IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN

UNTUK MENENTUKAN PENAWARAN TERBAIK

MECHANICAL SEAL MENGGUNAKAN METODE NAIVE

BAYES BERBASIS WEB

( Studi kasus : PT.TRIDENS INDOTAMA )

SKRIPSI

untuk memenuhi sebagian persyaratan mencapai

derajat Sarjana S1 pada program studi Teknik Informatika

Oleh:

MUSROFINGATUN

311410182

TEKNIK INFORMATIKA

SEKOLAH TINGGI TEKNOLOGI PELITA BANGSA

BEKASI

2018

Scanned by CamScanner

Scanned by CamScanner

Scanned by CamScanner

iv

KATA PENGANTAR

Segala puji bagi Allah SWT, Pencipta semesta alam dan isinya atas berkat

karuni-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi dengan judul

“Implementasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan penawaran terbaik

mechanical seal menggunakan metode naive bayes berbasis web”. Penyusunan

skripsi ini dimaksudkan sebagai salah satu syarat untuk kelulusan Strata - 1 pada

Sekolah Tinggi Teknologi Pelita Bangsa Cikarang.

Keberhasilan Penyusunan skripsi ini tidak terlepas dari bimbingan,

pengarahan serta dukungan baik moral maupun materil dari berbagai pihak. Pada

kesempatan ini penulis tidak lupa mengucapkan terimakasih yang sebesar-

besarnya kepada:

1. Dr.Ir. Supriyanto M.,P, selaku Ketua Sekolah Tinggi Teknologi Pelita Bangsa

Cikarang.

2. Bapak Aswan Supriyadi Sunge, SE., M.Kom, selaku Kepala Program Studi

Teknik Informatika STT Pelita Bangsa Cikarang.

3. Bapak Agung Nugroho S.Kom, M.Kom, selaku dosen pembimbing I yang

telah mendidik penulis. dan telah memberikan bimbingan pada penulis.

4. Bapak Ikhsan Romli, S.Si.,M.sc, selaku dosen pembimbing II yang juga telah

membantu membimbing dan memberi arahan kepada penulis.

5. Bapak dan Ibu Dosen Teknik Informatika STT Pelita Bangsa Cikarang

6. Keluarga besar penulis yang telah memberikan do’a dan dukungannya baik

secara moral ataupun material.

v

7. Rekan-rekan mahasiswa/i STT Pelita Bangsa Bekasi khususnya Jurusan

Teknik Informatika angkatan 2014 yang telah memberikan dukungan dan

kerjasamanya selama ini.

Akhirnya penulis berharap semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi

penulis pribadi maupun bagi pembaca untuk menambah pengetahuan.

vi

DAFTAR ISI

PERSETUJUAN ................................................................................................... i

PENGESAHAN................................................................................................... ii

PERNYATAAN KEASLIAN PENELITIAN...................................................... iii

KATA PENGANTAR ........................................................................................ iv

DAFTAR ISI ...................................................................................................... vi

DAFTAR TABEL ............................................................................................... x

DAFTAR GAMBAR .......................................................................................... xi

ABSTRACT ....................................................................................................... xiii

ABSTRAK ....................................................................................................... xiv

BAB I PENDAHULUAN .................................................................................... 1

Latar Belakang ...................................................................................... 1

Identifikasi Masalah ............................................................................... 3

Rumusan Masalah.................................................................................. 3

Batasan Masalah .................................................................................... 3

Tujuan dan Manfaat ............................................................................... 4

1.5.1 Tujuan ............................................................................................ 4

1.5.2 Manfaat .......................................................................................... 4

Sistematika Penulisan ............................................................................ 5

BAB II TINJAUAN PUSTAKA .......................................................................... 7

vii

2.1 Kajian Pustaka ....................................................................................... 7

2.2 Sistem Pendukung Keputusan .............................................................. 10

2.2.1 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan .................................. 12

2.2.2 Manfaat Sistem Pendukung Keputusan ......................................... 13

2.3 Naive Bayes......................................................................................... 13

2.3.1 Pengertian Naive Bayes ..................................................................... 13

2.3.2 Persamaan Metode Naive Bayes .................................................... 14

2.4 Teori Perancangan Sistem .................................................................... 17

2.4.1 Metode Extream Programming ..................................................... 17

2.4.2 Definisi Flow Chart ...................................................................... 18

2.4.3 Unified Modeling Language ......................................................... 20

2.4.4 Use Case Diagram ........................................................................ 21

2.4.5 Activity Diagram .......................................................................... 22

2.4.6 Sequence Diagram ........................................................................ 23

2.4.7 Class Diagram .............................................................................. 25

2.4.8 Metode Pengujian Black Box ........................................................ 26

2.5 Teori Bahasa Pemograman .................................................................. 28

2.5.1 PHP .............................................................................................. 28

2.5.2 MySql ........................................................................................... 29

2.6 Teori Pendukung ................................................................................. 30

2.6.1 Mechanical Seal ........................................................................... 30

viii

2.6.2 Web .............................................................................................. 31

2.6.3 Kerangka Berfikir ......................................................................... 31

BAB III METODE PENELITIAN ..................................................................... 33

3.1 profile Perusahaan ............................................................................... 33

3.1.1 Sejahtera PT.TRIDENS INDOTAMA .......................................... 33

3.1.2 Visi Dan Misi ............................................................................... 33

3.1.3 Struktur Organisasi ....................................................................... 34

3.2 Metode Pengumpulan Data .................................................................. 36

3.3 Analisa Sistem Yang Sedang Berjalan ................................................. 37

3.4 Analisa Sistem Yang Diusulkan ........................................................... 37

3.5 Analisis Metode Naive Bayes .............................................................. 38

3.5.1 Analisa Data ................................................................................. 40

3.5.2 Rumus Perhitungan Naive Bayes .................................................. 50

3.6 Metode Pengembangan Sistem ............................................................ 53

3.7 Metode Perancangan Sistem ................................................................ 54

3.7.1 Indikator Aktor ............................................................................. 54

3.7.2 Diagram Use Case ........................................................................ 54

3.7.3 Diagram Activity .......................................................................... 59

3.7.4 Diagram Squence .......................................................................... 64

3.7.5 Diagram Class .............................................................................. 69

3.7.6 ER Diagram .................................................................................. 70

ix

3.8 Desain Interface ................................................................................... 71

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ............................................................ 75

4.1 Hasil .................................................................................................... 75

4.1.1 Spesifikasi Sistem ......................................................................... 75

4.1.2 Implementasi Sistem ......................................................................... 76

4.2 Pembahasan ......................................................................................... 80

4.2.1 Analisa Hasil Pengujian ................................................................ 80

4.2.2 Pengujian .......................................................................................... 83

BAB V KESIMPULAN ..................................................................................... 85

5.1 Kesimpulan ......................................................................................... 85

5.2 Saran ................................................................................................... 85

DAFTAR PUSTAKA ........................................................................................ 87

LAMPIRAN ...................................................................................................... 90

x

DAFTAR TABEL

Tabel 2. 1 Rangkuman tinjauan penelitian ............................................................ 9

Tabel 2. 2 Simbol-simbol flowchart ................................................................... 19

Tabel 2. 3 Simbol-simbol usecase diagram ......................................................... 22

Tabel 2. 4 Simbol-simbol activity diagram ......................................................... 23

Tabel 2. 5 Simbol-simbol sequence diagram ...................................................... 24

Tabel 2. 6 Simbol Class Diagram ....................................................................... 26

Tabel 3. 1 Input Data Sampel ............................................................................ 40

Tabel 3. 2 Tabel Data Training .......................................................................... 41

Tabel 3. 3 Tabel Data Testing ............................................................................ 46

Tabel 3. 4 Tabel Transformasi Data ................................................................... 47

Tabel 3. 5 Label Lokasi...................................................................................... 49

Tabel 3. 6 Label Harga ....................................................................................... 49

Tabel 3. 7 Label Metode Pembayaran ............................................................... 50

Tabel 3. 8 Skenario Usecase Admin ................................................................... 56

Tabel 3. 9 Skenario Versi User Client ............................................................... 58

Tabel 4. 1 Tabel Pengujian ................................................................................. 83

xi

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1 Karakteristik SPK .......................................................................... 11

Gambar 2. 2 Alur Naive Bayes ........................................................................... 16

Gambar 2. 3 Kerangka Berfikir .......................................................................... 32

Gambar 3. 1 Struktur Organisasi Perusahaan ...................................................... 34

Gambar 3. 2 Flowchart SPK .............................................................................. 39

Gambar 3. 3 Diagram Use Case ........................................................................ 55

Gambar 3. 4 Activity diagram login ................................................................... 60

Gambar 3. 5 Diagram activty register user ......................................................... 61

Gambar 3. 6 Diagram Activity Data Penawaran ................................................ 62

Gambar 3. 7 Activity Diagram Insert Penawaran................................................ 63

Gambar 3. 8 Activity Diagram Logout ............................................................... 64

Gambar 3. 9 Diagram Squence log in ................................................................. 65

Gambar 3. 10 Diagram squence registrasi .......................................................... 66

Gambar 3. 11 Diagram Squence Data Penawaran ............................................... 67

Gambar 3. 12 Diagram Squence Insert Penawaran ............................................. 68

Gambar 3. 13 Diagram Squence Log Out ........................................................... 69

Gambar 3. 14 Diagram Class ............................................................................. 70

Gambar 3. 15 Entity Relationship Diagram ........................................................ 71

Gambar 3. 16 Desain Interface login .................................................................. 71

Gambar 3. 17 Desain Interface Register ............................................................. 72

Gambar 3. 18 Desain Interface Form Create Data Penawaran ............................ 72

Gambar 3. 19 Desain Interface Halaman Utama ................................................. 73

Gambar 3. 20 Desain Interface Form Keputusan ................................................ 73

xii

Gambar 3. 21 Desain Interface Form Testing ..................................................... 74

Gambar 4. 1 Form Login .................................................................................... 77

Gambar 4. 2 Form Menu Utama. ........................................................................ 77

Gambar 4. 3 Form Data Penawaran .................................................................... 78

Gambar 4. 4 Form Testing ................................................................................. 79

Gambar 4. 5 Form hasil perhitungan naive bayes ............................................... 79

Gambar 4. 6 Form Keputusan ............................................................................ 80

xiii

ABSTRACT

The research conducted aims to help companies determine the best offer because the number of incoming bids at this time by applying the Naive Bayes method uses the parameters of the item name, supplier name, price, location and payment method parameters with the decision taken and not taken. In this study using 200 training data and made a decision test data, with a decision taken 0.000012 by generating the lowest value compared with the decision value not taken with a value of 0.000014. Decision support systems determine the best offer is designed using the XP method (eXtreme Programing) which has the stages of planning, designing, coding and testing and implemented into web-based applications. Decision support system to determine the best offer that applies the Naive Bayes algorithm can facilitate employees in determining the best offer to be used. Keywords: decision support system, naive bayes, eXtreme Programing, PHP, MySqL.

xiv

ABSTRAK

Penelitian yang dilakukan bertujuan membantu para perusahaan dalam menentukan penawaran terbaik dikarenakan banyaknya penawaran masuk saat ini dengan menerapkan metode naive bayes menggunakan parameter nama barang, nama suplier, harga, lokasi dan parameter metode pembayaran dengan pengambilan keputusan diambil dan tidak diambil. Pada penelitian ini menggunakan 200 data latih dan dibuat sebuah data uji keputusan, dengan keputusan diambil 0.000012 dengan menghasikan nilai terendah dibandingkan dengan nilai keputusan tidak diambil dengan nilai 0.000014. Sistem pendukung keputusan menentukan penawaran terbaik ini dirancang mengunakan metode XP (eXtreme Programing) yang memiliki tahap perencanaan, perancangan, pengkodean dan testing serta diimplementasikan kedalam aplikasi berbasis web. Sistem pendukung keputusan menentukan penawaran terbaik yang menenerapkan algoritma naive bayes ini dapat mempermudah karyawan dalam menentukan penawaran terbaik yang hendak digunakan.

Kata kunci: sistem pendukung keputusan, naive bayes, eXtreme Programing,

PHP, MySqL .

1

BAB I

PENDAHULUAN

Latar Belakang

Dengan adanya perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang

semakin pesat, kita dituntut untuk menyelesaikan permasalahan persaingan di

dunia bisnis dengan memanfaatkan kecanggihan teknologi serta kecepatan, dan

keakuratan dalam memberi informasi sehingga dalam melaksanakan pekerjaan

kita mendapatkan hasil yang optimal. Dalam pemanfaatan kecanggihan teknologi

khususnya penggunaan komputer diperlukan juga aplikasi-aplikasi yang

mendukung pekerjaan di berbagai bidang, salah satunya dalam bidang produksi.

Hal yang paling penting pada sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang

produksi adalah supply chain management.

Sistem yang sedang berjalan pada saat ini akan berpengaruh terhadap

kemajuan perusahaan terutama untuk memperoleh keuntungan perusahaan.

Pemilihan penawaran terbaik merupakan aspek yang cukup penting dalam

management perusahaan sehingga menghasilkan informasi yang valid dan

berguna untuk keputusan administratif, seperti pembayaran invoice, ketepatan

waktu dalam pengiriman serta kualitas produk yg ditawarkan. Supplier disini

sangatlah berperan penting dalam penentuan kualitas dari barang yang akan

dihasilkan.

Pada proses pengadaan part mechanical seal, PT.Tridens Indotama

mendapat pasokan dari beberapa supplier. Dengan banyaknya jumlah supplier

yang memberikan penawaran, maka bagian production planning inventory control

(PPIC) dalam pembelian part tersebut harus selektif dan cermat dalam memilih

2

penawaran yang terbaik untuk pengadaan barang. Namun terkadang informasi

berupa penawaran dari supplier langsung saja diterima tanpa adanya penyeleksian

terlebih dahulu, sehingga dapat mengabaikan penawaran yang lebih baik lagi.

Dengan adanya permasalahan tersebut dan banyaknya data penawaran

yang diberikan dari berbagai suplier maka diperlukan sebuah sistem pendukung

keputusan untuk menentukan penawaran terbaik. Didalam sistem pendukung

keputusan seperti pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Khoirunissa

dalam memprediksi penawaran produk yang membandingkan 2 algoritma yaitu

algoritma C.45 dengan naive bayes, menyimpulkan bahwa algoritma Naive Bayes

merupakan algoritma yang terbaik untuk diterapkan dalam sistem prediksi

penawaran produk dengan tingkat akurasi mencapai 57% dibanding tingkat

akurasi dari algoritma C.45 yang hanya 47.7% (Khoerunnisa, Irawan, & Rumani,

2016)

Menurut (Saleh, 2015) “Naive bayes merupakan sebuah pengklasifikasian

probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan

menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Dalam

hal ini menggunakan algoritma teorema bayes yang mengasumsi semua atribut

independent atau tidak saling ketergantungan nilai pada variable kelas. Kelebihan

penggunaan naive bayes adalah bahwa metode ini cukup membutuhkan jumlah

data pelatihan (Training data) yang kecil untuk menentukan estimasi parameter,

sehingga sering bekerja jauh lebih baik dalam pengklasifikasian yang kompleks

dari pada yang diharapkan.

Berdasarkan penelitian pada sebelumnya yang telah dibahas diatas bahwa

naive bayes tingkat akurasi nya lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma C.45

3

maka dari itu penelitian ini menggunakan metode naive bayes yang berjudul

“IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK

MENENTUKAN PENAWARAN TERBAIK MECHANICAL SEAL

MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB (Studi kasus :

PT,TRIDENS INDOTAMA)”

Identifikasi Masalah

Adapun identifikasi masalah pada sistem pendukung keputusan

menentukan penawaran terbaik ini adalah sebagai berikut :

1. Kurang efektifnya sistem pemilihan penawaran terbaik selama ini.

2. Pengambilan data yang masih dilakukan secara manual,

3. Sulit melakukan evaluasi karena banyaknya penawaran dari suplier

4. Tidak tercatatnya hasil evaluasi karena tidak adanya laporan hasil evaluasi

suplier, sehingga sulit membandingkan penawaran yang terbaik.

Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang di atas penulis merumuskan masalah dalam

penelitian yang akan di ajukan ialah

1. Bagaimana menerapkan metode naive bayes dalam sistem pendukung

keputusan untuk penawaran terbaik?

2. Bagaimana merancang sistem pendukung keputusan dalam sistem

pendukung keputusan berbasis web?

