DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.393 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## INTEGRASI METODE NEIVE BAYES DAN SOFTWARE RAPIDMINER DALAM ANALISIS HASIL USAHA PERUSAHAAN DAGANG

## Rika Nofitri, Novica Irawati
Sekolah Tinggi Manajemen Infromatika dan Komputer Royal email: nofitririka15@gmail.com
Abstract:Profits are the main target in a company. Every company wants the benefits achieved in accordance with the desired target. However, the company thinks the target achieved is due to the large sales. The company does not see other factors that affect profit outcomes such as costs, stocks, purchases and other factors in preparing the company's final report. In addition, the data management that has been carried out so far is not comprehensive, because a lot of data must be analyzed  so  that  it  requires  tools  to  manage  it.  This  study  intends  to  analyze  the  factors  that influence profit outcomes based on the profit data. By integrating using the Naive Bayes method and rapidminer software tools, this technique will produce information in the form of a pattern of  relationships  or  interrelationships  between  factors  with  each  other  in  influencing  the achievement of profits. While rapidminer software to simplify the analysis of data on profit. The results of this study are expected to be the basis for predicting the profits of trading companies,

## Keywords: Profit Results, Data Mining, Neive Bayes, Rapidminer
Abstrak: Keuntungan  menjadi  target  utama  di  sebuah  perusahaan.  Setiap  perusahaan menginginkan  keuntungan  yang  dicapai  sesuai  dengan  target  yang  diinginkan.  Akan  tetapi perusahaan beranggapan target yang dicapai tersebut didapat karena hasil penjualan yang besar. Perusahaan  tidak  melihat  faktor  lainnya  yang  mempengaruhi  hasil  keuntungan  seperti  biaya, stok,  pembelian  dan  faktor-faktor  lain  dalam  menyusun  laporan  akhir  perusahaan.  Selain  itu, pengelolaan data yang dilakukan selama ini pun tidak menyeluruh, dikarenakan banyak nya data yang  harus  dianalisis  sehingga  memerlukan  alat  bantu  dalam  pengelolaannya.  Penelitian  ini bermaksud  untuk  menganalisa  faktor  yang  mempengaruhi  hasil  keuntungan  berdasarkan  data hasil keuntungan. Dengan melakukan integrasi menggunakan metode naive bayes dan alat bantu software  rapidminer,  teknik  ini  akan  menghasilkan  informasi  berupa  pola  hubungan  atau keterkaitan antar factor satu dengan lainnya dalam mempengaruhi tercapainya laba. Sedangkan software rapidminer untuk mempermudah dalam menganalisis data hasil keuntungan.Hasil dari penelitian  ini  diharapkan  menjadi  landasan  untuk  memprediksi  hasil  keuntungan  perusahaan dagang,
Kata Kunci : Hasil Keuntungan, Data Mining, Neive Bayes, Rapidminer

## PENDAHULUAN
Keuntungan  menjadi  target  utama di sebuah perusahaan. Setiap perusahaan  menginginkan  keuntungan yang  dicapai  sesuai  dengan  target  yang diinginkan. Selama  ini  perusahaan beranggapan target yang dicapai tersebut  didapat  karena  hasil  penjualan yang  besar.  Perusahaan  tidak  melihat
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.393 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
faktor lainnya yang mempengaruhi hasil keuntungan seperti
biaya, stok, pembelian  dan  faktor-faktor  lain  dalam menyusun laporan akhir perusahaan.
Sama  halnya  dengan  perusahaan UD.  Arif  Jaya  yang  bergerak  pada penjualan  makanan  ringan,  pengusaha hanya terfokus pada factor omset dalam melihat  kinerja  usahanya.  Hal  ini  jelas mengabaikan factor lain sehingga proses evaluasi dilakukan dengan factor yang  tidak  utuh.  Ketidak  utuhan evaluasi  ini  akan  berdampak  pada berkurangnya laba yang mestinya dicapai  bahkan  sampai  pada  kerugian dan  kebangkrutan.  Gudang  data  yang telah  disusun  bertahun-tahun  belum mampu  digunakan  untuk  membantu usaha  dalam  menemukan  informasi yang berharga untuk kemajuan perusahaan. Berdasarkan  permasalahan  yang telah dikemukakan, peneliti berkeingainan melakukan kajian terhadap gudang data keuangan perusahaan  untuk  menemukan  barang berharga yang disebut dengan informasi Proses penggalian
informasi menggunakan teknik data mining menggunakan metode neive bayes  yang diintegrasikan  menggunakan  software
Rapidminer.
Teknik ini akan menghasilkan  informasi  berupa  pola hubungan atau  keterkaitan  antar  factor satu dengan lainnya dalam mempengaruhi tercapainya laba. Sedangkan  software  rapidminer  untuk mempermudah dalam menganalisis data hasil keuntungan.
Teknik data mining dengan metode  neive  bayes    merupakan algoritma  yang menerapkan teori Bayes dalam klasifikasi [1]. Teorema keputusan Bayes adalah adalah
pendekatan  statistik  yang  fundamental dalam pengenalan pola (pattern
recoginition).

