Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pembelian Handphone Dengan Menggunakan Naïve Bayes Classifier

Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pembelian Handphone

Dengan Menggunakan Naïve Bayes Classifier

Taufik Ismail A. (0807643)

Program Studi Ilmu Komputer,

Fakultas Pendidikan Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam,

Universitas Pendidikan Indonesia

ti.abdilah@gmail.com

Abstrak

Handphone merupakan media telekomunikasi yang sangat penting sekarang ini. Karena kegunaanya setiap vendor berlomba-lomba untuk menghasilkan produk-produk mereka yang paling baru dan paling canggih. Sebagai konsumen kita akan membeli handphone yang kita butuhkan, namun sering kali kita bingung menentukan tipe dan merek apa yang akan kita beli. Maka dari itu dibutuhkan suatu pendukung keputusan untuk memberikan alternatif pilihan bagi kita untuk membeli handphone apa yang kita butuhkan.

Dari berbagai macam merek dan tipe handphone ini akan dikelompokan menjadi beberapa kelompok saja. Kelompok-kelompok handphone ini akan menjadi alternatif pilihan bagi kita. Setelah terbentuk kelompok atau kelas-kelas handphonenya maka dimulailah proses training untuk mendapatkan model yang akan digunakan untuk mengelompokan orang sesuai kelompok handphonenya. Maka untuk mengelompokan orang dengan handphonenya ini digunakan metode Naïve Bayes Classifier (NBC) yang berbasis pada probabilitas.

Kata Kunci: Handphone, Naïve Bayes, NBC, Probabilitas, Sistem Pendukung Keputusan.

Pendahuluan

Telepon genggam (telgam) atau telepon selular (ponsel) atau handphone (HP) atau disebut pula adalah perangkat telekomunikasi elektronik yang mempunyai kemampuan dasar yang sama dengan telepon konvensional saluran tetap, namun dapat dibawa ke mana-mana (portabel, mobile) dan tidak perlu disambungkan dengan jaringan telepon menggunakan kabel (nirkabel; wireless) [1]. HP sangat kita butuhkan sekarang ini karena dengan hp kita dapat dimudahkan untuk bertelekomunikasi dengan orang lain yang jaraknya berjauhan. Tiap tahun bahkan tiap bulan selalu ada tipe hp baru yang di pasarkan oleh beberapa vendor hp. HP ini bisa digolongkan atau dikelompokan menjadi beberapa kelompok yang memiliki kesamaan fisik.

Metode yang digunakan untuk klasifikasi orang dengan hp yang cocoknya ini adalah Naïve Bayes Classifier (NBC). NBC bekerja berdasarkan prinsip probabilitas. Tingkat akurasi pengklasifikasian yang dihasilkan dengan menggunakan NBC pada beberapa penelitian sangat tinggi. Pada salah satu penelitian yang dilakukan oleh Bapak Yudi Wibisono, M.T, akurasi yang dihasilkan untuk klasifikasi sebuah berita menggunakan Naive Bayes Classifier dengan 524 berita (90%) sebagai data pelatihan dan 58 berita (10%) sebagai data pengujian ini mencapai angka akurasi: 89,74% dan angka akurasi ini dirasa cukup tinggi untuk level pengklasifikasian dokumen text [3].

NBC menggunakan beberapa atribut untuk proses pengklasifikasian atau testing model. Atribut yang dipakai dalam klasifikasi ini kita, yaitu : pekerjaan, umur, dan tentu saja budget yang dimiliki sehingga bisa diklasifikasikan menjadi kelas atau kelompok hp yang sudah dibuat tadi.....

dokumen lengkap bisa dilihat disini

North West Corner Method

Ada banyak metode yang dapat dipakai dalam media pemecahan masalah transportasi ini diantaranya least cost, vogel dan salah satunya NorthWest Corner ini.
Metode NorthWest Corner (NWC) adalah salah satu metode transportasi yang paling mudah dilakukan, tetapi hasilnya belum tentu optimal. Dalam NWC diasumsikan tiap lokasi sumber dan lokasi tujuan diurutkan dari sisi kiri ke kanan dan dari atas ke bawah dalam peta data matriks. Cara penghitungan biaya transportasi dengan menggunakan metode NWC sesuai dengan namanya dimulai dari sisi kiri atas, kemudian bergerak ke kanan atau ke bawah sesuai dengan kapasitas produksi sumber (supply) dan atau permintaan tujuan (demand).
Aturan yang berlaku pada metode NWC ini ialah sebagai berikut :

1. Menghabiskan persediaan di tiap baris sebelum bergerak menuju ke baris selanjutnya yang berada di bagian bawahnya.
2. Memenuhi syarat permintaan di tiap kolom sebelum bergerak menuju ke kolom selanjutnya yang berada di sebelah kanannya.
3. Melakukan cek agar semua persediaan dan permintaan sesuai jumlahnya.

Berikut ini merupakan potongan source code dari program NWCM yang ditulis dalam bahasa php :

for($i=0;$i<=$bar;){ for($j=0;$j<=$kol;){ $s=$O[$i][$kol]; $d=$O[$bar][$j]; if($s>$d){
$O[$i][$j]=$d;
$hsl=$s-$d;
$O[$i][$kol]=$hsl;
$O[$bar][$j]=$O[$bar][$j]-$d;
$j++;
}elseif($d>$s){
$O[$i][$j]=$s;
$hsl=$d-$s;
$O[$i][$kol]=$O[$i][$kol]-$s;
$O[$bar][$j]=$hsl;
$i++;
}elseif($s==$d){
$O[$i][$j]=$s;
$hsl=$d-$s;
$O[$i][$kol]=$O[$i][$kol]-$s;
$O[$bar][$j]=$hsl;
$i++;
$j++;
}else{
$i++;
$j++;
}

}
}

Source lengkap bisa di download disini.

Cara menggunakan program download disini.