Analisis Preferensi Mahasiswa di Salatiga Dalam Menentukan Jenis Kendaraan Online Gojek Menggunakan Metode Naïve Bayes
Henoch Juli Christanto 1* , Davin Kurnia Hiuredhy 2 , Willyam Chrisna Umbu Dagha 3 , Stephen Aprius Sutresno 4 , Christine Dewi 5 1*,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia.
2,3,5 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jaw a Tengah, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 2 February 2024 Received in revised form 12 March 2024 Accepted 1 May 2024 Available online July 2024.
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i3.2200.
Keywords: Preferences; Students; Online Transportation; Gojek; Naïve Bayes.
Kata Kunci: Preferensi; Mahasiswa; Transportasi Online; Gojek; Naïve Bayes.
ACM Computing Classification System (CCS) Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
The  development  of  technology  in  online  transportation  services  like  Gojek  has  a significant impact on meeting the mobility needs of modern society. The city of Salatiga, with many students from outside the island, has a considerable number of individuals without their own vehicles who prefer to use Gojek services. Therefore, research was conducted to analyze the preferences of students in Salatiga in determining the type of Gojek  online  transportation  using  the  Naïve  Bayes  method.  One  hundred questionnaires from Salatiga students were collected, and the results yielded probability values  for  Gojek  service  preferences  based  on  a  combination  of  variables  such  as weather,  load,  destination,  and  time.  It  is  evident  from  the  probability  values  that weather and time variables play a crucial role in influencing users' decisions between using Go-Ride or switching to Go-Car. These results can provide guidance for Gojek in designing service innovations that are more responsive to user needs based on various specific factors.

## a b s t r a k
Perkembangan teknologi dalam layanan transportasi online seperti Gojek memberikan dampak  signifikan  dalam  memenuhi  kebutuhan  mobilitas  masyarakat  modern.  Kota Salatiga dengan mahasiswa yang banyak dari luar pulau, maka banyak dari mereka yang tidak memiliki kendaraan sendiri dan lebih memilih untuk menggunakan layanan Gojek. Maka dilakukan penelitian untuk menganalisis preferensi mahasiswa di Salatiga dalam menentukan jenis kendaraan online Gojek dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Didapatkan  100  kuisioner  mahasiswa  Salatiga  dan  hasil  berupa  nilai  probabilitas preferensi  layanan  Gojek  berdasarkan  kombinasi  variabel  cuaca,  muatan,  tujuan,  dan waktu. Terlihat dari nilai probabilitas preferensi bahwa variabel cuaca dan waktu tampak memainkan  peran  penting  dalam  memengaruhi  keputusan  pengguna  antara menggunakan Go-Ride atau beralih ke Go-Car. Hasil ini dapat memberikan panduan bagi perusahaan Gojek dalam merancang inovasi layanan yang lebih responsif terhadap kebutuhan pengguna dari berbagai faktor tertentu.
*Corresponding Author. Email: henoch.christanto@atmajaya.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Saat  ini,  perkembangan  teknologi  sangat  pesat, memungkinkan segala sesuatu pada era modern ini dapat  dilakukan  hanya  dengan  menggunakan  layar smartphone. Perkembangan aplikasi di smartphone telah mencapai tingkat kemajuan yang signifikan dan sangat  bermanfaat  bagi  masyarakat  dalam mendukung kegiatan sehari-hari [1]. Sebagai contoh dari  perkembangan  teknologi  dalam  dunia smartphone,  terdapat  munculnya  jasa  Gojek  yang aplikasinya berbasis smartphone. Gojek merupakan salah  satu  perusahaan  teknologi  terkemuka  di Indonesia,  menyediakan  solusi  transportasi  yang efisien  dan  inovatif  melalui  platform  digitalnya  [2]. Salah  satu  fiturnya  yaitu GoRide adalah  layanan pemesanan  ojek  daring  yang  memungkinkan pengguna  untuk  dengan  mudah  mendapatkan transportasi individu yang cepat dan nyaman. Di sisi lain, GoCar menawarkan  opsi  perjalanan  lebih  luas dengan  menyediakan  layanan  taksi  daring, memberikan  alternatif  transportasi  yang  aman  dan terpercaya.  Konsep  layanan  ini  mencerminkan  tren transformasi  industri  transportasi  menuju  model berbagi ekonomi dan pemanfaatan teknologi untuk mempermudah  mobilitas  masyarakat  [3,  4]. Pengguna  dapat  dengan  cepat  mengakses transportasi melalui aplikasi, melakukan pemesanan dengan  beberapa  ketukan  layar,  dan  melacak perjalanan  secara  real-time.  Keberhasilan  Gojek dalam  memahami  kebutuhan  pengguna  dan menyediakan solusi transportasi yang terjangkau dan efisien  mencerminkan  pergeseran  paradigma  dalam cara masyarakat mengakses layanan transportasi [5].
