Komparasi Analisis Penentuan Lokasi Pemasangan Media Promosi Menggunakan Algoritma Naïve Bayes dan KNN Pada PT. Reka Media Askara
Bibit Sudarsono 1 , Umi Faddillah 2 , Triya Anesti 3 , Ipin Sugiyarto 4
Universitas Bina Sarana Informatika Kota Sukabumi, Jl. Cemerlang No.8, Sukakarya, Kec. Warudoyong, Kota Sukabumi, Jawa Barat Universitas Bina Sarana Informatika, Jl. Kramat Raya No. 98 Senen. Jakarta Pusat Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri, Jl. Raya Jatiwaringin No. 18
Bekasi. Jawa Barat email : bibit.bbs@bsi.ac.id 1 , umi.umf@bsi.ac.id 2 , triyaanesti1@gmail.com 3 , ipin.isy@nusamandiri@ac.id 4
Abstrack - With the Covid-19 that hit Indonesia, several cities implemented Large-Scale Restrictions (PSBB), both Total and Transition. One of the effects of the PSBB is the reduced activity in various places. PT Reka Media Aksara as an indoor and outdoor advertising company strives to provide the best  service  by  providing  recommendations  for  the  best  locations  for  consumers  who  want  to  place advertising  media.  Therefore,  a  research  was  carried  out  using  data  from  customers  who  placed orders and advertisements during the pandemic, whether they were satisfied with the installation or not, using the KNN and Naïve Bayes algorithms. And based on calculations that have been done by the KNN Algorithm with K-2 is able to provide the best recommendation for the location of advertising media at PT. Askara Media Reka with an accuracy value of 72.67%, 50% precision and a recall of 10%. .
Keywords - Information System Design, Service Ordering System, Program Design.
I ntisari - Dengan  adanya  Covid-19  yang  melanda  Indonesia  membuat  beberapa  kota melakukan  Pembatasan  Skala  Besar-Besaran  (PSBB)  baik  Total  hingga  Transisi.  Salah  satu efek adanya PSBB berkurangnya aktifitas di berbagai tempat. PT Reka Media Aksara sebagai perusahaan  indoor  dan  outdoor  advertising  berupaya  memberikan  pelayanan  terbaiknya dengan  memberikan  rekomendasi  lokasi-lokasi  terbaik  bagi  para  konsumennya  yang  ingin memasang media iklan. Oleh sebab itu maka dilakukan penelitian dengan menggunakan data pelanggan  yang  melakukan  pemesanan  dan  pemasangan  media  iklan  selama  pandemi  baik yang puas dengan pemasangan tersebut maupun tidak dengan menggunakan algoritma KNN dan Naïve Bayes. Dan berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan Algoritma KNN dengan K-2 mampu memberikan rekomendasi terbaik lokasi pemasangan media iklan pada PT. Reka Media Askara dengan nilai akurasi sebesar 72,67 %, precision 50% dan recall sebesar 10% .
Kata Kunci - DataMining, K-NN, Naïve Bayes

