Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah  yang  berkaitan  dengan Informasi  dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan pemikiran dalam pengembangan ilmu informatika dan komputer yang berkaitan dengan kajian- kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan  dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif dari peneliti untuk bersama- sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut diatas, adalah saran dan kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada redaksi  JIK.  Saran dan  kritik  yang membangun  akan  dijadikan masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April  2022
Dewan Redaksi
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 April 2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka. Jurnal ini terbit dua kali setahun  pada bulan April dan Oktober. Berisi hasil penelitian ilmiah di bidang informatika yang bertujuan untuk menghubungkan adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:

## Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi
Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung)
Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret) Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah, St., M.Kom (STMIK Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira Jaya Hartono, S.Pd., M.Pd ( STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022

## DAFTAR ISI

## Halaman
Peningkatan Pengelolaan Arsip Surat Menyurat Melalui Aplikasi Berbasis Web Dengan Metode First In First Out Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3,
(AMIK Dian Cipta Cendikia 12 ,AMIK Lampung 3 ) ................................................  01-08
Pengembangan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis  Web Pada Amik Dian Cipta Cendikia Bandar  Lampung Sukatmi 1 , Euis Mustika Prianganti 2 , Astriyanti 3
( AMIK DCC Bandar Lampung 123 ) ....................................................................... 09-14
Klasifikasi Penyakit Powdery Mildew Pada Ceri Manis Dengan Menggunakan Algorita Convolutional Neural Network (CNN) Iwansyah Edo Hendrawan 1 , M. Ilhamsyah 2 , Dadang Yusup 3 (Universitas Singaperbangsa Karawang 123 )  ...........................................................  15-20
Penerapan Finite State Automata Pada Desain Vending Machine Masker Dan Hand Sanitizer Ridwan 1 , Windu Gata 2 , Hafifah Bella Novitasari 3 , Laela Kurniawati 4 , Sri Rahayu 5 (Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................  21-28
Analisis Perhitungan Muatan Sedimentasi Berdasarkan Kedalaman Air ( Chart Datum ) Pada Senipah Channel Di Kabupaten Kutai Kartanegara Berbasis Web Salmajah (Stmik Handayani Makasar)  .................................................................................  29-43
Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tajwid Berbasis Mobile Novita Lestari Anggreini 1 , Ichsan Perdana Putra 2 ( Politeknik TEDC Bandung ) .................................................................................  44-49
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Pengaruh  Media Sosial Terhadap Semangat Belajar Mahasiswa  Di Masa Pandemi Covid 19
Fiqih Satria 1 , Hermanto 2
(Universitas Raden Intan Lampung )  ....................................................................  50-56
Klasifikasi Kinerja Pembayaran  Angsuran Dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus : Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Bina Bersama)
Dwi Marisa 1 , Sigit Mintoro 2 , Supriyanto 3 , Sani Hanika lubis 4 , Sri Lestari 5
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ) ............................................................. 57-61
Peningkatan Akurasi Prediksi Pengadaan Bahan Baku Produksi Dengan Menggunakan Metode Neural Network Mumtaz Muttakin 1 , Sabar Hanadwiputra 2
(STMIK Bani Saleh, Bekasi) .............................................................................................  62-72
Penerapan Konsep Finite State Automata Pada Simulasi Vending Machine Pergantian Seragam Karyawan
Ristyani Slamet 1 , Windu Gata 2 , Ketut Sakho Parthama 3 , Nita Merlina 4 , Eni Heni Hermaliani 5
(Universitas Nusa Mandiri 1,2,4,5 , Universitas Pramita Indonesia 3 )  ....................................... 73-79
Penerapan Metode Electre Untuk Pemilihan Pengajar Terbaik Muchamad Maskhur 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank, Semarang) ........................................................................  80-88
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kenaikan Pangkat Jabatan Fungsional(Asn) Metode Topsis
Nurmayanti 1 , Merri Parida 2 , M. Reka Yuansyah 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi ) ..............................................................  89-96
Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Articulate Storyline 3 Pada Mata Kuliah Pemrograman Berorientasi Objek
Dikwan Moeis 1 , Andi Harmin 2 (STMIK Profesional Makasar 12 )  ........................................................................... 97-106
Penentuan Penerima Beasiswa Di Stmik Bani Saleh Dengan Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Knearest Neighbors
Siti Chodijah 1 , Mohammad Iqbal 2
(Universitas Gunadama 12 )  ....................................................................................  107-114
Perancangan Sistem Informasi Kehadiran Pegawai Dan Skp (Sikap)
Pada Institut Agama Islam Negeri (Iain) Metro
Toto Andri Puspito
(Institut Agama Islam Negeri Metro - )  ................................................................... 115-120
Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik (Siakad) Terhadap Kepuasan Mahasiswa Sebagai Pengguna Aidah Hami 1 , Dyah Anggraini 2
(Stmik Bani Saleh 1 , Universitas Gunadarma)  ....................................................... 121-129
Implementasi Metode Bag Of Visual Words Dalam Pengenalan Citra Masker Pada Wajah Komang Budiarta 1 , I Made Budi Adnyana 2 , Gede Herdian Setiawan 3 (ITB STIKOM BALI )  ......................................................................................... 130-137

