DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.365 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## ANALISIS DATA HASIL KEUNTUNGAN MENGGUNAKAN SOFTWARE RAPIDMINER

## Rika Nofitri, Novica Irawati
Program Studi Sistem Komputer, STMIK Royal Kisaran email: nofitririka15@gmail.com
Abstract: The  application  of  information  technology  is  currently  growing  so  rapidly.  One  of them  is  the  application  of  technology  that  can  be  applied  in  the  industrial  world,  namely  to evaluate the company's performance. Evaluation is a necessity for companies to move forward and  develop  in  facing  business  competition.  One  method  of  evaluating  that  can  be  used objectively  is  extracting  information  through  a  stored  database.  This  study  intends  to  analyze the  factors  that  affect  profit  outcomes  based  on  profit-based  data.  The  data  will  be  analyzed using method Bayes. Through this method will get a pattern that affects profits. However, it is not easy to analyze data with this method because of the large amount of data that will cost a lot of  time  and  time.  So  to  simplify  the  analysis,  researchers  use  tools  in  analyzing  the  data  the results of the benefits of rapidminer software. Based on the results of the analysis carried out, rapidminer  software  can  help  and  make  it  easier  to  produce  probabilities  to  be  predicted.  The results  of  this  study  are  from  the  set  test  conducted,  the  prediction  of  profit  results  can  be ascertained to be achieved and the possibility of certainty is reached 0.59% and the possibility of not reaching 0.41%.

## Keywords: Data Mining, Neive Bayes, Rapidminer, Benefits
Abstrak: Penerapan  teknologi  informasi  saat  ini  berkembang  begitu  pesat.  Salah  satunya penerapan  teknologi  yang  dapat  diterapkan  didunia  industri  yaitu  untuk  evaluasi  terhadap kinerja perusahaan. Evaluasi merupakan suatu keharusan bagi perusahaan untuk terus maju dan berkembang    menghadapi  persaingan  usaha.  Salah  satu  cara  mengevaluasi  yang  dapat dugunakan secara objektif yaitu penggalian informasi melalui database yang tersimpan.Penelitian  ini  bermaksud  untuk  menganalisa  faktor  yang  mempengaruhi  hasil keuntungan  berdasarkan  data  hasil  keuntungan.  Data  tersebut  akan  dianalisis  menggunakan metode neive  bayes .  Melalui  metode  ini  akan  mendapatkan  pola  yang  mempengaruhi keuntungan.Namun tidaklah mudah dalam menganalisis data dengan metode ini dikarenanakan banyaknya  data  yang  akan  menghabiskan  biaya  dan  waktu  yang  cukup  lama.  Maka  untuk mempermudah analisis tersebut, peneliti menggunakan alat bantu dalam menganalisis data hasil keuntungan  yaitu software  rapidminer .Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan, software rapidminer dapat  membantu  dan  mempermudah  menghasilkan  probabilitas  untuk  dijadikan prediksi. Hasil penelitian ini adalah dari uji set yang dilakukan, prediksi hasil keuntungan dapat dipastikan  tercapai  dan  kemungkinan  kepastian  tercapai  0,59%  serta  kemungkinan  tidak tercapai 0,41%.
Kata Kunci : Data Mining, Neive Bayes, Rapidminer, Keuntungan
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.365 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Penerapan  teknologi  informasi saat ini berkembang begitu pesat. Salah satunya penerapan teknologi yang dapat diterapkan  didunia  industri  yaitu  untuk evaluasi  terhadap  kinerja  perusahaan. Evaluasi  merupakan  suatu  keharusan bagi  perusahaan  untuk  terus  maju  dan berkembang    menghadapi  persaingan usaha.  Salah  satu  cara  mengevaluasi yang  dapat  dugunakan  secara  objektif yaitu  penggalian  informasi  melalui database yang tersimpan.
Jumlah  data  yang  begitu  besar
yang terdapat dalam database mengakibatkan sulitnya untuk
mengevaluasi  kinerja  usaha  secara menyeluruh.  Maka  dari  itu  dibutuhkan peranan  teknologi  untuk  membantu proses  usaha.  Seperti  yang  terjadi  pada perusahaan  UD.  Arif  Jaya,  perusahaan selalu  melakukan  evaluasi  terhadap hasil penjualannya, namun hanya berdasarkan  omset  yang  didapat  saja. Sehingga  akan  mengalami  kekalahan dalam  bersaing.  Padahal  laporan  hasil keuntungan  bukan  hanya  faktor  omset saja yang terlihat, namun terdapat faktor lainnya  seperti  pembelian,  stok,  biaya dan  lainnya  juga  dapat  terlihat  dalam laporan  hasil  keuntungan.  Selain  itu, pengelolaan data yang dilakukan selama ini  pun  tidak  menyeluruh,  dikarenakan banyak  nya  data  yang  harus  dianalisis sehingga  memerlukan  alat  bantu  dalam pengelolaannya.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  maka peneliti  memiliki  ketertarikan  untuk membantu  menuntaskan  permasalahan tersebut  melalui  proses  penggalian  data hasil  penjualan.  Penggalian  data  akan dilakukan  menggunakan  metode neive bayes . Melalui metode ini akan mendapatkan  pola  atau  hubungan  yang mempengaruhi terbentuknya hasil
keuntungan.  Namun  tidaklah  mudah dalam menganalisis data dengan metode ini  dikarenakan  banyaknya  jumlah  data yang  akan  dianlisis  serta  menghabiskan biaya  dan  waktu  yang  cukup  lama. Maka  untuk  mempermudah  analisis tersebut,  peneliti  menggunakan  alat bantu  dalam  menganalisis  data  hasil keuntungan yaitu menggunakan software rapidminer .
Naive  Bayes adalah  pengklasi-
fikasian  statistik  yang  dapat  digunakan untuk memprediksi
probabilitas keanggotaan  suatu  class. Naive  Bayes didasarkan  pada  teorema Baye s  yang memiliki kemampuan klasifikasi  serupa dengan decision  tree dan neural network. Naive Bayes terbukti memiliki akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi  saat diaplikasikan ke dalam database dengan data yang besar [1].

