InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer vol.12, no.3, Desember 2022, 168-176 http://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/Incomtech P-ISSN: 2085-4811 E-ISSN: 2579-6089

## Penentuan Prioritas Penggantian Uang Bahan Bakar Minyak dengan Metode Naive Bayes
Dyah Ayu Anandra , Rd. Nuraini Siti Fathonah *
Program Studi D-IV Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia, Bandung, Indonesia
*Email Penulis Koresponden: nuraini@poltekpos.ac.id

## Abstrak:
Dalam suatu instansi untuk pencatatan bahan bakar minyak dan  penentuan  prioritas  supir  yang  akan  diganti  uangnya terlebih dahulu sangat krusial. Permasalahan yang dihadapi oleh  PT.XYZ  adalah  kesulitan  dalam  mengklasifikasikan supir  yang  harus  mendapat  penggantian  uang  terlebih dahulu.  Saat  ini  untuk  pengklasifikasian  yang  dilakukan hanya  mengandalkan  pengolahan  data  dan  pengurutan dengan Microsoft Excel. Untuk menghindari hal yang tidak diinginkan  seperti human  error ataupun  redudansi  maka sistem ini dibangun. Dengan metode Naïve Bayes membantu agar dapat menentukan prioritas supir yang akan mendapat uang  ganti  bahan  bakar  minyak  (BBM).  Metode pengklasifikasi Naive Bayes adalah pengklasifikasi statistik yang dapat memprediksi probabilitas keanggotaan kelas dari kelas  tertentu  berdasarkan  perhitungan  probabilitas. Berdasarkan hasil akhir yang telah dilakukan menggunakan pengujian confusion  matrix dengan  mengambil  beberapa sample dari  beberapa  data training maka  akurasi  untuk menentukan prioritas supir penggantian bahan bakar minyak adalah  85,71%.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode Naïve Bayes keakuratannya sangat tinggi untuk menentukan prioritas penggantian uang bahan bakar minyak untuk supir.
This is an open access article under the CC BY-NC license
Kata Kunci: Naïve Bayes, BBM, Supir, Confusion Matrix

## Riwayat Artikel:
Diserahkan 16 Februari 2022 Direvisi 20 Agustus 2022 Diterima 7 September 2022 Dipublikasi 26 Desember 2022
DOI : 10.22441/incomtech.v12i3.14900

