## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3331

## Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Penilaian Kinerja Sales Marketing Pada PT. Pachira Distrinusa
Anis Senika, Rasiban, Dadang Iskandar *
Teknik Informatika, STIKOM CKI, Jakarta, Indonesia Email: 1 anis.senika97@gmail.com, 2 Rasiban@stikomcki.com, 3,* Dadang.Iskandar@stikomcki.com Email Penulis Korespondensi: Dadang.Iskandar@stikomcki.com
Abstrak− Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sebuah  sistem  informasi  yang  dapat  menunjang  perusahaan  dalam pengambilan keputusan khususnya tentang penilaian sales di PT. Pachira Distrinusa. Hal ini dilatar belakangi oleh sulitnya menentukan  layak  tidaknya  seorang  sales  untuk  mendapatkan  nilai  yang  efesien,  dikarenakan  sistem  yang  belum terkomputerisasi  dan  dokumen  data  karyawan  yang  bertumpuk.  Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data penilaian di PT. Pachira Distrinusa dan metode yang digunakan adalah metode algoritma Naïve Bayes Classifier. Dan untuk mengetahui  seberapa  baik  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  digunakan  pada  penelitian  ini,  maka  digunakan  perhitungan RapidMiner untuk melakukan pengujian. Dari pengujian di RapidMiner menghasilkan nilai akurasi sebesar 91,67% dan nilai ROC  sebesar  0,979  yang  artinya  algoritma  Naïve  Bayes  Classifier  sangat  baik  digunakan  pada  penelitian  ini.  Setelah melakukan pengujian menggunakan software RapidMiner dan mendapatkan hasil pengujian, kemudian diimplementasikan ke dalam  sebuah  sistem  menggunakan  PHP  dan  MySQL  yang  dirancang  untuk  melakukan  prediksi  penilaian  sales.  Hasil prediksi  yang  didapatkan  dari  sistem  sudah  sesuai  dengan  hasil  perhitungan  yang  didapatkan  dari  perhitungan  RapidMiner dan perhitungan manual. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan bahwa sistem pendukung keputusan yang dibangun ini dapat  diaplikasikan  pada  PT.  Pachira  Distrinusa  sehingga  mampu  mempermudah  dalam  menentukan  kelayakan  penilaian sales di PT. Pachira Distrinusa dengan efesien.
Kata Kunci: Penilaian Sales; Algoritma; Naïve Bayes Classifier, Information System, ROC
Abstract− This  study  aims  to  build  an  information  system  that  can  support  companies  in  making  decisions,  especially regarding sales assessment at PT. Pachira Distrinusa. This is motivated by the difficulty of determining whether or not a sales person deserves an efficient value, because the system is not yet computerized and employee data documents are piled up. In this  study,  the  data  used  are  assessment  data  at  PT.  Pachira  Distrinusa  and  the  method  used  is  the  Naïve  Bayes  Classifier algorithm. And to find out how well the Naïve Bayes Classifier algorithm is used in this study, the RapidMiner calculation is used  to  perform  the  test.  From  the  test  in  RapidMiner,  the  accuracy  value  is  91.67%  and  the  ROC  value  is  0.979,  which means that the Naïve Bayes Classifier algorithm is very well used in this study. After testing using RapidMiner software and getting  the  test  results,  then  it  is  implemented  into  a  system  using  PHP  and  MySQL  which  is  designed  to  predict  sales assessments.  The  prediction  results  obtained  from  the  system  are  in  accordance  with  the  calculation  results  obtained  from RapidMiner calculations and manual calculations. Based on the research that has been done that the decision support system built can be applied to PT. Pachira Distrinusa so as to make it easier to determine the feasibility of the sales assessment at PT. Pachira Distrinusa efficiently.
Keywords: Sales Assessment; Algorithm; Naive Bayes Classifier, Information System, ROC

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  yang  sangat  pesat,  terutama  di  bidang  teknologi  informasi, menjadi  tantangan  bagi  kebutuhan  masyarakat  untuk  dapat  menyikapi  dan  memanfaatkannya  sebagai  sarana kerja dalam membantu percepatan pelaksanaan tugas. Teknologi informasi yang didukung oleh teknologi lainya menjadi unsur yang penting dalam menjembatani data dan informasi dalam segala aspek kehidupan.