## Sistem Tiket Helpdesk Pada Stmik Bani Saleh
Zaenal Mutaqin Subekti 1 , Kresno Murti Prabowo 2 , Budi 3
(STMIK Bani Salih 123 )  .........................................................................................  138-144
Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Siswa Berpotensi  Drop Out
Sidik Rahmatullah 1 , Ngajiyanto 2 , Pakarti Riswanto 3 ,, Arief Hendriawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikian Kotabumi 123 )  ......................................................... 145-153
Pengklasteran Risiko Covid-19 Di Riau Menggunakan Teknik One Hot Encoding Dan Algoritma K-Means Clustering
Silviana 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Alwis Nazir 3 , Elvia Budianita 4 ,
Fadhillah Syafria 5 , Siska Kurnia Gusti 6
(Universitas Riau 2 , Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 1,3,4,5,6 )  ....  154-163
Aplikasi Pengelolaan E-Document Sistem Penjaminan Mutu Internal Menggunakan Metode User Centered Design
Andi Harmin 1 , Rosnani 2 (STMIK Profesional Makassar 12 ) ..........................................................................  164-173
Game Edukasi Mengenal Kepulauan Indonesia Menggunakan Unity 3d Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Sekolah Dasar Tri Aditama 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Tati Suprapti 3
(STMIK IKMI Cirebon)  .......................................................................................  174-179
Alat Pemantau Bilik Desinfektan Untuk Pencegahan Penularan  Covid 19 Dengan Internet Of Things (I.O.T) Berbasis Microcontroller
Yusup Supriadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ..........................................................................  180-193
Penerapan Metode Fuzzy Ahp ( Analytical Hierarchy Process ) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dosen Terbaik  (Studi Kasus : Stmik Pringsewu)
Afrizal Martin 1 , Bambang Suprapto 2 , Sulasminarti 3 , Akni Widiyastuti 4 , Deny Firmansyah Kurniawan 5 , Henry Simanjuntak 6 (STMIK Pringsewu 1 , AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23456 )  ........................  194-207
Game Edukasi Pembelajaran Anak Usia Dini Berbasis Android Ferly Ardhy 1 Gusnaedi Adam 2 Agustinus Eko Setiawan 3
Anti Aisyah 4
(unversitas aisyah pring sewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................  208-213
Sistem Informasi Penjualan Alat-Alat Pancing Berbasis Web Pada Toko Yoggi Bersaudara Di Talang Padang Kabupaten   Tanggamus (Studi Kasus Toko Yoggi Bersaudara)
Rima Mawarni 1 , Dewi Triyanti 2 , Dodi Afriansyah 3 , Yoggi Kurniawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 14 AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23 ).. 214-219
Implementasi Algoritma Winnowing Dalam Mendeteksi Plagiarisme Pada Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa (   ITB STIKOM BALI)  ...........................................................................................  220-230
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Menggunakan Metode Composite Performance Index (Cpi) Pada Smk Negeri 1  Kotabumi
Rustam 1 , Pakarti Riswanto 2 , Dwi Marisa Efendi 3 , Asep Afandi 4 , Supriyanto 5 , Desri Arisandi 6
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ........................................................  231-238

## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI PENGARUH  MEDIA SOSIAL TERHADAP SEMANGAT BELAJAR
MAHASISWA  DI MASA PANDEMI COVID 19
Fiqih Satria 1 , Hermanto 2
Universitas Islam Negeri Raden Intan Lampung Jl. Letkol H. Endro Suratmin, Sukarame, Bandar Lampung E-mail : fiqihsatria@radenintan.ac.id 1 ,hermanto@radenintan.ac.id 2

## ABSTRAK
Perkembangan teknologi informasi di era digital yang sangat pesat menjadikan masyarakat  lebih mudah mengakses  internet.  Masyarakat  semakin  akrab  dengan  media  sosial  seperti  Facebook,  Instagram, WhatsApp dan aplikasi media sosial lainnya. Media sosial dapat memberikan manfaat jika digunakan secara benar dan dapat menimbulkan pengaruh yang buruk jika digunakan dengan keliru. Pandemi Covid 19 telah memberikan dampak yang besar, terutama di dunia pendidikan. Untuk memutus rantai penyebaran Covid- 19 Universitas Islam Negeri (UIN) Raden Intan Lampung melaksanakan pembelajaran daring baik melalui E-Learning,  Zoom,  Google  Meet,  Whatsapp,  Youtube  dan media  sosial  lainnya  yang dapat mendukung proses  pembelajaran  bagi  mahasiswa.  Dalam  proses  belajar  secara  daring  tingkat  semangat  belajar  dan pemahaman mahasiswa terhadap mata kuliah sangat penting untuk dikaji guna menghasilkan mahasiswa yang  berkualitas  dari  materi  berkualitas  serta  media  pembelajaran  yang  digunakan.  Metode  dalam penelitian ini menggunakan algoritma Naïve Bayes. Berdasarkan hasil pengujian algoritma Naïve Bayes diperoleh tingkat akurasi sebesar 72% dan class precission menghasilkan 77,8%, class recall 68,3%, dan nilai AUC 0,768 sehingga model yang dihasilkan cukup baik. Dari hasil yang didapatkan tersebut maka algoritma Naïve bayes dapat digunakan sebagai metode dalam pengambilan keputusan  tentang pengaruh penggunaan  media  sosial  terhadap  semangat  belajar  mahasiswa  selama  pembelajaran  daring  di  masa pandemi Covid 19.

## Kata kunci : Pembelajaran Daring, Algoritma Naive Bayes, Media Sosial, Semangat Belajar

## ABSTRCTS
The rapid development of information technology in the digital era has made it easier for people to access the internet. People are increasingly familiar with social media such as Facebook, Instagram, WhatsApp and other social media applications. Social media can provide benefits  if used correctly and can have a negative impact if used incorrectly. The COVID-19 pandemic has had a major impact, especially in the world  of  education.  To  break  the  chain  of  spread  of  Covid-19,  Raden  Intan  Lampung  State  Islamic University (UIN) carried out online learning either through E-Learning, Zoom, Google Meet, Whatsapp, Youtube and other social media that can support the learning process for students. In the online learning process, the level of enthusiasm for learning and students' understanding of the subject is very important to study in order to produce quality students from quality materials and learning media used. The method in this study uses the Naïve Bayes algorithm. Based on the results of testing the Naïve Bayes algorithm, the accuracy rate is 72% and the precision class is 77.8%, the recall class is 68.3%, and the AUC value is 0.768 so that the resulting model is quite good. From the results obtained, the Naïve Bayes algorithm can be used as a method in making decisions about the effect of using social media on student enthusiasm for learning during online learning during the Covid 19 pandemic.
Keywords: Online Learning, Naive Bayes Algorithm, Social Media, Passion for Learning

