## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Mitra Waralaba OMI Pada PT Inti Cakrawala Citra (Indogrosir) Medan Menggunakan Metode Navie Bayes
Armansyah Ritonga, Nelly Astuti Hasibuan, Edward Robinson Siagian, Fince Tinus Waruwu, M Syahrizal
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
Email: armansyahritonga@gmail.com Submitted 06-06-2020 ; Accepted 16-08-2020 ; Published 25-02-2021

## Abstrak
Sesuai dengan visi Indogrosir yang ingin menjadi Aset Nasional, maka sejak September 2001, Indogrosir juga memperkenalkan sistem waralaba minimarket modern dengan nama OMI (Outlet Mitra Indogrosir). Indogrosir menjalin kerjasama dengan koperasi pemerintah maupun swasta, UMKM, SPBU atau pun wirausahawan umum yang ingin mengembangkan usahanya dalam bentuk minimarket modern. Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  basis  komputer  yang  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  menyelesaikan masalah-masalah  yang  tidak  terstruktur.  Metode  Naive  Bayes  adalah  sebuah  teknik klasifikasi  probabilistik  yang  berdasarkan  teorema bayes yang menggunakan asumsi keindependenan atribut (tidak ada kaitan antar atribut) dalam proses pengklasifikasiannya. Dalam sebuah aturan  yang  mudah,  sebuah  klasifikasi  Naive  Bayes  diasumsikan  bahwa  ada  atau  tidaknya  ciri  tertentu  dari  sebuah  kelas  tidak  ada hubungannya  dengan  ciri  dari  kelas  lainnya.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini  diharapakan  dapat  mempermudah pengambilan  keputusan dalam  menentukan penerima  mitra  baru dimana  kebijakan-kebijakan dan keputusan  yang diambil berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan terlebih dahulu.
Kata Kunci: Omi; Sistem Pendukung Keputusan; Naive Bayes.

## Abstract
In accordance with the vision of Indogrosir who wants to become a National Asset, since September 2001, Indogrosir has also introduced a modern minimarket franchise system under the name OMI (Outlet Partner of Indogrosir). Indogrosir cooperates with government and private cooperatives, MSMEs, gas stations or general entrepreneurs who want to develop their business in the form of modern minimarkets. Decision support system is a computer-based system that helps in making decisions to solve unstructured problems. The Naive Bayes method is a probabilistic classification technique based on the Bayes theorem which uses the assumption of attribute independence (there is no link between attributes) in the classification process. In an easy rule, a Naive Bayes classification is assumed that the presence or absence of certain features of a class has nothing to do with the characteristics of other classes. With the existence of this decision support system, it is expected to facilitate decision making in determining the recipient of new partners where policies and decisions are made based on predetermined criteria.
Keywords: Omi; Decision Support System; Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Kemajuan  Teknologi  dan  Informasi  memberikan  tempat  pada  kemajuan  dalam  dunia  industri  dan  bisnis  Global  yang memiliki  Fungsi  sebagai  Planning  dimana  teknologi  informasi  masuk  ke  tataran  peran  yang  lebih  strategis  karena keberadaannya  sebagai  penyedia  dari  rencana  bisnis  perusahaan  dan  merupakan  sebuah  tambahan  informasi  bagi  para pimpinan perusahaan yang dihadapkan pada realitas untuk mengambil sejumlah keputusan penting. Teknologi yang canggih tanpa diimbangi dengan Sumber Daya Manusia yang baik akan menjadi sia-sia.
Begitu juga halnya dengan PT.Inti Cakrawala Citra (Indogrosir) Medan, merupakan jaringan pusat perkulakan dengan format distribusi ke pedagang retail atau eceran tradisional dan toko modern. setiap hari dilakukan aktivitas penerimaan mitra baru. Dalam setiap kegiatan proses penerimaan mitra baru banyak sekali terdapat permasalahan, seperti banyak jumlah calon mitra yang ingin bergabung menjadi anggota indogrosir, sehingga perusahaan kesulitan dalam menentukan calon mitra yang berpotensi untuk meningkatkan volume penjualan perusahaan dengan sendirinya. sehingga memerlukan pengolahan sistem data yang baik, dimana kebijakan-kebijakan dan keputusan yang diambil berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan terlebih dahulu, sehingga berpengaruh terhadap kelangsungan hidup usaha dagang dan dapat membantu para pedagang dalam mengembangakan usaha dan menghasilkan keuntungan yang maksimal.
