## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jumika/ Halaman LPPM STMIK DCI: http://lppm.stmik-dci.ac.id

## APLIKASI DECISION SUPPORT SYSTEM KOMPOSISI PAKAN UNTUK PENGGEMUKAN SAPI POTONG
Zeni Muhamad Noer 1 , Kusrini 2
1 Program Studi Teknik Informatika Universitas AMIKOM Yogyakarta zenistmikdci@gmail.com
2 Ilmu Komputer Universitas Gadjah Mada kusrini@amikom.ac.id

## ABSTRAK
Sapi potong merupakan jenis sapi yang tujuannya adalah untuk diambil dagingnya  dan biasanya dikonsumsi  oleh  masyarakat  dalam  bentuk  aneka  masakan  karena  mengandung  gizi  dan  nutrisi yang banyak. Konsumsi daging sapi di Indonesia terus mengalami peningkatan, namun peningkatan tersebut  belum  diimbangi  dengan  penambahan  produksi  yang  memadai.  Untuk  mencukupi permintaan dan kebutuhan dapat dilakukan dengan cara peningkatan populasi ternak dan performa sapi potong. Jenis sapi potong yang memiliki performa yang baik adalah sapi lokal termasuk sapi lokal  Jawa,  Bali,  Kalimantan  dan  Sumatera.  Untuk  meningkatkan  dua  cara  diatas  penulis  lebih memfokuskan kepada performa sapi potong yaitu dalam hal peningkatakan komposisi pakan sapi yang  diimplementasikan  kedalam  sebuah  aplikasi  pengambil  keputusan  dengan  memperhatikan komposisi bahan pakan sapi sesuai dengan kebutuhan daging. Bahan pakan adalah setiap bahan yang dikonsumsi, disukai, mampu untuk dicerna secara menyeluruh atau hanya sebagian saja, tidak mengandung  zat  yang  membahayakan  bagi  pemakannya  dan  dapat  memberikan  manfaat  bagi hewan ternaknya.
Kata Kunci : Bahan Pakan, Jenis Sapi.

## 1. Pendahuluan
Populasi  sapi  potong  nasional  pada tahun  2010  adalah  14,8  juta  ekor.  Jumlah sapi yang berpotensi dapat dipotong pada tahun  2011  sebesar  2,3  juta  ekor.  Potensi stok  sapi  lokal  2,3  juta  ekor,  maka  dapat menghasilkan  376.510  ton.  Kebutuhan daging  sapi  2012  sebanyak  448.800  ton, sehingga  masih  kekurangan  72.290  ton. Kekurangan  daging  sapi  pada  tahun  2012 sekitar  72.290  ton  setara  dengan  441.600 ekor sapi (Sepudin, 2011).
Berdasarkan  data  diatas  maka  untuk mencukupi  permintaan  dan  kebutuhan dapat  dilakukan  dengan  cara  peningkatan populasi ternak dan performa sapi potong. Jenis  sapi  potong  yang  memiliki  performa yang  baik  adalah  sapi  lokal  termasuk  sapi lokal Jawa, Bali, Kalimantan dan Sumatera. Untuk  meningkatkan  dua  cara  diatas penulis lebih memfokuskan kepada performa  sapi  potong  yaitu  dalam  hal peningkatakan  komposisi  pakan  sapi  yang diimplementasikan kedalam sebuah aplikasi  pengambil  keputusan  dengan
memperhatikan  komposisi  bahan  pakan sapi sesuai dengan kebutuhan daging.

## 2. Metodologi Penelitian
a. Decision Support System (DSS ) Sistem  pendukung  keputusan  ( Inggris: decision  support  systems  disingkat  DSS) adalah  bagian  dari  sistem  informasi berbasis  komputer  (termasuk  sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan)) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat  juga  dikatakan  sebagai sistem komputer  yang  mengolah  data  menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik. Menurut  Moore  and  Chang,  SPK  dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi
keputusan, orientasi perencanaan  masa  depan,  dan  digunakan pada saat-saat tidak biasa.
