http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Klasifikasi Karya Ilmiah (Tugas Akhir) Mahasiswa Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier (Nbc)
Nurdin*, M. Suhendri, Yesy Afrilia, Rizal
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Malikussaleh Jl. Batam, Bukit Indah – Lhokseumawe, Aceh.
*e-mail: nurdin@unimal.ac.id
( received : 21 Desember 2020, revised : 14 Januari 2021, accepted : 5 April 2021)

## Abstrak
Tugas akhir atau skripsi merupakan hasil penelitian yang membahas suatu masalah sesuai bidang ilmu dari  mahasiswa.  Dengan  bertambah  jumlah  lulusan,  maka  jumlah  dokumen  tugas  akhir  yang dihasilkan juga akan semakin besar. Jumlah dokumen karya ilmiah atau tugas akhir yang besar akan sulit  dicari  sesuai  dengan  topik  jika  tidak  dikelompokkan.  Jumlah  dokumen  yang  besar  akan  tidak efektif  jika  dilakukan  klasifikasi  secara  manual.  Penelitian  ini  membuat  aplikasi  klasifikasi  karya ilmiah bertujuan untuk mengklasifikasikan karya ilmiah (tugas akhir) mahasiswa dalam bidang ilmu Teknik  Informatika.  Aplikasi  ini  dibangun  dengan  mengimplementasikan  algoritma Naive  Bayes Classifier berdasarkan  parameter  latar  belakang  dan  akan  diklasifikasikan  menjadi  5  kategori  yaitu pengolahan citra, data mining , sistem pengambilan keputusan, sistem informasi geografis dan sistem pakar. Dengan tahapan penelitian yaitu pengumpulan data, preprocessing , perhitungan metode Naive Bayes  Classifier, implementasi  dan  pengujian  sistem.Penelitian  ini  menggunakan  data  sebanyak  170 data karya ilmiah, yang dibagi menjadi 150 data untuk pelatihan dan 20 data untuk pengujian. Hasil penelitian  ini  menggambarkan  bahwa  algoritma Naive  Bayes  Classifier merupakan  algoritma sederhana yang mampu digunakan untuk melakukan klasifikasi karya ilmiah dengan rata-rata akurasi 86,68%  serta  rata-rata  waktu  proses  yang  dibutuhkan  dalam  setiap  pengujian  yaitu  5,7406 detik/pengujian.
Kata Kunci: Karya ilmiah, Naive bayes classifier , Klasifikasi, Pelatihan, Pengujian.

## Abstract
The final project or thesis is the result of research that addresses a problem according to the student's field  of  science.  By  increasing  the  number  of  graduates,  the  number  of  final  project  documents produced will also be even greater. The large number of scientific papers or final project documents will be difficult to find according to the topic if they are not grouped. A large number of documents will  not  be  effective  if  classification  is  done  manually.  This  study  makes  a  scientific  paper classification application aimed at classifying the scientific work (final project) of students in the field of  Informatics  Engineering.  This  application  was  built  by  implementing  the  Naive  Bayes  Classifier algorithm  based  on  background  parameters  and  will  be  classified  into  5  categories,  namely  image processing,  data  mining,  decision  making  systems,  geographic  information  systems  and  expert systems.  With  the  research  stages,  namely  data  collection,  preprocessing,  calculation  of  the  Naive Bayes  Classifier  method,  implementation  and  system  testing.  This  study  uses  170  scientific  papers, which are divided into 150 data for training and 20 data for testing. The results of this study illustrate that the Naive Bayes Classifier algorithm is a simple algorithm that can be used to classify scientific papers with an average accuracy of 86.68% and the average processing time required in each test is 5.7406 seconds / test.
Keywords: scientific work, naive bayes classifier, classification,training, testing