## Hasil Keuntungan
Keuntungan adalah  diperolehnya kelebihan  atas  penghasilan  selama  satu periode  akuntansi  setelah melakukan perhitungan biaya [2]. Pengertian  laba yang  diamati  oleh  struktur  akuntansi sekarang  ini  adalah  selisih  pengukuran pendapatan  dan  biaya.  Informasi  yang didapat  dari  laporan  akuntansi  terkait laba  ini  akan  memberikan  informasi tentang kinerja perusahaan yag dibutuhkan untuk mengelola perusahaan dimasa depan [3].

## Definisi Data Mining
Data  mining atau  penambangan data  dapat  didefinisikan  sebagai  proses seleksi,  eksplorasi,  dan  pemodelan  dari sejumlah  besar  data  untuk  menemukan pola atau kecenderungan  yang biasanya tidak disadari keberadaannya [4].
Data  mining  merupakan  sebuah analisa  dari  observasi  data  dalam jumlah besar untuk menemukan hubungan yang tidak diketahui sebelumnya dan dua metode baru untuk meringkas  data  agar  mudah  dipahami serta  kegunaannya  untuk  pemilih  data Sebenarnya data mining adalah sebagian dari proses Knowledge
Discovery in Database. Melalui
beragam  algoritma  dan  teknik,  data mining    bertujaun  untuk  mengekstrak pengetahuan    dari  kumpulan  data  yang alam tersimpan [5].
Gambar 1. KDD
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.393 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar  1  menunjukkan  bahwa data  mining  merupakan  bagian  dari KDD  yang memiliki  langkah  sebagai berikut :
1. 1.Selection  :  Data  dipilih  dari kumpulannya sesaui dengan
kebutuhan yang akan diteliti.
2. Data  Preprocessing  :  Dimulai  dari proses  data  cleaning(pembersihan data)  dari  kesalahan,  noise,  data ganda, tidak konsisten, hilang, rusak.
Selanjutnya dilakukan
proses
enrichment,  guna  melengkapi  data yang ada dengan informasi lain yang dibutuhkan  dari  eksternal  data  yang ada.
3. Data  Transformation  :  Melakukan perubahan  bentuk  menjadai  symbol atau    coding  pada  data  yang sebelumnya sudah mengalami preprocessing.  Hal  ini  bertujuan untuk mempermudah proses ekstaraksi  pengetahuan  karena  data yang akan diproses sudah disesuaikan  dengan  konsep  data mining. 4. Data mining : Mengimplementasikan algoritma  dan  tenik  mining  untuk mengekstrak pengetahuan baik berupa penemuan pola, kecendrungan, prediksi dalan lainnya.
5. Evaluation  :  Menguji  kesesuaikan dari  hasil  pengetahuan  yang  telah diekstrak dengan fakta yang sebenarnya. Proses ini juga dilakukan untuk menyajikan infromasi  yang  dapat  dipahami  oleh pihak pengambil keputusan Metode Naive Bayes Naive  Bayes  merupakan  sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan
probabilitas dengan
menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan [6].
Naive  Bayes  didasarkan  pada asumsi  penyederhanaan  bahwa  nilai atribut  secara  kondisional  saling  bebas jika diberikan nilai output. Dengan kata lain,  diberikan  nilai  output,  probabilitas mengamati  secara  bersama  adalah produk dari probabilitas individu [1]
P(H|X):  peluang  dari  hipotesa  H
berdasar dari kondisi X X :Sampel  data  dari  kelas  (label) yang tidak diketahui H :merupakan  hipotesa  bahwa  X adalah data dengan klas (label) C. P(H) : peluang dari hipotesa H P(X) :adalah  peluang  dari  X  yang diamati P(X|H)  :  peluang  X,  berdasarkan kondisi  pada  hipotesa  H  Jika asumsi atribut tidak saling terkait (conditionally independent), maka: Bila  P(X|Ci)  dapat  diketahui  melalui perhitungan  di  atas,  maka  klas  (label) dari  data  sampel  X  adalah  klas  (label) yang memiliki P(X|Ci)*P(Ci) maksimum. Untuk  klasifikasi  dengan  data  kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss sebagai beikut.
Di mana : P : Peluang Xi : Atribut ke i xi : Nilai atribut ke i
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.393 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Y : Kelas yang dicari yi : Sub kelas Y yang dicari μ  :  mean,  menyatakan  rata – rata  dari seluruh atribut σ  :Deviasi  standar,  menyatakan  varian dari seluruh atribut.
Akurasi = Jml Prediksi Yang Benar Jml Prediksi keseluruhan
Error =
Jml Prediksi Yang Salah
Jml Prediksi keseluruhan

