## KLASIFIKASI BARANG PRODUKSI PADA TNT. GUITAR WORKSHOP DENGAN METODE NAIVE BAYES MENGGUNAKAN RAPID MINER
Vera Vibrianti 1 , Edi Wahyudin 2 , Kaslani 3 , Denni Pratama 4 , Gifthera Dwilestari 5 1.2.3.4 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
5 Program Studi Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B Majasem Kec Kesambi Kota Cirebon ggdwilestari@gmail.com

## ABSTRAK
Minat  pembelian  gitar  semakin  berkembang  terutama  dikalangan  anak  muda.  Permintaan  penjualan  gitar pun semakin meningkat. Adapun dari TNT.Guitar Workshop yang saya temui di daerah perumnas kota Cirebon, disitu konsumen dapat menentukan sendiri model, jenis kayu, hardware, dan yang lainnya sesuai dengan kemauan konsumen itu sendiri. TNT.Guitar Workshop memiliki masalah dalam mengklasifikasi barang untuk mengetahui model gitar apa saja yang banyak diminati oleh konsumen. Dalam penelitian ini metode perancangan yang akan diterapkan adalah metode algoritma Naive bayes. Naive Bayes merupakan sebuah pengklasifikasian probabilistik sederhana yang menghitung sekumpulan probabilitas dengan menjumlahkan frekuensi dan kombinasi nilai dari dataset yang diberikan. Tujuan dari penelitian ini adalah membantu TNT.Guitar Workshop dalam mengklasifikasi barang untuk mengetahui model gitar apa saja yang banyak diminati oleh konsumen dan untuk melihat berapa tingkat  akurasi  hasil  klasifikasi  barang  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dengan  menggunakan  aplikasi RapidMiner.  Dengan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner  versi  9.9  menunjukan  bahwa  nilai  akurasi  sebesar 86.49%  dengan  rincian  sebagai  berikut:  prediksi  interest  dan  true  interest  memiliki  nilai  sebesar  157,  prediksi interest dan true some interest memiliki nilai 18, prediksi some interest dan true interest memiliki nilai 22, prediksi some interest dan true some interest memiliki nilai sebesar 99. Dengan kelas interest sebesar 87.71% dan kelas some interest sebesar 84.62%.
Kata Kunci : Klasifikasi barang, Data Mining, Naive Bayes, Rapid Miner.