## 1 Pendahuluan
Dampak  dariperkembangan  teknologi  informasi  sangat  signifikan  bagi  kehidupan  sehari-hari, salah  satu  manfaatnya  untuk  membantu  kegiatan  yang  membutuhkan  tingkat  ketelitian  tinggi. Kegiatan yang dikerjakan oleh sebuah instansi atau perusahaan adalah kegiatan pengolahan dokumen.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
padaperguruan  tinggi,  pengarsipan  yang  sering  dilakukan  yaitu  pengarsipan  sebuah  karya  ilmiah berupa laporan kerja praktek, laporan penelitian, tugas akhir, tesis dan lain sebagainya.
Tugas akhir atau skripsi merupakan hasil penelitian yang membahas suatu masalah sesuai bidang ilmu dari mahasiswa dengan menggunakan aturan  yang sudah ditetapkan serta dibimbing oleh dosen pembimbing[1].Tugas  akhir  merupakan  salah  satu  syaratyang  harus  dipenuhi  oleh  mahasiswa  untuk menyelesaikan pendidikan di perguruan tinggi.  Ilmu  yang diperoleh mahasiswa dituangkan kedalam suatu penelitian yang nantinya akanmenghasilkan keluaran berupa dokumen tugas akhir[2].
Dengan bertambah jumlah lulusan, maka jumlah dokumen tugas akhir yang dihasilkan juga akan semakin  besar.  Jumlah  dokumen  karya  ilmiah  atau  tugas  akhir  yang  besar  akan  terasa  sulit  dicari sesuai  dengan  topik  yang  diinginkan  jika  tidak  dikelompokkan  sesuai  dengan  topiknya.  Kesulitan yang dialami oleh banyak  para pengambil kebijakan di perguruan tinggi adalah dalam menentuukan klasifikasi karya ilmiah atau tugas akhir. Karena selama ini dalam penentuan klasifikasi karya ilmiah atau tugas akhir hanya berdasarkan pada perkiraan terhadap isi konten yang diteliti oleh mahasiswa. Sehingga kesesuaian antara topik dengan isi terkadang sangat berbeda.
Melihat dan menganalisa dari permasalahan yang ada, maka diperlukan sebuah sistem yang bisa mengelompokkan  tugas  akhir  secara  otomatis.  Sistem  yang  akan  dibangun  ini  diharapkan  dapat membantu pihak jurusan dalam mengklasifikasikan tugas akhir yang diajukan mahasiswa lebih efektif dan  efisien.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  akan  mengklasifikasikan  tugas  akhir  kedalam  beberapa bidang keahlian pada jurusan teknik informatika.
Text  mining merupakan  data  yang  berupa  teks  dengan  sumber  data  diperoleh  dari  dokumen, bertujuan  untuk  mencari  kembali  kata  yang  bisa  mewakili  isi  dari  sebuah  dokumen  yang  nantinya dapat dilakukan proses analisa dan mencari hubungan antar dokumen[3],[4]. Text mining adalah suatu proses untuk mengekstraksi pola berupa informasi dan pengetahuan yang berguna dari sejumlah besar sumber data text, seperti dokumen berupa word, pdfdan kutipan teks lainnya[5].
Text Preprocessing merupakan proses mengubah bentuk data yang tidak terstruktur menjadi data terstruktur  (perubahan  teks  menjadi term  index )  yang  bertujuan  untuk  mengecilkan  dimensi  data sehingga menjadi proses komputasi bisa menjadi lebih efisien dan lebih presisi [6]. Adapun tahapan dari preprocessing berdasarkan case folding, tokenizing/ parsing, filtering dan stemming [7]. Naive  Bayes  Classifier (NBC)  merupakansebuah  metode  pengelompokkan  berdasarkan  pada teorema bayes [8]. Pada penelitian ini penulis menggunakan metode naive bayes classifier karena pada metode  ini  memiliki  akurasi  lebih  baik  dibandingkan  dengan  model  klasifikasi Neural  Network dan Decision  Tree .  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Xhemali,  Hinde  dan  Stonedalam  artikelnya menjelaskan  bahwa  “ Naïve  BayesClassifier memiliki  tingkat  akurasi  lebih  baik  dibanding  model klasifikasi Neural Network dan Decision Tree ”.
Penelitian  ini  menggunakan  metode naive  bayes  classifier untuk  menentukan  kategori  karya ilmiah  (tugas  akhir)  yang  terdapat  di  Program  Studi  Teknik  Informatika  Universitas  Malikussaleh. Berdasarkan permasalahan yang telah dipaparkan sebelumnya, adapun tujuan dilakukan penelitian ini adalah  untuk  menentukan  kategori  karya  ilmiah  berdasarkan  pada  bidang  keahlian  yaitu  bidang keahlian Pengolahan Citra, Data Mining, Sistem pengambilan Keputusan, Sistem Informasi Geografis dan Sistem Pakar. Hasil akhir berupa, hasil klasifikasi karya ilmiah menggunakan metode naive bayes classifier .