## Software RapidMiner
RapidMiner adalah  aplikasi  data mining  berbasis  open-source  yang terkemuka  dan  ternama.  Didalamnya terdapat  aplikasi  yang  berdiri  sendiri untuk  analisis  data  dan  sebagai  mesin data  mining  seperti  untuk  loading  data, transformasi  data,  pemodelan  data,  dan metode visualisasi data [7]. RapidMiner pertama  kali  dinamai  Yet  Another Learning  Environment  atau  singkat YALE.  Pada  tahun  2007  akhirnya diganti namanya menjadi RapidMiner.

## METODE
Adapun  kerangka  kerja  dari  penelitian ini yaitu sebagai berikut :
1. Identifikasi Masalah Masalah  yang  diidentifikasi  dalam penelitian ini adalah belum digunakannya gudang data keuangan perusahaan untuk mendapatkan informasi yang berguna bagi perusahaan.
2. Mengkaji Bahan Literatur Ini  bertujuan  untuk  mendapatkan pemahaman  yang  dalam  terhadap maslah  yang  akan  diteliti  dan metode  yang  digunakan  sebagai solusi.  Bahan  literatur  yang  sangat penting  publikasi karya ilmiah baik jurnal  maupun  proceesing,  buku- buku  terkait  data  mining,  tutorial
penggunaan  software  Rapidminer dan referensi lainnya.
3. Pengumpulan Data Data  yang  dikumpulkan  diperoleh melalui wawancara dan pengamatan secara langsung kelapangan  yaitu  UD.  Arif  jaya. Data yang dikumpulkan hanya yang berkaitan  dengan  data  keuangan peruhaan  atau  data  keuangan  yang terlebih dahulu ditransformasikan, 4. Menganalisis Data Data yang dikumpulkan akan dianalisis menggunakan teknik data mining dengan metode neive bayes.
5. Penerapan Sistem Hasil  analisis  data  yang  dilakukan secara manual menggunakn metode neive bayes kemudian diintergrasikan software untuk
mengatahui  apakah  hasil  yang diperoleh  memiliki  kesesuaian  dan memiliki tingkat akurasi yang baik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pengumpulan  data akan dilakukan  transfromasi  data  terlebih dahulu  yaitu  dengan  melakukan  seleksi data, transformasi data,
dan pembersihan data untuk dijadikan sebegai decission  system yang  akan diterapkan kedalam metode naive bayes.decission system akan menjelaskan  sejumlah n objek,  E1,  E2, E3,...,E120.  Dengan  atribut kondisi Omset,  Pembelian,  Stok  dan  Biaya. Sedangkan yang menjadi atribut kuputusan adalah Keuntungan.
Adapun decission  system yang telah  diproses  tersebut  yaitu  sebagai berikut :
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.393 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel 1. Decission System
Obj ek Omse t Pemb elian Stok Biaya Keuntu ngan E1 Target Besar Banya k Efisien Target Tercapai E2 Target Besar Banya k Efisien Target Tercapai E3 Target Besar Banya k Efisien Target Tercapai E4 Target Besar Banya k Efisien Target Tercapai E5 Target Besar Banya k Efisien Target Tercapai E6 Target Besar Banya k Efisien Target Tercapai E7 Target Besar Banya k Efisien Target Tercapai E8 Target Besar Banya k Efisien Target Tercapai .... .... .... ....
.... .... E11 9 Target Kecil Sediki t Tidak Efisien Target Tercapai E12 0 Target Kecil Sediki t Tidak Efisien Target Tercapai
Selanjutnya  menghitung  probabilitas dari  masing-masing  atribut  mulai  dari omset,  pembelian,  stok  dan  biaya  serta atibut keputusan yaitu keuntungan yang diperoleh.  Adapun  tabel  probabilitas tersebut sebagai berikut.

