## IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MENGETAHUI MINAT BELI KONSUMEN TERHADAP SARANG BURUNG WALET

## IMPLEMENTATION OF NAIVE BAYES ALGORITHM TO KNOW CONSUMER'S BUYING INTEREST IN SWALLOW'S NEST
Sofyan 1 , Siti Nur Asia 2 , Mardewi 3 1,3 STMIK Kreatindo Manokwari alamat Jl. Kali Bambu, Reremi Puncak Manokwari-Papua Barat, 2 STMIK Handayani Makassar Alamat Jl Adikasa Baru Makassar,
sofyanarifin018@gmail.com 1 , nurasia93@gmail.com 2 , mardewi0004@gmail.com 3

## ABSTRAK
Implementasi Algoritma Naive Bayes Untuk Mengetahui minat beli konsumen terhadap sarang burung walet.  Penelitian ini mengimplementasikan algoritms naive bayes untuk pengelolaan analisis data yang digunakan untuk mengklasifikasi data kasus baru  berdasarkan  sampel  dari  data  training  dengan  menghitung  nilai  peluang  atau  probabilitas  dari  setiap  kelas.  Jumlah sampel yang digunakan dalam analisis ini terdapat 25 record data training yang dihitung secara manual maupun menggunakan aplikasi rapidminer .  Hasil  perhitungan  dengan  menerapkan  algoritma  naïve  bayes  dengan  melakukan  perkalian  nilai probabilitas  atau  nilai  peluang  dari  kasus  yang  diambil  dari  data  training  dapat  dilihat  bahwa  P(X|Klasifikasi=”Minat”) mendapatkan  hasil  yang  lebih  besar  dari  P(X|Klasifiakasi=’Tidak”)  dengan  nilai  dari  minat  =  0.233739  dan  nilai  0.00078. Selain  itu  hasil  pengolahan  data  dengan  aplikasi rapidminer bahwa  data  kasus  baru  yang  ada  pada  data  training  termasuk dalam  kategori  klasifikasi “Minat” dengan  hasil  prediksi  minat  dengan  angka  confidentce  minat  sebesar  0.983  dengan konsumen 24 dan 0.990 untuk konsumen 25 dengan perbandingan hasil confidence tidak sebesar 0,017 dan 0.010. Sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa dua data kasus baru yang ada pada data training masuk dalam kategori klasifikasi “Minat” Hal ini menunjukkan bahwa hasil pengolahan dengan algoritma naive bayes sangat akurat.
Kata kunci: Minat, Navie Bayes, Sarang, Burung Walet.

## ABSTRACT
Implementation of the Naive Bayes Algorithm to determine consumer buying interest  in swallow nests. This study implements the Naive Bayes algorithm for managing data analysis which is used to classify new case data based on samples from training data  by calculating the probability or probability value of each class. The number of samples used in this analysis is 25 training data records that are calculated manually or using the rapidminer application. The results of the calculation by applying the nave Bayes algorithm by  multiplying  the  probability  value  or  the  probability  value  of  the  cases  taken  from  the  training  data  can  be  seen  that P(X|Classification=”Interest”) gets greater results than P(X|Classification='No” ) with a value of interest = 0.233739 and a value of 0.00078. In addition, the results of data processing with the rapidminer application show that the new case data in the training data is included in the "Interest" classification category with the prediction results of interest with an interest confidence number of 0.983 with  24  consumers  and  0.990  for  25  consumers  with  a  comparison  of  confidence  results  not  0.017  and  0.010.  So  it  can  be concluded that the two new case data in the training data are included in the "Interest" classification category. This shows  that the results
of processing with the Naive Bayes algorithm are very
accurate.
Keywords: Interest, Navie Bayes, Nest, Swallow.
Pendahuluan
Komunitas usaha  sarang burung wallet di Indonesia mulai  menyebar  di  berbagai  wilayah.  Berkembangnya sarang burung walet ini dapat dilihat dari lokasi baru yang
terus  bermunculan.  Peluang  bisnis  sarang  burung  walet yang  cenderung  meningkat  ini  merupakan  dari  jumlah ekspor  sarang  burung  walet  yang  terlihat.  Tingginya pengiriman sarang burung walet menandakan permintaan
akan  sarang  burung  walet  yang  semakin  pesat  dan berkembang.  Sarang  burung  walet  merupakan  komoditi ekspor yang bernilai tinggi.