## I. P ENDAHULUAN
Tanpa  kita  sadari  Covid  19  telah  melanda  wilayah  Indonesia  lebih  dari  6  bulan  lamanya yaitu  dari  sekitar  bulan  Maret  2020  [8],  berbagai  tindakan  telah  dilakukan  oleh  Pemerintah maupun  masyarakat  untuk  menekan  penyebaran  Covid  19  tersebut.  Salah  satu  contoh  hal yang  dilakukan  oleh  Pemerintah  dan  Warga  DKI  Jakarta  yaitu  dengan  dilakukannya  PSBB Total  hingga  PSBB  Transisi  dimana  efek  adanya  PSBB  Total  yaitu  tutupnya  mall,
perkantoran  hingga  miniminya  aktivitas  dijalanan.  Sedangkan  untuk  PSBB  Transisi pembatasan aktifitas di mall, perkantoran dan juga jalanan.
PT. Reka Media Aksara Jakarta merupakan perusahaan yang bergerak dalam usaha indoor dan  outdoor  advertising dengan  produk  seperti  reklame, billboard,  neonbox,  bus  add ,  dan sebagainya  yang berkedudukan di wilayah Pasar Minggu Jakarta Selatan[7]. Dengan adanya PSBB  Total  dan  Transisi  tersebut  tentunya  sebagai  perusahaan  yang  mengedepankan kepuasan  pelanggan  harus  memberikan  rekomendasi  jenis  dan  tempat  terbaik  bagi pelanggannya  agar  iklan  yang  mereka  pasangkan  memberikan  manfaat  yang  maksimal melihat berkurangnya aktifitas di berbagai tempat di Jakarta.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Kajian Terdahulu
Beberapa penelitian tentang rekomendasi pemasangan iklan menggunakan algoritma data mining  memang  sudah  banyak  dilakukan  diantaranya  dilakukan  oleh  Fitriati  [1]  yang menggunakan algoritma apriori dimana dari hasil penelitian yang dilakukan diketahui bahwa hanya 2 kombinasi item set saja yang cocok untuk jenis pemasaran ini, dimana media yang memiliki  asosiasi  yang  sangat  kuat  adalah  web  lain,  web  resmi,  dan  Instagram.  Namun penelitian ini hanya terfokus pada iklan online dimana hal tersebut tidak cocok dengan core bisnis PT. Reka Media Aksara Jakarta sebagai pembuatan dan pemasangan reklame.
Selain  itu  terdapat  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Priangga,  B  &  Winiarti,  S  [2]  yang menggunakan  algoritma  naivebayes  dimana  hasil  penelitan  yang  dilakukan  yaitu    mampu menentukan  lokasi  pemasangan  iklan  dengan  perhitungan  berdasarkan  kriteria  bayes  serta menggunakan bahasa pemrograman Codeigniter. Namun pada penelitian ini hanya berfokus pada  lokasi  di  pinggir  jalan  saja,  sedangkan  PT.  Reka  Media  Aksara  Jakarta  juga menggunakan lokasi luar mall yang bukan kategori jalan dalam pemasangan media promosi.
Penelitian  yang  lainnya  juga  dilakukan  oleh  Lubis  [3]  dimana  penelitian  tersebut menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan lokasi billboard di kota Medan menggunakan Metode Metode Simple Multi Attribute Rating Technique berdasarkan kriteria yaitu jenis jalan, sudut pandang, jumlah persimpangan, jarak lokasi dengan traffic light , jarak lokasi dengan fasilitas umum, tingkat keramaian kenderaan, tingkat keramaian pejalan kaki, laju  kenderaan  yang  melintas,  ukuran billboard ,  tinggi  billboard  dan  sewa  lokasi.  Namun pada penelitian ini juga hanya terfokus pada media billboard saja, sedangkan produk-produk yang ditawarkan oleh PT Reka Media Aksara tidak terbatas pada billboard saja.
Dan dari penelitian yang dilakukan oleh Priangga, B & Winiarti, S [2] dan Lubis [3] tidak ada feedback dari  pemasang  apakah  media  promosi  yang  dipasang  memberikan  kepuasan kepada pelanggan.
Oleh sebab ini kami melakukan penelitian dengan menggunakan data-data pemesanan dan pemasangan media promosi selama pandemi ditambah dengan data kepuasan pelanggan yang diolah  menggunakan  algoritma  Naïve  bayes[9]  dan  KNN[10]  untuk  menghasilkan rekomendasi terbaik dalam penentuan lokasi untuk pemasangan media promosi.