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  pesatnya  perkembangan  teknologi informasi  di  era  digital  seperti  saat  ini  telah mengkondisikan  masyarakat  mudah  dalam mengakses internet. Mulai dari usia tua, remaja, hingga  anak-anak  sudah  tidak  asing  lagi  dan terbiasa menggunakan internet. Hal ini didukung dengan  menjamurnya  penjualan  smartphone dengan harga yang terjangkau dan provider yang bersaing  untuk  memberikan  layanan  internet yang  cepat  dengan  harga  yang  murah.  Seiring perkembangan  teknologi  tersebut,  masyarakat pun  semakin  akrab  dengan  media  sosial  seperti Facebook,  Instagram,  WhatsApp  dan  aplikasi media  sosial  lainnya.  Pemanfaatan  media  sosial sama seperti dua sisi mata uang yang tidak dapat dipisahkan,  media  sosial  dapat  memberikan keuntungan  maupun  manfaat  jika  digunakan secara  benar  dan  dapat  menimbulkan  masalah dan pengaruh yang buruk jika digunakan dengan keliru.  Media  sosial  tidak  hanya  dimanfaatkan oleh  para  pengguna  untuk  berinteraksi  dengan teman  tetapi  ada  juga  yang  memanfaatkannya sebagai media penyampaian informasi, hiburan, promosi produk, menyampaikan aktivitas keseharian  dengan  mengupload  foto  ataupun video atau hanya sekedar untuk mencurahkan isi hati pengguna di akun media sosial.
Pandemi  Covid  19  telah  memberikan  dampak yang  luas  bagi  kehidupan  manusia.  Di  dunia pendidikan yang awalnya pembelajaran dilakukan  secara  tatap  muka  di  kelas  antara mahasiswa  dosen  dikarenakan  adanya  pandemi proses  pembelajaran  tatap  muka  tidak  bisa dilaksanakan  karena  pemerintah  mengambil keputusan  untuk  menutup  sekolah  dan  kampus untuk sementara dengan pembelajaran dilakukan secara daring.
Pembelajaran  daring  ini  merupakan  sistem belajar  yang  terbuka  dan  tersebar  dengan menggunakan  perangkat  pedagogi  (alat  bantu pendidikan), yang dimungkinkan melalui internet  dan  teknologi  berbasis  jaringan  untuk memfasilitasi  pembentukan  proses  belajar  dan pengetahuan  melalui  aksi  dan  interaksi  yang berarti [1].
Untuk  memutus  rantai  penyebaran  Covid-19 Universitas  Islam  Negeri  (UIN)  Raden  Intan Lampung melaksanakan pembelajaran di rumah dengan jarak jauh atau biasa disebut daring baik melalui  E-Learning,  Zoom,  Google  Meet,
Whatsapp,  Youtube  dan  media  sosial  lainnya yang dapat mendukung proses pembelajaran bagi mahasiswa.
Dalam  proses  belajar  secara  daring  tingkat semangat  belajar  dan  pemahaman  mahasiswa terhadap mata kuliah sangat penting untuk dikaji guna menghasilkan mahasiswa yang berkualitas dari materi berkualitas serta media pembelajaran yang digunakan.
Pada penelitian sebelumnya telah dilakukan oleh (Baiq  Andriska  Candra  P,  2018)  yang  berjudul Prediksi Kepuasan Mahasiswa Terhadap Tingkat Pelayanan menggunakan algoritma C4.5 dengan hasil  dari  tiga  kali  pengujian  yang  dilakukan, prediksi kepuasan mahasiswa dengan menggunakan  algoritma  C4.5  (decision  tree) memperoleh nilai akurasi sebesar 81,07 % pada K-Fold  validation  6  menggunakan  confusion matrix [2].
Berdasarkan  uraian  tersebut,  penelitian  ini menggunakan  metode  klasifikasi  yang  berbeda dengan penelitian sebelumnya. Yaitu menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  untuk menganalisis pengaruh penggunaan media sosial terhadap  semangat  belajar  mahasiswa  di  masa pandemi Covid 19 serta tujuan yang diharapkan dari  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan masukan  serta  perbaikan  dalam  pemanfaatan media  sosial  sebagai  media  pendukung  proses pembelajaran daring.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan pada penelitian  ini  yaitu  kuesioner/angket  daring dengan  menggunakan  Google  Form  untuk membuat pertanyaan kepada responden kemudian mengisi kuesioner yang telah dibagikan, kemudian menggunakan metode studi pustaka  yaitu  dengan  mengumpulkan  referensi dari  beberapa  literatur  yang  dibutuhkan  atau dapat mendukung penelitian.

