JURNAL GAUSSIAN, Volume 12, Nomor 4, Tahun 2023, Halaman 477 - 486 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## KLASIFIKASI PENENTUAN LOKASI STRATEGIS OUTLET BANK SYARIAH INDONESIA DENGAN METODE NAÏVE BAYES CLASSIFIER
Navioer Rizal 1* , Mohamat Fatekurohman 2 , Dian Anggraeni 3 1,2,3 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Jember *e-mail : navioerr@gmail.com
DOI: 10.14710/J.GAUSS.12.4.477-486
Article Info: Received: 2022-03-23 Accepted: 2024-01-03 Available Online: 2024-04-01

## Keywords:
Classification; Locations; Naïve Bayes Classifier; Outlet; Strategic
Abstract: Today, the development of the banking sector occurs in the conventional  banking  sector  and  the  Islamic  banking  sector,  one  of which is developing Bank Syariah Indonesia. Bank Syariah Indonesia strives  to  develop  a  strategic  new  office  network  or  branch  outlet location  that  has  not  been  optimal.  This  research  aims  to  know  and analyze  the  model  and  determination  of  variable  importance  and  its effect on the strategic location classification of Bank Syariah Indonesia outlets  using  the  Naïve  Bayes  Classifier  method.  The  classification model of strategic location determination of offices or outlets obtained from  the  analysis  results  in  calculating  prior  probability  values  and conditional  probabilities.  The  results  of  the  model  evaluation  test indicator for the Naïve Bayes Classifier method showed an accuracy value of 94,12% and an AUC score of 0,9808. The model was able to classify 16 of the 17 data. The model produces the results of variables importance 6 recommendations variables of the 7 variables used in the study  it  is  location  in  office  area,  location  in  industrial  area, populations  density  of  the  area,  moslem  populations  of  the  area, distance from the security office, and distance from the market. The variable importance can be a consideration of Bank Syariah Indonesia optimizing indicators of the office location selection.

## 1. PENDAHULUAN
Bank  Syariah  Indonesia  adalah  contoh  utama  dari  pertumbuhan  industri  perbankan syariah,  yang  berkembang  seiring  dengan  perkembangan  lembaga  perbankan  di  seluruh dunia. Lokasi jaringan kantor baru atau outlet cabang yang strategis menjadi prioritas Bank Syariah Indonesia. Permasalahan yang dialami oleh Bank Syariah Indonesia sebagai hasil merger  tersebut  adalah  jaringan  kantor  atau outlet Bank  Syariah  Indonesia  saat  ini  masih belum optimal sebarannya di beberapa wilayah dibandingkan dengan kantor atau outlet bank konvensional.  Menurut  Kasmir  (2010),  karena  suatu  lokasi  merupakan  investasi  jangka panjang  bagi  bank  itu  sendiri,  banyak  karakteristik  yang  harus  dipertimbangkan  ketika menentukan  lokasi  strategis  suatu  bank,  termasuk  tingkat  efisiensi  lokasi  operasional. Menurut  Faturahman  (2018),  permasalahan  mengenai  penentuan  lokasi  strategis  untuk pendirian  suatu  kantor  atau outlet bank  cukup  kompleks  dengan  pertimbangan  beberapa variabel  keputusan  seperti  jarak  kantor  dengan  pusat  perdagangan,  pemerintahan,  kantor keamanan,  lokasi  kantor  berada  di  wilayah  industri,  dan  lokasi  kantor  berada  di  wilayah perkantoran.  Secara  alami,  faktor-faktor  ini  bisa  dikategorikan  untuk  memungkinkan analisis dalam pengambilan keputusan.
Model  klasifikasi  yang  dikembangkan  dan  dipakai  untuk  analisis  penentuan  lokasi, perlu  dilaksanakan  analisis  yang  lebih  lanjut  secara  sistematis  faktor  mana  yang  paling penting.  Teknik Naive  Bayes  Classifier merupakan  salah  satu  cara  untuk  mengatasi permasalahan  tersebut.  Hasil  studi  literatur  penelitian  terdahulu  membuktikan  keefektifan dan keefisienan metode Naive Bayes Classifier dalam melakukan proses klasifikasi variabel atau parameter sebagai dasar analisis pengambilan keputusan. Penelitian yang dilaksanakan
oleh Imandasari dkk (2019) menandakan akurasi sebanyak 78,95% dalam proses klasifikasi penentuan  lokasi  pembangunan  sumber  air  di  daerah  PDAM  Tirta  Lihou.  Wulandari  dan Iqbal (2021) juga  melihat  kelayakan situs promosi  dalam Penerimaan Peserta Didik Baru (PMB)  dan  menemukan  bahwa  metode Naive  Bayes  Classifier memiliki  akurasi  91,43 persen.  Investigasi  pendekatan Naive  Bayes  Classifier untuk  mengidentifikasi  kesesuaian rumah  sebelumnya  telah  dilaksanakan  oleh  Fithri  (2016).  Kajian  ini  memberikan  saran mengenai tiga faktor utama, antara lain keamanan, bebas banjir, dan harga hidup, dari tujuh karakteristik tambahan yang bisa dimanfaatkan masyarakat dalam memilih lokasi tinggal. Pendekatan Naive Bayes Classifier yang dikembangkan berdasarkan penelitian sebelumnya mampu  memecahkan  permasalahan  kategorisasi  data,  termasuk  kesulitan  dalam mengidentifikasi lokasi optimal untuk konstruksi bangunan.