Sebuah  perusahaan  membutuhkan  karyawan  sebagai  aset  terpenting  terhadap  kesuksesan  sebuah perusahaan.  Kegiatan  penilaian  kinerja  karyawan  sangat  sulit  dilakukan,  karena  frekuensi  tatap  muka  antara pihak  manager  dengan  karyawan  yang  sangat  minim  juga  dengan  cara  penilaian  yang  masih  dilakukan  hanya melihat  kepribadian  karyawan  tanpa  mengetahui  aspek-aspek  penting  yang  membuat  karyawan  layak  untuk  di nilai  pekerjaannya.  Oleh  karena  itu,  dalam  perusahaan  ini  dibutuhkan  sistem  yang  dapat  membantu  dalam menganalisa  kinerja  karyawan,  Selain  meningkatkan  kualitas  kinerja  karyawan,  penilaian  kinerja  ini  juga memiliki beberapa dampak positif, diantaranya meningkatkan kualitas perusahaan, meningkatkan perkembangan perusahaan,  dan  meningkatkan  kesejahteraan  karyawan  Peningkatan  kualitas  kinerja  karyawan  ini  dilakukan secara  berkala  atau  sistematik  sehingga  karyawan  akan  bekerja  sesuai  dengan  tugas  dan  tanggung  jawabnya. Untuk  karyawan  yang  memilki  kinerja  yang  bagus  akan  diberikan  reward  atau  penghargaan  atas  kinerjanya untuk  perusahaan.  Untuk  penghargaan  ini  dinilai  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  perusahaan. Untuk  penilaian  prestasi  kinerja  ini  nantinya  akan  di  olah  oleh  sistem  penilaian  kinerja  dengan  berdasarkan standar  kinerja  yang  meliputi  Pencapaian  Terget  Penjualan,  Absensi,  Project  dan  Prestasi,  Kerjasama,  dan Komunikasi.
Penelitian  terdahulu  dilakukan  oleh  Muliadi,  Syafruddin  Syarif,  Agus  Salim  yang  berjudul  “Penerapan Algoritma  Naïve  Bayes  Pada  Penilaian  Kinerja  Pemerintah  Desa  Dalam  Pengelolaan  Dana  Desa”  [1]. Berdasarkan  hasil  analisis  perhitungan yang  sudah  dilakukan,  penerapan  metode  naïve bayes  klasifikasi  dalam penilaian kinerja pemerintah desa yang sudah di lakukan terhadap 2(dua) desa dengan kreteria yang digunakan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3331
adalah  jumlah  anggaran,  anggaran  bidang  pemerintahan,  anggaran  bidang  pembangunan,  anggaran  bidang pemberdayaan, anggaaran bidang pembinaan , anggaran tak terduga dan sisa anggaran.
Penelitian terdahulu dilakukan oleh Mujib Ridwan,  Hadi Suyono,  M. Sarosa yang berjudul “Penerapan Data  Mining  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier” [2]. Berdasarkan Penelitian ini difokuskan untuk mengevaluasi kinerja akademik mahasiswa pada tahun ke-2 dan diklasifikasikan  dalam  kategori  mahasiswa  yang  dapat  lulus  tepat  waktu  atau  tidak.  Kemudian  dari  klasifikasi tersebut,  sistem  akan  memberikan  rekomendasi  solusi  untuk  memandu  mahasiswa  lulus  dalam  waktu  yang paling tepat dengan nilai optimal berdasarkan histori nilai yang telah ditempuh mahasiswa.
Penelitian  terdahulu  dilakukan  oleh  P  S  Dewi,    C  K  Sastradipraja,  D  Gustian  yang  berjudul  “Sistem Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan  Menggunakan  Metode  Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier”  [3]. Berdasarkan  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sebuah  sistem  informasi  yang  dapat  menunjang perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  khususnya  tentang  promosi  jabatan  pada  PT.  Busana  Indah  Global. Hal  ini  dilatar  belakangi  oleh  sulitnya  menentukan  layak  tidaknya  seorang  karyawan  yang  telah  dipromosikan untuk  naik  jabatan,  dikarenakan  sistem  yang  belum  terkomputerisasi  dan  dokumen  data  karyawan  yang bertumpuk.  Pada  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  adalah  data  kenaikan  jabatan  karyawan  di  PT.  Busana Indah Global dan metode yang digunakan adalah metode algoritma Naïve Bayes Classifier.
Penelitian terdahulu dilakukan oleh Titis Diah Pangestuti, Fetty Tri Anggraeny, Eka Prakarsa Mandyartha yang  berjudul  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Baru  Menggunakan Naive  Bayes  Classifer  (Studi  Kasus  Pt.  Sasmito)”  [4].  Berdasarkan  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  Rekrutmen karyawan merupakan cara untuk mendapatkan karyawan sesuai dengan kriteria perusahaan dan dilakukan oleh divisi  HRD.  Proses  rekrutmen  karyawan  di  divisi  HRD  PT  Sasmito  menggunakan  cara  manual  dengan membandingkan  berkas  calon  pelamar  dan  kriteria  perusahaan  kemudian  dilanjutkan  dengan  tes  seperti  tes wawancara,  tes  kemampuan,  dan  tes  kesehatan  sehingga  menyebabkan  divisi  HRD  mengalami  kendala  terkait proses  pengambilan  keputusan  karena banyaknya  jumlah  pelamar  dan  penerimaan  karyawan  yang  terbatas  dan penerimaan karyawan harus tepat sasaran agar pengerjaan proyek dapat berjalan sesuai manajemen proyek.
