## SATIN – Sains dan Teknologi Informasi
journal homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Menentukan Kualitas Pelayanan Maskapai Penerbangan Domestik Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes

## Nova Indriyani
STMIK Amik Riau novaindriyani1606@ gmail.com Edwar Ali STMIK Amik Riau edwarali@sar.ac.id Unang Rio STMIK Amik Riau unangrio@sar.ac.id Rahmaddeni STMIK Amik Riau rahmaddeni@sar.ac.id

## Abstract
The Pekanbaru Regional Directorate General of Civil Aviation has authority over all aspects related to  air  transportation  services  in  its  area.  Periodically and  continuously,  the  latest  data  is  needed  related  to the  standard  value  of  air  transport  service  user satisfaction,  through  the  public  perception  of  the airlines  they  use.  If  the  public  response  continues  to move  positively  all  the  time,  the  Pekanbaru  Regional Directorate General of Civil Aviation can improve the service quality standards of airline services to be able to face increasingly competitive competition. Therefore,  the  existence  of  a Decision  Support  System using  the  Naïve  Bayes  method  can  determine  the quality of domestic airline services as well as being the basis  for  decision  making  by  the  Directorate  General of Civil Aviation in improving the quality standards of airline dosetics in every airline service. There are four criteria for choosing airline quality, namely timeliness, ticket prices, service, and comfort, which are used as a measurement  standard  in  assessing  the  quality  of airline  services  for  each  airline.  Overall  data  will contribute  to  the  quality  of  air  flight  services  in Indonesia.  Data  in  this  system  has  35  items  data testing.  Based  on  the  ranking  results,  the  airline  that has  good  quality  is  Citilink  which  has  the  highest probability  value  of  5.67411158  compared  to  the others.
Keywords:  Decision  Support  System,  Naïve  Bayes, Airlines, Ranking

## Abstrak
Pihak Direktorat Jenderal Perhubungan Udara Regional  Pekanbaru  mempunyai  wewenang  terhadap
semua  aspek  terkait  dengan  layanan  angkutan  udara dalam kawasannya. Secara berkala dan terus menerus, diperlukankan  data  terbaru  terkait  nilai  standar kepuasan  pengguna  jasa  angkutan  udara,  melalui persepsi  masyarakat  terhadap  maskapai  penerbangan yang  digunakannya.  Apabila  tanggapan  masyarakat terus  bergerak  positif  sepanjang  waktu,  maka  pihak Direktorat  Jenderal  Perhubungan  Udara  Regional Pekanbaru  dapat  meningkatkan  standar  kualitas pelayanan  dari  jasa  maskapai  penerbangan  agar mampu menghadapi persaingan yang semakin kompetitif. Untuk itu, dengan adanya  Sistem Pendukung  Keputusan  menggunakan  metode  Naïve Bayes  ini  dapat  menentukan  kualitas  pelayanan maskapai  penerbangan  domestik  serta  menjadi  dasar pengambilan keputusan oleh pihak Direktorat Jenderal Perhubungan  Udara  dalam  meningkatkan  standar kualitas  maskapai  penerbangan  dosmetik  pada  setiap jasa  maskapai  penerbangan.  Ada  empat  kriteria pemilihan  kualitas  maskapai  penerbangan  yaitu ketepatan  waktu,  harga  tiket,  pelayanan,  dan kenyamanan  yang  dijadikan  sebagai  standar  ukur dalam  penilaian  kualitas  jasa  penerbangan  setiap maskapai.  Keseluruhan  data  akan  berkontribusi  pada standar  kualitas  layanan  penerbangan  udara  di Indonesia. Data dalam sistem ini memiliki 35 item data testing.  Berdasarkan  hasil  perangkingan,  maskapai yang  memiliki  kualitas  baik  adalah  Citilink  yang memperoleh  nilai  probabilitas  tertinggi  yaitu  sebesar 5,67411158 dibanding dengan yang lainnya.
Kata  Kunci  :  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Naïve Bayes, Maskapai Penerbangan, Perangkingan