Tujuan  utama  dari  riset  ini  adalah  memakai Naive  Bayes  Classifier untuk mengembangkan  model  klasifikasi  untuk  mengidentifikasi  penempatan  cabang  Bank Syariah Indonesia yang optimal. Model yang diperoleh akan dipakai sebagai proses prediksi kestrategisan lokasi kantor atau outlet Bank Syariah Indonesia. Riset ini juga bertujuan untuk mengetahui  dan  menganalisis  hasil  penentuan variable  importance serta  pengaruhnya terhadap klasifikasi lokasi strategis outlet Bank Syariah Indonesia memakai metode Naïve Bayes Classifier sehingga hasil dari model tersebut akan lebih interpretable dan bisa menjadi rekomendasi  untuk  pemilihan  indikator  yang  perlu  dioptimalkan  dalam  pemilihan  suatu kantor atau outlet Bank Syariah Indonesia .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Teknik mengantisipasi data yang tidak mempunyai pelabelan jelas kelompok awal atau kelas salah satunya dengan klasifikasi, klasifikasi adalah proses pengembangan model dan fungsi  yang  dipakai  untuk  mengkarakterisasi  atau  membedakan  data  dalam  berbagai kelompok. Klasifikasi pada suatu data secara umum terdiri dari dua proses. Proses pertama akan  dilaksanakan  pembangunan  atau  pembentukan  model  klasifikasi  berdasarkan  data sebelumnya.  Proses  kedua  dalam  klasifikasi  adalah  menentukan  akurasi  dari  model klasifikasi  yang  dilaksanakan  apakah  layak  untuk  diterapkan  pada  data  tersebut  ataupun untuk data baru. Berikut adalah beberapa contoh algoritma metode proses klasifikasi yang sering  dilaksanakan  seperti Naïve  Bayes  Classiﬁers  /  Bayesian  Classifiers , Decision/ Classification  Trees , Neural  Networks ,  Algoritma  Genetika, Rough  Sets , K-Nearest Neighbor ,  Metode Rule  Based , Memory  Based  Reasoning ,  dan Support  Vector  Machines (SVM) (Han, 2011).
Teknik  klasifikasi  berdasarkan  data  mining  salah  satunya  termasuk Naive  Bayes Classifier . Teknik klasifikasi Naïve Bayes Classiﬁer ini memakai konsep penggabungan dari Teorema  Bayes  dengan  konsep Naïf .  Konsep  metode  ini  bisa  disebut  sebagai class- conditional  independent untuk  penyederhanaan  perhitungan  yang  nantinya  akan  terlibat dalam  proses  klasifikasi.  Konsep  Teorema  Bayes  sebagai  dasar  dalam  metode  ini  bisa dirumuskan sebagai berikut.

## 𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻) ∙ 𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋)
( 1 )
keterangan:
𝑋 :  Data dengan Kelas yang belum diketahui
𝐻 :  Hipotesis data 𝑋 adalah suatu kelas spesifik
𝑃(𝐻|𝑋) :  Probabilitas hipotesis data 𝐻 berdasarkan kondisi 𝑋 ( Posteriori Probability ) 𝑃(𝐻) :  Probabilitas hipotesis 𝐻 ( Prior Probability )
𝑃(𝑋|𝐻) :  Probabilitas 𝑋 berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝐻 𝑃(𝑋) :  Probabilitas 𝑋
Persamaan  (1)  merupakan  bentuk  umum  Teorema  Bayes  untuk  menentukan probabilitas  munculnya  suatu  kejadian  bersyarat  yang  dipengaruhi  oleh  kejadian  lainnya yang  saling  memengaruhi  satu  sama  lain.  Teorema  Bayes  tersebut  selanjutnya  akan disesuaikan  dengan  konsep  klasifikasi  memakai  algoritma Naïve Bayes Classiﬁer dengan diberikan sejumlah petunjuk untuk menentukan kelas yang cocok bagi suatu data. Berikut adalah bentuk proses penyesuaian rumus metode Naïve Bayes Classiﬁer dengan Teorema Bayes.
