Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Usaha Strategis Dengan Metode Naïve Bayes Classifier

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LOKASI USAHA STRATEGIS DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Riki Aldi Pari 1) , Dolly Virgian Shaka Yudha Sakti 2 ) 1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : rikialdipari@gmail.com 1) , dolly.virgianshaka@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
English  Muslim  merupakan  Lembaga  Pendidikan  Bahasa  Inggris.  Pihak    English  Muslim  ingin  membuka cabang  baru  atau  berpindah  lokasi,  namun  mengalami  kesulitan  dalam  hal  menentukan  lokasi  usaha  yang strategis. Menentukan lokasi usaha untuk English Muslim bukan hal yang mudah,  dikarenakan  apabila lokasi usaha  ini  tidak  terlihat  atau  tidak  terjangkau  maka  akan  sangat  sulit  untuk  berkembang.  Berdasarkan pemaparan  tersebut  dibutuhkannya  salah  satu  metode  yang  dapat  menentukan  lokasi  usaha  yang  strategis. Salah satu metode tersebut adalah Data Mining dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier. Data awal  yang  di  gunakan  pada  data  mining  yaitu  data  survei  dari  lembaga  kursus  yang  bekerja  sama  dengan English  Muslim.  Penelitian  menyajikan  perhitungan  Naïve  Bayes  dalam  menentukan  lokasi  usaha  yang strategis, atribut yang digunakan price year, business completeness, target, competitors, position location, wide street, dan public transportation. Metode Naïve Bayes tersebut diimplementasikan dalam sebuah sistem penentu lokasi  usaha  yang  strategis,  berbasis  web  dengan  bahasa  pemprograman  Java dan  Framework  Zkoss. Hasil penelitian aplikasi ini menunjukan  bahwa pihak English Muslim dapat menentukan lokasi usaha stategis  atau tidaknya dengan kecepatan waktu yang berjalan cepat, dilihat dari pengujian aplikasi.
Kata kunci: Data Mining , Framework Zkoss, Lokasi Usaha, English Muslim, Java Web

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan  lokasi  usaha  yang  strategis merupakan  salah  satu  faktor  penunjang  suksesnya suatu  usaha.  Dalam  pemilihan  lokasi  usaha  yang strategis  diperlukan  pertimbangan  faktor  obyektif dan faktor yang tepat. Permasalahan ini akan muncul ketika  perusahahan  dihadapkan  pada  beberapa alternatif lokasi dan beberapa parameter lokasi yang menyertai alternatif lokasi tersebut.
English Muslim merupakan Lembaga
Pendidikan  Bahasa  Inggris.  Pihak    English  Muslim ingin  membuka  cabang  baru  atau  berpindah  lokasi, namun  mengalami  kesulitan  dalam  hal  menentukan lokasi usaha yang strategis. Bagi orang awam sangat susah untuk menentukan lokasi yang strategis untuk usaha  terutama  pihak  English  Muslim,  oleh  karena itu  dibutuhkanlah  sebuah  aplikasi    untuk menentukan lokasi usaha stategis atau tidaknya. Jika salah dalam menentukan lokasi bisa saja usaha yang di  dirintis  tidak  sesuai  dengan  yang  di  harapkan.
Menentukan  lokasi  usaha  untuk  English  Muslim bukan  hal  yang  mudah,  dikarenakan  apabila  lokasi usaha  ini  tidak  terlihat  atau  tidak  terjangkau  maka akan sangat sulit untuk berkembang.
Berdasarkan pemaparan tersebut dapat disimpulkan  permasalahannya  adalah  sulitnya
menentukan  lokasi  usaha  yang  strategis  pada English  Muslim  ketika  ingin  membuka  cabang barunya  ataupun  berpindah  lokasi. Dibutuhkannya salah  satu  metode  yang  dapat  menentukan  lokasi usaha  yang  strategis.  Salah  satu  metode  tersebut adalah Data Mining dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier .

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Sebelumnya,banyak  terdapat  penelitian  yang dilalukan  mengenai  metode naïve  bayes  classifier. Sehingga,  dalam  pengembangan  menentukan  lokasi usaha strategis ini, dilakukan kajian pustaka sebagai salah  satu  alat  dari  penerapan  metode  penelitian. Diantaranya  adalah  mengidentifikasi  metode  yang pernah  dilakukan.  Beberapa kajian  pustaka tersebut adalah sebagai berikut:
1. Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Rayung  Wulan, Mei  Lestari  dan  Ni  Wayan  Parwati  S  dari Universitas  Indraprasta, Jakarta Selatan (2014 - ISSN).  Penelitian  ini  berisikan dengan mengunakan algoritma Naïve Bayes , berdasarkan kondisi ibu hamil dapat menentukan    proses  persalinan  normal  atau tidaknya[3].
2. Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Alfa  Saleh  dari Universitas  Potensi  Utama,  Sumatera  Utara
__________________________________________________________________
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Usaha Strategis Dengan Metode Naïve Bayes Classifier
(2015- ISSN).  Penelitian  ini  berisikan dengan mengunakan  algorima Naïve  Bayes ,  dapat mempermudah besarnya  pemakaian listrik pada setiap  rumah  tangga  sehingga  memudahkan pihak  penyedia  dalam  mengatur  pemakaian listrik[4].
3. Penelitian ini dilakukan oleh Dicky Nofriansyah,  Kamil  Erwansyah  dan  Mukhlis Ramadhan  dari  STMIK  Triguna  Dharma, Medan  (2016-ISSN.  Penelitian  ini  berisikan dengan mengunakan algorima Naïve Bayes dan metode  data  mining,  dapat  memudahkan perusahahaan CV. Sumber Utama
Telekomunikasi  dalam  pengambilan  keputusan untuk  meningkatkatkan  strategi  penjualan. Sehingga  bisa  memprediksi  laku  atau  tidaknya produk baru yang akan di pasarkan[5].
4. Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Bustami  dari Universitas  Malikussaleh,  Aceh  Utara  (2014). Penelitian  menjelaskan  sering  terjadinya permasalahan  pada  nasabah  asuransi.  Masalah tersebut  diantaranya  banyaknya  nasabah  yang menunggak  dalam  membayar  premi.  Dengan diterapkan  metode  Naive  Bayes    dapat mempermudah  perusahan  untuk  menerima  atau menolak calon nasabah tersebut[1].
5. Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Sri  Zuliarni  dan Relon  Taufik  Hidayat dari  Universitas  Riau Pekanbaru  (2013).  Penelitian  ini  menjelaskan tentang analisis
factor
pertimbangan menentukan  pemilihan  lokasi  usaha.  karena ketepatan  pemilihan  lokasi  usaha  memiliki kekuatan untuk membuat (atau menghancurkan) suatu strategi bisnis[6].

## 3. ANALISIS
MASALAH, SOLUSI
MASALAH DAN PERANCANGAN 3.1. Analisis Masalah English Muslim
merupakan Lembaga Pendidikan  Bahasa  Inggris.  Pihak    English  Muslim ingin  membuka  cabang  baru  atau  berpindah  lokasi, namun  mengalami  kesulitan  dalam  hal  menentukan lokasi  usaha  yang  strategis.  Menentukan  lokasi usaha untuk English Muslim bukan hal yang mudah, dikarenakan  apabila  lokasi  usaha  ini  tidak  terlihat atau  tidak  terjangkau  maka  akan  sangat  sulit  untuk berkembang.

