Vol. 20, No. 3, May 2024, pp. 596-605 DOI: 10.20956/j.v20i3.33187

## Comparison of Naïve Bayes, CART, dan CART Adaboost Methods in Predicting Tire Product Sales
Perbandingan Metode Naive Bayes , CART, dan CART dengan Discrete Adaboost dalam Memprediksi Penjualan Produk Ban
Moch. Anjas Aprihartha 1) , Fitri Astutik 2) , Nani Sulistianingsih 3)
1) Program Studi PJJ Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Dian Nuswantoro University
2,3) Program Studi Sistem dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Mataram
Email : anjas.aprihartha@dsn.dinus.ac.id ,fitri.astutik@ummat.ac.id 2) , nani.sulistianingsih@ummat.ac.id 3)
Received: 24 February 2024 , revised: 24 March 2024 , accepted: 26 March 2024

## Abstract
Data  mining is a term to describe the process of  moving through large databases in  search of certain  previously  unknown  patterns.  In  finding  certain  patterns,  you  need  a  supporting technique, called machine learning. Machine learning involves learning hidden patterns in data and  further  using  patterns  to  classify  or  predict  an  event  related  to  a  problem.  One  of  the problems can be solved with machine learning such as predicting the sales rate of tire products. This can help companies predict tire products that are selling well in the market. In producing an accurate prediction model, it will be compared with decision tree classification methods of CART,  CART  +  Discrete  Adaboost,  and  Naive  Bayes  applied  to  tire  sales  data  by  PT. Mitra Mekar  Mandiri.  The  results  of  the  study  based  on  successive  model  performance  evaluations are  model  Naive  Bayes  <  model  CART  <  model  CART+Discrete  Adaboost.  The  Discrete Adaboost model with a data proportion of 90:10 is the best model for predicting tire sales. The accuracy, sensitivity and specificity  values for the  model  were 79.17%; 89.47%; and 68.84%. The AUC value is 0.8 which indicates the model is good.
Keywords: CART, discrete adaboost, naive bayes.

## Abstrak
Data  mining merupakan  istilah  untuk  mendeskripsikan  proses  perpindahan  melalui  database besar  untuk  mencari  pola  tertentu  yang  sebelumnya  tidak  diketahui.  Dalam  menemukan  pola tertentu maka perlu teknik yang mendukung yang disebut machine learning. Machine learning melibatkan  pembelajaran  pola  tersembunyi  dalam  data  dan  selanjutnya  menggunakan  pola untuk mengklasiﬁkasikan atau memprediksi suatu peristiwa yang terkait dengan masalah . Salah satu  masalah  yang  dapat  diselesaikan  dengan machine learning seperti  memprediksi  tingkat

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Moch. Anjas Aprihartha, Fitri Astutik, Nani Sulistianingsih
penjualan  produk  ban.  Hal  ini  dapat  membantu  perusahaan  dalam  memprediksi  produk  ban yang laris dipasaran. Dalam menghasilkan model prediksi yang akurat maka akan dibandingkan metode klasifikasi decision tree tipe CART, CART+ Discrete Adaboost , dan Naive Bayes yang diaplikasikan  pada  data  penjualan  ban  oleh  PT.  Mitra  Mekar  Mandiri.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  model Naive  Bayes <  model  CART  <  model  CART+ Discrete  Adaboost berdasarkan  hasil  evaluasi  kinerja  model.  Model  CART+ Discrete  Adaboost dengan  proporsi data  90:10  adalah  model  terbaik  dalam  memprediksi  penjualan  ban.  Nilai  akurasi,  sensitifitas dan spesifisitas untuk model tersebut masing-masing 79,17%; 89,47%; dan 69,84%. Nilai AUC diperoleh 0,8 yang mengindikasikan model yang baik Kata kunci: CART, discrete adaboost , naive bayes .