## B. Metode
Penelitian ini menggunakan model CRISP-DM (Cross-Industry Standard Proses for Data Mining) [4], yang terdiri dari 6 tahap yaitu:
1. Fase Pemahaman Bisnis ( Business/Research Understanding Phase ) PT.  Reka  Media  Aksara  Jakarta  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam usaha indoor  dan  outdoor  advertising dengan  produk  seperti  reklame, billboard, neonbox,  bus  add ,  dan  sebagainya    yang  berkedudukan  di  wilayah  Pasar  Minggu Jakarta  Selatan.  Namun  dikarenakan  adanya  covid  19,  perusahaan  harus  mampu
memberikan rekomendasi lokasi terbaik dalam pemasangan media promosi mengingat adanya PSBB.
2. Fase Pemahaman Data ( Data Understanding Phase )
Data  yang  diambil  yaitu  berupa  data  histori  pemesanan  dan  pemasangan  media promosi selama pandemi berlangsung yaitu dari bulan februari 2020 hingga September 2020. Total data yang diterima yaitu sebanyak 57 data seperti yang ada pada Gambar 1.

## Gambar 1. Data Pemesanan dan Pemasangan Media Promosi Selama Pandemi
Adapun atribut awal yang dimiliki berjumlah 11 atribut seperti yang tampak pada table I.
TABEL I

## DATA ATRIBUT AWAL

## No  ATRIBUT
1 Nomor Pesanan 2 Nomor Customer 3 Nomor User 4 Tanggal Pesanan 5 Barang Pesan 6 Jangka 7 Jenis Barang 8 Pemasangan di Tempat Tinggi 9 Konten Barang 10 Tempat Pemasangan 11 Feed Back
3. Fase Pengolahan Data ( Data Preparation Phase ) Pada tahap ini dilakukan data cleaning. Diawali dengan pembentukan label yaitu pada feedback dengan nilai Puas dan Tidak Puas
No No Pesanan Nomor Customer Nomor User Tanggal Pesanan Barang Pesan Jangka Jenis Barang Pemasangan di Tempat Tinggi Konten Barang Tempat Pemasangan Feedback 1 032000243 C-768 201709829 02-Feb-20 Indoor 2 Bulan Neonbox Ya Produk Komersial Mall Bagian Luar Puas 2 032000244 C-769 201709829 10-Feb-20 Outdoor 1 Bulan Banner Tidak Iklan Politik Jalan Puas 3 032000245 C-770 201709829 14-Feb-20 Outdoor 2 Bulan Reklame Ya Layanan Masyarakat Jalan Puas 4 032000246 C-768 201709829 14-Feb-20 Outdoor 1 Bulan Reklame Ya Produk Komersial Mall Bagian Dalam Tidak Puas 5 032000247 C-771 201709829 20-Feb-20 Outdoor 1 Bulan Neonbox Tidak Produk Komersial Jalan Puas 48 032000290 C-815 201709829 29-Agu-20 Outdoor 2 Bulan Neonbox Ya Layanan Masyarakat Jalan Puas 49 032000291 C-816 201709829 01-Sep-20 Outdoor 1 Bulan Neonbox Tidak Iklan Politik Mall Bagian Luar Tidak Puas 50 032000292 C-817 201709829 08-Sep-20 Indoor 1 Bulan Banner Tidak Produk Komersial Gedung Bagian Luar Puas 51 032000293 C-818 201709829 10-Sep-20 Outdoor 1 Bulan Reklame Tidak Layanan Masyarakat Gedung Bagian Luar Puas 52 032000294 C-819 201709829 10-Sep-20 Indoor 2 Bulan Neonbox Ya Produk Komersial Gedung Bagian Luar 53 032000295 C-820 201709829 14-Sep-20 Outdoor 2 Bulan Banner Tidak Produk Komersial Mall Bagian Luar 54 032000296 C-821 201709829 20-Sep-20 Indoor 1 Bulan Neonbox Ya Produk Komersial Jalan 55 032000297 C-822 201709829 21-Sep-20 Outdoor 2 Bulan Neonbox Tidak Layanan Masyarakat Jalan 56 032000298 C-823 201709829 25-Sep-20 Indoor 1 Bulan Banner Ya Iklan Politik Jalan 57 032000299 C-824 201709829 29-Sep-20 Indoor 1 Bulan Reklame Ya Layanan Masyarakat Gedung Bagian Luar