Burung  Walet  (Collocalia  fuciphaga)  merupakan ternak unggas yang dibudidayakan dengan sarang sebagai produksi  utama.  Sarang  burung  walet  merupakan  hasil dari  air  liur  burung  walet  yang  saat  ini  memiliki  nilai ekonomis  yang  tinggi  oleh  karenanya  dibudidayakan. Produksi sarang burung walet  dipengaruhi oleh berbagai faktor, salah satunya adalah faktor kondisi lingkungannya. Lingkungan  burung  walet  terdiri  dari  habitat  mikro  dan habitat makro.
Salah satu usaha sarang walet yang cukup berkembang di papua adalah usaha sarang walet super kristal rumahan di kabupaten manokwari papua barat Usaha sarang  burung walet  ini  merupakan  usaha  yang  sangat  menjanjikan dikarenakan  harga  jual  untuk  perkilonya  yang  tinggi. Harga  sarang  walet  di  pasaran  sangat  tinggi  untuk memenuhi  permintaan  pasar  sehingga  para  pengusaha sarang burung walet mulai mengembangkan usaha rumah sarang burung walet.
Persaingan  dalam  bisnis  membuat  para pelakunya  harus  selalu  memikirkan  strategi-strategi terobosan  yang  dapat  menjamin  kelangsungan  bisnis mereka.  Pada  suatu  perusahaan  memiliki  ketersediaan data  yang  melimpah.  Ini  melahirkan  kebutuhan  akan adanya  teknologi  yang  dapat  memanfaatkannya  untuk membangkitkan  pengetahuan-pengetahuan  baru,  yang dapat  membantu  dalam  pengaturan  strategi  dalam menjalankan bisnis. Prediksi minat konsumen akan sangat penting  bagi  pengusaha  dalam  bisnisnya,  dimana  dengan adanya  prediksi  minat  konsumen  terhadap  sarang  walet dapat  mengambil  suatu  keputusan  atau  strategi  yang benar dan tepat bagi konsumennya.
Metode Klasifikasi adalah proses untuk menemukan model  atau  fungsi  yang  menjelaskan  atau  membedakan konsep  atau  kelas  data,  dengan  tujuan  untuk  dapat memperkirakan kelas dari suatu objek yang labelnya tidak diketahui.  Dalam  mencapai  tujuan  tersebut,  proses klasifikasi  membentuk  suatu  model  yang  mampu membedakan  data  kedalam  kelas-kelas  yang  berbeda berdasarkan  aturan  atau  fungsi  tertentu.  Model  itu sendiri  bisa  berupa  aturan  “jika-maka”,  berupa  pohon keputusan, atau formula matematis.
Algoritma  Naive  Bayes  merupakan  salah  satu  algoritma yang  terdapat  pada  teknik  klasifikasi.  Naive  Bayes merupakan pengklasifikasian dengan metode probabilitas dan  statistik  yang  dikemukan  oleh  ilmuwan  Inggris Thomas Bayes, yaitu memprediksi peluang di masa depan berdasarkan  pengalaman  dimasa  sebelumnya  sehingga dikenal  sebagai  Teorema  Bayes.  Teorema  tersebut
dikombinasikan  dengan  Naive  dimana  diasumsikan kondisi antar atribut saling bebas.
Metode  Naive  Bayes  dapat  digunakan  untuk membuat  aplikasi  klasifikasi  dalam  beberapa  kasus.  Oleh sebab  itu  dalam  penelitian  ini  metode  naive  bayes digunakan  untuk  memberikan  gambaran  mengenai  minat beli  pelanggan  terhadap  sarang  walet.  Penelitian  ini menggunakan sampel yang diambil berdasarkan data yang ada  yang  digunakan  sebagai  data  pelatihan  untuk menetapkan kriteria dalam menentukan minat pelanggan terhdap sarang walet.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut  maka diperlukan  sebuah  sistem  untuk  klasifikasi  untuk mengetahui minat pelanggan terhadap sarang walet Maka dari  itu,  penulis  berinisiatif  untuk  merancang  dan menerapkan  sebuah  sistem  yaitu Implementasi  Algoritma Naïve  Bayes  Untuk  Mengetahui  Minat  Beli  Konsumen Terhadap Sarang Burung Walet.

## Metode
A. Minat Beli Minat  beli  (willingness  to  buy)  merupakan  bagian dari  komponen  perilaku  dalam  sikap  mengkonsumsi. Minat  beli  konsumen  adalah  tahap  dimana  konsumen membentuk  pilihan  mereka  diantara  beberapa  merek yang  tergabung  dalam  perangkat  pilihan,  kemudian  pada akhirnya melakukan suatu pembelian pada suatu altenatif yang paling disukainya atau proses yang dilalui konsumen untuk membeli suatu barang atau jasa yang didasari oleh bermacam  pertimbangan.Minat  beli  merupakan  sesuatu yang  berhubungan  dengan  rencana  konsumen  untuk membeli  produk  tertentu  serta  berapa  banyak  unit produk  yang  dibutuhkan  pada  periode  tertentu”. Berdasarkan  uraian  di  atas  dapat  disimpulkan  minat  beli merupakan  pernyataan  mental  dari  konsumen  yang merefleksikan  rencana  pembelian  sejumlah  produk dengan merek tertentu.