## 2 Tinjauan pustaka

## 2.1 Penelitian Terkait
Penelitian terdahulu atau penelitian terkait ini menjadi salah satu acuan penulis dalam melakukan penelitian sehingga penulis dapat memperkaya teori yang digunakan dalam mengkaji penelitian yang dilakukan  dan  sebagai  referensi  dalam  melakukan  penelitian.  Berikut  ini  penelitian  terkait  yang berhubungan dengan penelitian penulis.
Tabel 1. Penelitian Terkait
Nama Peneliti Analisis Hasil Penelitian dan Perbedaan dengan Penelitian Penulis Radikdo, dan Aidina Hasil dari penelitiannya yaitu klasifikasi abstrak skripsi menggunakan naive bayes  sesuai  bidang  kajian,  didapatkan  dari  hasil  pengujian  9  siklus menghasilkan  pengetahuan  bahwa  siklus  ke  1  merupakan  siklus  terbaik
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Ristyawan (2018) dengan  akurasi  82,76%[15].Perbedaan:Penelitian  yang  penulis  lakukan  ini berfokus  pada  klasifikasi  karya  ilmiah  menggunakan  naive  bayes  classifier dengan latar belakang tugas akhir sebagai objeknya D Devita, dkk (2018) Pada penelitian devita, dkk berfokus pada klasifikasi artikelbahasa indonesia dengan  membandingkan  kinerja  2  metode  yaitu  metode  KNN  dan  NBC, penelitiannya  menggunakan  data  jurnal  sebagai  data  latih  dan  uji  serta abstrak  sebagai  objeknya,  didapatkan  hasil  bahwa  metode  naive  bayes memiliki  kinerja  yang  lebih  baik  dengan  akurasi  70%,  sedangkan  metode KNN  memiliki  akurasi  40%[16].  Sedangkan  dalam  penelitian  yang  penulis lakukan  berfokus  pada  klasifikasi  tugas  akhir  mahasiswa  yang  hanya menggunakan  metode  naive  bayes  sebagai  proses  klasifikasinya  serta  latar belakang sebagai objek dari penelitian. P Pramudita, dkk (2018) Hasil dari penelitiannya yaitu klasifikasi berita olahraga menggunakan naive bayes  classifier  dengan  enhanced  confix  stripping  stemmer,  didapat  hasil dengan  tingkat  keakuratan 77%  serta  metode  naive  bayes  classifier  mampu digunakan dalam klasfikasi berita olahraga dengan baik[6].Perbedaan:Penelitian  yang  penulis  lakukan  berfokus  pada  klasfikasi tugas  akhir  mahasiswa  Teknik  informatika  Unimal  menggunakan  naive bayes classifier  dan tidak menggunakan tambahan stemmer. Latif, Syukriyanto, dkk (2018) Hasil  dari  penelitiannya  yaitu  klasifikasi  abstrak  isiyang  diunduh  di www.computer.org.  menggunakan  naive  bayes,  dari  total  data  120  dengan 75% data latih dan 25% data uji. Didapat hasil tingkat akurasi dari 3 kategori DM,  ITS,  dan  MM  adalah  100%,  100%  dan  86%  dan  nilai  kecepatan pembelajaran  antara  01-0,5[17].  Perbedaan:Penelitian  yang  penulis  lakukan berfokus pada klasifikasi karya ilmiah menggunakan metode naive bayes.
Aung, aye aye myint, dan  Su  wai hlaing (2018) Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Aung  yaitu  mengenai  tentang  teks  mining dalam  situs  berita  menggunakan  metode  naive  bayes  classifier  yang dibangun dengan bahasa pemrograman pythondidapat hasil yang cukup baik dari 5 kategori yaitu bisnis, hiburan, politik, olahraga dan teknologi dengan total  data  1967  yang  dibagi  menjadi  2/3  data  sebagai  data  training  dan  1/3 data  sebagai  data  testing  dan  didapatkan  akuasi  sebesar  91%,[18], Sedangkan  penelitian  yang  penulis  lakukan  yaitu  mengenai  tentang klasifikasi  karya  ilmiah  menggunakan  metode  naive  bayes  yang  dibangun menggunakan bahasa pemrograman php dan MySql. Buzic, Dalibor  dan Jasminka Dobsa (2018) Penelitian  yang  dilakukan  Buzic,  Dalibor,  dan  Jasminka  Dobsa  yaitu klasifikasi  lirik  lagu  dengan  menggunakan  metode  naive  bayes  yang  dibagi menjadi  dua  kategori  yaitu  Nirvana  dan  Metallica.Pengukuran    evaluasi model  menunjukkan  hasil  yang  sangat  baik  yaitu,  presisi  0,93,  recall  0,95 dan  f-measure  0,94.  Maka  dengan  hasil  tersebut  metode  naive  bayes  dapat dilakukan  dalam  pengklasifikasian  lirik  [19].  Sedangkan  penulis  meneliti tentang  klasifikasi  karya  ilmiah  yang  dibagi  menjadi  5  kategori  dengan menggunakan  metode  naive  bayes,  hanya  saja  persamaan  antara  penelitian penulis  dengan  penelitian  buzic,  dkk  yaitu  sama-sama  melakukan  proses klasifikasi teks.
B, Dwi Pramita  B, dkk (2018) Penelitian  yang  penulis  lakukan  yaitu  klasifikasi  karya  ilmiah  (tugas  akhir) menggunakan  algoritma  naive  bayes  classifier  berdasarkan  bidangnya dengan  menganalisis  latar  belakang.  Sedangkan  dalam  penelitian  B,  Dwi Pramita  B,  dkk  yaitu  klasifikasi  artikel  akademik  berdasarkan  bidangnya dengan menganalisis judul dan abstraknyamenggunakan metode naive bayes classifier, dimana didapat dalam menggunakan 292 artikel sebagai data latih dan 100 artikel sebagai data uji. Peneltian tesebut diuji dengan menerapkan nilai threshold 5 dari 1 hingga 2,5 dengan setiap threshold dijalan 5 kali [20].
Penelitian  yang  peneliti  lakukan  hanya  berfokus  pada  klasifikasi  karya  ilmiah  dengan  objek penelitian  latar  belakang  dari  karya  ilmiah  dengan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes  Classifier . Penelitian ini membuat sistem aplikasi dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL . Dari beberapa penelitian terdahulu yang terkait telah dijelaskan dan dilakukan analisis  di atas belum ada  yang  melakukan  penelitian  ini.    Selain  penelitian  ini,    ada  beberapa  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  penulis  yang  berhubugan  dengan  pembuatan  sistem  aplikasi,  diantaranya  aplikasi sistem  penterjemahan  ayat  pada  surah  yasin  [9],  sistem  pendeteksian  dokumen  plagiarisme  [10], sistem  pendeteksi  kemiripan  judul  skripsi  menggunakan  algoritma  winnowing  [11],  sistem pendeteksian  pola  lafadz  Allah  dan  Muhammad  pada  citra  Al-Quran  [12],  aplikasi  quick  count pilkada  berbasis  android  [13],  dan  sistem  pengecekan  toko online pada  shoope  menggunakan algoritma BFS [14].