## Tabel 2. Nilai Probabilitas Omset
Omset Jumlah Kejadian "Keuntungan" Probabilitas Tercapai Tidak Tercapai Tercapai Tidak Tercapai Terget 36 10 0,480 0,222 Lebih 31 0 0,413 0,000 Kurang 8 35 0,107 0,778 Jumlah 75 45 0,625 0,375

## Tabel 3. Nilai Probabilitas Pembelian
Pembel ian Jumlah Kejadian "Keuntungan" Probabilitas Tercap ai Tidak Tercapai Terca pai Tidak Tercapai Besar 50 22 0,667 0,489 Kecil 25 23 0,333 0,511 Jumlah 75 45 0,625 0,375
Tabel 4. Nilai Probabilitas Stok Stok Jumlah Kejadian "Keuntungan" Probabilitas Terca pai Tidak Tercapai Terca pai Tidak Tercapai Banyak 58 22 0,773 0,489 Sedikit 17 23 0,227 0,511 Jumlah 75 45 0,625 0,375

## Tabel 5. Nilai Probabilitas Biaya
Biaya Jumlah Kejadian "Keuntungan" Probabilitas Terca pai Tidak Tercapai Terca pai Tidak Tercapai Efesien 58 0 0,773 0 Tidak Efesien 17 45 0,227 1 Jumlah 75 45 0,625 0,375

## Tabel 6. Nilai Probabilitas Keuntungan
Dipilih Untuk Keuntungan Jumlah Kejadian "Keuntungan" Probabilitas Tercapai Tidak Tercapai Tercapai Tidak Tercapai Jumlah 75 45 0,625 0,375
Setelah  mendapatkan  nilai  probabilitas diatas,  maka  akan  dilakukan  uji  test berikut :
1. Apabila diketahui hasil keuntungan dengan omsetnya kurang, pembelian  nya  kecil,  stok  nya banyak,  biaya  nya tidak efesien.
Maka dapat dihitung :
Tercapai= 0,107*0,333*0,733*0,227 *0,625 =0,004 Tidak Tercapai =
0,778*0,511*0,489*1*0,375 = 0,073
Nilai  probabilitas  diatas  dapat dihitung  melakukan  normalisasi terhadap likelihood tersebut sehingga jumlah nilai yang diperoleh = 1 Probabilitas Tercapai
=
0,004 0,004 + 0,073 = 0,052
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.393 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Probabilitas Tidak Tercapai
= 0,073
0,073 + 0,004 = 0,948
2. Apabila diketahui hasil keuntungan dengan  omsetnya  target,  pembelian nya  besar,  biaya  nya  tidak  efesien. Maka dapat dihitung : Tercapai = 0,480*0,667*0,227*0,625 = 0,246
Tidak Tercapai=0,222*0,489*1*0,375 =0,041 Nilai  probabilitas  diatas  dapat dihitung  melakukan  normalisasi terhadap likelihood tersebut sehingga jumlah
nilai yang diperoleh = 1 Probabilitas Tercapai
=
0,246 0,246 + 0,041 = 0,857
Probabilitas Tidak Tercapai
= 0,041
0,041 + 0,246 = 0,143
3. Apabila diketahui hasil keuntungan dengan
omsetnya kurang, pembelian  nya kecil,  biaya  nya tidak efesien. Maka dapat dihitung : Tercapai = 0,107*0,333*0,227*0,625 = 0,005 Tidak
Tercapai=0,778*0,511*1*0,375
=0,149 Nilai probabilitas  diatas  dapat dihitung  melakukan  normalisasi terhadap likelihood tersebut sehingga jumlah nilai yang diperoleh = 1 Probabilitas Tercapai = 0,005 0,005 + 0,149 = 0,032
Probabilitas Tidak Tercapai
= 0,149
0,149 + 0,005 = 0,968 Selanjutnya proses pengujian menggunakan alat bantu software rapidminer. Langkah  awal  melakukan proses  import  data  berupadecission system.  Adapun  data  import  yang dimaksud yaitu sebagai berikut :
Gambar 2. Data Import Wizard
Setelah itudilakukan proses koneksi 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.
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.393 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 3. Koneksi Data Import dengan Metode Naive Bayes Selanjutnya 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.
Gambar 4. Nilai Probabilitas
Gambar tersebut merupakan
probabilitas  kemunculan  dari masing-
masing atribut yang dihasiilkan software  rapidminer. maka  selanjutnya akan dilakukan proses test set berikut. 1. Apabila diketahui hasil keuntungan dengan omset target, pembelian nya kecil,  stok  nya sedikit,  biaya  nya tidak efesien. Maka dapat dihitung : Tercapai = 0,480*0,333*0,227*0,227 *0,625 = 0,005 Tidak Tercapai = 0,222*0,511*0,511*1*0,291 = 0,017 Maka proses selanjutnya menghitung : Probabilitas Tercapai
= 0,005 0,005 + 0,017 = 0,227
Probabilitas Tidak Tercapai

