## Temu Kembali Informasi Big Data Menggunakan K-means Clustering
Imam Marzuki

## Pengembangan Sistem Login Hotspot dengan Perantara
Sosial Media
Alfred Christian Supusepa, Hendry Setiawan, Antonius Duty Susilo

## Implementasi Teknologi Interoperabilitas Web Service Website Portal Informasi Kegiatan Ilmiah Universitas
Ma Chung
Antony Hilary, Paulus Lucky Tirma Irawan, Hendry Setiawan

## Strategi Pemasaran Menggunakan Metode Kombinasi SWOT Dan AHP (Studi Kasus : STMIK Pradnya Paramita)
Dwi Safiroh Utsalina, Weda Adistianaya Dewa

## Analisis Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Dan
Pengeluaran Kas Pada Lembaga Pendidikan Jauharul Maknunah

## Implementasi Augmented Reality Visualisasi Rumah
Berbasis Unity Hans Kristian, Hendry Setiawan, Oesman Hendra Kelana

## Rancang Bangun Sistem Informasi Akademik pada
PAUD Omah Bocah Annaafi’ Ponco Warni, Soetam Rizky Wicaksono

## Implementasi Augmented Reality Untuk Visualisasi
Pakaian Wanita
Priska Mariana, Hendry Setiawan, Paulus Lucky Tirma Irawan
Sistem Monitoring Tugas Akhir Berbasis User Generated Content Pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Kanjuruhan Malang
Moh. Sulhan

## Optimasi Strategis Pemilihan Rumah Toko Dengan
Metode Naïve Bayesian Classification
Erwien Tjipta Wijaya

## Pengolahan Nilai Berbasis Database Di Mts Miftahul
Ulum Wonokoyo
Setyorini, Suastika Yulia Riska, Fadhli Almu’ini Ahda,
Rina Dewi Indah Sari

## Implementasi Augmented Reality Untuk Cerita Rakyat Malin Kundang Berbasis Perangkat Bergerak
Nicholas Febrian, Hendry Setiawan, Oesman Hendra Kelana

## Implementasi Teknik Kriptografi Stream Cipher Salsa20 Untuk Pengamanan Basis Data
Paulus Lucky Tirma Irawan
Model Dan Implementasi Teknik Query Realtime Database Untuk Mengolah Data Finansial Pada Aplikasi Server Pulsa Reload Berbasis .Net
Fitri Marisa

## PENGANTAR REDAKSI
STIKI Informatika Jurnal (SMATIKA Jurnal) merupakan jurnal yang diterbitkan  oleh  Lembaga  Penelitian  &  Pengabdian  kepada  Masyarakat (LPPM), Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang.
Pada edisi ini, SMATIKA Jurnal menyajikan 14 ( empat belas) naskah dalam  bidang  sistem  informasi,  jaringan,  pemrograman  web,  perangkat bergerak dan sebagainya. Redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  Pemakalah  yang  diterima  dan  diterbitkan  dalam  edisi  ini,  karena telah  memberikan  kontribusi  penting  pada  pengembangan  ilmu  dan teknologi.
Pada kesempatan ini, redaksi kembali mengundang dan memberi kesempatan  kepada  para  Peneliti  di  bidang  Teknologi  Informasi  untuk mempublikasikan  hasil-hasil  penelitiannya  melalui  jurnal  ini.    Bagi  para pembaca  yang  berminat,  Redaksi  memberi  kesempatan  untuk berlangganan.
Akhirnya Redaksi berharap semoga artikel-artikel dalam jurnal ini bermanfaat  bagi  para  pembaca  khususnya  dan  bagi  perkembangan  ilmu dan teknologi di bidang Teknologi Informasi pada umumnya.

## Pelindung
Yayasan Perguruan Tinggi Teknik Nusantara
Penasehat Ketua STIKI
Pembina Pembantu Ketua Bidang Akademik STIKI

## Mitra Bestari
Prof. Dr. Ir. Kuswara Setiawan, MT (UPH Surabaya) Dr. Ing. Setyawan P. Sakti, M.Eng (Universitas Brawijaya)
Ketua Redaksi Subari, M.Kom
Section Editor Jozua F. Palandi, M.Kom
Layout Editor Saiful Yahya, S.Sn, MT.