## 1. Pendahuluan
Maskapai penerbangan merupakan suatu perusahaan  atau  sarana  transportasi  udara  yang dibutuhkan  banyak  masyarakat  agar  dapat  bepergian jauh  dengan  waktu  tempuh  perjalanan  yang  relatif lebih  singkat  (Yasid  &  Junaedi,  2019).  Setiap maskapai  memiliki  standar  kualitas  pelayanan  yang berbeda-beda. Semakin baik standar kualitas pelayanan maskapai yang dipilih akan meningkatkan minat calon penumpang maskapai penerbangan untuk menggunakan jasanya. Apabila minat calon penumpang  terus  meningkat  dari  waktu  ke  waktu, maka  pihak  Direktorat  Jenderal  Perhubungan  Udara Regional  Pekanbaru  dapat  meningkatkan  standar kualitas  pelayanan  dari  jasa  maskapai  penerbangan agar  mampu  menghadapi  persaingan  yang  semakin kompetitif.  Namun,  apabila  pelayanan  maskapai penerbangan  dinilai  buruk  akan  mengakibatkan menurunnya minat penumpang.
Pada  penelitian  ini  proses  penilaian  kualitas pelayanan maskapai penerbangan menggunakan 5 jenis maskapai,  di  antaranya:  Garuda  Indonesia,  Lion  Air, Air  Asia,  Batik  dan  Citilink.  Dalam  menentukan penilaian  kualitas  pelayanan  maskapai  penerbangan, berdasarkan  dari  4  kriteria  :  harga  tiket,  kenyamanan, pelayanan, dan ketepatan waktu. Beberapa teknik yang dapat  digunakan  dalam  menentukan  keputusan  yang terbaik  untuk  penilaian  kualitas  pelayanan  maskapai penerbangan salah satunya adalah dengan menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) (Rahayu  &  Sinaga,  2018).  Dalam  SPK,  solusi  yang diberikan  ditampilkan  sebagai  saran  dalam  bentuk peringkat. SPK dapat bekerja secara maksimal dengan menggunakan metode Naive Bayes (Zulfikar & Fahmi, 2019).
Berdasarkan survey pendahuluan yang dilakukan,  penelitian  ini  diarahkan  untuk  mengakses website(http://hubud.dephub.go.id/website/BandaraDet ail.ph?id    =42).  Salah  satu  fitur  yang  tersedia  pada website  tersebut  adalah  survey  kepuasan  pelanggan. Namun  konten  pada  fitur  tersebut  belum  tersedia. Selanjutnya penulis mencoba mengaplikasikan pengetahuan  yang  dimiliki  untuk  menyediakan  konten tersebut dalam bentuk tulisan ilmiah.

## 2. Landasan Teori
2.1   Naïve Bayes
Metode Bayes merupakan  metode  yang  baik didalam mesin pembelajaran berdasarkan data training, dengan  menggunakan  probabilitas  bersyarat  sebagai dasarnya.  Algoritma  mengunakan  teorema  Bayes  dan mengasumsikan  semua  atribut  independen  atau  tidak saling  ketergantungan  yang  diberikan  oleh  nilai  pada variabel  kelas(Saleh,  2015).  Keunggulan  utama  dalam penggunaan Metode Bayes adalah penyederhanaan dari
cara  klasik  yang  penuh  dengan  integral  untuk memperoleh model marginal (Hadi & Diana, 2019). Tahapan proses Naive Bayes :
1. Menghitung jumlah kelas / label
2. Menghitung Jumlah Kasus Per Kelas
3. Kalikan Semua Variable Kelas
4. Bandingkan Hasil Per Kelas Persamaan dari teorema bayes adalah :
(1) Keterangan dari persamaan (1) diatas yaitu: P (A| B) : probabilitas A dan B terjadi bersama-sama P (B| A) : probabilitas B dan A terjadi bersama-sama P (A) :  probabilitas kejadian A P (B)  :  probabilitas kejadian B

## 2.2   Data Training dan Data Testing
Pada  penelitian  pengambilan  sebuah  keputusan menggunakan NBC (Naïve Bayes Classifier) hal paling penting adalah data penelitian terdiri dari data latih dan data  uji  (Suryadi  &  Nurdiana,  2016).  Data  latih digunakan untuk melatih algoritma klasifikasi, kemudian  data  uji  ( Testing )  digunakan  untuk  menguji algoritma/model  yang  telah  dilatih(Saifudin,  2018). Hasil  dari  proses  training  akan  diambil  sebagai  acuan dalam proses testing(Aziziah & Kustanto, 2016)