## 2.2 Analisis Data
Data  mining  adalah  sebuah  proses  menemukan sesuatu bermakna dengan memilah data melalui repository  dengan  bantuan  teknologi  sosialisasi pola,  statistik,  serta  matematika  [3].  Metode analisis data Cross-Industry Standard Process for
Data Mining (CRISP-DM) mempunyai 6 tahapan seperti pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan CRISP-DM
Enam tahapan metode CRISP-DM pada Gambar 1 yaitu:
1. Pemahaman bisnis (bussiness understanding) yaitu  untuk  menentukan  sasaran  maupun tujuan  bisnis  atau  memahami  situasi  untuk menentukan tujuan data miningdan membuat perencanaan  serta  jadwal  penelitian  yang dilakukan.
2. Pemahaman  data  (data  understanding)  yaitu pada  tahap  ini  mempelajari  data  awal  yang telah dikumpulkan untuk mengenal data yang akan digunakan atau mengidentifikasi masalah yang berkaitan dengan kualitas dari suatu  data  untuk  membuat  hipotesis  awal untuk data understanding.
3. Persiapan data (data preparation) yaitu tahap ini  dilakukan  untuk  pemilihan  tabledan fielduntuk bahan data mining.
4. Pemodelan  data  (modeling)  yaitu  untuk menentukan  data  mining  tools,  teknik  data mining  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu Naïve Bayes.
5. Evaluasi (evaluation) yaitu untuk interpretasi hasil data miningyang telah didapatkan untuk pemodelan  dan  fase  sebelumnya  untuk menyesuaikan  model  agar  sesuai  dengan tujuan yang ingin dicapai dari awal.
6. Penyebaran  (deployment)  yaitu  tahap  akhir denganpenyusunan  laporan  atau  presentasi dari evaluasi data miningyang telah didapatkan  pada  fase-fase  yang  telah digunakan sebelumnya.
2.3 Penggunaan Algoritma
Metode klasifikasi yaitu terdapat target variabel kategori. Sebagai contoh, penggolongan pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi, pendapatan sedang, dan pendapatan rendah [4]. Salah satu algoritma yang digunakan  untuk  metode  klasifikasi  ini  yaitu Algortima Naïve Bayes yaitu metode probabilitas dan statistik, metode ini diperkenalkan  pertama  kali  oleh Thomas  Bayes seorang ilmuan  dari  Inggris  untuk memprediksi peluang  yang  terjadi  di  masa  depan  dengan pengalaman sebelumnya atau dinamakan dengan teorema bayes [5].
Tahapan dari proses algoritma Naïve Bayes yaitu [6]:
1. Menghitung jumlah kelas/label
2. Menghitung jumlah kasus per kelas
3. Kalikan semua variabel kelas
4. Bandingkan hasil per kelas

## 2.4 Orange
Orange  adalah  software  open  source  untuk pengolahan Data Analytics/Data Mining. Dibandingkan  dengan  software  Data  Mining lainnya,  Orange  unggul  dalam  hal  visualisasi atau  yang  biasa kita  sebut  visual  programming. Orange  menyediakan  banyak  widget  yang  kita letakkan  pada  canvas/  drawing  board  kemudian kita  hubungkan  dengan  widget  widget  lainnya. Dengan media canvas ini maka akan memudahkan pemakai bermain dengan data dan melakukan proses data analytics secara intuitif.
Selain  widget,  orange  juga  menyediakan beberapa  add-on/modul  untuk  problem  pada domain domain tertentu seperti Text
Mining/Text Analytics, Bioinformatics, Network
Data/Social  Network,  Model  Maps,  Prototypes Process, dan lain lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Business Understanding
Pada  masa  peandemi  Covid  19  aktivitas pembelajaran  tatap  muka  dihentikan  sementara untuk mencegah penyebaran virus yang semakin meningkat setiap harinya sehingga pembelajaran dilakukan  secara  daring.  Dari  pemahaman tersebut maka tujuan dari penelitian adalah untuk mengetahui  dan  mengelompokan  pengaruh penggunaan  media  sosial  sebagai  penunjang pembelajaran  selama  pembelajaran  daring  di masa pandemi.

## 3.2 Data Understanding
Pada tahapan ini yang dilakukan yaitu:
1. Mendeskripsikan data yaitu data set
mahasiwa  baru  yang  didapatkan  dengan menyebarkan kuesioner dengan
menggunakan  google  form  total  responden yang  mengisi  kuesioner  sebanyak  75 mahasiswa  dari  11  pertanyaan  yang  dibuat dan terdiri dari data categorical.
2. Pemilihan  atribut  yang  digunakan  yaitu media sosial sebagai referensi belajar, media sharing  knowledge,  penambah  wawasan, sikap  introvert,  waktu  penggunaan,  tujuan penggunaan, sikap apatis, dampak penggunaan, mengurangi stress disela waktu belajar, durasi penggunaan, dan peran media sosial  terhadap  semangat  belajar  sebagai atribut target.