## 1. PENDAHULUAN
Data mining merupakan istilah untuk mendeskripsikan proses perpindahan melalui database besar untuk mencari pola tertentu yang sebelumnya tidak diketahui [14]. Dalam menemukan pola tersebut  maka  perlu  proses  penambangan  data  menggunakan  alat  dan  teknik  tertentu  untuk menganalisis  data  dari  sumber  data  yang  besar.  Teknik  yang  mendukung  dan  paling  banyak digunakan  dalam data  mining adalah machine  learning . Machine  learning melibatkan pembelajaran  pola  tersembunyi  dalam  data  dan  selanjutnya  menggunakan  pola  untuk mengklasiﬁkasikan atau memprediksi suatu peristiwa yang terkait dengan masalah [11].
Berbagai  metode  klasifikasi  yang  telah  banyak  digunakan  oleh  para  peneliti.  Terdapat  tiga metode klasifikasi yang cukup populer seperti CART, Adaboost , dan Naive Bayes . Classification and  Regression  Tree (CART)  merupakan  metode  klasifikasi  nonparametrik  yang  sukses mengatasi masalah klasifikasi dan regresi [7]. Sebagai metode yang bersifat nonparametrik maka tidak  bergantung  pada  distribusi  tertentu.  Sebaliknya  metode Naive  Bayes merupakan  metode parametrik  sehingga  sangat  bergantung  pada  distribusi  yang  digunakan.  Dibandingkan  dengan CART, metode Naive Bayes hanya membutuhkan data training dalam jumlah kecil pada proses pengolahannya. Adaboost kependekan  dari  " adaptive  boosting "  merupakan  metode  gabungan yang  paling  populer  dalam  meningkatkan  akurasi  model. Adaboost bekerja  dengan menggabungkan  beberapa  pengklasifikasi  "lemah"  menjadi  kesatuan  pengklafikasi  yang  lebih akurat dalam memecahkan masalah nonlinear yang sulit [11].
Penelitian  pertama  sebagai  referensi  atau  acuan  dilakukan  oleh  Wijaya  [18].  Ia  menerapkan metode Naive Bayes dalam mengklasifikasikan tingkat penjualan ban. Tujuan dari penelitiannya agar  perusahaan  dapat  menentukan  tata  letak  barang  yang  baik  pada  produk  terlaris  dipasaran sehingga  dapat  mempercepat  sirkulasi.  Peneliti  menyarankan  membandingkan  model Naive Bayes dengan  metode  klasifikasi  yang  lain  untuk  mengetahui  perbandingan  akurasi  dan  tingkat kesamaan tiap-tiap model. Selain itu, ketersediaan informasi berupa data yang diperlukan sangat membantu dalam melanjutkan penelitian ini.
Penelitian  oleh  Eliana,  dkk.  [4]  menerapkan  metode  CART  dalam  mengetahui  karakteristik tingkat penjualan laptop  di e-commerce . Hasil penelitian diketahui nilai akurasi model diperoleh sebesar 95,10% sehingga model CART layak digunakan dalam mengklasifikan tingkat penjualan laptop di di E-commerce. Penelitian lain oleh Hafiz [9] menjelaskan pemanfaatan metode CART dalam  memprediksi  omset  sepatu  pria.  Melalui  pengujian  dengan  data  dari  PT.  Matahari Department  Store  Thamrin  Plaza  Mede  diperoleh  hasil  persentase correctly  classified  instance adalah sebesar 100%.
Penelitian oleh Nurlaela [16] menerapkan metode Adaboost dalam memprediksi pendapatan penjualan  film.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi  film  yang  memiliki  tingkat kesuksesan  tinggi.  Hasil  penelitian  menunjukkan  dengan  metode Adaboost memberikan  akurasi 84,44%.  Penelitian  lain  oleh  Abdullah,  dkk.  [1]  melakukan  analisa  penjualan video  game menggunakan metode Adaboost . Penelitian ini bertujuan agar memberikan kemudahan penjualan