## 3. Metodologi
Penelitian  ini  akan  dilakukan  untuk  mencari informasi  terkait  persepsi  penumpang  terhadap maskapai penerbangan domestik . Dalam penelitian ini menentukan kebutuhan data dapat ditentukan berdasarkan:
1. Sumber Data Sumber  data  penelitian  ini  diperoleh  dengan  cara melibatkan  sebanyak  500  penumpang  pesawat  yang pernah  menaiki  maskapai  penerbangan  domestik  yang dilakukan dengan mengisi Google Form . Google Form ini  disebarkan  melalui  media  sosial  pada  bulan  Maret 2020.  Data  yang  didapat  melalui Google  Form akan diolah  kembali  berdasarkan  umur.  Umur  yang  diolah pada data hanya umur diatas 17 tahun. Pada penelitian ini,  objek data rinci yang  terdiri dari 5 maskapai  yang telah  ditentukan.  Penelitian  ini  memiliki  beberapa kriteria  atau  variabel  berdasarkan  ketepatan  waktu, harga  tiket,  kenyamanan  dan  pelayanan  yang disediakan  oleh  maskapai.  Sumber  penelitian  ini memiliki  500  data training kemudian  melakukan  uji coba  dengan  menentukan  35  data testing yang  dipilih secara random dari data training . 2. Analisa Sistem Analisa  sistem  yang  dimaksud  meliputi  analisa yang  ingin  diusulkan  untuk  memperbaiki  kekurangan dari  sistem  yang  sedang  berjalan(Rahmaddeni,  Sajali, & Agustin, 2018).
3. Perancangan Sistem
Menentukan Kualitas Pelayanan Maskapai Penerbangan Domestik Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes
Perancangan  sistem  akan  menunjukkan  gambaran umum  sistem  serta  model  yang  akan  dibuat  karena sistem  yang  dibuat  akan  menghasilkan  sebuah perangkat  lunak  berorientasi  objek,  maka  perlu dilakukan  pemodelan  sistem  berdasarkan  objek-objek yang  digunakan.  Dalam  pemodelan  ini  penulis menggunakan Unified  Modeling  Language (UML). Pada  tahap  pemodelan  ataupun  desain  sistem  secara global/detail  akan  dirancang  sistem  berdasarkan kebutuhan  sistem  yang    dibuat.  Aktifitas  tersebut meliputi  pembuatan use  case  diagram , activity diagram dan class  diagram. Menurut (Sharon,  Ali,  & Asri,  2016) dengan  menggunakan  keempat  diagram tersebut, semua hal yang dibutuhkan dalam membangun sebuah aplikasi telah terakomodasi. 4. Implementasi Metode Pada Naïve  Bayes ,  proses  klasifikasi  memerlukan sejumlah  petunjuk  untuk  menentukan  kelas  apa  yang cocok  bagi  sampel  yang  dianalisis  tersebut.  Untuk menyelesaikan  metode Naïve  Bayes dibutuhkan  alur fikir  logis  yang  digambarkan  dalam  bentuk flowchart . Selengkapnya tentang mekanisme operasional dari alur fikir  yang  dimaksudkan,  dapat  dilihat  pada  Gambar  1 berikut ini.

## Gambar 1. Flowchart Metode Naïve Bayes

## 4. Hasil dan Pembahasan
Berikut adalah hasil dan pembahasan mengenai implemtasi  metode  dan  sistem  untuk  menentukan kualitas pelayanan maskapai domestik.
Langkah-Langkah Metode Naïve Bayes:
1. Variabel dan Himpunan Data  variabel  dan  himpunan  pemilihan  maskapai penerbangan  yang  ingin  ditentukan  dapat  dilihat  pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Variabel dan Himpunan Kode Nama Kriteria Himpunan K1 Ketepatan Waktu Ontime Delay Dimajukan K2 Harga Tiket Mahal Murah Sedang K3 Kenyamanan Bagus Buruk Standar K4 Pelayanan Buruk Ramah Standar
Pada  Tabel  1  di  atas  terdapat  4  (empat)  kriteria  yang dijadikan sebagai variabel yaitu ketepatan waktu (K1), harga  tiket  (K2),  kenyamanan  (K3)  dan  pelayanan (K4). Selanjutnya masing-masing kriteria didekomposisi  lagi  menjadi  kelompok  himpunan masing-masing.  Sedangkan  untuk  pemilihan  maskapai penerbangan dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini.