## 3.3 Data Preparation
Data  pada  tahap  modelling  agar  akurat  maka pada  tahap  ini,  data  sebayak  75  dengan  jumlah atribut sebanyak 11 akan dilakukan pemeriksaan data.  Hasil  yang  didapatkan  terdapat  data  yang tidak  konsisten  pada  atribut  sikap  introvert  dan sikap apatis sehingga kedua atribut tersebut harus dihilangkan sehingga menjadi 9 atribut.

## 3.4 Modelling
Dari  data  yang  telah  didapatkan  pada  tahap preparation,  maka  pemodelan  yang  digunakan yaitu  metode  klasifikasi  dengan  menggunakan algoritma naïve bayes. Pada tahapan ini terdapat perhitungan manual naïve bayes dan menggunakan tools Orange sebagai
pemodelannya.

## 3.4.1 Perhitungan Manual
Perhitungan  manual  yang  dilakukan  yaitu mencari  probabilitas  puas  dan  tidak  puas  dari atribut  yang  digunakan  dengan  menggunakan data training:
a. Peran  Media  Sosial  terhadap  Semangat
Belajar P(C) = P(Class) P(Naik) = 41/75  = 0,5466 P(Turun) = 34/75  = 0,4533

## b. Media sosial sebagai referensi belajar
Tabel  1.  Perhitungan  Atribut  Media  sosial sebagai referensi belajar Naik  Turun P (Naik ) P (Turun) Ya 38 32 38/41 32/34 Tid ak 3 2 3/41 2/34 41 34 100% 100% P(Referensi=Ya | Kelas = Naik) = 38/41 = 0,9268 P(Referensi=Ya  |  Kelas  =  Turun)  =  32/34  = 0,9412
P(Referensi=Tidak  |  Kelas  =  Naik)  =  3/41  = 0,0732 P(Referensi=Tidak  |  Kelas  =  Turun)  =  2/34  =
0,0588
c. Media  sosial  sebagai  media  sharing knowledge
Tabel  2.  Perhitungan  Atribut  Media  sosial sebagai media sharing knowledge
Naik Turu n P (Naik) P (Turun) Ya 31 28 31/41 28/34 Tidak 10 6 10/41 6/34 41 34 100% 100% P(Sharing =Ya | Kelas = Naik) = 31/41 = 0,7561 P(Sharing =Ya | Kelas = Turun) = 28/34 = 0,8235 P(Sharing  =Tidak  |  Kelas  =  Naik)  =  10  /41  =
0,2439 P(Sharing  =Tidak  |  Kelas  =  Turun)  =  6  /34  = 0,1765

## d. Media sosial sebagai penambah wawasan
Tabel  3.  Perhitungan  Atribut  Media  sosial sebagai penambah wawasan
Naik  Turun P (Naik) P (Turun) Ya 41 30 41/41 30/34 Tidak 0 4 0/41 4/34 41 34 100% 100% P(Wawasan  =Ya  |  Kelas  =  Naik)  =  41/41  = 1,0000 P(Wawasan  =Ya  |  Kelas  =  Turun)  =  30/34  = 0,8824
P(Wawasan  =Tidak  |  Kelas  =  Naik)  =    0/41  = 0,0000 P(Wawasan  =Tidak  |  Kelas  = Turun)  =   4/34 = 0,1176