## 1. PENDAHULUAN
Ketersediaan  kendaraan  dalam  mendukung  operasional  sebuah  instansi  tentu sangat  penting  untuk  mendukung  aktivitas  [ 1 , 2 ].  Banyaknya  aktivitas  yang melibatkan para petinggi sampai pada bawahnya tidak terlepas dari aktivitas kerja yg  menuntut  mereka  berada  di  luar  tempat  kerja . Pada  saat  ini  pengelolaan pencatatan  BBM  di  PT . XYZ  masih  dilakukan  secara  konvensional,  namun  tak jarang  jika  diperjalanan  mengalami  kehabisan  bahan  bakar  minyak  maka  akan memakai uang pribadi supir terlebih dahulu . Setelah perjalanan kantor selesai supir
akan menerima uang ganti berasal perusahan dengan menunjukkan struk pembelian bahan bakar minyak yang diserahkan ke bagian umum . Pencatatan laporan dengan menggunakan sistem yang sederhana serta manual tentu  akan  mengakibatkan  berbagai  konflik  seperti, human  error atau  kurang telitinya  pada  pembuatan  laporan  seperti  kesalahan,  redudansi  data  atau ketidaklengkapan penulisan nama supir, nomor polisi pada kendaraan, serta berapa kebutuhan bahan bakar minyak (BBM) yang dikeluarkan kemudian saat merekap data cukup lama setiap bulannya [ 3 ].
Maka  peneliti  membuat  aplikasi  pengelolaan  BBM  berbasis  web  dengan menggunakan metode Naïve Bayes yang dapat mempermudah pengelolaan BBM dan  penentuan  supir  prioritas  untuk  penggantian  uang  BBM . Untuk  mengetahui pengelolaan bahan bakar minyak dan menentukan prioritas supir untuk penggantian uang  BBM  yang  digunakan  sebagai  acuan  pelaporan  maka  digunakan  aplikasi tersebut agar pengelolaan BBM tersusun dengan baik . Adapun penelitian terkait dengan penelitian, Rafly Dikhi Firdaus dengan judul “Penerapan  Data  Mining  untuk  Menentukan  Klasifikasi  Kinerja  Pegawai  pada Sistem  Informasi  Kepegawaian”,  menggunakan  metode data  mining kategorikal Naive  Bayesian  untuk  mendorong  iklim  produktivitas  perusahaan  dan  mencapai hasil. Oleh karena itu, metode Naive Bayes berhasil memprediksi kinerja karyawan dengan akurasi 98% [ 4 ]. Penelitian yang dilakukan Ulfa Pauziah Erna dengan judul Analisis  Penentuan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Algoritma  Naive Bayes  (Studi  Kasus  Pt.  Xyz),  dengan  menggunakan  metodologi  pengembangan data  mining  CRISP-DM,  metode  klasifikasi  Nave  Bayes  dan  hasil  perhitungan dengan algoritma Nave  Bayes  menggunakan tool Weka di atas, didapatkan hasil bahwa 98.5714% algoritma Nave Bayes dapat membantu pengambilan keputusan untuk  menentukan  yang  terbaik  karyawan,  sedangkan  1,4286%  tidak  biasa  [ 5 ]. Yoga Mochammad Firdaus dengan judul Penerapan Metode Naïve Bayes Classifier Untuk  Mengklasifikasi  Tingkat  Prestasi  Akademik  Santri  Pondok  Pesantren Mahasiswa  (PPM)  Baitul  Jannah  Malang,  menggunakan  metode  Naive  Bayes Classifier  (NBC).  Kriteria  yang  digunakan  pada  sistem  ini  adalah  nilai  materi pokok, nilai pemahaman konsep dan praktikum, nilai sikap dan perilaku, nilai lima sukses santri, nilai kegiatan ekstrakurikuler, absensi dan keaktifan dan nilai prestasi kuliah. Dari hasil pengujian aplikasi yang telah dibuat dengan metode Naive Bayes Classifier  untuk  memprediksi  predikat  prestasi  akademik  Santri,  mampu menghasilkan akurasi dengan nilai 76% [ 6 ].

## 2. METODE
Naïve Bayes sebagai algoritma klasifikasi berdasarkan teorema Bayes. Teori ini digunakan untuk memprediksi peluang masa depan berdasarkan pengalaman atau kondisi masa lalu. Metode ini menggunakan metode klasifikasi probabilitas [ 7 , 8 ]. Penelitian ini mengadopsi metode ini pengklasifikasi Naive Bayes karena metode itu  hanya  sejumlah  kecil  data  latih  yang  diperlukan  perkirakan  parameter  yang diperlukan  untuk  klasifikasi  [ 9 , 10 ].  Adapun  rumus  dari  metode  Naïve  Bayes adalah:
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 ) 𝑃(𝑋) . 𝑃(𝐻) (1)
Keterangan: X : Data dengan class yang belum diketahui H : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(H|X) : Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (posteriori probabilitas) P(H)   : Probabilitas hipotesis H (prior probabilitas) P(X|H) : Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X)  : Probabilitas X
Kinerja sistem klasifikasi harus diukur. Untuk mengukur secara umum kinerja klasifikasi menggunakan confusion matrix [ 11 , 12 ]. Confusion matrix adalah tabel untuk mencatat hasil kinerja pengklasifikasian [ 13 , 14 ]. Confusion matrix sebagai tabel yang menentukan klasifikasi jumlah data uji yang valid dan jumlah kesalahan data uji [ 15 ].
Dalam  penelitian  metode  Naïve  Bayes  digunakan  untuk  menentukan  prioritas supir yang akan mendapatkan uang penggantian bahan bakar minyak (BBM) lebih dahulu. Dengan data yang akan digunakan yaitu data yang berasal dari PT. XYZ di kota  Bandar  Lampung.  Diharapkan  sistem  ini  akan  dapat  membantu  pihak perusahaan untuk meningkatkan ketepatan dan ketepatan waktu untuk pencatatan bahan bakar minyak (BBM). Adapun flowchart yang dibuat untuk menggambarkan metode Naïve Bayes ditunjukkan pada Gambar 1 .
Untuk  menyelesaikan  metode  Naïve  Bayes  dapat  dilakukan  dengan  langkah- langkah berikut:
1. Menganalisis Data Training
Pada  tahap  ini  penulis  akan  menyiapkan  dan  menganalisis  50  data    yang akan diterapkan pada motode yaitu Naïve Bayes.
2. Menghitung Mean dari Atribut Tiap Kelas Jarak
Rumus yang digunakan untuk menghitung nilai rata – rata hitung ( mean ) dapat dilihat sebagai berikut:
𝜇 = ∑ 𝒊=𝟏 𝒏 𝒙 𝒊 atau 𝜇 = 𝒙𝟏+𝒙𝟐+𝒙𝟑+⋯+𝒙𝒏 𝒏 (2)
Keterangan µ
: rata – rata hitung ( mean )
𝑥 𝑖
: nilai sample ke –i n : jumlah sampel
3. Menghitung Standar Deviasi dari Atribut Tiap Kelas Jarak Rumus  Standar  Deviasi  untuk  menghitung  nilai  simpangan  baku  (standar deviasi) dapat dilihat di bawah ini:
𝜕 =   √ ∑ (𝑥𝑖− µ) 2 𝑛 𝑖=1 𝑛−1 (3)
Keterangan:
𝜕 : standar deviasi 𝑥𝑖 : nilai x ke –i µ : rata-rata hitung n : jumlah sampel
4. Menghitung Distribusi Normal dari Atribut Tiap Kelas Jarak Rumus Distribusi Normal sebagai berikut:
𝑓(𝑥) = 1 𝜕√2𝜋 𝑒 − 1 2 ( 𝑥−𝜇 𝜕 )2 (4) Keterangan: 𝜋 : konstanta dengan nilai 3,14159 𝑒
: bilangan eksponensial dengan nilai 2,7183
µ : rata-rata ( mean ) dari data
𝜕 : simpangan baku data berdistribusi normal