DSS  termasuk  kedalam  sistem  yang berbasis  pengetahuan.  Rancangan  yang baik  adalah  sebuah  sistem  berbasis software  interaktif  yang  ditujukan  untuk mampu  membantu  pengambil  keputusan mengkompilasi informasi yang berguna dari kombinasi  data-data  yang  masih  mentah, dokumen  dan  pengetahuan  pribadi  atau model  bisnis  untuk  mengidentifikasi  dan memecahkan  masalah  serta  membuat keputusan.
Tujuan  dari  itu  sendiri  adalah  melayani manajemen,  operasi,  tingkat  perencanaan organisasi, meningkatkan  efektifitas dalam pengambilan  keputusan  dan  membantu orang membuat keputusan tentang masalah  yang  mungkin  berubah  dengan cepat dan tidak mudah diselesaikan. Tahapan SPK:
 Definisi masalah
 Pengumpulan data atau elemen informasi yang relevan
 pengolahan data menjadi informasi baik dalam  bentuk  laporan  grafik  maupun tulisan
 menentukan  alternatif-alternatif  solusi (bisa dalam persentase)
Tujuan dari SPK:
 Membantu  menyelesaikan  masalah semi-terstruktur
 Mendukung manajer dalam mengambil keputusan suatu masalah  Meningkatkan efektifitas bukan efisiensi pengambilan keputusan Dalam pemrosesannya, SPK dapat menggunakan  bantuan  dari  sistem  lain seperti Artificial Intelligence, Expert Systems, Fuzzy Logic, dll. Dalam  Decision  Support  System  juga mengadopsi beberapa unsur untuk menyusunnya, salah satunya yaitu menggunakan hubungan dengan pengguna sebagai kriterianya, Haettenschwiler dalam bukunya  mengemukakan  bahwa  Decision Support  System  dibedakan  menjadi  pasif, aktif dan kooperatif atau kerja sama.
 DSS pasif adalah sistem yang membantu proses  pengambilan  keputusan,  tetapi tidak  dapat  memberi  saran  keputusan atau solusi yang tegas,
 DSS aktif dapat memberi memberi saran atau  solusi  tersebut  dengan  tegas  dan jelas.
 Cooperative  DSS  memungkinkan  untuk proses  berulang-ulang  antara  manusia dan  sistem  terhadap  pencapaian  solusi konsolidasi.  Pembuat  keputusan  dapat memodifikasi, melengkapi atau memperbaiki  saran  keputusan  yang disediakan oleh sistem untuk validasi. Daniel  Power  membuat  pengelompokkan lain  untuk  DSS  berdasarkan  mode  of assistance.  Dia  membedakan  DSS  menjadi
beberapa  jenis,  yakni  communication- driven  DSS,  data-driven  DSS,  document- driven  DSS,  knowledge-driven  DSS,  dan model-driven DSS.
 Communication-driven DSS memungkinkan kerjasama,
mendukung  lebih  dari  satu  orang untuk  menjalankan  tugas  bersama. Contohnya  termasuk  aplikasi  terpadu seperti  Google  Docs  atau  Microsoft Groove.
 Data-driven  DSS  menekankan  akses dan  manipulasi  dari  dari  time  series data  internal  perusahaan  dan  kadang juga mengakses dari data eksternal.
 Document-driven DSS memungkinkan untuk  mengelola,  mengambil  dan memanipulasi  informasi  terstruktur dalam berbagai format elektronik.
 Knowledge-driven  DSS  menyediakan keahlian  pemecahan  masalah  khusus untuk  disimpan  sebagai fakta, aturan, prosedur atau struktur yang serupa.
 Model-driven  DSS  menekankan  akses dan manipulasi dari statistik,
keuangan, optimasi dan model simulasi.  Jenis  ini  menggunakan  data dan  parameter  yang  disediakan pengguna  untk  membantu  pembuat keputusan dalam menganalisis situasi. Komponen Decision Support System
Tiga  komponen  dasar  dari  rancangan  DSS adalah :
 Database atau basis pengetahuan
 Model yang meliputi konteks keputusan dan kriteria pengguna
 User interface
Selain tiga komponen dasar tersebut, para pengguna sendiri juga termasuk komponen yang  penting  dari  desain  atau  rancangan DSS tersebut.