B. Klasifikasi Naive Bayes Algoritma  Naïve  Bayes  Classification  merupakan algoritma yang digunakan untuk mencari nilai probabilitas tertinggi untuk mengklasifikasi data uji pada kategori yang paling  tepat  .  Proses  klasifikasi  metode  NBC  dibagi menjadi  dua  tahap,  yaitu  tahap  pelatihan  dan  tahap klasifikasi. Tahap pelatihan dilakukan proses analisis data untuk  menghitung  jumlah  kemunculan  kata  terhadap sampel data yang sudah diketahui kategorinya. Data-data ini  digunakan  untuk  bahan  pembelajaran  pada  tahap proses  klasifikasi  untuk  menentukan  data  uji  termasuk dalam  kategori  mana.  Teorema  Bayes  memiliki  bentuk umum yang ditunjukkan pada persamaan.
Pada  saat  klasifikasi  algoritma  akan  mencari probabilitas tertinggi dari semua kategori dokumen yang diujikan  (Vmap).  Dengan  menerapkan  teorema  Bayes ditunjukan pada persamaan (1) dapat ditulis :
..........................(2)
Untuk  P(x1,  x2,  x3)  nilainya  konstan  untuk  semua kategori (Vj) sehingga persamaan (2) menjadi:
Vmap = argmax 𝑉𝑗 ∈𝑉
( 𝑋 1, 𝑋 2, 𝑋 3,…
𝑋𝑛 | 𝑉𝑗 )........................ (3) Persamaan diatas dapat disederhanakan yang ditunjukkan pada persamaan (3).
Vmap = argmax 𝑉𝑗 ∈𝑉 𝑛 = 𝑖 1 ( 𝑊𝑘 | 𝑉𝑗 )( 𝑉𝑗 ).............................. (4)
Dimana Vj adalah kategori j, sedangkan P(Vj) adalah probabilitas  Vj,  dan  P(Wk|  Vj)  adalah  probabilitas  Wk dalam kategori Vj.Untuk menghitung P(Vj) dan P(Wk |Vj) dihitung  pada  saat  pelatihan  dimana  ditunjukkan  pada persamaan (5) dan (6).
......................................................(5)
Dimana |doc j | adalah jumlah dokumen dari setiap kategori,  sedangkan  |contoh  |  adalah  jumlah  dokumen dari semua kategori.
............................(6)
Dimana nk adalah jumlah frekuensi dari setiap kata Wk dalam dokumen yang berkategori Vj, sedangkan nilai n  adalah  jumlah  kata  dari  dokumen  berkategoriVj,  dan |kosakata|  adalah  jumlah  semua  kata  dari  semua kategori.(Trisetiyo and Wibowo 2019)
C. Pengenalan  Pola,  Data  Mining  dan  Machine Learning
Menurut  Santoso  Pengenalan  pola  adalah  suatu disiplin ilmu yang mempelajari cara-cara mengklasifikasikan obyek ke beberapa kelas atau kategori dan  mengenali  kecenderungan  data.  Tergantung  pada aplikasinya,  obyek-obyek  ini  bisa  berupa  pasien, mahasiswa,  pemohon  kredit, image atau signal atau pengukuran  lain  yang  perlu  diklasifikasikan  atau  dicari fungsi  regresinya  (  2007:23).Data mining, sering  juga disebut knowledge  discovery  in  database (KDD),  adalah kegiatan  yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis  untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau hubungan dalam set data berukuran besar. Keluaran dari data mining ini  bisa  dipakai  untuk  memperbaiki pengambilan  keputusan  di  masa  depan.  Sehingga  istilah pattern  recognition jarang  digunakan  karena  termasuk bagian dari data mining . Machine Learning adalah suatu area dalam artificial  intelligence atau  kecerdasan  buatan  yang berhubungan  dengan  pengembangan  teknik-teknik  yang
bisa  diprogramkan  dan  belajar  dari  data  masa  lalu. Pengenalan  pola, data mining dan machine learning sering dipakai  untuk  menyebut  sesuatu  yang  sama.  Bidang  ini bersinggungan  dengan  ilmu  probabilitas  dan  statistic kadang juga optimasi. Machine learning menjadi alat analisis dalam data mining. Bagaimna bidang-bidang ini berhubungan  bisa  dilihat  dalam  gambar  2.1  Santoso (2007:23).