## =
0,017 0,017 + 0,005 = 0,773 2. Apabila  diketahui  hasil  keuntungan dengan omset nya kurang, pembelian nya besar,  dan  biaya  nya  tidak efesien. Maka dapat dihitung : Tercapai =0,107*0,667*0,227*0,625 = 0,010 Tidak Tercapai =0,777*0,489*1*0,291 = 0,111 Maka proses selanjutnya menghitung : Probabilitas Tercapai
= 0,010 0,010 + 0,111 = 0,083 Probabilitas Tidak Tercapai
= 0,111 0,111 + 0,010 = 0,917 3. Apabila  diketahui  hasil  keuntungan dengan  omsetnya target,  pembelian nya kecil. Maka dapat dihitung : Tercapai =0,480*0,333*0,625 = 0,100
Tidak Tercapai =0,222*0,511*0,291
= 0,033
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.393 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Maka proses selanjutnya menghitung
: Probabilitas Tercapai = 0,100 0,100 + 0,033 = 0,752 Probabilitas Tidak Tercapai

## =
0,033 0,033 + 0,100 = 0,248

## SIMPULAN
Dari  hasil  integrasi  metode naive bayes dan software  rapidmineryang
telah dilakukanadalah  metode naive bayes menghasilkan prediksi  yang akan membantu pelaku usaha dalam meningkatkan hasil keuntungkan, begitu pun  dengan software  rapidminer yang dapat membantu mempermudahkan proses prediksi hasil keuntungan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  DRPM Direktorat  Jenderal  Penguat  Riset  dan Pengembangan
Kementrian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi
Sesuai  dengan  Kontrak  Penelitian  PDP Tahun Anggaran 2019.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] 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.
[2] Adiwiratama,  J.  (2012).  Pengaruh Informasi  Laba,  Arus  Kas  dan Size  Perusahaan  terhadap  return Saham (Studi empiris pada
perusahaan manufaktur yang terdaftar  di  BEI). JINAH  (Jurnal Ilmiah Akuntansi dan Humanika), 2(1). [3] Hartono,  S.  (2012).  Pengaruh Informasi  Laba  Dan  Arus  Kas Terhadap  Harga  Saham. Akurat: Jurnal Ilmiah Akuntansi, 3(7). [4] Pane,  D.  K.  (2013).  Implementasi Data  Mining  Pada  Penjualan Produk Elektronik Dengan Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus: Kreditplus). Pelita  Informatika: Informasi dan Informatika, 4(3). [5] Mabrur,  A.  G.  (2012).  Penerapan data  mining  untuk  memprediksi kriteria nasabah kredit. KOMPUTA:  Jurnal  Komputer dan Informatika, 1(1). [6] Saleh,  A.  (2015).  Implementasi metode  klasifikasi  naive  bayes dalam memprediksi besarnya penggunaan  listrik  rumah  tangga. Creative  Information  Technology Journal, 2(3), 207-217. [7] Zulkifli,  A.  (2016).  Metode  C45 Untuk  Mengklarifikasi  Pelanggan Perusahaan Telekomunikasi Seluler. Riau Journal Of Computer Science, 2(1), 65-76.