Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1939
Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Lokasi Strategis Dalam Membuka Usaha Menengah Ke Bawah di Kota Medan (Studi Kasus: Disperindag Kota Medan)

## Samuel Suprianto
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: samuelsuprianto105@gmail.com
Abstrak – Usaha dapat di pengaruhi dari letak lokasi dan jenis usaha apa yang dibangun di lokasi yang ditentukan dan dapat berkembang  seiring  berjalannya  waktu  tetapi  tidak  sedikit  kemungkinan  terjadinya  gulung  tikar  dikarenakan  jenis  usaha tersebut tidak berada pada lokasi yang tepat dan menjanjikan dikarenakan adanya faktor-faktor yang tidak mendukung pada lokasi tersebut, termasuklah itu wilayah tersebut yang jumlah penduduk tidak terlalu padat dan lahan yang tidak begitu luas. Untuk itu penulis melakukan penelitian mengenai lokasi yang strategis untuk membuka suatu jenis usaha tertentu tergantung pada lokasi yang ditemukan dengan metode Naive Bayes. Dimana metode tersebut digunakan untuk memprediksi secara tepat dari sekian banyaknya lokasi yang telah di riset setelah itu ditentukanlah mana yang lebih tepat daerahnya.
Kata Kunci: Lokasi Strategis, Data Mining, Naive Bayes
Abstract – The business can be influenced by the location of the location and the type of business that was built in the specified location and can develop over time but it is not impossible for bankruptcy to occur because the type of business is not in th e right location and promising due to factors that do not support at that location, include that area where the population is not too dense and the land is not that large. For this reason, the authors conduct research on strategic locations to open a particular type of business depending on the location found by the Naive Bayes method. Where the method is used to predict accurately from the many locations that have been researched after that it is determined which is more appropriate area.
Keywords : Strategic Location, Data Mining, Naive Bayes

## 1. PENDAHULUAN
Dinas Perindustrian dan Perdagangan Kota Medan atau di singkat DISPERINDAG Kota Medan sebagai instansi untuk mengeluarkan surat izin usaha yang akan di bangun pengusaha tersebut, begitu juga sebagai instansi yang dapat  membuat  kesepakatan  kerja  sama  antara  pengusaha  dan  DISPERINDAG  untuk  membangun  usaha  yang akan dilakukan sesuai dengan lokasi yang sudah ditentukan.
Kendala yang terjadi di dalam menentukan lokasi di dirikannya suatu usaha yaitu dikarenakan lokasi yang tidak berada pada ruang lingkup masyarakat umum begitu juga dengan jenis usaha yang tidak diminati masyarakat, lokasi yang tidak strategis dapat menimbulkan dampak pada jenis usaha yang akan dibangun sehingga tidak sedikit pula adanya kemungkinan terjadinya kebangkrutan serta menimbulkan kerugian dan kegagalan dalam kerja sama yang sudah di sepakati[1].
Jenis usaha apa yang akan dijalankan, dapat disimpulkan bahwa banyak daerah di wilayah kota medan yang harus dilakukan riset lokasi untuk menentukan letak strategis dalam menjangkau masyarakat dan mempermudah masyarakat untuk mendapatkan kebutuhan yang mereka inginkan. Sehingga tidak memerlukan waktu yang lama ke tempat tujuan lokasi usaha yang diperlukan konsumen. Data ini diperlukan untuk mengetahui atau mendapatkan lokasi  yang  tepat  untuk  melakukan  proses  dalam  menentukan  tujuan  atau  strategi    maka  data  tersebut  akan dikelompokkan  ke  dalam  kriteria  data  pengelompokan  lokasi  yang  strategis  menggunakan  Algoritma  Naive Bayes[2].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Data Mining
Data mining adalah proses yang mempekerjakan satu atau lebih teknik pembelajaran komputer (machine learning) untuk menganalisis dan mengintegrasi suatu pengetahuan ( knowladge) secara otomatis. Knowladge Discovery in database (KDD) adalah penerapan metode saintik pada data mining. Dalam konteks ini data mining  merupakan satu langkah dari proses KDD[3].