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Moch. Anjas Aprihartha, Fitri Astutik, Nani Sulistianingsih
sehingga  memperoleh  keuntungan  maksimal  pada  pengembang video  game .  Hasil  penelitian menunjukkan akurasi model sebesar 93,10%.
Dari ketiga metode yang telah dijelaskan, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performa klafisikasi  mana  yang  paling  baik  dengan  melihat  ukuran  akurasi,  sensitifitas,  spesifisitas,  dan Area  Under  the  ROC  Curve (AUC)  sehingga  akan  dipilih  satu  metode  yang  layak  digunakan dalam memprediksi penjualan ban oleh PT. Mitra Mekar Mandiri.

## 2.  METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Data dan Variabel Penelitian
Data  pada  penelitian  ini  diperoleh  dari  tugas  akhir  Wijaya  [18]  yang  menerapkan  metode klasifikasi Naive Bayes dalam studi kasus tersebut. Data yang dimiliki diperoleh dari data bulanan penjualan ban tahun Januari 2013 hingga Desember 2017 pada PT. Mitra Mekar Mandiri. Rata- rata penjualan produk ban tahun Januari 2013 hingga Desember 2017 sebanyak 195 unit. Hasil ini yang akan menjadi acuan dalam mengkategorikan penjualan produk ban.
Total  data  terdiri  dari  2400  data  yang  akan  dibagi  menjadi data  training dan data  testing . Variabel independen adalah tipe, pola, ukuran sedangkan variabel dependen adalah penjualan.
Tabel 2.1. Variabel Penelitian Variabel Katagori Penjualan Penjualan dibagi menjadi dua kategori yaitu: 1. Penjualan 195 unit 2. Penjualan 195 unit Tipe Tipe dibagi menjadi dua katagori yaitu: 1. Tubeless 2. Tube Type Pola Pola dibagi menjadi lima katagori yaitu: 1. Cityforce 2. Dozer 3. Flemmino 4. Raven 5. Spartax Ukuran Ukuran dibagi menjadi empat katagori yaitu: 1. 80/90-14 2. 90/90-14 3. 80/90-17 4. 90/90-17

## 2.2 Decision Tree Tipe CART
Decision  tree merupakan  metode  klasifikasi  yang  sangat  sering  digunakan  dalam  berbagai kasus.  Algoritma Classification  and  Regression  Tree (CART)  salah  satu  algoritma  dalam membangun  model decision  tree yang  secara  rekursif  mempartisi  data  berdasarkan  variabel dengan  nilai gini  index tertinggi [3]. Gini  index adalah  kriteria  berbasis  ketidakmurnian  dalam mengukur perbedaan antara distribusi probabilitas dari variabel dependen [14]. Gini index mudah diimplementasikan  pada  algoritma  CART  terutama  pada  pada  variabel  yang  berdimensi  tinggi. Selain  itu, gini  index digunakan  untuk  memilih  variabel-variabel  independen  yang  layak digunakan di masing-masing simpul internal pada model decision tree . Diberikan kumpulan data , gini index didefinisikan sebagai berikut [11].
( )       ∑ (2.1)

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Moch. Anjas Aprihartha, Fitri Astutik, Nani Sulistianingsih
dengan adalah jumlah kelas yang ditentukan, ⁄ adalah frekuensi relatif kelas dalam himpunan, adalah jumlah sampel pada kelas , dan adalah kelas untuk
.
Pemisahan ( split ) pada variabel menjadi himpunan bagian dari dihitung sebagai jumlah pembobot gini index dari himpunan bagian yang dihasilkan.
∑ ( ) ( ) (2.2)
dengan adalah jumlah sampel dalam subset setelah pemisahan, adalah jumlah total sampel dalam simpul yang diberikan.