Fitur GoRide dan GoCar menjadi  sarana  penting dalam mendukung kebutuhan mobilitas sehari-hari, menyumbang  pada  kemudahan  akses  dan pengurangan  beban  transportasi  di  perkotaan  yang padat. Melalui integrasi teknologi, Gojek menciptakan  pengalaman  pengguna  yang  modern dan memberdayakan para pengemudi ojek dan taksi untuk meningkatkan pendapatan mereka [6]. Dengan demikian, aplikasi Gojek, khususnya fitur GoRide dan GoCar , mencerminkan peran positif teknologi dalam transformasi  industri  transportasi  dan  pemenuhan kebutuhan  mobilitas  masyarakat  modern  [7].  Pada saat  ini  khususnya  di  Indonesia,  masyarakat  sudah sangat banyak yang menggunakan Go-ride atau Go- car  sebagai  transportasi  mereka  sehari-hari  karena
sangat  mudah  untuk  di  akses  dan  digunakan  [8][9]. Fenomena  ini  tercermin  dalam  popularitas  aplikasi layanan  transportasi  berbasis  daring  seperti  Gojek, yang  telah  menjadi  bagian  integral  dari  kehidupan sehari-hari  di  berbagai  kota,  termasuk  Salatiga. Dengan banyaknya pengguna aplikasi Gojek, terdapat banyak  mahasiswa  yang  menggunakannya.  Di kalangan mahasiswa, mobilitas tinggi dan kebutuhan akan  transportasi  yang  efisien  menjadikan  aplikasi Gojek  sebagai  pilihan  utama.  Kendati  demikian, keberagaman  layanan  yang  ditawarkan  di  dalam platform Gojek, seperti GoRide , GoCar , GoFood , dan berbagai  layanan  lainnya,  menimbulkan  pertanyaan mendalam mengenai preferensi pengguna mahasiswa dalam  memilih  jenis  kendaraan  online  yang  paling sesuai dengan kebutuhan dan keinginan mereka.
Sebelumnya,  Rahman  telah  meneliti  terkait  prediksi tingkat  kepuasan  pelanggan  Gojek  menggunakan algoritma Naïve Bayes. Penelitian tersebut bertujuan untuk  membangun  sebuah  sistem  yang  dapat memprediksi  tingkat  kepuasan  pelanggan  terhadap servis  Gojek Driver .  Didapatkan  sebanyak  120  data kuesioner yang terbagi menjadi 84 data training dan 36 data  testing  dengan  tingkat  akurasi  sebesar  88,9%. Hasil dari penelitian berupa sebuah aplikasi web yang dapat  membantu  admin  untuk  menentukan pengklasifikasian  tingkat  kepuasan  pelanggan  [10]. Penelitian  yang  telah  dilakukan  Rahman  tersebut mendukung  penelitian  ini  dalam  menerapkan penggunaan  algoritma Naïve Bayes untuk menganalisa data penggunaan Gojek oleh konsumen dengan tingkat akurasi yang cukup tinggi hampir 90%. Namun perbedaan yang mendasar pada penelitian ini terletak  pada  tujuan  dan  variabel  yang  diteliti  yaitu analisa  tingkat  penggunaan  Gojek Online sebagai transportasi, dengan variabel yang digunakan adalah cuaca, muatan, tujuan, waktu dan pilihan.
