## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538

## Kolaborasi Metode Naive Bayes dan MPE dalam Pengambilan Keputusan Pemilihan Supplier Ban Motor
Nani Agustina 1 , Entin Sutinah 2,* , Martini 2
1 Fakultas Teknik dan Informatika, Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika, DKI Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, DKI Jakarta, Indonesia Email: 1 nani.nna@bsi.ac.id, 2,* entin.esh@bsi.ac.id, 3 martini.mtn@bsi.ac.id Email Penulis Korespondensi: entin.esh@bsi.ac.id
Abstrak− Almayra  Jaya  Ban  merupakan  sebuah  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  usaha  dagang  yang  menghadapi kompleksitas dalam mengelola berbagai produk yang berasal dari beberapa supplier yang berbeda. Permasalahan utama yang dihadapi oleh  perusahaan  ini  adalah  kesulitan  dalam  mengolah  data  supplier  yang  berbeda untuk dilakukan  evaluasi  secara optimal  dalam  hal  potensi  Supplier,  kualitas  barang,  dan  ketersediaan  barang  dari  berbagai  supplier.  Pemilihan  supplier merupakan  keputusan  penting  yang  dapat  mempengaruhi  kinerja  operasional  dan  keuntungan  bagi  perusahaan.  Untuk meningkatkan akurasi dan objektivitas dalam pengambilan keputusan, penelitian ini menggunakan kolaborasi antara Metode Naive Bayes dan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE). Melalui eksperimen dan analisis sensitivitas, menunjukkan hasil bahwa  integrasi  kedua  metode  ini  menghasilkan  keputusan  yang  lebih  stabil  dan  dapat  diandalkan.  Validasi  dilakukan menggunakan data historis dan uji coba untuk memastikan keakuratan. Sehingga dengan mengkolaborasikan antara Metode Naive Bayes dan MPE dapat menjadi pendekatan yang efektif dalam sistem pengambilan keputusan pemilihan supplier ban motor, dengan memberikan keputusan yang lebih akurat, objektif, dan dapat dipertanggungjawabkan bagi perusahaan ini. Hasil dari penelitian ini diperoleh keputusan dalam pemilihan supplier dengan memilih 7 alternatif supplier untuk dipertahan dalam kerja  sama  pengadaan  ban  motor  yaitu:  Dermaga  Jaya  Motor perolehan  skor 218,90,  Ardendi  Jaya  Sentosa  perolehan  skor 217,90, Kumala Motor perolehan skor 213,08, Sinar Maju Motor perolehan skor 209,90, Raissa Jaya Motor perolehan skor 200,90, Nias Jaya motor perolehan skor 198,18, Ciruas Jaya Motor perolehan skor 195,00.
. Kata Kunci: Metode MPE; Naïve Bayes; Pemilihan Supplier; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract− Almayra Jaya Ban is a company operating in the trading business sector which faces complexity in managing various products originating from several different suppliers. The main problem faced by this company is the difficulty in processing different supplier data for optimal evaluation in terms of supplier potential, quality of goods, and availability of goods from various  suppliers.  Supplier  selection  is  an  important  decision  that  can  affect  operational  performance  and  profits  for  the company. To increase accuracy and objectivity in decision making, this research uses collaboration between the Naive Bayes Method and the Exponential Comparison Method (MPE). Through experiments and sensitivity analysis, the results show that the integration of these two methods produces more stable and reliable decisions. Validation is carried out using historical data and trials to ensure accuracy. So by collaborating between the Naive Bayes Method and MPE it can be an effective approach in the decision making system for selecting motorbike tire suppliers, by providing more accurate, objective and accountable decisions for this company. The  results of this research obtained a decision in selecting suppliers by selecting 7 alternative suppliers to be retained in the motorbike tire procurement cooperation, namely: Dermaga Jaya Motor with a score of 218.90, Ardendi Jaya Sentosa with a score of 217.90, Kumala Motor with a score of 213.08, Sinar Maju Motor got a score of 209.90, Raissa Jaya Motor got a score of 200.90, Nias Jaya Motor got a score of 198.18, Ciruas Jaya Motor got a score of 195.00.
Keywords : MPE Method; Naives Bayes; Supplier Selection; Decision System

## 1. PENDAHULUAN
Persaingan dunia bisnis mendorong para pembisnis untuk melakukan terobosan demi dapat melangsungkan usaha yang  sudah  dirintisnya  [1].  Tingkat  kemajuan  teknologi  yang  pesat  dalam  segala  aspek  kehidupan  telah menjadikan penerapan teknologi sebagai suatu hal yang sangat penting dalam dunia bisnis [2]. Pemilihan supplier merupakan hal yang sangat penting bagi sebuah perusahaan, banyak perusahaan yang menentukan supplier hanya berdasarkan  intuisi  saja,  tidak  disertai  dengan  kriteria  evaluasi  dan  metode  evalusi  yang  rasional  dan  terukur, sehingga ini berdampak pada pada perusahaan yang tidak mendapatkan supplier yang terbaik. Pemilihan supplier adalah kegiatan  krusial dalam proses pembelian  barang dagang  yang  memiliki dampak  signifikan pada strategi dan  keberlanjutan  bagi  perusahaan  [3].  Faktor  kekerabatan  juga  sering  digunakan  dalam  pemilihan  supplier, dimana akhirnya akan merugikan perusahaan.
Almayra  Jaya  Ban  merupakan  sebuah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  usaha  perdagangan  sparepart motor  khususnya  penjulan  oli  dan  ban  motor  dari  berbagai  merek.  Perusahaan  dagang  ini  harus mempertimbangkan  dengan  cermat  dalam  memilih  produk  yang  akan  dijual  agar  mencapai  penjualan  yang maksimal.  Almayra  Jaya  Ban  menghadapi  kompleksitas  dalam  mengelola  berbagai  produk  yang  berasal  dari beberapa  supplier  yang  berbeda.  Pemilihan  barang  yang  sesuai  menjadi  kunci  keberhasilan  dalam  menarik perhatian pelanggan dan bersaing efektif di pasar yang penuh tantangan ini. Meskipun demikian, permasalahan utama yang masih dihadapi dalam usaha dagang ini adalah kesulitan dalam mengolah data supplier yang cukup banyak,  serta  terdapat  kurangnya  pemanfaatan  secara  optimal  dari  jumlah  data  transaksi  yang  besar  untuk mengevaluasi potensi atau ketidakpotensian dari berbagai supplier [4]. Tantangan dalam manajemen perusahaan melibatkan  sejumlah  kompleksitas,  termasuk  hubungan  dengan  supplier,  pengaturan  waktu,  kualitas  produk, permintaan pelanggan, dan biaya. Selain itu, isu lingkungan yang timbul dari kegiatan operasional perusahaan juga

