeda  jenis tumpang  tindih,  serta  media  penyimpanan  berkas  yang  belum  terkomputerisasi  sepenuhnya memerlukan banyak waktu dan ketelitian dalam penyeleksian, sehingga menyebabkan keterlambatan dalam  pengurusan  kenaikan  pangkat. Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  membuat  sistem  yang dapat mengimplementasikan data mining menggunakan algoritma naïve bayes dalam melakukan klasifikasi  untuk  rekomendasi  kenaikan  pangkat  PNS.  Berdasarkan  hasil  dari  pengimplementasin sistem, didapatkan hasil akurasi sebesar 84.24% menggunakan pengujian algoritma confusion matrix, precision sebesar 81.34%, dan Recall sebesar 73.22%.
Kata Kunci: Klasifikasi, Data Mining, Algoritma Naïve Bayes, Kenaikan Pangkat, Pegawai Negeri Sipil

## Abstract
PNS is an abbreviation of Civil Servants who are Indonesian citizens who meet certain requirements to be hired and appointed as State Civil Apparatus permanently and occupy positions in government. This research has problems with delays in submitting files due to the large number of files of different types overlapping, as well as the file storage media not being fully computerized which requires a lot of  time  and  accuracy  in  selection,  thus  causing  delays  in  processing  promotions.  The  aim  of  the research is to create a system that can implement data mining using the Naïve Bayes algorithm in carrying out classification for recommendations for promotion to civil servants. Based on the results of implementing the system, accuracy results were obtained at 84.24% using the confusion matrix algorithm testing, precision at 81.34%, and Recall at 73.22%.
Keyword: Classification, Data Mining, Naïve Bayes Algorithm , Promotion, Civil Servants.