Kerangka
pengembangan
Decision Support System
Sama  halnya  dengan  sistem  lainnya, pengembangan  sistem  DSS  memerlukan pendek  atan  yang  terstruktur.  Seperti kerangka yang meliputi manusia, teknologi dan pendeketan pengembangan.
Kerangka awal dari Decision Support System terdiri dari empat tahapan :
 Intelligence : Mencari kondisi yang akan digunakan  untuk  memanggil/meminta sebuah keputusan  Design : Mengembangkan dan menganalisis  alternatif  tindakan  yang memungkinkan dari solusi.
 Choice  :  Memilih  tindakan  diantara  2 tahap sebelumnya.
 Implementation  :  Memakai  tindakan yang  dipilih  dalam  tindakan  situasi pengambilan keputusan.
 Pendekatan  pengembangan  berulang memungkinan  DSS  untuk  diubah  dan didesain  ulang  pada  berbagai  waktu.
Setelah sistem ini dirancang, diperlukan sebuah  pengujian  dan  direvisi  untuk hasil yang diinginkan.
Klasifikasi Decision Support System
Ada beberapa langkah untuk
mengklasifikasikan  aplikasi  DSS.  Holsapple dan  Whinston  mengklasifikasikan  DSS  ke dalam enam kerangka kerja, Diantaranya
 Text-oriented DSS
 Database-oriented DSS
 Spreadsheet-oriented DSS
 Solver-oriented DSS
 Rule-oriented DSS
 Compound DSS
Jenis Compound DSS merupakan klasifikasi yang  paling  popular  untuk  DSS,  karena klasifikasi  tersebut  adalah  gabungan  dari sistem yang mencakup dua  atau lebih dari lima stuktur dasar DSS.
Dukungan  (support)  yang  diberikan  oleh DSS  dapat  dibedakan  menjadi  tiga dukungan  yang  berbeda  dan  kategori berkaitan, yaitu Dukungan pribadi
(_Persona_l), Dukungan  kelompok (Group) dan  dukungan  organisasi  (Organizational). Komponen  DSS  dapat  diklasifikasikan sebagai berikut,
 Input : Faktor, angka dan karakteristik untuk menganilisis.
 Keahlian dan pengetahuan pengguna :
 memberikan  semua  informasi  dari Input  yang  membutuhkan  analisis manual oleh pengguna.
 Output  :  Perubahan  data  dari
keputusan yang dihasilkan dari
Decision Support System
 Keputusan  :  Result  yang  dihasilkan berdasarkan kriteria pengguna.
Decision  Support  System  yang  dipilih melakukan  teori  fungsi  pengambilan keputusan  dan  didasarkan  pada  artificial intelligence serta intelligent agents technologies  disebut  Intelligent  Decision Support Systems (IDSS).
Bidang yang lahir dari Decision engineering melakukan  keputusan  sendiri  sebagai engineered object dan menerapkan prinsip- prinsip rekayasa seperti desain dan jaminan kualitas  sebagai  gambaran  yang  jelas  dari unsur-unsur yang membentuk keputusan. Penggunaan  (Aplikasi)  Decision  Support System
DSS  secara  teoritis  dapat  dibangun  dalam
bidang pengetahuan apapun.
Salah  satu  contohnya  adalah  Sistem pendukung keputusan klinis untuk diagnose medis.  Ada  empat  tahap  dalam  evolusi Clinical  Decision  Support  System  (CDSS), yaitu
 Versi  sederhana  yang  berdiri  sendiri dan tidak mendukung integrasi
 Generasi  kedua  yang  mendukung integrasi dengan sistem medis lainnya
 Generasi ketiga berbasis standar
 Generasi  keempat  yang  berbasis model layanan
DSS secara luas digunakan dalam bisnis dan manajemen.  Executive  dashboard  dan kinerja  perangkat  lunak  bisnis  lainnya memungkinkan untuk
pengambilan keputusan  dengan  cepat,  mengidentifikasi kecenderungan  negative  dan  alokasi  yang lebih baik dari sumber data bisnis.