## 2.2 Algoritma Naïve Bayes
Naive Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan statistik yang dikemukakan oleh ilmuan Inggris  Thomas  Bayes, merupakan  teknik  prediks  berbasis  probabilistik  sederhana  yang  berdasarkan  pada penerapan teorema Bayes (atau aturan Bayes ) dengan asumsi independensi (ketidaktergantungan) yang kuat (Naif). Dengan  kata  lain,  dalam Naive  bayes ,  model  yang  digunakan  adalah  “model  fitur  independen”.  Dalam Bayes (terutama Naive Bayes ), maksud independensi yang kuat pada fitur adalah bahwa sebuah fitur pada sebuah data tidak berkaitan dengan ada atau tidaknya fitur lain dalam data yang sama.
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1939
Prediksi Bayes didasarkan pada teorema Bayes dengan formula umum [2]. Sebagai berikut :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ).𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (1)
Keterangan: X
: Data dengan class yang belum diketahui
H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X)   : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi (posteriori probability) P(H) : Probabilitas hipotesis (priori probability) P(X|H)    : Probabilitas berdasarkan kondisi pada Data Sampel P(X) : Probabilitas X Adapun kelebihan dan kekurangan algoritma Naive Bayes [2]. Dapat di uraikan sebagai berikut: 1. Kelebihan Naive Bayes :
a. Mudah di implementasikan.
b. Hasil baik dalam banyak kasus.
2. Kekurangan Naive Bayes :
a. Tidak berlaku jika probabilitas kondisionalnya adalah nol, apabila nol maka probabilitas prediksi akan bernilai nol juga.
b. Mengasumsikan variabel bebas.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kendala yang terjadi di dalam menentukan lokasi didirikannya suatu usaha yaitu dikarenakan lokasi yang tidak berada  pada  ruang  lingkup  masyarakat  umum  begitu  juga  dengan  jenis  usaha  yang  tidak  diminati  masyarakat, lokasi yang tidak strategis dapat menimbulkan dampak pada jenis usaha yang akan dibangun sehingga tidak sedikit pula adanya kemungkinan terjadinya kebangkrutan serta menimbulkan kerugian dan kegagalan dalam kerja sama yang sudah di sepakati.
Selama ini cara yang dilakukan maupun kerja sama yang dihasilkan belum maksimal, dikarenakan belum lengkapnya  semua  data  lokasi  yang  ada.  Begitu  juga  pada  saat  ingin  mendapatkan  surat  izin  usaha,  dapat dikeluarkan dengan terlebih dahulu dilakukan peninjauan lokasi dimana dapat di ambil keputusan yang mampu dipahami  dan  diketahui  jenis  usaha  seperti  apa  nantinya  yang  akan  dijalankan.  Dimana  pengesahan  tidak  lagi langsung  pada  pemimpin  DISPERINDAG  tetapi  bisa  melalui  wakilnya  atau  seketaris  yang  berada  di  kantor maupun pada saat berada di lokasi.
Jenis usaha apa yang akan dijalankan, dapat disimpulkan bahwa banyak daerah di wilayah kota medan yang harus dilakukan riset lokasi untuk menentukan letak strategis dalam menjangkau masyarakat dan mempermudah masyarakat untuk mendapatkan kebutuhan yang mereka inginkan. Sehingga tidak memerlukan waktu yang lama ke tempat tujuan lokasi usaha yang diperlukan konsumen. Data ini diperlukan untuk mengetahui atau mendapatkan lokasi  yang  tepat  untuk  melakukan  proses  dalam  menentukan  tujuan  atau  strategi    maka  data  tersebut  akan dikelompokkan ke dalam kriteria data pengelompokan lokasi yang strategis menggunakan Algoritma Naive Bayes.
Data ini dapat diolah kemudian suatu saat akan diperlukan dalam melakukan suatu tujuan penting untuk menentukan lokasi-lokasi yang strategis di wilayah Kota Medan. Kategori-kategori yang sudah didapatkan akan diolah  dengan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes untuk  menentukan  peluang  prediksi  lokasi  yang  tepat berdasarkan DISPERINDAG Kota Medan, 2018.