Batasan Masalah

Dalam pembuatan sistem pendukung keputusan penentuan penawaran

terbaik ini perlu dibatasi masalah yang ada, agar implementasi menjadi lebih

4

baik,terorganisir dan terealisasi, oleh karena itu penyusun membatasi masalah

yang ada dalam hal ini yaitu :

1. Sistem pendukung keputusan ini hanya membahas tentang pemilihan

penawaran terbaik pada PT.TRIDENS INDOTAMA

2. Sistem pendukung keputusan ini menggunakan metode naive bayes.

3. Sistem pendukung berbasis web.

Tujuan dan Manfaat

1.5.1 Tujuan

Adapun tujuan dari penelitian ini adalah

1. Menentukan penawaran terbaik pada PT.TRIDENS INDOTAMA dengan

menggunakan metode naive bayes.

2. Membangun sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan web

sehingga memudahkan pencarian sebuah penawaran terbaik.

1.5.2 Manfaat

Peneliti berharap bahwa hasil penelitian ini dapat memberikan kontribusi

lebih yang dapat dirasakan oleh berbagai pihak, khususnya bagi penyusun,

umumnya bagi semua pihak yang terlibat dalam penggunaan teknologi informasi,

antara lain:

1. Penyusun

a. Dapat menambah wawasan penyusun dalam penerapan metode naive

bayes untuk menyelesaikan masalah penentuan penawaran terbaik

pada PT.TRIDENS INDOTAMA.

b. Menambah wawasan mengenai pembuatan aplikasi menggunakan web.

5

2. Pembaca

Sebagai bahan referensi, masukan, dan tambahan ilmu pengetahuan

khususnya mengenai membangun aplikasi sistem pendukung keputusan.

3. Perusahaan

a. Membantu pihak finance dalam menentukan penawaran terbaik.

b. Memberikan rekomendasi dalam pengambilan keputusan untuk

menentukan penawaran terbaik secara objektif

Sistematika Penulisan

Secara garis besar materi penyusunan dan perancangan ini terbagi atas 5

bab yang disusun sebagai berikut :

BAB I PENDAHULUAN

Bab ini berisi tentang uraian latar belakang masalah, identifikasi masalah,

rumusaln masalah, batasan masalah, tujuan penelitian, manfaat penelitian,

metode pengumpulan data, dan sistematika penulisan.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Bab ini menguraikan dasar-dasar dan teori yang diambil dari beberapa

kutipan buku, jurnal, dan studi pustaka lainnya yang berupa pengertian

yang berkaitan dengan penelitian yang dibahas.

BAB III METODE PENELITIAN

Bab ini merupakan penjabaran lebih rinci tentang metode penelitian yang

secara garis besar telah di singgung dalam bab pendahuluan.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

6

Pada bab ini berisi hasil analisis system dari pembuatan perangkat lunak

dan tentang hasil implementasi dari sistem yang di buat berdasarkan

analisis yang ada.

BAB V PENUTUP

Bab ini akan memberikan kesimpulan dan saran dari hasil penelitian

dengan judul “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk

Menentukan Penawaran Terbaik Mechanical Seal Dengan Metode Naive

Bayes Berbasis Web ”.

7

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Kajian Pustaka

Di bawah ini terdapat beberapa penelitian terdahulu yang berkaitan dengan

sistem pendukung keputusan dan metode naive bayes adalah sebagai berikut :

1. Menurut penelitian yang sudah dilakukan oleh (Khoerunnisa et al., 2016)

metode naive bayes hasil penelitian tersebut membuktikan bahwa hasil

implementasi kedua algoritma klasifikasi berhasil dilakukan, dimana

kedua algoritma memberikan performa yang cukup dilihat dari uji kasus I

yaitu 50 data dengan hasil nilai akurasi 60% untuk algoritma naive bayes,

dan 48% untuk algoritma C.45. pada uji kasus ke II sebanyak 120 data,

performa algoritma naive bayes mengalami peningkatan menjadi 62%,

sedangkan algoritma C.45 menunjukan performa yang sama dengan

sebelumnya yaitu 48%, pada uji kasus ke III dengan 227 data, performa

algoritma naive bayes mengalami penurunan menjadi 49% begitu juga

algoritma C.45 menjadi 47%. Berdasarkan penelitian ini membuktikan

bahwa metode naive bayes dengan pengujian tertinggi pada kasus uji II

dengan data 120 sedangkan algoritma C.45 terjadi pada kasus uji I dan II

dengan 50 dan 120 data uji.

2. Implementasi metode klasifikasi naive bayes dalam memprediksi besarnya

penggunaan listrik rumah tangga. (Saleh, 2015)

Penerapan metode naive bayes memanfaatkan data training untuk

menghasilkan probabilitas disetiap kriteria untuk class yang berbeda,

sehingga nilai-nilai tersebut dapat dioptimalkan untuk memprediksi

8

penggunaan listrik berdasarkan proses klasifikasi yang dilakukan oleh

metode naive bayes itu sendiri. Berdasarkan data uji pengklasifikasian 47

data dari 60 data maka hasil nilai akurasi nya sebesar 78.3333%.

3. Data Mining dalam kajian kualitas aspal beton menggunakan forward

selection berbasis naive bayes (Budirahardjo, Wibowo, Sipil, &

Informatika, 2017).

Metode Forward Selection berbasis Naive Bayes terbukti akurat dalam

klasifikasi menentukan kualitas aspal beton dari dataset yang berdimensi

besar. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa atribut yang paling berpengaruh

adalah volume, vim dan vfa. Dengan hasil akurasi 94,03% dan nilai AUC 0,988.

4. Algoritma naive bayes untuk menilai kelayakan kredit (Ciptohartono,

2013)

Data penelitian dari BCA finance jakarta selama periode 2013 sampai

dengan februari 2014 membuktikan bahwa algoritma naive bayes dapat

diterapkan untuk menilai kelayakan kredit pada BCA Finance jakarta.

Dengan data pengolahan awal merupakan tahapan yang sangat

mempengaruhi hasil akurasi yang baik sehingga akurasi akhir yang

dihasilkan termasuk kategori excellent, penilaian kelayakan kredit pada

data awal dengan preprocessing menghasilkan akurasi sebesar 85,57%

sedangkan setelah dilakukan pengolahan data awal dan dengan pre-

processing menghasilkan akurasi sebesar 92,53%. Jadi penilaian

kelayakan kredit menggunakan Algoritma Naïve Bayes pada BCA Finance

Jakarta lebih unggul jika dilakukan pengolahan data awal sekalipun Naïve

Bayes merupakan algoritma yang mampu menangani data yang hilang.

9

5. Sistem pendukung keputusan penentuan kelayakan calon tenaga kerja

indonesia menggunakan metode naive bayes (Wasiati & Wijayanti, 2014)

Sistem pendukung keputusan dengan metode naive bayes untuk penentuan

kelayakan calon tenaga kerja indonesia dengan menggunakan data

sebanyak 542 dengan 362 sebagai data training dan 180 sebagai data tes,

akurasi polanya sebesar 73.89% dan errornya 25.11% jadi jumlah data

yang tepat sebanyak 133 dan yang tidak tepat 47 data.

Tabel 2. 1 Rangkuman tinjauan penelitian

No. Tahun Penulis Judul Description

1. 2016 Khoirunnisa, Budhi Irwan, R. Rumani M

Analisa Dan Implementasi perbandingan Algoritma C.45 Dengan Naive Bayes Untuk Prediksi Penawaran Produk.

Perbandingan antara algoritma C.45 dengan naive bayes yang diimplementasikan pada data history penawaran produk menunjukan performa tertinggi terjadi pada algoritma naive bayes dengan kasus 3 data uji.

2. 2015 Alfa Saleh Implementasi metode klasifikasi naive bayes dalam memprediksi besarnya penggunaan listrik rumah tangga

Hasil dari penelitian ini adalah metode naive bayes berhasil mengklasifikasikan 47 data dari 60 data yang di uji, sehingga tingkat keakuratan sebesar 78,3333%

3. 2017 Budirahardjo, wibowo, sipil & Informatika

Data mining dalam kajian kualitas aspal beton menggunakan forward selection

Tujuan dari penelitian ini menunjukan bahwa atribut yang paling berpengaruh

10

berbasis naive bayes adalah volume, vim dan vfa. Dengan hasil akurasi 94,03% dan nilai AUC 0,988

4. 2013 Ciptohartono Algoritma Klasifikasi naive bayes untuk menilai kelayakan kredit

Hasil Penelitian ini menunjukan bahwa metode naive bayes sangat mempengaruhi hasil akurasi yang baik dan termasuk kategori excellent dengan hasil mencapai 92,53% dari 2 data percobaan yang ada dengan model sampel yang berbeda.

5. 2014 Wasiati dan Wijayanti

Sistem pendukung keputusan penentuan kelayakan calon tenaga kerja indonesia menggunakan metode naive bayes

Menggunakan metode naive bayes dan menggunakan parameter usia, pendidikan, tinggi badan, berat badan, hasil tes.

1

2.2 Sistem Pendukung Keputusan

Sistem pendukung keputusan ialah proses pengambilan keputusan dibantu

menggunakan komputer untuk membantu pengambil keputusan dengan

menggunakan beberapa data dan parameter tertentu untuk menyelesaikan

beberapa masalah yang tidak terstruktur. Keberadaan sitem pendukung keputusan

pada perusahaan atau organisasi bukan untuk menggantikan tugas-tugas

pengambil keputusan, tetapi merupakan sarana yang membantu bagi mereka

dalam pengambilan keputusan. Dengan menggunakan data-data yang diolah

menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah-masalah semi-

11

terstruktur. Dalam implementasi sistem pendukung keputusan, hasil dari

keputusan-keputusan dari sistem bukanlah hal yang menjadi patokan,

pengambilan keputusan tetap berada pada pengambil keputusan. Sistem hanya

menghasilkan keluaran yang mengkalkulasi data-data sebagaimana pertimbangan

seorang pengambil keputusan. Sehingga kerja pengambil keputusan dalam

mempertimbangkan keputusan dapat dimudahkan (Wibowo, 2011).

Sistem pendukung keputusan dirancang untuk mendukung seluruh tahap

pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasikan masalah, memilih data

yang relevan, dan menentukan pendekatan yang dibutuhkan dalam proses

pengambilan keputusan sampai mengevaluasi pemulihan alternatif yang ada

( Fitriani, 2012).

Gambar 2. 1 Karakteristik SPK

12

Salah satu prinsip sistem penunjung keputusan adalah memiliki komponen

memiliki komponen DDM (Dialog, Data, Model). Dialog atau dengan istilah lain

disebut interaktif memiliki makna adanya hubungan diantara sistem dengan

pengguna. Makna data adalah berbagai informasi, baik yang berupa angka, ciri-

ciri yang mengidenifikasi sesuatu, ataupun informasi-informasi yang lainnya

sebagai penunjang sistem. Sedangkan parameter lokasi adalah proses analisis data

yang di lakukan di dalam sistem. Komponen pengembang sistem pengambilan

keputusan ada pada

a. Data (Database Management System).

b. Model (Model Base Management System).

c. Dialog.

2.2.1 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan

Karakteristik sistem pendukung keputusan menurut Wibowo (Wibowo,

2011) sebagai berikut :

1. Sistem Pendukung Keputusan dirancang untuk membantu pengambil

keputusan dalam memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur

ataupun tidak terstruktur dengan menambahkan kebijaksanaan manusia

dan informasi komputerisasi.

2. Dalam proses pengolahannya, sistem pendukung keputusan

mengkombinasikan penggunaan analisis dengan teknik pemasukan data

konvensional serta fungsi-fungsi pencari/interogasi informasi.

3. Sistem Pendukung Keputusan, dirancang sedemikian rupa sehingga dapat

digunakan/dioperasikan dengan mudah.

13

4. Sistem Pendukung Keputusan dirancang dengan menekankan pada aspek

fleksibilitas serta kemampuan adaptasi yang tinggi.

2.2.2 Manfaat Sistem Pendukung Keputusan

Manfaat yang dapat diambil dari SPK menurut Kadarsah dalam tulisan

Utami (Utami, 2012) :

1. Sistem pendukung keputusan memperluas kemampuan pengambil

keputusan dalam memproses data/informasi bagi pemakainya.

2. Sistem pendukung keputusan membantu pengambil keputusan untuk

memecahkan masalah terutama berbagai masalah yang sangat kompleks

dan tidak terstruktur.

3. Sistem pendukung keputusan dapat menghasilkan solusi dengan lebih

cepat serta hasilnya dapat diandalkan.

2.3 Naive Bayes

2.3.1 Pengertian Naive Bayes

Naive Bayesian Classifier merupakan teknik prediksi berbasis probabilistic

sederhana yang berdasarkan pada penerapan teorema bayes ( aturan bayes )

dengan asumsi independens yang kuat. (Eko Prasetyo, 2012). Pengertian lain dari

naive bayes yaitu sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang

menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan

kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Algoritma menggunakan teorema

bayes dan mengasumsikan semua atribut independen atau tidak saling

ketergantungan yang diberikan oleh nilai pada variabel kelas.(Saleh, 2015).

14

Naive bayes didasarkan pada asumsi penyederhanaan bahwa nilai atribut

secara kondisional saling bebas jika diberikan nilai output. Keuntungan

penggunaan metode naive bayes adalah bahwa metode ini hanya membutuhkan

jumlah data pelatihan (Training data) yang kecil untuk menentukan estimasi

parameter yang diperlukan dalam proses pengklasifikasian, naive bayes sering

bekerja jauh lebih baik dalam kebanyakan situasi dunia nyata yang kompleks dari

pada yang diharapkan.

2.3.2 Persamaan Metode Naive Bayes

Dasar dari metode Naive Bayes adalah teori bayes yang menyatakan

bahwa, jika X merupakan sampel data klas (label) yang tidak diketahui dan H

adalah hipotesa dimana X merupakan sampel data kelas (label) C dan P(H) adalah

peluang dari hipotesa H, Kemudian P(X) dinyatakan sebagai peluang kejadian X

(data sampel) yang diamati, maka P(X|H) adalah peluang data sampel X yang

diasumsikan bahwa hipotesa H bernilai benar (valid).

Probabilitas X dan H yang terjadi bersamaan disimbolkan dengan P(X

H) atau P(H X). Probabilitas P(X|H) terjadi jika kejadian X terjadi jika

didahului kejadian H, sehingga nilainya dapat dihitung menggunakan persamaan

(Munandar, 2014) :

𝑃(𝑋|𝐻) = ( ∩ )

( )

Dengan cara yang sama, jika kejadian H terjadi yang didahului dengan

kejadian X, maka nilai probabilitas P(X|H) dapat dihitung dengan persamaan:

𝑃(𝐻|𝑋) = ( ∩ )

( )

Karena P(XH) = P(H X), maka diperoleh:

15

𝑃(𝑋|𝐻) 𝑥 𝑃(𝐻) = 𝑃(𝐻|𝑋)𝑥 𝑃(𝑋)

Sehingga diperoleh:

𝑃(𝐻|𝑋) =𝑋 𝐻 . ( )

( )

Dimana :

𝑃(𝐻|𝑋): Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (postriori probabilitas)

𝑃(𝑋|𝐻): Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H

𝑃(𝐻) : Probabilitas hipotesis H (Prior probalitas)

𝑃(𝑋) : Probabilitas X

𝐻 : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik

𝑋 : Data dengan class yang belum diketahui

Persamaan tersebutlah yang kemudian menjadi dasar untuk metode naive

bayes, karena setiap atribut diasumsikan tidak saling terkait antara satu dan

lainnya (conditionally independent) maka persamaan dapat dinyatakan sebagai

berikut:

𝑃(𝑋|𝐶 ) = ∏ 𝑃(𝑋 |𝐶 )

Berdasarkan persamaan tersebut maka klas (label) dari data sampel X

adalah klas label yang memiliki :

𝑃(𝑋|𝐶 ) 𝑥 𝑃(𝐶 ) Yang bernilai maksimum.

Alur dari metode naive bayes dapat dilihat pada gambar berikut:

16

Gambar 2. 2 Alur Naive Bayes

Sumber Saleh (2015)

Keterangan:

1. Baca data training

2. Hitung jumlah probabilitas, namun apabila data tersebut numerik maka

a. Cari nilai mean dan standar deviasi dari masing-masing parameter

yang merupakan data numerik. Adapun persamaan yang digunakan

untuk menghitung nilai rata-rata hitung (mean) adalah sebagai berikut

𝜇 =∑

atau

𝜇 = ...