## 1. PENDAHULUAN
Transaksi  jual  beli  gitar  pada  saat  ini  sudah populer  di  kalangan  masyarakat  umum.  [1]  Kualitas produk merupakan salah satu sarana positioning utama pasar.  TNT.  Guitar  Workshop  merupakan  tempat produksi  gitar  lokal,  yang  menyediakan  berbagai macam model dan bahan. Permasalahan yang sedang dihadapi  yaitu  produsen  kesulitan  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  tingkat  minat  konsumen  pada suatu  barang.  Salah  satu  alat  bantu  yang  dapat mendukung menyelesaikan masalah klasifikasi adalah dengan menggunakan algoritma naive bayes.
Penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh Alfan  Zainal  Macfud  pada  tahun  2023.  Membahas tentang  Analis  Algoritma  Naive  Bayes  Classifier (NBC)  Pada  Klasifikasi  Tingkat  Minat  Barang  Di Toko  Violet  Cell.  Perhitungan  probabilitas  dan statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas  Bayes,  yaitu  memperkirakan  probabilitas  di masa  depan  berdasarkan  pengalam  di masa sebelumnya. Metode yang digunakan adalah klasifikasi  Naive  Bayes  dengan  data  yang  digunakan adalah    data  sekunder  berupa  data  penjualan  dalam kurun  waktu  2  bulan.  Hasil  klasifikasi  tingkat  minat barang menggunakan algoritma naive bayes classifier adalah 23 barang memiliki kategori “Minat Rendah”, 5 barang dikategorikan “Minat Sedang”, dan 1 barang memiliki  kategori  “Minat  Tinggi”.  Berdasarkan perhitungan Confusion Matrix,
Hasil  klasifikasi  yang  memakai  algoritma  naive bayes  classifier  memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar 82,76% [2]
Data yang digunakan untuk penelitian merupakan  data  stok  barang  penjualan  tahun  2022 pada  TNT.Guitar  Workshop.  Yang  nanti  nya  akan dilakukan  penelitian  menggunakan  metode  Naive Bayes untuk melihat model mana saja yang memiliki banyak  peminat  dalam  periode  satu  tahun.  Data tersebut dikelompokan menjadi 8 atribut yaitu model, kode,  bulan  penjualan,  harga,  type  bahan,  stok  awal, stok akhir, dan kelas (diminati/kurang diminati)
Minat  pembelian  gitar  semakin  berkembang terutama  di  kalangan  anak  muda.  TNT.  Guitar Workshop  adalah  tempat  produksi  gitar  lokal  yang memiliki  banyak  konsumen.  Guitar  Workshop  masih menggunakan  sistem  pencatatan  manual,  sehingga produsen  kesulitan  untuk  melakukan  klasifikasi terhadap  tingkat  minat  konsumen  pada  suatu  barang. Dalam  menghadapi  dunia  persaingan  bisnis  yang semakin kuat para pengusaha dituntut untuk bisa lebih siap dalam menciptakan produk yang baik dan selalu berinovasi  dan  kreatif  agar  tetap  bisa  bersaing  denga para pengusaha lainnya.[3]
Tujuan  dari penelitian ini  adalah  membantu TNT.Guitar Workshop dalam mengklasifikasi barang untuk  mengetahui  model  gitar  apa  saja  yang  banyak diminati  oleh  konsumen  di  TNT.Guitar  workshop, agar  nantinya  barang  yang  lebih  diminati  bisa  lebih unggul  persediaannya  dari  barang  yang  kurang
diminati.  Selain  itu  untuk  melihat  berapa  tingkat akurasi  hasil  klasifikasi  barang  di  TNT.Guitar Workshop  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes denga menggunakan aplikasi RapidMiner.
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan maka diusulkan penelitian dengan judul “KLASIFIKASI BARANG PRODUKSI PADA TNT.
GUITAR WORKSHOP
DENGAN MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE  BAYES” Adapun yang menjadi alasan dilakukannya penelitian ini  dengan  judul  tersebut  adalah  untuk  membantu menangani  permasalahan  TNT.Guitar  Workshop dalam mengklasifikasikan barang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1.   Data Mining
Data  mining  adalah  serangkaian  proses  untuk menggali nilai tambah berupa informasi yang selama ini  tidak  diketahui  secara  manual  oleh  basis  data. Informasi  yang  dihasilkan  diperoleh  dengan  cara mengekstraksi  dan  menggali  pola  yang  penting  atau mencari data yang terdapat pada basis data.[4]
Ada  berbagai  metode  data  mining  yang  dapat digunakan,  tergantung  pada  jenis  data  dan  tujuan analisis.  Beberapa  tujuan  umum  dari  data  mining diantaranya :
a. Analisis asosiasi Analisis  asosiasi  digunankan  untuk  menemukan hubungan  antara  dua  atau  lebih  variable. Misalnya,  analisis  asosiasi  giguanakan  untuk menemukan produk-produk yang sering dibeli.
b. Analisis klasifikasi Analisis  klasifikasi  biasanya  digunakan  untuk memprediksi kelas atau kategori dari suatu objek. Misalnya,  analisis  klasifikasi  dapat  digunakan untuk  memprediksi  apakah  konsumen  memiliki minat membeli sesuatu produk atau tidak
c. Analisis regresi
Analisis  regresi  digunakan  untuk  memprediksi nilai dari suatu variable berdasarkan nilai variable lain.  Misalnya,  analisis  regresi  dapat  digunakan untuk  memprediksi  berapa  banyak  produk  yang akan terjual di masa depan.
Data  mining  adalah  penemuan  informasi  baru dengan mencari pola atau aturan tertentu terhadap sejumlah  data  yang  sangat  besar.  Data  mining juga  dikenal  sebagai  rangkaian  proses  untuk menemukan  nilai  tambah  berupa  pengetahuan yang  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu kumpulan data. [5]