## 3 Metode Penelitian
NBC  adalah  metode  pengelompokan  atau  klasifikasi  yang  berdasarkan  pada  teorema  Bayes. Metode  klasifikasi  ini  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh ilmuwan Inggris bernama Thomas Bayes, yaitu suatu metode untuk memprediksikan peluang di masa depan berdasarkan pada pengalaman di masa lalu, sehingga metode ini lebih dikenal dengan Teorema Bayes [9]. Metode NBC sering disebut dengan Bayesian Classification yang merupakan suatu metode klasifikasi statistik yang berdasarkan pada teorema bayes yang  digunakan untuk melakukan  prediksi probabilitas keanggotaan pada suatu kelas [21].
NBC  dalam  penelitian  ini  digunakan  untuk  klasifikasi  dokumen  teks.  Dalam  proses  pelatihan dokumen  harus  ditentukan  kategorinya  (data  latih).  Untuk  menghitung  setiap  kata  pada  dokumen pelatihan  digunakan  persamaan  1,  dan  untuk  menghitung  probabilitas  kategori  dokumen menggunakan persamaan 2[16].
𝑝( | |        |
(1)
dimana:
𝑝( | : probabilitas kata dari setiap kategori
𝑛 : frekuensi kata dari setiap kategori
𝑛
: jumlah seluruh kata pada dokumen
|𝑘𝑜  𝑘   | : jumlah total kata di semua data pelatihan
𝑝( ( ( (2)
dimana:
𝑝( : probabilitas dokumen kategori (prior)
𝑛( 𝑜 : jumlah seluruh dokumen
𝑛 (  𝑚𝑝 𝑙 : jumlah seluruh dokumen pelatihan
Setelah  proses  pelatihan  selesai,  maka  dilakukan  proses  klasifikasi.  Pada  proses  ini  dokumen yang  dipakai  belum  diketahui  apa  kategorinya,  sehingga  membutuhkan  metode naive  bayes untuk mencari kata pada data uji yang sesuai dengan data latih 𝑝 ( 𝑖 | 𝑗 ). Kemudian menghitung probabilitas setiap dokumen 𝑝 ( 𝑗 ), maka untuk setiap proses kategori dokumen dihitung dengan persamaan 3.
𝑝( 𝑝( | (3)
Untuk  mencari nilai 𝑝 ( 𝑖 | 𝑗 ) dilakukan dengan  mengalikan nilai probabilitas kemunculan kata yang  sama  saat  data  dilatih  dengan  nilai  probabilitas  dokumen  sesuai  kategorinya 𝑝 ( 𝑗 ).  Setelah diperoleh    hasil  perkalian  padasetiap  kategori  dokumen,  proses  berikutnya  membandingkan  dan mencari  nilai  probabilitas  terbesar yang  akan  digunakan  untuk  mengklasifikasi  data  uji, perhitungan tersebut dapat dilihat pada persamaan 4.
𝑚 𝑝( 𝑝( | (4)
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  Klasifikasi  karya  ilmiah  (tugas  akhir)  mahasiswa  menggunakan metode naive bayes classifier (NBC) penelitian ini sebagai berikut: a. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini diambil berdasarkan kategori yang sudah ditetapkan dalam penelitian ini. Pengumpulan data dilakukan dengan cara mengambil data karya ilmiah (tugas akhir) berupa  softcopy  di  dalam  perpustakaan  Teknik  Informatika  Universitas  Malikussaleh.  Data  yang didapatkan  dari  karya  ilmia  tersebut  berupa  latar  belakang  yang  akan  dijadikan  sebagai  objek dalam penelitian ini.
b. Perancangan Sistem
Perancangan sistem dilakukan dengan beberapa tahap, yaitu perancangan skema sistem (flowchart sistem) dan perancangan antarmuka untuk menghasilkan wireframe .
c. Implementasi Sistem
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  implementasi  sistem  meliputi  implementasi  dari  perancangan sistem dengan menjalankan antarmuka dari aplikasi.
d. Pengujian Sistem
Tahap  ini  melakukan  pengujian  sistem  yang  telah  dilakukan  pada  tahap  implementasi  sistem. Tahapan ini untuk mengetahui keberhasilan penerapan algoritma naive bayes untuk menyelesaikan permasalahan klasifikasi dokumen tugas akhir.

## 4 Hasil dan Pembahasan

## 4.1 Hasil Pengumpulan Data
Mahasiswa  pada  umumnya  akan  melihat  kepada  judul,  abstrak,  daftar  isi  dan  latar  belakang ketika  membaca  laporan  karya  ilmiah  atau  tugas  akhir.  Sejauh  ini  belum  ada  penelitian  yang melibatkan latar belakang untuk proses klasifikasi karya ilmiah.
Penelitian ini menggunakan data karya ilmiah berupa skripsi (tugas akhir) dimana latar belakang dari  karya  ilmiah  tersebut  akan  dijadikan  sebagai  objek  dalam  penelitian  tersebut.  Data  tersebut diambil  di  perpustakaan  Teknik  Informatika  Universitas  Malikussaleh.  Data  yang  terkumpul berjumlah 170 data, terdiri dari 150 data sebagai data latih dan 20 data sebagai data uji. Untuk lebih detailnya dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil Pengumpulan Data Kategori Jumlah Data Latih Jumlah Data Uji Pengolahan Citra 30 Dokumen 4 Dokumen Data Mining 30 Dokumen 4 Dokumen Sistem Pengambilan Keputusan 30 Dokumen 4 Dokumen Sistem Informasi Geografis (SIG) 30 Dokumen 4 Dokumen Sistem Pakar 30 Dokumen 4 Dokumen