Dimana :

𝜇 : rata-rata hitung (mean)

17

𝑥 : nilai sampel ke –i

𝑛 : jumlah sampel

Dan persamaan untuk menghitung nilai simpangan baku (standar

deviasi) dapat dilihat sebagai berikut:

𝜎 =∑ ( )

Dimana :

𝜎 : standar deviasi

𝑥 : nilai x ke –i

𝜇 : rata-rata hitung

𝑛 : jumlah sampel

b. Cari nilai probabilistik dengan cara menghitung jumlah data yang

sesuai dari kategori yang sama dibagi dengan jumlah data pada

katagori tersebut.

3. mendapatkan nilai dalam tabel mean, standar deviasi dan probabilitas.

4. Solusi kemudian dihasilkan.

2.4 Teori Perancangan Sistem

2.4.1 Metode Extream Programming

XP (eXtreme Programing) merupakan salah satu metodologi rekayasa

perangkat lunak yang banyak digunakan untuk mengembangkan aplikasi oleh para

developer. Metode XP termasuk kedalam metodologi agile yaitu merupakan

metodologi yang cepat (Suryantara, 2017).

XP sangat cocok untuk pengembangan proyek yang memerlukan adaptasi

cepat dalam perubahan-perubahan yang terjadi selama pengembangan aplikasi.

18

Para pengembangan perangkat lunak banyak menggunakan metodologi eXtreme

Programing untuk mengembangkan perangkat lunak dengan cepat. Tahapan

pengembangan perangkat lunak dengan XP meliputi:

1. Planning (Perencanaan). Tahap ini dimulai dengan pemahaman konteks

bisnis dari aplikasi, mendefinisikan keluaran (output), fitur yang ada pada

aplikasi yang dibuat, penentuan waktu dan biaya pengembangan aplikasi,

serta alur pengembangan aplikasi.

2. Desain (Perancangan). Tahap ini menekankan pada desain aplikasi secara

sederhana. Alat untuk mendesain pada tahap ini dapat menggunakan kartu

CRC (Class Responsibility Collaborator). CRC digunakan untuk pemetaan

(membangun) kelas-kelas yang akan digunakan pada diagram usecase,

class diagram.

3. Coding (Pengkodean). Tahap ini adalah hal utama dalam pengembangan

aplikasi dengan menggunakan XP.

4. Testing (Pengujian). Tahap ini menfokuskan pada pengujian fitur-fitur

yang ada pada aplikasi sehingga tidak ada kesalahan atau eror.

2.4.2 Definisi Flow Chart

Flowchart adalah penggambaran secara grafik dari langkah-langkah dan

urutan-urutan prosedur dari suatu program(Adelia, 2011). Flowhchart menolong

analyst dan programmer untuk memecahkan masalah kedalam segmen-segmen

yang lebih kecil dan menolong dalam menganalis alternatif-alternatif lain dalam

pengoperasian. Flowhchart biasanya mempermudah penyelesaian suatu masalah

yang perlu dipelajarai dan dievalusai lebih lanjut.

19

Bagan alir atau flowchart merupaan alat bantu berbentuk grafik yang dapat

digunakan untuk menunjukan urutan-urutan kegiatan dari sistem informasi

berbasis komputer. Bagan alir ini memperlihatkan urutan proses dalam system

dengan menunjukan alat media input, output, serta jenis media penyimpanan

dalam proses pengolahan data (Ladjamudin, 2005).

Menurut Sulindawati (2010), Flowchart adalah penggambaran secara

grafik dari langkah-langkah dan urutan –urutan prosedur dari suatu program. Dari

bebrapa pendapat yang dikemukakan diatas dapat disimpulkan bahwa flowchart

atau diagram alur adalah suatu alat yang memberikan gambaran berupa simbol-

simbol grafis, dimana masing-masing simbol memiliki makna dan fungsi masing-

masing.

Tabel 2. 2 Simbol-simbol flowchart

Nama Simbol Keterangan

Proses

Menunjukan Kegiatan proses dari operasi

program kompuuter

Manual

Input

Keyboard

Menunjukan Input yang dilakukan secara manual.

Keputusan

Digunakan untuk penyeleksian kondisi di dalam

program.

Input/Output

Digunakan untuk menyatakan proses input dan

output tanpa tergantung dengan jenis

peralatannya.

20

Garis Alir

Digunakan untuk menunjukan arus dari proses.

Titik

terminal

Digunakan untuk menunjukan awal dan akhir dari

suatu proses.

Manual

Untuk menyatakan suatu tindakan (proses) yang

tidak dilakukan oleh komputer (manual).

Disk

Storage

Digunakan untuk menyatakan input berasal dari

disk atau output disimpan ke disk.

Document

Digunakan untuk mencetak laporan ke printer.

(Sumber: Ladjamudin, 2005)

2.4.3 Unified Modeling Language

Menurut Rosa dan Shalahudin (2014), UML adalah standar bahasa yang

banyak digunakan di dunia industri untuk mendefinisikan requitment, membuat

analisis dan desain, serta menggambar arsitektur dalam pemograman berorientasi

obyek.

UML (Unified Modeling Languange) adalah sebuah bahasa untuk

menentukan, visualisasi, kontruksi dan mendokumentasikan artifact ( bagian dari

informasi yang digunakan atau dihasilkan dalam suatu proses pembuatan

perangkat lunak). Saat ini UML sudah menjadi bahasa standar dalam penulisan

blue print software.

Adapun tujuan dari penggunaan UML (Unified Modeling Languange)

antara lain adalah sebagai berikut

21

1. Memberikan bahasa pemodelan yang bebas dari berbagai bahasa

pemograman dan proses rekayasa.

2. Menyatukan praktek-praktek terbaik yang terdapat dalam pemodelan.

3. Memberikan model yang siap pakai, bahasa pemodelan visual yang

ekspresif untuk mengembangkan dan saling menukar model dengan mudah

dan dimengerti secara umum.

4. UML bisa juga berfungsi sebagai sebuah blue print (cetak biru) karena

sangat lengkap dan detail. Dengan cetak biru ini maka akan bisa diketahui

informasi secara detail tentang coding program atau bahkan membaca

program dan menginterprestasikan kembali ke dalam bentuk diagram

(reserve enginering).

2.4.4 Use Case Diagram

Use case diagram adalah rangkaian atau uraian sekelompok yang saling

terkait dan membentuk sistem secara teratur yang dilakukan atau diawasi oleh

sebuah aktor. Usecase digunakan untuk membentuk tingkah laku benda (thing)

dalam sebuah mode serta direalisasikan oleh sebuah collaborator umumnya

usecase digambarkan dengan sebuah elips dengan garis yang solid, yang biasanya

mengandung nama. Usecase menggambarkan proses sistem (kebutuhan sistem

dari sudut pandang user)

22

Tabel 2. 3 Simbol-simbol usecase diagram

NAMA SIMBOL DESKRIPSI

Actor

Mengspesifikasikan himpunan peran yang

pengguna mainkan ketika berinteraksi dengan

usecase

Include

Mengspesifikasikan bahwa usecase sumber

secara eksplisit.

Extend

Mengspesifikasikan bahwa usecase target

memperluas perilaku dari usecase sumber pada

suatu titik yang diberikan

Association Apa yang menghubungkan antara objek satu

dengan objek yang lainnya

System

Mengspesifikasikan paket yang menampilkan

sistem secara terbatas

Usecase

Deskripsi dari urutan aksi-aksi yang ditampilkan

sitem yang menghasilkan suatu hasil yang

terukur bagi suatu actor

Collaborati

on

Intereksi aturan-aturan dan elemen lain yang

bekerja sama untuk menyediakan perilaku yang

lebih besar dari jumlah elemennya

Note

Elemen fisik yang eksis saat aplikasi dijalankan

dan mencerminkan suatu sumber daya

(Sumber: M.Shalahuddin, Rossa A.S :2015)

2.4.5 Activity Diagram

Diagram aktifitas atau activity diagram menggambarkan workflow (aliran

kerja) atau aktivitas dari sebuah sistem atau proses bisnis. Activity diagram

23

menggambarkan berbagai alir aktivitas dalam sistem yang sedang dirancang

bagaimana masing-masing alir berawal, decisison yang mungkin terjadi, dan

bagaimana mereka berakhir. Activity diagram juga dapat menggambarkan proses

paralel yang mungkin terjadi pada beberapa eksekusi.

Tabel 2. 4 Simbol-simbol activity diagram

NAMA SIMBOL DESKRIPSI

Swimlane

Menunjukan siapa yang bertanggung

jawab dalam melakukan aktivitas dalam

suatu diagram

Action

Langkah-langkah dalam sebuah activity,

action bisa terjadi saat memasuki

activity, meninggalkan activity atau

event yang spesifik.

Initial State

Menunjukan dimana aliran kerja

dimulai

Activity Final

Node

Menunjukan dimana aliran kerja

diakhiri

Decision Node

Menunjukan suatu keputusan yang

mempunyai satu atau lebih transisi

Control Flow

Menunjukan kendali suatu aktifitas

tpada aliran kerja dalam tindakan

tertentu.

(Sumber: M.Shalahuddin, Rossa A.S :2015)

2.4.6 Sequence Diagram

Sequence diagram menggambarkan interaksi antara sejumlah objek dalam

urutan waktu. kegunaanya untuk menunjukkan rangkaian pesan yang dikirim

antara objek juga interaksi antar objek yang terjadi pada titik tertentu dalam

24

eksekusi sistem. Dalam UML, objek, pada diagram sequence digambarkan dengan

segi empat, yang berisi nama dari objek yang digaris bawahi. Terdapat tiga cara

untuk menamai objek yaitu, nama objek, nama objek dan class serta nama class.

Tabel 2. 5 Simbol-simbol sequence diagram

NAMA SIMBOL DESKRIPSI

Object (Partisipan)

Object atau biasa juga disebut

dengan partisipan merupakan

instance dari sebuah class dan

dituliskan tersusun secara

horizontal. Digambarkan sebagai

sebuah class (kotak) dengan nama

objek didalamnya yang diawali

dengan sebuah titik koma.

Lifeline

Lifeline mengindikasikan

keberadaan sebuah object dalam

basis waktu. Notasi untuk lifeline

adalah garis putus-putus vertikal

yang ditarik dari sebuah objek.

Actor

Spesifikasi peran pengguna pada

Sequence diagram

Activation

Activation dinotasikan sebagai

sebuah kotak segi empat yang

digambar pada sebuah lifeline.

Activation merupakan sebuah objek

yang akan melakukan sebuah aksi.

25

Boundary

Boundary terletak diantara sistem

dengan dunia sekelilingnya.

Control

Control berhubungan dengan

fungsionalitas seperti pemanfaatan

sumber daya, pemrosesan

terdistribusi, atau penanganan

kesalahan.

Entity

Entity digunakan untuk menangani

informasi yang mungkin akan

disimpan secara permanen. Entity

bisa juga merupakan sebuah tabel

pada struktur basis data.

Message

Digambarkan dengan anak panah

horizontal antara activation.

Message mengindikasikan

komunikasi antara objek-objek.

Self-message

Self-message atau panggilan

mandiri merupakan komunikasi

kembali kedalam sebuah objek itu

sendiri.

Loop

Operator loop adalah sebuah

fragmen yang dapat mengeksekusi

berulangkali.

(Sumber: M.Shalahuddin, Rossa A.S :2015)

2.4.7 Class Diagram

Class diagram adalah model statis yang menggambarkan struktur dan

dskripsi class serta hubungannya antar class. Class diagram mirip dengan ER-

Diagram pada perancangan database, bedanya pada ER-Diagram tidak terdapat

26

operasi tapi hanya atribut. Class terdiri dari nama kelas, atribut dan operasi

(method).

Tabel 2. 6 Simbol Class Diagram

NAMA SIMBOL DESKRIPSI

Generalization

Hubungan dimana objek anak(Descendent)

berbagi perilaku dan struktur data dari objek

yang ada di atasnya objek induk (ancestor)

Class

Himpunan dari objek-objek yang berbagi

atribut serta operasi yang sama.

Collaboration

Deskripsi dari urutan aksi-aksi yang

ditampilkan sistem yang menghasilkan suatu

hasil yang terukur dari suatu aktor

Realization

Operasi yang benar-benar dilakukan oleh

suatu objek.

Dependency

Hubungan dimana perubahan yang terjadi

pada suatu elemen mandiri (independent)

akan mempengaruhi elemen yang

bergantung padanya elemen yang tidak

mandiri.

Association Apa yang menghubungkan antara objek satu

dengan objek lainnya.

(Sumber: M.Shalahuddin, Rossa A.S :2015)

2.4.8 Metode Pengujian Black Box

Testing (Pengujian Perangkat Lunak) adalah elemen kritis dari jaminan

kualitas perangkat lunak dan merepresentasikan kajian pokok dari spesifikasi,

desain, dan pengkodean.

27

Pentingnya pengujian perangkat lunak dan implikasinya yang mengacu

pada kualitas perangkat lunak tidak dapat terlalu ditekan karena melibatkan

sederetan aktivitas produksi dimana peluang terjadinya kesalahan manusia sangat

besar dan karena ketidakmampuan manusia untuk melakukan dan berkomunikasi

dengan sempurna maka pengembangan perangkat lunak diiringi dengan aktivitas

jaminan kualitas.

Meningkatnya visibilitas (kemampuan) perangkat lunak sebagai suatu

elemen sistem dan biaya yang muncul akibat kegagalan perangkat lunak,

memotivasi dilakukannya perencanaan yang baik melalui pengujian yang teliti.

Pada dasarnya, pengujian merupakan satu langkah dalam proses rekayasa

perangkat lunak yang dapat dianggap sebagai hal yang merusak daripada

membangun.

Sejumlah aturan yang berfungsi sebagai sasaran pengujian pada perangkat

lunak adalah:

1. Pengujian adalah proses eksekusi suatu program dengan maksud

menemukan kesalahan.

2. Test case yang baik adalah test case yang memiliki probabilitas tinggi

untuk menemukan kesalahan yang belum pernah ditemukan sebelumnya

3. Pengujian yang sukses adalah pengujian yang mengungkap semua

kesalahan yang belum pernah ditemukan sebelumnya

Sasaran itu berlawanan dengan pandangan yang biasanya dipegang yang

menyatakan bahwa pengujian yang berhasil adalah pengujian yang tidak ada

kesalahan yang ditemukan. Data yang dikumpulkan pada saat pengujian dilakukan

memberikan indikasi yang baik mengenai reliabilitas perangkat lunak dan

28

beberapa menunjukkan kualitas perangkat lunak secarakeseluruhan, tetapi ada

satu hal yang tidak dapat dilakukan oleh pengujian, yaitu pengujian tidak dapat

memperlihatkan tidak adanya cacat, pengujian hanya dapat memperlihatkan

bahwa ada kesalahan perangkat lunak.

Sasaran utama desain test case adalah untuk mendapatkan serangkaian

pengujian yang memiliki kemungkinan tertinggi di dalam pengungkapan

kesalahan pada perangkat lunak. Dalam penelitian ini untuk mencapai sasaran

tersebut, digunakan dua kategori yang berbeda dari tehnik desain

2.5 Teori Bahasa Pemograman

2.5.1 PHP

PHP pada dasarnya merupakan singkatan dari PHP : Hypertext

Prepocessor. PHP digunakan sebagai salah satu script untuk memperindah

tampilan website. Dalam praktiknya PHP biasanya digunakan bersama dengan

penggunaan bahasa pemrograman lainnya seperti bahasa pemrograman HTML

dan bahasa pemrograman JAVA script.

Menurut Wikipedia sendiri, pengertian PHP adalah bahasa pemrograman

script server – side yang didesain untuk pengembangan web. Selain itu, PHP juga

dapat dipakai sebagai bahasa pemrograman umum.Bahasa pemrograman PHP

dipakai sebagai media untuk mempersingkat tatanan bahasa pemrograman HTML

dan CSS. Dalam pembuatan website yang berisi data siswa misalnya. Dengan

menggunakan bahasa pemrograman HTML dan CSS, maka dibutuhkan baris kode

yang sangat panjang (sesuai dengan jumlah data siswa yang ingin diinput),

sedangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP, baris kode yang

dibutuhkan dapat dipersingkat hingga menjadi beberapa baris saja.Selain dapat

29

mempersingkat script bahasa pemrograman, PHP juga dapat digunakan untuk

menginput data ke sistem database, mengkonversi halaman yang berisi text

menjadi dokumen PDF, melaksanakan manajemen cookie dan session dalam

berbagai macam aplikasi, menghasilkan gambar, dan berbagai macam kegunaan

lainnya.