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538
menjadi  permasalahan  yang  signifikan  [5].  Dalam  menghadapi  kerumitan  ini,  penting  bagi  perusahaan  untuk mengembangkan  strategi  dalam  pemilihan  supplier  yang  akan  di  ajak  kerjasama  secara  berkelanjutan,  dengan mempertimbangkan  dampak  setiap  langkah  operasional.  Persediaan  barang  memegang  peranan  sangat  penting dalam operasional perusahaan, dapat mempengaruhi kelancaran dan kesuksesan tingkat penjualan [6].
Untuk  mememecahkan  permasalahan  tersebut,  memerlukan  sebuah  metode,  metode  pemilihan  supplier melibatkan  pengumpulan  data  dan  informasi  tentang  supplier  yang  relevan.  Langkah  selanjutnya  adalah mengevaluasi kelebihan dan kekurangan dari setiap supplier potensial. Walaupun pendekatan ini efektif, namun memakan waktu dan mungkin kurang objektif. Oleh karena itu, agar dapat mencapai kinerja supplier yang optimal, perusahaan  memerlukan  suatu  sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi  secara  objektif  dalam  proses pengambilan keputusan. Ini dianggap sebagai solusi yang sesuai dengan tujuan perusahaan untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam pengambilan sebuah keputusan untuk pemilihan supplier terbaik [7].
Mitra bisnis yang berperan penting dalam menjamin ketersediaan barang yang vital bagi perusahaan adalah supplier, karena pembelian merupakan elemen penting dari manajemen bisnis yang melibatkan proses pengadaan barang dagangan [8]. Keputusan strategis dalam memilih supplier dianggap sebagai langkah yang sangat krusial di  dalam  perusahaan.  Keputusan  ini  memiliki  dampak  langsung  pada  ketersediaan,  mutu,  dan  efisiensi  barang, yang pada gilirannya akan mempengaruhi berbagai aspek operasional dan kelangsungan usaha perusahaan.
Beberapa penelitian terkait yang sudah pernah dilakukan oleh para peneliti sebelumnya yaitu: Penerapan metode  perbandingan  eksponensial  (MPE)  dalam  penentuan  topik  skripsi,  dosen  pembimbing,  dan  dosen pembanding  pada  studi  kasus  di  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Methodist  Indonesia,  bertujuan  untuk memberikan keputusan  terkait pemilihan topik skripsi, dosen pembimbing, dan dosen pembanding  yang  sesuai dengan kriteria. Oleh karena itu, diperlukan suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat menilai judul mahasiswa berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan selama proses pengambilan keputusan. Hal ini memastikan bahwa ketika seorang mahasiswa memilih topik, hasilnya akan mencakup judul, dosen pembimbing, dan dosen pembanding yang sesuai dan tepat dengan kebutuhan dan kriteria yang telah ditetapkan [9].
Di  perusahaan  PT.  Shin  Heung  Indonesia  dalam  proses  pemilihan  supplier  masih  bersifat  subyektif, sehingga diperlukan suatu metode untuk meramalkan supplier terbaik. Implementasi sistem pendukung keputusan menggunakan metode Naive Bayes dapat membantu dalam memperoleh prediksi supplier terbaik secara objektif. Dengan  menggunakan  pendekatan  ini,  perusahaan  dapat  lebih  mudah  dan  akurat  memperoleh  prediksi  terkait kinerja supplier yang optimal, menggantikan pendekatan pemilihan yang lebih bersifat subyektif [10].
Di  Desa  Tobu,  Kabupaten  Timor  Tengah  Selatan,  terdapat  kendala  dalam  pengajuan  rumah  tangga penerima Bantuan Rastra (Beras Sejahtera). Praktek di lapangan menunjukkan bahwa Kantor Desa Tobu masih melakukan pengajuan secara manual, dan hal ini disebabkan karena daftar penerima Raskin tidak sesuai dengan ketentuan  yang  berlaku.  Untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  diperlukan  suatu  sistem  pendukung  keputusan. Penelitian  ini  menggunakan  metode  MPE  (Metode  Perbandingan  Eksponensial)  untuk  membantu  pengambil keputusan manajerial dalam situasi tertentu. Hasil perhitungan dengan MPE menunjukkan bahwa aplikasi teknik manajemen ini direkomendasikan sebagai pendekatan yang efektif untuk mengelola pengajuan penerima Rastra di Desa  Tobu.  Metode  ini  membantu  pengambil  keputusan  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  meningkatkan efisiensi dan keakuratan dalam menetapkan penerima Rastra [11].
PT. Indomarco Prismatama dapat meminimalisir jumlah penyewa teras UMKM yang terlambat membayar dan mengoptimalkan kelancaran pembayaran dengan menggunakan teknik data mining menggunakan algoritma Naïve Bayes. Dengan memproses data historis penyewa, prediksi kelancaran pembayaran dapat dicapai dengan tingkat akurasi mencapai 100%. Hal ini membantu manajemen dalam mengambil langkah-langkah yang efektif dalam  manajemen  penyewa  teras  UMKM,  meningkatkan  efisiensi  operasional,  dan  mendukung  pertumbuhan bisnis [12].
Dalam  pendidikan,  masalah  sering  muncul  terkait  penilaian  proses  belajar  mengajar  dosen  terhadap mahasiswa.  Metode  penilaian  yang  kurang  optimal,  seperti  ditempatkannya  penilaian  pada  posisi  kedua  atau dihilangkannya, menyebabkan sulitnya melihat perkembangan pembelajaran. Metode Perbandingan Eksponensial dapat membantu mengatasi bias dalam analisis, menghasilkan skor yang mencerminkan urutan prioritas dengan lebih jelas, dan membantu meningkatkan penilaian proses belajar mengajar secara objektif [13].
Dengan memanfaatkan Algoritma Naive Bayes, dapat dilakukan prediksi harga jual ayam yang membantu penjual dalam  menentukan harga  yang sesuai. Metode ini dianggap sebagai pilihan  yang baik untuk klasifikasi data,  karena  memiliki  potensi  tinggi  dalam  akurasi  dan  efisiensi  komputasi  dibandingkan  dengan  metode klasifikasi lainnya [14].
Metode  Perbandingan  Eksponensial  (MPE)  memang  merupakan  suatu  pendekatan  untuk  menentukan urutan  prioritas  alternatif  keputusan  dengan  kriteria  jamak.  Berbeda  dengan  metode  Bayes,  MPE  cenderung menghasilkan  nilai  alternatif  yang  memiliki  perbedaan  yang  lebih  kontras  atau  tajam.  Pendekatan  ini memungkinkan untuk memberikan penekanan yang lebih jelas pada prioritas antar alternatif keputusan, sehingga memudahkan dalam proses pengambilan keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pada dasarnya merupakan sistem yang terkait erat dengan teknologi komputer. Secara umum, fungsi utama SPK adalah membantu pengambilan keputusan dengan cara yang efektif, memungkinkan  penyelesaian  cepat  terhadap  permasalahan  yang  dihadapi  [15].  Sistem  Pendukung  Keputusan (Decision Support System atau DSS) adalah sistem informasi interaktif yang memberikan akses pada informasi,