Decision  Support  System  organisasi  yang digambarkan dalam bentuk tabel dan grafik dengan  cara  yang  ringkas  yang  membantu manajemen  untuk  mengambil  keputusan strategis. Misalnya,
 Salah satu aplikasi adalah the management  and  development  of complex anti-terrorism systems (manajemen dan pengembangan sistem anti-terorisme yang kompleks)  Petugas pinjaman bank yang memverifikasi  kredit  dari  pemohon pinjaman  atau  sebuah  perusahaan teknik  yang  memiliki  tawaran  pada beberapa proyek. Pemanfaatan Decision Support System  adalah  untuk  mengoptimalkan
sistem industri.
 di  Colorado  State  pengguna  Decision Support  System    untuk  memberikan informasi  tentang  banjir  dan  potensi bahaya diseluruh negara yang menampilan  secara  real-time  konidisi cuaca,  data  lokal  dan  batas-batas dataran banjir.
 dalam pengelolaan hutan untuk perencanaan  jangka  panjang,  semua aspek dari manajemen hutan mulai dari log  transportation,  penjadwalan  panen yang  berkelanjutan  dan  perlindungan ekosistem.
Sebuah  contoh  spesifik  lainnya  adalah menyangkut  Sistem  Kereta  Api  Nasional Kanada  yang  menguji  peralatan  secara teratur  menggunakan  Decision  Support System. Masalah yang dihadapi oleh setiap jalur kereta api adalah  rusaknya sebuah rel yang dapat mengakibatkan ratusan
pelepasan  rel  dan  kereta  keluar  dari jalurnya (derailments) per tahun. b. Jenis, Sifat dan Pendekatan Penelitian memerlukan sebuah metode  yang  digunakan  untuk  melakukan penelitian tersebut, penelitian ini merupakan  jenis  penelitian  studi  kasus, karena  pada  penelitian  ini  tidak  membuat alat  untuk  dianalisis  dan  juga  tidak melakukan tindakan, tetapi pada penelitian ini  hanya  mengamati  fenomena  yang terkait dengan objek yang diamati.
Sifat  penelitian  yang  diambil  bersifat kausal,  yaitu  peneliti  mendapat  informasi dari peternak penggemukan sapi potong di daerah  Kawalu  Tasikmalaya,  tepatnya  di peternakan  anaka  Kawalu  Tasikmalaya tentang komposisi pakan sapi potong dalam upaya  penggemukan  guna  mencukupi kebutuhan  daging  sapi  potong  di  wilayah Tasikmalaya.
Adapun  pendekatan  penelitian  yang dilakukan  adalah  pendekatan  kualitatif yaitu  bertujuan  untuk  meningkatkan pemahaman terhadap sesuatu. c. Metode Pengumpulan Data Untuk memperoleh data yang
dibutuhkan  dalam  melakukan  penelitian, maka diperlukan proses pengumpulan data yang  selanjutnya  data  tersebut  dapat dianalisis,  metode  pengumpulan  data sangat penting untuk dilakukan karena data yang  dikumpulkan  akan  menentukan kualitas  dan  akurasi  data  pada  proses penelitian. Metode pengumpulan data yang dilakukan adalah sebagai berikut : a. Permintaan Data Pada  penelitian  ini  dibutuhkan  data training  dan  data  testing,  untuk  itu diperlukan  permintaan  data  sapi  potong dengan  cara  wawancara  langsung  dengan peternak  sapi  potong,  yang  dalam  hal  ini diwakili  oleh  peternakan  Anaka  di  daerah Kawalu  Tasikmalaya  dengan  pertanyaan sebagai berikut :
Tabel 3. Pertanyaan Wawancara No. Pertanyaan
1 Jenis sapi apa saja?
2 Apa perbedaan sapi berdasarkan jenis sapi potong?
3 Mulai usia berapa sapi potong diberi pakan tambahan?
4 Usia berapa sapi potong dapat disembelih untuk dijual?
5 Berapa berat badan sapi dapat disembelih untuk dijual?
6 Pakan apa saja diberikan untuk meningkatkan berat badan?
7 Berapa besar/volume pakan untuk sapi potong tiap hari?
8 Berapa kali sapi diberi pakan?
9 Apakah ada perbedaan pakan jika melihat usia?
10 Berapa kali, usia dan berat badan berapa sapi mulai diberi volume pakan berlebih?
11 Apakah ada perbedaan antara sapi Jawa (PO) dengan sapi Bali?
12 Apakah ada perbedaan pemberian pakan antara sapi PO dengan sapi Bali?
13 Apakah ada perbedaan pemberian pakan antara jantan dan betina?
14 Berapa ukuran pemberian pakan rumput, ampas tahu dan madu untuk sapi PO jantan dengan usia muda agar penggemukan cepat?