2.5.2 MySql

MySQL merupakan suatu database. MySQL dapat juga dikatakan sebagai

database yang sangat cocok bila dipadukan dengan PHP, secara umum database

berfungsi sebagai wadah untuk penyimpanan, mengklasifikasikan data secara

profesional. MySQl bekerja menggunakan SQL Language (Structured Query

Language). Itu dapat diartikan bahwa MySQL merupakan standar penggunaan

database disunia untuk pengolahan data (Kustiyahningsih 2010).

Pada umumnya perintah yang paling sering digunakan dalam MySQL

adalah select (mengambil, insert (menambah), update (mengubah) dan delete

(menghapus). Selain itu SQL juga menyediakan perintah untuk membuat

database, field ataupun index guna menambah atau menghapus data.

Alasan yang mengacu menggunakan MySQL yaitu MySQL merupakan

database yang mampu berjalan disemua sistem operasi, selain itu sangat mudah

sekali untuk dipelajari dan sepetinya hosting server juga banyak sekali

mengadopsi MySQL sebagai standar database dan tentunya juga bersifat gratis

atau free. Berikut beberapa kelebihan yang dimiliki oleh MySQL yaitu:

1. bersifat open source yang memiliki kemampuan untuk dapat

dikembangkan lagi.

30

2. Menggunakan bahasa SQL (Structured Query Language) yang merupakan

standar bahasa dunia dalam pengolahan data.

3. Super perfomance dan reliable tidak bisa diragukan proses databasenya

sangat cepat dan stabil.

4. Sangat mudah dipelajari.

5. Memiliki dukungan suport (group) pengguna MySQL.

6. Mampu lintas platform dapat berjalan diberbagai sistem operasi.

7. Multiuser dimana MySQL dapat digunakan oleh beberapa user dalam

waktu yang bersamaan tanpa mengalami konflik.

Server database MySQL mempunyai kecepatan akses tinggi. Mudah

digunakan dan handal. MySQL dikembangkan untuk menangani database yang

besar secara cepat dan telah sukses digunakan selama bertahun-tahun sehingga

membuat server MySQL cocok untuk mengakses database di internet dan MySQL

juga merupakan sistem client-server yang terdiri atas multihread SQL server yang

mendukung softwere client dan library yang berbeda.

2.6 Teori Pendukung

2.6.1 Mechanical Seal

Mechanical Seal adalah suatu alat mekanis yang berfungsi untuk

mencegah kebocoran fluida dari ruang atau adah yang memiliki poros berputar

(Kristanto, Wahyudi, & Noor, 2014), pengesilan yang terjadi pada mechanical

seal itu dikarenakan alat mekanis tersebut memiliki 2 buah komponen muka lahir

( end face ) pada posisi 90° terhadap sumbu poros yang kontak satu dengan

lainnya karena adanya gaya axial dari pegas/spring.

Dalam mechanical seal ada 3 titik pengesilan yaitu sebagai berikut :

31

a. Primary seal, titik pengesilan yang terjadi pada face contact (Primary ring

VS mating ring )

b. Secondary seal, titik penegesilan untuk mencegah kebocoran dibagian

inside diameter primary ring

c. Tertiary seal, titik pengesilan untuk mencegah kebocoran dibagian outside

diameter mating ring

2.6.2 Web

Web merupakan kumpulan dari halaman–halaman yang berhubungan

dengan file–file lain yang saling terkait. Dalam sebuah website terdapat satu

halaman yang dikenal dengan sebutan homepage. Homepage adalah sebuah

halaman yang pertama kali dilihat ketika seseorang mengunjungi sebuah website

(Risky dkk., 2013).

Website merupakan kumpulan halaman web yang saling terhubung dan

file– filenya saling terkait. Web terdiri dari page atau halaman, dan kumpulan

halaman yang dinamakan homepage. Homepage berada pada posisi teratas dengan

halaman terkait berada di bawahnya. Halaman di bawah homepage disebut child

page yang berisi hyperlink ke halaman lain dalam web.

2.6.3 Kerangka Berfikir

Kerangka pemikiran adalah suatu diagram yang menjelaskan secara garis

besar alur logika berjalannya sebuah penelitian. Kerangka pemikiran dibuat

berdasarkan pertanyaan penelitian (research question), dan merepresentasikan

suatu himpunan dari beberapa konsep serta hubungan diantara konsep-konsep

tersebut (Polancik, 2009). Dibawah ini adalah kerangka pemikiran yang disusun

pada penentuan penawaran terbaik.

32

Gambar 2. 3 Kerangka Berfikir

33

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 profile Perusahaan

3.1.1 Sejahtera PT.TRIDENS INDOTAMA

PT.Tridens indotama adalah perusahaan yang bergerak dibidang mechanical

seal, didirikan pada tahun 2010, perusahaan ini terkemukaka dalam bidang

teknologi sealing, sebagai salah satu vendor terbaik dari berbagai suplier dan telah

sukses memiliki pasar tersendiri. Produk yang dihasilkan mencakup mechanical

seal dan seals supply system.

Kantor pusat dengan fasilitas produksi, service dan workshop terletak di kota

cikarang-bekasi, siap untuk memberikan bantuan cepat dalam memecahkan

masalah sealing begitu juga dengan melayani perbaikan mechanical seal dengan

cepat. Perusahaan selain memiliki fasilitas produksi dan service, juga memiliki

jaringan pemasaran dan pelayanan yang tersebar di seluruh indonesia agar lebih

mudah menjangkau konsumen. Tridens indotama menawarkan program layanan

yang fleksible untuk memberikan kepuasan kepada konsumen melalui On Time

Delivery dari In House Inventory, consigment stock, dan production, dengan satu

tujuan yaitu memberikan pelayanan terbaik bagi konsumen.

3.1.2 Visi Dan Misi

Visi dari PT.Tridens indotama adalah untuk mendukung clien kami untuk

menemukan solusi terbaik dan menyelesaikan proyek mereka secara efisien dan

efektif, menjadi pemasok utama bagi suplier, mitra dan perusahaan yang

berorientasi untuk masa depan

34

Misi dari PT.Tridens Indotama adalah bertekad secara terus menerus dapat

memenuhi kepuasan pelanggan, dapat membangun hubungan bisnis yang baik,

berjangka waktu panjang dan saling menguntungkan dengan perusahaan yang

menjadi suplier

3.1.3 Struktur Organisasi

Gambar 3. 1 Struktur Organisasi Perusahaan

Adapun tugas dan fungsi dari personil “PT.Tridens Indotama” adalah sebaai

berikut :

1. Presiden Direktur

Tugas dan Fungsinya sebagai berikut :

a. Memutuskan dan menentukan peraturan dan kebijakan tertinggi

perusahaan

b. .Bertanggung jawab dalam memimpin dan menjalankan perusahaan

35

c. Bertanggung jawab atas kerugian yang dihadapi perusahaan termasuk juga

keuntungan perusahaan

d. Merencanakan serta mengembangkan sumber-sumber pendapatan dan

pembelanjaan kekayaan perusahaan

e. Bertindak sebagai perwakilan perusahaan dalam hubungannya dengan

dunia luar perusahaan

f. Menetapkan strategi-strategi stategis untuk mencapakai visi dan misi

perusahaan

g. Mengkoordinasikan dan mengawasi semua kegiatan di perusahaan, mulai

bidang administrasi, kepegawaian hingga pengadaan barang.

h. Mengangkat dan memberhentikan karyawan perusahaan

2. Kepala Bagian Produksi

Kepala bagian produksi memiliki tanggung jawab terhadap kegiatan

produksi berlangsung secara lancar dan efisien dalam memenuhi target

produksi yang telah ditetapkan oleh perusahaan.

Adapun tugas kepala bagian produksi adalah sebagai berikut :

a. jugMengawasi semua kegiatan proses produksi yang berlangsung di

semua area produksi.

b. Mengkoordinir dan mengarahkan setiap bawahannya serta menentukan

pembagian tugas bagi setiap bawahannya.

c. Mengawasi dan mengevaluasi seluruh kegiatan produksi agar dapat

mengetahui kekurangan dan penyimpangan/kesalahan sehingga dapat

dilakukan perbaikan untuk kegiatan berikutnya.

36

3. Tugas dan Fungsi Purchasing

Kepala bagian pembelian bahan baku bertangung jawab atas persediaan

bahan baku di gudang, adapun tugas purchasing adalah menyediakan

bahan baku yang diminta oleh bagian perencanaan sesuai dengan

kebutuhan order.

4. Tugas dan Fungsi Spv.Logistik

Peran seorang supervisor atau manager gudang tidak hanya dalam

pengelolaan pekerjaan rutin dari operasi gudang, namun juga pengendalian

biaya dari proses gudang itu sendiri. Dimana pengendalian biaya

pergudangan mencakup pengendalian biaya matrial yang tersimpan, biaya

perawatan gudang dan utility, biaya tenaga kerja, dan biaya bunga atas

Bank.

Proses pengendalian gudang tersebut, memerlukan perencanaan, eksekusi

strategi, manajerial, pengorganisasian tenaga kerja, komunikasi dan

pengelolaan teknologi informasi. Maka dari itu, seorang pemimpin gudang

(warehouse leader) perlu dibekali dengan kemampuan yang bersifat soft

skills : kepemimpinan, komunikasi, manajerial, delegasi, coaching,

penetapan strategi dan target monitoring pencapaian proses gudang.

3.2 Metode Pengumpulan Data

Dalam pengumpulan data terdapat terdapat 2 jenis data yaitu data primer

dan data sekunder. Data primer adalah data yang diperoleh secara langsung dari

objek yang diteliti. sedangkan data sekunder adalah sumber data yang tidak

langsung memberikan data kepada pengumpul data, misalnya lewat orang lain

atau lewat dokumen (Marini, dkk., 2017). Data yang diperoleh yaitu data sekunder

37

yang dilakukan dengan cara meminta data PPIC. Data ini mencakup beberapa

variabel, antara lain : Nama Barang, Nama Suplier, Harga, Lokasi, Metode

Pembayaran, Keputusan, yang akan diseleksi dan diolah menggunakan metode

perhitungan naive bayes.

3.3 Analisa Sistem Yang Sedang Berjalan

Sistem yang berjalan saat ini pada PT. Tridens Indotama adalah masih

menggunakan Microsoft Excel 2010, belum adanya aplikasi khusus yang

digunakan untuk menentukan penawaran terbaik.

Adapun penjelasan dari sistem berjalan, sebagai berikut :

a. Kepala bagian, akan merekomendasikan kepada bagian PPIC

memberikan data-data material yang dibutuhkan dan menyerahkan

kepada bagian pourchasing

b. Staft pourchasing akan mengecek ulang dan melakukan permintaan

penawaran dari semua suplier.

c. Crosscheck feed back penawaran pada email dari masing-masing suplier

d. Sehingga mendapatkan penawaran yang sesuai dengan yang dibutuhkan

3.4 Analisa Sistem Yang Diusulkan

Analisis sistem yang diusulakan merupakan kegiatan menganalisis

prosedur-prosedur kerja yang terjadi pada sistem yang sedang berjalan. Adapun

hasil dari kegiatan analisis ini berupa gambaran nyata dari urutan kegiatan-

kegiatan yang dilakukan oleh unit-unit karyawan khususnya dalam kegiatan-

kegiatan yang berhubungan dengan penawaran terbaik. Berikut ini sistem yang

diusulkan adalah sebagai berikut :

38

a. Kepala bagian, akan merekomendasikan kepada bagian PPIC memberikan

data-data material yang dibutuhkan dan menyerahkan kepada bagian

pourchasing

b. Staft pourchasing akan mengecek ulang dan melakukan permintaan

penawaran dari semua suplier.

c. Crosscheck feed back penawaran pada email dari masing-masing suplier

d. Input Penawaran Customer melalui sitem pendukung keputusan

penawaran terbaik berbasis web.

e. Sehingga mendapatkan keputusan penawaran yang dapat diambil atau

tidak.

3.5 Analisis Metode Naive Bayes

Sistem yang akan dibangun ini merupakan sistem yang dapat menentukan

keputusan penawaran terbaik, berdasarkan parameter nama barang, nama suplier,

lokasi, harga dan metode pembayaran, dengan menerapkan metode Naive Bayes.

Sistem untuk menentukan penawaran terbaik ini akan mengklasifikasikan

keputusan penawaran yang akan diambil. Kerja sistem diawali dengan

menginputkan data mentah kemudian data mentah tersebut diolah sehingga

menjadi data training, serta menginputkan data uji, setelah itu dataset dianalisis

dengan menggunakan metode naive bayes dengan langkah pertama menghitung

nilai 𝑃(𝑋 |𝐶 ) untuk setiap klas i dengan menggunakan persamaan 𝑃(𝑋|𝐻) =

( ∩ )

( ) dan langkah kedua menghitung nilai 𝑃(𝑋|𝐶 ) untuk setiap klas

menggunakan persamaan 𝑃(𝑋|𝐶 ) = ∏ 𝑃(𝑋 |𝐶 ) dan langkah selanjutnya

yaitu hitung nilai klas (label) dari data sampel tersebut menggunakan persamaan

𝑃(𝑋|𝐶 ) 𝑥 𝑃(𝐶 ) sehingga diperoleh kesimpulan keputusan diambil atau

keputusan tidak diambil sehingga memperoleh hasil prosesnya.

39

Gambar 3. 2 Flowchart SPK

40

3.5.1 Analisa Data

Untuk menentukan data yang nantinya akan dianalisis dengan metode Naive

Bayes maka langkah pertama yang dilakukan adalah membaca data sampel.

Adapun data sampel yang digunakan dapat di lihat pada tabel berikut :

Tabel 3. 1 Input Data Sampel

No Nama Barang Nama

Suplier Lokasi Harga

Metode Pembayaran

Keputusan

1 Oring Kalrez PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA

CIBITUNG, BEKASI

Rp2.125.000 SEBULA SEKALI

DIAMBIL

2 Oring Kalrez PT.TIMUR RAYA KLARI, KARAWANG

Rp2.200.000 PEMBAYARAN TUNAI

TDK DIAMBIL

3 Oring Kalrez PT.TEMPO SCAN PASIFIC EJIP-CIKARANG Rp2.350.000 PEMBAYARAN TUNAI

TDK DIAMBIL

4 Oring Kalrez PT.SINAR SYNO KIMIA BEKASI Rp3.500.000 PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

5 Oring Kalrez PT.YASULOR INDONESIA JABABEKA-CIKARANG

Rp3.000.000 PEMBAYARAN TUNAI

TDK DIAMBIL

6 BEARING PT.PRIMA SEJATI INDONESIA BALIKPAPAN Rp2.000.000 PEMBAYARAN TUNAI

DIAMBIL

7 BEARING PT.MUCHY INDONESIA SENTUL-BOGOR Rp1.235.000 PEMBAYARAN TUNAI

DIAMBIL

8 BEARING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI

GANDA MEKAR-CIKARANG BARAT

Rp2.375.000 SEBULA SEKALI

DIAMBIL

9 BEARING PT.HYUNIL INDONESIA DAAN MOGOT-TANGERANG

Rp2.100.000 SEBULA SEKALI

TDK DIAMBIL

10 BEARING PT.KMK INDONESIA JABABEKA-CIKARANG

Rp2.400.000 SEBULA SEKALI

TDK DIAMBIL

11 OIL SEAL PT.KATSU YAMA MM2100-CIKARANG

Rp2.145.000 SEBULA SEKALI

DIAMBIL

12 OIL SEAL PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI

BUNGURSARI-PURWAKARTA

Rp3.752.000 SEBULA SEKALI

DIAMBIL

13 OIL SEAL PT.INDESSO AROMA CILENGSI-BOGOR

Rp3.529.000 SEBULA SEKALI

TDK DIAMBIL

14 OIL SEAL PT.HUNSTMAN INDONESIA PEKAYON-JAKARTA TIMUR

Rp2.250.000 PEMBAYARAN SETELA PO DITERIMA

DIAMBIL

15 OIL SEAL CV.GUNDERSON INDONESIA MEDAN Rp2.550.000 PEMBAYARAN SETELA PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

16 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS

JABABEKA-CIKARANG

Rp4.663.538 PEMBAYARAN SETELA PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

17 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.EVOLUZIONE TYREZ SUBANG Rp2.891.750 PEMBAYARAN SETELA PO DITERIMA

DIAMBIL

... ... ... ... ... ... ...