Dalam proses penerimaan mitra waralaba OMI penilaian yang dilakukan pimpinan dalam menentukan kelayakan masih bersifat subyektif yaitu hanya memberikan keputusan layak atau tidak tanpa memperhitungkan persentase nilai kelayakan. Masalah yang di hadapi adalah lamanya proses pengambilan keputusan oleh pimpinan yang dilakukan berdasarkan rapat, belum lagi jika pimpinan tidak berada di tempat maka waktu akan tertunda semakin lama.  Sistem pendukung keputusan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan dalam menentukan penerimaan mitra baru mengunakan metode Navie Bayes yang menggunakan basis data standar. Pada basis data standar, data diklasifikasikan berdasarkan bagaimana data dipandang oleh  user  dan  dimana  peralatan  utamanya  adalah  sebuah  hirarki  fungsional  dengan  input  utamanya  kriteria  yang  telah ditentukan  [1].  Dengan  adanya  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  ini  diharapakan  dapat  mempermudah  pengambilan keputusan dalam menentukan penerimaan mitra baru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) adalah suatu sistem yang memiliki kemampuan dalam pemecahan masalah  /  komunikasi  untuk  kondisi  masalah  yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  yang  mempunyai  peran  dalam membantu pemecahan masalah dan tidak satupun yang mengetahui bagaimana keputusan yang seharusnya dibuat[1].

## 2.2 Metode Naïve Bayes
Naive  Bayes  merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilistik  sederhana  yang  berdasar  pada  penerapan  teorema  Bayes (aturan Bayes) dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan) yang kuat (naif). Dengan kata lain, dalam Naive Bayes model yang digunakan adalah “model fitur independen” [2].
Naive Bayes adalah salah satu algoritma pembelajaran induktif yang paling efektif dan efisien untuk machine learning dan  data  mining.  Performa  Naive  Bayes  yang  kompetitif  dalam  proses  klasifikasi  walaupun  menggunakan  asumsi keindependenan atribut (tidak ada kaitan antar atribut). Asumsi keindependennan atribut ini pada data sebenarnya jarang terjadi, namun walaupun asumsi keindependennan atribut tersebut dilanggar performa pengklasifikasian Naive Bayes cukup tinggi, hal ini dibuktikan pada berbagai penelitian empiris[3].
Berdasarkan ciri alami dari sebuah model probabilitas, klasifikasi Naive Bayes bisa dibuat lebih efisien dalam bentuk pembelajaran. Dalam beberapa bentuk praktiknya, parameter untuk perhitungan model Naive Bayes menggunakan metode maximum likehood, atau kemiripan tertinggi.  Prediksi  Naive  Bayes  didasarkan pada teorema  Bayes dengan formula untuk klasifikasi sebagai berikut[4]:
(1)
Sedangkan Naive Bayes dengan fitur kontinyu  memiliki formula :
(2) Keterangan :
P(Y|X)  = Probabilitas data dengan vektor X pada kelas Y
P(Y) = Probabilitas awal kelas Y
µ
= Mean atau nilai rata-rata dari atribut dengan fitur kontinu
𝜎
= Deviasi standar
∏ 𝑃(𝑋𝑖|𝑌) 𝛼 𝑖=1 = Probabilitas independen kelas Y dari semua fitur dalam vektor X

## 2.3 OMI
Sesuai  dengan  visi  Indogrosir  yang  ingin  menjadi  Aset  Nasional,  maka  sejak  September  2001,  Indogrosir  juga memperkenalkan  sistem  waralaba  minimarket  modern  dengan  nama  OMI  (Outlet  Mitra  Indogrosir).  Indogrosir  menjalin kerjasama  dengan  koperasi  pemerintah  maupun  swasta,  UMKM,  SPBU  ataupun  wirausahawan  umum  yang  ingin mengembangkan usahanya dalam bentuk minimarket modern[5].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis sistem berjalan bertujuan untuk mengidentifikasi serta melakukan evaluasi terhadap sistem pendukung keputusan penerimaan mitra waralaba OMI. Proses pendukung keputusan penerimaan mitra waralaba OMI pada PT. Inti Cakrawala Citra (Indogrosir) masih dilakukan secara manual, yaitu pimpinan dalam menentukan kelayakan masih bersifat subyektif yaitu hanya memberikan keputusan layak atau tidak tanpa memperhitungkan persentase nilai kelayakan. Masalah yang di hadapi adalah lamanya proses  pengambilan keputusan oleh pimpinan yang di lakukan berdasarkan rapat, belum lagi jika pimpinan tidak berada di tempat maka waktu akan tertunda semakin lama.