## PENDAHULUAN
Sesuai Undang_Undang Nomor 5 Tahun 2014 yang mengatur tentang Aparatur Sipil Negara pengertian PNS terdapat dalam pasal 1 angka 3 dengan kata lain, Pegawai Negeri Sipil  atau  yang  disingkat  dengan  PNS  adalah  warga  negara  Indonesia  yang  memenuhi persyaratan tertentu yang dipekerjakan dan diangkat sebagai pegawai ASN secara tetap yang  ditentukan  oleh  pejabat  pembina  kepegawaian  untuk  menduduki  jabatan  di pemerintahan  (Putri  &  Yusa,  2016).  Profesi  sebagai  Pegawai  Negeri  Sipil  (PNS)  saat  ini semakin diminati banyak orang dikarenakan pendapatannya yang stabil, terdapat jaminan pensiun  dan risiko pemutusan hubungan kerja yang rendah merupakan sebagian alasan mengapa banyak orang di Indonesia mengingikan pekerjaan (Indah Puspitorini & Sukmono Bayu Adhi, 2020).
Kenaikan pangkat PNS dapat dilaksanakan setelah melengkapi persyaratan yang telah ditentukan  (Yolla  Rahmadi  Helmi,  dkk,  2021).  Kenaikan  pangkat  PNS  diberikan  kepada pegawai dengan minimal rentang waktu mengabdi selama 4 tahun, namun untuk pegawai yang bekerja sejak masa pelantikan belum genap 4 tahun maka pegawai tersebut belum bisa  mendapatkan  kenaikan  pangkat  (Indah  Puspitorini,  2020).  Beberapa  permasalahan seperti pengajuan berkas kenaikan pengkat yang belum terkomputerisasi, banyaknya berkas yang berbeda jenis terkumpul dan tumpang tindih, media penyimpanan berkas yang kurang tertata  dengan  baik  karena  belum  terkomputerisasi  sepenuhnya,  dimana  hal  tersebut menyebabkan banyaknya data yang harus di seleksi dan hal tersebut membutuhkan banyak waktu dan ketelitian, akibatnya pegawai masih kesulitan dalam melakukan rekomendasi PNS yang  sudah  layak  naik  pangkat,  hal  tersebut  mengakibatkan  keterlambatan  PNS  dalam mengurus kenaikan pangkat. Namun, dengan kemajuan teknologi yang ada saat ini dalam melakukan  pengelolaan  data  yang  sangat  banyak  dapat  menggunakan  teknologi  yang
disebut dengan Data Mining.
Data  Mining  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  menemukan  koneksi  yang baru  dan  bermanfaat,  pola,  serta trend  dengan  menggali  sejumlah  gudang  data  dalam jumlah besar, dengan memanfaatkan teknologi pengenalan pola serupa statistik maupun teknik  matematika  (Syukri  Mustafa  et  al.,  2017).  Inti  dari  informasi  data  yang  diperoleh berdasarkan metode klasifikasi dari data mining yang akan digunakan, beberapa metode yang dimanfaatkan dalam pengolahan informasi data diantaranya adalah metode asosiasi, metode clustering, metode klasifikasi, metode prediksi, dan metode estimasi (Darmawan et al., 2018).
Klasifikasi  merupakan  cara  atau  proses  pembentukan  model  dari  data  yang  belum terklarifikasi,  untuk  digunakan  mengklasifikasi  data  aktual  dimana  klasifikasi  termasuk kedalam  model supervised  learning  yang  artinya  dibutuhkan  data  latih  untuk  membuat sebuah  model  klasifikasi  (Ermawati,  2019).  Klasifikasi  merupakan  salah  satu  teknik data mining dengan teknik pembelajaran yang berfungsi untuk memprediksi  jumlah nilai  dari atribut ketegori tujuan, adapun algoritma yang digunakan dalam klasifikasi antara lain C4.5, ID3, K- Nearest Neighbor Classifier, Naïve Bayes Classifier, SVM, dan ANN . Pada penelitian ini  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes karena  mudah  dalam  pengimplementasiannya (Sugianto & Maulana, 2019).
Algoritma Naïve Bayes atau yang disebut dengan Naïve Bayes Classifier adalah metode klasifikasi statistik yang didasarkan pada teorema bayes dan digunakan untuk memprediksi probabilitas  keanggotaan dari  suatu kelas (Rifqo & Wijaya, 2017).  Ciri utama dari Naïve Bayes Classifier adalah memiliki anggapan yang sangat kuat akan independensi masing- masing  suatu  kondisi  atau  keadaan  (Syukri  Mustafa  et  al.,  2017).  Algoritma Naïve  Bayes terbukti mempunyai tingkat  akurasi dan kecepatan yang tinggi ketika diaplikasikan  pada database yang besar  (Muhamad et al., 2017).
Berdasarkan uraian dari permasalahan tersebut, solusi yang dapat diambil oleh peneliti dalam  menangani  masalah  rekomendasi  kenaikan  pangkat  PNS  tersebut  maka  diajukan sebuah penelitian yang berjudul “Implementasi Data Mining Untuk Rekomendasi Kenaikan Pangkat Pegawai Negeri Sipil Menggunakan Algoritma Naive Bayes Pada Biro Administrasi Pimpinan  Sekretariat  Daerah  Provinsi  Sulawesi  Tengah”  agar  kedepannya  dapat mempermudah proses untuk rekomendasi kenaikan pangkat PNS dengan menggunakan metode naïve bayes cl assifier.