## 2.3 Discrete Adaptive Boosting
Boosting merupakan  teknik  tambahan  yang  diterapkan  dalam  upaya  meningkatkan  model prediksi  yang  dihasilkan  dari  metode  utama  seperti  metode  CART . Teknik  ini  yang  dapat mengubah beberapa model yang ”lemah” menjadi satu model yang ”kuat” [15]. Boosting bekerja dengan  membangun  banyak  model  secara  berurutan  dalam  proses  berulang  menggunakan  hasil evaluasi dari model sebelumnya.
Discrete  adaptive  boosting atau discrete  adaboost merupakan  teknik  turunan  dari boosting . Teknik ini dapat secara efektif memprediksi kelas biner pada data yang berdimensi tinggi [5].
Discrete  adaboost pada  dasarnya  adalah buah  kombinasi  linear  yang  dinyatakan sebagai berikut [6].
( )   ∑ ( ) (2.3) dengan ( ) adalah model pohon akhir, ( )       *    + adalah model tunggal yang baru dibangun, dan adalah tingkat pembelajaran. Misalkan ( ) ⁄ ∑ ( ) dengan ⁄ merupakan konstanta. Discrete adaboost menggunakan fungsi kerugian exponensial yang didefinisikan sebagai berikut:
( ̂ ) ̂ ( ) (2.4) Oleh karena itu, total kesalahan pada sampel dinyatakan sebagai berikut: ∑ ( ) ( ) (2.5) dengan ( ) ( ) .
Persamaan  (2.5)  dibagi  menjadi  dua  bagian  yakni  data  terklasifikasi  benar  dan  data terklasifikasi salah. Kriteria data yang terklasiﬁkasi benar apabila berada pada interval 0,5 sampai 1 sedangkan data yang terklasiﬁkasi salah berada pada interval 0 sampai 0,499.
∑ ( ) ( ) ∑ ( ) ( )
(2.6) Nilai minimun dari dapat dihitung melalui turunan pertama dari terhadap (2.7) dengan tingkat  pembelajaran  ke . Karena *    + dan ( )   *    + maka didefinisikan sebagai berikut:
( ( ) )   { ( ) ( )
(2.8) Jadi
∑ ( ) ( ( ) ) ∑ ( )
(2.9) Classifier ( ) dengan pada (2.7) menjadi

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Moch. Anjas Aprihartha, Fitri Astutik, Nani Sulistianingsih
( ) ( ) ( ) ( ) ( )   ( ) ( ) (2.10)
Selanjutnya  memperbaharui  bobot  vektor
( ) .  Bobot  vektor ( ) dinyatakan  sebagai berikut:
( ) ( ) ( ( ) ( ) ( )) ( ) (   ) ( ( ) )
(2.12)

## 2.4 Naive Bayes
Naive  Bayes merupakan  metode  yang  diciptakan  oleh  Thomas  Bayes  dengan  menerapkan probabiltas bersyarat sebagai dasar pembentukan model. Model Naive Bayes bekerja dengan cara mengkalkulasi probabilitas kelas pada variabel dependen dari masing-masing variabel yang ada. Misalkan adalah  variabel  dependen  dan mewakili  variabel  independen.  Estimasi  dari ( ) dinyatakan sebagai probabilitas hasil pada kelas ke- dapat dihitung dengan aturan Bayes sebagai berikut [12].
( ) ( )   ( ) ( ) (2.13)
dengan ( ) biasa  disebut  sebagai  probabilitas  posterior  kelas, ( ) adalah probabilitas  prior outcome , ( ) adalah  probabilitas  dari  variabel  independen,  dan ( ) adalah probabilitas X dengan syarat telah terjadi, dan adalah kelas ke-
Untuk  menghitung  probabilitas  bersyarat ( ) dapat  menggunakan  fungsi probabilitas kepadatan untuk setiap anggota pada variabel independen,
( )   ∏ ( ) ( )     ( )         ( ) (2.14)