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538
memungkinkan permodelan, dan manipulasi data [16]. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System atau  SPK)  memiliki  tujuan  utama  untuk  membantu  manajemen  dalam  mengambil  keputusan  terkait  dengan persoalan  yang bersifat semi terstruktur secara efektif dan efisien. Penting  untuk dicatat  bahwa SPK dirancang sebagai alat pendukung dan tidak dimaksudkan untuk menggantikan fungsi pengambilan keputusan. Sebaliknya, SPK dirancang untuk memberikan informasi, analisis, dan dukungan untuk mempermudah proses pengambilan keputusan bagi manajemen [17].
Metode  Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  metode  machine  learning  yang  berbasis  pada  perhitungan probabilitas.  Konsep  dasarnya  adalah  menggunakan  Teorema  Bayes  untuk  melakukan  klasifikasi  dengan menghitung nilai probabilitas [18]. Naive bayes termasuk kedalam sebuah data mining. Data mining itu sendiri merupakan suatu proses otomatisasi terhadap data yang telah ada. Proses ini melibatkan analisis data yang besar dengan tujuan untuk mengidentifikasi pola hubungan yang memberikan indikasi yang bermanfaat [19]. Terdapat beberapa kelebihan dari penggunaan metode Naive Bayes. Salah satunya adalah kebutuhan jumlah data pelatihan (training  data)  yang  relatif  kecil  untuk  menentukan  estimasi  parameter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian. Metode Naive Bayes dapat memberikan hasil yang baik bahkan dengan dataset yang terbatas, sehingga cocok digunakan dalam situasi di mana ketersediaan data terbatas. Keunggulan ini membuatnya menjadi pilihan yang efisien dan efektif dalam beberapa kasus [20].
Dari  permasalahan  yang  sudah  dijelaskan  dan  melihat  beberapa  penelitian  terkait  yang  sudah  dilakukan oleh para peneliti sebelumnya, maka solusi permasalahan yang akan peneliti berikan yaitu dengan menggabungkan dua metode, yaitu metode naive bayes dan metode perbandingan eksponensial (MPE) dalam proses pengambilan sebuah keputusan dengan menggabungkan kedua metode ini dapat memanfaatkan kelebihan masing-masing untuk menyelesaikan permasalahan kompleks dalam pemilihan supplier. Naive Bayes dipilih karena merupakan metode yang efektif  untuk  menganalisis data historis atau karakteristik  supplier berdasarkan pada probabilitas. Dengan memanfaatkan data sejarah, seperti kualitas produk dan ketepatan waktu pengiriman, metode ini dapat membantu dalam memprediksi kinerja masa depan setiap supplier. Di sisi lain, MPE cocok untuk menangani situasi di mana ada  beberapa  kriteria  yang  harus  dipertimbangkan  secara  bersamaan.  Dengan  MPE  dapat  menilai  pentingnya masing-masing kriteria, seperti kualitas produk, harga, dan layanan pelanggan, untuk menentukan supplier yang paling  sesuai  dengan  kebutuhan  usaha  atau  bisnis.  Dengan  demikian  dari  hasil  penelitian  ini  diharapkan  dapat memberikan  sebuah  keputusan  yang  tepat    dalam  memilih  supplier  terbaik  yang  akan  diajak  kerjasama  untuk keberlangsungan  jalannya  usaha,  meningkatkan  efisiensi  usaha,  Meminimalkan  risiko  kesalahan  perhitungan, sehingga  bisnis  dapat  mengandalkan  keakuratan  data  dan  informasi  yang  mereka  gunakan  dalam  pengambilan keputusan  dan  perencanaan  strategis  [21],  serta  dapat  meningkatkan  kepuasan  pelanggan  melalui  pemilihan supplier  yang  tepat  dan  berkualitas.  sehingga  akhirnya  dapat  membantu  pemilik  dalam  menentukan  supplier terbaik  yang akan dipilih agar keuntungan  meningkat  serta  membuat para pelanggan dapat lebih  mudah dalam membeli  produk  yang  diinginkan.  Supplier  sendiri  adalah  individu  atau  perusahaan  yang  secara  berkelanjutan menyediakan barang kepada pelaku bisnis perdagangan [22].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Proses pada tahapan penelitian yang penulis lakukan secara berurutan mulai dari menentukan tujuan penelitian, studi literature, pengumpulan data, persiapan data, implementasi model, validasi model, evaluasi dan interprestasi dan tahapan terakhir yaitu membuat laporan. Tahapan tesesbut terlihat seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan pada gambar 1. Dapat dijelaskan dengan narasi yang penulis berikan yaitu: a. Menentukan Tujuan Penelitian
Pada tahapan ini mentukan secara jelas tujuan dari penelitian ini yaitu menentukan sebuah keputusan pemilihan supplier untuk meningkatkan keuntungan dan kepuasan pelanggan.
b. Studi Literatur
Tahapan ini melakukan studi literatur untuk memahami penelitian terdahulu tentang penggunaan Naïve Bayes dan MPE dalam konteks pemilihan supplier atau pengambilan keputusan serupa.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538
c. Pengumpulan Data
Mengumpulkan data historis terkait kinerja supplier, seperti harga produk, kualitas layanan, kualitas produk, waktu pengiriman dan pengalaman supplier
d. Persiapan Data
Melakukan  pemrosesan  data  yang  diperlukan,  termasuk  pembersihan  data,  penghilangan  anomali,  dan transformasi data jika diperlukan.
e. Implementasi Model
Implementasikan model yaitu dengan  mengimplementasikan metode Naïve Bayes dan MPE, serta integrasi antara keduanya, untuk analisis data dan pengambilan keputusan.
f. Validasi Model
Pada  tahapan  Validasi  model  menggunakan  teknik  seperti  validasi  silang  atau  pengujian  statistik  untuk memastikan keandalan dan kualitas prediksi.
g. Evaluasi dan Interpretasi
Evaluasi  hasil  analisis  dan  meninterpretasikan  temuan  untuk  mengidentifikasi  supplier  terbaik  dan  faktor- faktor yang paling mempengaruhi keputusan.
h. Pembuatan Laporan
Menyajikan hasil penelitian dalam laporan yang lengkap dan jelas dan terukur.

## 2.2 Penggunaan Kriteria
Pada penelitian ini penulis menggunakan beberapa kriteria diantaranya:
a. Harga Produk
1. Kesesuaian harga yang ditwarkan dengan spesifikasi yang diberikan
2. Kemampuan memberikan diskon atas penawaran harga
b. Kualitas Layanan
1. Kemudahan menghubungi pemasok
2. Respon terhadap keluhan dan kebutuhan
c. Kualitas Produk
1. Kesesuaian kualitas barang dengan spesifikasi
2. Kemampuan memerikan garansi atas barang yg di supply
d. Waktu Pengiriman
1. Fleksibilitas pengiriman
2. Kesanggupan Supply berang lebih cepat/ tepat waktu
e. Pengalaman Perusahaan (Supplier)
1. Reputasi
2. Profesional Pemasok

## 2.3. Langkah-langkah Metode Naive Bayes dan MPE
Tahapan  langkah-langkah  penggunanaan  metode  naïve  bayes,  dimana  naïve  bayes  ini  digunakan  untuk memprediksi seberapa puas Almayra Jaya Ban terhadap beberapa supplier ban yang telah bekerja sama sealam ini, adapun tahapan tersebut dapat dijelaskan pada poin 2.3.1:

## 2.3.1 Tahapan Naive Bayes
Tahapan naive bayes dengan langkah langkah berikut ini:
a. Persiapan  Data:  Langkah  awal  adalah  mempersiapkan  data  dengan  membersihkan,  mengubah  format,  atau melakukan normalisasi dari data yang akan diteliti.
b. Membaca Data Training: Data latih dibaca dari sumbernya. Data ini digunakan untuk melatih model.
c. Perhitungan  Probabilitas  Class:  Setelah  membaca  data  latih,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung probabilitas  masing-masing  kelas  (class)  dari  data  tersebut.  Ini  melibatkan  menghitung  jumlah  kemunculan masing-masing kelas dan kemudian membaginya dengan jumlah total data.
d. Membaca Data Testing: Data uji dibaca dari sumbernya dan data ini akan digunakan untuk menguji kinerja model yang sudah dilatih.
e. Perhitungan Klasifikasi: Setelah membaca data uji, model Naive Bayes dijalankan untuk mengklasifikasikan data uji ke dalam kelas yang sesuai. Ini melibatkan penghitungan probabilitas kelas untuk setiap instans data uji dan memilih kelas dengan probabilitas tertinggi.
f. Pebandingan: Hasil klasifikasi dari model Naive Bayes dibandingkan dengan label sebenarnya (ground truth) dari data uji untuk mengevaluasi kinerjanya. Metrik evaluasi seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score dapat digunakan untuk membandingkan kinerja model.
g. Kesimpulan:  Berdasarkan  hasil  evaluasi  dalam  penelitian,  selanjutkan  mendapatkan  kesimpulan  yang  dapat ditarik mengenai seberapa baik model Naive Bayes dalam melakukan klasifikasi terhadap data uji. Ini dapat meliputi analisis

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538
Gambar 2. Tahapan Naive Bayes [23]
Gambar 2. merupakan tahapan model diagram pada tahapan naïve bayes. Rumus pada metode naïve bayes sebagai berikut:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐶𝑖 ).𝑃(𝐶𝑖) 𝑃(𝑋) (1)
Dimana :
X  :  Data  dengan  class  yang  belum  diketahui  ,  Ci  :  Hipotesis  data  merupakan  suati  class  spesifik,  P(Ci|X)  : Propabilitas  hipotesis  Ci  berdasar  kondisi  X  (posteriori  probabilitas),  P(Ci)  :  Probabilitas  hipotesis  Ci  (prior probabilitas) ,P(X|Ci) : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis Ci, P(X) : Probabilitas X

## 2.3.2 Tahapan Metode Perbandingan Exponensial
Pada  tahapan  metode  perbandingan  exponensial  ini  disusun  secara  berurutan  mulai  dari  penentuan  alternatif keputusan, penyusunan kriteria keputusan, peniliaan kriteria, penilaian alternatif, perhitungan skor akhir dan tahap terakhir yaitu perengkingan. Tahapan tersbut penulis gambar dalam bentuk diagram seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Tahapan Metode Perbandingan Exponensial (MPE)
Dengan  mengikuti  langkah-langkah  yang  terdapat  pada  gambar  3,  proses  pemilihan  keputusan menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) dapat dilakukan secara sistematis dan objektif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah awal yang penulis lakukan dalam penelitian ini yaitu memprediksi terlebih dahulu seberapa puas Almayra Jaya Ban terhadap beberapa supplier ban yang telah bekerja sama dalam pengadaan ban pada Almayra Jaya Ban, setelah  didapatkan  hasil  dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  naive  bayes  yaitu  bagi  supplier  yang mendapatkan hasil puas akan penulis olah kembali datanya dengan melakukan perhitungan menggunakan metode perbandingan  eksponensial  untuk  menentukan  urutan  prioritas  alternatif  keputusan  berdasarkan  rangking  yang diperoleh dari hasil perhitungan metode MPE, sehingga keputusan yang diambil tepat sasaran dan akan dilakukan perpanjangan  dalam  melakukan  kerja  sama  untuk  penggadaan  ban,  olehkarena  itu  penulis  mengkolaborasikan metode naïve bayes dan metode perbandingan eksponesial dalam penelitan ini.

## 3.1 Analisa Data Penelitian
Pada  analisa  data  penelitian  yaitu  dengan  mengumpulkan  alternatif-alternatif  supplier  pada  Almayra  Jaya  Ban. Tahapan yang dilakukan dalam persiapan data dengan melakukan analisis data dengan menggunakan lima krtiteria dengan  menggunakan 15 data supplier  yang sudah bekerjasama.  Adapun data  kriteria tersebut  ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria C-1 Harga C-2 Layanan C-3 Kualitas Produk C-4 Pengiriman C-5 Pengalaman Perusahaan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538
Setelah ditentukan data kriteria yang akan digunakan pada penelitian ini seperti pada tabel 1, selanjutnya data  kriteria  tersebut  dibagi  menjadi  subkriteria  dan  diberikan  skor  penilaian  untuk  masing-masing  subkrieria seperti yang ditunjukan pada tabel 2.
Tabel 2. Pembagian nilai pada SubKriteria Kriteria Nilai Keterangan Harga 5 Sangat Rendah 4 Rendah 3 Sedang 2 Tinggi 1 Sangat Tinggi Layanan 5 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 Sangat Kurang Kualitas Produk 5 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 Sangat Kurang Pengiriman 5 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 Sangat Kurang Pengalaman Perusahaan 5 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 Sangat Kurang
Data alternatif yang digunakan pada penelitian ini terdapat lima belas data supplier, lima belas data supplier tersebut dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Data Alternatif Kode Alternatif SP1 Ardendi Jaya Sentosa SP2 Kumala Motor SP3 Sentral Jaya motor SP4 Terus Jaya Motor SP5 Dermaga Jaya Motor SP6 Bintang Motor SP12 Sentul Jaya Motor SP13 Raissa Jaya Motor SP14 Sinar Abadi Motor SP15 Sinar Maju Motor
Setelah data alternatif ditentukan kemudian dilakukan penilian untuk setiap alternatif menggunakan kriteria penilaian sesuai dengan subkriteria yang sudah ditentukan, adapun data penilaian altenatif tersebut ditunjukan pada tabel 4.
Tabel 4. Data penilaian alternatif Kode Alternatif Harga Layanan Kualitas Produk Pengiriman Pengalaman Perusahaan SP1 Ardendi Jaya Sentosa Sangat Rendah Sangat Bagus Sangat Bagus Bagus Bagus SP2 Kumala Motor Sangat Rendah Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus SP3 Sentral Jaya motor Tinggi Kurang Bagus Tidak Bagus Tidak Bagus Tidak Bagus