Penelitian  terdahulu  dilakukan  oleh  Din  Syamsudin,  Yosia  Chrismas  Decky  Halundaka,  Aryo  Nugroho yang  berjudul  “Prediksi  Status  Konsumen  Produk  Celana  Menggunakan  Naïve  Bayes”  [5].  Berdasarkan Penelitian  ini  bertujuan  untuk  Celana  bahan  merupakan  kebutuhan  pokok  sehari-hari,  permasalahan  yang dihadapi  ketidak  pastian  pembeli  dikalangan  antara  Mahasiswa,  Karyawan,  dan  Pelajar.  Oleh  karena  itu penelitian ini bertujuan untuk memprediksi Status Konsumen Produk Celana menggunakan metode Naïve Bayes. karena metode Naïve Bayes yang dinilai baik melakukan klasifikasi dan akurasi dibandingkan metode Algoritma C4.5 yang memiliki ketidakstabilan dalam melakukan klasifikasi. Pengambilan data pada penelitian ini dari hasil wawancara  pada  penjual  dibulan  januari  hingga  desember  tahun  2019  kemudian  dilakukan  penginputan  pada excel dengan total 731 data.
Penelitian terdahulu dilakukan oleh Karlena Indriani, Qonita Tanjung yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Motor Menggunakan Metode NAÏVE BAYES Pada NSC FINANCE  Cikampek” [6].  Berdasarkan  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  Penentuan  kelayakan  pengajuan  kredit  motor  pada  sebuah perusahaan  leasing  adalah  hal  penting,  mengingat  jika  terjadi  kesalahan  pengambilan  keputusan  maka  akan berdampak  pada  kerugian  perusahaan  NSC  Finance.  Oleh  karena  itu  penulis  membuat  Sistem  Penunjang Keputusan dengan metode Naïve Bayes untuk menentukan kelayakan pengajuan kredit motor dengan membuat sistem  pendukung  keputusan  metode  Naïve  Bayes  berbasis  desktop  menggunakan  PHP.  Mengacu  penelitian- penelitian  diatas  maka  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  penelitian  suatu  aplikasi  penilaian  sales  dengan berbasis web pada PT. Pachira Distrinusa

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3331
Berdasarkan  kerangka  kerja  yang  telah  digambarkan  diatas,  maka  dapat  diuraikan  pembahasan  dari masing-masing tahapan penelitian yaitu:
1. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  pencarian  terhadap  landasan-landasan  teori  yang  diperoleh  dari  berbagai sumber  seperti  buku,  jurnal  ilmiah  dan  juga  referensi  lainnya  untuk  melengkapi  penelitian  baik  mengenai konsep dan teori sehingga memiliki acuan yang baik dan relevan.
2. Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  penulis  mengidentifikasi  hal  apa  saja  yang  menjadi  permasalahan  data  mining  mengenai kinerja  pada  karyawan  PT  Pelita  Wira  Sejahtera,  sehingga  penulis  dapat  menentukan  rencana  kerja  serta menentukan data apa saja yang dibutuhkan dalam penelitian ini.
3. Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  pengumpulan  data  dan  informasi  yang  dibutuhkan  dalam  penelitian. Pengumpulan data ini dilakukan dengan beberapa metode yaitu : a. Pengamatan ( Observasi )
Metode  ini  dilakukan  dengan  secara  langsung  pada  objek  yang  akan  diteliti.  Dalam  hal  ini  penulis mengamati  bagaimana  pengelolaan  data-data  karyawan,  sehingga  penulis  mendapatkan hardcopy data- data karyawan. Data karyawan ini diberikan oleh asisten HRD perusahaan tersebut. Adapun atribut data yang  diperoleh  yaitu  jenis  kelamin,  jabatan,  pengetahuan  tentang  pekerjaan,  kejujuran  dan  integritas, inisiatif  dan  kreatif,  kemampuan  berkomunikasi,  tanggung  jawab  dan  ketelitian,  kemampuan  bekerja sama,  kemampuan  menganalisa,  kemampuan  koordinasi,  orientasi  pada  tugas  dan  koordinasi,  orientasi pada efisiensi.
b. Wawancara
Pada metode ini penulis melakukan wawancara secara langsung dengan asisten HRD untuk memperoleh data dan informasi akurat mengenai data karyawan yang penulis lakukan.