... ... ... ...; ... ... ...

200 BUSHING PT.DELTAPACK INDUSTRY SEDANG SEDANG SEBULAN SEKALI

DIAMBIL

Berdasarkan data di atas akan di bagi menjadi dua data, yaitu data training

dan data testing, data training yaitu 75% dari 200 data sampel dan hasilnya adalah

150 data. Berikut ini adalah tabel data training yaitu sebagai berikut :

41

Tabel 3. 2 Tabel Data Training

No Nama Barang Nama Suplier Harga Lokasi Metode Pembayaran Keputusan

1 Oring Kalrez PT.KATSU YAMA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

2 Oring Kalrez PT.INDOPOLY SWAKARSA

INDUSTRI SEDANG JAUH CASH DIAMBIL

3 Oring Kalrez PT.INDESSO AROMA MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

4 Oring Kalrez PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

5 Oring Kalrez CV.GUNDERSON INDONESIA SEDANG JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

6 Oring Kalrez PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS

MAHAL SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

7 Oring Kalrez PT.EVOLUZIONE TYREZ MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

8 Oring Kalrez PT.DURAQUIPT CEMERLANG

MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

9 Oring Kalrez PT.DNP INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

10 Oring Kalrez PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA DIAMBIL

11 BEARING PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

12 BEARING PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

13 BEARING PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

14 BEARING PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

15 BEARING CV.GUNDERSON INDONESIA MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

16 BEARING PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

17 BEARING PT.EVOLUZIONE TYREZ SEDANG JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA DIAMBIL

18 BEARING PT.DURAQUIPT

CEMERLANG MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

19 BEARING PT.DNP INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

20 BEARING PT.DELTAPACK INDUSTRY SEDANG SEDANG PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

21 OIL SEAL PT.KATSU YAMA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

22 OIL SEAL PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI

MURAH JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

23 OIL SEAL PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

24 OIL SEAL PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

25 OIL SEAL CV.GUNDERSON INDONESIA

SEDANG JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

26 OIL SEAL PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS SEDANG SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK

DIAMBIL

27 OIL SEAL PT.EVOLUZIONE TYREZ MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

28 OIL SEAL PT.DURAQUIPT

CEMERLANG MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK

DIAMBIL

29 OIL SEAL PT.DNP INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

30 OIL SEAL PT.DELTAPACK INDUSTRY MURAH SEDANG PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

31 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

32 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

42

33 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.INDESSO AROMA MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

34 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK

DIAMBIL

35 SILICON

CARBIDE SEAL RING

CV.GUNDERSON INDONESIA MURAH JAUH

PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA DIAMBIL

36 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

37 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.EVOLUZIONE TYREZ MURAH JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

38 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.DURAQUIPT CEMERLANG

MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

39 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.DNP INDONESIA MAHAL JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

40 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.DELTAPACK INDUSTRY SEDANG SEDANG PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

41 BUSHING PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

42 BUSHING PT.INDOPOLY SWAKARSA

INDUSTRI MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

43 BUSHING PT.INDESSO AROMA SEDANG JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

44 BUSHING PT.HUNSTMAN INDONESIA MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

45 BUSHING CV.GUNDERSON

INDONESIA SEDANG JAUH SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

46 BUSHING PT.FERRON PAR

PHARMACEUTICALS MURAH SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK

DIAMBIL

47 BUSHING PT.EVOLUZIONE TYREZ MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

48 BUSHING PT.DURAQUIPT

CEMERLANG MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

49 BUSHING PT.DNP INDONESIA SEDANG JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

50 BUSHING PT.DELTAPACK INDUSTRY MAHAL SEDANG PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

51 Oring Kalrez PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MURAH SEDANG PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

52 Oring Kalrez PT.TIMUR RAYA MAHAL JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

53 Oring Kalrez PT.TEMPO SCAN PASIFIC MURAH DEKAT PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA DIAMBIL

54 Oring Kalrez PT.SINAR SYNO KIMIA SEDANG SEDANG PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA DIAMBIL

55 Oring Kalrez PT.YASULOR INDONESIA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA DIAMBIL

56 Oring Kalrez PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

57 Oring Kalrez PT.MUCHY INDONESIA MAHAL JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

58 Oring Kalrez PT.MULTIKIMIA

INTIPELANGI MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

59 Oring Kalrez PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

60 Oring Kalrez PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

61 Oring Kalrez PT.KATSU YAMA SEDANG SEDANG PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

62 Oring Kalrez PT.INDOPOLY SWAKARSA

INDUSTRI MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

43

63 Oring Kalrez PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK

DIAMBIL

64 Oring Kalrez PT.HUNSTMAN INDONESIA MAHAL JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK

DIAMBIL

65 Oring Kalrez CV.GUNDERSON INDONESIA

MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

66 Oring Kalrez PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS

SEDANG SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

67 Oring Kalrez PT.EVOLUZIONE TYREZ MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

68 Oring Kalrez PT.DURAQUIPT CEMERLANG

MURAH JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

69 Oring Kalrez PT.DNP INDONESIA MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

70 Oring Kalrez PT.DELTAPACK INDUSTRY MURAH SEDANG PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

71 BEARING PT.WAHANA DUTA JAYA

RUCIKA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

72 BEARING PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

73 BEARING PT.TEMPO SCAN PASIFIC SEDANG DEKAT PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

74 BEARING PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

75 BEARING PT.YASULOR INDONESIA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

76 BEARING PT.PRIMA SEJATI INDONESIA

MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

DIAMBIL

77 BEARING PT.MUCHY INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

78 BEARING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI SEDANG SEDANG PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

79 BEARING PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

80 BEARING PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

81 BEARING PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

82 BEARING PT.INDOPOLY SWAKARSA

INDUSTRI MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

83 BEARING PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

84 BEARING PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

85 BEARING CV.GUNDERSON INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

86 BEARING PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

87 BEARING PT.EVOLUZIONE TYREZ MURAH JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

88 BEARING PT.DURAQUIPT CEMERLANG

MURAH JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

89 BEARING PT.DNP INDONESIA SEDANG JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

90 BEARING PT.DELTAPACK INDUSTRY SEDANG SEDANG PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

91 OIL SEAL PT.WAHANA DUTA JAYA

RUCIKA MURAH SEDANG PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

92 OIL SEAL PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

93 OIL SEAL PT.TEMPO SCAN PASIFIC MURAH DEKAT SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

94 OIL SEAL PT.SINAR SYNO KIMIA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

95 OIL SEAL PT.YASULOR INDONESIA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

96 OIL SEAL PT.PRIMA SEJATI

INDONESIA MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

97 OIL SEAL PT.MUCHY INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

44

98 OIL SEAL PT.MULTIKIMIA

INTIPELANGI MAHAL SEDANG PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

99 OIL SEAL PT.HYUNIL INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

100 OIL SEAL PT.KMK INDONESIA MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

101 OIL SEAL PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

102 OIL SEAL PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

103 OIL SEAL PT.INDESSO AROMA MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

DIAMBIL

104 OIL SEAL PT.HUNSTMAN INDONESIA SEDANG JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

DIAMBIL

105 OIL SEAL CV.GUNDERSON INDONESIA

MAHAL JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

106 OIL SEAL PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS

MURAH SEDANG PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

107 OIL SEAL PT.EVOLUZIONE TYREZ MAHAL JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

108 OIL SEAL PT.DURAQUIPT

CEMERLANG MURAH JAUH SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

109 OIL SEAL PT.DNP INDONESIA MURAH JAUH SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

110 OIL SEAL PT.DELTAPACK INDUSTRY MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

111 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA

MURAH SEDANG PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

112 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.TIMUR RAYA MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA TDK

DIAMBIL

113 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.TEMPO SCAN PASIFIC MAHAL DEKAT PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

114 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.SINAR SYNO KIMIA SEDANG SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

115 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.YASULOR INDONESIA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

116 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

117 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.MUCHY INDONESIA MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

118 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MURAH SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK

DIAMBIL

119 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

120 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.KMK INDONESIA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

121 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.KATSU YAMA SEDANG SEDANG PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

122 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI

TDK DIAMBIL

123 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

124 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

45

125 SILICON

CARBIDE SEAL RING

CV.GUNDERSON INDONESIA MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

126 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI

TDK DIAMBIL

127 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.EVOLUZIONE TYREZ SEDANG JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

128 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.DURAQUIPT CEMERLANG MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

129 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.DNP INDONESIA SEDANG JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK

DIAMBIL

130 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.DELTAPACK INDUSTRY MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

131 BUSHING PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

132 BUSHING PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

133 BUSHING PT.TEMPO SCAN PASIFIC SEDANG DEKAT PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

134 BUSHING PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

135 BUSHING PT.YASULOR INDONESIA MURAH SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

136 BUSHING PT.PRIMA SEJATI INDONESIA

MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

137 BUSHING PT.MUCHY INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

138 BUSHING PT.MULTIKIMIA

INTIPELANGI SEDANG SEDANG SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

139 BUSHING PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

140 BUSHING PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

141 BUSHING PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

142 BUSHING PT.INDOPOLY SWAKARSA

INDUSTRI MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

143 BUSHING PT.INDESSO AROMA MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH

PO DITERIMA DIAMBIL

144 BUSHING PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

145 BUSHING CV.GUNDERSON INDONESIA SEDANG JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK

DIAMBIL

146 BUSHING PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS MAHAL SEDANG PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

147 BUSHING PT.EVOLUZIONE TYREZ MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

148 BUSHING PT.DURAQUIPT

CEMERLANG MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

149 BUSHING PT.DNP INDONESIA MURAH JAUH SEBULAN SEKALI TDK

DIAMBIL

150 BUSHING PT.DELTAPACK INDUSTRY SEDANG SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

sedangkan data testing yaitu 25% dari 200 sampel data hasilnya adalah 50 data.

Berikut ini adalah data testing sebagai berikut :

46

Tabel 3. 3 Tabel Data Testing

No Nama Barang Nama Suplier Harga Lokasi Metode Pembayaran Keputusan

1 Oring Kalrez PT.WAHANA DUTA

JAYA RUCIKA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

2 Oring Kalrez PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA TDK DIAMBIL

3 Oring Kalrez PT.TEMPO SCAN PASIFIC SEDANG DEKAT PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

4 Oring Kalrez PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN SETELAH PO

DITERIMA TDK DIAMBIL

5 Oring Kalrez PT.INDESSO AROMA MAHAL JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

6 Oring Kalrez PT.PRIMA SEJATI

INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

7 Oring Kalrez PT.MUCHY INDONESIA MURAH JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

8 Oring Kalrez PT.MULTIKIMIA

INTIPELANGI SEDANG SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

9 Oring Kalrez PT.INDESSO

AROMA MURAH JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

10 Oring Kalrez PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

11 BEARING PT.WAHANA DUTA

JAYA RUCIKA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

12 BEARING PT.TIMUR RAYA SEDANG JAUH PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

13 BEARING PT.TEMPO SCAN

PASIFIC MAHAL DEKAT PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

14 BEARING PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG KREDIT DIAMBIL

15 BEARING PT.YASULOR INDONESIA MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

16 BEARING PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

17 BEARING PT.MUCHY INDONESIA SEDANG JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

18 BEARING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI

MAHAL SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

19 BEARING PT.HYUNIL INDONESIA

MAHAL JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

20 BEARING PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

21 OIL SEAL PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MURAH SEDANG PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

22 OIL SEAL PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA TDK DIAMBIL

23 OIL SEAL PT.TEMPO SCAN

PASIFIC MURAH DEKAT PEMBAYARAN SETELAH PO

DITERIMA DIAMBIL

24 OIL SEAL PT.SINAR SYNO

KIMIA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

25 OIL SEAL PT.YASULOR INDONESIA SEDANG SEDANG SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

26 OIL SEAL PT.PRIMA SEJATI

INDONESIA SEDANG JAUH PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

27 OIL SEAL PT.MUCHY INDONESIA MAHAL JAUH

PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA TDK DIAMBIL

28 OIL SEAL PT.MULTIKIMIA

INTIPELANGI MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

29 OIL SEAL PT.HYUNIL INDONESIA MURAH JAUH

PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA DIAMBIL

30 OIL SEAL PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

31 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN SETELAH PO

DITERIMA TDK DIAMBIL

47

32 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.TIMUR RAYA MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA TDK DIAMBIL

33 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.TEMPO SCAN PASIFIC MURAH DEKAT PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

34 SILICON CARBIDE

PT.SINAR SYNO KIMIA

MAHAL SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

35 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.YASULOR INDONESIA MURAH SEDANG SEBULAN SEKALI DIAMBIL

36 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

37 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.MUCHY INDONESIA

MAHAL JAUH SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

38 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MAHAL SEDANG PEMBAYARAN TUNAI TDK DIAMBIL

39 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.HYUNIL INDONESIA

MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

40 SILICON

CARBIDE SEAL RING

PT.KMK INDONESIA SEDANG SEDANG PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA

TDK DIAMBIL

41 BUSHING PT.WAHANA DUTA

JAYA RUCIKA MURAH SEDANG PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

42 BUSHING PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO

DITERIMA DIAMBIL

43 BUSHING PT.TEMPO SCAN

PASIFIC MAHAL DEKAT PEMBAYARAN TUNAI DIAMBIL

44 BUSHING PT.SINAR SYNO

KIMIA MURAH SEDANG PEMBAYARAN SETELAH PO

DITERIMA TDK DIAMBIL

45 BUSHING PT.YASUL

INDONESIA MAHAL SEDANG PEMBAYARAN SETELAH PO

DITERIMA TDK DIAMBIL

46 BUSHING PT.PRIMA SEJATI

INDONESIA MAHAL JAUH PEMBAYARAN SETELAH PO

DITERIMA DIAMBIL

47 BUSHING PT.MUCHY INDONESIA SEDANG JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

48 BUSHING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MAHAL SEDANG SEBULAN SEKALI TDK DIAMBIL

49 BUSHING PT.HYUNIL INDONESIA MURAH JAUH SEBULAN SEKALI DIAMBIL

50 BUSHING PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG PEMBAYARAN SETELAH PO DITERIMA TDK DIAMBIL

Dari data testing tersebut untuk mempermudah perhitungan naive bayes maka

ada beberapa atribut yang ditransformasi dari nominal menjadi numerik agar dapat

dilakukan proses perhitungan lebih mudah diantaranya :

Tabel 3. 4 Tabel Transformasi Data

No Nama Barang

Nama Suplier Harga Lokasi Metode Pembayaran Keputusan

1 Oring Kalrez PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA

MURAH SEDANG Jatuh Tempo DIAMBIL

2 Oring Kalrez PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

48

3 Oring Kalrez PT.TEMPO SCAN PASIFIC SEDANG DEKAT Cash TDK DIAMBIL

4 Oring Kalrez PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

5 Oring Kalrez PT.INDESSO AROMA MAHAL JAUH Cash DIAMBIL

6 Oring Kalrez PT.PRIMA SEJATI

INDONESIA MURAH JAUH Cash DIAMBIL

7 Oring Kalrez PT.MUCHY INDONESIA MURAH JAUH Cash DIAMBIL

8 Oring Kalrez PT.MULTIKIMIA

INTIPELANGI SEDANG SEDANG Jatuh Tempo DIAMBIL

9 Oring Kalrez PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH Jatuh Tempo TDK DIAMBIL

10 Oring Kalrez PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG Jatuh Tempo TDK DIAMBIL

11 BEARING PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA

MAHAL SEDANG Cash TDK DIAMBIL

12 BEARING PT.TIMUR RAYA SEDANG JAUH Cash TDK DIAMBIL

13 BEARING PT.TEMPO SCAN PASIFIC MAHAL DEKAT Cash DIAMBIL

14 BEARING PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG Jatuh Tempo DIAMBIL

15 BEARING PT.YASULOR INDONESIA MAHAL SEDANG Jatuh Tempo TDK DIAMBIL

16 BEARING PT.PRIMA SEJATI INDONESIA

MAHAL JAUH Jatuh Tempo TDK DIAMBIL

17 BEARING PT.MUCHY INDONESIA SEDANG JAUH Jatuh Tempo DIAMBIL

18 BEARING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI

MAHAL SEDANG Cash TDK DIAMBIL

19 BEARING PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH Cash DIAMBIL

20 BEARING PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG Cash DIAMBIL

21 OIL SEAL PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA

MURAH SEDANG Cash DIAMBIL

22 OIL SEAL PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

23 OIL SEAL PT.TEMPO SCAN PASIFIC MURAH DEKAT DP 20% DIAMBIL

24 OIL SEAL PT.SINAR SYNO KIMIA MURAH SEDANG Jatuh Tempo TDK DIAMBIL

25 OIL SEAL PT.YASULOR INDONESIA SEDANG SEDANG Jatuh Tempo TDK DIAMBIL

26 OIL SEAL PT.PRIMA SEJATI INDONESIA

SEDANG JAUH Cash DIAMBIL

27 OIL SEAL PT.MUCHY INDONESIA MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

28 OIL SEAL PT.MULTIKIMIA

INTIPELANGI MURAH SEDANG Jatuh Tempo TDK DIAMBIL

29 OIL SEAL PT.HYUNIL INDONESIA MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

30 OIL SEAL PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG Jatuh Tempo DIAMBIL

31 SILICON CARBIDE

SEAL RING

PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MAHAL SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