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538
Kode Alternatif Harga Layanan Kualitas Produk Pengiriman Pengalaman Perusahaan SP4 Terus Jaya Motor Rendah Bagus Bagus Cukup Bagus Cukup Bagus SP5 Dermaga Jaya Motor Sangat Rendah Sangat Bagus Sangat Bagus Bagus Sangat Bagus SP6 Bintang Motor Tinggi Tidak bagus Tidak Bagus Kurang Bagus Tidak Bagus SP7 Nias Jaya motor Sangat Rendah Sangat Bagus Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus SP8 Armada Putra Motor Rendah Sangat Bagus Cukup Bagus Bagus Sangat Bagus SP9 Jaya Motor 80 Sangat Tinggi Tidak bagus Tidak Bagus Tidak Bagus Tidak Bagus SP10 Kapuas Jaya motor Sangat Tinggi Tidak bagus Kurang Bagus Tidak Bagus Kurang Bagus SP11 Ciruas Jaya Motor Sangat Rendah Sangat Bagus Bagus Bagus Sangat Bagus SP12 Sentul Jaya Motor Rendah Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus SP13 Raissa Jaya Motor Sangat Rendah Cukup Bagus Sangat Bagus Bagus Cukup Bagus SP14 Sinar Abadi Motor Tinggi Tidak bagus Kurang Bagus Tidak Bagus Tidak Bagus SP15 Sinar Maju Motor Sangat Rendah Bagus Sangat Bagus Bagus Sangat Bagus

## 3.2 Tahapan Naives Bayes

## 3.2.1 Membaca data Training
Setelah  data  dipilih  data  supplier  yang  dijadikan  data  penelitian  berjumlah  15  data,  dengan  pemberian  skor sebanyak 5 penilaian
Tabel 5. Data Training Kode Alternatif Harga  Layanan Kualitas Produk Pengiriman Pengalaman Perusahaan Klasifikasi SP1 Ardendi Jaya Sentosa 5 5 5 4 4 Puas SP2 Kumala Motor 5 4 5 5 5 Puas SP3 Sentral Jaya motor 2 2 1 1 1 Tidak Puas SP4 Terus Jaya Motor 4 4 4 3 3 Puas SP5 Dermaga Jaya Motor 5 5 5 4 5 Puas SP6 Bintang Motor 2 1 1 2 1 Tidak Puas SP7 Nias Jaya motor 5 5 4 5 5 Puas SP8 Armada Putra Motor 4 5 3 4 5 Puas SP9 Jaya Motor 80 1 1 1 1 1 Tidak Puas SP10 Kapuas Jaya motor 1 1 2 1 2 Tidak Puas SP11 Ciruas Jaya Motor 5 5 4 4 5 Puas SP12 Sentul Jaya Motor 4 5 5 5 5 Puas SP13 Raissa Jaya Motor 5 3 5 4 3 Puas SP14 Sinar Abadi Motor 2 1 2 1 1 Tidak Puas SP15 Sinar Maju Motor 5 4 5 4 5 Puas
Setelah  melakukan  perubahan  bobot  pada  data  penelitian  ke  skor  penilaian  yang  sudah  ditentukan, dilanjutkan dengan memberikan bobot klasifikasi Puas / Tidak Puas dengan ketentuan berdasarkan penilaian bobot positif dengan nilai 3,4 dan 5 dan negatif dalam penilaian 1 dan 2. Dari hasil ini dapat supplier puas sebanyak 10 data dan supplier tidak puas sebanyak 5 data.
Perhitungan  probabilitas  prior  kemungkinan  keputusan  dalam  pemilihan  data  supplier  terhadap keberlanjutan dalam Kerjasama dengan Almayra Jaya Ban dapat dilihat dengan persamaan berikut: P (Puas) = Total Klasifikasi Puas / Total Data Penelitian = 10 / 15 = 0,67 P(Tidak Puas) = Total Klasifikasi Tidak Puas / Total Data Penelitian = 5 / 15 = 0,33

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538
Selesai mendapatkan probabilitas, langkah selanjutnya menghitung masing-masing probabalitas di setiap kriteria  yang  digunakan.  Sehingga  perhitungan  probabilitas  dari  masing-masing  kriteria  dapat  dilihat  sebagai berikut:

## 3.2.2 Harga
Hasil perhitungan probabilitas harga dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Probabilitas Harga Harga Jumlah Pilihan Kategori Probabilitas Puas Tidak Puas Puas  Tidak Puas Sangat Rendah 7 0 0,70 0,00 Rendah 3 0 0,30 0,00 Sedang 0 0 0,00 0,00 Tinggi 0 3 0,00 0,60 Sangat Tinggi 0 2 0,00 0,40

## 3.2.3 Layanan
Hasil perhitungan probabilitas layanan dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Probabilitas layanan Layanan Jumlah Pilihan Kategori Probabilitas Puas Tidak Puas Puas  Tidak Puas Sangat Bagus 6 0 0,60 0,00 Bagus 3 0 0,30 0,00 Cukup Bagus 1 0 0,10 0,00 Kurang Bagus 0 1 0,00 0,20 Tidak Bagus 0 4 0,00 0,80

## 3.2.4 Kualitas Produk
Hasil perhitungan probabilitas Kualitas Produk dapat dilihat pada tabel 8
Tabel 8. Probabilitas Kualitas Produk Kualitas Produk Jumlah Pilihan Kategori Probabilitas Puas Tidak Puas Puas  Tidak Puas Sangat Bagus 6 0 0,60 0,00 Bagus 3 0 0,30 0,00 Cukup Bagus 1 0 0,10 0,00 Kurang Bagus 0 2 0,00 0,40 Tidak Bagus 0 3 0,00 0,60

## 3.2.5 Pengiriman
Hasil perhitungan probabilitas Kualitas Produk dapat dilihat pada tabel 9
Tabel 9. Probabilitas Pengiriman Pengiriman Jumlah Pilihan Kategori Probabilitas Puas Tidak Puas Puas  Tidak Puas Sangat Bagus 3 0 0,30 0,00 Bagus 6 0 0,60 0,00 Cukup Bagus 1 0 0,10 0,00 Kurang Bagus 0 1 0,00 0,20 Tidak Bagus 0 4 0,00 0,80

## 3.2.6 Pengalaman Perusahaan
Hasil perhitungan probabilitas Kualitas Produk dapat dilihat pada tabel 10
Tabel 10. Probabilitas Pengalaman Perusahaan
Pengalaman Perusahaan Jumlah Pilihan Kategori Probabilitas Puas Tidak Puas Puas  Tidak Puas Sangat Bagus 7 0 0,70 0,00 Bagus 1 0 0,10 0,00

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538
Pengalaman Perusahaan Jumlah Pilihan Kategori Probabilitas Puas Tidak Puas Puas  Tidak Puas Cukup Bagus 2 0 0,20 0,00 Kurang Bagus 0 1 0,00 0,20 Tidak Bagus 0 4 0,00 0,80