## Tabel 2. Maskapai
Kode Nama Maskapai M1 Garuda Indonesia M2 Lion Air M3 Air Asia M4 Batik M5 Citilink Pada  Tabel  2  di  atas  terdapat  nama-nama  maskapai yang  masing-masingnya  direpresentasi  dengan  kode M1,M2,M3,M4 dan M5.
2. Data Testing Data testing merupakan  data  uji  klasifikasi pemilihan  maskapai  domestik  yang  ingin  dipilih berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ada.  Data testing dalam  penelitian  ini  meliputi  Maskapai  Garuda Indonesia,  Maskapai  Lion  Air,  Maskapai  Air  Asia, Maskapai  Batik,  dan  Maskapai  Citilink.  Data testing didapat  secara  acak  pada  data training dari  persepsi masyarakat  terhadap  maskapai,  dapat  dilihat  pada Tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Data Testing No Maskapai K1 K2 K3 K4 1 Garuda Indonesia Ontime Mahal Bagus Ramah 2 Lion Air Delay Murah Standar Standar 3 Lion Air Delay Sedang Standar Standar 4 Citilink Ontime Sedang Bagus Ramah 5 Citilink Delay Murah Standar Standar 6 Lion Air Ontime Sedang Bagus Ramah 7 Lion Air Ontime Mahal Bagus Ramah 8 Citilink Ontime Sedang Bagus Ramah 9 Citilink Delay Sedang Buruk Standar 10 Lion Air Ontime Sedang Bagus Ramah 11 Garuda Indonesia Delay Sedang Standar Ramah 12 Batik Ontime Sedang Standar Standar 13 Lion Air Delay Sedang Standar Standar 14 Garuda Indonesia Ontime Mahal Bagus Standar 15 Citilink Ontime Sedang Standar Standar
16 Lion Air Delay Murah Standar Standar 17 Lion Air Delay Sedang Standar Ramah 18 Citilink Ontime Sedang Bagus Ramah 19 Garuda Indonesia Ontime Mahal Bagus Ramah 20 Lion Air Delay Murah Standar Ramah 21 Air Asia Ontime Murah Standar Standar 22 Garuda Indonesia Ontime Mahal Bagus Ramah 23 Batik Ontime Murah Bagus Ramah 24 Batik Ontime Sedang Bagus Standar 25 Citilink Ontime Sedang Standar Standar 26 Lion Air Ontime Sedang Standar Standar 27 Citilink Ontime Murah Standar Ramah 28 Garuda Indonesia Ontime Mahal Bagus Ramah 29 Citilink Delay Murah Standar Standar 30 Garuda Indonesia Ontime Sedang Bagus Ramah 31 Air Asia Ontime Sedang Standar Ramah 32 Citilink Ontime Sedang Bagus Standar 33 Citilink Ontime Sedang Bagus Standar 34 Garuda Indonesia Ontime Mahal Standar Standar 35 Citilink Ontime Murah Standar Ramah
Pada  Tabel  3  terdapat  35  data testing berdasarkan persepsi  masyarakat  dipilih  berdasarkan  kriteria- kriteria yang ada.
3.   Menentukan probabilitas variabel terhadap kategori.  Dari  data testing pada  Tabel  2,  ditentukan nilai  probabilitas  dari  tiap-tiap  variabel  kedalam kategori, yaitu :
a)   Probabilitas  ketepatan  waktu  (K1)  pada  setiap kategori maskapai.
Perhitungan probabilitas ketepatan waktu dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini.
Tabel 4. Probabilitas Ketepatan Waktu Himpun- an Jumlah Kategori Ketepatan Waktu Probabilitas Kategori Ketepatan Waktu M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 Delay 1 6 0  0 3 0, 1 0,6 0 0 0,3 Ontime 7 4 2  3 9
0, 2 8 0,1 6 0,0 8 0, 1 2 0,3 6
Penjelasan  dari  Tabel  4  apabila  diolah  dengan menggunakan formula adalah sebagai berikut:
Jumlah Ketepatan Waktu Delay M1   = Jumlah Semua Ketepatan Waktu
= 1 / 10 = 0,1
Jumlah Ketepatan Waktu Ontime
= Jumlah Semua Ketepatan Waktu
= 7 / 25 = 0,28
Jumlah Ketepatan Waktu Delay M2  = Jumlah Semua Ketepatan Waktu
= 6 / 10 = 0,6
Jumlah Ketepatan Waktu Ontime =
Jumlah Semua Ketepatan Waktu
= 4 / 25 = 0,16
Jumlah Ketepatan Waktu Delay
M3   = Jumlah Semua Ketepatan Waktu
= 0 / 10 = 0
Jumlah Ketepatan Waktu Ontime
= Jumlah Semua Ketepatan Waktu
= 2 / 25 = 0,08
Jumlah Ketepatan Waktu Delay
M4   =
Jumlah Semua Ketepatan Waktu
= 0 / 10 = 0
Jumlah Ketepatan Waktu Ontime
= Jumlah Semua Ketepatan Waktu
= 3 / 25 = 0,12
Jumlah Ketepatan Waktu Delay
M5   = Jumlah Semua Ketepatan Waktu
= 3 / 10 = 0,3
Jumlah Ketepatan Waktu Ontime
= Jumlah Semua Ketepatan Waktu
= 9 / 25 = 0,36
Himpunan dimajukan dalam jumlah kategori ketepatan waktu  tidak  ada  dikarenakan  pada  data testing tidak adanya persepsi masyarakat terhadap waktu dimajukan pada  saat  menaiki  maskapai  penerbangan  domestik. Jadi, hasil pada himpunan dimajukan 0 dan tidak perlu ditulis.
b)   Probabilitas harga tiket pada setiap kategori jenis maskapai
Perhitungan  probabilitas  harga  tiket  dapat  dilihat pada Tabel 5 berikut ini :