32 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.TIMUR RAYA MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

33 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.TEMPO SCAN PASIFIC MURAH DEKAT Cash TDK DIAMBIL

34 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG Cash TDK DIAMBIL

35 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.YASULOR INDONESIA MURAH SEDANG Jatuh Tempo DIAMBIL

36 SILICON CARBIDE

SEAL RING

PT.PRIMA SEJATI INDONESIA

MAHAL JAUH Jatuh Tempo TDK DIAMBIL

37 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.MUCHY INDONESIA MAHAL JAUH Jatuh Tempo TDK DIAMBIL

49

38 SILICON CARBIDE

SEAL RING

PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MAHAL SEDANG Cash TDK DIAMBIL

39 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

40 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.KMK INDONESIA SEDANG SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

41 BUSHING PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MURAH SEDANG Cash DIAMBIL

42 BUSHING PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

43 BUSHING PT.TEMPO SCAN PASIFIC MAHAL DEKAT Cash DIAMBIL

44 BUSHING PT.SINAR SYNO KIMIA MURAH SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

45 BUSHING PT.YASULOR INDONESIA MAHAL SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

46 BUSHING PT.PRIMA SEJATI INDONESIA

MAHAL JAUH DP 20% DIAMBIL

47 BUSHING PT.MUCHY INDONESIA SEDANG JAUH Jatuh Tempo DIAMBIL

48 BUSHING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MAHAL SEDANG Jatuh Tempo TDK DIAMBIL

49 BUSHING PT.HYUNIL INDONESIA MURAH JAUH Jatuh Tempo DIAMBIL

50 BUSHING PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

Berikut ini langkah-langkah tranformasi data sebagai berikut:

a. Lokasi

Tabel 3. 5 Label Lokasi

No Lokasi Klasifikasi 1 Sedang Dalam Kabupaten Bekasi 2 Dekat Dalam Kawasan Ejip 3 Jauh Luar Kabupaten Bekasi

b. Harga

Tabel 3. 6 Label Harga

No Harga Klasifikasi 1 Murah 2.000.000 - 3.500.000 2 Sedang 3.500.000 - 6.500.000 3 Mahal 6.500.000 - 10.000.000

50

c. Metode Pembayaran

Tabel 3. 7 Label Metode Pembayaran

No Metode Pembayaran Klasifikasi

1 Jatuh Tempo Sebulan Sekali 2 Cash Pembayaran Tunai

3 Dp 20% Pembayaran Setelah PO diterima

Untuk menghitung dengan metode naive bayes maka dibuat sebuah data

uji, yaitu sebagai berikut :

Nama Barang

Nama Suplier

Lokasi Harga Metode Pembayaran

Keputusan

Oring Kalrez

PT.Indesso Aroma

Cilengsi Rp.3.529.000 DP 20% ?

3.5.2 Rumus Perhitungan Naive Bayes

Jika diketahui ada sebuah data baru yang belum memiliki class dengan

oring kalrez, PT.Indesso Aroma di lokasi Cilengsi dengan harga Rp.3.529.000 dan

metode pembayaran DP 20% maka tingkat kerumitannya adalah menggunakan

cara perhitungannya adalah sebagai berikut:

1. Langkah pertama : Hitung nilai 𝑃(𝑋 |𝐶 ) untuk setiap klas i dengan

menggunakan persamaan

𝑃(𝑋|𝐻) = ( ∩ )

( )

Maka diperoleh

a. 𝑃(𝑂𝑟𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑙𝑟𝑒𝑧|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

51

= 𝑃(𝑂𝑟𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑙𝑟𝑒𝑧 ∩ 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

b. 𝑃(𝑂𝑟𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑙𝑟𝑒𝑧|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝑂𝑟𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑙𝑟𝑒𝑧 ∩ 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

c. 𝑃(𝑃𝑇. 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑠𝑠𝑜 𝐴𝑟𝑜𝑚𝑎|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝑃𝑇. 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑠𝑠𝑜 𝐴𝑟𝑜𝑚𝑎 ∩ 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

d. 𝑃(𝑃𝑇. 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑠𝑠𝑜 𝐴𝑟𝑜𝑚𝑎|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝑃𝑇. 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑠𝑠𝑜 𝐴𝑟𝑜𝑚𝑎 ∩ 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

e. 𝑃(𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 ∩ 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

f. 𝑃(𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 ∩ 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

g. 𝑃(𝐿𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝐿𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖 ∩ 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

h. 𝑃(𝐿𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝐿𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖 ∩ 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

i. 𝑃(𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑦𝑎𝑟𝑎𝑛 |𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

52

=𝑃(𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑦𝑎𝑟𝑎𝑛 ∩ 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

j. 𝑃(𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑦𝑎𝑟𝑎𝑛 |𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

=𝑃(𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑦𝑎𝑟𝑎𝑛 ∩ 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

2. Langkah kedua: hitung nilai 𝑃(𝑋|𝐶 ) untuk setiap klas menggunakan

persamaan

𝑃(𝑋|𝐶 ) = ∏ 𝑃(𝑋 |𝐶 )

Sehingga diperoleh :

a. 𝑃(𝑋 |𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙) = 0.23𝑥0.05𝑥0.18𝑥0.50𝑥0.18

b. 𝑃(𝑋 |𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙) = 0.18𝑥0.04𝑥0.14𝑥0.36𝑥0.39

3. Langkah ketiga: Hitung nilai klas (label) dari data sampel tersebut

menggunakan persamaan

𝑃(𝑋|𝐶 ) 𝑥 𝑃(𝐶 )

Sehingga diperoleh :

a. 𝑃(𝑋|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙) 𝑥 𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

b. 𝑃(𝑋|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝐼𝑚𝑎𝑏𝑖𝑙) 𝑥 𝑃𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙

Dengan demikian X memiliki klas “keputusan” karena memiliki nilai

maksimum untuk perhitungan klas (label) nya.

53

3.6 Metode Pengembangan Sistem

Pendekatan metode pengem3 bangan sistem yang digunakan peneliti

merupakan salah satu dari agile methods yaitu eXtreme Programming (XP).

Dalam metode ini terdapat 4 tahapan dalam pengerjaannya yaitu:

1. Planning

Dalam tahap ini dikumpulkan kebutuhan awal user atau dalam XP disebut

user stories. Hal ini dibutuhkan agar pengembang mengerti bisnis konten,

kebutuhan output sistem, dan fitur utama dari software yang dikembangkan.

2. Design

Desain dari sistem pada penelitian ini digambarkan dengan model UML

berupa use case diagram, activity diagram, dan relation table. Pembuatan

desain pada XP tetap mengedepankan prinsip Keep it Simple (KIS). Desain

disini merupakan representasi dari sistem guna mempermudah pengembang

dalam membangun sistem.

3. Coding

Pada tahap ini dibangun SPK yang menjadi objek penelitian. Sistem

dibangun berdasarkan desain yang telah dibuat pada tahap sebelumnya.

Dalam pembangunan sistem ini menggunakan bahasa pemrograman PHP,

HTML, Java dan MySQL. Bahasa pemrograman tersebut didukung oleh

software XAMPP. Pada tahap coding juga disisipkan tahap refactoring.

Refactoring adalah proses mengubah sistem perangkat lunak sedemikian

rupa dengan tidak mengubah eksternal kode dalam memperbaiki struktur

internalnya. Hal ini dilakukan untuk meminimalkan kemungkinan adanya

bug.

54

4. Testing

Pada tahap ini sistem yang telah dibangun dicoba apakah kebutuhan awal

user atau user stories sudah dipenuhi dan apabila terpenuhi software siap

dirilis.

3.7 Metode Perancangan Sistem

Perancangan sistem ini menjelaskan tentang ruang lingkup proses sistem

pendukung keputusan dalam menentukan penawaran terbaik. Dalam hal ini

menggunakan diagram UML untk menggambarkan perancangannya dan

menggunakan beberapa diagram untuk mewakili sistem yang akan dirancang yaitu

usecase diagram, activity diagram, sequence diagram dan class diagram.

3.7.1 Indikator Aktor

Perancangan sistem ini bertujuan untuk menentukan siapa saja pemakai atau

aktor yang nantinya akan menggunakan ataupun berinteraksi dengan sistem dan

proses-proses apa saja yang akan dijalankan oleh aktor untuk berinteraksi dengan

sistem.

Berikut adalah aktor yang terlibat dalam sistem ini yaitu:

1. User

User adalah aktor yang memakai sistem pendukung keputusan

penawaran terbaik

2. Admin

Adalah aktor yang menjalankan sistem

3.7.2 Diagram Use Case

Use Case adalah rangkaian/ uraian sekelompok yang saling terkait dan

membentuk sistem secara teratur yang dilakukan atau diawasi oleh sebuah aktor.

55

Use case digunakan untuk membentuk tingkah laku benda/things dalam sebuah

model serta direalisasikan oleh sebuah collaboration. Umumnya use case

digambarkan dengan elips dengan garis yang solid, biasanya mengandung nama.

Dan di bawah ini adalah diagram usecase dari sistem pendukung

keputusan dalam menentukan penawaran terbaik:

Gambar 3. 3 Diagram Use Case

Berdasarkan usecase diagram di atas maka urutan langkah-langkah yang

dilakukan aktor terhadap sistem maupun sistem terhadap aktor akan dijelaskan

pada skenario usecase di bawah ini:

1. Skenario usecase versi admin

Urutan proses skenario usecase versi admin dapat dilihat pada tabel di

bawah ini:

56

Tabel 3. 8 Skenario Usecase Admin

No Versi Admin

1 Login Skenario

Aksi Aktor Reaksi Sistem

Memasukan user name dan

password

Cek valid atau tidaknya data input

untuk masuk kehalaman admin.

Menampilkan pesan data tidak

valid

Menampilkan halaman login

2 Skenario Register

Aksi Aktor Reaksi sistem

Menekan tombol register Menampilkan daftar list user

Input data register user Menampilkan data register user

Menekan tombol create user Menyimpan data user

Menekan tombol update Menampilkan data yang akan

diubah

Menekan tombol delete Untuk menghapus data user

3 Manajemen Penawaran terbaik skenario

Aksi Aktor Reaksi sistem

Menekan tombol Penawaran

terbaik

Menampilkan daftar list data

penawaran terbaik

Input data penawaran Menampilkan data penawaran

Menekan tombol create

penawaran

Menyimpan data penawaran

57

Menekan tombol update Menampilkan data yang akan

diubah

Menekan tombol delete Untuk menghapus data

penawaran terbaik

4 Manajemen penawaran terbaik skenario

Aksi Aktor Reaksi sistem

Menekan tombol penawaran Menampilkan daftar penawaran

terbaik

Input data penawaran Menampilkan data penawaran

Menekan tombol create

penawaran

Menyimpan data penawaran

Menekan tombol update Menampilkan data yang akan

diubah

Menekan tombol delete Untuk menghapus data

penawaran

5 Testing skenario

Aksi Aktor Reaksi sistem

Menekan tombol testing Menampilkan daftar testing

Input data testing Menampilkan data testing

Menekan tombol testing Menampilkan hasil keputusan

6 Logout skenario

Aksi aktor Reaksi sistem

Menekan tombol logout Keluar dari akses admin dan

kembali ke halaman beranda

58

2. Skenario usecase versi user client

Urutan proses skenario use case versi user client dapat dilihat pada

tabel dibawah ini:

Tabel 3. 9 Skenario Versi User Client

No Versi User client

1 Login Skenario

Aksi Aktor Reaksi Sistem

Memasukan user name dan

password

Cek valid atau tidaknya data input

untuk masuk kehalaman admin.

Menampilkan pesan data tidak

valid

Menampilkan halaman login

2 Skenario Register

Aksi Aktor Reaksi sistem

Menekan tombol register Menampilkan daftar list user

Input data register user Menampilkan data register user

Menekan tombol create user Menyimpan data user

Menekan tombol update Menampilkan data yang akan

diubah

Menekan tombol delete Untuk menghapus data user

3 Testing skenario

Aksi Aktor Reaksi sistem

Menekan tombol testing Menampilkan daftar testing

59

Input data testing Menampilkan data testing

Menekan tombol testing Menampilkan hasil keputusan

4 Logout skenario

Aksi aktor Reaksi sistem

Menekan tombol logout Keluar dari akses admin dan

kembali ke halaman beranda

3.7.3 Diagram Activity

Activity diagram memberikan gambaran bagaimana sistem berinteraksi

dengan pengguna atau dengan sistem lain. Dengan melihat usecase dan skenario

yang telah dijelaskan diatas, maka diagram activity dari sistem pendukung

keputusan penawaran terbaik adalah sebagai berikut:

1. Diagram Activity login admin dan user client

Dibawah ini adalah diagram activity login user dan admin dalam

sistem pendukung keputusan menentukan penawaran terbaik

60

Gambar 3. 4 Activity diagram login

Penjelasan dari diagram activity diatas adalah sebagai berikut

a. Admin/user membuka website ketika sudah muncul halaman utama

b. Admin/user melakukan login, jika username atau password salah akan

muncul pesan username atau password salah.

c. Ketika username dan password benar maka akan menuju halaman

utama.

2. Diagram Activity Register User

Berikut gambar diagram activity register yang dilakukan oleh user.

a. User memilih menu register.

b. User mengisi first name, last name, email dan password.

c. User login jika sudah register atau signup.

61

Gambar 3. 5 Diagram activty register user

3. Diagram Activity Data Penawaran

Berikut gambar diagram activity data penawaran yang di lakukan oleh user

a. Admin memilih menu halaman utama dan klik buttom form data

penawaran

b. Admin mengisi nama barang, nama suplier, harga, lokasi, dan metode

pembayaran

c. Admin applay data penawaran

62

Gambar 3. 6 Diagram Activity Data Penawaran

4. Diagram Activity Insert Penawaran

Berikut gambar diagram activity insert penawaran yang dilakukan oleh

user

a. User memilih halaman utama dan klik buttom insert penawaran

b. User mengisi nama barang, nama suplier, harga, lokasi, metode

pembayaran

c. User applay data insert penawaran

63

Gambar 3. 7 Activity Diagram Insert Penawaran

5. Diagram Activity Log Out

Berikut gambar diagram activity logout yang dilakukan oleh user dan

admin

a. User dan admin memilih buttom logout

b. User dan admin keluar dari dashboard dan kembali ke halaman utama.

64

Gambar 3. 8 Activity Diagram Logout

3.7.4 Diagram Squence

Sequence diagram adalah diagram yang menggambarkan suatu

kolaborasi suatu diagram dinamis antara sejumlah object. Kegunaannya untuk

menunjukan pesan yang di kirim antara object juga interaksi antara object.

Sesuatu yang terjadi pada titik tertentu pada eksekusi sistem. Dan dibawah ini

adalah diagram sequence pada sistem pendukung keputusan menentukan

penawaran terbaik

1. Diagram Sequence login User dan Admin

65

Gambar 3. 9 Diagram Squence log in

Berikut adalah penjelasan dari diagram sequence login diatas yaitu :

a. Admin/user membuka website ketika sudah muncul halaman utama

b. Admin/user melakukan login, jika username atau password salah akan

muncul pesan username atau password salah.

c. Ketika username dan password benar maka akan menuju halaman

utama.