## 4.2 Hasil Perancangan Sistem
4.2.1 Skema Sistem
Skema sistem yang dibangun dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Volume 10, Nomor 2, Mei 2021: 268-279                                                                                                    e-ISSN:2540-9719
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Mulai Text Preprocessing Input Latar Belakang Skripsi Klasifikasi Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) Output Klasifikasi Skripsi Selesai

## Gambar 1. Skema Sistem
Berikut ini penjelasan dari gambar skema sistem: a. Input Latar Belakang
Merupakan prosesmemasukkan data darilatar belakang karya ilmiah
b. Text Preprocessing
Proses untuk dilakukan langkah-langkah text preprocessing
c. Klasifikasi NBC
Proses  pengklasifikasian  karya  ilmiah  yang  dilakukan  setelah  dokumen  melalui  tahap text preprocessing .  Dengan  menggunakan dataset yang  sudah  disediakan,  maka  dilakukan  proses pengklasifiasian  dengan  menggunakan  metode  NBC  dan  akan  dicocokan  dengan  data training yang sudah dilaukan training sebelumnya dengan metode NBC.
d. Output Klasifikasi Karya Ilmiah
Proses untuk menampilkan hasil klasifikasi yang sebelumnya telah melalui proses pengimputan latar belakang, text preprocessing dan proses klasifikasi menggunakan metode NBC.

## 4.2.2 Tahap Text Preprocessing
Tahap preprocessing adalah  tahapan  awal  yang  merupakan  salah  satu  langkah  penting  dalam sebuah klasifikasi teks. Berikut ini tahap preprocessing yang dilakukan pada penelitian ini.
Case Folding Tokenizing Stopword Removel Gambar 2. Tahap Text Preprocessing
a. Case Folding
Tahapan  ini  merupakan  tahap  dimana  dilakukan  proses  perubahan  pada  setiap  huruf  dalam dokumen sehingga menjadi huruf kecil dan membuang karakter selain a-z.
b. Tokenizing
Tahapan  ini  dilakukan  untuk  memotong  kalimat  setiap  kata  yang  menyusunnya.  Proses  ini menguraikan deskripsi berupa kalimat-kalimat menjadi kata-kata.
c. Stopword Removal
Tahapan ini merupakan tahap dimana penghapusan kata yang dianggap tidak penting dalam suatu dokumen.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## 4.3 Implementasi Sistem

## 4.3.1 Text Preprocessing
Text preprocessing yaitu tahap pembersihan untuk menghilangkan noise pada latar belakang agar menjadi bersih yang siap untuk diolah menjadi klasifikasi karya ilmiah. berikut merupakan hasil text preprocessing dari data uji seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Text Preprocessing
No
Latar Belakang
1. tugas  peneliti  kartographi  mengekstraksi  fitur  data  disajikan  terperinci  memvisualisasikan  peta sederhana  dianalisa  teknologi  komputer  proses  melibatkan  otomatis  algoritma  efisien menyederhanakan  mengidentifikasi  permasalahan  kompleks  garis  linier  menghilangkan pengecilan  ukuran  file  penyimpan  titik  vektor  graphis  pendekatan  diajukan  merepresentasikan openshaw  douglas  peucker  metode  direct  indirect  penelitian  dimodelkan  sistem  pemilihan mudah diprogram menghasilkan struktur hirarki
... ............................................................................................................................................
20.  mobile  alat  komunikasi  memudahkan  kehidupannya  sehari-hari  seiring  perkembangannya mengakibatkan  mobilitas  akses  cepat  dihadirkan  perangkat  dibawa  menikmati  kecanggihan perkembangan  menunjang  aktifitasnya  jarak  terdekat  wisata  wisatawan  berkunjung  halnya pencarian  lhokseumawe  ditetapkan  statusnya  undang-undang  batas-batas  berbatasan  selat malaka  kuta  makmur  dewantara  syamtalira  bayu  sumatera  banda  medan  inemiliki  eksotis menakjubkan  sensasi  berlibur  menyenangkan  ketentuan  uu  no  perjalanan  mengunjungi  tujuan rekreasi pengembangan pribadi mempelajari keunikan daya tarik dikunjungi jangka dipisahkan kesibukan  padat  aktifitas  beragam  berusaha  terlepas  kesulitan  terpendek  shortest  part  problem ditempuh tempuh pendek banyaknya smartphone kecanggihannya primer mulyanto fitur layanan internet  dilengkapi  gps  positioning  system  satelit  navigasi  penentuan  koordinat  latitude longtitude  longitude  geografis  permukan  garis  lintang  disebelah  ekuator  diukur  derajat khatulistiwa  kutub  bujuradalah  meridian  bujur  greenwich  international  line  algoritma  sort pengurutan  penguna  bucket  radix  sorting  prisip  mengurutkan  data-data  satukan  wadah  ember perbandingan menampilkan kompleksitas tercepat penelitian sebelumya horsmalahti membahas sorr  dibandingkan  memori  membutuhkan  kapasitas  dibanding  audy  uraian  dibutuhkan  aplikasi berbasis android menemukan penulis berkcinginan tugas berjudul