## Tabel 5. Probabilitas Harga Tiket
Himpun- an Jumlah Kategori Harga Tiket Probabilitas Kategori Harga Tiket M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 Mahal 6 1  0  0 0 0, 86 0, 14 0 0 0 Murah 0 3  1  1 4 0 0, 33 0, 11 0, 11 0, 44 Sedang 2 6  1  2 8 0, 11 0, 32 0, 05 0, 11 0, 42
Penjelasan  dari  Tabel  5  apabila  diolah  dengan menggunakan formula yang telah ditentukan, maka:
Jumlah Harga Tiket Mahal M1   = Jumlah Semua Harga Tiket
= 6 / 7 = 0,86
Jumlah Harga Tiket Murah
= Jumlah Semua Harga Tiket
Menentukan Kualitas Pelayanan Maskapai Penerbangan Domestik Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes
= 0 / 9 = 0 Jumlah Harga Tiket Sedang = Jumlah Semua Harga Tiket = 2 / 19 = 0,11
Jumlah Harga Tiket Mahal M2   =
Jumlah Semua Harga Tiket
= 1 / 7 = 0,14 Jumlah Harga Tiket Murah
= Jumlah Semua Harga Tiket
= 3 / 9 = 0,33 Jumlah Harga Tiket Sedang
=
Jumlah Semua Harga Tiket
= 6 / 19 = 0,32
Jumlah Harga Tiket Mahal
M3   =
Jumlah Semua Harga Tiket
= 0 / 7 = 0 Jumlah Harga Tiket Murah
= Jumlah Semua Harga Tiket
= 1 / 9 = 0,11
Jumlah Harga Tiket Sedang
= Jumlah Semua Harga Tiket
= 1 / 19 = 0,05
Jumlah Harga Tiket Mahal
M4   =
Jumlah Semua Harga Tiket
= 0 / 7 = 0 Jumlah Harga Tiket Murah
= Jumlah Semua Harga Tiket
= 1 / 9 = 0,11 Jumlah Harga Tiket Sedang
=
Jumlah Semua Harga Tiket
= 2 / 19 = 0,11
Jumlah Harga Tiket Mahal M5   = Jumlah Semua Harga Tiket
= 0 / 7 = 0 Jumlah Harga Tiket Murah
= Jumlah Semua Harga Tiket
= 4 / 9 = 0,44 Jumlah Harga Tiket Sedang
= Jumlah Semua Harga Tiket
= 8 / 19 = 0,42
c)   Probabilitas  kenyamanan  pada  setiap  kategori jenis Maskapai
Perhitungan probabilitas kenyamanan pengguna maskapai  penerbangan  dapat  dilihat  pada  Tabel  6 berikut ini.
Tabel 6. Probabilitas Kenyamanan
Himpun- an Jumlah Kategori Kenyamanan Probabilitas Kategori Kenyamanan M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 Bagus 6  3  0  2 5 0, 38 0, 19 0 0, 13 0, 31 Buruk 0  0  0  0 1 0 0 0 0 1 Standar 2  7  2  1 6 0, 11 0, 39 0, 11 0, 06 0, 33
Penjelasan  dari  Tabel  6  apabila  diolah  dengan menggunakan formula seperti berikut ini.
Jumlah Kenyamanan Bagus M1  =
Jumlah Semua Kategori Kenyamanan
= 6 / 16 = 0,38
Jumlah Kenyamanan Buruk
= Jumlah Semua Kategori Kenyaman
= 0 / 1 = 0 Jumlah Kenyamanan Standar = Jumlah Semua Kategori Kenyamanan
= 2 / 18 = 0,11 Jumlah Kenyamanan Bagus M2  = Jumlah Semua Kategori Kenyamanan
= 3 / 16 = 0,19 Jumlah Kenyamanan Buruk =
Jumlah Semua Kategori Kenyaman