Penelitian  lain  juga  telah  dilakukan  oleh  Dari mengenai analisis tingkat kepuasan pengguna aplikasi ojek  online  dengan  tujuan  mengetahui  bagaimana pandangan masyarakat terhadap kualitas layanan yang telah  diberikan  para  driver  ojek  online.  Penelitian tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  metode pengambilan data menggunakan survey dan metode untuk analisa data menggunakan Naïve Bayes. Data didapatkan sebanyak 31 data driver ojek online , dengan variabel  yang  dipakai  dalam  penelitian  adalah  waktu jemput,  keamanan  berkendara,  kebersihan  dan
Henoch Juli Christanto, Davin Kurnia Hiuredhy, Willyam Chrisna Umbu Dagha, Stephen Aprius Sutresno, Christine Dewi / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (3) 2024, 704-711
komunikasi. Hasil dari penelitian menunjukkan nilai akhir  senilai  0,025  untuk  kategori  puas,  dan  nilai  0 untuk kategori kurang puas. Sehingga dengan adanya data  yang  telah  didapatkan  dapat  digunakan  dalam memprediksi driver lain dalam hal tingkat kepuasan. Disimpulkan  dari  penelitian  tersebut  bahwa perhitungan  dengan  algoritma  Naïve  Bayes  ini terbukti  mampu  menghasilkan  jawaban  yang  tepat dan  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  berkaitan  dengan  masalah probabilitas  atau  prediksi  [11].  Penelitian  tersebut memiliki  peran  penting  dalam  pemilihan  algoritma Naïve  Bayes  dalam  analisa  preferensi.  Perbedaan yang terjadi ada pada subjek penelitian, dimana pada penelitian  ini  lebih  terfokus  pada  subjek  pelanggan dibandingkan  subjek  driver.  Penelitian  ini  disusun dengan  tujuan  untuk  menganalisa  preferensi terhadap  jenis  kendaraan  online  Gojek  yang kemungkinan  besar  digunakan  oleh  mahasiswa  di Salatiga. Untuk mencapai tujuan tersebut, digunakan Metode Naïve Bayes, sebuah pendekatan klasifikasi yang  berbasis  pada  teorema  Bayes,  dikenal  sebagai metode  yang  efektif  untuk  menangani  masalah klasifikasi pada dataset yang kompleks.
Pemilihan Metode Naïve Bayes sebagai pendekatan utama dalam penelitian ini dipertegas oleh keandalan metode  tersebut  dalam  menangani  masalah klasifikasi  pada  dataset  yang  luas  dengan  variabel yang  kompleks  [12].  Meskipun  metode  ini  bersifat naif,  namun  efektif  dalam  menangani  variasi  dan kompleksitas preferensi pengguna. Diharapkan hasil penelitian ini akan memberikan manfaat praktis bagi penyedia  layanan  transportasi  online,  terutama Gojek,  untuk  meningkatkan  efisiensi  pelayanan mereka  dan  menyesuaikan  penawaran  layanan dengan  preferensi  khusus  mahasiswa  di  Salatiga. Selain  manfaat  praktis  tersebut,  penelitian  ini diharapkan  dapat  memberikan  kontribusi  teoritis yang  berarti  dalam  memahami  perilaku  pengguna dalam  konteks  transportasi  online  di  Indonesia, membantu  menyusun  landasan  teoritis  yang  kuat untuk pengembangan masa depan dalam bidang ini.

## 2. Metode Penelitian
Pada  pelaksanaan  kegiatan  penelitian  ini  dilakukan dengan beberapa tahapan yaitu identifikasi masalah, pengumpulan  data,  pengolahan  data,  dan  terakhir
kesimpulan. Tahapan penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Identifikasi Masalah
Penelitian  ini  memulai  identifikasi  masalah  dengan melakukan  studi  literatur  untuk  memahami  layanan transportasi online ,  khususnya  penggunaan  Gojek, serta  faktor-faktor  yang  mungkin  memengaruhi preferensi pengguna di kalangan mahasiswa. Dengan menjalani  tahapan  ini,  penelitian  dapat  memberikan kontribusi  berharga  dalam  memahami  perilaku pengguna  Gojek  di  kalangan  mahasiswa  Salatiga, dengan  fokus  pada  analisa  penggunaan  jenis kendaraan.  Identifikasi  masalah  yang  matang  dan terperinci merupakan langkah awal yang kritis untuk memastikan  validitas  dan  relevansi  penelitian  serta memberikan  dasar  yang  kokoh  untuk  analisis selanjutnya menggunakan metode Naïve Bayes.