𝑃(𝐶|𝐹 1 ⋯ 𝐹 𝑛 ) = 𝑃(𝐶) ∙ 𝑃(𝐹 1 ⋯ 𝐹 𝑛 |𝐶) 𝑃(𝐹 1 ⋯ 𝐹 𝑛 ) ( 2 )
Menurut Saleh (2015), bahwa jika 𝐶 merupakan suatu kelas spesifik dalam suatu data sedangkan 𝐹 1 ⋯ 𝐹 𝑛 merupakan parameter atau karakteristik petunjuk klasifikasi suatu data ke  dalam  kelas  spesifik  tertentu  tersebut,  maka  selanjutnya  bisa  dijelaskan  bahwa 𝑃(𝐶|𝐹 1 ⋯ 𝐹 𝑛 ) sebagai probabilitas posterior atau peluang munculnya suatu karakteristik atau parameter  tertentu  dalam  kelas 𝐶 .  Metode Naïve  Bayes  Classifier memakai  suatu  asumsi yang mengakibatkan masing- masing syarat atau parameter 𝐹 1 ⋯ 𝐹 𝑛 saling bebas satu sama lain  yaitu  asumsi naif .  Berdasarkan  penerapan  asumsi Naïf ini  maka  Persamaan  (2)  akan lebih disederhanakan lagi menjadi :
𝑃(𝐶|𝐹 1 ⋯ 𝐹 𝑛 ) = 𝑃(𝐶) ∙ ∏ 𝑃( 𝑛 𝑖=1 𝐹 𝑖 |𝐶) ( 3 )
Prosedur  klasifikasi  teknik  ini  didasarkan  pada  model  teorema  Naive  Bayes  yang diwakili oleh Persamaan (3). Data X diprediksi termasuk dalam kelas C_i oleh Naive Bayes Classifier jika dan hanya jika memenuhi kriteria yang ditetapkan oleh Han (2011).
𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 ) ∙ 𝑃(𝐶 𝑖 ) > 𝑃(𝑋|𝐶 𝑗 ) ∙ 𝑃(𝐶 𝑗 ) untuk 1 ≤ 𝑗 ≤ 𝑚, 𝑗 ≠ 𝑖 ( 4 )
dengan  kata  lain  prediksi 𝑋 akan  termasuk  ke  dalam  kelas 𝐶 𝑖 jika  nilai 𝑃(𝑋|𝐶 𝑖 ) ∙ 𝑃(𝐶 𝑖 ) bernilai maksimum.
Proses klasifikasi setelah dilaksanakan penentuan model klasifikasi dilanjutkan dengan proses  evaluasi  performa  model.  Evaluasi  performa  model  bisa  dilaksanakan  dengan berbagai metode salah satunya adalah confusion matrix . Confusion matrix atau yang disebut juga  sebagai  matriks  kesalahan  adalah  suatu  bentuk  tata  letak  tabel  yang  menyajikan visualisasi dari kinerja suatu algoritma. Tata letak setiap tabel berupa kolom dalam matriks ini  akan  mewakili  kondisi  kelas  yang  diprediksi,  sedangkan  baris  mewakili  kondisi sebaliknya yaitu kondisi kelas sebenarnya dari suatu data. Tabel confusion matrix sebagai metode evaluasi program bisa disajikan seperti pada Tabel 1 yang dituliskan untuk data yang terdiri dari dua kelas yaitu kelas positif dan negatif (Bramer, 2007)
Tabel 1. Confusion matrix True Condition Predicted Condition Positive Negative Positive True Positive False Negative Negative False Positive True Negative
Tabel confusion matrix memakai beberapa record istilah seperti True Positive yang merupakan data jumlah record positif yang diklasifikasi sebagai positif. False Positive ialah data jumlah record negatif yang diklasifikasikan sebagai positif, False Negative ialah data jumlah record positif yang diklasifikasikan sebagai negatif, dan True Negative data jumlah record negatif  yang  diklasifikasikan  negatif.  Evaluasi  performa  model  akan  memakai beberapa  indikator.  Indikator  yang akan  dipakai  untuk  evalusi  performa  model ini adalah akurasi  dan precision .  Akurasi  akan  menandakan  persentase  hasil  klasifikasi  data  secara benar dan tepat memakai algoritma tersebut atau kedekatan kondisi aktual dengan kondisi hasil  prediksi. Precision menandakan  persentase  data  prediksi  benar  positif  dengan keseluruhan  data  prediksi  positif  atau  menandakan  derajat  reliabilitas  model  dalam memberikan  prediksi  positif.  Menurut  Abdurrohman  (2018), precision akan  baik  dipakai jika  model  bisa  membedakan  antara  kondisi  aktual  negatif  dengan  aktual  positif  serta menghindari  terjadinya  kondisi false  positive yang  besar.  Perhitungan  nilai  akurasi  dan precision bisa  dilaksanakan  dengan  memakai  Persamaan  (5)  dan  Persamaan  (6)  sebagai berikut.