Gambar  1 Hubungan  Ilmu  Data  Maning,Machine Learning   dan Pengelan Pola
D. Klasifikasi Klasifikasi  adalah  suatu fungsionalitas  data  mining yang akan menghasilkan model untuk memprediksi kelas atau  kategori  atau  kategori  dari  objek-objek  di  dalam basis data. Klasifikasi merupakan proses yang terdiri dari dua  tahap,  yaitu  tahap  pembelanjaran  dan  tahap pengklasifikasian.  Pada  tahap  pembelajaran,  sebuah algoritma  klasifikasi  akan  membangun  sebuah  model klasifikasi  dengan  cara  menganalisis  training  data.  Tahap pembelajaran  dapat  juga  dipandang  sebagai  tahap pembentukan  fungsi  atau  pemetaan Y=F(X) dimana Y adalah  kelas  hasil  prediksi  dan X adalah tuple yang  ingin diprediksi kelasnya. Selanjutnya pada tahap pengklasifikasian,  model  yang  telah  dihasilkan  akan digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi.  Tahapan  dari klasifikasi dalam data mining terdiri dari:
pembangunan model, dalam tahapan ini dibuat sebuah model  untuk  menyelesaikan  masalah  klasifikasi  class atau attribut dalam data,.
Penerapan model, pada tahapan ini model yang sudah dibangun  sebelumnya  digunakan  untuk  menentukan attribute  atau  class  dari  sebuah  data  baru  yang attribut atau classnya belum diketahui sebelumnya Evaluasi, pada tahapan ini hasil dari penerapan model pada  tahapan  sebelumnya  dievaluasi  menggunakan parameter  terukur  untuk  menentukan  apakah  model tersebut dapat diterima.
E. Konsep Dasar Sistem Pendukung Keputusan Wikipedia.(2015).  Sistem  pendukung  keputusan adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  computer (termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan  (manajemen
pengetahuan))  yang  di  pakai  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  dalam  sebuah  organisasi  atau perusahaan.
Sistem  pendukung  keputusan  ( Decision  Support System )  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis computer,  termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan (manajemen  pengetahuan)  yang  di  pakai  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi atau perusahaan.
Dalam  proses  pengambilan  keputusan  terdapat model proses pengambilan keputusan yang terdiri dari 4 fase, yaitu
1. Inteligensi ( intelegence )
Fase  ini  merupakan  aktifitas  yang  menekankan identifikasi situasi atau peluang – peluang masalah.
2. Desain ( design )
Fase  ini  merupakan  penemuan  atau  pengembangan dan  menganalisis  tindakan  yang  mungkin  akan dilakukan.  Hal  ini  meliputi  pemahaman  terhadap masalah dan menguji solusi yang layak
3. Pilihan (choise) Fase  ini  merupakan  tindakan  pengambilan  keputusan yang kritis, dimana dibuat suatu keputusan yang nyata dan  di  ambil  suatu  komitmen  untuk  mengikuti  suatu tindakan tertentu.
4. Implementasi (implementation)
F. Komponen Sistem Pendukung
Efraim  Turban,  dkk  (2005  :  143)  menyimpulkan “sistem  pendukung  keputusan  terdiri  dari  4  komponen utama atau subsistem” yaitu :
1. Subsistem manajemen data Subsistem  mencakup  satu  basis  data  (database)  yang berisi  data  yang  relevan  dan  dikelola  oleh  perangkat lunak  yang  disebut Database  Management  System (DBMS).
2. Subsistem manajemen model Subsistem  manajemen  model  merupakan  perangkat lunak  yang  berkaitan  dengan  bidan  –bidang  seperti keuangan,  statistic,  manajemen,  atau  model-model kuantitatif  yang  memiliki  kemampuan  untuk melakukan  analisa  sistem.Perangkat  lunak  ini  dikenal dengan
Model Base Mangement System
(MBMS).Subsistem ini memiliki komponen yang dapat dikoneksikan ke penyimpanan eksternal yang ada pada model.
3. Susbsitem antarmuka pengguna Digunakan  sebagai  media  interaksi  antara  sistem dengan  pengguna.Pengguna  dapat  berkomunikasi dengan Sistem Pendukung Keputusan dan
memerintahkan Sistem Pendukung Keputusan melalui subsitem ini.
4. Subsistem manajemen berbasis pengetahuan. Subsistem  ini  dapat  mendukung  subsistem  lain  atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri dan tidak terkait dengan komponen lain.