4. Klasifikasi Penilaian Kinerja Karyawan
Pengklasifikasian data karyawan dilakukan dengan beberapa tahapan. Adapun alur proses pengklasifikasian dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Alur Proses Klasifikasi Dan Analisis Naïve Bayes
Berikut ini penjelasan mengenai tahapan-tahapan pada alur proses pengklasifikasian: A. Data Karyawan
Data  Karyawan  merupakan  data-data  yang  dimiliki  oleh  karyawan  termasuk  data  penilaian  kinerja karyawan  pada  tahun  yang  telah  lalu.  Dari  sekian  banyak  atribut  data  karyawan,  atribut  data  yang digunakan  yaitu,  masa  mengabdi,  jenis  kelamin,  jabatan,  pengetahuan  tentang  pekerjaan,  kejujuran  dan integritas,  inisiatif  dan  kreatif,  kemampuan  berkomunikasi,  tanggung  jawab  dan  ketelitian,  kemampuan bekerja  sama,  kemampuan  menganalisa,  kemampuan  koordinasi,  orientasi  pada  tugas  dan  koordinasi, orientasi  pada  efisiensi,  pencapaian  target,  pencapaian  mendapat  customer,  pencapaian  kunjungan  ke toko.
B. Cleaning data
Cleaning  data  merupakan  preproses  dimana  pada  tahap  ini  dilakukan  pembersihan  atau  pemisahan  data dari noise data dan data yang tidak konsiten seperti karyawan yang memiliki atribut tidak lengkap. Selain itu ada beberapa hal yang penulis lakukan dalam proses cleaning data yaitu sebagai berikut: a. Mengklasifikasikan penilaian kinerja menjadi 4 kategori yaitu >=40 SANGAT BAIK, <=30 BAIK, <=20 CUKUP dan <=10 KURANG.
b. Kemudian hasil dari cleaning data ini disusun dalam bentuk format arff pada tools Notepad++.
C. Format arff
WEKA  mendukung  beberapa  format  file  dalam  input-nya  diantaranya  adalah  format  arff.  Atribute- Relation  File  Format  (ARFF)  merupakan  tipe  file  text  yang  berisi  berbagai  instance  data  yang berhubungan  dengan  suatu  set  atribut  data.  kemudian  data-data  ini  disusun  dengan  menggunakan  tanda koma (,) sebagai pemisah data per-atributnya.
D. Training
Pada tahap ini dilakukan proses training oleh algoritma klasifikasi naïve bayes untuk membentuk sebuah model  classifier  pada  data  mahasiswa  yang  sudah  ada.  Model  ini  merupakan  representasi  pengetahuan yang akan digunakan untuk prediksi kelas data baru yang belum pernah ada.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3331
E. Naïve Bayes Klasifikasi
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  proses  pengklasifikasian  data  menggunakan  tools  WEKA  terhadap  data karyawan yang sudah ditesting menggunakan model classifier yang sudah dibentuk.
F. Akurasi Hasil
Akurasi Hasil menunjukkan kedekatan hasil pengukuran dengan nilai sesungguhnya.
G. K-fold Cross Validation
Cross Validation merupakan salah satu teknik untuk menilai/memvalidasi keakuratan sebuah model yang dibangun  berdasarkan  dataset  tertentu.  Salah  satu  metode  cross-validation  yang  populer  adalah  K-Fold Cross Validation.
5. Hasil Analisis
Hasil  dari  analisis  akan  dinilai  keakuratan  data  model  yang  sudah  di  dapatkan  dengan  perhitungan  naïve bayes  menggunakan  teknik  Cross  Validation.  Salah  satu  metode  cross-validation  yang  populer  dan  akan digunakan adalah K-Fold Cross Validation. Dalam teknik ini dataset dibagi menjadi sejumlah K-buah partisi secara  acak.  Kemudian  dilakukan  sejumlah  K-kali  eksperimen,  dimana  masing-masing  eksperimen menggunakan  data  partisi  ke-K  sebagai  data  testing  dan  memanfaatkan  sisa  partisi  lainnya  sebagai  data training.  Dimana hasil  dengan  persentasi  terbesarlah  yang akan  di  ambil.  Selain  itu, bentuk  visualisasi  dari setiap atribut dapat dilihat pada tools WEKA.
6. Penulisan Laporan
Setelah semua tahapan penelitian dilakukan, maka akan dibuat laporan sebagai dokumentasi penelitian agar dapat dimanfaatkan pada waktu yang akan datang. Baik oleh peneliti sendiri maupun peneliti lainnya.