Sistem  yang  di  gunakan  dalam  perancangan  sistem  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  penerimaan mitra waralaba OMI adalah metode Navie Bayes, yang dapat di lakukan untuk melakukan klarifikasi data secara statistic. Kriteria  yang  di  gunakan  sebagai  bahan  perhitungan  pada  proses  penerimaan  mitra  waralaba  OMI  sistem  pendukung keputusan ini adalah sebagai berikut:
1. Tempat usaha
Tempat  usaha  menjadi  poin  yang  sangat  penting  dalam  penerimaan  mitra  waralaba  OMI,  setiap  calon  mitra  harus memiliki usaha milik pribadi dan memiliki fisik toko, sehingga dapat di pastikan keberadaan nya.
2. Lokasi strategis
Dalam membangun usaha, pemilihan lokasi usaha adalah hal yang sangat di pertimbangkan. Lokasi yang strategis sperti di  pasar,  di  sekolah,  di  komplek  perumahan,  di  kampus,  dan  lokasi  di  mana  banyak  calon  pembeli  yang  gampang  di jangkau dan di lihat konsumen.
3. Dekat dengan indomaret
Jarak  usaha  dengan  kompetitor  terkhusus  Indomaret  merupakan  hal  yang  harus  di  perhatikan  karena  pelanggan  yang dekat dengan nya akan terpengaruh sebab sudah lebih dulu ada.
4. Jumlah modal
Jumlah modal awal yang di berikan oleh calon mitra merupakan satu bentuk keseriusan di dalam memulai kerja sama, sehingga penyesuaian terhadap kelengkapan dan sarana penunjang dapat terpenuhi.
5. Lama usaha
Lama pembukaan usaha dapat berpengaruh terhadap pendapatan, semakin lama menekuni bidang usaha akan semakin meningkatkan pengetahuan tentang selera konsumen terhadap suatu barang.
Berikut tabel variable atau criteria dan himpunan yang digunakan untuk menganalisa penerimaan mitra baru.
Tabel 1. Variabel dan Himpunan Kode  Variabel Himpunan TU Tempat Usaha Milik Pribadi  Ya Tidak LS Lokasi Strategis Ya Tidak DI Dekat Dengan Indomaret Ya Tidak JM Jumlah Modal Diatas 300 Jt 200 – 300 Jt Dibawah 200 Jt LU Lama Usaha Diatas 5 tahun 3 – 5 tahun Dibawah 3 tahun
Metode Navie Bayes hanya dapat di gunakan untuk menyelesaikan permasalahan klarifikasi dengan Supervised Learning dan data-data kategorial, maka di dalam penggunaan nya metode ini memerlukan pengetahuan awal di dalam mengambil keputusan. Tingkat keberhasilan metode ini sangat bergantung pada training data yang di berikan. Berikut dataset atau data training yang di dapat dari analisa sebelumnya yang digunakan untuk menganalisa penerimaan mitra.