## 2.5 Evaluasi Kinerja Model
Dalam  menguji  ketepatan  model  prediksi  terdapat  beberapa  cara  yang  umum  digunakan melalui pengukuran akurasi, sensitifitas, dan spesifisitas [10].
Tabel 2.2. Pengukuran Kinerja Model
Pengukuran Formula Akurasi Sensitifitas Spesifisitas
dengan true positive (TP) adalah jumlah data positif yang diprediksi dengan benar, true negative (TN) adalah jumlah data negatif yang diprediksi dengan benar, false positive (FP) adalah jumlah data positif yang diprediksi tidak benar, dan false negative (FN) adalah jumlah data negatif yang diprediksi  secara  tidak  benar.  P  adalah  jumlah  TP  dan  FN  dan  N  adalah  jumlah  FP  dan  TN. Istilah-istilah ini dapat disusun ke dalam confusion matrix .

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Moch. Anjas Aprihartha, Fitri Astutik, Nani Sulistianingsih
Tabel 2.3 . Confusion Matrix
Kelas Prediksi: Ya Kelas Prediksi: Tidak Jumlah Kelas Observasi: Ya Kelas Observasi: Tidak
Jumlah
Selain menggunakan ketiga pengukuran diatas, terdapat ukuran yang disebut Area Under the ROC Curve (AUC). Pengukuran ini dapat dihitung sebagai kurva ROC yang dinyatakan sebagai berikut [13].
Ukuran yang menjadi dasar penilaian dari hasil klasifikasi menggunakan AUC [8].
o = Klasifikasi Baik Sekali o = Klasifikasi Baik o = Klasifikasi Cukup Baik o = Klasifikasi Kurang Baik o = Klasifikasi Gagal

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Training dan Data Testing
Data yang digunakan dalam analisis ini berjumlah 2400 data dengan tiga variabel independen yaitu  tipe,  pola,  dan  ukuran  sedangkan  variabel  dependen  adalah  penjualan.  Variabel  penjualan bersifat biner dengan dua kategori yaitu tidak laris dengan penjualan dibawah 195 unit dan laris dengan  penjualan  diatas  195  unit.  Langkah  selanjutnya  membagi data  training dan data testing dalam beberapa proporsi.
Tabel 3.1 . Pembagian Data Training No Proporsi Data Jumlah Data Training Jumlah Data Testing
1 2 3 4
Proses  pembentukan  model  klasifikasi  dengan  software R Gui  4.3.2.  Dalam  membangun model CART menggunakan fungsi rpart , model CART dengan Discrete Adaboost menggunakan fungsi ada ,  sedangkan  model Naive  Bayes menggunakan  fungsi naiveBayes. Setelah  model terbentuk  langkah  selanjutnya  melatih  model  dengan data  training .  Hasil  dari  melatih  model dapat diketahui dari evaluasi kinerja model pada data training . Model klasifikasi akan merubah kemampuan  kerja  pada  dirinya  untuk  menyesuaikan  dengan  data  yang  diberikan  saat  latihan sehingga  model  tersebut  dapat  memahami  informasi  pada data  training [4].  Hasil  pemahaman model  dalam  menggali  informasi data  training dapat  dievaluasi  dalam  kinerja  model  melalui perhitungan akurasi, sensitifitas, dan spesifisitas.

## 3.2 Perbandingan Hasil Prediksi Model Dengan Data Training
Pada  bagian  ini  disajikan  hasil  prediksi  model  CART  dalam  tabel confusion  matrix dengan proporsi data training 70% dan data testing 30%.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Moch. Anjas Aprihartha, Fitri Astutik, Nani Sulistianingsih
Tabel 3.2 . Confusion Matrix Model CART
Kelas Prediksi: 1 Kelas Prediksi: 2 Jumlah Kelas Observasi: 1 Kelas Observasi: 2
Jumlah
Berdasarkan  Tabel  dijelaskan  bahwa  kelas  1  (Penjualan 195  unit)  yang  tepat  terprediksi sebagai  kelas  1  sebanyak  726  data sedangkan  terjadi missclassified antara  kelas 2  (Penjualan 195 unit) yang terprediksi di kelas 1 sebanyak 168 data. Kelas 2  yang tepat terprediksi sebagai kelas  2  sebanyak  573  data. Missclassified terjadi  antara  kelas  1  yang  terprediksi  di  kelas  2 sebanyak  213  data.  Langkah  selanjutnya  menghitung  akurasi,  sensitifitas,  spesifisitas,  dan  AUC berdasarkan confusion matrix pada Tabel