## Hasil Dan Pembahasan
Pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma  naïve bayes  untuk  mengetahui  minat  konsumen  terhadap sarang  walet  adalah.  Tahapan  pertama  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  dengan  mengumpulkan  data penjualan  yang  telah  di  dijual  sebelumnya,  Kemudian menentukan  kriteria  yang  digunakan  untuk  parameter penentuan  penilaian.  Dengan  mengimplementasikan algoritma naïve bayes dalam penentuan minat beli sarang wallet  maka  dapat  mengatasi  permasalahan  yang  terjadi sehingga  pemilik  usaha  dapat  melakukan  strtegi pemasaran  dengan  baik.  Berdasarkan  penjelasan  yang telah  diuraikan  maka  dalam  mengatasi  permasalahan untuk  menentukan  minat  beli  sarang  walet  diperlukan suatu  analisis  bagi  pemiliki  usaha  sarang  walet  yang  di uraikan sebagai berikut:
A. Menentukan Kriteria pada tabel 1 merupakan tabel penentuan kreateria sarang  burung  walet  dimana  terdapat  kualitas,  masa penyimpanan, ketersedian dan harga.
Tabel 1 Penentian Kriteria Kualitas Masa Penyimpanan ketersediaa n Harga Sedang 7 bulan Sedikit Rendah Baik 9 bulan Banyak Sedang Sangat Baik 12 bulan Sedang Tinggi
B. Analisis Perhitungan dengan Algoritma Naive Bayes Pada  tabel  2  dibawah  ini  merupakan  tabel  data training  yang  ambil  dari  laporan  data  penjualan  sarang walet  pada  kabupaten  manokwari.  Sampel  data  yang digunakan dalam studi kasus ini merupakan sebagian data dari  data  penjulan,  jumlah  sampel  yang  digunakan sebanyak 25 sampel yang dijelaskan pada tabel berikut ini.
Tabel 2 Data Training
Konsu men Sarang Walet Kuali tas Masa penyi mpan an Keters ediaan Harg a Ko nsu me n x1 SW01 sanga t baik 12 bulan banyak  tinggi  X1 x2 SW01 sanga t baik 12 bulan banyak  tinggi  X2
x3 SW04 Seda ng 7 bulan sedikit rend ah X3
x4 SW03 Seda ng 9 bulan sedang seda ng X4 x5 SW02 Baik 12bul an sedikit  tinggi  X5 x6 SW05 Seda ng 7bula n sedann g rend ah X6 x7 SW01 sanga t baik 12 bulan banyak  tinggi  X7
x8
SW01 sang at baik 12 bulan banya k Ting gi x8 x9 SW01 sang at baik 12 bulan banya k tingg i x9 x10 SW01 sang at baik 12 bulan banya k tingg i mina t x11 SW02 Baik 12bula n sedikit tingg i mina t
x12 SW03 Seda ng 9 bulan sedang seda ng Tida k x13 SW05 Seda ng 7bulan sedan ng rend ah Tida k x14 SW05 Sang at baik 7bulan sedan ng rend ah Tida k x15 SW02 Baik 12bula n sedikit tingg i mina t x16 SW02 Baik 12bula n sedikit tingg i Tida k x17 SW04 Sang at baik 7 bulan sedikit rend ah mina t
x18 SW04 Seda ng 7 bulan sedikit rend ah mina t x19 SW05 Seda ng 7bulan sedan ng rend ah Tida k x20 SW01 sang at baik 12 bulan banya k tingg i mina t x21 SW01 sang at baik 12 bulan banya k tingg i tida k x22 SW01 sang at baik 12 bulan banya k tingg i mina t x23 SW05 Seda ng 7bulan sedan ng rend ah Tida k x24 SW0 2 Bai k 12bul an sediki t ting gi ?
x25 SW0 1 san gat baik 12 bulan banya k ting gi ?
Langkah  awal  yang  dilakukan  untuk  proses perhitungan  dengan  algoritma  naïve  bayes  adalah membuat data training dari laporan data penjualan sarang walet.  Untuk  Variable  penentu  yang  digunakan  dalam
mengklasifikasikan    minat  konsumen  terhadap    sarang walet dapat diuraikan pada tabel berikut ini:
a. Sarang Walet Sarang burung walet adalah variabel dari jenis sarang walet yang diklasifikasikan dalam beberapa kode jenis sarang burung walet
Tabel  3 Jenis Sarang Walet No Kode Keterangan 1 SW01 Sarang Walet Putih Original (mangkok) 2 SW02 Sarang Walet Merah 3 SW03 Sarang Walet Segitiga 4 SW04 Sarang Walet Patahan 5 SW05 Sarang Walet Strip
b. Masa Penyimpanan
Masa  Penyimpanan  merupakan  variable  yang digunakan  untuk  mengetahui  berapa  lama  waktu bertahan  sarang  walet  saat  dilakukan  penyimpanan, variable ini dikelompokkan menjadi tiga bagian yaitu 7 bulan, 9 bulan dan 12 bulan (1tahun).