## Tata Usaha/Administrasi
Dimas Setiawan

## SEKRETARIAT
Lembaga Penelitian & Pengabdian kepada Masyarakat Sekolah Tinggi Informatika & Komputer Indonesia (STIKI) Malang SMATIKA Jurnal Jl. Raya Tidar 100 Malang 65146 Tel. +62-341 560823 Fax. +62-341 562525 Website: jurnal.stiki.ac.id E-mail: lppm@stiki.ac.id

## DAFTAR ISI
Temu Kembali Informasi Big Data Menggunakan
K-means Clustering  ............................................................................. 01 - 07 Imam Marzuki Pengembangan Sistem Login Hotspot dengan Perantara Sosial Media  ....................................................................................... 08 - 12 Alfred Christian Supusepa, Hendry Setiawan, Antonius Duty Susilo Implementasi Teknologi Interoperabilitas Web Service Website Portal Informasi Kegiatan Ilmiah Universitas Ma Chung  ................................ 13 - 17 Antony Hilary, Paulus Lucky Tirma Irawan, Hendry Setiawan
Strategi Pemasaran Menggunakan Metode Kombinasi SWOT Dan AHP
(Studi Kasus : STMIK Pradnya Paramita)  ............................................. 18 - 26 Dwi Safiroh Utsalina, Weda Adistianaya Dewa Analisis Sistem Informasi Akuntansi Penerimaan Dan Pengeluaran Kas Pada Lembaga Pendidikan  ............................................................ 27 - 39 Jauharul Maknunah Implementasi Augmented Reality Visualisasi Rumah Berbasis Unity ... 40 - 44 Hans Kristian, Hendry Setiawan, Oesman Hendra Kelana Rancang Bangun Sistem Informasi Akademik pada PAUD Omah Bocah Annaafi’  ............................................................... 45 - 50
Ponco Warni, Soetam Rizky Wicaksono
Implementasi Augmented Reality Untuk Visualisasi Pakaian Wanita .. 51 - 57
Priska Mariana, Hendry Setiawan, Paulus Lucky Tirma Irawan
Sistem Monitoring Tugas Akhir Berbasis User Generated Content Pada Program Studi Sistem Informasi Universitas Kanjuruhan Malang  .......................................................... 58 - 68 Moh. Sulhan
Optimasi Strategis Pemilihan Rumah Toko Dengan Metode Naïve Bayesian Classification  ................................................ 69 - 75 Erwien Tjipta Wijaya Pengolahan Nilai Berbasis Database Di Mts Miftahul Ulum Wonokoyo  .......................................................................................... 76 - 81 Setyorini, Suastika Yulia Riska, Fadhli Almu’ini Ahda, Rina Dewi Indah Sari Implementasi Augmented Reality Untuk Cerita Rakyat Malin Kundang Berbasis Perangkat Bergerak ...................................... 82 - 87 Nicholas Febrian, Hendry Setiawan, Oesman Hendra Kelana Implementasi Teknik Kriptografi Stream Cipher Salsa20 Untuk Pengamanan Basis Data  ........................................................... 88 - 92 Paulus Lucky Tirma Irawan Model Dan Implementasi Teknik Query Realtime  Database
Untuk Mengolah Data Finansial Pada Aplikasi Server Pulsa Reload
Berbasis .Net   ..................................................................................... 93 - 98
Fitri Marisa

## Undangan Makalah
SMATIKA Jurnal Volume 06, Nomor 01 Tahun 2016

## Optimasi Strategis Pemilihan Rumah Toko Dengan Metode Naïve Bayesian Classification
Erwien Tjipta Wijaya STMIK ASIA MALANG Email: erwien@asia.ac.id