15 Berapa ukuran pemberian pakan rumput, ampas tahu dan madu untuk sapi PO betina dengan usia muda agar penggemukan cepat?
16 Berapa ukuran pemberian pakan rumput, ampas tahu dan madu untuk sapi Bali jantan dengan usia muda agar penggemukan cepat?
17 Berapa ukuran pemberian pakan rumput, ampas tahu dan madu untuk sapi Bali betina dengan usia muda agar penggemukan cepat?
b. Metode Studi Pustaka Merupakan  metode  yang  dilakukan untuk  melakukan  pengumpulan  referensi dari  penelitian  yang  sebelumnya  sudah dilakukan  dan  menjadi  patokan  untuk meningkatkan hasil penelitian.

## 2.3 Metode Analisis Data
Setelah data yang dibutuhkan terkumpul,  tahap  selanjutnya  melakukan metode  analisis  data,  data  yang  sudah terkumpul  digunakan  untuk  proses  data training  dan  data  testing.  Data  yang dianalisis disini adalah data sapi serta data komposisi pakan sapi potong di peternakan Anaka Kawalu Tasikmalaya dengan variabel yang  telah  ditentukan  adalah  sebagai berikut:
(1) Jenis  sapi  potong,  (2)    Jenis  kelamin sapi, (3) Usia sapi potong, (4) Pakan rumput, (5)  Pakan  ampas  tahu,  (6)  Pakan  madu. Adapun data lain yang terkumpul digunakan  untuk  pengetahuan  peneliti sehingga  ada  keterkaitan  data  lain  dengan variabel  yang  telah  ditentukan  diatas. Setelah  data  tersebut  terkumpul  proses selanjutnya adalah melakukan implementasi  menggunakan algoritma Naïve Bayes dengan menggunakan perangkat  lunak  Rapid  Miner.  Pada  tahap ini  seluruh  tahapan  implementasi  dan pengujian algoritma Naïve Bayes
diimplementasikan.  Setelah  implementasi algoritma  Naïve  Bayes  selesai,  selanjutnya dilakukan pengujian dengan membagi data yang  terkumpul  menjadi  dua  bagian  yaitu
data training dan data testing. Data training ini digunakan untuk memberikan pengetahuan  kepada  program  sehingga membentuk data klasifikasi. Setelah model klasifikasi terbentuk akan dilakukan pengujian model tersebut dengan menggunakan data testing untuk
mengetahui  tingkat  akurasi  dan  informasi pada proses klasifikasi tersebut.

## 2.4 Algoritma Naïve Bayes
Metode  Naive  Bayes  pertama  kali dikenalkan oleh ilmuwan Inggris
Thomas  Bayes  yang  digunakan  untuk memprediksi  peluang  yang  terjadi  di masa  depan  berdasarkan  pengalaman di  masa  sebelumnya  sehingga  dikenal sebagai teorema Bayes. Algoritma Naive Bayes merupakan suatu bentuk klasifikasi  data  dengan  menggunakan metode  probabilitas  dan  statistik. Algoritma  Naive  Bayes  dapat  diartikan sebagai  sebuah  metode  yang  tidak memiliki aturan, Naive Bayes menggunakan cabang matematika yang dikenal dengan teori probabilitas untuk mencari peluang terbesar dari kemungkinan  klasifikasi  dengan  cara melihat  frekuensi  tiap  klasifikasi  pada data  training.  Metode  Teorema  bayes kemudian dikombinasikan dengan naive yang diasumsikan dengan kondisi antar atribut yang saling bebas.
Definisi  lain  mengatakan  Naïve  Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan  berdasarkan  pengalaman  dimasa sebelumnya.(Bustami,2013).
Algoritma  Naïve  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. (Ridwan,2013).