## (        )
Hasil evaluasi kinerja setiap model pada masing-masing proporsi data yang berbeda disajikan pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3. Kinerja Model Pada Data Training
Proporsi Data Pengukuran CART Discrete Adaboost Naive bayes Akurasi Sensitifitas Spesifisitas AUC Akurasi Sensitifitas Spesifisitas AUC Akurasi Sensitifitas Spesifisitas AUC Akurasi Sensitifitas Spesifisitas AUC

## Rata-rata AUC
Berdasarkan Tabel  3.3  dapat  dijelaskan  bahwa  ketiga  model  klasifikasi  yang  dilatih  dengan data  training memiliki  AUC  pada  rentang  0,70  hingga  0,79  artinya  model  cukup  baik  dalam

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Moch. Anjas Aprihartha, Fitri Astutik, Nani Sulistianingsih
memahami  informasi  dari data  training .  Urutan  model  dalam  memahami  informasi  data  dinilai berdasarkan rata-rata AUC adalah  model Naive Bayes < model CART < model CART+ Discrete Adaboost .
Setelah  proses  training  dilakukan,  tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  evaluasi  terhadap performa  model  yang  sudah  dilatih  sebelumnya.  Dalam  prosesnya  performa  model  akan  diuji menggunakan data testing . Proses ini menunjukkan kemampuan kerja model dalam memprediksi dengan  benar  pada  data  baru  yang  belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Kemampuan  generalisasi model  klasifikasi  yang  dipelajari  pada  sampel data  training terbatas  pada  data  baru  menjadi tantangan yang signifikan [2]. Semakin tinggi generalisasi dari sebuah model maka akan semakin meningkatkan akurasi prediksi.

## 3.3 Perbandingan Hasil Prediksi Model Dengan Data Testing
Hasil evaluasi kinerja setiap model pada masing-masing proporsi data pada data testing disajikan pada Tabel 3.4.
Tabel 3.4. Kinerja Model Pada Data Testing
Proporsi Data Pengukuran CART Discrete Adaboost Naive Bayes Akurasi Sensitifitas Spesifisitas AUC Akurasi Sensitifitas Spesifisitas AUC Akurasi Sensitifitas Spesifisitas AUC Akurasi Sensitifitas Spesifisitas
AUC

## Rata-rata AUC
Penelitian  Wijaya  [18]  menggunakan  tiga  kategori  sebagai  variabel  dependen.  Selain  itu, peneliti  menggunakan  keseluruhan  data  sebagai  data training .  Pada  penelitian  ini  variabel dependen disederhanakan menjadi dua katagori yaitu penjualan unit dan unit. Hasil uji  model Naive  Bayes memperoleh  akurasi  yang  berbeda-beda  dikarenakan  perbedaan pembagian data training dan data testing . Pada Tabel 3.4, model Naive Bayes terbaik ketika rasio data 90:10 dengan akurasi model sebesar 70,82%.
Model Naive Bayes pada proporsi data 60 : 40 memiliki AUC sebesar 0,6952 sehingga model tersebut termasuk dalam katagori model kurang baik. Model CART dan model Discrete Adaboost memiliki kinerja model yang sama pada akurasi, sensitifitas, spesifisitas, dan AUC. Hasil kinerja