## 2.2.   Klasifikasi
Klasifikasi  adalah  proses  pengelompokan  objek yang  memiliki  karakteristik  atau  ciri  yang  sama  ke dalam  beberapa  kelas.  Pada  umumnya  klasifikasi dokumen dilakukan dengan menentukan ciri atau fitur fitur yang di wakili oleh kalimat kalimat penting dalam dokumen  yang  berukuran  besar.  Klasifikasi  akan menjadi tantangan sistem. [6]
Klasifikasi pertama  kali diterapkan pada bidang tanaman  yang  mengklasifikasi  suatu  spesies  tertentu, seperti  yang  dilakukan  oleh  Carolus  von  Linne  (atau dikenal  dengan  nama  Carolus  Linnaeus)  yang pertamakali  mengklasifikasi  spesies  berdasarkan karakteristik  fisik.  Selanjutnya  dia  dikenal  sebagai bapak klasifikasi. [7]
Klasifikasi  memiliki  dua  jenis,  yaitu  klasifikasi supervisi  dan  klasifikasi  unsupervisi.  Klasifikasi superfisi  adalah  klasifikasi  yang  menggunakan  data latih  yang  telah  diberi  label.  Data  latih  tersebut digunakan  untuk  melatih  model  klasifikasi.  Model klasifikasi kemudian dapat digunakan untuk mengklasifikasikan  data  baru.  Sedangkan  klasifikasi unsupervisi adalah klasifikasi yang tidak menggunakan data latih yang telah diberi label. Model klasifikasi harus mencari sendiri untuk mengklasifikasikan data baru.[8]

## 2.3. Algoritma Naive Bayes
Naive Bayes merupakan 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  kelas variable. [9]
Dalam  konteks  klasifikais,  Teorema  Bayes digunakan untuk menghitung probabilitas bahwa suatu instance  data  tertentu  termasuk  dalam  suatu  kelas berdasarkan  nilai  fitur-fiturnya.  Secara  metematis, persamaan  Teorema  Bayes  dapat  dituliskan  sebagai berikut :
𝑃 (𝑋) = 𝑃(𝐶). 𝑃(𝐶)
𝑃(𝑋)
Equation 1. Naïve Bayes
● P  (C|X)  adalah  probabilitas  bahwa  instance  data termasuk dalam kelas C mengingat nilai fitur X.
● P  (X|C)  adalah  probabilitas  bahwa  instance  data dengan nilai fitur X berasal dari kelas C.
● P  (C)  adalah  probabilitas  prior  bahwa  suatu instance  data  berasal  dari  kelas  C  tanpa mempertimbangkan nilai fitur.
● P (X) adalah probabilitas prior dari nilai fitur X.
Naive  bayes  adalah  salah  satu  algoritma  dalam teknik klasifikasi yang mudah di implementasikan dan cepat prosesnya. Pada metode ini, semua atribut akan memberikan kontribusinya dalam pengambilan keputusan,  dengan  bobot  atribut  yang  sama  penting dan setiap atribut saling bebas satu sama lain. [10]

## 2.4.  RapidMiner
RapidMiner  adalah  platfrom  perangkat  lunak data  ilmu  pengetahuan  yang  dikembangkan  oleh perusahaan dengan nama yang sama, yang menyediakan lingkungan terpadu untuk pembelajaran mesin  (machine  learning),  pembelajaran  mendalam
(deep learning), penambangan teks (text mining), dan analisis prediktif (predictive analytics). [11]
RapidMiner  digunakan  dalam  berbagai  industri untuk tugas-tugas seperti pemodelan prediktif, analisis sentimen,  analisis  risiko,  dan  lain-lain.  platfrom  ini sering  digunakan  untuk  mendukung  keputusan berbasis data dalam organisasi mereka.
RapidMiner adalah sebuah solusi untuk melakukan analisis terhadap data mining, text mining, dana  anlisis  prediksi.  RapidMiner  menggunakan berbagai  teknik  deskriptif  dan  prediksi  dalam memberikan  wawasan  kepada  pengguna  sehingga dapat  membuat  keputusan  yang  paling  baik. RapidMiner memiliki kurang lebih 500 operator   data mining,  termasuk  operator  untuk  input,outpt,  data preprocessing, dan visualisasi.