## 4.3.2 Perhitungan Manual Metode Naive Bayes Classifier (NBC)
Pada  perhitungan  manual  ini,  penulis  menggunakan  data  latar  belakang  yang  berguna  sebagai data pengujian. Contoh perhitungan manualnya:
Tugas  peneliti  kartographi  mengekstraksi  fitur  data  disajikan  terperinci  memvisualisasikan  peta sederhana  dianalisa  teknologi  komputer  proses  melibatkan  otomatis  algoritma  efisien menyederhanakan  mengidentifikasi  permasalahan  kompleks  garis  linier  menghilangkan  pengecilan ukuran  file  penyimpan  titik  vektor  grafis  pendekatan  diajukan  merepresentasikan  openshaw  douglas peucker  metode  direct  indirect  penelitian  dimodelkan  sistem  pemilihan  mudah  diprogram menghasilkan struktur hirarki.
Langkah-langkah  perhitungan  manual  metode Naive  Bayes  Classifier (NBC),  adalah  sebagai berikut:
1. Menghitung probabilitas dokumen kategori: P(c j )
Tabel 4. Hitung P(c j ) Kategori P(c j ) Pengolahan Citra 0,2 Data Mining 0,2 Sistem Informasi Geografis 0,2 Sistem Pakar 0,2 Sistem Pengambilan Keputusan 0,2
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
2. Menghitung nilai frekuensi kata dari setiap kategori: P(n j )
Tabel 5. Hitung P(n j ) Kata P(n j ) Pengolahan Citra Data Mining SIG Sistem Pakar SPK Tugas 17 12 6 15 7 ... ... ... ... ... ... Hirarki 0 1 2 0 1
3. Menghitung probabilitas kata dari setiap kategori: P(w i |c j ) Tabel 6. Hitung P(w i |c j ) Kata P(w i |c j ) Pengolahan Citra Data Mining SIG Sistem Pakar SPK Tugas 0.0006244896 0.0006244896 0.0007599867 0.0003762581 0.0003320683 ... .................... .................... .................... .................... ..................... Hirarki 0.0000482998 0.0000960753 0.0000474992 0.0000940645 0.0001423150
4. Nilai posterior:  P(c j ) * P(w i |c j ) Tabel 7. Hitung P(c j ) * P(w i |c j ) Kategori P(c j ) * P(w i |c j ) atau Posterior Pengolahan Citra 5.0712716885157E-199 Data Mining 2.3303855837471E-200 Sistem Informasi Geografis 1.3444228726216E-202 Sistem Pakar 3.0427056719605E-201 Sistem Pengambilan Keputusan 6.971689614762E-204
Karena nilai posterior pengolahan citra lebih tinggi dibandingkan dengan nilai posterior kategori yang lainnya, maka hasil klasifikasi dari latar belakang karya ilmiah tersebut adalah pengolahan citra.

## 4.3.3 Hasil Output
Berdasarkan  perancangan  sistem  yang  telah  dibuat,  maka  hasil output dari  sistem  klasifikasi karya ilmiah dengan menerapkan algoritma Naive Bayes Classifier dapat dilihat pada Gambar 3.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Untuk menampilkan data klasifikasi karya ilmiah yang telah dilakukan sebelumnya, seluruh data klasifikasi akan ditampilkan pada gambar 4.