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Moch. Anjas Aprihartha, Fitri Astutik, Nani Sulistianingsih
model  berturut-turut  berdasarkan  rata-rata  AUC  adalah  model Naive  Bayes <  model  CART  < model CART+ Discrete Adaboost .
Hasil  yang  senada  didapatkan  pada  penelitian  Nurlalela  [16]  dimana  eksperimen  dengan model  tunggal  seperti Naive  Bayes menghasilkan  akurasi  83,22%.  Setelah  dilakukan boosting dengan  algoritma Adaboost terjadi  peningkatan  akurasi  menjadi  84,24%.  Penelitian  oleh Abdullah  [1]  dimana  perbandingan  kedua  model Adaboost dengan  regresi  linear  memiliki  hasil lebih baik dibandingkan model tunggal regresi linear.
Pada model model CART+ Discrete Adaboost, persentase spesifisitas untuk proporsi data 60 : 40  tergolong  rendah  dibandingkan  model-model  CART+ Discrete  Adaboost lainnya.  Misalkan model model CART+ Discrete Adaboost memiliki spesifisitas sebesar 67,22% yang berarti bahwa model  berhasil  mengenali 67,22%  penjualan
unit secara akurat.  Sisanya  sebesar  32,78% berarti model masih melewatkan penjualan
unit yang sebenarnya.
Selain  itu,  model  model  CART+ Discrete  Adaboost dengan  proporsi  data  90:10  paling  baik karena  memiliki  akurasi  sebesar  79,17%.  Ini  berarti  ketepatan  model  berhasil  mengenali  secara akurat penjualan unit dan unit sebesar 79,17%. Akurasi ini paling tinggi diantara model-model  klasifikasi  lainnya.  Sehingga  pada  kasus  ini  dipilih  model  model  CART+ Discrete Adaboost dengan  proporsi data  training 90:10  sebagai  model  yang  cocok  dalam  memprediksi penjualan ban oleh PT. Mitra Mekar Mandiri.

## 4.  KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dapat  disimpulkan  bahwa  pada  proses  melatih data  training ketiga model klasifikasi memiliki AUC pada rentang 0,70 hingga 0,79 artinya model cukup baik dalam  memahami  informasi  dari data  training .  Hasil  penelitian  berdasarkan  evaluasi  kinerja model pada data training maupun data testing berturut-turut adalah model Naive Bayes < model CART  <  model  CART+ Discrete  Adaboost .  Model  CART+ Discrete  Adaboost dengan  proporsi data  90:10  adalah  model  terbaik  dalam  memprediksi  penjualan  ban  oleh  PT.  Mitra  Mekar Mandiri. Nilai akurasi 79,17% yang berarti ketepatan model memprediksi secara akurat penjualan ban unit  dan  penjualan
unit  sebesar  79,17%,  nilai  sensitifitas  89,47%  berarti ketepatan  model  memprediksi  penjualan
unit  sebesar  89,47%,  dan  sensitifitas  69,84% berarti ketepatan model memprediksi penjualan
unit sebesar 69,84%. Nilai AUC diperoleh 0,8 yang mengindikasikan model yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Abdullah,  H.  A.,  Putra,  D.  R.  D.,  &  Azhar,  Y,  2022.  Analisa  Penjualan  Video  Game Menggunakan  Metode  Ensemble. Just  IT:  Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi dan Komputer , Vol. 12 , No . 3, 8-16.
[2].  Alhajeri,  M.  S.,  Alnajdi,  A.,  Abdullah,  F.,  &  Christofides,  P.  D,  2023.  On  Generalization Error  of  Neural  Network  Models  and  Its  Application  to  Predictive  Control  of  Nonlinear Processes. Chemical Engineering Research and Design , Vol. 189, 664-679.
[3].  Bouke, M. A., Abdullah, A., ALshatebi, S. H., Abdullah, M. T., & El Atigh, H, 2023.  An Intelligent  Ddos  Attack  Detection  Tree-Based  Model  Using  Gini  Index  Feature  Selection Method. Microprocessors and Microsystems , Vol. 98, 104823.
[4].  Erliani,  N.,  Suryowati,  K.,  &  Jatipaningrum,  M.  T.  2023,  Klasifikasi  Tingkat  Penjualan Laptop  Di  E-Commerce  Menggunakan  Algoritma  Classification  and  Regression  Tree (CART). Jurnal Statistika Industri dan Komputasi , Vol. 8 , No . 2, 40-47.