## Hasil Keuntungan
Keuntungan  merupakan  selisih antara  penerimaan  dan  pengeluaran, sehingga  keuntungan  jangka  pendek dengan  menganggap  biaya  variabel sebagai pengurang [2].

## Data Mining
Data  mining dapat  diartikan sebagai  pengekstrakan  informasi  baru yang diambil dari bongkahan data besar yang  membantu  dalam  pengambilan keputusan [3].

## Naive Bayes
Algoritma Naive Bayes merupakan  salah  satu  algoritma  yang terdapat  pada  teknik  klasifikasi.  Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang  dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi peluang  di  masa  depan  berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.365 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
sehingga  dikenal  sebagai  Teorema Bayes. Teorema tersebut dikombinasikan  dengan  Naive  dimana diasumsikan kondisi antar atribut saling bebas. Klasifikasi Naive Bayes
diasumsikan  bahwa  ada  atau  tidak  ciri tertentu  dari  sebuah  kelas  tidak  ada hubungannya  dengan  ciri  dari  kelas lainnya [4].
Teorema  keputusan  Bayes  adalah adalah pendekatan statistik yang
fundamental  dalam  pengenalan  pola (pattern  recoginition). Naive  bayes didasarkan  pada  asumsi  penyeder- hanaan  bahwa  nilai  atribut  secara konditional  saling  bebas  jika  diberikan nilai output. Dengan kata lain, diberikan nilai  output,  probabilitas  mengamati secara  bersama  adalah  produk  dari probabilitas individu [5].