## METODE PENELITIAN

## A. Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  penulis  adalah  penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif merupakan penelitian yang menghasilkan penemuan baru yang dapat diperoleh dengan memanfaatkan metoode secara statistik maupun dengan  cara  yang  lain  melalui  suatu  kuantifikasi  atau  pengukuran,  yang  lebih memfokuskan perhatian pada beberapa fenomena yang memiliki karakteristik tertentu dalam  kehidupan  manusia  yaitu  variabel  (Ali  dkk.,  2022).  Pada  penelitian  ini menggunakan penelitian kuntitatif karena data penelitian yang diperoleh berupa angka- angka,  yang  selanjutnya  data  tersebut  dianalisis  dan  diolah  dengan  cara  dihitung maupun diukur menggunakan ilmu komputasi, matematika, dan statistik, yang nantinya dapat menghasilkan kesimpulan yang bersifat kuantitatif.
B. Tipe Penelitian
Tipe  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  tipe  penelitian deskriptif,  penelitian  deskriptif  ialah  suatu  metode  penelitian  yang  menggambarkan serta  menafsirkan  objek  dengan  secara  nyata  dan  apa  adanya  (Zellatifanny  & Mudjiyanto, 2018). dimulai dengan mengambil data pegawai negeri sipil untuk dilakukan preprocessing identifikasi kiteria data, setelah itu melakukan klasifikasi data-data PNS untuk menghasilkan rekomendasi tentang kenaikan pangkat PNS.
C. Jenis dan Sumber Data
Jenis  dan  sumber  data  merupakan  segala  sesuatu  yang  dapat  memberikan informasi  tentang  penelitian  yang  dilakukan.  Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah data primer dan sekuder. Menurut Umi Narimawati (2008) dalam Pratiwi (2017), data primer merupakan data yang berasal dari sumber asli atau pertama, data ini harus diperoleh melalui narasumber atau responden, yaitu orang yang dijadikan objek penelitian sebagai sarana mendapatkan informasi atau data. Menurut Sugiyono (2012)  dalam  Pratiwi  (2017),  data  sekunder  merupakan  sumber  data  yang  tidak memberikan data secara  langsung pada  pengumpul data  dimana contohnya seperti dari  orang  lain  atau  dokumen-dokumen,  karakter  pada  data  sekunder  adalah  yang medukung keperluan data primer. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah subyek atau sumber darimana data diperoleh serta informasi yang dimiliki dapat digunakan untuk menunjang pengolahan data, dimana sumber data pada penelitian ini adalah  data  Daftar  Urut  Kepangkatan  PNS  di  Biro  Administrasi  Pimpinan  Sekretariat Daerah Provinsi Sulawesi Tengah pada tahun 2021.
D. Teknik Pegumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  adalah  metode  yang  diperlukan  dalam mengumpulkan data akan diteliti. Observasi, yaitu teknik pengumpulan data dengan cara melakukan pengamatan disertai dengan pencatatan terhadap objek atau keadaan yang menjadi sasaran penelitian. Selanjutnya, Teknik wawancara adalah teknik dalam pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  mengajukan  beberapa  pertanyaan secara langsung pada narasumber. Dan yang terakhir adalah, Studi literatur, merupakan metode  pengumpulan data yang diperoleh  dengan membaca  buku  referensi, jurnal, internet,  dokumentasi  dan  sebagianya  yang  berhubungan  dengan  topik-topik penelitian yang dilakukan. Studi literatur yang dilakukan yaitu degan mengambil data yang  sudah  masuk  sebelumnya  yang  berhubungan  dengan  penelitian  yang  akan dilakukan.
E. Metode Pengembangan Sistem
Pada penelitian ini, metode pengembangan sistem yang digunakan adalah model waterfall. Model waterfall merupakan model yang mengadakan pendekatan alur dari perangkat lunak secara sekuensial atau terurut dimulai dari analisis, desain, pengkodean, serta  pengujian  (Handrianto  &  Sanjaya,  2020).  Tahapan  dan  penjelasan  alur  model watrefall adalah sebagai berikut:
1. Requirements Analysis
Pada  tahap  ini,  seluruh  kebutuhan  dalam  membangun  sistem  ditulis  dan didokumentasokan kedalam dokumen spesifikasi kebutuhan. Dalam penelitian ini, alat dan bahan yang digunakan telah  dipaparkan pada  bagian  Alat dan Bahan Penelitian.
2. System and Software Design
Pada  tahap  ini  sistem  mendistribusikan  kebutuhan  sistem  baik  itu hardware maupun software dalam pembentukan arsitektur sistem secara utuh. Perancangan software biasanya berupa penggambaran abstraksi sistem dasar perangkat lunak beserta hubungannya.
3. Implementation and Unit Testing
Pada tahap ini perancangan software direalisasikan sebagai serangkaian program maupun unit program. Unit program merupakan setiap unit dikembangkan untuk di uji fungsionalitasnya.
4. Integration and Unit Testing
Masing-masing dari unit-unit program akan disatukan dan dilakukan pengujian sebagai sebuah sistem lengkap demi memastikan apakah sistem tersebut telah sesuai dengan kebutuhan software atau tidak.
5.