## 3. METODE PENELITIAN
Sumber Data dalam penelitian ini diperoleh dari produsen  atau  pemilik  langsung  dari  TNT.Guitar Workshop yaitu bapak Tanto Mulyanto,  yang tempat produksinya  berlokasi  di  Jalan  Gn.  Pangrango Perumnas  Kota  Cirebon.  Proses  pengambilan  data menghabiskan waktu kurang lebih selama 2 minggu.
Pada penelitian ini data yang digunakan termasuk data  primer,  karena    peneliti  melakukan  observasi lapangan  langsung  dilokasi  produksi  terkait,  dan  dan mengumpulkan  data  perjualan  pada  TNT.Guitar Workshop  tahun  2022  yang  dibuat  secara  manual. Menurut  [12]  data  primer  yaitu  data  yang  diperoleh secara langsung dari responden yang menjadi sasaran penelitian.
a. Observasi Lapangan Melakukan observasi langsung dilokasi produksi terkait.  Dengan  melihat  langsung  pembuatan barang  produksi,  dapat  memberikan  pemaham sekaligus pengalaman tentang karakteristik  fisik, dan proses produksi.
b. Studi Kasus Melakukan  studi  kasus  pada  produsen  atau distributor  barang  produksi  tertentu,  untuk mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  mendalam tentang karakteristik produk dan proses produksi
c. Penggunaan Database
Mengakses  database  pada  industri  produk  atau sumber  data  terkait  untuk  mengumpulkan informasi yang diperlukan. Dalam hal ini database yang  dimaksud  mencakup  data  penjualan  gitar pada TNT.Guitar Workshop tahun 2022.
Metode  pengembangan  data  mining  yang digunakan  untuk  menganalisis  data  dalam  penelitian ini  menggunakan  tahapan  Knowledge  Discovery  in Database  (KDD).  Data  mining  dan  knowledge discoveryin  database  (KDD)  sering  kali  digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian  informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis data  yang  besar.  Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut memiliki  konsep  yang  berbeda,  tetapi  berkaitan  satu sama  lain.  [13].  Knowledge  Discovery  in  Database
merupakan  suatu  pendekatan  atau  metode  untuk menggali  informasi  yang  tersembunyi  dalam  data dengan  menggunakan  teknik  analisis  data  dan kecerdasan  buatan.  Berikut  merupakan  beberapa tahapan  perancangan  dari  tahapan  awal,  hingga menemukan hasil pengembangan data :
Gambar 1. Proses KDD
a. Data Data  pada  Knowledge  Discovery  in  Database merupakan bahan baku utama dalam proses KDD. Data  tersebut  akan  diolah  dan  dianalisis  untuk menemukan  pola,  tren,  atau  hubungan  yang bermanfaat.
b. Data selection Data selection adalah tahapan dalam proses KDD yang bertujuan untuk memilih data yang relevan. Data  selection  merupakan  tahap  yang  penting dalam  proses  KDD  karena  dapat  mempengaruhi hasil analisis data.
c. Processing Sebelum peoses pengembangan data dimulai, kita perlu melakukan proses cleaning bertujuan utnuk membuang  duplikasi  data  atau  memperbaiki kesalahan pada data.
d. Transformation Proses transformasi coding pada data yang sudah diperbaiki.  Proses  transformasi  pada  KDD merupakan proses yang menarik karena bergantung  pada  jenis  atau  pola  informasi  yang akan dicari dalam database.
e. Data mining Proses mencari pola atau informasi menarik dalam data terpilih dengan metode atau algoritma tertentu. Jika dalam penelitia ini, kita akan menggunakan metode algoritma naive bayes.
Proses  penerapan  algoritma  Naive  bayes memiliki  flowchart  yang  mewakili  beberapa  proses dari  algoritma  Naive  bayes,  yaitu  sebagai  berikut  : Proses  pertama  yaitu  menginput  data  perjualan  pada TNT.Guitar Workshop tahun 2022, lalu mengklasifikasikan data menjadi data training dan data testing,  kemudian  setelah  data  diproses  selanjutnya akan  dilakukan  pemanggilan  algoritma  Naive  bayes dengan  tujuan  untuk  menghasilkan  data  barang  yang diminati oleh konsumen.

## Gambar 2. Flowchart
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.   Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  primer  yaitu data  yang  diambil  dari  observasi  lapangan  langsung dilokasi produksi terkait, dengan mengumpulkan data perjualan  pada  TNT.Guitar  Workshop  tahun  2022. Jumlah data yang digunakan sebanyak 297 data.