## Pengumpulan Data
Untuk  mendapatkan  informasi  yang  relevan  dan akurat terkait perilaku penggunaan Gojek di kalangan mahasiswa,  penelitian  ini  merencanakan  dan mengembangkan  instrumen  survei  yang  mencakup pertanyaan-pertanyaan  terkait  preferensi  pengguna, frekuensi penggunaan, faktor-faktor yang mempengaruhi pilihan jenis kendaraan, serta persepsi terhadap  layanan  Gojek.  Setelah  instrumen  survei dibuat,  penelitian  ini  kemudian  melakukan pengumpulan  data  secara  langsung  dengan menyebarkan  survei  kepada  sampel  mahasiswa  di Salatiga.  Penelitian  ini  juga  dapat  memanfaatkan wawancara mendalam untuk mendapatkan pemahaman  yang  lebih  mendalam  terhadap pengalaman dan persepsi individu terkait penggunaan Gojek  Informasi  lainnya  yang  di  kumpulkan  juga
Identifikasi Masalah
Pengumpulan data
Pengolahan ata Kesimpulan
mencakup  data  historis  penggunaan  Gojek  di Salatiga,  laporan  penggunaan  jenis  kendaraan tertentu,  dan  tren  penggunaan  layanan  transportasi online di wilayah tersebut. Penelitian ini memastikan bahwa  analisis  menggunakan  metode  Naïve  Bayes didasarkan pada dataset yang kaya dan representatif. Selanjutnya,  hasil  dari  tahap  pengumpulan  data  ini akan  menjadi  dasar  untuk  analisis  lanjutan  guna memahami pola-pola penggunaan Gojek di kalangan mahasiswa Salatiga.

## Pengolahan Data
Penelitian  ini  akan  melakukan  serangkaian  langkah untuk mengolah data sebelum menerapkan metode Naïve  Bayes.  Pertama-tama,  data  survei  yang terkumpul  akan  dibersihkan  dan  divalidasi  untuk menghilangkan  potensi  kesalahan  atau  kekurangan [13].  Langkah  ini  dapat  mencakup  pemeriksaan konsistensi  jawaban,  penanganan  nilai-nilai  yang hilang,  dan  penghapusan  outlier  jika  diperlukan. Untuk  mengetahui  transportasi  mana  yang  akan digunakan, maka data yang sudah didapat diolah dan dihitung dengan menggunakan metode Naïve Bayes. Ini  melibatkan  pembuatan  model  probabilistik berdasarkan  data  yang  telah  dikumpulkan  untuk analisa  penggunaan  jenis  kendaraan  Gojek  oleh mahasiswa
Salatiga. Model ini akan memperhitungkan hubungan antara variabel-variabel yang  relevan  yang  ditemukan  selama  tahap identifikasi masalah dan pengumpulan data.
Teorema  Bayes  sendiri  adalah  prinsip  dasar  dalam probabilitas yang memberikan kerangka kerja untuk menghitung probabilitas suatu peristiwa berdasarkan pengetahuan sebelumnya tentang kondisi terkait [14]. Metode  Naïve  Bayes  mengasumsikan  bahwa  setiap fitur  dalam  data  adalah  independen  satu  sama  lain, meskipun pada kenyataannya fitur-fitur tersebut bisa jadi  saling  terkait  [15].  Dengan  kata  lain,  meskipun asumsi ini mungkin terlalu sederhana untuk beberapa kasus,  Naïve  Bayes  seringkali  menghasilkan klasifikasi yang baik dan cepat karena kesederhanaannya  [16].  Metode  ini  menganalisa kategori  atau  label  suatu  dokumen  berdasarkan frekuensi  kemunculan  kata-kata  atau  fitur-fitur lainnya.  Penerapan  Naïve  Bayes  mengharuskan perhitungan  probabilitas  kelas-kelas  yang  mungkin, serta  probabilitas  munculnya  fitur-fitur  tertentu dalam  setiap  kelas  [17,  18].  Meskipun  sederhana, Naïve Bayes sering kali memberikan kinerja yang baik
dan  efisien,  menjadikannya  pilihan  populer  dalam banyak  aplikasi  klasifikasi  dan  analisis  data. Perhitungan  analisa  menggunakan  metode  Naïve Bayes  bisa  dilakukan  menggunakan  dasar  pada Teorema Bayes dengan rumus (1).