## 3.2. Solusi Masalah
Dari  masalah  yang  sudah  di  jabarkan  di  atas  , maka  dibutuhkan  salah  satu    metode  yang  dapat menentukan  lokasi  usaha  yang  strategis.  Metode tersebut  adalah  data  mining  dengan  menggunakan Algoritma naïve bayes classifier.
Pada  metode  ini,  semua  atribut  yang  sama memberikan  peranan  dalam  menentukan  nilai strategis  dalam  sebuah  lokasi,  dengan  bobot  atribut yang  sama  penting  dengan  setiap  atribut  yang  ada. User melakukan  pengumpulan  data  survei lokasi,dengan  melakukan  survei  lokasi  secara langsung  ke  lokasi.    Data  yang  telah  dikumpulkan user akan  dimasukkan  kedalam  database. Admin akan  melakukan input data  atau  bisa  memilih  dari data yang telah di survei oleh user .
Data  yang  dipilih  akan  di  generate,  sehingga mendapatkan  hasil  status  lokasi  hasil  generate. Status  hasil  generate  diantaranya strategic , less strategic dan possibility  strategic .    Data  hasil generate dapat disimpan pada data  klasifikasi. Data klasifikasi  dijadikan  sebagai  data  acuan  dari  data training.  Berdasarkan  hasil  data  yang  di- generate , admin dapat  mengambil  kesimpulan  bahwa  lokasi tersebut layak untuk membuka usaha atau berpindah lokasi usaha pada lokasi tersebut.
System ini  memiliki  2  akses,  yaitu  akses  oleh user dan admin . User bertugas  mengempulkan data survei  lokasi  yang  akan  dijadikan  tempat  usaha. Survei dilakukan langsung  ke tempat  lokasi. Admin bertugas  melakukan Generate dari data survei yang di  kumpulkan user . Generare data  dilakukan  untuk mendapatkan hasil lokasi strategis atau tidaknya.
Berikut skema garis besar aplikasi :

## Gambar 1.  Form Menu Utama Admin
Adapun  keterangan  dari  Gambar  1  di  atas sebagai berikut:
1. User melakukan  survei  langsung  ke  lokasi usaha.
2. User meng-input  kriteria  ( price  year,  business Completeness,  target,  competitors,  position location, wide street, dan public transportatio n) dari  survei  lokasi. User dapat  mengambil keputusan  sendiri  status  lokasi  yang  di  survei oleh user .  Tetapi  tidak  menjadi  perhitungan pada saat admin melakukan Generate .
3. Admin memilih data  dari salah satu  data  survei yang diinput oleh user .
__________________________________________________________________
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Usaha Strategis Dengan Metode Naïve Bayes Classifier
4. Data classification adalah  data  acuan  yang menjadi acuan pencarian hasil lokasi usaha dari data yang dipilih oleh admin . 5. Admin melakukan generate untuk mendapatkan hasil  dari  data  yang  dipilih admin .  Hasil generate data  adalah strategic , less  strategic atau possibilities strategis.