## 2.2 Metode Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model atau fungsi yang menjelaskan atau membedakan konsep atau kelas  data,  dengan  tujuan  untuk  dapat  memperkirakan  kelas  dari  suatu  objek  yang  labelnya  tidak  diketahui. Dalam  mencapai  tujuan  tersebut,  proses  klasifikasi  membentuk  suatu  model  yang  mampu  membedakan  data kedalam kelas-kelas yang berbeda berdasarkan aturan atau fungsi tertentu. Model itu sendiri bisa berupa aturan “jika-maka”, berupa pohon keputusan, atau formula matematis (Mustafa et al., 2017).

## 2.3 Naïve Bayes Clasifier
Naive  Bayes  Classifier  adalah  sebuah  metoda  klasifikasi  yang  berdasar  pada  teorema  Bayes.  Metode pengklasifikasian  ini  menggunakan  metode  probabilitas  dan  statistik  yang  pertama  kali  dikemukakan  oleh ilmuwan  Inggris  bernama  Thomas  Bayes,  yaitu  suatu  metode  untuk  memprediksi  peluang  di  masa  depan berdasarkan  pengalaman  di  masa  sebelumnya,  sehingga  metode  ini  dikenal  sebagaiTeorema  Bayes.  Ciri  utama dari Naive Bayes Classifier ini adalah asumsi yang sangat kuat akan independensi dari masing-masing kondisi atau kejadian (Ridwan, Suyono, & Sarosa, 2013). Olson dan Delen dalam bukunya, menjelaskan bahwa Naive Bayes untuk setiap kelas keputusan, menghitung probabilitas dengan syarat bahwa kelas keputusan adalah benar. Algoritma ini berdasar pada mengasumsikan bahwa atribut obyek adalah sesuatu yang independen. Probabilitas yang terlibat dalam membat perkiraan akhir dihitung sebagai jumlah frekuensi dari "master" tabel keputusan.
Naive Bayes Classifier memiliki akurasi lebih baik dibanding dengan model classifier lainnya. Penelitian yang  dilakukan  oleh  Xhemali,  Hinde  dan  Stone  dalam  jurnalnya  “ Naive  Bayes  vs.  Decision  Trees  vs.  Neural Networks  in  the  Classification  of  Training  Web  Pages ”  mengatakan  bahwa  “ Naïve  Bayes  Classifier memiliki tingkat  akurasi  yang  lebih  baik  dibanding  model classifier lainnya”  (Ridwan  et  al.,  2013).  Keuntungan penggunaan  Naive  Bayes  Classifier  adalah  bahwa  metode  ini  hanya  membutuhkan  jumlah  data  pelatihan (Training  Data)  yang  kecil  untuk  menentukan  estimasi  paremeter  yang  diperlukan  dalam  proses pengklasifikasian.  Naive  Bayes  sering  bekerja  jauh  lebih  baik  dalam  kebanyakan  situasi  dunia  nyata  yang kompleks dari pada yang diharapkan. Persamaan teorema bayes
P(H/X)= 𝐏 ( 𝐇 𝐗 ).( 𝐇 ) 𝐏 ( 𝐗 )
(1)
Keterangan : Data dengan class yang belum diketahui Hipotesis data 𝑋 merupakan suatu class spesifik ( 𝐻 | 𝑋 ) : Probabilitas hipotesis 𝐻 berdasar kondisi 𝑋 (posteriori probability) ( 𝐻 ) : Probabilitas hipotesis 𝐻 (prior probability) ( 𝑋 | 𝐻 ) : Probabilitas 𝑋 berdasarkan kondisi pada hipotesis 𝐻 ( 𝑋 ) : Probabilitas
Untuk menjelaskan teorema Naive Bayes Classifier, 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)=P(C)P(F1 … .Fn |C) P(F1.… Fn ) (2)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3331
Submitted: 23/09/2021 ; Accepted: 24/01/2022 ; Published: 25/01/2022
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).  Adapun  alur  dari  metode Naive  Bayes  Classifier 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 Formula perhitungan Naive Bayes Classifier berdasarkan probabilitas ditunjukkan sebagai berikut:
𝑝 ( 𝐴 | 𝐵 ). 𝑝 ( 𝐵 )= 𝑝 ( 𝐵 | 𝐴 ). 𝑝 ( 𝐴 ) (3)
𝑝 ( 𝐴𝑖 | 𝐵 )= 𝑝 ( 𝐴𝑖 ). 𝑝 ( 𝐵 | 𝐴𝑖 )Σ=1 𝑝 ( 𝐴𝑗 ). 𝑝 ( 𝐵 | 𝐴𝑗 ) 𝑐𝑗 (4)
Dengan mengubah nilai 𝐴𝑖 dan 𝐴𝑗 kedalam vector “x” maka didapatkan bentuk formula sebagai berikut :
𝑝 ( 𝑥 | 𝑖 )= 𝑝 ( 𝐴𝑖 ). 𝑝 ( 𝑥 )Σ=1 𝑝 ( 𝑗 ). 𝑝 ( 𝑥 ) 𝑐𝑗 (5)
Adapun  perhitungan  Naïve  bayes  Classifier  untuk  data  kontinu  menggunakan  distribusi  gauss  sebagai berikut :