## Tabel 1. Data penjualan TNT
Guitar Workshop tahun 2022 Name Item Price Beginning Stock Ending Stock Class Electric Guitar Rp 4,500,000 5 2 Interest Electric Guitar Rp 5,000,000 7 3 Some Interest Electric Guitar Rp 4,000,000 4 1 Interest Electric Guitar Rp 3,500,000 3 0 Interest Electric Guitar Rp 3,000,000 5 4 Some Interest ... ... ... ... ...

## 4.2.   Data selection
Data  dari  sekumpulan  data  operasional  perlu dilakukan sebelum tahap penggalian informasi dalam KDD dimulai. Data hasil seleksi yang akan digunakan untuk proses data mining, disimpan dalam saru berkas, dan terpisah dari basis data operasional. [14]
Tahapan seleksi data ini bertujuan untuk memilih data  yang  akan  diproses  melalui  tools  RapidMiner. Tahapan  ini  menggunakan  2  operator  untuk melakukan  data  selection,  operator  yang  digunakan adalah operator read exel dan operator select attribute.
Gambar 3. Read excel dan select attribute
Berikut adalah tampilan dari hasil operator read excel dan select attribute.
Gambar 4. Hasil dari dua operator

## 4.3.   Preprocessing
Preprocessing  dilakukan  untuk  menghilangkan atau mengatasi data yang bermasalah seperti, missing value, data eror, data yang tidak valid, dan data yang tidak  konsisten.  Untuk  mengatasi  data  yang bermasalah dapat dengan mengganti nilai dengan rata- rata pada kelas yang sama (replace missing value) atau menghapus  data  yang  terdapat  missing  value  (drop missing value). [15]
Namun pada penelitian ini, data yang digunakan sudah cukup baik, dalam artian tidak ada atribute yang kosong, formatnya sudah sesuai standar, dan type data sudah  berbentuk  angka,  jadi  sudah  bisa  langsung melakukan proses pemodelan.
Gambar 5. Hasil preprocessing
Berdasarkan  gambar  diatas  maka,  data  yang digunakan  tidak  ada  missing.  Karena  bagian  kolom missing disetiap atributenya memiliki nilai 0. Arti nilai 0  pada  kolom  missing  yaitu  pada  setiap  atribute
memiliki  data  dan  data  tersebut  tidak  ada  yang  null atau kosong.

## 4.4.   Transformation
Tahapan  transformation  merupakan  perubahan pada  type  atribute  pada  data  yang  akan  digunakan. Perubahan  type  atribute  ini  dilakukan  pada  atribute class  yang  berawal  dari  type  nominal  menjadi  type binominal,  agar  dapat  disesuaikan  dengan  proses klasifikasi  algoritma  naive  bayes  menggunakan aplikasi RapidMiner.