## ABSTRAK
Perkembangan  ekonomi  yang  sangat  pesat  di  Indonesia  dewasa  ini.  Membuat  rakyat    Indonesia banyak beralih menjadi pengusaha. Sehingga dalam meningkatkan usahanya perlu mencari lahan usaha  yang  strategis.  Rumah  toko  adalah  solusi  yang  saat  ini  paling  tepat dimana  memiliki  dwi fungsi yaitu berfungsi sebagai rumah dan toko. Tetapi dalam kenyataannya memilih ruko tidaklah mudah,  dalam  memilih  ruko  butuh  teknik  dengan  melihat  beberapa  aspek  –  aspek  yang  akan mempengaruhinya. Teknik yang sangat mudah, cepat dan memiliki ke akurasian tinggi yaitu dengan data mining untuk membantu mengoptimasi dalam pemilihan ruko. Ada banyak jenis algoritma data mining, untuk kasus pemilihan rumah toko ini diperlukan teknik pengklasifikasian sehingga teknik data mining yang tepat adalah dengan menggunakan Naïve Bayesian Classification.
Kata Kunci: rumah toko, optimasi, algoritma ,data mining, naïve Bayesian classification

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa ini perkembangan ekonomi di Indonesia  sudah  cukup  baik,  dibuktikan dengan  banyaknya  industri  –  industri rumahan  yang  tersebar  diseluruh  wilayah indonesia. Dengan berbagai macam produk – produk  yang  telah  dibuat  mulai  dari  produk pengembangan  atau  modifikasi  sampai dengan produk hasil inovasi yang terbarukan. Perkembangan  yang  begitu  pesat  akan ekonomi  di  Indonesia  ini  ditandai  juga dengan  kemampuan  tingkat  daya  beli masyarakatnya. Sehingga banyak dari masyarakat Indonesia yang hidupnya beralih menjadi pedagang, mulai dari pedagang kecil sampai  dengan  pedagang  besar.  Karena banyaknya masyarakat yang beralih menjadi pedagang,  sehingga  membuat  tempat  usaha atau lahan usaha baik untuk perdagangan atau jasa  semakin  terbatas.  Maka  dari  itu  perlu tempat usaha yang memiliki dwi fungsi yaitu sebagai  rumah  tinggal  dan  juga  sebagai tempat  usaha  yang  pada  akhirnya  munculah istilah rumah toko atau biasa dikenal dengan nama Ruko.
Dengan  banyaknya  macam  –  macam usaha yang telah merambah kota – kota besar sampai dengan kota – kota kecil. Pada saat ini Ruko  masih  merupakan  solusi  yang  paling tepat untuk memiliki tempat usaha dan rumah tinggal. Tetapi sebelum memiliki Ruko maka pembeli  perlu  melakukan  proses  analitik terlebih  dahulu,  agar  Ruko  yang  akan dimilikinya  nanti  memiliki  nilai  ekonomi yang strategis. Banyaknya Ruko yang saat ini ditawarkan  oleh  para  developer  tidak
menjanjikan  akan  peningkatan  usaha  bagi pemilik Ruko, bahkan banyak pemilik Ruko yang  dirasa  usahanya  tidak  menghasilkan akhirnya  gulung  tikar,  sehingga  pemilik Ruko  lebih  memilih  menyewakan,  menjual kembali  dan  terkadang  membiarkan  saja Ruko-nya  karena  tidak  ada  yang  mau menyewa  atau  membeli  dikarenakan  tempat atau lahan letak Ruko dinilai kurang strategis.
Maka  dari  itu  diperlukan  metode untuk  mengatasi  permasalahan  pemilihan rumah  toko  tersebut  dengan  cara  menilai faktor  –  faktor  yang  akan  mempengaruhi tingkat  ekonomi  daerah  sekitar  rumah  toko tersebut,  agar  pembeli  rumah  toko  tidak kecewa  dikemudian  hari  dikarenakan  salah menganalisa segmen dan lingkungannya.
Pada  penelitian  ini  ditujukan  untuk membantu  calon  pembeli  Ruko  agar  Ruko yang  akan  dibelinya  nanti  memiliki  nilai ekonomi yang tinggi baik untuk usaha sendiri maupun  disewakan  atau  dijual  kembali. Sedangkan  bagi  para developer dapat digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan untuk memilih lahan pembangunan Ruko.
2. METODE PENELITIAN
Metode yang diterapkan pada penelitian  ini  adalah  dengan  menggunakan
Data mining . Data mining adalah suatu istilah yang digunakan untuk menguraikan penemuan  pengetahuan  di  dalam  database.
Data mining
adalah proses yang menggunakan  teknik  statistik,  matematika, kecerdasan  buatan,  dan machine  learning untuk  mengekstraksi  dan  mengidentifikasi
informasi yang bermanfaat dan pengetahuan yang  terkait  dari  berbagai  database  besar (Turban, 2005).
Data  mining  merupakan  bidang  dari beberapa bidang keilmuan yang menyatukan teknik  dari  mesin  pembelajaran,  pengenalan pola, statistik, database dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi  dari  database  yang  besar  (Larose, 2005).
Maka  dari  itu  diperlukan  database yang  sangat  besar  dalam  pre-process data mining ,  untuk  pre-processing  data  masih berupa  data  kuantitatif,  dimana  data  diolah terlebih  dahulu  untuk  dilakukan  tahapan sebagai berikut:
 Data  Selection :  Pemilihan  data  dari sekumpulan  data  operasional  perlu dilakukan  sebelum  tahap  penggalian informasi  dalam  KDD  dimulai.  Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data  mining ,  disimpan  dalam suatu  berkas,  terpisah  dari  basis  data operasional.
 Pre-processing / Cleaning :  Sebelum proses data  mining dapat  dilaksanakan,
perlu  dilakukan  proses cleaning pada data  yang  menjadi  fokus  KDD,  proses cleaning mencakup antara lain membuang  duplikasi  data,  memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan cetak  ( tipografi ),  juga  dilakukan  proses enrichment yaitu  proses  memperkaya data yang sudah ada atau informasi lain yang  relevan  dan  diperlukan  untuk
KDD,  seperti  data  atau  informasi eksternal
 Transformation :  Coding  adalah  proses transformasi pada  data  yang  dipilih, sehingga  data  tersebut  sesuai  untuk proses data mining . Proses coding dalam KDD  merupakan  proses  kreatif  dan sangat  tergantung  pada  jenis  atau  pola informasi  yang  akan  dicari  dalam  basis data.
Kemudian  setelah  dilakukan  proses diataa, kemudian lakukan tahapan berikut ini:
 Data  mining :  Proses  mencari  pola  atau informasi  menarik  dalam  data  terpilih dengan menggunakan teknik atau metode tertentu. Teknik, metode, atau algoritma dalam data  mining sangat  bervariasi. Pemilihan  metode  atau  algoritma  yang tepat sangat bergantung pada tujuan dan proses KDD secara keseluruhan.
 Interpretation / Evaluation :  Pola informasi  yang  dihasilkan  dari  proses data  mining perlu  ditampilkan  dalam bentuk  yang  mudah  dimengerti  oleh pihak  yang  berkepentingan.  Tahap  ini merupakan bagian dari proses KDD yang disebut interpretation . Tahap ini mencakup pemeriksaan apakah pola atau informasi  yang  ditemukan  bertentangan dengan  fakta  atau  hipotesis  yang  ada sebelumnya.
a. Pengelompokan Data Mining Data mining dibagi menjadi beberapa kelompok  berdasarkan  tugas  yang  dapat dilakukan, yaitu (Larose, 2005):
 Deskripsi :  Terkadang  peneliti  dan analis  secara  sederhana  ingin  mencoba mencari  cara  untuk  menggambarkan pola  dan  kecenderungan  yang  terdapat dalam data.
 Estimasi : Estimasi hampir sama dengan klasifikasi, kecuali variabel target estimasi lebih kea rah numerik daripada kea  rah  kategori.  Model  dibangun dengan  menggunakan record lengkap yang  mnyediakan  nilai  dari  variabel target sebagai nilai prediksi.
 Prediksi : Prediksi hampir sama dengan klasifikasi  dan  setimasi,  kecuali  bahwa dalam  prediksi  nilai  dari  hasil  aka  nada di  masa  mendatang.  Beberapa  metode dan  teknik  yang  digunakan  dalam klasifikasi  dan  estimasi  dapat  pula digunakan  (untuk  keadaaan  yang  tepat) untuk prediksi.
 Klasifikasi :  Terdapat  target  variabel kategori.  Sebagai  contoh  penggolongan pendapatan dapat dipisahkan dalam tiga kategori, yaitu pendapatan tinggi,
pendapatan  sedang  dan  pendapatan rendah.  Klustering : Merupakan pengelompokan record ,  pengamatan, atau  memperhatikan  dan  bentuk  kelas obyek – obyek yang memiliki kemiripan satu  dengan  yang  lainnya  dan  memiliki ketidakmiripan  dengan record – record kluster  lain.  Pengklusteran  berbeda dengan  klasifikasi  yaitu  tidak  adanya variabel  target  dalam  pengklusteran. Pengklusteran  tidak  mencoba  untuk melakukan  klasifikasi,  estimasi  atau memprediksi  nilai  dari  variabel  target. Akan  tetapi,  algoritma  pengklusteran mencoba  untuk  melakukan  pembagian terhadap  keseluruhan  data  menjadi kelompok  –  kelompok  yang  memiliki
kemiripan, yang mana kemiripan record dalam  satu  kelompok  akan  bernilai maksimal, sedangkan kemiripan dengan record dalam  kelompok  lain  akan bernilai minimal.
 Asosisasi :  Menemukan  atribut  yang muncul dalam satu waktu. Dalam dunia bisnis  lebih  umum  disebut  analisis keranjang belanja.
b. Algoritma Naïve Bayesian Clasification Naïve  Bayesian  Classification adalah proses pengklasifikasian statistik yang dapat digunakan  untuk  memprediksi  probalitas keanggotaan suatu class . Bayesian Classification didasarkan  pada  teorema
Bayes yang memiliki kemampuan klasifikasi serupa  dengan decision  tree dan neural network . Bayesian  Classification terbukti memiliki  akurasi  dan  kecepatan  yang  tinggi saat  diaplikasikan  kedalam  database  dengan data yang besar (Kusrini, 2009).
Penjelasan : X =  data  dengan  class  yang belum diketahui H =  hipotesis data X merupakan suatu class spesifik P(H|X)  =  Probabilitas  hipotesis  H berdasarkan kondisi X (posteriori probability) P(H) =  Probablitas  hipotesis  H (prior probability) P(X|H)  =  Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H P(X) =  Probabilitas dari X