2. Diagram Sequence Registe

66

Gambar 3. 10 Diagram squence registrasi

Berikut adalah penjelasan dari diagram sequence register diatas yaitu :

a. User memilih register

b. User mengisi email, username, dan password

c. User login jika sudah register

3. Diagram Sequence Data Penawaran

67

Gambar 3. 11 Diagram Squence Data Penawaran

Penjelasan dari diagram sequence testing diatas adalah sebagai berikut

a. Admin membuka aplikasi website dan pilih klik buttom form

penawaran

b. Admin create data penawaran dan mengisi nama barang, nama

suplier, harga, lokasi, dan metode penawaran

c. Admin applay data penawaran

d. Admin menampilkan data penawaran

68

4. Diagram Sequence Insert Penawaran

Gambar 3. 12 Diagram Squence Insert Penawaran

Penjelasan dari diagram sequence insert penawaran di atas adalah sebagai

berikut:

a. User membuka aplikasi atau website

b. User memilih form insert penawaran

c. User input penawaran, nama barang, nama suplier, harga, lokasi,

metode penawaran.

d. User menampilkan hasil keputusan

5. Diagram Sequence Logout

69

Gambar 3. 13 Diagram Squence Log Out

Penjelasan dari diagram sequence logout diatas adalah sebagai berikut:

a. Admin atau User memilih button logout

b. Admin atau user keluar dari dashboard dan kembali ke halaman utama

3.7.5 Diagram Class

Diagram kelas berfungsi menggambarkan struktur sistem dari segi

pendefinisan kelas. Diagram kelas sistem pendukung keputusan pemilihan

penawaran terbaik adalah sebagai berikut:

70

Gambar 3. 14 Diagram Class

Penjelasan dari class diagram diatas adalah sebagai berikut:

1. Class halaman utama ber Association atau berelasi dengan makna umum

seperti class form register, form data penawaran, form insert penawaran,

dashboard

2. Class form data penawaran terdapat satu atribut yaitu create data

penawaran, data penawaran, hasil keputusan.

3. Class form insert penawaran terdapat beberapa atribut diantaranya insert

nama barang, nama suplier, harga. Lokasi. Metode pembayaran.

3.7.6 ER Diagram

Entity Relationship diagram (ERD) menghubungkan antar data yang ada

didalam database berdasarkan objek-objek data dasar yang mempunyai hubngan

antar relasi. Dan berikut ini adalah ERD dari sistem pendukung keputusan

menentukan penawaran terbaik.

71

Gambar 3. 15 Entity Relationship Diagram

3.8 Desain Interface

Dibawah ini adalah desain interface berbasis web sistem pendukung

keputusan untuk menentukan penawaran terbaik.

1. Desain interface login

Gambar 3. 16 Desain Interface login

72

2. Desain Interface Form Register

Gambar 3. 17 Desain Interface Register

3. Desain Interface Form Create Data Penawaran

Gambar 3. 18 Desain Interface Form Create Data Penawaran

73

4. Desain Interface Halaman Utama

Gambar 3. 19 Desain Interface Halaman Utama

5. Desain Interface Keputusan

Gambar 3. 20 Desain Interface Form Keputusan

74

6. Desain Interface Form Testing

Gambar 3. 21 Desain Interface Form Testing

75

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Hasil

Setelah melakukan analisis dan perancangan maka pada bab ini,

dilanjutkan dengan hasil dan pembahasan dari perancangan sistem pendukung

keputusan menentukan penawaran terbaik menggunakan metode naive bayes.

4.1.1 Spesifikasi Sistem

Dalam tahap ini akan dijelaskan tentang spesifikasi perangkat keras dan

lunak serta bahasa pemograman yang dipakai dalam penelitian ini.

1. Perangkat Keras

Perangkat keras yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu laptop sebagai

perangkat untuk melalukan coding program aplikasi. Adapun spesifikasi

laptop yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut

a. Hp Pavillion 14-v204TX

b. Processor : Intel(R) Core(TM) i5-5200 CPU @ 2,2GHz

c. Memory : 4,00 GB

d. Display : 1366 x 768 (64 bit)

2. Perangkat Lunak

Perangkat lunak yang digunakan didalam penelitian ini adalah sebagai

berikut

a. Sistem Operasi Windows 10

b. PHP

c. Sublime text

d. Mysql

76

e. Apache

f. Google Crome

3. Bahasa Pemograman

Adapun bahasa pemograman yang digunakan dalam membangun sistem

pendukung keputusan menentukan penawaran terbaik. Bahasa pemograman

PHP digunakan penulis untuk membangun aplikasi web. Selain itu penulis

juga menggunakan YII2 sebagai framework yang dipakai untuk memudahkan

dalam membangun aplikasi web didalam sistem ini.

4.1.2 Implementasi Sistem

Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pendukung keputusan

menentukan penawaran terbaik menggunakan naive bayes yang

diimplementasikan dengan aplikasi berbasis web. Dibawah ini adalah

implementas i hasil perancangan sistem pendukung keputusan menentukan

pen awaran terbaik menggunakan naive bayes berbasis web

1. Form Login

Tampilan awal adalah halaman login yang digunakan untuk validasi setiap

pengguna yang akan masuk ke sistem. Admin harus memasukan username

dan password kemudian pilih buttom masuk. Berikut ini tampilan halaman

login :

77

Gambar 4. 1 Form Login

2. Menu Utama

Menu utama atau biasa disebut halaman default yang sudah di set

untuk suatu website. Form ini merupakan tampilan awal pada saat

pengguna mengakses aplikasi sistem, terdapat form testing, login, dan

daftar user lalu registrasi untuk user baru. Berikut ini tampilan halaman

menu utama :

Gambar 4. 2 Form Menu Utama.

78

3. Form Data Penawaran

Pada halaman ini merupakan fitur yang berfungsi sebagai tempat

untuk admin melakukan aksi input, deletae dan read dataset penawaran.

Berikut ini tampilan halaman dataset penawaran :

Gambar 4. 3 Form Data Penawaran

4. Form Testing

Pada halaman ini merupakan fitur admin sistem karena fitur ini berfungsi

atau digunakan untuk melakukan insert data penawaran, admin pilih

tombol proses penawaran maka akan muncul form hasil keputusan yang

diambil beserta hasil nilai akurasi. Berikut ini tampilan halaman testing.

79

Gambar 4. 4 Form Testing

5. Form Hasil Perhitungan Naive Bayes

Pada form ini berfungsi untuk menampilkan hasil dari testing setelah

melakukan penginputan dan klik tombol proses data penawaran. Berikut

ini tampilan halaman hasil perhitungan naive bayes.

Gambar 4. 5 Form hasil perhitungan naive bayes

80

6. Form Create Keputusan

Pada halaman ini berfungsi untuk input, delete, dan create keputusan

penawaran jika ada parameter keputusan yang akan di tambahkan oleh

user. Berikut ini tampilan halaman form create keputusan

Gambar 4. 6 Form Keputusan

4.2 Pembahasan

4.2.1 Analisa Hasil Pengujian

Untuk menganlisa data hasil penelitian berikut langkah-langkah dan data

hasil penelitian yang diterapkan pada program aplikasi dengan dengan

menggunakan metode Naive Bayes.

Langkah pertama yang dilakukan adalah memberikan nilai 𝑃(𝑋 |𝐶 ) untuk

setiap klas i dengan menggunakan persamaan

𝑃(𝑋|𝐻) = ( ∩ )

( )

81

Maka diperoleh

a. 𝑃(𝑂𝑟𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑙𝑟𝑒𝑧|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝑂𝑟𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑙𝑟𝑒𝑧 ∩ 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)=

5

22= 0.23

b. 𝑃(𝑂𝑟𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑙𝑟𝑒𝑧|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝑂𝑟𝑖𝑛𝑔 𝐾𝑎𝑙𝑟𝑒𝑧 ∩ 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)=

5

28= 0,18

c. 𝑃(𝑃𝑇. 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑠𝑠𝑜 𝐴𝑟𝑜𝑚𝑎|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝑃𝑇. 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑠𝑠𝑜 𝐴𝑟𝑜𝑚𝑎 ∩ 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)=

1

22= 0.05

d. 𝑃(𝑃𝑇. 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑠𝑠𝑜 𝐴𝑟𝑜𝑚𝑎|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝑃𝑇. 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑠𝑠𝑜 𝐴𝑟𝑜𝑚𝑎 ∩ 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)=

1

28= 0.04

e. 𝑃(𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 ∩ 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)=

4

22= 0.18

f. 𝑃(𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 ∩ 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)=

4

28= 0.14

g. 𝑃(𝐿𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝐿𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖 ∩ 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)=

11

22= 0.50

82

h. 𝑃(𝐿𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

= 𝑃(𝐿𝑜𝑘𝑎𝑠𝑖 ∩ 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)=

10

28= 0.036

i. 𝑃(𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑦𝑎𝑟𝑎𝑛 |𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

=𝑃(𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑦𝑎𝑟𝑎𝑛 ∩ 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)=

4

22= 0.18

j. 𝑃(𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑦𝑎𝑟𝑎𝑛 |𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

=𝑃(𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑃𝑒𝑚𝑏𝑎𝑦𝑎𝑟𝑎𝑛 ∩ 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)

𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝐼𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙)=

11

28= 0.39

Langkah kedua: hitung nilai 𝑃(𝑋|𝐶 ) untuk setiap klas menggunakan

persamaan

𝑃(𝑋|𝐶 ) = ∏ 𝑃(𝑋 |𝐶 )

Sehingga diperoleh :

a. 𝑃(𝑋 |𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙) = 0.23𝑥0.05𝑥0.18𝑥0.50𝑥0.18𝑥 =

0,000170753

b. 𝑏. 𝑃(𝑋 |𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙) =

0.18𝑥0.04𝑥0.14𝑥0.36𝑥0.39 = 0.00012783

Langkah ketiga: Hitung nilai klas (label) dari data sampel tersebut

menggunakan persamaan

𝑃(𝑋|𝐶 ) 𝑥 𝑃(𝐶 )

Sehingga diperoleh :

83

𝑎. 𝑃(𝑋|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙) 𝑥 𝑃(𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙) =

0.44 X = 0,000075

b.𝑃(𝑋|𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝐼𝑚𝑎𝑏𝑖𝑙) 𝑥 𝑃𝐾𝑒𝑝𝑢𝑡𝑢𝑠𝑎𝑛 = 𝑇𝑑𝑘 𝐷𝑖𝑎𝑚𝑏𝑖𝑙 =

0.56X = 0.000072

4.2.2 Pengujian

Berikut adalah hasil pengujian kotak hitam (black box testing) pada

aplikasi sistem pendukung keputusan menentukan penawaran terbaik

menggunakan metode naive bayes.

Tabel 4. 1Tabel Pengujian

No Item Pengujian Detail Pengujian

Hasil yang diharapkan Hasil Pengujain

1 Form Login Username User dan admin tidak dapat masuk jika username salah atau tidak sesuai dengan database

Ok

Password User dan admin tidak dapat masuk jika pasword salah atau tidak sesuai dengan database

Ok

2 Menu Utama Menu/Dasboard Menampilkan menu-menu yang diharapkan

Ok

3 Form Data Penawaran

Input Dapat menginput data penawaran baru

Ok

Buttonsave Dapat menyimpan data baru kedalam database

Ok

4 Form Dataset Input Dapat menginput dataset

Ok

Edit Dapat merubah dataset Ok Delete Dapat menghapus

dataset Ok

Create Dapat membuat dataset baru

Ok

84

5 Form Keputusan

Update Dapat megupdate data baru

Ok

Delete Dapat menghapus data keputusan

Ok

Create Dapat membuat data keputusan baru

Ok

6 Form Testing Input Dapat menginputkan data testing

Ok

Button Testing Dapat menampilkan hasil keputusan

OK

85

BAB V

KESIMPULAN

5.1 Kesimpulan

Berdasarkan analisis dan perancangan yang telah dilakukan oleh penulis

maka dapat disimpulkan bahwa :

1. Sistem pendukung keputusan sebagai hasil dari penelitian dapat

memberikan solusi bagi karyawan dan membantu perusahaan dalam

kemajuan bersama menentukan penawaran terbaik menggunakan

parameter nama barang, nama suplier, harga, lokasi, serta metode

pembayaran yang menerapkan metode naive bayes dengan menggunakan

200 data training dan dibuat sebuah data uji dengan bentuk harga, lokasi

dan metode pembayaran, dengan menghasilkan sebuah keputusan

penawaran diambil dengan nilai 0,000075, sedangkan untuk keputusan

yang tidak diambil mempunyai nilai akurasi 0,000072. Berdasarkan

penelitian ini membuktian bahwa metode naive bayes dengan pengujian

tetinggi pada keputusan tidak diambil.

2. Sistem pendukung keputusan menentukan penawaran terbaik dirancang

menggunakan metode XP (eXtreme Programing) dengan beberapa tahapan

seperti perencanan, coding dan testing serta sistem pendukung keputusan

ini berbasis web.

5.2 Saran

Berdasarkan hasil analisis dan perancangan, untuk pengembangan sistem

pendukung keputusan dalam menentukan penawaran terbaik ini penulis

memberikan beberapa saran yaitu :

86

1. Didalam penelitian ini penulis hanya menggunakan 200 data training,

untuk pengembangan sistem pendukung keputusan ini dapat ditambah lagi

data training, karena semakin banyak data maka tingkat akurasinya akan

lebih baik.

2. Sistem pendukung keputusan menentukan penawaran terbaik dapat

dikembangkan dengan menggunakan metode lain seperti metode

Analitycal Hierarchy Process atau Simple Additive Weighting, C45 atau

metode lainnya sehingga dapat dilihat keakuratan datanya.

87

DAFTAR PUSTAKA

Budirahardjo, S., Wibowo, S., Sipil, P. T., & Informatika, P. (2017). Data Mining

dalam Kajian Kualitas Aspal Beton Menggunakan Forward Selection

Berbasis Naïve Bayes, 3(1), 51–62.

Ciptohartono, C. C. (2013). BAYES UNTUK MENILAI KELAYAKAN

KREDIT, 1–6.

Khoerunnisa, A., Irawan, B., & Rumani, M. R. (2016). Analisis dan implementasi

perbandingan algoritma c.45 dengan naïve bayes untuk prediksi penawaran

produk. E-Proceeding of Engineering, 3(3), 5029–5035.

Kristanto, H., Wahyudi, D., & Noor, M. F. (2014). Analisa Kegagalan Mechanical

Seal Booster Pump dan Bearing Temperature High pada BFP PLTU Paiton

Unit 9, 4(2), 1–11.

Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes dalam

Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec Journal,

2(3), 207–217. https://doi.org/doi.org/10.24076/citec.2015v2i3.49

Wasiati, H., & Wijayanti, D. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan

Kelayakan Calon Tenaga Kerja Indonesia Menggunakan Metode Naive

Bayes. Wasiati, Hera Wijayanti, Dwi, 3(2), 2.

Wasiati, Hera & Wijayanti, dwi. 2014 “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan

Calon Tenaga Kerja Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi

Kasus Di P.T Karyatama Mitra Sejati Yogyakarta)”. STIMIK

AKAKOM. Yogyakarta.

88

Putra, C. Gusti Nanda, dkk. 2018. “Otomasi Kandang Dalam Rangka

Meminimalisir Heat Stress Pada Ayam Broiler Dengan Metode Naive

Bayes”. Universitas Brawijaya. Jawa Timur.

Puspito, Maskiswo Addi, dkk. 2018. “Sistem Pendukung Keputusan Diagnosa

Penyakit Tanaman Jeruk Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier ”.

Universitas Brawijaya. Jawa Timur.

Patil, T. R., Sherekar, M. S. 2013. “Performance Analysis of Naive Bayes and J48

Intelligence Systems”. Ninth Edition. Person Education Inc. New Jersey.

Munandar, Tb.Ai & SN. Azhari. 2014. Unsupervised Neural Network-Naive

Bayes Model for Grouping Data Regional Development Result.

International Journal of Computer Applications

Kusrini. 2007. “Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan”. Andi Offset.

Kustiyahningsih, Yeni dan Amanisa, Rosa devie.2010. Pemrograman Basis Data

Berbasis Web Menggunakan PHP & MySQL. Graha Ilmu. Yogyakarta

Dewanto, Ignatius Joko dan Arrozi, MF. 2016. “Membangun Sistem Penunjang

Keputusan untuk Investasi Saham dengan Metode SAW”. Universitas Esa

Unggul. Jakarta

Classification Algorithm for Data Classification”. International Journal of

Computer Science and Applications.

Bustami. 2013. “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data

Nasabah Asuransi” . Universitas Malikussaleh.