## Gambar 6. Transformation

## 4.5.   Data mining
Model DataMining dengan algoritma naive bayes menggunakan
tools
RapidMiner
dalam mengklasifikasikan barang sebagai berikut:
a) Retrive data penjualan perusahaan Retrive adalah proses pemilihan model pembelajaran dari sekumpulan model yang sudah dilatih  sebelumnya,  berdasarkan  sekumpulan kriteria.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  memilih model  dapat  bergantung  pada  berbagai  faktor, seperti  jenis  masalah  yang  di  selesaikan,  ukuran dan  kualitas  data,  sumber  daya  komputasi  yang tersedia, dan akurasi prediksi yang diinginkan.
b) Cross Validation Cross  Validation  adalah  proses  melakukan validasi  berulang  dimana  dataset  dibagi  menjadi lebih  banyak  subset  (himpunan)  data  latih  dan validasi. Setiap iterasi memvalidasi (menguji) satu subset  data  dengan  subset  yang  tersisa  sebagai data latih.
Gambar 7. Model retrive dan cross validation
c) Naive bayes
Naive bayes adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang memanfaatkan perhitungan  probabilitas  dan  stastistik  yang dikemukakan  oleh  ilmuwan  inggris  Thomas Bayes, yaitu memprediksi probabilitas pada masa depan  berdasarkan  pengalaman  pada  masa sebelumnya.
d) Apply model
Apply model adalah sebuah operator dalam ilmu pembelajaran  mesin  yang  digunakan  untuk menerapkan  model  yang  telah  dilatih  pada  data baru. Model yang diterapkan dapat berupa model klasifikasi, regresi, atau klasifikasi.
e) Performance Performance  adalah  operator  khusus  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  model prediksi  yang  telah  dilatih,  seperti  model klasifikasi, regresi, atau clustering. Pada penelitian  ini  peneliti  menggunakan  model klasifikasi  yang  berfokus  untuk  mengevaluasi atau  menghitung  metrik  seperti  akurasi,  presisi, dan recall.
Gambar 8. Naive bayes, apply model, dan performance
4.6.  Interpretation
Gambar 9. Diagram name item
Gambar  diatas  menunjukan  diagram  hasil klasifikasi  data  penjualan  gitar  di  TNT.Guitar Workshop  tahun  2022  menggunakan  aplikasi RapidMiner  berdasarkan  atribute  name  item.  Berikut adalah  rincian  nya:  acoustic  guitar  memiliki  0.250% interest  dan  0.276%  some  interest  ,bass  acoustic memiliki  0.226%  interest  dan  0.227%  some  interest, bass guitar memiliki 0.226% interest dan 0.224% some interest,  dan  yang  terakhir  electric  guitar  memiliki 0.276% interest dan 0.251% some interest.
Untuk mengetahui tingkat akurasi hasil klasifikasi barang di TNT.Guitar Workshop menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  dengan menggunakan  aplikasi  RapidMiner  berikut  adalah proses  klasifikasi  RapidMiner  dengan  metode  Naive Bayes menggunakan tools RapidMiner yang menghasilkan Accuracy, Precision, dan Recall
a) Accurary
didefinisikan  sebagai  tingkat  kedekatan  antara nilai prediksi, dengan jumlah data yang ada. Dapat diketahui  nilai  Accuracy  hasil  prediksi  yaitu 86.49%
𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% = 𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 157 + 99 157 + 18 + 22 + 99 𝑥 100%
𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 86.49%
Equation 1. Persamaan Akurasi
Gambar 10. Accuracy
b) Precission Precission  adalah  jumlah  data  yang  true  interest dibagi dengan jumlah data yang dikenali sebagai interest,  sedangkan  jumlah  data  yang  true  some interest dibagi dengan jumlah data yang dikenali sebagai some interest. Maka hasil dari pengujian nilai precission 82.55%
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 𝑥 100% =
𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 157
157 + 18 𝑥 100% = 𝑝𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑠𝑖𝑜𝑛 = 82.55% Equation 2. Persamaan Presisi