𝑃(𝐶|𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 ) = 𝑃(𝐶)∙𝑃( 𝑥 1| 𝐶 )∙𝑃( 𝑥 2| 𝐶 )∙…∙𝑃( 𝑥 𝑛| 𝐶 ) 𝑃(𝑥 1 )∙𝑃(𝑥 2 )∙…∙𝑃(𝑥 𝑛 ) (1) dimana:
𝑃(𝐶|𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 ) :  probabilitas  posterior  dari  kelas 𝐶 mengingat fitur-fitur 𝑥 1 , 𝑥 2 , … , 𝑥 𝑛 𝑃(𝐶) : probabilitas prior dari kelas 𝐶
𝑃(𝑥 1 |𝐶) :  adalah  probabilitas  likelihood  dari fitur 𝑥 1 diberikan kelas 𝐶 𝑃(𝑥 1 ) ∙ 𝑃(𝑥 2 ) ∙ … ∙ 𝑃(𝑥 𝑛 ) :  faktor  normalisasi  yang memastikan bahwa nilai yang dihasilkan  adalah  distribusi probabilitas yang valid (jumlah  probabilitas  untuk semua kelas sama dengan 1)

## Kesimpulan
Pada  tahap  akhir,  kesimpulan  diperoleh  dari  hasil pengolahan  data  yang  telah  dilakukan  pada  fase sebelumnya  atau  dari  interpretasi  hasil  perhitungan. Setelah  itu,  hasil  kesimpulan  tersebut  disusun  dan didokumentasikan dalam jurnal sesuai dengan format yang telah ditetapkan sebelumnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh dengan  cara  melakukan  survei  kuisioner  dari  100 mahasiswa  di  Salatiga.  Isi  dari  kuisioner  ini  terdapat beberapa  variabel  keadaan  dimana  mahasiswa  akan memilih transportasi apa yang akan mereka gunakan berdasarkan  variabel  keadaan  yang  kita  berikan. Variabel keadaan yang kita berikan antara lain cuaca, muatan  barang,  jarak,  dan  waktu.  Setelah mendapatkan jawaban dari mereka, kita mengelompokkan  jawaban-jawaban  tersebut  lalu mengumpulkan
berdasarkan pengelompokan jawabannya.
Metode sampling yang diterapkan dalam penelitian ini mencakup  penentuan  jumlah  responden  yang diperlukan  dengan  menggunakan  teknik  purposive sampling.  Purposive  sampling  adalah  pendekatan yang  dipilih  untuk  menentukan  responden  dengan
Henoch Juli Christanto, Davin Kurnia Hiuredhy, Willyam Chrisna Umbu Dagha, Stephen Aprius Sutresno, Christine Dewi / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (3) 2024, 704-711
pertimbangan  khusus  [19].  Pemilihan  teknik purposive sampling dilakukan karena kemampuannya untuk menghasilkan informasi yang dapat diandalkan dari responden [20]. Pendekatan ini memungkinkan  pemilihan  secara  sengaja  terhadap individu yang memiliki pengetahuan atau pengalaman yang diinginkan, memberikan kepastian terhadap pendekatan yang terarah untuk mengumpulkan  informasi  spesifik  sesuai  dengan kebutuhan  yang  telah  diidentifikasi  [21][22].
Responden  yang  terlibat  dalam  penelitian  ini diperoleh  secara  langsung  dari  pengguna  layanan Gojek  di  area  kampus  di  Salatiga.  Mereka  dipilih berdasarkan  kriteria  tertentu,  yaitu  harus  menjadi pengguna  aplikasi  Gojek  dengan  frekuensi  minimal dua kali transaksi dalam satu minggu. Data processing dilakukan dengan tujuan untuk menganalisa data dari kuisoner  yang  telah  diisi  oleh  responden  [23].  Data yang diperoleh dapat dilihat pada tabel 1.
Table 1. Data Hasil Responden No Cuaca Muatan Tujuan Waktu Pilihan 1 Cerah Sedikit Dekat Pagi Go-Ride 2 Hujan Banyak Jauh Malam Go-Car 3 Cerah Sedikit Jauh Malam Go-Car 4 Hujan Sedikit Jauh Malam Go-Car 5 Cerah Sedikit Dekat Malam Go-Ride 6 Hujan Sedikit Dekat Pagi Go-Ride 7 Hujan Banyak Dekat Malam Go-Car 8 Cerah Banyak Jauh Pagi Go-Car ... 100 Hujan Banyak Jauh Pagi Go-Car
Tahap  selanjutnya  mencari  nilai  probabilitas  dari variabel  cuaca,  muatan,  tujuan,  dan  waktu. Menggunakan  rumus  (1)  maka  dapat  dihitung  nilai probabilitas  untuk  go-ride  dan  go-car  dengan  cara membagi  jumlah  kejadian  pada  setiap  kategori muatan, tujuan, dan waktu dengan total kejadian pada semua  kategori.  Pentingnya  dicatat  bahwa  total probabilitas  untuk  setiap  jenis  transportasi  pada
masing-masing tabel adalah 1, mencerminkan bahwa probabilitas  seluruh  kejadian  pada  jenis  transportasi tersebut  bersamaan  adalah  100%.  Nilai  probabilitas yang didapatkan masing-masing variabel dapat dilihat yaitu  variabel  cuaca  pada  Tabel  2,  variabel  muatan pada  Tabel  3,  variabel  tujuan  pada  Tabel  4,  dan variabel waktu pada Tabel 5.