## TABEL II JUMLAH DATA PER LABEL
No  LABEL JUMLAH DATA 1 Puas 37 2 Tidak Puas 14 3 Tidak Memiliki Label 6 Total 57
Seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  II,  terdapat  beberapa  data  yang  tidak  memiliki  label sehingga data yang dapat digunakan pada penelitian ini menjadi 51 data dengan rincian 37 data dengan label puas dan 14 data dengan label tidak puas.
Selanjutnya  dilakukan cleaning terhadap  atribut  yang  tidak  digunakan  serta pengelompokan nilai dari atribut tersebut. Adapun hasil akhir atribut dan nilai atribut yang digunakan seperti yang tampak pada Tabel III
TABEL III

## ATRIBUT DAN NILAI ATRIBUT
No ATTRIBUT NILAI 1 Barang Pesan Indoor Outdoor 2 Jangka 1 Bulan 2 Bulan 3 Jenis Barang Banner Neonbox Reklame 4 Pemasangan di Tempat Tinggi Tidak Ya 5 Konten Barang Iklan Politik Layanan Masyarakat Produk Komersial 6 Tempat Pemasangan Gedung Bagian Luar Mall Bagian Dalam Jalan 7 Feedback Puas Tidak Puas
4. Fase Pemodelan ( Modeling Phase )
Pada tahap ini dilakukan pemodelan menggunakan algoritma KNN [6] dan Naïve [6] Bayes menggunakan software Rapid Miner [5].
(a)
(b) Gambar 2. (a) modeling validasi pada RM (b) modelling algoritma KNN dan Naïve Bayes pada RM
5. Fase Evaluasi ( Evaluation Phase ) Pada tahap ini pengujian model dilakukan dengan menggunakan confusion matrix , yang nantinya hasil dari pengujian tersebut menjadi dasar pembanding model atau algoritma terbaik.
6. Fase Penyebaran ( Deployment Phase )
Setelah diketahui mana algoritma terbaik, maka dibuatlah aplikasi untuk memberikan rekomendasi dalam penentuan lokasi pemasangan media iklan pada PT. Reka Media Askara.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Adapun hasil perhitungan yang telah dilakukan adalah sebagai berikut:

## 1. Hasil Perhitungan Algoritma KNN
Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma  KNN  dengan  k-1  yang  telah dievaluasi  dengan confusion  matrix menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  55  %, precision 15,38% dan recall sebesar 15% seperti yang tampak pada Gambar 3.
Kemudian dilakukan berturut-turun perhitungan dengan menggunakan k-2 dan k3 sehingga menghasilkan perbadingan antara k-1,k-2 dan k-3 sebagai berikut
Gambar 4. Perbandingan hasil akurasi KNN pada k-1, k-2 dan k-3

## 2. Hasil Perhitungan Algoritma Naïve Bayes
Perhitungan dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi sebesar 72 %, nilai presisi sebesar 50% dan recall sebesar 20%.

## Gambar 5. Hasil perhitungan algoritma Naïve Bayes

## 3. Perbandingan Hasil Perhitungan Algoritma KNN dan Naïve Bayes
Dari  penjabaran  diatas  dapat  dilihat  bahwa  algoritma  KNN  mampu  menghasilkan akurasi  terbaik  pada  k2  dengan  nilai  72,67%  sedangkan  algoritma  Naïve  Bayes mampu menghasilkan akurasi sebesar 72%.
55 72,67 71 0 20 40 60 80 K-1 K-2 K-3 Perbandingan Hasil Akurasi KNN Perbandingan Hasil Akurasi KNN

## Gambar 6. Perbandingan hasil perhitungan algoritma KNN dan Naïve Bayes

## 4. Pembuatan Aplikasi
Berdasarkan  hasil  perhitungan  diatas  maka  dibuatkanlah  aplikasi  sederhana  untuk membantu  PT.  Reka  Media  Askara  dalam  memberikan  rekomendasi  lokasi pemasangan  media  promosi.  Adapun  tampilan  aplikasi  tersebut  dapat  dilihat  pada Gambar 7
Gambar 7. Tampilan Aplikasi Sederhana