## 3.2.7 Data Testing
Pada  tahap  ini  data  uji  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  terdiri  berdasarkan  pada  Tabel  5.  Menghitung probabilitas data testing. Berdasarkan data perhitungan terdiri dari 15 data Supplier.
Proses perhituangan persamaan P (SP1|Berhasil) =P(Harga  Produk=Sangat  Rendah)  *  P(Layanan=Sangat  Bagus)  *  P(Kualitas=Sangat  Bagus)  * P(Pengiriman=Bagus) * P(Pengalaman Perusahaan = Bagus) =0,70 * 0,60 * 0,50 * 0,60 * 0,10 = 0,01512 P (SP1|Tidak Berhasil) =P(Harga  Produk=Sangat  Rendah)  *  P(Layanan=Sangat  Bagus)  *  P(Kualitas=Sangat  Bagus)  * P(Pengiriman=Bagus) * P(Pengalaman Perusahaan = Bagus) =0 * 0 * 0 * 0 * 0 = 0

## 3.2.8 Menghitung Probabilitas Akhir
Setelah menghitung data supliier 15 data telah diketahui. Selanjutnya perhitungan nilai masing-masing klasifikasi. Langkah selanjutnya menghitung probabilitas akhir P (Berhasil|C) = P(Rn|C)* P (Berhasil) = (SP1|C) * P (Puas) = 0,01512 * 0,67 = 0,0101304 Sedangkan perhitungan maksimal nilai tidak Berhasil pada data responden yaitu P(Tidak Berhasil | C) = P(SP1| C) * P (Tidak Berhasil) = P (SP1) * P (Tidak Baik) = 0 * 0,33 = 0 Dan seterusnya sampai data P(15| Tidak Berhasil)
Setelah  menghitung  pemaksimalan  dari  nilai  Puas  dan  Tidak  Puas,  selanjutnya  penulis  membandingkan nilai  Puas  dan  Tidak  Puas.  Sehingga  dapat  diketahui  keberhasilan  pemilihan  supplier  termasuk  dalam  kategori Puas atau Tidak Puas. R1  = Puas > Tidak Puas = 0,0101304 > 0 = 0,0101304 (Berhasil)
Hasil perhitungan probabilitas akhir dapat dijadikan sebagai data perbandingan nilai. Data  tersebut dalat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Perbandingan Nilai Kod e Alternatif Harga Layanan Kualitas Produk Pengiriman Pengalaman Perusahaan PUAS Tidak Puas Fakta Klasifika si Predi ksi SP 1 Ardendi Jaya Sentosa Sangat Rendah Sangat Bagus Sangat Bagus Bagus Bagus 0,01 512 0  Puas Puas TR UE SP 2 Kumala Motor Sangat Rendah Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus 0,02 646 0  Puas Puas TR UE SP 3 Sentral Jaya motor Tinggi Kurang Bagus Tidak Bagus Tidak Bagus Tidak Bagus 0 0,04 608 Tidak Puas Tidak Puas TR UE SP 4 Terus Jaya Motor Rendah Bagus Bagus Cukup Bagus Cukup Bagus 0,00 054 0  Puas Puas TR UE SP 5 Dermaga Jaya Motor Sangat Rendah Sangat Bagus Sangat Bagus Bagus Sangat Bagus 0,10 584 0  Puas Puas TR UE SP 6 Bintang Motor Tinggi Tidak bagus Tidak Bagus Kurang Bagus Tidak Bagus 0 0,04 608 Tidak Puas Tidak Puas TR UE SP 7 Nias Jaya motor Sangat Rendah Sangat Bagus Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus 0,02 646 0  Puas Puas TR UE SP 8 Armada Putra Motor Rendah Sangat Bagus Cukup Bagus Bagus Sangat Bagus 0,00 756 0  Puas Puas TR UE SP 9 Jaya Motor 80 Sangat Tinggi Tidak bagus Tidak Bagus Tidak Bagus Tidak Bagus 0 0,12 288 Tidak Puas Tidak Puas TR UE

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538
Kod e Alternatif Harga Layanan Kualitas Produk Pengiriman Pengalaman Perusahaan PUAS Tidak Puas Fakta Klasifika si Predi ksi SP 10 Kapuas Jaya motor Sangat Tinggi Tidak bagus Kurang Bagus Tidak Bagus Kurang Bagus 0 0,02 048 Tidak Puas Tidak Puas TR UE SP 11 Ciruas Jaya Motor Sangat Rendah Sangat Bagus Bagus Bagus Sangat Bagus 0,05 292 0  Puas Puas TR UE SP 12 Sentul Jaya Motor Rendah Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus Sangat Bagus 0,02 268 0  Puas Puas TR UE SP 13 Raissa Jaya Motor Sangat Rendah Cukup Bagus Sangat Bagus Bagus Cukup Bagus 0,00 504 0  Puas Puas TR UE SP 14 Sinar Abadi Motor Tinggi Tidak bagus Kurang Bagus Tidak Bagus Tidak Bagus 0 0,12 288 Tidak Puas Tidak Puas TR UE SP 15 Sinar Maju Motor Sangat Rendah Bagus Sangat Bagus Bagus Sangat Bagus 0,05 292 0  Puas Puas TR UE

## 3.3 Motode Perbandiangan Eksponensial (MPE)
Setelah dilakukan perhitungan dengan menggunakan metode naïve bayes diperoleh 10 supplier yang mendapatkan nilai  puas  dan  langkah  selanjutnya  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  Metode  Perbandingan Exponensial (MPE) dimana metode ini digunakan dalam menentukan supplier yang akan diperpanjang dan yang akan dievaluasi terkait dengan  kontrak kerjasama  yang ada dalam penelitian ini, dengan cara  menghitung  nilai kriteria yang sudah ditentukan kemudian dipangkatkan dengan masing-masing setiap bobot kriteria yang sudah ditentukan.  Setelah  dipangkatkan  maka  akan  dijumlahkan,  dan  hasil  alternatif  terbesat  akan  terpilih  untuk dipertahankan. Langkah-langkah yang dilakukan penulis dimulai dari Analisa Data Penelitian yang ada pada Tabel 1 sampai dengan Tabel 4, langkah selanjutnya adalah:

## 3.3.1 Penentuan Alternaitf
Pada tahapan penentuan alternative ini dengan mencari Rating Kecocokan Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. Mencari Rating Kecocokan Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
Kode Alternatif Harga Layanan Kualitas Produk Pengiriman Pengalaman Perusahaan SP1 Ardendi Jaya Sentosa  Sangat Rendah  Sangat Bagus  Sangat Bagus Bagus Bagus SP2 Kumala Motor Sangat Rendah Bagus Sangat Bagus  Sangat Bagus  Sangat Bagus SP4 Terus Jaya Motor Rendah Bagus Bagus Cukup Bagus  Cukup Bagus SP5 Dermaga Jaya Motor Sangat Rendah  Sangat Bagus  Sangat Bagus Bagus Sangat Bagus SP7 Nias Jaya motor Sangat Rendah  Sangat Bagus Bagus Sangat Bagus  Sangat Bagus SP8 Armada Putra Motor Rendah Sangat Bagus  Cukup Bagus Bagus Sangat Bagus SP11 Ciruas Jaya Motor Sangat Rendah  Sangat Bagus Bagus Bagus Sangat Bagus SP12 Sentul Jaya Motor Rendah Sangat Bagus  Sangat Bagus  Sangat Bagus  Sangat Bagus SP13 Raissa Jaya Motor Sangat Rendah  Cukup Bagus  Sangat Bagus Bagus Cukup Bagus SP15 Sinar Maju Motor Sangat Rendah Bagus Sangat Bagus Bagus Sangat Bagus