## JURNAL MATEMATIKA, STATISTIKA DAN KOMPUTASI Moch. Anjas Aprihartha, Fitri Astutik, Nani Sulistianingsih
[5].  Freund, Y., Schapire, R.E. 1997, A Decision Theoretic Generalization of Online Learning and an Application to Boosting. Journal of Computer and System Sciences , Vol. 55, 119 - 139.
[6].  Friedman, J., Hastie, T., & Tibshirani, R., 2000. Additive Logistic Regression a Statistical View of Boosting. Annals of Statistics , Vol. 28, No. 2, pp. 337-374.
[7].  Ghiasi,  M.  M.,  &  Mohammadi,  A.  H.,  2017.  Application  of  decision  tree  learning  in modelling  CO2  equilibrium  absorption  in  ionic  liquids. Journal  of  Molecular  Liquids , Vol. 242, pp. 594-605.
[8].  Gorunescu, F, 2011. Data Mining: Concepts, Models and Techniques . Springer Science & Business Media, Berlin.
[9].  Hafiz, M. I, 2019. Pemanfaatan Metode Cart Untuk Memprediksi Omset Sepatu Pria. Pelita Informatika: Informasi dan Informatika , Vol. 8, No . 2, 227-235.
[10].  Han,  J.,  Pei,  J.,  &  Tong,  H,  2022. Data  Mining:  Concepts  and  Techniques .  Morgan Kaufmann, United States.
[11].  Kantardzic, M., 2011. Data mining: concepts, models, methods, and algorithms . John Wiley & Sons.
[12].  Kuhn, M., & Johnson, K, 2013. Applied predictive modeling . Springer, New York.
[13].  López,  V.,  Fernández,  A.,  García,  S.,  Palade,  V.,  &  Herrera,  F,  2013.  An  Insight  into Classification with Imbalanced Data: Empirical Results and Current Trends on Using Data Intrinsic Characteristics. Information Sciences , Vol. 250, 113–141.
[14].  Maimon,  O.  Z.,  &  Rokach,  L,  2014. Data  Mining  with  Decision  Trees:  Theory  and Applications . World Scientific, Singapore.
[15].  Munshi,  T.  A.,  Jahan,  L.  N.,  Howladar,  M.  F.,  &  Hashan,  M,  2024.  Prediction  Of  Gross Calorific  Value  from  Coal  Analysis  Using  Decision  Tree-Based  Bagging  and  Boosting Techniques. Heliyon , Vol. 10, No. 1.
[16].  Nurlaela,  D.  2020.  Penerapan  Adaboost  Untuk  Meningkatkan  Akurasi  Naive  Bayes  Pada Prediksi Pendapatan Penjualan Film. Inti Nusa Mandiri , Vol. 14, No . 2, 181-188.
[17].  Saputra,  M.  J.,  &  Herdiansyah,  M.  I,  2022.  Penerapan Naive  bayes Dalam  Memprediksi Penjualan  Dan  Persediaan  Kain  Jumputan  Pada  Toko  Batiq  Colet  Tuan  Kentang Palembang. Jurnal Mantik , Vol. 6, No. 2, 2502-2507.
[18].  Wijaya,  F,  2018.  Implementasi  Algoritma Naive  Bayes dalam  Klasifikasi  Produk  Ban Terlaris  pada  PT.  Mitra  Mekar  Mandiri, Skripsi .  Fakultas  Ilmu  Komputer,  Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya, Bandar Lampung.