## Deployment of System
Pada  tahap  ini  jika  pengujian  fungsional  maupun  non  fungsional  telah  selesai, maka sistem yang telah dibuat dapat dikirimkan atau diberikan secara langsung kepada pengguna.
6. Maintenance
Pada  tahap  ini,  ketika  terdapat  masalah  maupun  isu  yang  didapatkan  setelah sistem dirilis pada pengguna, maka untuk menyelesaikan masalah tersebut adalah dengan merilis patches, patch adalah memberikan tambahan atau memperbaiki masalah atau kekurangan yang ada papda sistem. Tentunya hal tersebut bertujuan agar kualitas sistem yang dibuat akan menjadi lebih baik.
F. Tahapan Diagram Alir Penelitian
Berikut ini adalah flowchart dari tahapan penelitian yang akan dilakukan yang ditunjukkan pada Gambar 1 dibawah ini.

## Gambar 1 FLowchart Tahapan Penelitian

## G. Pengujian Sistem
Pada tahap ini dilakukan pengujian terhadap sistem yang dibuat, penelitian ini menggunakan  3  jenis  pengujian  sistem  diantaranya  adalah  pengujian  sistem menggunakan BlackBox, dimana pengujian ini bertujuan untuk menguji fungsionalitas dari  sistem apakah terdapat error ataukah sistem telah berjalan  sesuai dengan yang diharapkan  sesuai  dengan  fungsi-fungsi  didalamnya.  Selanjutnya  adalah pengujian algoritma yang nantinya akan menghasilkan akurasi pada sistem dengan menggunakan confusion matrix, akurasi dari sistem sangat berpengaruh pada kinerja antara sistem dan
algoritma yang  dijalankan,  sehingga  semakin tinggi akurasinya maka  semakin bagus pula performa suatu sistem. Dan yang terakhir adalah pengujian beta menggunakan kuisioner  daftar  pertanyaan,  pengujian  beta  bertujuan  untuk  melihat  apakah  sistem yang  dibuat  telah  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  dan  lebih  efisien  untuk digunakan berdasarkan dari poin hasil kepuasan pengguna.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Hasil Pengujian Algoritma Menggunakan Confusion Matrix
Pengujian  algoritma  yang  digunakan  pada  sistem  adalah  menggunakan  metode pengujian Confusion Matrix Multiclass, karena sistem yang dibuat terdiri dari 4 kelas untuk menghitung accuracy, precision, recall, dan error rate dari sistem. Hasil pengujian algoritma menggunakan Confusion Matrix Multiclass terhadap hasil dari sistem rekomendasi kenaikan pangkat Pegawai Negeri Sipil menggunakan algoritma Naïve Bayes, dapat dilihat pada Tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1 Tabel Confusion Matrix Confusion Matrix Kelas Rekomendasi Layak Hampir Layak Kurang Layak Tidak Layak Ke la s Ak tu al Layak
96 15 0 0 Hampir Layak 4 35 0 0 Kurang Layak 1 4 6 1 Tidak Layak 0 1 0 2

## B. Implementasi Input Sistem
Pada  implementasi data  mining  untuk  rekomendasi  kenaikan  pangkat  pegawai negeri sipil menggunakan algoritma naïve bayes , yang berbasis website, terdapat beberapa form input untuk memasukkan data, diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Form Login
Form login merupakan halaman yang pertama kali tampil sebelum dapat mengakses kedalam sistem. Halaman login digunakan oleh admin, dimana untuk dapat login admin harus memasukkan nama pengguna dan kata sandi yang valid. Berikut adalah tampilan form login yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## Gambar 2 Form Login
2. Form Input Data Rekomendasi Pada form  ini  admin  dapat  menginput  data  rekomendasi  yang  akan  diproses  oleh algoritma naïve  bayes untuk  nantinya  ditampilkan  hasil  rekomendasi  kenaikan pangkatnya.  Berikut  tampilan form  input  data  rekomendasi  yang  ditunjukkan  pada Gambar 3.
Gambar 3 Form Input Data Rekomendasi
3. Form Input Data Latih
Pada halaman ini digunakan dalam mengelola data data latih diantaranya pengguna dapat menambah, mengubah, menghapus, maupun mengimpor data latih. Tampilan form data latih ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4 Form Input Data Latih
4. Form Input Data Uji
Pada  halaman  ini  digunakan  dalam  mengelola  data  data  uji  diantaranya  pengguna dapat  menambah,  mengubah,  menghapus,  maupun  mengimpor  data  uji.  Tampilan form data uji ditunjukkan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Form Input Data Uji
5. Halaman Pengaturan Admin
Halaman  ini  digunakan  untuk  memperbarui  data  pengguna,  diantaranya  mengubah nama pengguna dan kata sandi. Halaman pengaturan admin dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6 Halaman Pengaturan Admin