## 3.3.2 Penyusunan Kriteria Keputusan
Pada  tahapan  penyusunan  kriteria  keputusan  ini  terdapat  beberapa  kriteria  yang  diambil  seperti  terlihat  pada gambar 13.
Tabel 13. Kriteria Keputusan Kode Alternatif Harga Layanan Kualitas Produk Pengiriman Pengalaman Perusahaan SP1 Ardendi Jaya Sentosa 5 5 5 4 4 SP2 Kumala Motor 5 4 5 5 5 SP4 Terus Jaya Motor 4 4 4 3 3 SP5 Dermaga Jaya Motor 5 5 5 4 5 SP7 Nias Jaya motor 5 5 4 5 5 SP8 Armada Putra Motor 4 5 3 4 5 SP11 Ciruas Jaya Motor 5 5 4 4 5 SP12 Sentul Jaya Motor 4 5 5 5 5 SP13 Raissa Jaya Motor 5 3 5 4 3 SP15 Sinar Maju Motor 5 4 5 4 5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538

## 3.3.3 Penilaian Kriteria dan Penilian Alternatif
Pada tahapan ini dengan menghitung Skor dan Total Nilai Alternatif Menggunakan Rumus metode perbandingan eksponensial.  Berikut  hasil  perhitungan  yang  dibuat  dengan  menggunakan  metode  perbandian  eksponensial. Supplier yang memiliki nilai disetiap ktiteria akan dipangkatkan dengan masing-masing bobot kriteria: a. Total Nilai untuk Ardendi Jaya Sentosa
TN1= (5^3)+(5^2)+(5^2,5)+(4^1,5)+(4^1) = 217,902
b. Total Nilai untuk Kumala Motor
TN2= (5^3)+(4^2)+(5^2,5)+(5^1,5)+(5^1) =213,082
Untuk  perhitungan  keseluruhan  supplier  menggunakn  cara  yang  sama  seperti  di  atas  dan  hasil  dari perhitungan skor akhir dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14. Menghitung Skor Akhir Kode Alternatif Harga Layanan Kualitas Produk Pengiriman Pengalaman Perusahaan SP1 Ardendi Jaya Sentosa 125 25 55,902 8,000 4 SP2 Kumala Motor 125 16 55,902 11,180 5 SP4 Terus Jaya Motor 64 16 32,000 5,196 3 SP5 Dermaga Jaya Motor 125 25 55,902 8,000 5 SP7 Nias Jaya motor 125 25 32,000 11,180 5 SP8 Armada Putra Motor 64 25 15,588 8,000 5 SP11 Ciruas Jaya Motor 125 25 32,000 8,000 5 SP12 Sentul Jaya Motor 64 25 55,902 11,180 5 SP13 Raissa Jaya Motor 125 9 55,902 8,000 3 SP15 Sinar Maju Motor 125 16 55,902 8,000 5 Bobot Kriteria 3 2 2,5 1,5 1
Hasil total nilai alternatif dapat dilihat pada tabel 15.
Tabel 15. Hasil Total Nilai Alternatif Kode Alternatif Total  Nilai SP1 Ardendi Jaya Sentosa 217,902 SP2 Kumala Motor 213,082 SP4 Terus Jaya Motor 120,196 SP5 Dermaga Jaya Motor 218,902 SP7 Nias Jaya motor 198,180 SP8 Armada Putra Motor 117,588 SP11 Ciruas Jaya Motor 195,000 SP12 Sentul Jaya Motor 161,082 SP13 Raissa Jaya Motor 200,902 SP15 Sinar Maju Motor 209,902

## 3.3.4 Pemeringkatan/ Perangkingan
Berdasarkan hasil tersebut didapatkan Total Nilai tertinggi adalah Dermaga Jaya Motor, dan dari hasil tersebut maka  7  Supplier  akan  dipertahankan  dan  3  supplier  akan  diadakan  evaluasi  untuk  kebijakan  tahun  yang  akan datang. Hasil dari pembobotan dari masing-masing supplier dapat dilihat pada tabel 16.
Tabel 16. Hasil Perangkingan Kode Alternatif Peringkat Tingkat Keputusan Hasil Keputusan SP5 Dermaga Jaya Motor 218,90 1 Dipertahankan SP1 Ardendi Jaya Sentosa 217,90 2 Dipertahankan SP2 Kumala Motor 213,08 3 Dipertahankan SP15 Sinar Maju Motor 209,90 4 Dipertahankan SP13 Raissa Jaya Motor 200,90 5 Dipertahankan SP7 Nias Jaya motor 198,18 6 Dipertahankan SP11 Ciruas Jaya Motor 195,00 7 Dipertahankan SP12 Sentul Jaya Motor 161,08 8 Dievaluasi SP4 Terus Jaya Motor 120,20 9 Dievaluasi SP8 Armada Putra Motor 117,59 10 Dievaluasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7538

## 4 KESIMPULAN
Pengujian  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  mengenai  pemilihan  supplier  pada  Almayra  Jaya  Ban.  Dimana penelitian dilakukan dengan mengambil data 15 supplier yang sudah berkerja sama selama 3 tahun teakahir. Hasil pengujian  menunjukkan  bahwa  algoritma  naive  Bayes  dapat  digunakan  dalam  sistem  pengambilan  keputusan untuk  menentukan  kepuasan  terhadap  supplier.  Penelitian  ini  mempertimbangkan  lima  kriteria,  yaitu  harga, layanan, kualitas produk, pengiriman, dan pengalaman perusahaan. Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini, proses pemilihan supplier untuk perpanjangan kerjasama menjadi lebih akurat dan efisien, serta terhindar dari subjektivitas.  Hasil  pengujian  dengan  menggunakan  naive  Bayes  menunjukkan  bahwa  dari  15  supplier  yang terpilih,  10  di  antaranya  mendapatkan  kepuasan  dalam  kerjasama,  antara  lain  Ardendi  Jaya  Sentosa  (0,01512), Kumala  Motor  (0,02646),  Terus  Jaya  Motor  (0,00054),  Dermaga  Jaya  Motor  (0,10584),  Nias  Jaya  motor (0,02646), Armada Putra Motor (0,00756), Ciruas Jaya Mtr (0,05292), Sentul Jaya Mtr (0,02268), Raissa Jaya Mtr (0,00504),  Sinar  Maju  Mtr  (0,05292).  Selanjutnya,  penelitian  dilanjutkan  dengan  metode  perbandingan eksponensial (MPE) dengan kriteria yang sama. Hasilnya, dari 10 supplier terpilih, 7 supplier akan dipertahankan dan 3 supplier akan dievaluasi lebih lanjut. Dari pengolahan data menggunakan metode naive Bayes dan MPE, supplier Demaga Jaya motor (218,90), Ardendi Jaya Sentosa (217,90), Kumala Motor (213,08), Sinar Maju Motor (209,90),  Raissa  Jaya  Motor  (200,90),  Nias  Jaya  Motor  (198,18),  Ciruas  Jaya  Motor  (195,00).    memiliki  skor tertinggi.  Dalam  menyelesaikan  masalah  ini,  penting  untuk  mengambil  keputusan  yang  tepat.  Oleh  karena  itu, metode yang digunakan harus sesuai dengan permasalahan yang ada. Penelitian mendatang dapat menggabungkan, mengembangkan, atau membandingkan dengan algoritma lainnya. Hasil penelitian ini dapat menjadi referensi bagi Almayra Jaya Ban dalam mendukung keputusan perpanjangan kerjasama dengan supplier di masa mendatang dan mengurangi kemungkinan kesalahan dalam pengambilan keputusan.