## 5. Menghitung Probabilitas Akhir untuk Setiap Kelas
Setelah itu meghitung probabilitas akhir dengan memasukkan semua data nilai probabilitas akhir. Kemudian yang paling mendekati dengan kelas dari data latih maka hasilnya benar.
6. Menghitung Confusion Matrix
Di dalam confusion matrix untuk melihat berapa banyak data yang sesuai dengan class positif, negatif dan netral berdasarkan hasil perhitungan class prediction.
Rumus Confusion matrix:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 × 100 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini dibuat sebuah sistem pencatatan bahan bakar minyak (BBM) yang  bertujuan  untuk  melakukan  pengujian  Naïve  Bayes  dalam  memberikan penentuan prioritas supir mana yang akan diganti uang bahan bakar minyak (BBM) terlebih dahulu menggunakan bahasa pemrograman PHP dan perangkat pangkalan data MySQL.
3.1. Analisis Data
Data yang digunakan adalah data pencatatan bahan bakar minyak (BBM). Data tersebut mempunyai atribut data training , yaitu KM Awal dan KM Akhir. Selain itu, data training juga memiliki 2 klasifikasi yaitu, jarak jauh dan dekat. Pada kasus ini terdapat 52 data training . Adapun beberapa data traning adalah sebagai berikut ( Tabel 1 ).
Tabel  1. Data Training Naïve Bayes No.  KM Awal  KM Akhir  KM Pemakaian  Kelas 1 42192 42197 5 Dekat 2 132890 132898 8 Dekat 3 60448 60457 9 Dekat 4 114079 114088 9 Dekat 5 127590 127600 10 Dekat 6 42180 42192 12 Dekat 7 1192455 1192467 12 Dekat 8 119390 119402 12 Dekat 9 1192397 1192410 13 Dekat 10 119189 119203 14 Dekat 11 58599 58614 15 Dekat 12 58801 58819 18 Dekat 13 114780 114800 20 Dekat 14 58681 58704 23 Dekat 15 119367 119390 23 Dekat 16 60420 60444 24 Dekat 17 119136 119161 25 Dekat 18 1192588 1192614 26 Dekat 19 58704 58732 28 Dekat 20 119161 119189 28 Dekat 21 113792 113822 30 Dekat 22 60567 60600 33 Dekat 23 113109 113143 34 Dekat 24 113421 113456 35 Dekat 25 58819 58854 35 Dekat 26 119097 119136 39 Dekat 27 1192410 1192454 44 Dekat
28 127201 127249 48 Dekat 29 58745 58794 49 Dekat 30 42105 42155 50 Dekat 31 1192467 1192517 50 Dekat 32 119402 119452 50 Dekat 33 1192620 1192671 51 Jauh 34 119246 119299 53 Jauh 35 60457 60511 54 Jauh 36 60511 60566 55 Jauh 37 58859 58917 58 Jauh 38 41888 41951 63 Jauh 39 58614 58677 63 Jauh 40 119298 119367 69 Jauh 41 1192518 1192588 70 Jauh 42 113308 113381 73 Jauh 43 127605 127678 73 Jauh 44 114005 114079 74 Jauh 45 113822 113900 78 Jauh 46 127300 127382 82 Jauh 47 113923 114005 82 Jauh 48 119006 119097 91 Jauh 49 1192306 1192397 91 Jauh 50 58506 58599 93 Jauh 51 119205 119298 93 Jauh 52 41791 41888 97 Jauh