Akurasi = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑃+𝑁 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁
( 5 )
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 ( 6 )
Ada  dua  macam  faktor  yang  berperan  dalam  penelitian  ini:  variabel  independen  dan variabel dependen. Setiap variabel yang dipertimbangkan dalam riset ini dijelaskan secara rinci di bawah ini.
a. Variabel bebas atau independen
Suatu  variabel  yang  menyebabkan  atau  memberikan  kontribusi  terhadap  perubahan variabel lain, dapat diartikan bahwa variabel tersebut adalah variabel bebas atau independen. Beberapa variabel independen yang dipakai dalam penelitian ini, antara lain:
1. Populasi penduduk (Ribu) Istilah  "populasi"  mengacu  pada  jumlah  total  orang  yang  tinggal  di  suatu  tempat tertentu pada saat tertentu. Variabel ini akan menjadi indikator wilayah tempat pendirian lokasi  menjadi  strategis  untuk  mengembangkan  dan  menawarkan  produk-produk perbankan dalam menjangkau nasabah maupun calon nasabah yang lebih banyak di suatu wilayah. Data dalam variabel ini akan melihat jumlah populasi penduduk daerah tersebut berdasarkan data publikasi Badan Pusat Statistik wilayah atau daerah terkait.
2. Jumlah penduduk beragama islam (Ribu)
Jumlah penduduk beragama islam di suatu wilayah akan menjadi salah satu parameter atau indikator pengambilan keputusan kali ini. Masyarakat beragama islam menjadi salah satu  segmen  penting  dalam  pengembangan  segmentasi  Bank  Syariah  Indonesia  dalam memasarkan produk- produk perbankannya. Data dalam variabel ini akan melihat jumlah penduduk beragama islam berdasarkan data publikasi Badan Pusat Statistik wilayah atau daerah terkait.
3. Jarak outlet dengan pusat perdagangan atau pasar ( 𝑘𝑚 ) Variabel lokasi outlet bank saat ini banyak disesuaikan dengan jarak yang tidak begitu jauh  dari  pusat  perdagangan  seperti  pasar.  Data  dalam  variabel  ini  akan  diukur  jarak terdekat antara outlet dengan pusat perdagangan atau pasar di wilayah tersebut.
4. Jarak outlet dengan pusat pemerintahan ( 𝑘𝑚 )
Data  dalam  variabel  ini  akan  diukur  jarak  terdekat  antara  outlet  dengan  pusat pemerintahaan di wilayah tersebut seperti kantor kecamatan, kantor kabupaten, dan lain sebagainya. variabel ini didasarkan oleh salah satu segmen nasabah yang akan dijangkau oleh Bank Syariah Indonesia adalah Pegawai Pemerintahan berstatus ASN atau Aparatur Sipil Negara.

## 5. Lokasi kawasan industri
Data dalam variabel ini akan dilaksanakan pengecekan total jumlah industri mulai dari mikro, kecil, menengah, dan besar yang terbisa di cakupan wilayah lokasi outlet Bank Syariah Indonesia tersebut.
6. Lokasi kawasan perkantoran
Data  dalam  variabel  ini  akan  dilaksanakan  pengecekan  total  jumlah  kantor  atau perusahaan milik perorangan,  swasta, maupun  negara yang terbisa di  cakupan wilayah lokasi outlet Bank Syariah Indonesia tersebut.
7. Jarak outlet dengan kantor keamanan ( 𝑘𝑚 )
Data  dalam  variabel  ini  akan  diukur  jarak  terdekat  antara outlet dengan  kantor keamanan  di  wilayah  tersebut.  Variabel  letak  lokasi  yang  berdekatan  dengan  kantor keamanan seperti kantor polisi ataupun lainya akan memberikan kenyamanan dalam hal keamanan  kepada  para  nasabah  ketika  melakukan  transaksi  melalui  kantor  atau  outlet bank tersebut.