Keuntungan  penggunaan  algoritma Naïve  Bayes  adalah  bahwa  metode  ini hanya membutuhkan jumlah data pelatihan (Training Data) yang kecil untuk
menentukan  estimasi  parameter  yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian. Algoritma  Naïve  Bayes  sering  bekerja  jauh lebih  baik  dalam  kebanyakan  situasi  dunia nyata  yang  kompleks  daripada  yang diharapkan. (S. A. P. A. Pattekari,2012).
Adapun alur dari metode Naïve Bayes adalah  baca  data  training,  hitung  jumlah dan  probabilitas  dan  mendapatkan  nilai dalam  tabel  mean,  standart  deviasi  dan probabilitas. Klasifikasi Naive Bayes diasumsikan  bahwa  ada  atau  tidak  ciri tertentu  dari  sebuah  kelas  tidak  ada hubungannya dengan ciri dari kelas lainnya. Persamaan dari Teorema Bayes adalah : ( 𝐻 | 𝑋 ) = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐻 ) x 𝑃 ( 𝐻 )
P(X)
Keterangan : X :  data  dengan  class  yang  belum diketahui H : hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X)  :  probabilitas  hipotesis  H  berdasar kondisi X (postteriori probability) P(H) :  probabilitas  hipotesis  H  (prior probability) P(X|H)  :  probabilitas  X  berdasar  kondisi pada hipotesis H P(X) : probabilitas dari X
Untuk  menjelaskan  teorema  Naive Bayes,  perlu  diketahui  bahwa  proses klasifikasi  memerlukan  sejumlah  petunjuk untuk  menentukan  kelas  apa  yang  cocok bagi  sampel  yang  dianalisis  tersebut.
Karena  itu,  teorema  bayes  di  atas disesuaikan sebagai berikut : ( 𝐶 | 𝐹 1 … 𝐹𝑛 ) = ( 𝐶 )( 𝐹 1 …. 𝐹𝑛 | 𝐶 ) 𝑃 ( 𝐹 1.… 𝐹𝑛 ) Dimana Variabel C merepresentasikan kelas, sementara variabel F1 ... Fnmerepresentasikan karakteristik petunjuk yang dibutuhkan untuk melakukan klasifikasi. Maka rumus tersebut menjelaskan  bahwa  peluang  masuknya sampel karakteristik tertentu dalam kelas C
(Posterior) adalah peluang munculnya kelas  C  (sebelum  masuknya  sampel tersebut,  seringkali  disebut  prior),  dikali dengan peluang kemunculan karakteristik – karakteristik  sampel  pada  kelas  C  (disebut juga  likelihood),  dibagi  dengan  peluang kemunculan  karakteristik  –  karakteristik sampel  secara  global  (  disebut  juga evidence).  Karena  itu,  rumus  diatas  dapat pula  ditulis  secara  sederhana  sebagai berikut :
𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟 = 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟 × 𝑙𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑 𝑒𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒
Nilai  Evidence  selalu  tetap  untuk setiap  kelas  pada  satu  sampel.  Nilai  dari posterior tersebut nantinya akan dibandingkan dengan nilai – nilai posterior kelas  lainnya  untuk  menentukan  ke  kelas apa suatu sampel akan diklasifikasikan Penjabaran lebih lanjut rumus Bayes tersebut dilakukan dengan menjabarkan( 𝐶 | 𝐹 1,…, 𝐹𝑛 ) menggunakan aturan perkalian sebagai berikut :