Table 2. Probabilitas Berdasarkan Cuaca Cuaca Jumlah Kejadian Dipilih Probabilitas Go-Ride Go-Car Go-Ride Go-Car Cerah 19 25 19/48 = 0,40% 25/52 = 0,48% Hujan 29 27 29/48 = 0,60% 27/52 = 0,52% Jumlah 48 52 1 1 Table 3. Probabilitas Berdasarkan Muatan Muatan Jumlah Kejadian Dipilih Probabilitas Go-Ride Go-Car Go-Ride Go-Car Sedikit 22 20 22/48 = 0,46% 20/52 = 0,38% Banyak 26 32 26/48 = 0,54% 32/52 = 0,62% Jumlah 48 52 1 1
Table 4. Probabilitas Berdasarkan Tujuan Tujuan Jumlah Kejadian Dipilih Probabilitas Go-Ride Go-Car Go-Ride Go-Car Jauh 17 23 17/48 = 0,35% 23/52 = 0,44% Dekat 31 29 31/48 = 0,65% 29/52 = 0,56% Jumlah 48 52 1 1 Table 5. Probabilitas Berdasarkan Waktu Waktu Jumlah Kejadian Dipilih Probabilitas Go-Ride Go-Car Go-Ride Go-Car Pagi 23 27 23/48 = 0,48% 27/52 = 0,52% Malam 25 25 25/48 = 0,52% 25/52 = 0,48% Jumlah 48 52 1 1 Keempat  tabel  ini  memberikan  gambaran  tentang faktor-faktor yang memengaruhi preferensi pengguna dalam menggunakan layanan Gojek. Tabel 2 mengulas probabilitas penggunaan go-ride dan go- car  berdasarkan  kondisi  cuaca,  memberikan pemahaman  yang  rinci  mengenai  preferensi pengguna  dalam  konteks  variabilitas  cuaca. Sementara  itu,  Tabel  3  merinci  probabilitas penggunaan layanan berdasarkan muatan, memisahkan  kejadian  antara  muatan  sedikit  dan banyak.  Tabel  4  mengeksplorasi  probabilitas penggunaan  go-ride  dan  go-car  berdasarkan  tujuan
perjalanan, memberikan perspektif tentang perbedaan preferensi pengguna tergantung pada jarak perjalanan. Terakhir, Tabel 5 menyajikan probabilitas penggunaan layanan pada waktu tertentu, membedakan  antara  pagi  dan  malam.  Keseluruhan, keempat  tabel  ini  secara  komprehensif  membantu mengidentifikasi dan memahami dinamika preferensi pengguna  Gojek  dalam  berbagai  situasi,  menjadi landasan  penting  untuk  pengembangan  strategi pelayanan  yang  lebih  efisien  dan  sesuai  dengan kebutuhan pengguna.
Table 6. Probabilitas Preferensi Layanan Gojek Variabel Probabilitas Cuaca Muatan Tujuan Waktu Go-Ride Go-Car Hujan Banyak Jauh Siang 43,08% 56,92% Hujan Banyak Jauh Malam 47,05% 52,95% Hujan Banyak Dekat Siang 52,26% 47,74% Hujan Banyak Dekat Malam 56,23% 43,77% Hujan Sedikit Jauh Siang 50,61% 49,39% Hujan Sedikit Jauh Malam 54,60% 45,40% Hujan Sedikit Dekat Siang 59,71% 40,29% Hujan Sedikit Dekat Malam 63,50% 36,50% Cerah Banyak Jauh Siang 34,88% 65,12% Cerah Banyak Jauh Malam 38,60% 61,40% Cerah Banyak Dekat Siang 43,65% 56,35% Cerah Banyak Dekat Malam 47,62% 52,38% Cerah Sedikit Jauh Siang 42,03% 57,97% Cerah Sedikit Jauh Malam 45,98% 54,02% Cerah Sedikit Dekat Siang 51,18% 48,82% Cerah Sedikit Dekat Malam 55,17% 44,83%
Henoch Juli Christanto, Davin Kurnia Hiuredhy, Willyam Chrisna Umbu Dagha, Stephen Aprius Sutresno, Christine Dewi / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 8 (3) 2024, 704-711
Data probabilitas pada Tabel 6 menyajikan preferensi pengguna  Gojek,  baik  Go-Ride  maupun  Go-Car, dalam  berbagai  situasi  berdasarkan  kombinasi variabel cuaca, muatan, tujuan, dan waktu. Misalnya, pada  kondisi  hujan  dengan  muatan  banyak,  tujuan dekat, dan waktu siang, probabilitas penggunaan Go- Ride  mencapai  52,26%,  sedangkan  probabilitas penggunaan  Go-Car  adalah  47,74%.  Secara keseluruhan,  data  ini  memberikan  gambaran bagaimana  faktor-faktor  tersebut  memengaruhi keputusan  pengguna  dalam  memilih  jenis  layanan Gojek.