## 3.3. Perancangan
1. Tampilan Layar Form Menu Utama Admin
Pada  menu  ini  terdapat  beberapa  menu  yang  dapat diakses  oleh admin antara  lain training  data  rules, training  data,  data  classification,  manage  account dan application guide . Tampilan layar Menu Utama admin bisa dilihat pada Gambar 2 di bawah :
Gambar 2.  Form Menu Utama Admin
2. Tampilan Layar Form Data Training Admin
Pada form ini  digunakan  untuk  meng-i nput data hasil survei lokasi usaha pada English Muslim . Form ini  berfungsi  sebagai Form    input survei lokasi. Tampilan  layar form ini  bisa  dilihat  pada Gambar 3 di bawah ini :
Gambar 3. Form Data Training Admin
3. Tampilan Layar Form Data Classification
Form ini  hanya  dapat  di  akses  oleh admin . Fungsi form ini  untuk generate data  lokasi,untuk menentukan  strategis  atau  tidaknya  lokasi  tersebut. Ada  dua  cara  yang  dapat  dilakukan admin untuk
generate data  lokasi.  Pertama  dengan  meng- input data  pada  kolom  kriteria  yang  disediakan.  Kedua admin  memilih  data  yang  sudah  disurvei  oleh  tim survei,  data  tabel  survei  akan  muncul    pilih  tombol list  survei  location  generate .  Terlihat  pada  Gambar 4 sebagai berikut :
Gambar 4.  Form Data Classification Admin
4. Tampilan Layar Form Menu Utama User Form ini  terdiri  dari  menu application  guide , training data rules dan training  data .  Terlihat  pada Gambar  5 sebagai berikut :
Gambar 5.  Form Menu Utama User
5. Tampilan Layar Form Data Training User
Pada form ini  digunakan  untuk  meng-i nput data hasil survei lokasi usaha pada English Muslim . Form ini  berfungsi  sebagai Form    input survei lokasi. Tampilan  layar form ini  bisa  dilihat  pada Gambar 6 di bawah ini :
Gambar 6.  Form Data Training Use r
__________________________________________________________________
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil Uji Coba Aplikasi Hasil  pengujian  yang  dilakukan  adalah  untuk mencari  tahu  apakah  program  yang  dibuat  sudah dapat berjalan dengan baik dan maksimal. Maka dari itu program harus dilakukan uji coba terlebih dahulu agar dapat berjalan sesuai dengan harapan pada saat implementasi.  Pada  aplikasi  yang  telah  dibuat terdapat  tahap  implementasi  program  yang digunakan untuk memprediksikan dalam menentukan  lokasi  usaha  English  Muslim  yang strategis.  Selanjutnya  admin  akan  melakukan generate data.  Data  yang  di  uji  adalah  data  yang dikumpulkan oleh user . Data yang dijadikan sebagai acuan  adalah  data classification .  Data classification
adalah  kumpulan  data  lokasi  usaha  yang  bekerja sama  dengan  English  muslim.  Bertujuan  untuk sebagai  acuan  untuk  pengujian  dari  data  survei lokasi  usaha  English  Muslim  Berikut  data classification terlihat pada Tabel 1 :
TABEL 1. Data Classification
Total  data classification adalah  70  data.  data tersebut  yang  akan  menjadi  data  acuan.berikut pie chart total data acuan dari 70 data:

## Gambar 7. Total Price Year
Penjelasan  Gambar  7  adalah  total  keseluruhan data price  year .  Dikelompokkan  menjadi  tiga kategori  yaitu  <75 millions ,  <100 millions ,  dan <150 millions .

## Gambar 8. Total Business Completeness
Penjelasan  Gambar  8  adalah  total  keseluruhan data business  completeness .  Dikelompokkan menjadi  tiga  kategori  yaitu deficient,  complete, dan perfect .

## Gambar 9. Total Competitors
Penjelasan  Gambar  9  adalah  total  keseluruhan data competitors .  Dikelompokkan  menjadi  tiga kategori  yaitu tidak ada  pesaing(0 competitor ) , satu pesaing(1 competitors ) , dan >1 competitors .
rice year Targ et Postiti on Locati on Public Transp ortatio n Busine ss Compl etenes Co mp etit ors Wide Stree t Loca tion Statu s 150 Milli on Man y Visible Many Perfect 1 4 Lane s Strat egic 75 Milli on Man y Visible Mediu m Compl ete 0 4 Lane s Strat egic 75 Milli on Man y Visible Many Compl ete 0 4 Lane s Strat egic 100 Milli on Few Less Visible Few Compl ete 0 2 Lane s Less Strat egic 100 Milli on Man y Visible Mediu m Perfect 1 4 Lane s Strat egic
__________________________________________________________________
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Usaha Strategis Dengan Metode Naïve Bayes Classifier

## Gambar 10. Total Wide Street
Penjelasan Gambar 10 adalah total keseluruhan data wide  street .  Dikelompokkan  menjadi  tiga kategori yaitu 2 laness, 4 laness, dan 6 laness.

## Gambar 11. Total Public Transportation
Penjelasan Gambar 11 adalah total keseluruhan data transportation .  Dikelompokkan  menjadi  tiga kategori yaitu few, medium, dan many.
Gambar 12.  Total Position Location
Penjelasan Gambar 12 adalah total keseluruhan data position location . Dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu visible, dan less visible.

## Gambar 13. Total Target
Penjelasan Gambar 13 adalah total keseluruhan data  target. Dikelompokkan  menjadi  dua  kategori yaitu few, dan many.