𝑷 ( 𝑪 | 𝑭𝟏 ,…, 𝑭𝒏 ) = 𝑷 ( 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟏 ,.., 𝑭𝒏 | 𝑪 ) = 𝑷 ( 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟏 | 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟐 ,…, 𝑭𝒏 | 𝑪 , 𝑭𝟏 ) = 𝑷 ( 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟏 | 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟐 | 𝑪 , 𝑭𝟏 ) 𝑷 ( 𝑭𝟑 ,…, 𝑭𝒏 | 𝑪 , 𝑭𝟏 , 𝑭𝟐 ) = 𝑷 ( 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟏 | 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟐 | 𝑪 , 𝑭𝟏 ) 𝑷 ( 𝑭𝟑 | 𝑪 , 𝑭𝟏 , 𝑭𝟐 ), 𝑷 ( 𝑭𝟒 ,…, 𝑭𝒏 | 𝑪 , 𝑭𝟏 , 𝑭𝟐 , 𝑭𝟑 )
= 𝑷 ( 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟏 | 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟐 | 𝑪 , 𝑭𝟏 ) 𝑷 ( 𝑭𝟑 | 𝑪 , 𝑭𝟏 , 𝑭𝟐 )… 𝑷 ( 𝑭𝒏 | 𝑪 , 𝑭𝟏 , 𝑭𝟐 , 𝑭𝟑 ,.., 𝑭𝒏 − 𝟏 ) Dapat dilihat bahwa hasil penjabaran tersebut  menyebabkan  semakin  banyak dan  semakin  kompleksnya  faktor  –  faktor syarat yang mempengaruhi nilai probabilitas,  yang  hampir  mustahil  untuk dianalisa satu persatu. Akibatnya, perhitungan  tersebut  menjadi  sulit  untuk dilakukan.  Disinilah  digunakan  asumsi independensi  yang  sangat  tinggi  (naif), bahwa masing – masing petunjuk
( 𝑭 , … 𝒏 ) saling bebas (independen) satu sama  lain.  Dengan  asumsi  tersebut,  maka berlaku suatu kesamaan sebagai berikut :
𝑷 ( 𝑷𝒊 | 𝑭𝒋 ) = 𝑷 ( 𝑭𝒊 ∩ 𝑭𝒋 ) 𝑷 ( 𝑭𝒋 ) = 𝑷 ( 𝑭𝒊 ) 𝑷 ( 𝑭𝒋 ) 𝑷 ( 𝑭𝒋 ) = 𝑷 ( 𝑭𝒊 )
Untuk 𝒊 ≠ 𝒋 , sehingga ( 𝑭𝒊 | 𝑪 ,) = 𝑷 ( 𝑭𝒊 | 𝑪 ) Dari persamaan diatas dapat disimpulkan  bahwa  asumsi  independensi naif  tersebut  membuat  syarat  peluang menjadi  sederhana,  sehingga  perhitungan menjadi mungkin untuk dilakukan.
Selanjutnya,  penjabaran 𝑷 ( 𝑪 | 𝑭𝟏 ,…, 𝑭𝒏 ) dapat disederhanakan menjadi : 𝑷 ( 𝑪 | 𝑭𝟏 ,.., 𝑭𝒏 ) = 𝑷 ( 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟏 | 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟐 | 𝑪 ) 𝑷 ( 𝑭𝟑 | 𝑪 )… = 𝑷 ( 𝑪 )∏ 𝑷 ( 𝑭𝒊 | 𝑪 ) 𝒏 𝒊 = 𝟏 Persamaan  diatas  merupakan  model dari teorema Naive Bayes yang selanjutnya akan  digunakan  dalam  proses  klasifikasi.
Untuk  klasifikasi  dengan  data  kontinyu digunakan rumus Densitas Gauss :
𝑃 ( 𝑋𝑖 = 𝑥𝑖 | 𝑌 = 𝑦𝑗 ) = 1 √2 𝜋𝜎𝑖𝑗 𝑒
− ( 𝑥𝑖 − 𝜇𝑖𝑗 )2 2 𝜎 2 𝑖𝑗 Keterangan : 𝑃 : Peluang 𝑋𝑖 : Atribut ke i 𝑥𝑖 : Nilai atribut ke i 𝑌 : Kelas yang dicari 𝑦𝑗 :  Sub  kelas  Y  yang  dicari 𝜇 :  Mean, menyatakan rata – rata dari seluruh atribut 𝜎 : Deviasi standar, menyatakan varian dari seluruh atribut
Adapun alur dari metode Naive Bayes adalah  sebagai  berikut  :  1.        Baca  data training 2.    Hitung Jumlah dan probabilitas, namun apabila data numerik maka: a.  Cari nilai mean dan standar deviasi dari masing – masing parameter yang     merupakan data numerik.  b. Cari nilai probabilistik dengan cara  menghitung  jumlah  data  yang  sesuai dari  kategori  yang  sama  dibagi  dengan jumlah  data  pada  kategori  tersebut.  3. Mendapatkan  nilai  dalam  tabel  mean, standart deviasi dan probabilitas.

