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
iv
KATA PENGANTAR
Segala puji bagi Allah SWT, Pencipta semesta alam dan isinya atas berkat
karuni-Nya penulis dapat menyelesaikan penyusunan skripsi dengan judul
βImplementasi sistem pendukung keputusan untuk menentukan penawaran terbaik
mechanical seal menggunakan metode naive bayes berbasis webβ. 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 doβa 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) βNaive 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
βIMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK
MENENTUKAN PENAWARAN TERBAIK MECHANICAL SEAL
MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES BERBASIS WEB (Studi kasus :
PT,TRIDENS INDOTAMA)β
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 βImplementasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk
Menentukan Penawaran Terbaik Mechanical Seal Dengan Metode Naive
Bayes Berbasis Web β.
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 NaΓ―ve Bayes pada BCA Finance
Jakarta lebih unggul jika dilakukan pengolahan data awal sekalipun NaΓ―ve
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) :
π(π|π») = ( β© )
( )
Dengan cara yang sama, jika kejadian H terjadi yang didahului dengan
kejadian X, maka nilai probabilitas P(X|H) dapat dihitung dengan persamaan:
π(π»|π) = ( β© )
( )
Karena P(XH) = P(H X), maka diperoleh:
15
π(π|π») π₯ π(π») = π(π»|π)π₯ π(π)
Sehingga diperoleh:
π(π»|π) =π π» . ( )
( )
Dimana :
π(π»|π): Probabilitas hipotesis H berdasar kondisi X (postriori probabilitas)
π(π|π»): Probabilitas X berdasarkan kondisi pada hipotesis H
π(π») : Probabilitas hipotesis H (Prior probalitas)
π(π) : Probabilitas X
π» : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik
π : 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:
π(π|πΆ ) = β π(π |πΆ )
Berdasarkan persamaan tersebut maka klas (label) dari data sampel X
adalah klas label yang memiliki :
π(π|πΆ ) π₯ π(πΆ ) 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
π =β
atau
π = ...
Dimana :
π : rata-rata hitung (mean)
17
π₯ : nilai sampel ke βi
π : jumlah sampel
Dan persamaan untuk menghitung nilai simpangan baku (standar
deviasi) dapat dilihat sebagai berikut:
π =β ( )
Dimana :
π : standar deviasi
π₯ : nilai x ke βi
π : rata-rata hitung
π : 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 βurutan 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 β 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 90Β° 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 halamanβhalaman yang berhubungan
dengan fileβfile 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
fileβ 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.
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 βPT.Tridens Indotamaβ 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 π(π |πΆ ) untuk setiap klas i dengan menggunakan persamaan π(π|π») =
( β© )
( ) dan langkah kedua menghitung nilai π(π|πΆ ) untuk setiap klas
menggunakan persamaan π(π|πΆ ) = β π(π |πΆ ) dan langkah selanjutnya
yaitu hitung nilai klas (label) dari data sampel tersebut menggunakan persamaan
π(π|πΆ ) π₯ π(πΆ ) sehingga diperoleh kesimpulan keputusan diambil atau
keputusan tidak diambil sehingga memperoleh hasil prosesnya.
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 π(π |πΆ ) untuk setiap klas i dengan
menggunakan persamaan
π(π|π») = ( β© )
( )
Maka diperoleh
a. π(πππππ πΎπππππ§|πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ)
51
= π(πππππ πΎπππππ§ β© π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ π·πΌπππππ)
b. π(πππππ πΎπππππ§|πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·ππππππ)
= π(πππππ πΎπππππ§ β© πππ π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ πππ π·πΌπππππ)
c. π(ππ. πΌππππ π π π΄ππππ|πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ)
= π(ππ. πΌππππ π π π΄ππππ β© π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ π·ππππππ)
d. π(ππ. πΌππππ π π π΄ππππ|πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·πΌπππππ)
= π(ππ. πΌππππ π π π΄ππππ β© πππ π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ πππ π·ππππππ)
e. π(π»ππππ|πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ)
= π(π»ππππ β© π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ π·πΌπππππ)
f. π(π»ππππ|πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·πΌπππππ)
= π(π»ππππ β© πππ π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ πππ π·ππππππ)
g. π(πΏππππ π|πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ)
= π(πΏππππ π β© π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ π·ππππππ)
h. π(πΏππππ π|πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·ππππππ)
= π(πΏππππ π β© πππ π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ πππ π·ππππππ)
i. π(πππ‘πππ ππππππ¦ππππ |πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ)
52
=π(πππ‘πππ ππππππ¦ππππ β© π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ π·πΌπππππ)
j. π(πππ‘πππ ππππππ¦ππππ |πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·ππππππ)
=π(πππ‘πππ ππππππ¦ππππ β© πππ π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ πππ π·πΌπππππ)
2. Langkah kedua: hitung nilai π(π|πΆ ) untuk setiap klas menggunakan
persamaan
π(π|πΆ ) = β π(π |πΆ )
Sehingga diperoleh :