## b. Variabel terikat atau dependen
Variabel terikat atau variabel dependen adalah variabel yang dipengaruhi atau diprediksi oleh suatu variabel bebas atau variabel independen . Variabel dependen riset ini adalah proses klasifikasi  kantor  cabang  Bank  Syariah  Indonesia.  Dalam  riset  ini  simbol  variabel  terikat yang mewakili pilihan lokasi outlet cabang Bank Syariah Indonesia adalah (Y).

## 3. METODE PENELITIAN
Riset ini memanfaatkan informasi dari 58 cabang atau kantor Bank yang berbeda di kota Jember, Bondowoso, Situbondo, dan Banyuwangi, serta kota Lumajang, Malang, Pasuruan, dan  Probolinggo,  yang  semuanya  bisa  ditemukan  di  situs  resmi  Bank.  Hukum  Syariah  di Indonesia. Informasi sekunder dan primer akan dipakai untuk mengisi kesenjangan dalam penelitian ini. Kabupaten atau Kota dalam Angka Badan Pusat Statistik Tahun 2021 menjadi sumber  data  sekunder  variabel  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini,  antara  lain  populasi penduduk  di  wilayah  tersebut  (X 1 )  dan  jumlah  penduduk  beragama  Islam  (X 2 ).  Jarak  ke pasar atau pusat perdagangan (X 3 ), posisi pusat pemerintahan (X 4 ), lokasi kawasan industri (X 5 ),  lokasi  kawasan  perkantoran  (X 6 ),  dan  jarak  ke  kantor  keamanan  (X 7 )  merupakan variabel  data  utama.  yang  diperoleh  melalui  pengukuran  jarak  terdekat  dalam  satuan kilometer antara lokasi kantor atau outlet dengan lokasi tempat berdasarkan variabel yang dibutuhkan  melalui  citra  peta  digital Google  Maps .  Data  dari  masing-masing  variabel penelitian  akan  dikategorikan  untuk  proses  analisis  data  dan  proses  pelabelan  kelas  awal dalam klasifikasi. Indikator dan bobot dalam proses pengkategorian riset ini disajikan dalam Tabel 2 sebagai berikut.
Variabel Kategori Indikator Bobot Kategori Populasi Penduduk (𝑋 1 ) Tinggi > 100.000 orang 1 Rendah ≤ 100.000 orang 0 Jumlah penduduk beragama Islam (𝑋 2 ) Tinggi > 100.000 orang 1 Rendah ≤ 100.000 orang 0 Jarak outlet dengan pusat perdagangan atau pasar (𝑋 3 ) Dekat ≤ 2 𝐾𝑚 1 Jauh > 2 𝐾𝑚 0 Jarak outlet dengan pusat pemerintahan (𝑋 4 ) Dekat ≤ 2 𝐾𝑚 1 Jauh > 2 𝐾𝑚 0 Lokasi kawasan Industri (𝑋 5 ) Lokasi Industri ≥ 10 Tempat Industri 1 Bukan Lokasi Industri < 10 Tempat Industri 0 Lokasi kawasan perkantoran (𝑋 6 ) Lokasi di wilayah perkantoran ≥ 10 Kantor 1 Bukan Lokasi wilayah perkantoran < 10 Kantor 0 Jarak outlet dengan kantor keamanan (𝑋 7 ) Dekat ≤ 2 𝐾𝑚 1 Jauh > 2 𝐾𝑚 0 Lokasi (𝑌) Strategis Total bobot ≥ 4 1 Tidak Strategis Total bobot < 4 0
Pengklasifikasi  dengan Naive  Bayes  Classifier akan  dipakai  untuk  mengkategorikan informasi  atau  data  yang  dikumpulkan  untuk  riset  ini.  Paket  perangkat  lunak  statistik  R- studio akan dipakai untuk analisis data. Data pelatihan bisa mencakup sebanyak 70% dari keseluruhan data, sedangkan data pengujian bisa mencakup sebanyak 30% dari total data. Prosedur analisis data dalam riset ini adalah sebagai berikut:
1) Proses pengumpulan data dari sumber data ke dalam Microsoft Excel .
2) Persiapan  data  yang  akan  dilaksanakan  pembobotan  kategori  pada  masing-masing parameter sesuai dengan skala pengkategorian data.
3) Data akan dibagi menjadi dua kelompok data yaitu data training sebagai data latih untuk membentuk  model  pada  data  dengan  jumlah  sebanyak  70%  dari  total  data.  Kelompok data  kedua  merupakan  data testing sebagai  data  uji  dari  model  yang  telah  dibentuk sebelumnya sebanyak 30% dari total jumlah data.
4) Proses akan dilanjutkan dengan pembentukan model klasifikasi pada data training dengan memakai metode Naïve Bayes Classiﬁers . Proses pembentukan model akan dilaksanakan dengan memakai bantuan program aplikasi R-studio.