= 0 / 1 = 0 Jumlah Kenyamanan Standar = Jumlah Semua Kategori Kenyamanan
= 7 / 18 = 0,39 Jumlah Kenyamanan Bagus M3  = Jumlah Semua Kategori Kenyamanan = 0 / 16 = 0 Jumlah Kenyamanan Buruk = Jumlah Semua Kategori Kenyaman = 0 / 1 = 0 Jumlah Kenyamanan Standar = Jumlah Semua Kategori Kenyamanan
= 2 / 18 = 0,11 Jumlah Kenyamanan Bagus
M4  =
Jumlah Semua Kategori Kenyamanan
= 2 / 16 = 0,13 Jumlah Kenyamanan Buruk = Jumlah Semua Kategori Kenyaman = 0 / 1 = 0 Jumlah Kenyamanan Standar = Jumlah Semua Kategori Kenyamanan
= 1 / 18 = 0,06 Jumlah Kenyamanan Bagus
M5  = Jumlah Semua Kategori Kenyamanan = 5 / 16 = 0,31 Jumlah Kenyamanan Buruk
=
Jumlah Semua Kategori Kenyaman
= 1 / 1= 1
Jumlah Kenyamanan Standar
=
Jumlah Semua Kategori Kenyamanan
= 6 / 18 = 0,33
d)   Probabilitas  pelayanan  pada  setiap  kategori  jenis Maskapai
Perhitungan  probabilitas  pelayanan  maskapai penerbangan dapat dilihat pada Tabel 7 berikut ini:
Tabel 7. Probabilitas Pelayanan Himpun- an Jumlah Kategori Pelayanan Probabilitas Kategori Pelayanan M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 M 1 M 2 M 3 M 4 M 5 Ramah 5  6  1  1 5 0, 33 0, 28 0, 06 0, 06 0, 28 Standar 2  5  1  2 7 0, 12 0, 29 0, 06 0, 12 0, 41
Penjelasan  dari  Tabel  7  apabila  data  di  dalamnya diolah  dengan  menggunakan  formula  seperti  berikut ini.
Jumlah Pelayanan Ramah
M1  =
Jumlah Semua Kategori Pelayanan
= 6 / 18 = 0,33
Jumlah Pelayanan Standar
= Jumlah Semua Kategori Pelayanan
= 2 / 17 = 0,12
Jumlah Pelayanan Ramah
M2  = Jumlah Semua Kategori Pelayanan
= 5 / 18 = 0,28
Jumlah Pelayanan Standar
= Jumlah Semua Kategori Pelayanan
= 5 / 17 = 0,29
Jumlah Pelayanan Ramah
M3  = Jumlah Semua Kategori Pelayanan
= 1 / 18 = 0,06
Jumlah Pelayanan Standar
= Jumlah Semua Kategori Pelayanan
= 1 / 17 = 0,06
Jumlah Pelayanan Ramah
M4  =
Jumlah Semua Kategori Pelayanan
= 1 / 18 = 0,06
Jumlah Pelayanan Standar
= Jumlah Semua Kategori Pelayanan
= 2 / 17 = 0,12 Jumlah Pelayanan Ramah
M5  = Jumlah Semua Kategori Pelayanan
= 5 / 18 = 0,28 Jumlah Pelayanan Standar
=
Jumlah Semua Kategori Pelayanan
= 7 / 17 = 0,41
Himpunan  buruk  dalam  jumlah  kategori  pelayanan tidak  ada  dikarenakan  pada  data testing tidak  adanya persepsi  masyarakat  terhadap  pelayanan  buruk  pada saat  menaiki  maskapai  penerbangan  domestik.  Jadi, hasil pada himpunan buruk 0 dan tidak perlu ditulis. e)   Probabilitas  untuk  semua  kategori  pada  jenis Maskapai Perhitungan  probabilitas  maskapai  penerbangan dapat dilihat pada Tabel 8 berikut ini.