## Tabel 1. Data lokasi di Kota Medan
No Wilayah Kota Medan Minat Masyarakat Jarak Jangkauan Masyarakat Volume Kendaraan Kebersihan(Lingkungan bersih yang jauh dari lokasi pembuangan sampah) Keamanan yang Terjamin Kelengkapan Usaha Lahan Keterangan 1 Kec. Medan Are Sedang Jauh Rendah Sedang Aman
Kurang
Lengkap Tidak Luas Tidak 2 Kec. Medan Barat Tinggi Jauh Rendah Bersih Tidak Aman Lengkap Luas Strategi 3 Kec. Medan Baru Sedang Jauh Rendah Sedang Aman
Kurang
Lengkap Tidak Luas Tidak 4 Kec. Medan Belawan Kota Tinggi Dekat Tinggi Sedang Tidak Aman Lengkap Tidak Luas Strategi 5 Kec.
Medan Deli Tinggi Dekat Tinggi Bersih Tidak Aman Lengkap Tidak Luas Strategi 6 Kec. Medan Denai Sedang Dekat Rendah Bersih Tidak Aman Lengkap Tidak Luas Tidak
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1939
7 Kec. Medan Helvitia Sedang Jauh Rendah Bersih Aman Lengkap Luas Tidak 8 Kec. Medan Johor Tinggi Dekat Tinggi Sedang Aman Kurang Lengkap Luas Strategi 9 Kec. Medan Kota Tinggi Dekat Tinggi Sedang Aman Lengkap Luas Tidak 10 Kec. Medan Labuhan Tinggi Jauh Rendah Bersih Tidak Aman Kurang Lengkap Luas Tidak 11 Kec. Medan Maimun Sedang Dekat Tinggi Bersih Tidak Aman Kurang Lengkap Tidak Luas Strategi 12 Kec. Medan Marelan Sedang Jauh Tinggi Bersih Aman Kurang Lengkap Luas Strategi 13 Kec. Medan Perjuangan Tinggi Dekat Tinggi Sedang Aman Lengkap Tidak Luas Tidak 14 Kec. Medan Petisah Tinggi Dekat Rendah Bersih Tidak Aman Kurang Lengkap Luas Tidak 15 Kec. Medan Polonia Sedang Dekat Tinggi Sedang Tidak Aman Kurang Lengkap Luas Tidak 16 Kec. Medan Selayang Sedang Jauh Rendah Sedang Tidak Aman Lengkap Tidak Luas Strategi 17 Kec. Medan Sunggal Sedang Jauh Rendah Sedang Tidak Aman Lengkap Tidak Luas Strategi 18 Kec. Medan Tenbung Tinggi Dekat Rendah Bersih Aman Kurang Lengkap Luas Strategi 19 Kec. Medan Timur Sedang Jauh Tinggi Bersih Aman Kurang Lengkap Luas Tidak 20 Kec. Medan Tuntungan Tinggi Jauh Tinggi Sedang Aman Lengkap Tidak Luas Strategi