## Daftar Pustaka
Suyanto,  2017,  Data  Mining  Untuk Klasifikasi  dan  Klasterisasi  Data, Informatika, Bandung Dennis  Aprilla  C,  Donny  Aji  Baskoro,  Lia Ambarwati,I Wayan Simri Wicaksana, 2013,  Belajar  Data  Mining  dengan Rapid Miner, Jakarta Astuti, T., dkk, 2016,  Penerapan  Algoritma J48  Untuk  Prediksi  Penyakit  Demam Berdarah,  Jurnal  Telematika  Vol.9 No.2 ISSN : 1997 – 925X e-ISSN : 2442 – 4528 Burdi,  F.,  Setianingrum,  A.H.,  Hakim,  N.
(2016).  Application  Of  The  Naive Bayes Method to a Decission Support System  to  provide  Discount  (Case
Study:  PT.  Bina  Usaha  Teknik),
International Conference on Information  and  Communication Technology  for  The  Muslim  World. IEEE Conference Publications. Calis,  A.,  &  Boyaci,  A.  (2015).  Data  Mining Application  in  Banking  Sector  with Clustering and Classification Methods.  International  Conference on Industrial Engineering and Operations  Management.  Dubai: IEEE Conference Publications. Dwi,  B.,  Meilani,  A.,  Slamat,  F.,  2012, Klasifikasi  Data  Karyawan  Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree,
Jurnal IPTEK Vol 16 No.1 Nofriansyah, D., dkk, 2016, Penerapan Data Mining  Dengan  Algoritma  Naïve Bayes  Clasifier  Untuk  Mengetahui Minat Beli Pelanggan Terhadap Kartu Internet  XL  (Studi  Kasus  CV.  Sumber
Utama Telekomunikasi), Jurnal SAINTIKOM Vol.15, No. 2 Nursalim, dkk, 2014. Klasifikasi Bidang Kerja Lulusan  Menggunakan  Algoritma  K-
Nearest  Neighbor,  Jurnal  Teknologi Informasi Volum 10 No.1 Saleh,  A.,  2015,  Implementasi  Metode Naive  Bayes  Dalam  Memprediksi Besarnya  Penggunaan  Listrik  Rumah Tangga,  Citec  Journal,  ISSN  :  2354- 5771, Vol.2 No.3 Setyoko, W., dkk, 2016, Sistem Pendukung Keputusan  Prediksi  Potensi  Kualitas Kredit  Calon  Debitor  Menggunakan Metode  K-Nearest  Neighbor  Pada
BPR Kartasura Makmur di Sukoharjo, Jurnal TIKomSiN, ISSN : 2338-4018 Wasiati, H., Wijayanti, D., Sistem Pendukung  Keputusan  Penetuan Kelayakan  Calon  Tenaga  Kerja Indonesi Menggunakan Metode Naive  Bayes  (Studi  Kasus  :  Di  P.T. Karyatama  Mitra  Sejati  Yogyakarta).
Indonesia Journal On Networking and Scurity, SSN: 2302-5700, Vol. 3 No. 2 Wu,  X.,  &  Kumar,  V.  (2009).  The  Top  Ten
Algorithms in Data
Mining.
Minnesota: Taylor & Francis Group. Rinawati,  Penentuan  Penilaian  Kredit
Menggunakan  Metode  Naive  Bayes Berbasis Particle Swarm Optimization Sekolah Tinggi Manajemen Informatika  dan  Komputer  Nusa Mandiri  (STMIK  Nusa  Mandiri)  Jl. Kramat Raya No.18  Jakarta Pusat.
Wikipedia,  Sistem  Pendukung  Keputusan (https://id.wikipedia.org/wiki/Sistem
_pendukung_keputusan) diakses pada tanggal 15 Januari 2018. Muhammad Averous Mahdafikiyah,
Decision  Support  System  –  DSS, https://www.dictio.id/t/decision- support-system-dss/2655 diakses pada tanggal 16 Januari 2018