## e. Waktu penggunaan media sosial
Tabel 4. Perhitungan Atribut Waktu penggunaan
Media Sosial Naik  Turun P (Naik) P (Turun) Setiap hari 38 33 38/41 33/34 Tidak setiap hari 3 1 3/41 1/34 41 34 100% 100%
P(Waktu = Setiap hari | Kelas = Naik) = 38/41 = 0,9268 P(Waktu = Setiap hari | Kelas = Turun) = 33/34 = 0,9706 P(Waktu  =Tidak  Setiap  hari  |  Kelas  =  Naik)  = 3/41 = 0,0732 P(Waktu =Tidak Setiap hari | Kelas = Turun) = 1/34 = 0,0294
f. Tujuan penggunaan media sosial
Tabel 5. Perhitungan Atribut Tujuan penggunaan media social
Naik  Turun P (Naik) P (Turun) Hibura n 26 28 26/41 28/34 Belajar 15 6 15/41 6/34 41 34 100% 100%
P(Tujuan =  Hiburan  |  Kelas  =  Naik) =  26/41 =
0,6341 P(Tujuan = Hiburan | Kelas = Turun) = 28/34 = 0,8235
P(Tujuan  =  Belajar  |  Kelas  =  Naik)  =    15/41  = 0,3659 P(Tujuan  =  Belajar  |  Kelas  =  Turun)  =    6/34  = 0,1765
g. Dampak penggunaan media sosial
Tabel 6. Perhitungan Atribut Dampak penggunaan media social Naik  Turun P (Naik) P (Turun) Mengg anggu Konse ntrasi Belajar 17 27 17/41 27/34 Tidak Mengg anggu Konse ntrasi Belajar 24 7 24/41 7/34 41 34 100% 100% P(Dampak  =  Mengganggu  |  Kelas  =  Naik)  = 17/41 = 0,4146 P(Dampak  =  Mengganggu  |  Kelas  =  Turun)  =
27/34 = 0,7941 P(Dampak = Tdk Mengganggu | Kelas = Naik) = 24/41 = 0,5854 P(Dampak = Tdk Mengganggu | Kelas = Turun) =  7/34 = 0,2059
h. Media  sosial  mengurangi  stress  disela waktu belajar
Tabel  7.  Perhitungan  Atribut  Media  Sosial Mengurangi stress disela waktu belajar
Naik Turun P (Naik) P (Turun) Ya 30 13 30/41 13/34 Tidak 11 21 11/41 21/34 41 34 100% 100%
P(Mengurangi  Stress  =  Ya  |  Kelas  =  Naik)  = 30/41 = 0,7317 P(Mengurangi  Stress  =  Ya  |  Kelas  =  Turun)  = 13/34 = 0,3824
P(Mengurangi Stress = Tidak | Kelas =  Naik) = 11/41 = 0,2683
P(Mengurangi Stress = Tidak | Kelas = Turun) =
21/34 = 0,6176
i. Durasi penggunaan media sosial dibandingkan dengan waktu belajar
Tabel 8. Perhitungan Atribut Durasi penggunaan media sosial dibandingkan dengan waktu belajar Nai k Turun P (Naik) P (Turun) > Waktu Belaja r 34 32 34/41 32/34
< Waktu Belaja r 7 2 7/41 2/34
41 34 100% 100%
P(Durasi  =  >  Waktu  Belajar  |  Kelas  =  Naik)  = 34/41 = 0,8293 P(Durasi = > Waktu Belajar | Kelas = Turun) = 32/34 = 0,9412 P(Durasi  =  <  Waktu  Belajar  |  Kelas  =  Naik)  = 7/41 = 0,1707 P(Durasi = < Waktu Belajar | Kelas = Turun) = 2/34 = 0,0588

## 3.4.2 Pengujian Menggunakan Orange
Dari hasil pengolahan data menggunakan metode naïve  bayes  pada  Orange,  maka  dihasilkan Confusion Matrix seperti Gambar 2.
Gambar 2. Confusion Matrix NILAI SEBENARNYA TRUE FALSE NILAI PREDIK SI TRUE 28 8
FALSE
13 26
𝐏𝐫𝐞𝐜𝐢𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧 = 𝟐𝟖
𝟐𝟖 + 𝟖 = 𝟐𝟖 𝟑𝟔 = 𝟎, 𝟕𝟕𝟕𝟖 𝐑𝐞𝐜𝐚𝐥𝐥 = 𝟐𝟖 𝟐𝟖 + 𝟏𝟑 = 𝟐𝟖 𝟒𝟏 = 𝟎, 𝟔𝟖𝟐𝟗
𝐀𝐤𝐮𝐫𝐚𝐬𝐢 = 𝟐𝟖 + 𝟐𝟔
𝟐𝟖 + 𝟐𝟔 + 𝟖 + 𝟏𝟑 =  𝟎, 𝟕𝟐𝟎𝟎

