Implementasi Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Lokasi Usaha Metode Naïve Bayes Berbasis Web di Teluknaga

Yusniati Herni; Ria Ester

doi:10.31004/riggs.v5i2.12506

Authors

Yusniati Herni Universitas Pamulang
Ria Ester Universitas Pamulang

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v5i2.12506

Keywords:

Lokasi usaha, Sistem Pendukung Keputusan, Naive Bayes, White box

Abstract

Pemilihan lokasi usaha yang strategis merupakan salah satu faktor kunci yang sangat menentukan keberhasilan dan keberlanjutan sebuah bisnis di tengah persaingan pasar yang kompetitif. Kesalahan dalam memilih lokasi sering kali didasarkan pada keputusan subjektif yang dapat mengakibatkan penurunan target pasar hingga kerugian finansial yang signifikan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan lokasi usaha dengan menerapkan metode klasifikasi Naive Bayes. Metode ini dipilih karena kemampuannya dalam memprediksi probabilitas kelayakan suatu alternatif berdasarkan data historis secara efisien. Kriteria penilaian yang digunakan dalam menentukan kelayakan suatu lokasi meliputi tingkat aksesibilitas, intensitas kompetitor, kepadatan penduduk, serta beberapa parameter pendukung lainnya. Sistem ini dirancang secara khusus untuk mengatasi permasalahan ketidakpastian dalam proses penentuan lokasi serta meminimalkan risiko kerugian bagi pelaku usaha. Untuk memastikan keandalan sistem, tahap pengujian dilakukan secara komprehensif. Pengujian Black Box diaplikasikan untuk memastikan fungsionalitas antarmuka (dashboard) berjalan sesuai kebutuhan pengguna, sedangkan pengujian White Box digunakan untuk memvalidasi alur logika algoritma. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem mampu berfungsi secara optimal dalam memberikan rekomendasi keputusan yang akurat. Selain itu, sistem ini terbukti tangguh dan terhindar dari kendala zero probability (nilai probabilitas nol) melalui penerapan teknik probabilitas yang tepat, sehingga SPK ini sangat layak diimplementasikan sebagai alat bantu pengambilan keputusan strategis.

Downloads

Download data is not yet available.

References

1. Badan Pusat Statistik Kabupaten Tangerang. Kecamatan Teluknaga Dalam Angka 2025. Tangerang: BPS Kabupaten Tangerang.

2. D. Berrar, "Bayes’ theorem and Naive Bayes classifier," in Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology, vol. 2, no. 1, pp. 403–412, 2022.

3. R. A. Pari and D. V. S. Y. Sakti, "Decision support system to determine strategic business locations using the naive Bayes classifier method," Skanika, vol. 1, no. 3, pp. 889–896, 2021.

4. R. S. Pressman and B. R. Maxim, Software Engineering: A Practitioner's Approach, 9th ed. New York, NY, USA: McGraw-Hill Education, 2020.

5. M. E. B. A. Wibawa and R. K. Niswatin, "Sistem Pendukung Keputusan Lokasi Penjualan Burger yang Strategis Menggunakan Metode Naive Bayes," in Seminar Nasional Inovasi Teknologi UN PGRI Kediri, vol. 4, no. 2, pp. 193–199, 2021.

6. F. S. Mufidah, S. Winarno, F. A. Zami, E. D. Udayanti, and R. R. Sani, "Analisis Sentimen Masyarakat terhadap Layanan Shopeefood Melalui Media Sosial Twitter dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier," Journal of Information System, vol. 7, no. 1, pp. 14-25, Mei 2022.

7. H. Gusdevi, S. Kuswayati, M. Iqbal, M. F. A. Bakar, N. Novianti, and R. Ramadan, "Pengujian White-Box Pada Aplikasi Debt Manager Berbasis Android," Naratif: Jurnal Nasional Riset, Aplikasi dan Teknik Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 11-22, 2022.

8. K. P. Murphy, Probabilistic Machine Learning: An Introduction. Cambridge, MA, USA: MIT Press, 2022.

9. I. H. Witten, E. Frank, M. A. Hall, and C. J. Pal, Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, 4th ed. Cambridge, MA, USA: Morgan Kaufmann, 2016.

10. C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. New York, NY, USA: Springer, 2006.

11. P.-N. Tan, M. Steinbach, A. Karpatne, and V. Kumar, Introduction to Data Mining, 2nd ed. New York, NY, USA: Pearson, 2019.

12. C. D. Manning, P. Raghavan, and H. Schütze, Introduction to Information Retrieval. Cambridge, U.K.: Cambridge University Press, 2008.

13. I. Sommerville, Software Engineering, 10th ed. Boston, MA, USA: Pearson, 2016.

14. G. J. Myers, C. Sandler, and T. Badgett, The Art of Software Testing, 3rd ed. Hoboken, NJ, USA: Wiley, 2011.

15. ISO/IEC/IEEE 29119-2:2021, Software and Systems Engineering—Software Testing—Part 2: Test Processes. Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization, 2021.