## 3. PEMBAHASAN
Pada penelitian ini akan membuktikan variabel – variabel yang telah ditentukan oleh penelitian  sebelumnya,  dimana  terbagi menjadi  7  indikator  dan  28  variabel  dengan perincian sebagai berikut :
Tabel 1. Indikator dan Variabel untuk Faktor Pemilihan Lokasi Ruko No Indikator Variabel 1  Aksesibilitas Jarak atas kedekatan : 1. Jalan utama 2. Pusat kota
3. Fasiltas perdagangan
4. Pendidikan
5. Pelayanan kesehatan 6. Kantor pemerintahan 7. Rekreasi / Hiburan 8. Terminal / Stasiun 9. Pemukiman Kondisi Jalan : 1. Kualitas permukaan jalan 2. Lebar jalan Transportasi : 1. Frekuensi trayek angkutan umum 2. Ketersediaan tempat parkir 2  Keberadaan sarana dan prasarana Tersedianya : 1. Jaringan jalan 2. Jaringan listrik 3. Jaringan telepon
4. Air  minum  / bersih 5. Saluran drainase 3  Komposisi penduduk 1. Jumlah penduduk 2. Kepadatan penduduk 4  Kemampuan tanah 1. Topografi 2. Drainase 5  Tingkat keamanan Tingkat keamanan 6  Harga tanah Harga tanah 7  Kriteria ruko 1. Harga ruko (sewa / beli) 2. Sistem pembayaran 3. Iklan penjualan 4. Pemberian potongan harga
(Vina dan Dodi, Jurnal Bumi Indonesia .
Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Pemilihan Lokasi Rumah Toko Di Kota Mataram , 2012)
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃(𝑋|𝐻)𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋)
Indikator dan variabel adalah sebagai atribut atau aturan penentu dalam pemilihan ruko.  Karena  data  pada  setiap  masing  – masing  atribut  cukup  beragam,  ada  yang bersifat  diskret  dan  kontinyu.  Maka  dari  itu untuk  atribut  yang  bersifat  kontinyu  akan menggunakan fungsi Densitas Gauss.
Proses  klasifikasi  hasil  akan  dibagi menjadi 3 Macam yaitu :
 Layak
 Dipertimbangkan
 Tidak Layak Hasil  akhir  akan  dihitung  dalam  bentuk prosentase kemudian dibandingkan
prosentase mana yang paling tertinggi untuk memudahkan  dalam  proses  pemilihan  ruko. Berikut  data  kuantitatif  sebanyak  59.813 record  yang  sudah  melalui  proses data selection , pre-processing dan
transformation .
Tabel 2. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Jalan Utama Jalan utama Deka t Sedan g Jau h Layak 0,609 0,295 0,09 5 Dipertimbangk an 0,208 0,518 0,27 4 Tidak layak 0,183 0,187 0,63 1
Tabel 3. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Pusat Kota
Pusat kota Deka t Sedan g Jau h Layak 0,662 0,201 0,13 7 Dipertimbangk an 0,301 0,423 0,27 6 Tidak layak 0,037 0,376 0,58 7
Tabel 4. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Fasiltas Perdagangan
Perdagangan Deka t Sedan g Jau h Layak 0,579 0,312 0,10 9 Dipertimbangk an 0,354 0,383 0,26 3
Tidak layak 0,067 0,305 0,62 8 Tabel 5. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Pendidikan Pendidikan Deka t Sedan g Jau h Layak 0,311 0,467 0,22 2 Dipertimbangk an 0,401 0,316 0,28 3 Tidak layak 0,288 0,217 0,49 5 Tabel 6. Atribut Diskret Probablitas Klasifikasi Pelayanan Kesehatan Kesehatan Deka t Sedan g Jau h Layak 0,371 0,407 0,22 2 Dipertimbangk an 0,365 0,477 0,15 8 Tidak layak 0,264 0,116 0,62