## C. Implementasi Output Sistem
Pada  implementasi data  mining  untuk  rekomendasi  kenaikan  pangkat  pegawai negeri  sipil  menggunakan  algoritma naïve  bayes terdapat  beberapa form  output  yang digunakan untuk menampilkan keluaran data, diantaranya sebagai berikut:
1. Form Beranda
Pada form ini, menampilkan halaman utama atau halaman beranda yang terdapat pada sistem, halaman  ini adalah halaman yang akan  dilihat  oleh  pengguna sesaat setelah halaman login. Form beranda dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7 Form Beranda
2. Form Data Rekomendasi
Pada form  data  rekomendasi,  menampilkan  data-data  baru  hasil  rekomendasi  yang
sebelumnya  diproses  menggunakan  algoritma naïve  bayes .  Data  yang  ditampilkan berupa hasil rekomendasi dari data baru yang ditambahkan. Form data rekomendasi dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8 Form Data Rekomendasi
3. Form Klasifikasi
Pada form ini menampilkan hasil klasifikasi dari data uji dengan menggunakan algoritma naïve bayes , pada tabel terdapat atribut-atribut kelas aktual dan kelas hasil klasifikasi. Halaman klasifikasi ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9 Form Klasifikasi
4. Form Hasil Pengujian
Pada halaman ini menampilkan hasil pengujian dari sistem diantaranya performa dari algoritma  yang  digunakan,  yaitu  algoritma naïve  bayes, berupa Accuracy,  precision, recall, dan error rate. Serta tabel perhitungan confusion matrix yang dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10 Form Hasil Pengujian
5. Form Hasil Rekomendasi
Pada halaman hasil rekomendasi menampilkan data hasil rekomendasi dari data baru yang  ditambahkan  dan  diproses  menggunakan  algoritma naïve  bayes ,  dimana  data yang ditampilkan tersebut telah disimpan dalam database dan akan ditampilkan pada
halaman data rekomendasi. Form hasil rekomendasi terdapat pada Gambar 11.

## Gambar 11 Form Hasil Rekomendasi

## D. Pengujian Sistem
1. Pengujian Fungsionalitas
Pada  tahap  pengujian  fungsionalitas  ini  menggunakan  metode black  box,  dimana spesifikasi  fungsional  merupakan  fitur-fitur  dari  sistem  yang  dibangun.  Tujuan  dari pengujian  sistem  adalah  untuk  mengetahui  apakah  seluruh  fungsi  dari  sistem  telah berjalan sesuai dengan kebutuhan fungsional yang diharapkan.
2. Pengujian Beta
Pengujian Beta adalah pengujian yang bersifat langsung pada lingkungan aktual yang sebenarnya dengan penyebaran angket atau kuesioner jajak pendapat yang nantinya akan dihitung untuk dapat diambil kesimpulan dari evaluasi aplikasi yang telah dibuat (Suandi, Khasanah, & Retnoningsih, 2017) dalam (Masripah & Ramayanti, 2020). Pada pengujian beta dilakukan oleh pengguna dengan menggunakan kuisioner berupa daftar pertanyaan mengenai sistem yang dibuat apakah sistem telah berjalan dengan baik atau seberapa  baik  sistem  berjalan  sesuai  dengan  kebutuhan.  Pada  penelitian  ini  daftar pertanyaan yang dibuat adalah sebanyak 8 pertanyaan yang mana ditujukan kepada pengguna  dari  sistem  yakni  staff  atau  pegawai  pada  Biro  Administrasi  Pimpinan Sekretariat  Daerah  Provinsi  Sulawesi  Tengah  sebanyak  10  responden,  dengan menggunakan skala nilai dari 1 hingga 4 yaitu 1 untuk Tidak Setuju, 2 untuk Kurang Setuju, 3 untuk Setuju, dan 4 untuk Sangat Setuju.
Berikut adalah hasil persentase yang diperoleh dari tiap-tiap pertanyaan pada kuisioner efektifitas sistem rekomendasi kenaikan pangkat pegawai negeri sipil yang dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2 Hasil Persentase Pengujian Beta
No. Pertanyaan 1 2 3 4 5 6 7 8 Persentase Nilai (Y) 95% 100% 95% 95% 95% 92,5% 85% 92,5% Rata-Rata 93,75%