Adapun alur dari metode Naive Bayes adalah sebagai berikut : 1. Mulai
2. Baca data training
a. Hitung P(Ci) untuk setiap kelas
b. Hitung P(X|Ci) untuk  setiap kriteria dan setiap kelas
c. Cari P(X|) yang paling besar menjadi kesimpulan
3. Tampilkan hasil prediksi.
Adapun dari hasil smua data yang sudah di kmpulkan terdapat 7 kriteria yang harus di miliki setiap usaha yang akan dibangun, yaitu terdiri dari beberapa kriteria sebagai berikut:
1. Minat masyarakat
Tabel 2 . Minat masyarakat Minat masyarakat Keterangan Strategis Tidak strategis P(strategis) P(tidak strategis) Tinggi 6 4 0,6 0,4 Sedang 4 6 0,4 0,6 Total 10 10 2. Jarak jangkauan masyarakat
Tabel  3. jarak jangkauan masyarakat Jarak jangkauan masyarakat Keterangan Strategis  Tidak strategis  P(strategis) P(tidak strategis) Dekat 4 6 0,4 0,6 Jauh 6 4 0,6 0,4 Total 10 10
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1939
3. Volume Kendaraan
Tabel 4. Volume kendaraan Volume kendaraan Keterangan Strategis  Tidak strategis  P(strategis) P(tidak strategis) Tinggi 5 5 0,5 0,5 Rendah 5 5 0,5 0,5 Total 10 10 4. Kebersihan (Lingkungan yang bersih, jauh dari lokasi pembuangan sampah) Tabel 5. Kebersihan Kebersihan Ligkungan Keterangan Strategis Tidak strategis P(strategis) P(tidak strategis) Bersih 5 5 0,5 0,5 Sedang 5 5 0,5 0,5 Total 10 10 5. Keamanan yang terjamin
Tabel 6. Keamanan Keamanan yang terjamin Keterangan Strategis Tidak strategis P(strategis) P(tidak strategis) Aman 6 4 0,6 0,4 Tidak aman 4 6 0,4 0,6 Total 10 10

## 6. Kelengkapan usaha (seperti air, dan listrik)
Tabel 7. Kelengkapan usaha Kelengkapan usaha (seperti air, dan listrik) Keterangan Strategis Tidak strategis P(strategis) P(tidak strategis) Lengkap 6 4 0,6 0,4 Tidak lengkap 4 6 0,4 0,6 Total 10 10 7. Lahan (toko, dan parkiran) Tabel 8. Lahan Lahan (toko, dan parkiran) Keterangan Strategis Tidak strategis P(strategis) P(tidak strategis) Luas 4 6 0,4 0,6 Tidak luas 6 4 0,6 0,4 Total 10 10
Dimana data uji 1 : diambil dari data no 1-20 berikut  ini  akan  di  urutkan  kebenaran  strategisnya  melalui  perhitungan  algoritma Naive  Bayes menggunakan rumus :
𝑃𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 |
𝐻 ).𝑃(𝐻)
𝑃(𝑋) 𝑃(𝑋|𝐻)𝑋 𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋) (2)
Maka hasilnya dapat di bentuk kedalam tabel class yang terdapat di Kota Medan untuk menentukan tabel nomor 1 sampai dengan nomor 20 , letak lokasi yang strategis dari ke 20 lokasi tersebut dapat di lihat pada tabel di bawah ini sebagai berikut :
Tabel 9. Hasil lokasi strategis No Wilayah Kota Medan Minat Masyarakat Jarak Jangkauan Masyarakat Volume Kendaraan Kebersihan(Lingkungan bersih yang jauh dari lokasi pembuangan sampah) Keamanan yang Terjamin Kelengkapan Usaha Lahan Keterangan 2 Kec. Medan Barat Tinggi Jauh Rendah Bersih Tidak Aman Lengkap Luas Strategi 4 Kec. Medan Tinggi Dekat Tinggi Sedang Tidak Aman Lengkap Tidak Luas Strategi
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1939
Belawan Kota 7 Kec. Medan Helvitia Sedang Jauh Rendah Bersih Aman Lengkap Luas Tidak 13 Kec. Medan Perjuangan Tinggi Dekat Tinggi Sedang Aman Lengkap Tidak Luas Tidak 16 Kec. Medan Selayang Sedang Jauh Rendah Sedang Tidak Aman Lengkap Tidak Luas Strategi 17 Kec. Medan Sunggal Sedang Jauh Rendah Sedang Tidak Aman Lengkap Tidak Luas Strategi 20 Kec. Medan Tuntungan Tinggi Jauh Tinggi Sedang Aman Lengkap Tidak Luas Strategi
Dari hasil data lokasi yang sudah di dapat disimpulkan bahwa wilayah yang terpilih menjadi lokasi strategis untuk membuka usaha kuliner terdiri dari beberapa kecamatan yang berada di Kota Medan dengan kriteria yang beragam.

## 3.1 Implementasi
Implementasi  sistem  program  ini  mencakup  spesifikasi  kebutuhan  perangkat  keras  ( hardware )  dan  spesifikasi perangkat lunak ( software ). Hasil pengujian pada Penerapan Data Mining untuk pengelompokkan Data Lokasi di Kota Medan dengan  menggunakan algoritma  Naive Bayes, berikut klasifikasinya setiap atribut.
Dari  hasil  klasifikasi  yang  dibuat  oleh  aplikasi  weka,  seluruh  data  atribut  dapat  diklasifikasikan  dengan baik.