5) Model  yang  telah  diperoleh  pada  tahapan  pengujian  dengan  data training akan dilanjutkan penentuan nilai k-fold terbaik untuk diterapkan pada k-fold cross validation . K-fold cross validation dipakai untuk meminimalkan kesalahan proses klasifikasi. Proses akan  menguji  dua  nilai k-fold yaitu 5-fold dan 10-fold untuk  selanjutnya  dipilih  nilai dengan rata-rata akurasi terbesar.
6) Proses evaluasi performa model pada data testing dilanjutkan dengan perhitungan tingkat akurasi data memakai confusion matrix . Proses dilaksanakan dengan memakai program aplikasi R-studio. Evaluasi model juga akan dilaksanakan dengan melihat kurva performa Receiver Operating Characteristic Curve (ROC) dengan indikator nilai Area Under the ROC Curve (AUC).
7) Hasil  proses  klasifikasi  penentuan  lokasi  kantor outlet Bank  Syariah  Indonesia selanjutnya  ditentukan  variabel  yang  memengaruhi  terhadap  proses  klasifikasi
berdasarkan  model  yang  diperoleh  dengan  memakai  fungsi varImp yang  telah  tersedia dalam program aplikasi R-studio.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Riset ini akan melakukan uji coba memakai 4 percobaan pengujian beberapa persentase pembagian  data.  Pengujian  dilaksanakan  untuk  memilih  persentase  pembagian  data  yang menghasilkan evaluasi model berupa nilai akurasi dan precision terbaik. Indikator evaluasi model  akan  ditetukan  dari  hasil confusion  matrix pengujian  pada  data training dan  data testing .  Hasil  pengujian  beberapa  persentase  pembagian  data  disajikan  dalam  Tabel  3 berikut.
Tabel 3. Hasil pengujian persentase data training dan data testing Data Training Data Testing Akurasi Data Training Akurasi Data Testing Precission Data Training Precission Data Testing 70% 30% 87,80% 94,12% 81,57% 92,86% 75% 25% 90,91% 85,71% 89,19% 84,62% 85% 15% 90% 87,5% 88,37% 85,71% 90% 10% 88,68% 80% 88,64% 80%
Hasil  pemilihan  persentase  pembagian  70%  data training dan  30%  data testing menghasilkan  nilai  indikator  akurasi  dan precision yang  cukup  baik  dan  konsisten  untuk meminimalkan  kondisi false  positive yang  dihindari  dalam  penelitian  ini.  Kondisi false positive akan dihindari dalam hasil penentuan lokasi strategis yaitu sebagai suatu kesalahan proses prediksi dari kelas data aktual lokasi tidak strategis namun menjadi kelas strategis. Hal  tersebut  tentunya  akan  menjadi  sebuah  bentuk  kesalahan  model  yang  nantinya  bisa mengganggu kegiatan  operasional  bank dalam  penerapannya untuk  menguji  kestrategisan suatu  lokasi.  Persentase  pembagian  data  70%  dan  30%  menghasilkan  nilai  akurasi  data training sebanyak 87,80% dan untuk data testing sebanyak 94,12%. Persentase pembagian data 70% dan 30% juga menghasilkan nilai precision data training sebanyak 81,57% dan untuk  data testing sebanyak  92,86%.  Kedua  indikator  tersebut  menghasilkan  nilai  yang terbaik  dibandingkan  dengan  persentase  pembagian  data  lain  dimana  terdapat  penurunan nilai akurasi dan precission saat pengujian pada data testing , hasil tersebut mengindikasikan terdapat beberpa kesalahan proses prediksi kelas yang terjadi dimana salah satunya adalah terjadinya kondisi false positive yang lebih banyak.
Model klasifikasi yang diperoleh dari analisis data training 70% pada riset ini adalah perhitungan  nilai  probabilitas prior dan conditional  probabilities .  Nilai  probabilitas prior dan conditional  probabilities ini  yang  akan  menjadi  dasar  perhitungan  nilai  probabilitas posterior dalam  memprediksi  kelas  suatu  data  berdasarkan  Persamaan  (3).  Hasil pengambilan  keputusan  pengklasifikasian  selanjutnya  didasarkan  pada  konsep pemaksimalan nilai probabilitas posterior .