## RapidMiner
RapidMiner adalah platform perangkat  lunak  data  ilmu  pengetahuan yang  dikembangkan  oleh  perusahaan dengan nama yang sama, yang menyediakan  lingkungan  terpadu  untuk pembelajaran mesin ( machine learning ), pembelajaran
mendalam ( deep
learning ),  penambangan  teks  ( text mining ), dan analisis prediktif ( predictive  analytics ).  Aplikasi  ini digunakan  untuk  aplikasi  bisnis  dan komersial serta untuk penelitian, pendidikan, pelatihan, pembuatan
prototype dengan cepat, dan pengembangan aplikasi serta mendukung  semua  langkah  proses pembelajaran mesin termasuk persiapan data,  visualisasi  hasil,  validasi  dan pengoptimalan. RapidMiner dikembangkan dengan model open core [6].

## METODE
Adapun  kerangka  kerja  dari  penelitian ini yaitu sebagai berikut :
1. Mempelajari Literatur Pada  tahap  ini  peneliti  akan mengkaji  secara  menyeluruh  topik yang akan dibahas dalam penelitian baik dari jurnal maupun buku.
2. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  di lokasi penelitian. Data yang dikumpul  data  yang  berasal  dari laporan hasil keuntungan dan melakukan proses wawancara sesuai  dengan  kebutuhan  dari penerapan data mining. 3. Menganalisis Data Data  yang  telah  dikumpulkan  akan dianalisis  menggunakan  alat  bantu software rapidminer dengan penerapan  metode naive  bayes untuk mempermudah proses
penelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil dari pengumpulan data yang telah dilakukan, untuk memenuhi dari kebutuhan sistem,
maka dilakukan transfomasi data terlebih  dahulu  yang  akan  membentuk decission  system . decission  system ini akan di import ke dalam alat bantu yang telah ditentukan peneliti yaitu menggunakan software rapidminer .
Adapun  data  import  yang  dimksud yaitu sebagai berikut :
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.365 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 1. Data Import Wizard
Pada  gambar  1  di  atas,  dapat terlihat  atribut  kondisi  dari  hasil keuntungan yaitu adanya omset,
pembelian,  stok,  dan  biaya.  Sedangkan atribut
keputusan adalah
hasil keuntungan yang ditandai dengan adanya  tanda  label  pada  form wizard tersebut.
Setelah  itu  dalam  pengaplikasian software rapidminer
yaitu akan dilakukan  proses  pengkoneksian  antara data  yang  telah  diimport  dengan operator  metode naive  bayes didalam menu  operator.  Kemudian  men-drag data dan operator tersebut atau melakukan proses  pemindahan  kedalam jendela process .  Maka  terlihat  koneksi tersebut pada gambar sebagai berikut.
Gambar 2. Koneksi Data Import dengan
Metode Naive Bayes Dari  tahapan  yang  terlihat  pada gambar  2,  maka  selanjutnya  akan dilakukan  proses  menjalankan  aplikasi dengan  mengklik  tombol run pada jendela  aplikasi.  Sehingga  dari  hasil proses  yang  dijalankan  mendapatkan hasil yaitu sebuah probabilitas kemunculan  setiap  nilai  dari  masing- masing atribut kondisi hasil keuntungan.  Hasil  probabilitas  yang telah  diproses  dapat  terlihat    pada gambar berikut ini.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.365 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar  3  di  atas  merupakan probabilitas  kemunculan  dari  atribut omset,  pembelian,  stok  dan  biaya. Setelah  mendapatkan  probabilitas  hasil tersebut, maka selanjutnya akan dilakukan proses test set berikut.
1. Apabila  diketahui  hasil keuntungan dengan omset target, pembelian nya besar,  stok  nya  banyak,  biaya  nya efesien. Maka dapat dihitung :
Tercapai= 0,480*0,667*0,773*0,773 *0,625 = 0,120
Tidak Tercapai =
0,222*0,489*0,489*0*0,291 = 0
Nilai  probabilitas  diatas  dapat dihitung melakukan normalisasi terhadap  likelihood  tersebut  sehingga jumlah nilai yang diperoleh = 1 Probabilitas Tercapai
Probabilitas Tidak Tercapai
Dari  jumlah  nilai  probabilitas tercapai diatas mendapat jumlah nilai 1, maka  dapat  dipastikan  target  hasil keuntungan pasti tercapai.
2. Apabila  diketahui  hasil  keuntungan dengan  omset  nya  lebih,  pembelian nya besar, stok nya sedikit dan biaya nya  tidak  efesien.  Maka  dapat dihitung :
Tercapai = 0,413*0,667*0,227*0,227 *0,625 = 0,009 Tidak Tercapai = 0*0,489*0,511*1*0,291  = 0
Nilai  probabilitas  di  atas  dapat dihitung
melakukan normalisasi
terhadap  likelihood  tersebut  sehingga jumlah nilai yang diperoleh = 1 Probabilitas Tercapai
Probabilitas Tidak Tercapai
Dari  jumlah  nilai  probabilitas  tercapai diatas  mendapat  jumlah  nilai  1,  maka dapat dipastikan target hasil keuntungan pasti tercapai.
3. Apabila  diketahui  hasil  keuntungan dengan omset nya tercapai,
pembelian  nya  sedikit  dan  biaya tidak efesien. Maka dapat dihitung :
Tercapai = 0,480*0,667*0,227*0,625 = 0,045 Tidak Tercapai = 0,222*0,489*1*0,291= 0,031
Nilai  probabilitas  di  atas  dapat dihitung melakukan normalisasi terhadap  likelihood  tersebut  sehingga jumlah nilai yang diperoleh = 1
Probabilitas Tercapai
Probabilitas Tidak Tercapai
0,408
Dari  jumlah  nilai  probabilitas  tercapai diatas  mendapat  jumlah  nilai  tercapai 0,592  dan  tidak  tercapai  0,408,  maka kemungkinan  kepastian  tercapai  0,59% dan kemungkinan tidak tercapai 0,41%.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan terima kepada DRPM Direktorat Jenderal Penguatan Riset dan Pengembangan Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i2.365 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Sesuai dengan Kontrak Penelitian Tahun Anggaran 2019.