## 3.2 Menghitung Mean
Di dalam penelitian menghitung menggunakan dua kelas yaitu kelas jauh dan dekat seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2 . Agar dapat menghitung mean maka harus menentukan dahulu berapa jumlah kelas jauh dan dekat seperti data di atas:
Jauh   = 20
Dekat = 32
Tabel 2. Perhitungan Mean

## 3.3 Menghitung Standar Deviasi
Setelah  menghitung mean ,  maka  selanjutnya  mencari  nilai  standar  deviasi. Hasil perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel  3. Perhitungan Standar Deviasi
Hitung Standar Deviasi dari Atribut Tiap Jarak Jarak SD KM Awal SD KM Akhir Jauh 394006,07 394005,24 Dekat 401125,21 401126,53 Hitung Mean Tiap Atribut Jarak KM Awal KM Akhir Jauh 257239,40 257312,55 Dekat 262943,19 262969,16

## 3.4 Distribusi Normal
Setelah  menghitung  standar  deviasi  selanjutnya  akan  menghitung  nilai  distribusi normal dengan hasil seperti pada Tabel 4 .
Tabel  4. Perhitungan Distribusi Normal
Hitung Distribusi Normal dari Atribut Tiap Jarak Jarak DN KM Awal DN KM Akhir Jauh 0,36 0,36 Dekat 0,36 0,36

## 3.5 Menghitung Probabiltas Akhir
Dengan memasukan nilai distribusi normal setiap kelas kemudian dikali dengan salah satu sample data latih. Hasil perhitungan probabilitas ditunjukkan pada Tabel 5 .
Tabel  5. Perhitungan Probabilitas Probabilitas Jarak 0,0507006842 Jauh 0,0797965928 Dekat
Kemudian didapatkan nilai akhir atau nilai max yang paling mendekati dengan prediksi  dari  salah  satu sample data  latih  yang  telah  dimasukkan  di  atas.  Hasil klasifikasi ditunjukan pada Tabel 6 .
Tabel 6. Hasil Klasifikasi

## Hasil Akhir Klasifikasi Jarak
Dekat 0,07979659275946270000
Berdasarkan  hasil  akhir  dari  salah  satu sample data  latih  yang  diambil, menunjukan hasil nilai probabilitas  kelas dekat lebih besar dari nilai probabilitas kelas jauh, sehingga prediksi data tersebut adalah benar.

## 3.6 Hitung Confusion Matrix
Confusion  matrix sebagai  nilai  prediksi  evaluasi  model.  Setelah  mengambil sample 28  data  dari  data  training  secara  acak  maka  hasil  dalam  penelitian  ini didapatkan prediksi dengan menggunakan confusion matrix sebagai berikut ini:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑁+𝐹𝑃+𝑇𝑁 × 100 (6) 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 18 + 6 18 + 2 + 2 + 6 × 100
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 24 28 × 100

## 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 85,71%
Setalah diambil beberapa sampel hasil dari nilai akurasi 85,71%.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pengujian dan uji coba tehadap metode Naïve Bayes dengan sistem  yang  dibangun,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  metode  Naïve  Bayes  sangat membantu dalam menentukan penentuan prioritas untuk penggantian uang bahan bakar  minyak  (BBM)  pada  supir.  Pada  penelitian  selanjutnya  perlu  adanya perbandingan  dengan  metode  lain  contohnya Support  Vector  Machine  (SVM) supaya  dapat  dibandingkan  tingkat  akurasi  mana  yang  lebih  tinggi  diantara keduanya.