89

Agus Saputra, 2011, Trik dan Solusi Jitu Pemrograman PHP, PT. Elex Media

Komputindo, Jakarta

90

LAMPIRAN

1. Dataset

No Nama Barang Nama Suplier Harga Lokasi Metode

Pembayaran Keputusan

1 Oring Kalrez PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MURAH SEDANG JATUH TEMPO DIAMBIL

2 Oring Kalrez PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH CASH TDK DIAMBIL

3 Oring Kalrez PT.TEMPO SCAN PASIFIC SEDANG DEKAT CASH TDK DIAMBIL

4 Oring Kalrez PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

5 Oring Kalrez PT.INDESSO AROMA MAHAL JAUH CASH TDK DIAMBIL

6 Oring Kalrez PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

7 Oring Kalrez PT.MUCHY INDONESIA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

8 Oring Kalrez PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI SEDANG SEDANG CASH DIAMBIL

9 Oring Kalrez PT.HYUNIL INDONESIA MURAH JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

10 Oring Kalrez PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

11 Oring Kalrez PT.KATSU YAMA MURAH SEDANG JATUH TEMPO DIAMBIL

12 Oring Kalrez PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI SEDANG JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

13 Oring Kalrez PT.INDESSO AROMA MAHAL JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

14 Oring Kalrez PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

15 Oring Kalrez CV.GUNDERSON INDONESIA SEDANG JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

16 Oring Kalrez PT.FERRON PAR

PHARMACEUTICALS MAHAL SEDANG CASH TDK DIAMBIL

17 Oring Kalrez PT.EVOLUZIONE TYREZ MURAH JAUH CASH DIAMBIL

18 Oring Kalrez PT.DURAQUIPT CEMERLANG MAHAL JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

19 Oring Kalrez PT.DNP INDONESIA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

20 Oring Kalrez PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

21 BEARING PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MAHAL SEDANG CASH TDK DIAMBIL

22 BEARING PT.TIMUR RAYA SEDANG JAUH CASH TDK DIAMBIL

23 BEARING PT.TEMPO SCAN PASIFIC MAHAL DEKAT CASH DIAMBIL

24 BEARING PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG CASH DIAMBIL

25 BEARING PT.YASULOR INDONESIA MAHAL SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

26 BEARING PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MAHAL JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

27 BEARING PT.MUCHY INDONESIA SEDANG JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

28 BEARING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MAHAL SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

29 BEARING PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

30 BEARING PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG JATUH TEMPO DIAMBIL

31 BEARING PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

32 BEARING PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MAHAL JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

33 BEARING PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH CASH TDK DIAMBIL

34 BEARING PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

35 BEARING CV.GUNDERSON INDONESIA MAHAL JAUH CASH TDK DIAMBIL

91

No Nama Barang Nama Suplier Harga Lokasi

Metode Pembayaran Keputusan

36 BEARING PT.FERRON PAR

PHARMACEUTICALS MAHAL SEDANG CASH TDK DIAMBIL

37 BEARING PT.EVOLUZIONE TYREZ SEDANG JAUH DP 20% DIAMBIL

38 BEARING PT.DURAQUIPT CEMERLANG MURAH JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

39 BEARING PT.DNP INDONESIA MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

40 BEARING PT.DELTAPACK INDUSTRY SEDANG SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

41 OIL SEAL PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MURAH SEDANG CASH DIAMBIL

42 OIL SEAL PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH CASH TDK DIAMBIL

43 OIL SEAL PT.TEMPO SCAN PASIFIC MURAH DEKAT CASH DIAMBIL

44 OIL SEAL PT.SINAR SYNO KIMIA MURAH SEDANG CASH TDK DIAMBIL

45 OIL SEAL PT.YASULOR INDONESIA SEDANG SEDANG CASH TDK DIAMBIL

46 OIL SEAL PT.PRIMA SEJATI INDONESIA SEDANG JAUH CASH DIAMBIL

47 OIL SEAL PT.MUCHY INDONESIA MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

48 OIL SEAL PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MURAH SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

49 OIL SEAL PT.HYUNIL INDONESIA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

50 OIL SEAL PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG JATUH TEMPO DIAMBIL

51 OIL SEAL PT.KATSU YAMA MURAH SEDANG JATUH TEMPO DIAMBIL

52 OIL SEAL PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MURAH JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

53 OIL SEAL PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

54 OIL SEAL PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

55 OIL SEAL CV.GUNDERSON INDONESIA SEDANG JAUH CASH DIAMBIL

56 OIL SEAL PT.FERRON PAR

PHARMACEUTICALS SEDANG SEDANG CASH TDK DIAMBIL

57 OIL SEAL PT.EVOLUZIONE TYREZ MURAH JAUH CASH DIAMBIL

58 OIL SEAL PT.DURAQUIPT CEMERLANG MURAH JAUH CASH TDK DIAMBIL

59 OIL SEAL PT.DNP INDONESIA MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

60 OIL SEAL PT.DELTAPACK INDUSTRY MURAH SEDANG DP 20% DIAMBIL

61 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MAHAL SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

62 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.TIMUR RAYA MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

63 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.TEMPO SCAN PASIFIC MURAH DEKAT CASH TDK DIAMBIL

64 SILICON CARBIDE SEAL RING PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG CASH TDK DIAMBIL

65 SILICON CARBIDE SEAL RING PT.YASULOR INDONESIA MURAH SEDANG JATUH TEMPO DIAMBIL

66 SILICON CARBIDE SEAL RING PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MAHAL JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

67 SILICON CARBIDE SEAL RING PT.MUCHY INDONESIA MAHAL JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

68 SILICON CARBIDE SEAL RING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MAHAL SEDANG CASH TDK DIAMBIL

69 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

70 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.KMK INDONESIA SEDANG SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

71 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG CASH TDK DIAMBIL

72 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MURAH JAUH CASH DIAMBIL

92

No Nama Barang Nama Suplier Harga Lokasi

Metode Pembayaran Keputusan

73 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.INDESSO AROMA MAHAL JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

74 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH CASH TDK DIAMBIL

75 SILICON CARBIDE

SEAL RING CV.GUNDERSON INDONESIA MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

76 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.FERRON PAR

PHARMACEUTICALS MAHAL SEDANG CASH DIAMBIL

77 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.EVOLUZIONE TYREZ MURAH JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

78 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.DURAQUIPT CEMERLANG MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

79 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.DNP INDONESIA MAHAL JAUH CASH TDK DIAMBIL

80 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.DELTAPACK INDUSTRY SEDANG SEDANG CASH DIAMBIL

81 BUSHING PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MURAH SEDANG CASH DIAMBIL

82 BUSHING PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

83 BUSHING PT.TEMPO SCAN PASIFIC MAHAL DEKAT CASH DIAMBIL

84 BUSHING PT.SINAR SYNO KIMIA MURAH SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

85 BUSHING PT.YASULOR INDONESIA MAHAL SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

86 BUSHING PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MAHAL JAUH DP 20% DIAMBIL

87 BUSHING PT.MUCHY INDONESIA SEDANG JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

88 BUSHING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MAHAL SEDANG CASH TDK DIAMBIL

89 BUSHING PT.HYUNIL INDONESIA MURAH JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

90 BUSHING PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

91 BUSHING PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG DP 20% DIAMBIL

92 BUSHING PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MAHAL JAUH CASH TDK DIAMBIL

93 BUSHING PT.INDESSO AROMA SEDANG JAUH CASH DIAMBIL

94 BUSHING PT.HUNSTMAN INDONESIA MAHAL JAUH CASH DIAMBIL

95 BUSHING CV.GUNDERSON INDONESIA SEDANG JAUH CASH TDK DIAMBIL

96 BUSHING PT.FERRON PAR

PHARMACEUTICALS MURAH SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

97 BUSHING PT.EVOLUZIONE TYREZ MAHAL JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

98 BUSHING PT.DURAQUIPT CEMERLANG MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

99 BUSHING PT.DNP INDONESIA SEDANG JAUH DP 20% DIAMBIL

100 BUSHING PT.DELTAPACK INDUSTRY MAHAL SEDANG CASH DIAMBIL

101 Oring Kalrez PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MURAH SEDANG CASH DIAMBIL

102 Oring Kalrez PT.TIMUR RAYA MAHAL JAUH CASH DIAMBIL

103 Oring Kalrez PT.TEMPO SCAN PASIFIC MURAH DEKAT DP 20% DIAMBIL

104 Oring Kalrez PT.SINAR SYNO KIMIA SEDANG SEDANG CASH DIAMBIL

105 Oring Kalrez PT.YASULOR INDONESIA MAHAL SEDANG DP 20% DIAMBIL

106 Oring Kalrez PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

107 Oring Kalrez PT.MUCHY INDONESIA MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

108 Oring Kalrez PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MURAH SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

109 Oring Kalrez PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH CASH TDK DIAMBIL

110 Oring Kalrez PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

93

No Nama Barang Nama Suplier Harga Lokasi

Metode Pembayaran Keputusan

111 Oring Kalrez PT.KATSU YAMA SEDANG SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

112 Oring Kalrez PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

113 Oring Kalrez PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH CASH TDK DIAMBIL

114 Oring Kalrez PT.HUNSTMAN INDONESIA MAHAL JAUH CASH TDK DIAMBIL

115 Oring Kalrez CV.GUNDERSON INDONESIA MURAH JAUH CASH TDK DIAMBIL

116 Oring Kalrez PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS

SEDANG SEDANG CASH TDK DIAMBIL

117 Oring Kalrez PT.EVOLUZIONE TYREZ MAHAL JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

118 Oring Kalrez PT.DURAQUIPT CEMERLANG MURAH JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

119 Oring Kalrez PT.DNP INDONESIA MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

120 Oring Kalrez PT.DELTAPACK INDUSTRY MURAH SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

121 BEARING PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MAHAL SEDANG CASH DIAMBIL

122 BEARING PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

123 BEARING PT.TEMPO SCAN PASIFIC SEDANG DEKAT CASH DIAMBIL

124 BEARING PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG DP 20% DIAMBIL

125 BEARING PT.YASULOR INDONESIA MURAH SEDANG KREDIT DIAMBIL

126 BEARING PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MAHAL JAUH DP 20% DIAMBIL

127 BEARING PT.MUCHY INDONESIA MURAH JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

128 BEARING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI SEDANG SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

129 BEARING PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

130 BEARING PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG CASH TDK DIAMBIL

131 BEARING PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG JATUH TEMPO DIAMBIL

132 BEARING PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MURAH JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

133 BEARING PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

134 BEARING PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH CASH TDK DIAMBIL

135 BEARING CV.GUNDERSON INDONESIA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

136 BEARING PT.FERRON PAR

PHARMACEUTICALS MURAH SEDANG CASH TDK DIAMBIL

137 BEARING PT.EVOLUZIONE TYREZ MURAH JAUH CASH DIAMBIL

138 BEARING PT.DURAQUIPT CEMERLANG MURAH JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

139 BEARING PT.DNP INDONESIA SEDANG JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

140 BEARING PT.DELTAPACK INDUSTRY SEDANG SEDANG DP 20% DIAMBIL

141 OIL SEAL PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MURAH SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

142 OIL SEAL PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

143 OIL SEAL PT.TEMPO SCAN PASIFIC MURAH DEKAT CASH TDK DIAMBIL

144 OIL SEAL PT.SINAR SYNO KIMIA MURAH SEDANG CASH DIAMBIL

145 OIL SEAL PT.YASULOR INDONESIA MAHAL SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

146 OIL SEAL PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MAHAL JAUH CASH TDK DIAMBIL

147 OIL SEAL PT.MUCHY INDONESIA MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

148 OIL SEAL PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MAHAL SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

149 OIL SEAL PT.HYUNIL INDONESIA MURAH JAUH DP 20% DIAMBIL

150 OIL SEAL PT.KMK INDONESIA MAHAL SEDANG JATUH TEMPO DIAMBIL

94

No Nama Barang Nama Suplier Harga Lokasi

Metode Pembayaran Keputusan

151 OIL SEAL PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG CASH TDK DIAMBIL

152 OIL SEAL PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MAHAL JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

153 OIL SEAL PT.INDESSO AROMA MAHAL JAUH DP 20% DIAMBIL

154 OIL SEAL PT.HUNSTMAN INDONESIA SEDANG JAUH DP 20% DIAMBIL

155 OIL SEAL CV.GUNDERSON INDONESIA MAHAL JAUH CASH DIAMBIL

156 OIL SEAL PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS

MURAH SEDANG CASH DIAMBIL

157 OIL SEAL PT.EVOLUZIONE TYREZ MAHAL JAUH CASH DIAMBIL

158 OIL SEAL PT.DURAQUIPT CEMERLANG MURAH JAUH CASH TDK DIAMBIL

159 OIL SEAL PT.DNP INDONESIA MURAH JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

160 OIL SEAL PT.DELTAPACK INDUSTRY MAHAL SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

161 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MURAH SEDANG DP 20% TDK DIAMBIL

162 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.TIMUR RAYA MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

163 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.TEMPO SCAN PASIFIC MAHAL DEKAT CASH DIAMBIL

164 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.SINAR SYNO KIMIA SEDANG SEDANG JATUH TEMPO DIAMBIL

165 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.YASULOR INDONESIA MURAH SEDANG CASH DIAMBIL

166 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

167 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.MUCHY INDONESIA MAHAL JAUH DP 20% TDK DIAMBIL

168 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI MURAH SEDANG CASH TDK DIAMBIL

169 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH CASH TDK DIAMBIL

170 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.KMK INDONESIA MAHAL SEDANG CASH DIAMBIL

171 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.KATSU YAMA SEDANG SEDANG CASH DIAMBIL

172 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MAHAL JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

173 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.INDESSO AROMA MURAH JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

174 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

175 SILICON CARBIDE SEAL RING CV.GUNDERSON INDONESIA MAHAL JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

176 SILICON CARBIDE SEAL RING

PT.FERRON PAR PHARMACEUTICALS MAHAL SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

177 SILICON CARBIDE SEAL RING PT.EVOLUZIONE TYREZ SEDANG JAUH DP 20% DIAMBIL

178 SILICON CARBIDE SEAL RING PT.DURAQUIPT CEMERLANG MAHAL JAUH DP 20% DIAMBIL

179 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.DNP INDONESIA SEDANG JAUH CASH TDK DIAMBIL

180 SILICON CARBIDE

SEAL RING PT.DELTAPACK INDUSTRY MURAH SEDANG CASH TDK DIAMBIL

181 BUSHING PT.WAHANA DUTA JAYA RUCIKA MAHAL SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

182 BUSHING PT.TIMUR RAYA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

183 BUSHING PT.TEMPO SCAN PASIFIC SEDANG DEKAT DP 20% TDK DIAMBIL

184 BUSHING PT.SINAR SYNO KIMIA MAHAL SEDANG CASH TDK DIAMBIL

95

No Nama Barang Nama Suplier Harga Lokasi

Metode Pembayaran Keputusan

185 BUSHING PT.YASULOR INDONESIA MURAH SEDANG CASH TDK DIAMBIL

186 BUSHING PT.PRIMA SEJATI INDONESIA MAHAL JAUH CASH DIAMBIL

187 BUSHING PT.MUCHY INDONESIA MURAH JAUH CASH DIAMBIL

188 BUSHING PT.MULTIKIMIA INTIPELANGI SEDANG SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

189 BUSHING PT.HYUNIL INDONESIA MAHAL JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

190 BUSHING PT.KMK INDONESIA MURAH SEDANG JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

191 BUSHING PT.KATSU YAMA MAHAL SEDANG JATUH TEMPO DIAMBIL

192 BUSHING PT.INDOPOLY SWAKARSA INDUSTRI MURAH JAUH CASH DIAMBIL

193 BUSHING PT.INDESSO AROMA MAHAL JAUH DP 20% DIAMBIL

194 BUSHING PT.HUNSTMAN INDONESIA MURAH JAUH CASH TDK DIAMBIL

195 BUSHING CV.GUNDERSON INDONESIA SEDANG JAUH CASH TDK DIAMBIL

196 BUSHING PT.FERRON PAR

PHARMACEUTICALS MAHAL SEDANG CASH DIAMBIL

197 BUSHING PT.EVOLUZIONE TYREZ MURAH JAUH CASH DIAMBIL

198 BUSHING PT.DURAQUIPT CEMERLANG MAHAL JAUH JATUH TEMPO DIAMBIL

199 BUSHING PT.DNP INDONESIA MURAH JAUH JATUH TEMPO TDK DIAMBIL

200 BUSHING PT.DELTAPACK INDUSTRY SEDANG SEDANG JATUH TEMPO DIAMBIL