Tabel 2. Data Training Nama Nama Toko TU LS DI JM LU Status Ricardo silalahiM.hum Toko Bina Johor  Ya Ya Tidak 300000000 4 Tahun Diterima Ilhamtaufik Toko Diamond Ya Ya tidak 350,000,000 8 Tahun Diterima Wahyuni Toko Berlian Tidak Ya tidak 250.000.000 6 tahun Ditolak H Azwarisiregar Toko Fatin Ya Ya tidak 200.000.000 5 tahun Diterima H zulfacrihamid SH Toko Ikhlas Tidak Ya tidak 200.000.00 3 tahun Ditolak Multazam Toko Sabena Ya Ya tidak 150.000.000 1 tahun Diterima Nasrullah Toko Barona Ya Ya ya 200.000.000 6 tahun Diterima SuwandiTarigan ST Toko Tarigan Ya Tidak tidak 230,000,000 2 tahun Diterima H YandaSakti HSB Toko Boy Tidak Tidak tidak 360,000,000 3 tahun Ditolak RizkyFadilah Toko Berkah Jaya  Tidak Ya ya 150,000,000 2 tahun Ditolak David ucoksagala Toko Ucok Ya Tidak tidak 420,000,000 6 tahun Diterima AsrinurSembiring Toko Makmur Ya Ya ya 500,000,000 3 tahun Diterima Ziko Ferry Panjaitan Toko Nagara  II Ya Ya tidak 160,000,000 7 tahun Ditolak Rahmadanilubis Toko Lubis Ya Ya ya 380,000,000 1 tahun Diterima Berikut ini dalah data sample penilain dari penerimaan mitra waralaba OMI baru: Nama : Rahman Tempat Usaha   : MilikPribadi Lokasi : Tidak Strategis Dekat Indomaret  : Tidak Modal
: Rp.190.000.000
Lama Usaha : 4 Tahun
1. Menentukan Probabilitas variable terhadap kategori keputusan P(X|CI)
a. Probabilitas tempat usaha pada setiap kategori status
Tabel 2. Probabilitas Tempat Usaha Himpunan Probabilitas Tempat Usaha Diterima Ditolak Diterima Ditolak Tidak 0 4 0/4 4/4 Ya 9 1 9/10 1/10
P(Tempat Usaha = “Ya” | Status = “Diterima”) = 9/10
P(Tempat Usaha = “Ya” | Status = “Ditolak”) = 1/10
b. Probabilitas lokasi strategis padasetiap kategori status
Tabel 3. Probabilitas Lokasi Strategis Himpunan Probabilitas Lokasi Strategis Diterima Ditolak Diterima Ditolak Tidak 2 1 2/3 1/3 Ya 7 4 7/11 4/11
P(LokasiStrategis = “Tidak” | Status = “Diterima”) = 2/3 P(LokasiStrategis= “Tidak” | Status = “Ditolak”) = 1/3 c. Probabilitas dekat dengan indomaret padasetiap kategori status Tabel 4. Probabilitas Dekat Dengan Indomaret Himpunan Probabilitas Dekat Denga Indomaret Diterima Ditolak Diterima Ditolak Tidak 6 4 6/10 4/10 Ya 3 1 ¾ 1/4
P(DekatIndomaret= “Tidak” | Status = “Diterima”) = 6/10 P(DekatIndomaret= “Tidak” | Status = “Ditolak”) = 4/10 d. Probabilitas jumlah modal pada setiap kategori status Tabel 5. Probabilitas Jumlah Modal Himpunan Probabilitas Jumlah Modal Diterima Ditolak Diterima Ditolak > 300 jt 4 1 4/5 1/5 200–300 jt 4 2 4/6 2/6 < 200 jt 1 2 1/3 2/3 P(Modal < 200 jt | Status = “Diterima”) = 1/3 P(Modal < 200 jt | Status = “Ditolak”) = 2/3
e. Probabilitas lama usaha pada setiap kategori status
Tabel 6. Probabilitas Lama Usaha Himpunan Probabilitas Lama Usaha Diterima Ditolak Diterima Ditolak >5 thn 3 2 3/5 2/5 3–5thn 3 2 3/5 2/5 <3thn 3 1 3/4 1/4
P(Lama Usaha = “4 thn” | Status = “Diterima”) = 3/5
P(Lama Usaha = “4 thn” | Status = “Ditolak”) = 2/5
f. Probabilitas untuk setiap kategori status keputusan
Tabel 7. Probabilitas Status Keputusan Jumlah Kategori Keputusan Probabilitas Keputusan Diterima Ditolak Diterima Ditolak Jumlah 9 5 9/14 5/14
Menghitung P(CI) jumlah data status dibagi total data,
P(Status = “Diterima”) = 9/14, P(Status = “Ditolak”) = 5/14