𝑔 ( 𝑥 , 𝜇 , 𝜎 )=1√2 𝜋𝜎 𝑒 ( 𝑥 − 𝜇 )22 𝜎 2 (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Permasalahan

## 3.1.1 Gambaran Umum PT. Pachira Distrinusa
Perusahaan  swasta  nasional  yang  bergerak  di  bidang  perdagangan  dan  industri,  didirikan  pada  tahun  1997. Awalnya  kegiatan  Pachira  adalah  perdagangan  bahan baku impor  untuk  industri  makanan  dan  farmasi,  yang kemudian pada tahun 2007 mengembangkan kegiatan di industri secara intensif. Selama pengalaman lebih dari 20  tahun  berdiri,  Pachira  sangat  mengerti  kebutuhan  dan  keinginan  pelanggan  akan  bahan  baku  makanan  dan minuman  dengan  berbagai  aplikasinya  secara  teknis.  Hal  ini  menjadikan  kami  handal  dalam  membuat  produk yang sesuai dengan preferensi pelanggan dengan harga yang kompetitif.
Untuk  itu  dengan  dasar  perusahaan  swasta  yang  terus  berkembang  maka  perusahaan  membutuhkan karyawan yang sebagai aset terpenting terhadap kesuksesan pada sebuah perusahaan. Kegiatan penilaian kinerja karyawan  sangat  sulit  dilakukan,  karena  frekuensi  tatap  muka  antara  pihak  manager  dengan  karyawan  yang sangat  minim  juga  dengan  cara  penilaian  yang  masih  dilakukan  hanya  melihat  kepribadian  karyawan  tanpa mengetahui  aspek-aspek  penting  yang  membuat  karyawan  layak  untuk  di  nilai  pekerjaannya.  Oleh  karena  itu, dalam  perusahaan  ini  dibutuhkan  sistem  yang  dapat  membantu  dalam  menganalisa  kinerja  karyawan,  Selain meningkatkan  kualitas  kinerja  karyawan,  penilaian  kinerja  ini  juga  memiliki  beberapa  dampak  positif, diantaranya  meningkatkan  kualitas  perusahaan,  meningkatkan  perkembangan  perusahaan,  dan  meningkatkan kesejahteraan  karyawan  Peningkatan  kualitas  kinerja  karyawan  ini  dilakukan  secara  berkala  atau  sistematik sehingga  karyawan  akan  bekerja  sesuai  dengan  tugas  dan  tanggung  jawabnya.  Untuk  karyawan  yang  memilki kinerja  yang  bagus  akan  diberikan  reward  atau  penghargaan  atas  kinerjanya  untuk  perusahaan.  Untuk penghargaan  ini  dinilai  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  perusahaan.  Untuk  penilaian  prestasi kinerja ini nantinya akan di olah oleh sistem penilaian kinerja dengan berdasarkan standar kinerja yang meliputi Pencapaian Terget Penjualan, Absensi, Project dan Prestasi, Kerjasama, dan Komunikasi.

## 3.1.2 Analisa Sistem Yang Berjalan
Penilaian  kinerja  karyawan  di  PT  Pachira  Distrinusa  dinilai  kurang  objektif  sehingga  terkadang  ada  saja karyawan  yang  diberhentikan  dengan  hasil  evaluasi  kinerja  karyawan  atau  melakukan  kesalahan  fatal  dalam bekerja.  Hasil  evaluasi  di  nilai  setiap  tahunnya  dan  setiap  karyawan  mempunyai  hasil  evaluasi  yang  berbeda untuk  mengetahui  kinerja  dari  setiap  karyawan.  Jika  karyawan  yang  diberhentikan  meningkat  hal  ini  akan mempengaruhi  pekerjaan  disetiap  bidangnya.  Proses  yang  sudah  dijelaskan  sebelumnya  memiliki  kekurangan yaitu:
1. Belum mengetahui grafik kinerja karyawan setiap tahunnya.
2. Keterbatasan dalam mengontrol setiap karyawan yang bekerja.
3. Penilaian terkadang dilakukan secara subjektif.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3331

## 3.1.3 Solusi Yang Ditawarkan
Berdasarkan analisa sistem yang berjalan, maka penulis melakukan analisis  klasifikasi penilaian terhadap data- data penilaian kinerja karyawan agar dapat mengetahui mana karyawan yang memiliki kinerja yang sangat baik, baik, cukup dan kurang. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak kantor dalam pengambilan keputusan untuk meningkatkan kualitas penilaian kinerja dan sebagainya.