Tabel 7. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Kantor Pemerintahan Pemerintahan Deka t Sedan g Jau h Layak 0,417 0,292 0,29 1 Dipertimbangk an 0,286 0,37 0,34 4 Tidak layak 0,297 0,338 0,36 5 Tabel 8. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Rekreasi Rekreasi Deka t Sedan g Jau h Layak 0,29 0,431 0,27 9 Dipertimbangk an 0,506 0,214 0,28 Tidak layak 0,204 0,355 0,44 1 Tabel 9. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Terminal Terminal Deka t Sedan g Jau h Layak 0,445 0,311 0,24 4 Dipertimbangk an 0,315 0,473 0,21 2 Tidak layak 0,24 0,216 0,54 4 𝐹(𝑋) = 1 √2𝜋𝜎 𝑒 −(𝑥− 𝜇) 2 2𝜎 2
Tabel 10. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Pemukiman Pemukiman Deka t Sedan g Jau h Layak 0,412 0,401 0,18 7 Dipertimbangk an 0,302 0,218 0,48 Tidak layak 0,286 0,381 0,33 3 Tabel 11. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Kualitas Permukaan Jalan Kualitas Jalan Bagu s Sedan g Jele k Layak 0,409 0,371 0,22 Dipertimbangk an 0,226 0,311 0,46 3 Tidak layak 0,365 0,318 0,31 7 Tabel 12. Atribut Kontinyu Probablitas Klasifikasi Lebar Jalan Lebar Jalan (m) Mean (µ) Deviasi Standart (σ) Layak 10,5 7,87 Dipertimbangkan 7,2 5,94 Tidak layak 4,8 3,16 Tabel 13. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Frekuensi Trayek Angkutan Umum Angkutan Umum Seri ng Lumay an Jara ng Layak 0,43 8 0,32 0,242 Dipertimban gkan 0,35 5 0,470 0,175 Tidak layak 0,20 7 0,21 0,583 Tabel 14. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Ketersediaan Tempat Parkir Tempat Parkir Besa r Sedan g Keci l Layak 0,30 9 0,435 0,25 6 Dipertimbangk an 0,20 6 0,112 0,68 2 Tidak layak 0,48 5 0,453 0,06 2
Tabel 15. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Jaringan Jalan Jaringan Jalan Ada Tidak Layak 0,572 0,428 Dipertimbangkan 0,401 0,399 Tidak layak 0,027 0,173 Tabel 16. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Jaringan Listrik Jaringan Listrik Ada Tidak Layak 0,310 0,3 Dipertimbangkan 0,598 0,402 Tidak layak 0,092 0,298 Tabel 17. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Jaringan Telepon Jaringan Telepon Ada Tidak Layak 0,4 0,6 Dipertimbangkan 0,307 0,184 Tidak layak 0,293 0,216 Tabel 18. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Jaringan PAM Jaringan PAM Ada Tidak Layak 0,388 0,291 Dipertimbangkan 0,3 0,208 Tidak layak 0,312 0,501 Tabel 19. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Saluran Drainase Saluran Drainase Ada Tidak Layak 0,221 0,679 Dipertimbangkan 0,419 0,17 Tidak layak 0,36 0,151 Tabel 20. Atribut Kontinyu Probablitas Klasifikasi Jumlah Penduduk Jumlah Penduduk Mean (µ) Deviasi Standart (σ) Layak 673 472,56 Dipertimbangkan 466 298,93 Tidak layak 128 83,41 Tabel 21. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Kepadatan Penduduk Penduduk Padat Tidak Padat Layak 0,25 0,49 Dipertimbangkan 0,47 0,12 Tidak layak 0,28 0,39