Tabel  4 Masa Penyimpanan
Masa Penyimpanan Keterangan 7 bulan Dapat disimpan selama 7 bulan setelah pembelian 9 bulan Dapat disimpan selama 9 bulan setelah pembelian 12 bulan Dapat disimpan selama 1 tahun setelah pembelian
c.    Harga harga  adalah  salah  satu  variabel  yang  digunakan  untuk mengetahui perbedaan harga antara jenis sarang burung walet,  variabel  jenis  harga  sarang  burung  walet  ini dikelompokkan  menjadi  tiga  yaitu  rendah  sedang  dan tinggi (Harga dapat berubah setiap waktu) dapat dilihat pada tebl berikut ini
Tabel 4.4 Jenis Harga No Jenis Harga Keterangan 1 Rendah 1.000.000-5.000.000 2 Sedang 6.000.000-10.000.000 3 Tingggi 13.000.000-24.000.000
Setelah menguraikan data training tahapan selanjutnya melakukan perhitungan dengan menggunakan algoritma naive bayes. Pada data training yang telah dibuat terdapat dua kasus baru sehingga algoritma yang dibaut sebagai berikut:
Menghitung  nilai  probabilitas  kasus  baru  dari setiap hipotesis dengan kelas label yang sudah ada “P(Xn|Ci)” Menghitung nilai dari setiap kelas (label) Menentukan kelas dari kasus Berdasarkan  data  training  dilakukan  perhitungan untuk  klasifikasi  data  kualitas  sarang  wallet,  masa penyimpanan,  ketersediaan  dan  harga  dengan mengimplementasikan  algoritma  naive  bayes,  jika terdapat inputan data baru seperti yang  ada pada data  training  maka  ditentukan  melalui  langkah perhitungan berikut ini:
d. Menghitung nilai probabilitas “P(Xn|Ci)
1. Hitung Kriteria 1
P(Kualitas =”Sangat Baik” | Klasifikasi = “Minat”) P(Kualitas = 9/12 = 0,75 P(Kualitas =”Sangat Baik” | Klasifikasi = “Tidak”) P(Kualitas = 3/12 = 0,25 P(Kualitas =”Baik” | Klasifikasi = “Minat”) P(Kualitas = 4/5 = 0,8 P(Kualitas =”Sangat Baik” | Klasifikasi = “Tidak”) P(Kualitas = 1/5 = 0,2 P(Kualitas =”Sedang” | Klasifikasi = “Minat”) P(Kualitas = 2/8 = 0,25 P(Kualitas =”Sedang” | Klasifikasi = “Tidak”) P(Kualitas = 6/8 = 0,75
2. Hitung Kriteria 2 P(Masa  Penyimpanan  =”12  bulan”  |  Klasifikasi  = “Minat”) P(Kualitas = 12/15 = 0.8 P(Masa  Penyimpanan  =”12  bulan”  |  Klasifikasi  = “Tidak”) P(Kualitas = 3/15 = 0,2 P(Masa Penyimpanan =”9 bulan” | Klasifikasi = “Minat”) P(Kualitas = 1/2 = 0.5 P(Masa Penyimpanan =”9 bulan” | Klasifikasi = “Tidak”) P(Kualitas =1 /2 = 0,5 P(Masa Penyimpanan =”7 bulan” | Klasifikasi = “Minat”) P(Kualitas = 2/8 = 0.25 P(Masa Penyimpanan =”7 bulan” | Klasifikasi = “Tidak”) P(Kualitas = 6/8 = 0,75
3. Hitung Kriteria 3 P(Ketersediaan =”Banyak” | Klasifikasi = “Minat”) P(Kualitas = 8/10 = 0.8 P(Ketersediaan =”Banyak” | Klasifikasi = “Tidak”) P(Kualitas =2 / 10 = 0,2 P(Ketersediaan =”Sedang” | Klasifikasi = “Minat”) P(Kualitas = 1/ 7 = 0.14 P(Ketersediaan =”Sedang” | Klasifikasi = “Tidak”)
P(Kualitas = 6 / 7 = 0,85 P(Ketersediaan =”Sedikit” | Klasifikasi = “Minat”) P(Kualitas = 6/ 8 = 0.75 P(Ketersediaan =”Sedikit” | Klasifikasi = “Tidak”) P(Kualitas = 2/ 8 = 0,25
4. Hitung Kriteria 4 P(Harga =”Tinggi” | Klasifikasi = “Minat”) P(Kualitas = 12/ 15 = 0,8 P(Harga =”Tinggi” | Klasifikasi = “Tidak”) P(Kualitas = 3/ 15 = 0,2 P(Harga =”Sedang” | Klasifikasi = “Minat”) P(Kualitas = 1/ 2 = 0,5 P(Harga =”Sedang” | Klasifikasi = “Tidak”) P(Kualitas = / 2 = 0,5