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1939

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  implementasi dan pengujian pada Penerapan Data Mining untuk pengelompokkan Data Lokasi di Kota Medan dengan  menggunakan algoritma  Naive Bayes,  dan Dari data hasil klasifikasi yang telah dilakukan di  pembahasan sebelumnya, maka dapat  dibuat beberapa lokasi  yang ada di Kota Medan yang dapat  dilakukan oleh pihak DISPERINDAG dan Pengusaha agar lokasi yang strategis di kecamatan Kota Medan lebih efektif dan efisien, adalah sebagai berikut :
1.  Berdasarkan pengetahuan dari hasil penyelesaian algoritma Naive Bayes menentukan lokasi berdasarkan usaha apa yang akan di bangun pada Kecamatan yang ada di Kota Medan
2.  Proses  hasil  lokasi  yang  ditentukan  mampu  menunjang  dan mendongkrak  peluang  bisnis  yang  menjanjikan agar dapat berkembang serta bersaing di bidang usaha
3.  Klasifikasi  atau  pengelompokan  data  yang  digunakan  oleh  algoritma  Naive  Bayes  pada  data  lokasi  dapat dikelompokkan dengan baik sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah di tentukan sebelumnya dan Jika data yang digunakan lebih banyak maka proses perhitungan akan lebih sulit dan akan membutuhkan waktu yang cukup lama.

## REFERENCES
[1] Pearce II, John A., dan Robinson, Richard B. 2011. Strategic Management : Formulation, Implementation and Control, Twelfth Edition. New York : Mc Graw Hill
[2] Alfa     Saleh.       Implementasi        Metode  Klasifikasi        Naive       Bayes         dalam  Memprediksi  Besarnya Penggunaan  Listrik Rumah    Tangga.  Citec    Journal,  2010,  2  (3), 209.
[3] Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi, 2009. Algoritma Data Mining, Andi Offse
[4] Usman, Nurdin. (2002). Konteks Implementasi Berbasis Kurikulum. Jakarta:PT. Raja Grafindo Persada.
[5] Tan, P. Et al.2006. Introduction to data Mining. Boston: Pearson Education.
[6] Ridwan,  M.,  Suyono,  H.,  Sarosa,  M.,  2013,  Penerapan  Data  Mining  untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier, Jurnal EECCIS,  Vol 1, No. 7, Hal. 59-64.
[7] Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan 2012 (Semantik 2012) Semarang 23 Juni 2012
[8] Bramer dan Max, 2007. Principles of Data Mining. Springer Science
[9] Capello, Roberto. 2011. Location, Regional Growth and Local Development Theories. Dipartimento BESTPolitecnico di MilanoPiazza Leonardo da Vinci 3220133. Giugno.
[10]  Miles, Mike E. Et al. 1999. Real Estate Development, Principles and Process. Washington DC: Urban Land Institute.
[11]  Jogiyanto, H.M, 2005, Analisis dan Desain Sistem Informasi, Andi Offset, Yogyakarta.
[12]  Bonnie Soeherman dan Marion Pinontoan. 2008. Designing Information System.Yogyakarta. Elex Media Komputindo.
[13]  Krismiaji, 2010. Sistem Informasi Akuntansi. Yogyakarta: UPP  AMP YKPN
[14]  Rumbaugh, J., Jacobson, I., & Booch, G. 2005. The Unified Modeling Language Reference Manual Second Edition. Canada: Pearson Education.
[15]  Rosa.a.s;  M.  Shalahuddin,  2016.  Rekayasa  Perangkat  Lunak  (Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek),  INFORMATIKA.  Bandung,  BI- Obses, Hal. 137-238.
[16]  Dimov, Rossen, 2007. WEKA : Praktical machine learning tools and techniques with java implementations. AI Tools Seminar.
[17]  Bouckaert, Remco R.; Frank, Eibe; dkk. 2008. WEKA Manual for Version 3-6-0. New Zealand: University of Waikato [18]  Hariyanto, Bambang, Sistem Manajemen Basis Data: Pemodelan, Perancangan, dan Terapannya, Informatika, Bandung: 2004.
[19]  Jarot S., Shenia A., Sudarma S., Buku Pintar Mocrosoft Office 2007 & 2010 Word-Excel-PowerPoint, Media Kita, 2012