## E. Pembahasan
1. Penginputan Dataset
Penginputan  dataset  diantaranya  adalah  data  urut  kepangkatan  yang  diperoleh  dari Biro Administrasi Pimpinan Sekertariat Daerah Provinsi Sulawesi Tengah. Jumlah dataset yang  digunakan  berjumlah  550  data  dengan  menggunakan  perbandingan  sebanyak 70:30, sehingga dataset terbagi menjadi 385 data latih, dan 165 data uji. Dimana data tersebut nantinya akan diinput dan dibaca oleh sistem dalam menentukan rekomendasi kenaikan pangkat dari hasil perhitungan probabilitas pada tiap-tiap atributnya.

## 2. Proses Algoritma Naïve Bayes
Pada  proses  menggunakan  metode  algoritma naïve  bayes ,  sistem  akan  menghitung nilai probabilitas dari tiap nilai kelas atau label. Pada sistem ini menggunakan 4 kelas, diantaranya kelas Layak, kelas Hampir Layak, Kelas Kurang Layak, dan kelas Tidak Layak. Setelah  itu,  menghitung  probabilitas  dari  kemunculan  nilai  atribut.  Probabilitas kemunculan nilai dalam tiap atribut yang membagi nlai atribut Xn yang mana merujuk pada  atribut  ke-n  dan  dibagi  dengan  jumlah  data  pada  tiap  kelas.  Parameter  yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebanyak 8 parameter diantaranya NIP, Nama, Pendidikan  Terakhir,  Pangkat/Golongan,  Usia,  Kedisiplinan,  Prestasi,  dan  Masa  Kerja, dimana  untuk  perhitungan  hanyak  menggunakan  6  parameter  yaitu  selain  NIP  dan Nama.  Hasil  klasifikasi  dari  data  uji  yang  telah  di inputkan  akan  ditentukan  dari  nilai perhitungan  masing-masing  kelas  dengan  nilai  probabilitas  yang  paling  tinggi. Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  akurasi  menggunakan  metode confusion  matrix dengan  menggunakan  550 dataset,  nilai  akurasi  dari  algoritma naïve  bayes untuk rekomendasi kenaikan pangkat Pegawai Negeri Sipil diperoleh hasil accuracy sebesar 84,24% yang tentunya tidak menjamin sistem dapat bekerja dengan sempurna dalam mengklasifikasi,  oleh  karenanya  diperlukan precision  dan  recall  untuk  melihat persentase  kelas  yang  diklasifikasi  benar  sesuai  dengan  kelas  asli  dan  kelas  yang diklasifikasi salah sesusai dengan kelas asli, dengan precision sebesar  81,34%, dan recall 73,22% pada sistem. Adapun sistem ini memiliki nilai error rate sebesar 15,76%.

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  serta  analisis  sistem  rekomendasi  kenaikan  pangkat pegawai negeri sipil menggunakan algoritma Naïve Bayes , maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem implementasi data mining untuk rekomendasi kenaikan pangkat pegawai negeri sipil  menggunakan algoritma  naïve  bayes yang  berbasis website  dengan  Bahasa pemrograman PHP, dapat mengklasifikasikan dan memberikan rekomendasi kenaikan pangkat dengan cukup baik.
2. Fungsionalitas  dari  sistem  rekomendasi  kenaikan  pangkat  pegawai  negeri  sipil memperoleh  hasil  yang  baik  dimana  fitur-fitur  yang  terdapat  pada  sistem  dapat berfungsi sesuai dengan yang diharapkan. Tingkat kepuasan pengguna yang diperoleh melalui kuisioner kepuasan pengguna mendapatkan hasil yang baik dengan nilai rata- rata  yang  diperoleh  adalah  sebesar  93,75%.  Serta  tingkat  akurasi  yang  diperoleh menggunakan metode  perhitungan  confusion  matrix  dan  memperoleh  nilai  sebesar 84,24%  dimana  persentase  tersebut  menunjukkan  sistem  dapat  memberikan rekomendasi kenaikan pangkat dengan baik.
3. Penerapan  algoritma naïve  bayes dalam  melakukan  rekomendasi  kenaikan  pangkat pegawai negeri sipil menggunakan Total data sebanyak 550 data, dengan perbandingan 70:30, yaitu 385 data latih dan 165 data uji.