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan
a. Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma  KNN  dengan  k-1  yang  telah dievaluasi  dengan confusion  matrix menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  55  %, precision 15,38% dan recall sebesar 15%
72,67 50 10 72 50 20 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Akurasi Presisi Recall KNN Naïve Bayes
b. Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma  KNN  dengan  k-2  yang  telah dievaluasi  dengan confusion  matrix menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  72,67  %, precision 50% dan recall sebesar 10%
c. Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma  KNN  dengan  k-3  yang  telah dievaluasi  dengan confusion  matrix menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  71  %, precision 53% dan recall sebesar 55%
d. Hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  algoritma  Naïve  Bayes  menghasilkan  nilai akurasi sebesar 72 %, nilai presisi sebesar 50% dan recall sebesar 20%
Maka dapat disimpulkan Algoritma KNN dengan K-2 mampu memberikan rekomendasi terbaik  lokasi  pemasangan  media  iklan  pada  PT.  Reka  Media  Askara  dengan  nilai  akurasi sebesar 72,67 %, precision 50% dan recall sebesar 10%

## R EFERENSI
[1]   Fitriati,  D.  (2016).  Implementasi  Data  Mining  untuk  Menentukan  Kombinasi  Media Promosi Barang Berdasarkan Perilaku Pembelian Pelanggan Menggunakan Algoritma Apriori. Prosiding ANNUAL RESEARCH SEMINAR 2016 , 2 (1), 472–480.
[2]   Priangga,  B.,  &  Winiarti,  S.  (2015).  Teknologi  Informasi  Dalam  Penentuan  Lokasi Pemasangan Iklan Dengan Memanfaatkan Metode Kriteria Bayes. Techsi Vol. 6 No. 1, April 2015 , 6 (1), 45–68.
[3]   Lubis,  I.  (2020).  Pemasangan  Iklan  Billboard  Di  Kota  Medan  MENGGUNAKAN METODE  SMART. Jurnal  Sistem  Informasi  Kaputama  (JSIK),  Vol  4  No  1,  Januari 2020, E - ISSN : 2685-5232 , 4 (1), 62–71.
[4]   Asistyasari,  A.,  &  Nuryaman,  Y.  (2019).  Komparasi  Analisis  Penerimaan  Karyawan Menggunakan. Simposium  Nasional  Ilmiah  &  Call  for  Paper  Unindra  (SIMPONI) , November , 519–525. https://doi.org/10.30998/simponi.v0i0.519
[5]   Aprilla  Dennis.  (2013).  Belajar  Data  Mining  dengan  RapidMiner. Innovation  and Knowledge Management in Business Globalization: Theory & Practice, Vols 1 and 2 , 5 (4)
[6]   Kusrini dan Emha Taufiq Luthfi. (2009). Algoritma Data Mining. Yogyakarta: Andi Offset.
[7]   HRD. (2020). Data Pemasangan Bulan Februari 2020 – September 2020. PT. Reka Media Aksara Jakarta.
[8]   Detik.com. (2020) , “Kapan Sebenarnya Corona Pertama Kali Masuk RI?. Diakses tanggal 6 November 2020, dari https://news.detik.com/berita/d-4991485/kapan- sebenarnya-corona-pertama-kali-masuk-ri
[9]   Rifqo,  M.  H.,  &  Wijaya,  A.  (2017).  Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Dalam Penentuan Pemberian Kredit. Pseudocode , 4 (2), 120–128.
[10]  . Luh Gede Pivin Suwirmayanti. (2017). Penerapan Metode K-Nearest Neighbor Untuk Sistem Rekomendasi Pemilihan Mobil Implementation of K-Nearest Neighbor Method for Car Selection Recommendation System. Techno.COM, 16 (2), 120–131.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Peneliti mengucapakan terima kasih kepada Tim Jurnal Inovtek Seri Informatika Polbeng yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk  kami  submit  serta  meluangkan  waktu  untuk merevisi jurnal guna menunjang penelitian ini dengan baik.