Model  klasifikasi  yang  telah  diperoleh  selanjutnya  akan  dilaksanakan  proses  kedua dalam klasifikasi yaitu uji evaluasi performa model. Pengujian model yang diperoleh pada metode Naïve Bayes Classifier pada riset ini akan dilaksanakan dengan memakai data testing dari pembagian proporsi data sebanyak 30% dari total data. Data testing yang dipakai dalam pengujian  ini  berjumlah  17  data  dengan  pembagian  13  data  masuk  dalam  kelas  lokasi strategis dan 4 data untuk kelas lokasi tidak strategis. Pengujian uji evaluasi model pertama
akan  dilaksanakan  dengan  memakai  visualisasi  kinerja  algoritma Naïve  Bayes  Classifier berdasarkan  model  klasifikasi  yang  diperoleh  sebelumnya  untuk  data testing dengan memakai confusion  matrix dengan  pemilihan  nilai 𝑘 = 10 untuk  metode k-fold  cross validation untuk meminimalkan kesalahan klasifikasi. Hasil pengujian evaluasi model pada confusion matrix ditampilkan melalui Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Confusion matrix evaluasi model klasifikasi Kelas Data Aktual Kelas Data Prediksi Strategis Tidak Strategis Strategis 13 0 Tidak Strategis 1 3
Hasil confusion matrix pada Tabel 4 menandakan record data prediksi kelas lokasi kantor atau outlet Bank Syariah Indonesia memakai metode Naïve Bayes Classifier . Record data hasil prediksi kelas menandakan kondisi true positive sebanyak 13 data, false positive sebanyak 1 data, true negative sebanyak 3 data, dan tidak terdapat record data. Dari hasil record data pengujian evaluasi model selanjutnya bisa ditentukan indikator evaluasi model yaitu  akurasi, precision,  sensitivity, dan specificity .  Hasil  perhitungan  indikator  evaluasi model klasifikasi pada riset ini ditampilkan melalui Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Indikator uji evaluasi model klasifikasi Indikator Uji Evaluasi Model Nilai Akurasi 94,12% Precision 92,86%
Hasil  indikator  uji  evaluasi  model  pada  data testing untuk  metode Naïve  Bayes Classifier menandakan nilai akurasi proses klasifikasi sebanyak 94,12%, hasil menandakan bahwa sebanyak 16 data dari 17 data testing yang dipakai diklasifikasikan dengan benar. Hal ini  menandakan  metode Naïve  Bayes  Classifier ini  baik  dalam  melakukan  klasifikasi penentuan  lokasi  strategis  kantor  atau outlet Bank  Syariah  Indonesia.  Hasil  uji  evaluasi proses  klasifikasi  juga  menghasilkan  nilai precision sebanyak  92,86%,  yang  menandakan terdapat 1 kesalahan kelas prediksi kelas lokasi strategis.

## Gambar 1. Kurva ROC
Uji evaluasi metode berikutnya dilaksanakan dengan melihat performa Naïve Bayes Classifier untuk  melakukan  klasifikasi  dengan  memakai  kurva Receiver  Operating Characteristic  Curve (ROC)  dengan  indikator  nilai Area  Under  the  ROC  Curve (AUC). Kurva ROC akan merepresentasikan grafik performa proses klasifikasi yang dilaksanakan oleh metode Naïve Bayes Classifier pada penelitian ini. Menurut Gorunescu (2011), Nilai AUC yang semakin besar mendekati 1,00 akan menandakan performa yang baik dan kuat dari  proses  klasifikasi  yang  dilaksanakan.  Hasil  pengujian  performa  model  dengan  kurva ROC  pada  Gambar  1  menandakan  hasil  nilai  AUC  sebanyak  0,9808.  Hasil  nilai  AUC tersebut Menurut Gorunescu (2011) menandakan performa model klasifikasi dengan metode Naïve Bayes Classifier tersebut  tergolong ke dalam klasifikasi berperforma klasifikasi yang sangat baik.