## REFERENCES
[1]  F. Harahap, N. E. Saragih, E. T. Siregar, and H. Sariangsah, “Penerapan Data Mining Dengan Algoritma Naive Bayes Classifier Dalam Memprediksi Pembelian Cat,” J. Ilm. Inform., vol. 9, no. 1, pp. 19–23, 2021.
[2]  B. H. Alwi, Yupianti, and E. P. Rohmawan, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Pada Pendidikan Pelayanan Khusus (PK-PIK) SMA  LB Mutiara Bunda,”  J. Komput., vol. 1, no. 2, pp. 81–90, 2023.
[3]  T. Indarwati, “Teknik Pengambilan Keputusan pada Pemilihan Supplier : A Literature Review,” J. Penelit. dan Apl. Sist. Tek. Ind., vol. 14, no. 3, pp. 268–281, 2021, doi: 10.22441/pasti.2020.v14i3.005.
[4]  H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 8, no. 2, pp. 19–24, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[5]  B. H. A. Cakra and I. Baihaqi, “Pemilihan Supplier Berbasis Lingkungan: Studi Kasus pada PT. Warisan Eurindo,” J. Tek. ITS, vol. 9, no. 1, pp. 78–85, 2020, doi: 10.12962/j23373539.v9i1.50428.
[6]  Y.  Kartika,  K.  Komariah,  A.  Surip,  R.  Saputra,  and  I.  Ali,  “Implementasi  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk  Prediksi  Persediaan  Barang Rotan,” KOPERTIP  J. Ilm. Manaj. Inform. dan Komput., vol. 4, no. 1, pp. 33–40, 2022, doi: 10.32485/kopertip.v4i1.112.
[7]  R. Rusliyawati and R. Nuraini, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Vendor IT Menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE),” Insearch Inf. Syst. Res. J., vol. 2, no. 02, pp. 90–98, 2022, doi: 10.15548/isrj.v2i02.4382.
[8]  A. Hakim, Pemilihan Vendor dengan Teknik Multi Criteria Decision Making. Banyumas: PT. Pena Persada Kerta Utama, 2023.
[9]  G. H. Haloho, N. F. Saragih, and S. Manurung, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Menentukan Topik Skripsi, Dosen Pembimbing Beserta Dosen Pembanding Studi Kasus Fakultas Ilmu Komputer Universitas Methodist Indonesia,” J. Inf. Technol. Unimor, vol. 2, no. 2, pp. 36–40, 2022, doi: 10.32938/jitu.v2i2.2992.
[10] M. M. Effendi, M. Khamim, and E. Ermanto, “SIGMA-Jurnal Teknologi Pelita Bangsa Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Memprediksi  Kinerja  Supplier  Terbaik  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  (  Studi  PT.  Shin  Heung  Indonesia  ),”  J.  Teknol.  PELITA BANGSA, vol. 13, no. 2, pp. 119–124, 2022.
[11] P. Katemba and N. N. Neolak, “Penerapan Metode Perbandingan Exponensial (Mpe) Penentuan Penerimaan Beras Sejahtra (Rastra) Di Desa Tobu,” Elkom  J. Elektron. dan Komput., vol. 14, no. 2, pp. 339–349, 2021, doi: 10.51903/elkom.v14i2.530.
[12] R. Rachman and R. N. Handayani, “Klasifikasi Algoritma Naive Bayes Dalam Memprediksi Tingkat Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM,” J. Inform., vol. 8, no. 2, pp. 111–122, 2021, doi: 10.31294/ji.v8i2.10494.
[13] U. Juhardi, R. Toyib, A. Sayfrizal, and A. Kurdi, “Penerapan Metode Perbandingan EksponensialPada Penilaian Proses Belajar Mengajar di FakultasTeknik Universitas Muhammadiyah Bengkulu,”  J. Inform. UPGRIS, vol. 5, no. 2, pp. 182–187, 2019, [Online]. Available: http://journal.upgris.ac.id/index.php/JIU/article/view/4532%0Ahttps://journal.upgris.ac.id/index.php/JIU/article/download/4532/2926.
[14] Renaldy and D. S. D. Putra, “Aplikasi Prediksi Harga Ayam Dengan Metode Naives Bayes Pada Supplier Ayam Potong,” J. Algor, vol. 4, no. 2, pp. 141–148, 2023, [Online]. Available: http://repositori.buddhidharma.ac.id/id/eprint/1609.
[15] H. Asnal, Agustin, T. A. Fitri, and M. K. Anam, “Sistem Pendukung Keputusan Penunjukan Supplier Pengadaan Perangkat Kesehatan Pada Instalasi Farmasi RSUD Arifin Achmad Pekanbaru Dengan Metode Multifactor Evaluation Process,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 98–105, 2020, [Online]. Available: http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin.
[16] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Cv. Andi Offset, 2021.
[17] J. Kuswanto, Sistem Pendukung Keputusan. Mitra Cendekia Media, 2022.
[18] H. Susana, N. Suarna, F. Fathurrohman, and K. Kaslani, “Penerapan Model Klasifikasi Metode Naive Bayes Terhadap Penggunaan Akses Internet,” J. Ris. Sist. Inf. dan Teknol. Inf., vol. 4, no. 1, pp. 1–8, 2022, doi: 10.52005/jursistekni.v4i1.96.
[19] Kusrini, Emha, and T. Luthfi, Algoritma Data Mining. Yogyakarta: C.V Andi Offset, 2019.
[20] S. Teduh, C. Prianto, and N. Riza, Odol (One Desa One Product Unggulan Online) Penerapan Metode Naive Bayes Pada Pengembangan Aplikasi E-Commerce Menggunakan Codeigniter. Bandung: Informatics Engineering, 2020.
[21] F. P. Gusti A.P, E. Rimawati, and S. Tomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Pkh (Program Keluarga Harapan) Dengan Metode Perbandingan Eksponensial,” J. Ilm. SINUS, vol. 21, no. 1, pp. 51–60, 2023, doi: 10.30646/sinus.v21i1.681.
[22] M. T. Daulay and A. Sanny, Kewirausahaan dari Industry 4.0 Menuju Society 5.0. Cattleye Darmaya Fortuna, 2021.
[23] E. Sutinah, N. Agustina, and Martini, “Algoritma Naive Bayes untuk Prediksi Keberhasilan Mahasiswa pada Mata Kuliah Praktikum,” J. Tek. Inform. Unika ST. Thomas, vol. 08, no. 2, pp. 275–286, 2023.