## 3.2 Perhitungan Naive Bayes Pada Klasifikasi Kinerja Karyawan

## 3.2.1 Representasi Data
Berdasarkan  hasil  wawancara  dan  observasi  yang  sudah  dilakukan,  penulis  memperoleh  data-data  karyawan sebanyak  154.  Setelah  dilakukan  cleaning  data  ternyata  data-data  karyawan  ini  ada  beberapa  yang  mengalami noise  sehingga  data  yang  dapat  digunakan  adalah  149  data.  Data  karyawan  masing-masing  dibagi  menjadi  4 kelas  yaitu  sebanyak  24  kelas  SANGAT  BAIK,  102  kelas  BAIK,  23  kelas  CUKUP  dan  0  kelas  KURANG. Atribut yang digunakan pada seluruh data karyawan yaitu, masa mengabdi, jenis kelamin, jabatan, pengetahuan tentang pekerjaan, kejujuran dan integritas, inisiatif dan kreatif, kemampuan berkomunikasi, tanggung jawab dan ketelitian, kemampuan bekerja sama, kemampuan menganalisa, kemampuan koordinasi, orientasi pada tugas dan koordinasi, orientasi pada efisiensi dan Kelas Penilaian. Berikut adalah tabel data training yang akan digunakan untuk perhitungan naive bayes.
Gambar 3. Data Training
Data  training  ini  sudah  melalui  tahap cleaning  data yang  kemudian  disusun  sesuai  kebutuhan  dalam format excel, Cleaning data merupakan preproses dimana pada tahap ini dilakukan pembersihan atau pemisahan data  dari noise data  dan  data  yang  tidak  konsiten  seperti  karyawan  yang  memiliki  atribut  tidak  lengkap  maka akan dihapus.
Setelah  itu  Merupakan  fungsi  salah  satu  algoritma  yaitu  pemecahan  masalah  yang  termasuk  ke  dalam metode  klasifikasi  pada  data  mining. Naïve  Bayes  Classifier mengadopsi  ilmu  statistika  yaitu  dengan menggunakan teori kemungkinan (probabilitas) untuk menyelesaikan sebuah kasus Supervised Learning , artinya dalam himpunan data terdapat label, class atau target sebagai acuan atau gurunya. Naïve Bayes Classifier dalam konsep penyelesaiannya tidak jauh beda dengan konsep K- Nearest Neighbor . Seperti kita ketahui bahwasannya

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3331
dalam  metode  klasifikasi  terdapat  beberapa  fase  penyelesaian  yaitu  dimulai  dari training dan  diakhiri  dengan proses testing sehingga dihasilkan sebuah keputusan yang akurat.
3.3 Tampilan Sistem
3.3.1 Tampilan Login Sistem Aplikasi
Gambar 4. Tampilan Login Sistem Aplikasi
3.3.2 Tampilan Dashboard Sistem Aplikasi
Gambar 5. Tampilan Dashboard Sistem Aplikasi
3.3.3 Tampilan Data Inputan Po Sistem Aplikasi
Gambar 6. Tampilan Data Inputan PO Sistem Aplikasi
3.3.4 Tampilan Data Absensi Sistem Aplikasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3331
3.3.5  Tampilan Data Customer Sistem Aplikasi

## Gambar 8. Tampilan Data Customer Sistem Aplikasi

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  pembahasan  mengenai  aplikasi  penilaian  sales  kesimpulan  sebagai  berikut:  Dengan  adanya  aplikasi sales pengolahan data lebih cepat dan akurat, Dengan adanya sistem yang dapat membantu menujang melakukan evaluasi  pelaporan  kinerja  sales,  Sistem  penilaian  sales  untuk  mengetahui  seberapa  efektif  kinerja  karyawan dengan  berdasarkan  standar  atau  kriteria  yang  telah  ditentukan  dalam  penilaian.  Dan  juga  untuk  mengetahui tingkat  prestasi  para  sales  berdasarkan  hasil  yang  didapat  dari  penilaian,  Adanya  cadangan  laporan  dalam database server yang berguna jika laporan yang berbentuk hardcopy hilang atau rusak.

## REFERENCES
[1] A.S, Rosa dan Shalahudin, M. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Edisi ke 2. Informatika Bandung, 2014. Bandung.