## R EFERENSI
[1]   A. Kurniawan and D. Awalludin, "Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Pengelolaan Kendaraan Operasional Berbasis Web Pada PT RODA PEMBINA NUSANTARA," Jurnal Interkom:  Jurnal  Publikasi  Ilmiah  Bidang  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  , vol.  14, no.1, pp. 16-23, 2019, doi: 10.35969/interkom.v14i1.43.
[2]   D.  Randika,  "Analisis  Faktor-Faktor  yang  Mempengaruhi  Pendapatan  Sopir  Taksi  (Studi Kasus Taksi Gemah Ripah Kota Bandung)", Fakultas Ekonomi dan Bisnis Unpas Bandung , 2017.
[3]   K.  A.  Fatah  and  M.  Jamil,  " Manajemen  dan  Analisa  Perancangan  Sistem  Informasi  Web Mobile Pada Peminjaman Kendaraan Operasional," Jurnal Publikasi Ekonomi dan Akuntansi, vol. 1, no. 3, 2021.
[4]   R. D. Firdaus, "Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Klasifikasi Kinerja Pegawai Pada Sistem Informasi Kepegawaian," Tasikmalaya. Universitas Siliwangi, 2017.
[5]   U. Pauziah, "Analisis Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus PT. XYZ)," Jurnal LPPM UNINDRA , vol. 1, no. 1, 2017.
[6]   Y.  M.  Firdaus,  "Penerapan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  untuk  Mengklasifikasi  Tingkat Prestasi Akademik Santri Pondok Pesantren Mahasiswa (PPM) Baitul Jannah Malang," JATI: Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika , vol. 3, no.1, 2019.
[7]   M.  Farid  and  D.  Fitrianah,  "Rekomendasi  Pemilihan  Restoran  Berdasarkan  Rating  Online Menggunakan Algoritma C4. 5," InComTech: Jurnal Telekomunikasi dan Komputer, vol. 11, no. 1, pp. 9-22, 2021, doi: 10.22441/incomtech.v11i1.9791.
[8]   H.  Annur,  "Klasifikasi  Masyarakat  Miskin  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes," ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 10, no.2, pp. 160-165, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.303.160-165.
[9]   F. Harahap, N.E. Saragih, E.T. Siregar, and H. Sariangsah , "Penerapan Data Mining dengan Algoritma  Naive  Bayes  Classifier  dalam Memprediksi  Pembelian  Cat  ," Jurnal  Ilmiah Informatika, vol. 9,  no. 1, 2021, doi: 10.33884/jif.v9i01.3702.
[10]  S. F. I. Simanjuntak, "Analisa Data Mining Menggunakan Metode Bayes Untuk Mengukur Tingkat Kerusakan Mesin Motor," Universitas Putera Batam , 2021.
[11]  H. J. Damanik, E. Irawan, I. S. Damanik and A. Wanto, "Penerapan Algoritma Naive Bayes untuk  Penentuan  Resiko  Kredit  Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor," Prosiding  Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS), pp. 501-511, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.56
[12]  P. Mimboro, “Twitter Sentiment for Medan City Election Using the Naive Bayes Method”. JNANALOKA , vol. 3, no. 1, pp:27-32. doi: 10.36802/jnanaloka.2022.v3-no1-27-32.
[13]  A. Ridwan and A.T. Khoiriah, "Penerapan Teknik Bagging pada Algoritma Naive Bayes dan Algoritma C4.5 Untuk Mengatasi Ketidakseimbangan Kelas," Jurnal Bisnis  Digitasasi dan Sistem Informasi, vol. 1, no.1, pp. 41-48, 2021.
[14]  N. D. Rumlaklak, A. Fanggidae and Y. T. Polly "Klasifikasi Penentuan Status Zona di Kota Kupang Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier," Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 10, no. 1, pp. 24-30, 2022, doi: 10.35508/jicon.v10i1.6458.
[ 15 ] D. Normawati and S. A. Prayogi, "Implementasi Naïve Bayes Classifier dan Confusion Matrix Pada Analisis Sentimen Berbasis Teks Pada Twitter," Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) , vol. 5, no. 2, pp. 697-711, 2021, doi.org:10.30645/j-sakti.v5i2.369.