## 4. Kesimpulan
Penerapan metode Naïve Bayes ini dapat digunakan untuk  mencari  nilai  probabilitas  preferensi mahasiswa  di  Salatiga  dalam  menentukan  jenis kendaraan  online  Gojek.  Hal  ini  dapat  dilihat  pada hasil  analisa  berupa  nilai  probabilitas  dari  setiap kombinasi variabel cuaca, muatan, tujuan, dan waktu. Didapatkan hasil bahwa dalam kondisi hujan dengan muatan banyak dan tujuan dekat pada waktu malam, preferensi pengguna lebih cenderung menggunakan Go-Ride .  Sebaliknya,  pada  kondisi  serupa  namun dengan  cuaca  cerah,  preferensi  beralih  ke Go-Car , terutama  pada  waktu  malam.  Variabel  cuaca  dan waktu  tampak  memainkan  peran  penting  dalam memengaruhi keputusan pengguna, dengan probabilitas  penggunaan Go-Ride dan Go-Car yang bervariasi sesuai dengan kondisi tersebut. Nilai-nilai probabilitas  preferensi  layanan  Gojek  yang  telah didapatkan  dapat  membantu  perusahaan  dalam merancang  inovasi  yang  lebih  efektif  dan  responsif terhadap  kebutuhan  pelanggan,  terkhusus  pada kalangan mahasiswa di Salatiga. Analisis lebih lanjut terhadap  data  menggunakan  variabel  dan  metode berbeda diperlukan pada penelitian berikutnya, guna memberi  wawasan  yang  lebih  mendalam  terkait preferensi  pengguna  dalam  layanan  transportasi online .

## 5. Daftar Pustaka
[1] Christanto, H. J., Sutresno, S. A., Bata, J. V. M., Sihombing,  D.  J.  C.,  Prihanto,  P.  K.,  & Linestyo,  D.  V.  T.  (2024).  Pelatihan Penggunaan Sistem Informasi Gereja Berbasis
Android  Pada  Gia  Purwodadi  Kabupaten Grobogan. RESWARA: Jurnal Pengabdian Kepada  Masyarakat , 5 (1),  119-127.  DOI: https://doi.org/10.46576/rjpkm.v5i1.3707.
[2] Silalahi, S. L. B., Handayani, P. W., & Munajat, Q.  (2017).  Service  quality  analysis  for  online transportation  services:  Case  study  of  GO- JEK. Procedia  Computer  Science , 124 ,  487-495. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.procs.2017.12.181.
[3] Christanto, H. J., Sutresno, S. A., Denny, A. N. D. R. E. W., & Dewi, C. H. R. I. S. T. I. N. E. (2023).  Usability  analysis  of  human  computer interaction in google classroom and microsoft teams. Journal of Theoretical and Applied Information Technology , 101 (16), 6425-6425.
[4] Christanto, H. J. (2022). Game theory analysis on  marketing  strategy  determination  of  KAI Access and Traveloka based on usability of HCI (Human-Computer  Interaction). Journal  of Information Systems and Informatics , 4 (3), 665-672. DOI: 10.51519/journalisi.v4i3.300.
[5] Nasution,  A.  A.,  Erwin,  K.,  &  Bartuska,  L. (2020).  Determinant  study  of  conventional transportation and online transportation. Transportation Research Procedia , 44 , 276-282. DOI: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2020.02.042. [6] Sefriyadi,  I.,  Andani,  I.  G.  A.,  Raditya,  A., Belgiawan,  P.  F.,  &  Windasari,  N.  A.  (2023). Private  car  ownership  in  Indonesia:  affecting factors  and  policy  strategies. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives , 19 , 100796.