## Gambar 14. Total Status Location
Penjelasan Gambar 14 adalah total keseluruhan data  status  lokasi. Dikelompokkan  menjadi  dua kategori yaitu strategis, dan less strategis.
Data  survei  lokasi  di  kumpulkan  oleh user dan di simpan dalam database . Data yang di kumpulkan user tersebut  akan  di  jadikan  sebagai  lokasi pengujian  untuk  mendapatkan  hasil  Strategic  atau tidaknya  lokasi  tersebut.  Berikut  data  Tabel  survei lokasi oleh user :
TABEL 2. SURVEI LOKASI
__________________________________________________________________
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Lokasi Usaha Strategis Dengan Metode Naïve Bayes Classifier
Berdasarkan  penjelasan  diatas  dilakukan pengujian  untuk  mendapatkan  hasil  dari  aplikasi yang  di  buat.  Berikut  beberapa  pengujian  yang dilakukan apabila diberikan  dengan :

## 4.2 Proses Pengujian Satu
1. Jika Diberi Input Untuk Data Uji
a. Price Year
:  <50 Million b. Business Completeness : Complete c. Jumlah Target : Many d. Competitors : 0 e. Position Location : Visible f. Wide Street :  4 Lanes g. Public Transportation
: Medium
Perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma naïve bayes classifier  dapat diklasifikasikan dengan kriteria yang ada, maka klasifikasi data survei lokasi dapat ditentukan melalui langkah berikut:
2. Menghitung Jumlah Class/Label
a. P(KS = LESS Strategic ) = 16/70 , ”Jumlah data LESS  Strategic pada  data  pelatihan dibagi dengan jumlah keseluruhan data”
b. P(S  = Strategic )  =  54/70,  “Jumlah  data Strategic pada data pelatihan dibagi dengan
jumlah keseluruhan data”
3. Menghitung Jumlah Class Yang Sama a. P(Price  Year    =  <50 Million |  KS  = LESS
Strategic ) = 5/16 b. P(Price Year = <50 Million | S = Strategic ) = 23/54
a. P( Business  Completeness = Complete |  KS
= LESS Strategic ) = 5/16 b. P( Business  Completeness = Complete |  S  = Strategic ) = 25/54
a. P(Jumlah  Target  = Many |  KS  = LESS Strategic ) = 10/16 b. P(Jumlah Target = Many | S = Strategic ) = 50/54
a. P( Competitors = 0 | KS = LESS Strategic ) = 1/16
b. P( Competitors = 0 | S = Strategic ) =  35/54
a. P( Position Location = Visible | KS = LESS Strategic ) = 2/16 b. P( Position  Location = Visible |  S  = Strategic ) = 54/54
a. P( Wide  Street =  4 Lanes |  KS  = LESS Strategic ) = 5/16 b. P( Wide  Street =  4 Lanes |  S  = Strategic )  = 15/54
a. P( Public  Transportation = Medium |  KS  = LESS Strategic ) = 2/16 b. P( Public  Transportation = Medium |  S  = Strategic ) = 23/54
4. Kalikan  Semua  Hasil  Variabel  Strategic  dan Less Strategic
a. P(<50 Million / LESS Strategic )  * P( Complete / LESS  Strategic )  *  P( Many / LESS  Strategic )  *  P(0/ LESS  Strategic )  * P( Visible / LESS  Strategic )  *  P(4 Lanes / LESS  Strategic )  *    P( Medium / LESS Strategic ) * P( LESS Strategic )
=    (5/16)*  (5/16.0)*  (10/16)  *  (1/16.0)  * (2/16.0) * (5/16.0) *  (2/16)  * (16/70)
=    0.3125  *  0.3125  *  0.625  *  0.0625  * 0.3125 *  0.125 * 0.125 *   0.228571428571 =  0.000004257474626813616
b. P(<50 Million / Strategic )  *  P( Complete / Strategic )  *  P(Many  / Strategic )  *  P(0/ Strategic )  *    P(Visible  / Strategic )  *  P(4 Lanes / Strategic )    *  P(Medium  /
Strategic )* P( Strategic )
rice Yea r Tar get Postiti on Locati on Public Trans portati on Busin ess Compl etenes s Com pe itors Wid e Stre et Locati on Status 75 Mill ion Man y Visibl e Mediu m Compl ete 0 2 Lan es Strate gic 100 Mill ion M any Visibl e Many Perfec t 0 2 Lan es Strate gic 150 Mill ion M any Visibl e Many Perfec t 0 2 Lan es Strate gic 150 Mill ion Man y Visibl e Many Perfec t 1 2 Lan es Strate gic 100 Mill ion Man y Less Visibl e Few Compl ete > 1 4 Lan es Less Strate gic
__________________________________________________________________
=  (23/54)*  (25/54)*(50/54)  *  (35/54)  * (54/54)* (15/54) * (23.0/54) * (54/70) = 0.42592592592592593 * 0.46296296296296297 * 0.925925925925 * 0.6481481481481481 * 0.2777777777777778 * 1.0 * 0.42592592592 * 0.7714285714285715
=  0.010800855336925663
c. Bandingkan  hasil  probabilitas Strategic , LESS Strategic dari  hasil  diatas,  apabila Jika  (P| Strategic )  >  (P| LESS  Strategic )  = STRATEGIC. Jika  (P| Strategic )  <  (P| LESS Strategic ) = LESS STRATEGIC
d. Tampilan Hasil Generate Aplikasi
Gambar 15. Hasil Penujian Satu Keterangan : KS : Less Strategis S : Stategic
Terlihat  bahwa  nilai  probabilitas  tertinggi  ada pada kelas (P|Strategic) sehingga  dapat disimpulkan bahwa lokasi ini STRATEGIC.