## Gambar 3. Test and Score

## 3.5 Data Evaluasi
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  menunjukkan  bahwa  media  sosial berpengaruh positif dalam meningkatkan semangat  belajar  mahasiswa  dengan  nilai Probabilitas  (Naik)  54,6%  sedangkan  nilai Probabilitas (Turun) 45,3 %.
Pada  tahap  evaluasi  data  digunakan  metode perhitungan AUC (Area Under the ROC Curve) atau  probabilitas.  Berikut  adalah  nilai  atau evaluasi dari kurva AUC [7]. 1. Performance  Klasifikasi  0,90  –  1,00  Paling baik 2. Performance Klasifikasi 0,80 – 0,90 Baik 3. Performance  Klasifikasi  0,70  –  0,80  Cukup Baik
4. Performance Klasifikasi 0,60 – 0,70 Rendah
5. Performance Klasifikasi 0,50 – 0,60 Gagal
Gambar  3  menunjukkan nilai  AUC  0,768 maka model yang dihasilkan Cukup Baik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  data  mining  dengan metode  klasifikasi  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  kesimpulan  yang  didapatkan  dari dataset yang diperoleh dengan 2 class Naik dan Turun  bahwa  hasil  pengujian  algoritma  Naïve Bayes ini diperoleh tingkat akurasi sebesar 72% dan  class  precission  menghasilkan  77,8%,  class recall  68,3%,  dan  nilai  AUC  0,768  sehingga
model yang dihasilkan cukup baik. Jadi, dari hasil yang  dapatkan  tersebut  teknik  klasifikasi  yang diuji coba dapat digunakan sebagai bahan untuk pengambilan  keputusan  tentang  pengaruh penggunaan  media  sosial  terhadap  semangat belajar mahasiswa selama pembelajaran daring di  masa  pandemi  Covid  19.  Penelitian  ini  bisa dikembangkan  dengan  menggabungkan  atau membandingkan  dengan  algoritma  klasifikasi lain seperti algoritma C4.5, K-Nearest Neighbor, Random  Forest,  atau  Support  Vector  Machine untuk memperoleh hasil prediksi yang lebih baik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Pakpahan, R., & Fitriani, Y. (2020). Analisa pemanfaatan Teknologi Informasi  Dalam  pembelajaran Jarak  jauh  di  tengan  Pandemi Virus Corona Covid-19. 4.
[2]  Baiq  Andriska  Candra  P  (2018).  Prediksi Kepuasan  Mahasiswa  Terhadap
Tingkat Pelayanan Menggunakan  Algoritma  C4.5 (Decision  Tree)  (Studi  Kasus: Fakultas  Teknik Universitas Hamzanwadi). Jurnal Informatika  dan  Teknologi  Vol. 1  No.  1,  Januari  2018,  hal  32  –
39.
[3] Larose,Daniel T,2006.Data Mining Meyhods and  Models.John  Willey  & Sons,Inc.New Jersey.
[4]  Rezki,  M.,  Kholifah,  D.  N.,  Faisal,  M., Priyono,  P.,  &  Suryadithia,  R. (2020). Analisis Review Pengguna  Google  Meet  dan Zoom Cloud Meeting Menggunakan  Algoritma  Naïve Bayes.  Jurnal  Infortech,  2(2), 264–270.
https://doi.org/10.31294/infortec h.v2i2.9286Dhany,  H.  W.,  & Izhari, F. (2019).
[5]  ANALISIS  ALGORITHMS  SUPPORT
VECTOR MACHINE
DENGAN NAIVE BAYES KERNEL PADA KLASIFIKASI  DATA.  Jurnal Teknik  Dan  Informatika,  6(2),
30–35.
[6]  Wulandari,  F.,  Jusia,  P.  A.,  &  Jasmir,  J. (2020).  Klasifikasi  Data  Mining Untuk  Mendiagnosa  Penyakit
ISPA  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes  Pada  Puskesmas Jambi Selatan. Jurnal Manajemen Teknologi Dan Sistem  Informasi  (JMS),  2(3), 214–227.
[7]  Hastuti,  K.  (2012).  Analisis  Komparasi Algoritma Klasifikasi Data Mining untuk Prediksi Mahasiswa  Non  Aktif.  Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2012, 14(1), 241–249