[7] Prananda, A. R., & Thalib, I. (2020). Sentiment analysis  for  customer  review:  Case  study  of GO-JEK expansion. Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence , 6 (1), 1.
[8] Paundra, J., van Dalen, J., Rook, L., & Ketter, W.  (2020).  Ridesharing  platform  entry  effects on ownership-based consumption in Indonesia. Journal  of  Cleaner  Production , 265 , 121535.
[9] Subandi, A., Karsaman, R. H., Lubis, H. A. R., & Belgiawan, P. F. (2023). Determining change factors for demand and supply in motorcycle- based  ride  hailing  operations. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives , 22 , 100981.
[10] Rahman,  R.,  &  Sutanto,  F.  A.  (2023).  Data Mining Untuk Memprediksi Tingkat Kepuasan Konsumen  Gojek  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes. Jurnal  Interkom:  Jurnal  Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi , 18 (1), 8-18.
[11] Dari,  W.,  &  Hanayah,  E.  T.  (2023).  Analisis Tingkat  Kepuasan  Pengguna  Aplikasi  Ojek Online Dengan Metode Naive Bayes. INSOLOGI: Jurnal Sains dan Teknologi , 2 (1), 221-232.
DOI: https://doi.org/10.55123/insologi.v2i1.1693.
[12] Sánchez-Franco, M. J., Navarro-García, A., & Rondán-Cataluña, F. J. (2019). A naive Bayes strategy for classifying customer satisfaction: A study  based  on  online  reviews  of  hospitality services. Journal  of  Business  Research , 101 ,  499-
506.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.12.05 1. [13] Sidi, Y., & Harel, O. (2018). The treatment of incomplete data: reporting, analysis, reproducibility,  and  replicability. Social  Science
& Medicine , 209 , 169-173. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2018.05. 037. [14] Chen, S., Webb, G. I., Liu, L., & Ma, X. (2020).
A novel selective naïve Bayes algorithm. Knowledge-Based Systems , 192 , 105361. DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2019.10561.
[15] Gupte, A., Joshi, S., Gadgul, P., Kadam, A., & Gupte,  A.  (2014).  Comparative  study  of classification  algorithms  used  in  sentiment analysis. International  Journal  of  Computer  Science and Information Technologies , 5 (5), 6261-6264.
[16] Hamzah,  A.  (1979).  Klasifikasi  Teks  Dengan Naïve  Bayes  Classifier  (NBC)  Untuk
Pengelompokan  Teks  Berita  dan  Abstract Akademis. In Prosiding Seminar Nasional Aplikasi Sains & Teknologi (SNAST) Periode III ISSN (p. 911X).
[17] Dewi,  C.,  Chen,  R.  C.,  Christanto,  H.  J.,  & Cauteruccio,  F.  (2023).  Multinomial  Naïve Bayes  classifier  for  sentiment  analysis  of internet  movie  database. Vietnam  Journal  of Computer Science , 10 (04), 485-498.
[18] Dewi,  C.,  &  Chen,  R.  C.  (2022,  November). Complement  naive  bayes  classifier  for sentiment analysis of internet movie database.
In Asian  Conference  on  Intelligent  Information  and Database  Systems (pp.  81-93).  Cham:  Springer International Publishing.
[19] Andrade,  C.  (2021).  The  inconvenient  truth about convenience and purposive samples. Indian journal of psychological medicine , 43 (1), 86-88. DOI: https://doi.org/10.1177/0253717620977000.
[20] Etikan, I., Musa, S. A., & Alkassim, R. S. (2016). Comparison  of  convenience  sampling  and purposive sampling. American journal of theoretical and applied statistics , 5 (1), 1-4.
[21] Cash, P., Isaksson, O., Maier, A., & Summers, J. (2022). Sampling in design research: Eight key considerations. Design studies , 78 , 101077.
[22] Campbell,  S.,  Greenwood,  M.,  Prior,  S., Shearer,  T.,  Walkem,  K.,  Young,  S.,  ...  &
Walker,  K.  (2020).  Purposive  sampling: complex or simple? Research case examples. Journal  of  research  in  Nursing , 25 (8), 652-661. DOI:
https://doi.org/10.1177/1744987120927206.
[23] Katiyar,  S.,  &  Prasad,  D.  (2015).  A comprehensive  survey  of  data  processing approaches. International  Journal  of  Computer Applications , 126 (11), 38-45.