## 4.3 Proses Pengujian Dua
1. Jika Diberi Input Untuk Data Uji
a. Price Year : <50 Million
b. Business Completeness : Deficient
c. Jumlah Target : Few d. Competitors : >1 e. Position Location : Visible f. Wide Street : 2 Lanes g. Public Transportation : Few
Perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma naïve bayes classifier  dapat diklasifikasikan dengan kriteria yang ada, maka klasifikasi data survei lokasi dapat ditentukan melalui langkah berikut:
2. Menghitung Jumlah Class/Label
a. P(KS = LESS Strategic ) = 16/70 , ”Jumlah data LESS  Strategic pada  data  pelatihan  dibagi dengan jumlah keseluruhan data”
b. P(S = Strategic ) = 54/70, “Jumlah data Strategic pada  data  pelatihan  dibagi  dengan  jumlah keseluruhan data”
3. Menghitung Jumlah Class yang Sama
a. P(Price  Year      =  <50 Million |  KS  = LESS Strategic ) = 5/16 b. P(Price  Year  =  <50 Million |  S  = Strategic )  = 23/54
a. P( Business  Completeness = Deficient |  KS  = LESS Strategic ) = 5/16 b. P( Business  Completeness = Deficient |  S  = Strategic ) = 1/54
a. P(Jumlah Target = Few | KS = LESS Strategic ) = 6/16 b. P(Jumlah Target = Few | S = Strategic ) = 4/54
a. P( Competitors =  >1  |  KS  = LESS  Strategic )  = 13/16 b. P( Competitors = >1 | S = Strategic ) =  3/54
a) P( Position  Location = Visible |  KS  = LESS Strategic ) = 2/16 b) P( Position Location = Visible | S = Strategic ) = 54/54
a. P( Wide Street = 2 Lanes | KS = LESS Strategic ) = 7/16 b. P( Wide Street = 2 Lanes | S = Strategic ) = 28/54
a. P( Public  Transportation = Few |  KS  = LESS Strategic ) = 14/16 b. P( Public Transportation = Few | S = Strategic ) = 1/54
4. Kalikan  Semua  Hasil  Variabel  Strategic Dan Less Strategic
a. P(<50 Million / LESS  Strategic )  *  P( Deficient / LESS  Strategic )  *  P( Few / LESS  Strategic )  * P(>1/ LESS  Strategic )  *  P( Visible / LESS Strategic )  *  P(2 Lanes / LESS  Strategic )  * P( Few / LESS Strategic ) * P( LESS Strategic ) =        (5.0/16.0)*  (5.0/16.0)*  (6.0/16.0)* (13.0/16.0)  *  (2.0/16.0)  *    (7.0/16.0)  *
(14.0/16.0) * (16.0/70.0)
=            0.3125  *  0.3125  *  0.375  *  0.8125  * 0.4375 * 0.125 * 0.875 * 0.22857142857142856 =    0.0003254413604736328
b. P(<50 Million / Strategic )  *  P(Deficient  / Strategic )  *  P(Few  / Strategic )  *  P(>1/ LESS Strategic ) * P(Visible / Strategic ) * P(2 Lanes / Strategic ) *  P(Few / Strategic ) * P( Strategic )