## Gambar 4. Halaman Hasil Klasifikasi

## 4.4 Pengujian Sistem
Berdasarkan  pengujian  klasifikasi  karya  ilmiah  dari  20  data  uji  latar  belakang  karya  ilmiah, didapat hasil klasifikasi karya ilmiah yang tertera seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Jumlah Hasil Klasifikasi Kategori Hasil Klasifikasi Pengolahan Citra 5 Data Mining 4 Sistem Pengambilan Keputusan 5 Sistem Informasi Geografis (SIG) 3 Sistem Pakar 3
Berdasarkan  hasil  pengujian  20  data  latar  belakang  yang  tertera  pada  tabel  8,  penulis mendapatkan  data  bahwasannya  aplikasi  dapat  melakukan  pengklasifikasian  karya  ilmiah  dengan baik. Aplikasi ini berbasis web yang dijalankan pada Laptop HP V110, dengan spesifikasi: AMD A9- 9420 Radeon R5, 3.00 Ghz, VGA AMD Radeon (TM) R5 Graphics, RAM 8 GB dan HDD 500 GB. Waktu  yang  diperlukan  sistem  untuk  melakukan  pengujiannya  setiap  data  latar  belakang  dengan menerapkan algoritma naive bayes classifier dapat dilihat pada tabel 9.
Tabel 9. Waktu Proses Sistem
No Latar Belakang Waktu 1. tugas peneliti kartographi mengekstraksi fitur data disajikan terperinci memvisualisasikan  peta  sederhana  dianalisa  teknologi  komputer  proses  melibatkan otomatis  algoritma  efisien  menyederhanakan  mengidentifikasi  permasalahan kompleks  garis  linier  menghilangkan  pengecilan  ukuran  file  penyimpan  titik  vektor graphis  pendekatan  diajukan  merepresentasikan  openshaw  douglas  peucker  metode direct  indirect  penelitian  dimodelkan  sistem  pemilihan  mudah  diprogram menghasilkan struktur hirarki 3,814 ... ............................................................................................................................. ...
20.  mobile alat komunikasi memudahkan kehidupannya sehari-hari seiring perkembangannya mengakibatkan mobilitas akses cepat dihadirkan perangkat dibawa menikmati  kecanggihan  perkembangan  menunjang  aktifitasnya  jarak  terdekat  wisata
10,527
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
wisatawan  berkunjung  halnya  pencarian  lhokseumawe  ditetapkan  statusnya  undang- undang batas-batas berbatasan selat malaka kuta makmur dewantara syamtalira bayu sumatera banda medan inemiliki eksotis menakjubkan sensasi berlibur menyenangkan ketentuan  uu  no  perjalanan  mengunjungi  tujuan  rekreasi  pengembangan  pribadi mempelajari  keunikan  daya  tarik  dikunjungi  jangka  dipisahkan  kesibukan  padat aktifitas  beragam  berusaha  terlepas  kesulitan  terpendek  shortest  part  problem ditempuh  tempuh  pendek  banyaknya  smartphone  kecanggihannya  primer  mulyanto fitur  layanan  internet  dilengkapi  gps  positioning  system  satelit  navigasi  penentuan koordinat  latitude  longtitude  longitude  geografis  permukan  garis  lintang  disebelah ekuator  diukur  derajat  khatulistiwa  kutub  bujuradalah  meridian  bujur  greenwich international  line  algoritma  sort  pengurutan  penguna  bucket  radix  sorting  prisip mengurutkan  data-data  satukan  wadah  ember  perbandingan  menampilkan kompleksitas tercepat penelitian sebelumya horsmalahti membahas sorr dibandingkan memori  membutuhkan  kapasitas  dibanding  audy  uraian  dibutuhkan  aplikasi  berbasis android menemukan penulis berkcinginan tugas berjudul
Berdasarkan  tabel  di  atas,  penulis  mendapatkan  data  bahwa  dari  20  data  pengujian  data  latar belakang  diatas  didapatkan  rata-rata  waktu  proses  pengujian  denga  menerapkan  algoritma Naive Bayes Classifier adalah 5,7406 detik. Pengujian akurasi dilakukan dengan beberapa pengujian data uji dengan  menggunakan  data  training  dengan  jumlah  seluruh  data  training  150  data.  Hasil  pengujian sisem dapat dilihat pada grafik dibawah ini.
Gambar 5. Grafik Akurasi Naive Bayes Classifier
Dari  pengujian  5  kategori  yang  penulis  lakukan  seperti  pada  gambar  5  didapat  rata-rata keakuratan yang cukup baik yaitu sebesar 86,68% dari total data uji sebanyak 20 data latar belakang karya ilmiah mahasiswa.

## 5 Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  maka  dapat  diambil  kesimpulan yaitu  algoritma Naive Bayes Classifier mampu melakukan proses klasifikasi data karya ilmiah atau tugas akhir secara otomatis  dan  proses  klasifikasi  akan  semakin  akurat  jika  data  latih  yang  digunakan  dalam training dengan  jumlah  yang  lebih  banyak.  Algoritma Naive  Bayes  Classifier memiliki  kinerja  yang  baik dalam klasifikasi karya ilmiah (tugas akhir) ditunjukkan dengan hasil pengujian 20 data karya ilmiah berdasarkan parameter latar elakang  menghasilkan 18 data diklasifikasikan dengan benar dan 2 data lainnya  terdeteksi  salah,  dan  20  data  pengujian  tersebut  didapat  rata-rata  waktu  proses  pengujian
Pengolahan Citra Data Mining Sistem Pengambilan Keputusan Sistem Pakar Sistem Informasi Geografis Akurasi 100% 100% 100% 67% 67% 0% 20% 40% 60% 80% 100% 120% Akurasi Naive Bayes Classifier
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
dengan  menerapkan  algoritma Naive  Bayes  Classifier yaitu  5,7406  detik/pengujian.  Dan  tingkat akurasi  dari  pengujian  tersebut  yang  diklasifikasikan  kedalam  5  kelas  didapatkan  nilai  rata-rata akurasi yang cukup baik yaitu 86,68%.