Tabel 22. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Topografi Topografi Bagus Jelek Layak 0,425 0,391 Dipertimbangkan 0,32 0,306 Tidak layak 0,255 0,303 Tabel 23. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Drainase Drainase Cocok Tidak Layak 0,3 0,147 Dipertimbangkan 0,209 0,509 Tidak layak 0,509 0,344 Tabel 24. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Tingkat Keamanan Keamanan Bagus Buruk Layak 0,208 0,321 Dipertimbangkan 0,4 0,209 Tidak layak 0,392 0,47 Tabel 25. Atribut Kontinyu Probablitas Klasifikasi Harga Tanah Harga Tanah Mean (µ) Deviasi Standart (σ) Layak 2.500.00 0 1.923.450, 27 Dipertimbangk an 2.170.00 0 1.798.418, 06 Tidak layak 1.450.00 0 814.063,12 Tabel 26. Atribut Kontinyu Probablitas Klasifikasi Harga Ruko Harga Ruko Mean (µ) Deviasi Standart (σ) Layak 1.748.250.000  981.300.400,20 Dipertimbangkan 842.112.000  630.002.790,67 Tidak layak 347.630.000  215.450.021,89
Tabel 27. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Sistem Pembayaran Sistem Pembayaran Tunai KPR Layak 0,412 0,480 Dipertimbangkan 0,371 0,304 Tidak layak 0,217 0,216
Tabel 28. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Iklan Penjualan Iklan Penjualan Bag us Lumay an Bur uk Layak 0,39 1 0,353 0,25 6 Dipertimbang kan 0,32 8 0,433 0,23 9 Tidak layak 0,28 1 0,214 0,50 5 Tabel 29. Atribut Diskret Probabilitas Klasifikasi Pemberian Discount Discount Ada Tidak Layak 0,391 0,353 Dipertimbangkan 0,328 0,433 Tidak layak 0,281 0,214 a. Pengujian Setelah dilakukan proses
penghitungan  probabilitas  tiap–tiap  atribut maka  trend  atau  pola  dari  suatu  data  akan terlihat  kecenderungannya.  Maka  dari  itu perlukan  dilakukan  proses  pengujian  yang tujuan untuk mengetahui tingkat keakurasian data  terhadap  pola  atau  trendnya.  Untuk menguji  coba  diberikan  suatu  kasus  sebagai berikut :
Tabel 30. Studi Kasus No Variabel Value 1  Jalan utama Dekat 2  Pusat kota Dekat 3  Fasilitas perdagangan Jauh 4  Pendidikan Sedang 5  Pelayanan kesehatan Jauh 6  Kantor pemerintahan Jauh 7  Rekreasi / Hiburan Jauh 8  Terminal / Stasiun Sedang 9  Pemukiman Dekat 10  Kualitas permukaan jalan Bagus 11  Lebar jalan 7 meter 12  Frekuensi trayek angkutan umum Sering 13  Ketersediaan tempat parker Sedang 14  Jaringan jalan Ada 15  Jaringan listrik Ada 16  Jaringan telepon Ada 17  Air minum / bersih  Ada 18  Saluran drainase Ada 19  Jumlah penduduk 521 20  Kepadatan penduduk Padat 21  Topografi Bagus 22  Drainase Tidak Cocok 23  Tingkat keamanan Buruk 24  Harga tanah 5.000.000
25  Harga ruko (sewa / beli) 980.000 26  Sistem pembayaran KPR 27  Iklan penjualan Lumayan 28  Pemberian potongan harga Ada Berikutnya menghitung nilai likelihood untuk layak, dipertimbangkan dan tidak layak.
 Layak = 0,000072543
 Dipertimbangkan = 0,000061926
 Tidak layak =0,000030183626
Kemudian  menghitung  nilai  probabilitas dengan  menormalisasikan  terhadap  nilai likelihood.
 Layak = 44,05%
 Dipertimbangkan = 37,61%
 Tidak Layak = 18,33%