## SIMPULAN
Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah :
1. Dalam menganalis data hasil
keuntungan menggunakan alat bantu software  rapidminer dapat mempermudah  pengelolaan  data perusahaan  melalui  analisis  data hasil keuntungan yang besar sehingga  lebih  cepat  dan  lebih efesien.
2. Berdasarkan  hasil  analisis  yang telah dilakukan, maka hasil dari test set  yang  telah  diprediksi  ada  yang
mendapatkan kepastian tercapai dan juga
kemungkinan kepastian tercapai  0,59%  dan  kemungkinan tidak tercapai 0,41%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nugroho,  Y.  S.  (2014).  Data
Mining  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Untuk  Klasifikasi Kelulusan  Mahasiswa  Universitas Dian Nuswantoro. Dian Nuswantoro Fakultas Ilmu Komputer Skripsi . [2] Sembiring,  M.  A.,  &  Manurung, N.  (2018,  September).  Integrasi Software Rosetta Dalam Menganalisa Keuntungan Menggunakan Metode Rough Set. In Seminar Nasional Royal
(SENAR) (Vol.  1,  No.  1,  pp.  29-
32).
[3] Sembiring, M. A. (2016). Penerapan  metode  decission  tree algoritma  c45  untuk  memprediksi hasil belajar
mahasiswa
berdasarkan  riwayat  akademik. JURTEKSI ROYAL Vol 3 No 1 , 3 . [4] Bustami,  B.  (2013).  Penerapan Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Mengklasifikasi  Data  Nasabah Asuransi. TECHSI-Jurnal  Teknik Informatika , 5 (2).
[5] Ridwan,  M.,  Suyono,  H.,  & Sarosa,  M.  (2013).  Penerapan
Data  Mining  Untuk  Evaluasi
Kinerja  Akademik  Mahasiswa
Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes  Classifier. jurnal  EECCIS ,
7 (1), 59-64.
[6] Rizqifaluthi,  H.,  &  Yaqin,  M.  A.
(2019). Process Mining Akademik Sekolah menggunakan RapidMiner. MATICS , 10 (2),  47- 51.