## Referensi
[1] A.  Salam,  V.  P.  Wicaksana,  and  K.  Hastuti,  “Sistem  Rekomendasi  Penentuan  Dosen Pembimbing  Tugas  Akhir  dengan  Menggunakan  Algoritma  Rabin-Karp,” Techno.COM ,  vol. 14, no. 3, pp. 225–233, 2015.
[2] Yusra, D. Olivita, and Y. Vitriani, “Perbandingan Klasifikasi Tugas Akhir Mahasiswa Jurusan Teknik  Informatika  Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan K-Nearest  Neighbor,” J. Sains, Teknol. dan Ind. , vol. 14, no. 1, pp. 79–85, 2016.
[3] Aprilliana,  N.  Ransi,  and  J.  Nangi,  “Implementasi  Text  Mining  Klasifikasi  Skripsi Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier,” semanTIK , vol. 3, no. 2, pp. 187–194, 2017.
[4] V. Gupta and G. S. Lehal, “A Survey of Text Mining Techniques and Applications - Volume 1,  No.  1,  August  2009  -  JETWI,” J.  Emerg.  Technol.  Web  Intell. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  60–76, 2009.
[5] H.  Nindito,  “Teori  Text  Mining  dan  Web  Mining,” sis.binus.ac.id , 2016. https://sis.binus.ac.id/2016/12/15/teori-text-mining-dan-web-mining/ (accessed Jan. 23, 2021).
[6] Y.  D.  Pramudita,  S.  S.  Putro,  and  N. Makhmud,  “Klasifikasi  Berita  Olahraga  Menggunakan Metode Naive Bayes Dengan Enhanced Confix Stripping Stemmer,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 3, pp. 269–276, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201853810.
[7] C.  Triawati,  “Metode  Pembobotan  Statistical  Concept  Based  untuk  Klastering  dan Kategorisasi Dokumen Berbahasa Indonesia,” Institut Teknologi Telkom, Bandung . 2009.
[8] M.  S.  Mustafa,  M.  R.  Ramadhan,  and  A.  P.  Thenata,  “Implementasi  Data  Mining  untuk Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 4, no. 2, p. 151, 2018, doi: 10.24076/citec.2017v4i2.106.
[9] Nurdin  and  N.  B.  Puteri,  “Perbandingan  Metode  Transformasi  Wavelet  Dan  Fourier  Dalam Penterjemahan  Ayat  Pada  Surah  Yasin,” Sist.  J.  Sist.  Inf. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  16,  2020,  doi: 10.32520/stmsi.v9i1.563.
[10] Nurdin,  Rizal,  and  Rizwan,  “Pendeteksian  Dokumen  Plagiarisme  Dengan  Menggunakan Metode Weight Tree,” J. Telemat. , vol. 1, no. 1, pp. 31–45, 2019.
[11] Nurdin  and  A.  Munthoha,  “Sistem  Pendeteksi  Kemiripan  Judul  Skripsi  Menggunakan Algoritma Winnowing,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 2, no. 1, pp. 90–97, 2017.
[12] Nurdin,  D.  Hamdhana,  and  M.  J.  Setiawan,  “Sistem  Pendeteksi  Pola  Lafadz  Allah  Dan Muhammad Pada Citra Al-Qur’an Menggunakan Metode Peirce,” e-Journal Techsi Tek. Inf. , vol. 9, no. 2, pp. 78–90, 2017.
[13] Nurdin,  D.  Hamdhana,  and  M.  Iqbal,  “Aplikasi  Quick  Count  Pilkada  Dengan Menggunakan Metode Random Sampling Berbasis Android,” e-Journal  Techsi  Tek.  Inf. ,  vol.  10,  no.  1,  pp. 141–154, 2018.
[14] Nurdin,  M.  Hutomi,  M.  Qamal,  and  Bustami,  “Sistem  Pengecekan  Toko  Online  Asli  atau Dropship  pada  Shopee  Menggunakan  Algoritma  Breadth  First  Search,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 6, pp. 1117–1123, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i6.2514.
[15] A.  C.  Pradikdo  and  A.  Ristyawan,  “Model  Klasifikasi  Abstrak  Skripsi  Menggunakan  Text Mining Untuk Pengkategorian Skripsi Sesuai Bidang Kajian,” J. SIMETRIS , vol. 9, no. 2, pp. 1091–1098, 2018.
[16] R.  N.  Devita,  H.  W.  Herwanto,  and  A.  P.  Wibawa,  “Perbandingan  Kinerja  Metode  Naive Bayes  Dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Artikel  Berbahasa  Indonesia,” J.  Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 4, pp. 427–434, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201854773.
[17] S. Latif, U. Suwardoyo, and E. A. Wihelmus Sanadi, “Content Abstract Classification Using Naive  Bayes,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  979,  no.  1,  pp.  1–8,  2018,  doi:  10.1088/1742- 6596/979/1/012036.
[18] A. A. M. Aung and S. W. Hlaing, “Text Mining from News Website using Machine Learning with  Naïve  Bayes  Algorithm,” Int.  J.  Sci.  Eng.  Technol.  Res. ,  vol.  7,  no.  10,  pp.  707–711,
2018.
[19] D. Buzic and J. Dobsa, “Lyrics Classification using Naive Bayes,” 2018  41st  Int.  Conv.  Inf. Commun.  Technol.  Electron.  Microelectron.  MIPRO  2018  -  Proc. ,  no.  June,  pp.  1011–1015, 2018, doi: 10.23919/MIPRO.2018.8400185.
[20] D. P. B. Bestari, R. Saptono, and R. Anggrainingsih, “Academic Articles Classification Using Naive Bayes Classifier (Nbc) Method,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. , vol. 7, no. 2, pp. 74–81, 2018.
[21] H.  Muhamad,  C.  A.  Prasojo,  N.  A.  Sugianto,  L.  Surtiningsih,  and  I.  Cholissodin,  “Optimasi Naive Bayes Classifier Dengan Menggunakan Particle Swarm Optimization Pada Data Iris,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 4, no. 3, pp. 180–184, 2017.