[2] Achmad Faisal, Kajian Penerapan Algoritma C4.5, Naïve Baye Dan Neural Network Untuk Memenuhi Penilaian Data Karyawan Service Level Agreement Di Bank, Faktor Exacta 10(4): 350-361, 2017 p-ISSN: 1979-276X e- ISSN: 2502- 339X
[3] Ahmad Jamaluddin, Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Karyawan Pt.Japfa Comfeed Indonesia Tbk Cabang Kediri Menggunkan Metode Naive Bayes Berbasis Web, Simki-Techsain Vol. 02 No. 04 Tahun 2018 ISSN : 2599-3011
[4] Dwi Remawati, Ruvyanto Dwi Nugroho, Paulus Harsadi, Penerapan Decision Support System Menggunakan Algoritma Naive  Bayes Pada  konsep Human  Resource  Information  System  (HRIS) (Studi  kasus  :  Penerusan  Kontrak  Kerja Karyawan  di  PT.  Bengawan  Retail  Mandiri  Sukoharjo),  Jurnal  Ilmiah  Sinus  (JIS)  Vol  :  ISSN  (Print)  :  1693-1173  , ISSN (Online): 2548-4028
[5] Din  Syamsudin,Yosia  Chrismas  Decky  Halundaka,  Aryo  Nugroho,  Prediksi  Status  Konsumen  Produk  Celana Menggunakan Naïve Bayes, Vol. 5 No. 3 (2020) 177 – 184,  e-ISSN:2541-6448,  p-ISSN:2541-3619
[6] Ekka  Pujo,  Ariesanto  Akhmad,  Evaluasi  Telemarketing  Kartu  Kredit  Bank  Menggunakan  Algoritma  Genetika  untuk Seleksi Fitur dan Naive Bayes, Jurnal Manajemen Sistem Informasi Vol.4, No. 3,September 2019
[7] Errissya Rasywir, Yessi Hartiwi, Pareza Alam Jusia, Yovi, Sistem Pelaporan Prediksi Kinerja
[8] Karyawan Dengan Menggunakan Naïve Bayes Berbasis PHP, ISBN : 978-602-52720-2-8
[9] Herry  Derajad  Wijaya,  Saruni  Dwiasnati,  Implementasi  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  pada  Penjualan Obat, Jurnal Informatika, Vol.7 No.1 April 2020, Halaman 1~7 Issn: 2355-6579 | E-Issn: 2528-2247
[10] Karlena  Indriani,Qonita  Tanjung,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Kredit  Motor  Menggunakan  Metode NAÏVE BAYES Pada NSC FINANCE Cikampek, Volume 1 Nomor 2, Oktober 2018 e-ISSN : 2621-234X
[11] Nurjannah and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Colour Guard Pada Marching Band Ginada Dengan Menggunakan Metode Vikor Dan Borda,” JUKI J. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 1, pp. 35–48, 2020.
[12] Annisah,  B.  Nadeak,  R.  Syahputra,  and  D.  P.  Utomo,  “Penerapan  Metode  SMARTER  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Merchandise  Display  Terbaik  (Studi  Kasus:  PT.  Pasar  Swalayan  Maju  Bersama),”  KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[13] S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[14] L. Sarumaha, B. Efori, A. H. Sihite, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Mentor Pada Pusat Pengembangan  Anak  IO  558  Sangkakala  Medan  Menggunakan  Metode  CPI  dan  ROC,”  KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v6i1.3331
Submitted: 23/09/2021 ; Accepted: 24/01/2022 ; Published: 25/01/2022
[15] R.  K.  Ndruru  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Generik  Anggota  Polri  Di  Polda Sumatera Utara Menggunakan Metode MABAC & Entropy,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[16] N.  Ndruru,  Mesran,  F.  T.  Waruru,  and  D.  P.  Utomo,  “Penerapan  Metode  MABAC  Untuk  Mendukung  Pengambilan Keputusan Pemilihan Kepala Cabang Pada PT. Cefa Indonesia Sejahtera Lestari,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 1, no. 1, pp. 36–49, 2020.
[17] S.  W.  Pasaribu,  D.  P.  Utomo,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Account  Officer  Menerapkan Metode EXPROM II (Studi Kasus: Bank Sumut),” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 3, pp. 175–188, 2020.
[18] Mesran, Suginam, and Dito, “Implementation of AHP and WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) Methods in Ranking Teacher Performance,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 173–182, 2020.
[19] Mesran, K. Ulfa, D. P. Utomo, and I. R. Nasution, “Penerapan Metode VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) dalam Pemilihan Air Conditioner Terbaik,” Algoritm. J. ILMU Komput. DAN Inform., vol. 4, no. 1, pp. 24–35, 2020.
[20] F.  Pratiwi,  F.  T.  Waruru,  D.  P.  Utomo,  and  R.  Syahputra,  “Penerapan  Metode  ARAS  Dalam  Pemilihan  Asisten Perkebunan Terbaik Pada PTPN V,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 651–662, 2019.