## 4. KESIMPULAN
Mulai  banyaknya  ruko  –  ruko  yang tersebar  di  wilayah  Indonesia  baik  di  kota  - kota besar sampai ke kota - kota kecil.  Tidak semua  ruko  yang  dibangun  oleh  para developer dapat menjanjikan bisa meningkatkan usaha kita. Maka dari itu perlu dilakukan  proses  optimasi  pemilihan  ruko yang  strategis.  Proses  ini  bisa  dilakukan dengan  menggunakan  teknik data  mining yang bertujuan untuk mengetahui sejarah dan trend  sebuah  data.  Metode  Naïve  Bayesian Classification  adalah  teknik  yang  sangat sederhana dan memiliki tingkat keberhasilan yang tinggi.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1]. Kusrini,  Emha.  2009, Algoritma  Data Mining , Yogyakarta. Andi Offset .
[2]. Larose,  Daniel  T.  2005. Discovery Knowledge  in  Data : An  Introduction  to Data Mining . John Willey & Sons, Inc.
[3]. Nugraha, Paulus, et. al. 2000, Peninjauan  Faktor  –  Faktor  Penentu Rumah  Toko  di  Surabaya  Dari  Sudut Padang  pengembang  dan  Pengguna , Dimensi  Teknik  Sipil  Vol.  2  No.2. Surabaya : Universitas Kristen Petra.
[4]. Turban, E, dkk. 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems , Yogyakarta. Andi Offset .
[5]. Vina, Dodi. 2012, Faktor – Faktor Yang
Mempengaruhi Pemilihan Lokasi Rumah Toko Di Kota Mataram , Jurnal
Bumi Indonesia .