P(Harga =”Rendah” | Klasifikasi = “Minat”) P(Kualitas = 2/ 8 = 0,25 P(Harga =”Rendah” | Klasifikasi = “Tidak”) P(Kualitas = 6/ 8 = 0,75
d. Menghitung nilai “P(Xn|Ci) untuk setiap kelas (label)
1. P(X|Klasifikasi =”Minat”) = Kriteria1*Kriteria2*Kkriteria3*Kkriteria4 = 0,75*0,8*0,8*0,8 = 0,384 2. P(X|Klasifikasi =”Tidak”) = Kriteria1*Kriteria2*Kkriteria3*Kkriteria4 = 0,25*0,2*0,2*0,2 = 0,002
e. Menghitung nilai “P(Xn|Ci) * P(Ci) 1. P(X| Klasifikasi = “Minat”) * P(Klasifikasi=”Minat”) = 0,384*14/23 = 0.233739 2. P(X| Klasifikasi = “Tidak”) * P(Klasifikasi=”Tidak”) = 0,002*9/23 = 0.00078
e . Menentukan kelas dari kasus baru Dari  hasil  pembahsan  dan  perhitungan  dengan  algoritma naive bayes dengan melakukan perkalian nilai probabilitas atau  nilai  peluang  dari  kasus  yang  diambil  dari  data training  dapat  dilihat  bahwa  P(X|Klasifikasi=”Minat”) mendapatkan hasil yang lebih besar dari P(X|Klasifiakasi=’Tidak”)  dengan  nilai  dari  minat  = 0.233739  dan  nilai  0.00078.  Sehingga  dapat  diambil kesimpulan  bahwa  dua  data  kasus  baru  yang  ada  pada data training masuk dalam kategori klasifikasi “Minat”
C. Implementasi  Algoritma  Naive  Bayes  Dengan RapidMiner
Berdasarkan  hasil  penerapan  algoritma  naive  bayes denga  aplikasi rapidminer dengan  melakukan  olah  data
training  dengan  dua  kasus  baru  dapat  dilihat  pada  hasil bahwa  data  kasus  baru  yang  ada  pada  data  training termasuk dalam kategori klasifikasi “Minat” dengan hasil prediksi  minat  dengan  angka  confidentce  minat  sebesar 0.983  dengan  konsumen  24  dan  0.990  untuk  konsumen 25  dengan  perbandingan  hasil  confidence  tidak  sebesar 0,017 dan 0.010

## gambar 2 Pemesanan Barang

## Simpulan Dan Saran
A. Kesimpulan
Dari  hasil  perancangan,  analisa  serta  implementasi yang  telah  dlakukan  pada  Implementasi  Algoritma  Naive Bayes untuk Mengetahui Minat Beli Konsumen Terhadap Sarang  burung  Walet,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa Algoritma  naive  bayes  dapat  diimplementasikan  dalam memprediksi  peluang  di  masa  mendatang  berdasarkan analisis yang telah dilakukan dengan sampel data training dan  dari  hasil  uji  coba  dengan  sampel  data  training sebanyak 25 sampel yang terdiri dari 23 sampel lama dan dua sampel data kasus baru yaitu P(X|Klasifikasi=”Minat”) mendapatkan hasil yang lebih besar dari P(X|Klasifiakasi=’Tidak”)  dengan  nilai  dari  minat  = 0.233739  dan  nilai  0.00078.  dan  berdasarkan  hasil implemntasi dengan Rapidminer termasuk dalam kategori klasifikasi “Minat” dengan  hasil  prediksi  minat  dengan angka confidentce minat sebesar 0.983 dengan konsumen 24  dan  0.990  untuk  konsumen  25  dengan  perbandingan hasil confidence tidak sebesar 0,017 dan 0.010 sehinggan dapat  disimpulkan  kualitas  sarang  burung  wallet  sangat dibutuhkan konsumen.
B. Saran
Adapun  saran  kedepannya  Untuk  pengembangan peneliti  selanjutnya  sangat  diharapkan  menambahkan kriteria  sebagai  parameter  penilian  tambahan  dan Menambah  jumlah  data  taraining  serta  dapat  menambah algoritma prediksi lainnya sebagai bahan perbandingan
Pustaka Acuan Trisetiyo,  Mohamat  Dodi,  and  Jati  Sasongko Wibowo. 2019. “Klasifikasi Surat Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Pada Sistem Informasi Manajemen Surat.” 978–79.