a. π(π |πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ) = 0.23π₯0.05π₯0.18π₯0.50π₯0.18
b. π(π |πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·ππππππ) = 0.18π₯0.04π₯0.14π₯0.36π₯0.39
3. Langkah ketiga: Hitung nilai klas (label) dari data sampel tersebut
menggunakan persamaan
π(π|πΆ ) π₯ π(πΆ )
Sehingga diperoleh :
a. π(π|πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ) π₯ π(πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ)
b. π(π|πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·πΌπππππ) π₯ ππΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·ππππππ
Dengan demikian X memiliki klas βkeputusanβ 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
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 π(π |πΆ ) untuk
setiap klas i dengan menggunakan persamaan
π(π|π») = ( β© )
( )
81
Maka diperoleh
a. π(πππππ πΎπππππ§|πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ)
= π(πππππ πΎπππππ§ β© π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ π·πΌπππππ)=
5
22= 0.23
b. π(πππππ πΎπππππ§|πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·ππππππ)
= π(πππππ πΎπππππ§ β© πππ π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ πππ π·πΌπππππ)=
5
28= 0,18
c. π(ππ. πΌππππ π π π΄ππππ|πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ)
= π(ππ. πΌππππ π π π΄ππππ β© π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ π·ππππππ)=
1
22= 0.05
d. π(ππ. πΌππππ π π π΄ππππ|πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·πΌπππππ)
= π(ππ. πΌππππ π π π΄ππππ β© πππ π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ πππ π·ππππππ)=
1
28= 0.04
e. π(π»ππππ|πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ)
= π(π»ππππ β© π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ π·πΌπππππ)=
4
22= 0.18
f. π(π»ππππ|πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·πΌπππππ)
= π(π»ππππ β© πππ π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ πππ π·ππππππ)=
4
28= 0.14
g. π(πΏππππ π|πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ)
= π(πΏππππ π β© π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ π·ππππππ)=
11
22= 0.50
82
h. π(πΏππππ π|πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·ππππππ)
= π(πΏππππ π β© πππ π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ πππ π·ππππππ)=
10
28= 0.036
i. π(πππ‘πππ ππππππ¦ππππ |πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ)
=π(πππ‘πππ ππππππ¦ππππ β© π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ π·πΌπππππ)=
4
22= 0.18
j. π(πππ‘πππ ππππππ¦ππππ |πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·ππππππ)
=π(πππ‘πππ ππππππ¦ππππ β© πππ π·ππππππ)
π(πΎπππ’π‘π’π ππ πππ π·πΌπππππ)=
11
28= 0.39
Langkah kedua: hitung nilai π(π|πΆ ) untuk setiap klas menggunakan
persamaan
π(π|πΆ ) = β π(π |πΆ )
Sehingga diperoleh :
a. π(π |πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ) = 0.23π₯0.05π₯0.18π₯0.50π₯0.18π₯ =
0,000170753
b. π. π(π |πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·ππππππ) =
0.18π₯0.04π₯0.14π₯0.36π₯0.39 = 0.00012783
Langkah ketiga: Hitung nilai klas (label) dari data sampel tersebut
menggunakan persamaan
π(π|πΆ ) π₯ π(πΆ )
Sehingga diperoleh :
83
π. π(π|πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ) π₯ π(πΎπππ’π‘π’π ππ = π·ππππππ) =
0.44 X = 0,000075
b.π(π|πΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·πΌπππππ) π₯ ππΎπππ’π‘π’π ππ = πππ π·ππππππ =
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 NaΓ―ve Bayes, 3(1), 51β62.
Ciptohartono, C. C. (2013). BAYES UNTUK MENILAI KELAYAKAN
KREDIT, 1β6.
Khoerunnisa, A., Irawan, B., & Rumani, M. R. (2016). Analisis dan implementasi
perbandingan algoritma c.45 dengan naΓ―ve bayes untuk prediksi penawaran
produk. E-Proceeding of Engineering, 3(3), 5029β5035.
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), 1β11.
Saleh, A. (2015). Implementasi Metode Klasifikasi NaΓ―ve Bayes dalam
Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga. Citec Journal,
2(3), 207β217. 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 βSistem Pendukung Keputusan Kelayakan
Calon Tenaga Kerja Indonesia Menggunakan Metode Naive Bayes (Studi
Kasus Di P.T Karyatama Mitra Sejati Yogyakarta)β. STIMIK
AKAKOM. Yogyakarta.
88
Putra, C. Gusti Nanda, dkk. 2018. βOtomasi Kandang Dalam Rangka
Meminimalisir Heat Stress Pada Ayam Broiler Dengan Metode Naive
Bayesβ. Universitas Brawijaya. Jawa Timur.
Puspito, Maskiswo Addi, dkk. 2018. βSistem Pendukung Keputusan Diagnosa
Penyakit Tanaman Jeruk Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier β.
Universitas Brawijaya. Jawa Timur.
Patil, T. R., Sherekar, M. S. 2013. βPerformance Analysis of Naive Bayes and J48
Intelligence Systemsβ. 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. βKonsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusanβ. 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. βMembangun Sistem Penunjang
Keputusan untuk Investasi Saham dengan Metode SAWβ. Universitas Esa
Unggul. Jakarta
Classification Algorithm for Data Classificationβ. International Journal of
Computer Science and Applications.
Bustami. 2013. βPenerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data
Nasabah Asuransiβ . Universitas Malikussaleh.
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
Top Related