__________________________________________________________________
=        (23.0/54.0)*  (1.0/54.0)*(4.0/54.0)  * (3.0/54.0)  *  (54.0/54.0)*  (28.0/54.0)  * (1.0/54.0) * (54.0/70.0) = 0.4259259259259 * 0.018518518518518517 * 0.07407407407407407 * 0.05555555555555555 * 0.5185185185185185 * 1.0 * 0.018518518518518517 * 0.7714285714285715 =    0.0000002404364318480843 c. Bandingkan  hasil  probabilitas Strategic , LESS Strategic dari  hasil  diatas,  apabila  .  Jika (P| Strategic ) > (P| LESS Strategic ) = STRATEGIC. Jika  (P| Strategic )  <  (P| LESS Strategic ) = LESS STRATEGIC d. Tampilan Hasil Generate Aplikasi
Gambar 16. Hasil Pengujian Dua
Terlihat  bahwa  nilai  probabilitas  tertinggi  ada pada kelas (P|Strategic) sehingga  dapat disimpulkan bahwa lokasi ini  LESS STRATEGIC.
KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan terhadap permasalahan dan aplikasi yang dikembangkan, maka dapat ditarik suatu kesimpulan, sebagai berikut :
a. Hasil  akhir  dari  aplikasi  ini  dapat  membantu
English  Muslim  menentukan  lokasi  usaha stategis atau tidaknya.
b. Algoritma Naïve Bayes dapat di implementasikan  pada  aplikasi.  Kecepatan waktu  yang  dibutuhkan  pada  saat  Generate berjalan cepat, dilihat dari pengujian aplikasi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Bustami,  “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  untuk Mengklasifikasi  Data  Nasabah  Asuransi,” J.  Inform. ,  vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014.
[2] Y.  V.  Via,  B.  Nugroho,  and  A.  Syafrizal,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Klasifikasi  Tingkat  Keganasan Kanker Payudara Dengan Metode Naive Bayes Classifier,”
Univ. Pembang. Nas. , vol. X, no. 2, pp. 63–68, 2015.
[3] R.  Wulan,  M.  Lestari,  and  N.  W.  P.  S,  “Perancangan Sistem  Pakar  Penentu  Proses  Persalinan  Dengan  Metode Naive Bayes Pada Kepulauan Di Daerah Terpencil Penebel Tabanan Bali,” SENTIKA , pp. 46–51, 2014.
[4] A.  Saleh,  “Implementasi Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes Dalam Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga,” Citec J. , vol. 2, no. 3, pp. 207–217, 2015.
[5] D.  Nofriansyah,  K.  Erwansyah,  and  M.  Ramadhan, “Penerapan  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naive  Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap Kartu  Internet  XL  (Studi  Kasus  di  CV.  Sumber  Utama Telekomunikasi),” SAINTIKOM , vol. 15, no. 2, pp. 81–92, 2016.
[6] S.  Zuliarni  and  R.  T.  Hidayat,  “Analisis  Faktor Pertimbangan  Pebisnis  Restoran  Kelas  Kecil  di Lingkungan  Kampus  Universitas  Riau  Dalam  Pemilihan Lokasi Usaha,” Apl. BISNIS , pp. 100–119, 2013.