## Tabel 8. Probabilitas Maskapai Penerbangan
Himpun- an Jumlah Kriteria Maskapai Penerbangan M1 M2 M3 M4 M5 Jumlah 8/35 10/35 2/35 3/35 12/35
Penjelasan  dari  Tabel 8    apabila  data  yang  didapatkan diolah  dengan  menggunakan  formula  seperti  berikut ini.
Jumlah Maskapai M1 M1  =
Jumlah Keseluruhan Jenis Maskapai
= 8 / 35 = 0,23 Jumlah Maskapai M2
M2  = Jumlah Keseluruhan Jenis Maskapai
= 10 / 35 = 0,29
Jumlah Maskapai M3
M3  = Jumlah Keseluruhan Jenis Maskapai
= 2 / 35 = 0,06
Jumlah Maskapai M4
M4  =
Jumlah Keseluruhan Jenis Maskapai
= 3 / 35 = 0,09
Jumlah Maskapai M5
M5  =
Jumlah Keseluruhan Jenis Maskapai
= 12 / 35 = 0,34
Dalam pengguna menginputkan data kriteria maskapai penerbangan dengan kriteria sebagai berikut : a. Ketepatan Waktu : Ontime b. Harga Tiket : Murah c. Kenyamanan : Bagus d. Pelayanan : Ramah 4. Mencari Likelihood
Berikut ini merupakan perhitungan Likelihood . Likelihood   M1  = 0,28*0*0,38*0,33*0,23 = 0
Menentukan Kualitas Pelayanan Maskapai Penerbangan Domestik Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes
Likelihood  M2=0,16*0,33*0,19*0,28*0,29= 0,0008146 Likelihood   M3 = 0,08*0,11*0*0,66*0,0,66 = 0 Likelihood  M4=0,12*0,11*0,13*0,06*0,09= 9,2663E-06 Likelihood  M5=0,36*0,44*0,31*0,28*0,34= 0,0046747
5. Hasil Perhitungan
Hasil  perhitungan  dapat  dilihat  pada  Tabel  9 berikut ini:
Tabel 9. Hasil Perhitungan M Hasil M1=0/(0,0008146+0+9,2664E-06+0,0046747) 0 M2=0,0008146/(0+0+9,2664E-06+0,0046747) 0,17391 206 M3=0/(0+0,0008146+9,2664E-06+0,0046747) 0 M4=9,2664E /(0+0,0008146+0+0,0046747) 0,00168 808 M5=0,0046747/(0+0,0008146+0+9,2664E-06) 5,67411 158
Pada Tabel 9 di atas merupakan hasil perhitungan yang didapat dari perhitungan Likelihood .
6. Hasil Perangkingan
Hasil  perangkingan  dapat  dilihat  pada  Tabel  10 berikut ini.
Tabel 10. Hasil Perangkingan Kode Nama Maskapai Nilai Probabilitas M5 Citilink 5,67411158 M2 Lion Air 0,17391206 M4 Batik 0,00168808 M1 Garuda Indonesia 0 M3 Air Aisa 0
Berdasarkan  perhitungan Naive  Bayes (Tabel  9 dan  Tabel  10)  maka  maskapai  penerbangan  dengan kualitas  baik  adalah  maskapai  penerbangan  Citilink karena  memiliki  nilai  probabilitas  akhir  tinggi  yaitu dengan nilai 5,67411158.
Selain pembuktian secara manual, penulis telah menguji melalui program aplikasi yang dikembangkan sendiri dan telah diuji diabsahannya. Seluruh algoritma aplikasi  program  yang  dibuat  mengacu  kepada  alur fikir  desain  sistem,  baik  secara  global  maupun  detil. Selanjutnya  metode  yang  digunakan  tertanam  dalam algoritma tersebut (Sharon, Ali, E., & Asri, 2016)
Pada  bagian  berikut  ini  terdapat  beberapa cuplikan model interface program yang dikembangkan. Form data  maskapai  merupakan  formulir  yang digunakan  pengelola  sistem  untuk  menambahkan  data maskapai,  mengubah  dan  menghapus  data  maskapai, dapat dilihat pada Gambar 2 berikut ini.