Trisetiyo, M. D., & Wibowo, J. S. (2019). Klasifikasi Surat Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes  Pada  Sistem Informasi  Manajemen  Surat .  978–979.  Aban,  N.,  &
Tanusi,  G.  (2020).  Faktor  –  Faktor  Yang Mempengaruhi  Minat  Berwirausaha  Mahasiswa Program  Studi  Manajemen  Fakultas  Ekonomi Universitas  Flores. Analisis , 19 (1),  76–84. https://doi.org/10.37478/analisis.v19i1.325
Alinda,  N.  (2013).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang
Mempengaruhi  Ekspor  Karet  Di  Indonesia. Jurnal Ekonomi Pembangunan , 11 (1), 93. https://doi.org/10.22219/jep.v11i1.3733
A.  P.  Wijaya.  2016.  "Klasifikasi  Dokumen  dengan  Naive Bayes  Classifier  (NBC)  untuk  Mengetahui  Konten E-  Goverment,"Journal  of  AppliedIntelligent System, Vol.1, No. 1, pp. 48-55,
Arifin,  M.  S.,  Rahayuningsih,  M.,  &  Ngabekti,  S.  (2012). Distribusi  Walet  (Collocalia  sp)  di  Kabupaten Grobogan. Shengming Kexue , 1 (1).
Ayuti,  T.,  Garnida,  D.,  Asmara,  Y.,  Fakultas,  A.,  Unpad Tahun,  P.,  Fakultas,  S.  P.,  &  Unpad,  P.  (2016). Identifikasi Habitat dan Produksi Sarang Burung Walet (Collocalia  fuciphaga)......  Turaina  Ayuti  IDENTIFIKASI HABITAT DAN PRODUKSI SARANG BURUNG WALET (Collocalia  fuciphaga)  DI  KABUPATEN  LAMPUNG TIMUR  SWIFTLET  (Collocalia  fuciphaga)  NEST PRODUCTION  AND  HABITAT  IDENTIFICATION  AT EAST LAMPUNG DISTRICT .
Basofi  et  al.  (2020). Jurnal  Environmental  Science. Jurnal Environmental Science , 1 (April), 1–7. Hermawan,  C.,  &  Seabtian,  D.  T.  (2014). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi
Pembangunan  Sarang  Walet  Menggunakan  Metode Analytic Hierarchy Process . 20 (1), 12–16. Nuroini,  F.,  &  Wijayanti,  N.  (2017).  UJI  EFEK ANTIINFLAMASI  EKSTRAK  AKUOSA  SARANG BURUNG WALET (Collocalia fuciphaga Thunberg) TERHADAP
GAMBARAN HISTOLOGIS TELAPAK  KAKI  MENCIT  (Mus  musculus Linneaus). Jurnal Labora Medika , 1 (1), 21–26. Nofriansyah, D., Erwansyah, K., & Ramadhan, M. (2016). Penerapan  Data  Mining  dengan  Algoritma  Naive Bayes  Clasifier  untuk  Mengetahui  Minat  Beli Pelanggan  terhadap  Kartu  Internet  XL  (  Studi
Kasus  di  CV.  Sumber  Utama  Telekomunikasi). Jurnal Saintikom , 15 (2), 81–92. Pramono,  R.  (2016).  Minat  Beli. Diponegoro  Business
Review , 6–19.
Putro,  H.  F.,  Vulandari,  R.  T.,  &  Saptomo,  W.  L.  Y.
(2020).  Penerapan  Metode  Naive  Bayes  Untuk Klasifikasi  Pelanggan. Jurnal  Teknologi Informasi Dan Komunikasi (TIKomSiN) , 8 (2).
https://doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.500
Rahmawati,  E.,  &  Rusidah,  S.  (2019). Analisis  Lingkungan Bisnis  dan  Harga  Jual  terhadap  Minat  Pengusaha Budidaya  Sarang  Burung  Walet  di  Kelurahan  Beriwit Kecamatan  Murung  Kabupaten  Murung  Raya Kalimantan Tengah . 8 (2). Syahrantau,  G.,  &  M.Yandrizal,  M.  Y.  (2018).  ANALISIS USAHA SARANG BURUNG WALET DIKELURAHAN  TEMBILAHAN  KOTA  (Studi Kasus  Usaha  Sarang  Burung  Walet  Pak  Sutrisno). Jurnal Agribisnis , 7 (1), 74–85.
https://doi.org/10.32520/agribisnis.v7i1.165