## Gambar 11. Precission
c) Recall Recall adalah jumlah data yang true interest dibagi dengan  jumlah  data  yang  sebenarnya  interest, sedangkan  true  some  interest  dibagi  dengan jumlah data yang sebenarnya some interest. Untuk nilai recall yaitu 84.76%
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% =
𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 157
157 + 22 𝑥 100% = 𝑟𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 84.76% Equation 3. Persamaan recall
Gambar 12. Recall
Berdasarkan  gambar  diatas  menjelaskan  bahwa nilai  akurasi  sebesar  86.49%  diperoleh  dari jumlah hasil prediksi interest dibagi total data
𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝐹𝑁 𝑥 100% = 𝑎𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 157 + 99
157 + 18 + 22 + 99 𝑥 100% 𝑎𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 86.49%
dengan  rincian  sebagai  berikut:  prediksi  interest dan  true  interest  memiliki  nilai  sebesar  157, prediksi interest dan true some interest memiliki nilai  18,  prediksi  some  interest  dan  true  interest memiliki nilai 22, prediksi some interest dan true some interest  memiliki  nilai sebesar 99. Dengan kelas  recall  interest  sebesar  87.71%  dan  kelas recall some interest sebesar 84.62%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  penulis menyimpulkan  sebagai  berikut  :  hasil  dari  prediksi interest dan  True interest  memiliki  nilai sebesar 157, prediksi some interest dan true interest memiliki nilai 22,  prediksi  some  interest  dan  true  some  interest memiliki  nilai  sebesar  99.  Nilai  akurasi  yang didapatkan  sebesar  86.49%,  nilai  presisi  sebesar 82.55%,  dengan  kelas  nilai  recall  interest  sebesar 87.71% dan kelas recall some interest sebesar 84.62%. Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  terdapat  saran yang  perlu  disampaikan  pada  penelitian  ini  untuk referensi  penelitian  yang  akan  datang  yaitu, menambahkan atribute yang lebih berpengaruh untuk klasifikasi barang agar akurasi algoritma naive bayes semakin meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  J.  Jtik,  J.  Teknologi,  P.  U.  Albab,  and  U. Darussalam,  “Sistem  Informasi  Penjualan  Gitar Online,” vol. 5, no. 1, pp. 4–8, 2021.
[2]  A. Z. M. Sigid Widodo, A. Pandu Kusuma, and W. Dwi Puspitasari,  “Analisis Algoritma  Naive Bayes Classifier (Nbc) Pada Klasifikasi Tingkat Minat Barang Di Toko Violet Cell,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 87–94, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i1.5692.
[3]  J. Manajemen and U. P. Ganesha, “PENGARUH KUALITAS  PRODUK  ,  DESAIN  PRODUK  , DAN CITRA MEREK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN GITAR MEREK,” vol. 8, no. 3, pp. 679–688, 2022.
[4]  H.  F.  Putro,  R.  T.  Vulandari,  and  W.  L.  Y. Saptomo,  “Penerapan  Metode  Naive  Bayes Untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun. ,  vol.  8,  no.  2,  Oct.  2020,  doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[5]  Ericha  Apriliyani  and  Y.  Salim,  “Analisis performa  metode  klasifikasi  Naïve  Bayes Classifier pada Unbalanced Dataset,” Indones. J. Data  Sci. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  47–54,  2022,  doi: 10.56705/ijodas.v3i2.45.
[6]  N.  I.  Widiastuti,  E.  Rainarli,  and  K.  E.  Dewi, “Peringkasan dan Support Vector Machine pada Klasifikasi Dokumen,” J. Infotel , vol. 9, no. 4, p.
416, 2017, doi: 10.20895/infotel.v9i4.312.
[7]  Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan  Algoritma  C4.5,” Edik  Inform. , vol.  2,  no.  2,  pp.  213–219,  2017,  doi: 10.22202/ei.2016.v2i2.1465.
[8]  A.  Rohman  and  M.  Rochcham,  “Komparasi Metode Klasifikasi Data Mining Untuk Prediksi Kelulusan Mahasiswa,” Neo  Tek. ,  vol.  5,  no.  1, pp.
23–29, 2019, doi:
10.37760/neoteknika.v5i1.1379.
[9]  E.  Manalu,  F.  A.  Sianturi,  and  M.  R.  Manalu, “Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan  Data  Persediaan  Dan  Jumlah Pemesanan Pada Cv. Papadan Mama Pastries,” J.
Mantik Penusa , vol. 1, no. 2, pp. 16–21, 2017.
[10]  N. Qorimah, “Implementasi Metode Naïve Bayes Untuk  Menentukan  Minat  Tabungan  Pada Perumda  BPR  Bank  Cirebon,” J.  Data  Sci. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 15–20, 2022.
[11]  R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “Analisis  Data  Hasil Keuntungan Menggunakan Software Rapidminer,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 2, pp. 199–204, 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.365.
[12]  D.  Ernanda,  “Pengaruh  Store  Atmosphere, Hedonic  Motive  Dan  Service  Quality  Terhadap Keputusan Pembelian,” J. Ilmu dan Ris. Manaj. , vol. Volume 6, pp. 2–16, 2017.
[13]  Yuda  Irawan,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk Evaluasi  Data  Penjualan  Menggunakan  Metode Clustering  Dan  Algoritma  Hirarki  Divisive  Di Perusahaan Media World Pekanbaru,” J. Teknol. Inf. Univ. Lambung Mangkurat , vol. 4, no. 1, pp. 13–20, 2019, doi: 10.20527/jtiulm.v4i1.34.
[14]  N.  Pramesti,  “Klasifikasi  Persediaan  Barang Menggunakan  Naïve  Bayes,” J.  Data  Sci. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 53–57, 2021.
[15]  T.  Fatiah  Rahmadanti,  M.  Jajuli,  and  I. Purnamasari,  “Klasifikasi  Pengguna  Shopee Berdasarkan  Promosi  Menggunakan  Naïve Bayes,” Gener. J. , vol. 5, no. 2, pp. 81–90, 2021, doi: 10.29407/gj.v5i2.15998.