Hasil  pengujian  evaluasi  performa  model  klasifikasi  pada  riset  ini  menandakan performa yang baik dalam melakukan klasifikasi. Proses akan dilanjutkan dengan penentuan variabel prediktor yang paling memengaruhi dalam proses dengan memakai konsep variable importance .  Konsep variable  importance ini  akan  melihat  variabel-variabel  mana  yang memengaruhi berdasarkan model dan pola-pola klasifikasi yang dilaksanakan oleh metode Naïve  Bayes  Classifier .  Penentuan variable  importance ini  dilaksanakan  untuk  membuat model  hasil  dari  metode Naïve  Bayes  Classifier ini  lebih interpretable untuk  dijelaskan kepada  pembaca.  Penentuan variabel  importance akan  menandakan  hierarki  dari  ketujuh variabel  bebas  yang  dijadikan  parameter  proses  klasifikasi  pada  penelitian  ini . Hasil penentuan variable importance ditampilkan pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Variable importance proses klasifikasi No. Variabel Importance 1. Lokasi Di Kawasan Perkantoran 100,00 2. Lokasi Di Kawasan Industri 87,80 3. Populasi Penduduk 82,93 4. Jumlah Penduduk Beragama Islam 46,34 5. Jarak Outlet Dengan Kantor Keamanan Terdekat 37,80 6. Jarak Outlet Dengan Pasar 12,80 7. Jarak Outlet dengan Pusat Pemerintahan 0,00
Hasil pada Tabel 6 menandakan bahwa enam variabel dari tujuh variabel bebas yang dipakai  sebagai  parameter  klasifikasi  mempunyai  pengaruh  dalam  menentukan  dan membedakan  kelas  suatu  data  berdasarkan  model  prediksi  yang  didapatkan  sebelumnya. Hasil  hierarki  variabel  paling  memengaruhi  dalam  penentuan  lokasi  strategis  kantor  atau outlet bisa  diurutkan  sebagai  lokasi  di  kawasan  perkantoran,  lokasi  di  kawasan  industri, populasi penduduk, jumlah penduduk beragama islam, jarak outlet dengan kantor keamanan terdekat, dan jarak outlet dengan pasar.

## 5. KESIMPULAN
Model klasifikasi penentuan lokasi strategis kantor atau outlet Bank Syariah Indonesia memakai  metode Naïve  Bayes  Classifier diperoleh  model  nilai  probabilitas prior dan conditional  probabilities ,  sebagai  dasar  proses  prediksi  kelas  kestrategisan  suatu  lokasi kantor  atau outlet Bank  Syariah  Indonesia.  Model  menunjukan  tingkat  akurasi  sebesar 94,12% dengan nilai AUC uji performa model sebanyak 0,9808 yang menandakan proses
klasifikasi yang dilaksanakan tergolong kedalam kategori sangat baik. Model yang diperoleh mampu mengklasifikasikan data penentuan lokasi strategis sebanyak 16 data dengan benar dari  total  17  data  yang  tersedia.  Model  menghasilkan  hasil variable  importance 6 rekomendasi  hierarki  variabel  paling  memengaruhi  dari  7  variabel  yang  dipakai  dalam penelitian.  Hasil  hierarki  variabel  paling  memengaruhi  dalam  penentuan  lokasi  strategis kantor atau outlet bisa diurutkan sebagai lokasi di kawasan perkantoran, lokasi di kawasan industri, populasi penduduk, jumlah penduduk beragama islam, jarak outlet dengan kantor keamanan  terdekat,  dan  jarak outlet dengan  pasar.  Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian menandakan  metode Naïve  Bayes  Classifier bisa  diterapkan  untuk  mengklasifikasi penentuan lokasi strategis kantor atau outlet Bank Syariah Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdurrohman, H.,  R. Dini.,  dan  A. P. Muharram. 2018.  Evaluasi  Performa Metode Deep Learning untuk  Klasifikasi  Citra  Lesi  Kulit The  HAM10000 . Prosiding  Seminar Nasional Instrumentasi, Kontrol dan Otomasi (SNIKO) . Desember 2019: 63-68.
Bramer, M. 2007. Principles of Data Mining . London : Springer.
Faturahman,  M.  D  dan  R.  Z.  Maliki.  2018.  Evaluasi  Kesesuaian  Lokasi  Bank  BRI  Di Wilayah Kantor Cabang Setiabudi Kota Bandung. Majalah Geografi Indonesia . 32(2) : 184 -197
Fithri,  D.  L.  2016.  Model Data  Mining Dalam  Penentuan  Kelayakan  Pemilihan  Tempat Tinggal Memakai Metode Naive Bayes . Jurnal Simetris . 7(2) : 725-730
Gorunescu,  F.  2011. Data  Mining  Concepts,  Models  and  Techniques .  Berlin  Heidelberg: Springer.
Han, J, M. Kamber, dan J. Pei. 2011. Data Mining Concept and Techniques . San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers.
Imandasari, T, dkk. 2019. Algoritma Naive Bayes Dalam Klasifikasi Lokasi Pembangunan Sumber  Air. Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Science  (SENARIS) . September 2019: 750-761.
Kasmir. 2010. Pemasaran Bank . Jakarta : Kencana.
Saleh,  A.  2015.  Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec Journal . 2(3): 207-217. Wulandari, S dan M. Iqbal. 2021. Analisis Kelayakan Lokasi Promosi Dalam Penerimaan Mahasiswa  Baru  (PMB)  Dengan  Algoritma Naïve  Bayes dan Decision  Tree C4.5. KILAT . 10(1) : 169-178.