## Gambar 2.  Form Data Maskapai
Form data  kriteria  merupakan  form  yang  digunakan admin  untuk  menambahakan  data  kriteria,  mengubah dan menghapus data kriteria, dapat dilihat berdasarkan Gambar 3 berikut ini:
Gambar 3.  Form Data kriteria Form data testing digunakan untuk menginputkan data testing dalam menentukan kualitas maskapai penerbangan yang ada, pada Gambar 4 berikut ini.

## Gambar 4.  Form Data Testing
Selanjutnya  Gambar  5  merupakan  pemilihan  kriteria perhitungan yang diinginkan dan probabilitas ketepatan waktu  layanan  maskapai  penerbangan  dapat  dilihat sebagai berikut ini.

## Gambar 5.  Form Data Kriteria Perhitungan dan Probabilitas Ketepatan Waktu
Form  Probabilitas  harga  tiket  dan  kenyamanan,  dapat dilihat pada Gambar 6 berikut ini:

## Gambar 6.  Form Probabilitas Harga Tiket dan Probabilitas Kenyamanan
Form  Probabilitas  pelayanan  dan  probabilitas,  dapat dilihat pda gambar 7 berikut ini:

## Gambar 7.  Form Probabilitas Pelayanan dan Probabilitas Maskapai
Form  pencarian likelihood dan  hasil  perangkingan dapat dilihat pada gambar 8 berikut ini:

## Gambar 8.  Form Likelihood Kriteria Dan Hasil Perangkingan
Menu  beranda  merupakan  grafik  responden  maskapai penerbangan yang dapat dilihat pada Gambar 9 berikut ini:

## Gambar 9.  Grafik Responden Maskapai
Merujuk pada Gambar 6,7 dan 8 yang merupakan perhitungan probabilitas berdasarkan kriteria yang ada dapat  dinyatakan  bahwa:  Maskapai  Penerbangan Citilink  mendapatkan  penilaian  dengan  kualitas  baik. Adapun  nilai  probabilitas  yang  didapatkan  adalah 5,67411158.  Hasil  perhitungan  menggunakan  sistem
yang  telah  dibuat  sama  dengan  hasil  yang  dilakukan secara manual.
5. Simpulan Berdasarkan hasil pengujian yang telah dilakukan  terhadap  kualitas  maskapai  penerbangan domestik,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  :  Hasil perangkingan dari M1, M2, M3, M4, M5 menunjukkan M5:  Maskapai  Citilink  =  5,67411158  merupakan maskapai kualitas baik yang memiliki nilai probabilitas tertinggi.  Metode Naive  Bayes pada  sistem  yang dibangun menampilkan hasil proses penentuan kualitas jenis  maskapai  penerbangan.  Setelah  dilakukan penelitian  terhadap  5  jenis  maskapai,  maka  Citilink memiliki  nilai  yang  tertinggi  di  antara  jenis  maskapai yang  lain.  Hal  ini  bukan  berarti  jenis  maskapai  yang lain  tidak  memiliki  kualitas  baik  sesuai  dengan keriteria yang telah ditentukan.

## 6. Referensi
Aziziah, A. M. N. A., & Kustanto. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Mahasiswa Penerima
Beasiswa  Menggunakan  Metode  Naã•Ve  Bayes Berbasis  Web. Antivirus :  Jurnal  Ilmiah  Teknik Informatika , 10 (1), 6–10. https://doi.org/10.35457/antivirus.v10i1.82
Hadi,  F.,  &  Diana,  Y.  (2019).  Sistem  Pakar  Diagnosa
Penyakit  Limfoma  dengan  Metode  Certainty  Factor.
SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi , 5 (1).
Rahayu,  S.,  &  Sinaga,  A.  S.  R.  (2018).  Penerapan  Metode Naive Bayes Dalam Pemilihan Kualitas Jenis Rumput Taman CV. Rumput Kita Landscape. Jurnal Teknologi Informasi & Komunikasi Digital Zone , 9 (2), 162–171.
Rahmaddeni,  Sajali,  D.,  &  Agustin.  (2018).  Sistem Pendeteksi  Tingkat  Kesamaan  Teks  pada  Pengusulan Proposal. SATIN  -  Sains  Dan  Teknologi  Informasi , 4 (2).
Saifudin,  A.  (2018).  Metode  Data  Mining  untuk  Seleksi Calon  Mahasiswa  pada  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Di  Universitas  Pamulang. Jurnal  Teknologi , 10 (1), 25–36. https://doi.org/10.24853/jurtek.10.1.25-36
Saleh,  A.  (2015).  Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec Journal , 2 (3).
Sharon,  Ali,  E.,  &  Asri.  (2016).  Mengembangkan  Sistem Aplikasi  Layanan  Administrasi  Mahasiswa  pada STMIK  Amik  Riau. SATIN  -  Sains  Dan  Teknologi Informasi , 2 (1).
Suryadi,  A.,  &  Nurdiana,  D.  (2016).  Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Ujian  Masuk  Perguruan  Tinggi Menggunakan  Nbc  (Naïve  Bayes  Classifier). Kinetik , 1 (3), 173. https://doi.org/10.22219/kinetik.v1i3.120
Yasid,  M.,  &  Junaedi,  L.  (2019).  Analisis  Sentimen Maskapai  Citilink  Pada  Twitter  Dengan  Metode Naãve  Bayes. Jurnal  Ilmiah  Informatika , 7 (02),  82. https://doi.org/10.33884/jif.v7i02.1329
Zulfikar,  M.,  &  Fahmi,  H.  (2019).  Penerapan  Sistem Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  Naïve  Bayes
Menentukan Kualitas Pelayanan Maskapai Penerbangan Domestik Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes
Dalam  Menentukan  Kualitas  Bibit  Padi  Unggul  Pada Balai  Pertanian  Pasar  Miring. Nasional  Komputasi
Dan Teknologi Informasi , 2 (2).