## DAFTAR PUSTAKA
Ali, Mm., Hariyati, T., Yudestia Pratiwi, M., & Afifah Sekolah Tinggi Agama Islam Ibnu Rusyd Kotabumi,  S.  (2022).  Metodologi  Penelitian  Kuantitatif  Dan  Penerapan  Nya  Dalam Penelitian. Education Journal.2022, 2(2).
Darmawan, A., Kustian, N., & Rahayu, W. (2018). Implementasi Data Mining Menggunakan Model SVM untuk Prediksi Kepuasan Pengunjung Taman Tabebuya. STRING (Satuan
Tulisan Riset Dan Inovasi Teknologi), 2(3), 299. https://doi.org/10.30998/string.v2i3.2439
Ermawati, E. (2019). Algoritma Klasifikasi C4.5 Berbasis Particle Swarm Optimization Untuk Prediksi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai 513. 8(September), 513 – 528.
Handrianto,  Y.,  &  Sanjaya,  B.  (2020).  Model  Waterfall  Dalam  Rancang  Bangun  Sistem Informasi Pemesanan Produk Dan Outlet Berbasis Web. Jurnal Inovasi Informatika, 5(2),
153 – 160. https://doi.org/10.51170/jii.v5i2.66
Indah Puspitorini, S. B. A. (2020). Penerapan Data Mining Dengan Metode Klasifikasi Untuk
Analisa Kepangkatan Aparatur Sipil Negara. 5(July), 1 – 23.
Masripah, S., & Ramayanti, L. (2020). Penerapan Pengujian Alpha Dan Beta Pada Aplikasi
Penerimaan Siswa Baru. Swabumi, 8(1), 100 – 105. https://doi.org/10.31294/swabumi.v8i1.7448
Muhamad,  H.,  Prasojo,  C.  A.,  Sugianto,  N.  A.,  Surtiningsih,  L.,  &  Cholissodin,  I.  (2017).
Optimasi Naïve Bayes Classifier Dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization Pada  Data  Iris. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu  Komputer,  4(3),  180. https://doi.org/10.25126/jtiik.201743251
Pratiwi, N. I. (2017). Penggunaan Media Video Call dalam Teknologi Komunikasi. Jurnal Ilmiah Dinamika Sosial, 1(2), 212.
Putri,  P.  A.  M.  A.,  &  Yusa,  I.  G.  (2016).  Peranan  Pegawai  Negeri  Sipil  Dalam Penyelenggaraanpelayanan  Terpadu  Satu  Pintu. Jurnal  Kertha  Negara,  04(04),  1 – 5. https://ojs.unud.ac.id/index.php/Kerthanegara/article/view/21180
Rifqo, M. H., & Wijaya, A. (2017). Implementasi Algoritma Naive Bayes Dalam Penentuan
Pemberian Kredit. Pseudocode, 4(2), 120 – 128. https://doi.org/10.33369/pseudocode.4.2.120-128
Sugianto, C. A., & Maulana, F. R. (2019). Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Penerima Bantuan Pangan Non Tunai ( Studi Kasus Kelurahan Utama ). Techno.Com, 18(4), 321 – 331. https://doi.org/10.33633/tc.v18i4.2587
Syukri Mustafa, M., Rizky Ramadhan, M., & Thenata, A. P. (2017). Implementasi Data Mining untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes Classifier. Citec Journal, 4(2), 151 – 162.
Yolla Rahmadi Helmi, Y. R. H., Yuhandri, Y., & Nurcahyo, G. W. (2021). Sistem Pakar Dalam Mengidentifikasi  Kenaikan  Pangkat  Pegawai  Negeri  Sipil  Menggunakan  Metode Backward Chaining. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 3, 190 – 195. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i4.149
Zellatifanny,  C.  M.,  &  Mudjiyanto,  B.  (2018).  Tipe  Penelitian  Deskripsi  Dalam  Metode Penelitian. Diakom : Jurnal Media Dan Komunikasi, 1(2), 83 – 90.