2. Mencari Likelihood dan Probabilitas
Likelihood  Diterima  =  P(X  | Status  =  “Diterima”)   =    P(Tempat  Usaha  =     “Ya”,  Lokasi  Strategis  =  “Tidak”,  Dekat Indomaret = “Tidak”,  Modal < 200 jt, Lama Usaha = “4 thn”) Likelihood Diterima   = 9/10 * 2/3 * 6/10 * 1/3 * 3/5 * 9/14
= 0,9*0,667*0,6*0,334*0,6*0,642 = 0,0463 Likelihood Ditolak = 1/10 * 1/3 * 4/10 * 2/3 * 2/5 * 5/14
= 0,1*0,334 *0,4*0,667*0,4*0,357
= 0,00127 Total Likelihood = 0,0463 + 0,00127 = 0,0475
Probabilitas Diterima   = Likelihood diterima / Total likelihood = 0,0463 / 0,0475 = 0,974
Probabilitas Ditolak     = Likelihood ditolak / Total likelihood = 0,00127/ 0,0475 = 0,026
Berdasarkan perhitungan naïve bayes di atas maka keputusan pengajuan Rahmana adalah Diterima karena memiliki nilai probabilitas akhir dengan nilai 0,974 .

## 3.1 Implementasi Program
Adapun nilai hasil beserta dataset di tampilkan dalam satu tampilan agar perhitungan jelas terlihat. Adapun tampilan output yang ditampilkan adalah data yang diketahui, dataset,probabilitas dan nilai hasil analisa, berikut output yang ditampilkan data ujicoba, dataset, probabilitas dan nilai hasil, dapat di lihat di tampilan di bawah ini.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelian  dan  implementasi  yang  di  lakukan  dalam  menentukan  penerimaan  mitra  waralaba  OMI  baru menggunakan metode Navie Bayes dapat di tarik kesimpulan kriteria-kriteria dalam menentukan penerimaan mitra waralaba OMI baru, setiap calon mitra baru harus memenuhi kriteria yang sudah di tentukan terlebih dahulu sperti tempat usaha milik pribadi,  lokasi  strategis,  tidak  dekan  dengan  indomaret,  modal  dan  lama  usaha.  Metode  Navie  bayes  dapat  di implementasikan dalam menentikan penerimaan mitra waralaba OMI baru dan memberikan hasil keputusan sesuai dengan kriteria yang telah di tentukan adapun langkah penyelesaian sperti mencari likehood dengan menggunakan rumus sederhana metode Navie bayes, dengan membaca data training yg telah di input sbelum nya, sehingga memperoleh hasil persentase kelayakan.  Adanya  aplikasi  ini  di  harapkan  pihak  PT.Inti  Cakrawala  Citra  (indogrosir)  medan  akan  lebih  mudah  dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan metode Navie Bayes yang mampu memberikan nilai rekomendasi pada setiap calon mitra waralaba OMI.

## REFERENCES
[1] Pratama, Pengantar Sistem Informasi Manajement . Bandung: Informatika Bandung, 2014.
[2] R. T. Wulandari, Teori Dan Aplikasi Rapidminer . Yogyakarta: Gava Media, 2015.
[3] Fathansyah, Analisis Sistem Informasi . Yogyakarta: CV. Andi Offset, 2015.
[4] Sutabri, Membangun Aplikasi Toko dengan Visual Basic 2016 . Andi dan Wahana Komputer, 2012.
[5] A. M. S. Soeb Aripin, Agus Adi Pramadi, Mulia Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Mangga Terunggul Menerapkan Metode SAW dan WASPAS,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf. , pp. 27–36, 2018.
[6]    Fathansyah, “Analisis Sistem Informasi”,Yogyakarta : CV. Andi Offset. 2015
[7]    Sutabri, “Membangun Aplikasi Toko dengan Visual Basic 2016”, Penerbit Andi dan Wahana Komputer . 2012 [8]    Ardana, Lukman, “Perancangan Sistem Informasi”,Jakarta : Penerbit Dinamika Ilmu. 2006.