Vol. 4, No. 2, Juli, 2023, Hal. 261-272 DOI: https://doi.org/10.20956/ejsa.v4i2.27890

## Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur Menggunakan Metode Naïve Bayes
Nurul Musfita 1* , Nurul Fitriyani 2 , Zulhan Widya Baskara 3
1,2,3 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Mataram, Mataram, 83115, Indonesia
*Corresponding author, email: nurul.musfita18@gmail.com

## Abstract
The rapid development of technology causes the use of mobile phones and the need for pulses to increase. East Lombok is the area with the largest population in NTB and high users of information technology. East Lombok also has an internet network or smooth communication signal, which shows that there are many providers in the area. To see the types of providers that are widely used in Masbagik District, East Lombok, taking into account the largest population, a classification is made of whether these providers are  in  demand  or  not  using  the  Naïve  Bayes  method.  This  study  aims  to  determine  the  classification results  and  the  accuracy  of  the  sales  classification  of  credit  providers.  The  data  is  split  into  two categories: training data (90%) and testing data (10%). According to the findings of the study, 225 of the 309 testing data were correctly classified. The resulting APER value is 27.2%, which indicates that the accuracy of the classification results using the Naïve Bayes method is 72.8%. An AUC value of 0.804 was also obtained, which means that the accuracy of the classification of selling pulse providers that are in demand, moderately in demand, and not in demand was sufficient.
Keywords : Accuracy, Classification, Naïve Bayes, Provider.

## Abstrak
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  menyebabkan  penggunaan handphone dan  kebutuhan  pulsa meningkat. Lombok Timur menjadi daerah dengan penduduk terbanyak di NTB dan pengguna teknologi informasi yang tinggi. Lombok Timur juga memiliki jaringan internet atau sinyal komunikasi lancar, yang menunjukkan  ada  banyak provider di  wilayah  tersebut.  Untuk  melihat  jenis provider yang  banyak digunakan  di  Kecamatan  Masbagik  Lombok  Timur  dengan  mempertimbangkan  jumlah  penduduk terbanyak,  dilakukan  pengklasifikasian  apakah provider tersebut  laris  atau  tidak  menggunakan  metode Naïve  Bayes .  Penelitian  ini  bertujuan  menentukan  hasil  klasifikasi  dan  ketepatan  klasifikasi  penjualan provider pulsa. Data dibagi menjadi dua jenis: data training (90%) dan data testing (10%). Berdasarkan hasil  penelitian  yang  dilakukan,  terdapat  225  data  berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar  dari  309  data testing yang digunakan. Dihasilkan nilai APER sebesar 27.2%, yang menunjukkan bahwa ketepatan hasil klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes adalah 72.8%. Didapatkan juga nilai AUC sebesar 0.804 yang berarti ketepatan klasifikasi penjualan provider pulsa laris, cukup laris, dan tidak laris sudah cukup.
Kata Kunci : Akurasi, Klasifikasi, Naïve Bayes , Provider .
Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur…
Nurul Musfita, Nurul Fitriyani, Zulhan Widya Baskara

## 1. Pendahuluan
Manusia merupakan makhluk sosial yang memiliki kebutuhan dalam bersosialisasi, dimana  proses  sosialisasi  membutuhkan  proses  komunikasi.  Perkembangan  teknologi yang  pesat  menyebabkan  proses  komunikasi  dan  informasi  dapat  dilakukan  dengan menggunakan handphone ,  laptop,  komputer,  dan  lainnya.  Meningkatnya  kemudahan dalam  mengakses  teknologi  digital  telah  mengubah  perilaku  konsumen  di  Indonesia, dimana  penggunaan smartphone di  Indonesi9a  meningkat  secara  fantastis.  Hal  ini menyebabkan  terjadinya  peningkatan  kompleksitas  jalur  informasi  dan  penggalian informasi  yang  dapat  mempengaruhi  aktivitas  konsumen  dalam  penggunaan  teknologi digital [1].
Dalam  suatu  komunikasi  dan  informasi,  jaringan  internet  atau  sinyal  menjadi kebutuhan  utama.  Menurut  data  Dukcapil  Provinsi  NTB  tahun  2021,  Lombok  Timur menjadi  kabupaten  dengan  jumlah  penduduk  terbanyak  yaitu  1.334.499  penduduk. Dengan  banyaknya  penduduk,  pertumbuhan  pengguna  internet  juga  meningkat.  Pada tahun 2020 juga, tidak terdapat daerah di Kabupaten Lombok Timur yang kurang sinyal komunikasi.  Berdasarkan  hal  tersebut,  diketahui  bahwa  ada  banyak provider atau penyedia layanan komunikasi yang ada di Lombok Timur. Hal ini selaras dengan data BPS  Lombok  Timur  2021,  yaitu  persentase  pengguna  teknologi  informasi  khususnya telepon seluler terbilang tinggi sebesar 87.15%.
Suatu  perangkat  elektronik  dapat  berkomunikasi  satu  sama  lain  melalui  internet, dimana hal tersebut dapat diakses menggunakan pulsa dan kuota. Hal ini menyebabkan kebutuhan dan penggunaan pulsa elektrik semakin meningkat. Salah satu pertimbangan pengguna jasa telekomunikasi adalah kecepatan internet dari suatu provider seluler [2]. Untuk  melihat  jenis provider yang  paling  banyak  digunakan,  akan  dilakukan pengklasifikasian untuk memprediksi apakah provider tersebut laris atau tidak laris di suatu  wilayah  tertentu  dengan  menggunakan  data  pembelian  pulsa  untuk  melihat efisiensi kegiatan bauran promosi di suatu daerah.
Naïve Bayes Classifier merupakan sebuah pengklasifikasian dengan menggunakan metode probabilitas dan statistik. Naïve Bayes memiliki beberapa kelebihan, yaitu cepat dalam  perhitungan,  algoritma  yang  sederhana,  serta  berakurasi  tinggi  [3]. Digunakan software  R untuk  pengklasifiannya  karena  bersifat open  source ,  termasuk  untuk melakukan operasi machine learning seperti klasifikasi dan regresi.
Penelitian  ini  didasarkan  pada  penelitian  sebelumnya  oleh  Nawangsih  dan Setyaningsih  pada  tahun  2020  tentang  Penerapan  Algoritma Naïve  Bayes Untuk Menentukan  Klasifikasi  Produk  Terlaris  Pada  Penjualan  Pulsa.  Hasil  klasifikasi  dan akurasi  data  terhadap  stok  penjualan  pulsa  menghasilkan  nilai Accuracy 97,50%  [4]. Adapun  pada  penelitian  Devita et  al .  pada  tahun  2018  tentang  Perbandingan  Kinerja Metode Naive  Bayes dan K-Nearest  Neighbor Untuk  Klasifikasi  Artikel  Berbahasa Indonesia.  Hasil  yang  diperoleh  dalam  mengklasifikasikan  dokumen/artikel  secara

## Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur…
Nurul Musfita, Nurul Fitriyani, Zulhan Widya Baskara
otomatis dan akurat adalah Naïve Bayes memiliki kinerja yang lebih baik dengan tingkat akurasi 70%, sedangkan K-Nearest Neighbor memiliki tingkat akurasi sebesar 40% [5]. Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan hasil klasifikasi dan ketepatan hasil klasifikasi penjualan provider pulsa menggunakan metode Naïve Bayes . Hal ini dilakukan untuk membantu operator seluler atau pemilik konter dalam mengklasifikasikan produk guna mengetahui produk yang paling laris agar operator dapat lebih maksimal dalam memasarkan produk dan dapat menentukan stok produk yang paling banyak diminati oleh masyarakat agar produk selalu tersedia ketika ada pembeli.

## 2. Material dan Metode

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan proses penggalian informasi dan pola yang bermanfaat dari data yang sangat besar. Data mining bertujuan untuk menemukan pola yang sebelumnya tidak  diketahui.  Jika  pola  tersebut  telah  diperoleh  maka  dapat  digunakan  untuk menyelesaikan berbagai macam permasalahan [6].
2.2 Training Set dan Testing Set
Training  set adalah  sekumpulan  data  yang  digunakan  dalam  mentraining  data. Training  set digunakan  untuk  membentuk  sebuah  model classifier . Testing  set digunakan  untuk  mengukur  sejauh  mana classifier berhasil  melakukan  klasifikasi dengan benar. Memisahkan data menjadi training dan testing dimaksudkan agar model yang  diperoleh  memiliki  kemampuan  generalisasi  yang  baik  dalam  melakukan klasifikasi data [7].
2.3  Klasifikasi ( Classification )
Klasifikasi  merupakan  salah  satu  peran  dalam data  mining .  Klasifikasi  bertujuan menentukan  suatu  model,  dimana  model  ini  digunakan  untuk  prediksi  kelompok  atau kelas  dari  data  baru.  Suatu  kumpulan testing  set digunakan  untuk  menentukan keakuratan suatu model [8].

## 2.4  Algoritma Naïve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  teknik  prediksi  berbasis  probabilitas  sederhana  dengan asumsi  semua  kategori  independen.  Kaidah  Bayes  dikemukakan  oleh  seorang  pendeta Presbyterian  Inggris  tahun  1763  yang  bernama  Thomas  Bayes.  Kaidah  ini  digunakan untuk  menghitung  probabilitas  terjadinya  suatu  peristiwa  berdasarkan  pengaruh  yang didapat dari hasil observasi. Bentuk umum atau persamaan dari teorema Bayes adalah:
𝑃(𝑌 ! |𝑋) = 𝑃(𝑌 ! ∩ 𝑋) ∑ 𝑃(𝑌 " ∩ 𝑋) # "$% = 𝑃(𝑌 ! )𝑃(𝑋|𝑌 ! ) ∑ 𝑃(𝑌 " ) # "$% 𝑃(𝑋|𝑌 " ) ,   𝑟 = 1,2, … , 𝑘 (1)
Keterangan [9]:

## Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur…
Nurul Musfita, Nurul Fitriyani, Zulhan Widya Baskara
1. Probabilitas  awal  (probabilitas prior ),  yaitu  probabilitas  sebelum  ada  tambahan informasi, yaitu 𝑃(𝑌 ! ) .
2. Probabilitas bersyarat, yaitu probabilitas dimana terjadinya suatu peristiwa didahului oleh terjadinya peristiwa lain, yaitu 𝑃(𝑋|𝑌 ! ) .
3. Peristiwa ganda, yaitu probabilitas gabungan, yaitu 1∑ 𝑃(𝑌 " ) # "$% 𝑃(𝑋|𝑌 " )2 .
4. Probabilitas posterior ,  yaitu  probabilitas  yang  diperbaiki  dengan  adanya  informasi tambahan, yaitu 𝑃(𝑌 ! |𝑋) .

## 2.5  Ketepatan Klasifikasi
Pada pengujian ketepatan klasifikasi, akan dihitung ukuran pengamatan data yang diprediksi  dengan  tingkat  kesalahan  aktual  yang  dihasilkan  menggunakan  APER ( Apparent  Error  Rate ).  APER  merupakan  ukuran  yang  menyatakan  proporsi  sampel data training yang  salah  diklasifikasikan  dari  model  klasifikasi  yang  telah  didapat. APER  dapat  dihitung  menggunakan confusion  matrix ,  dimana  bentuk confusion matrix nya sebagai berikut.
Tabel 1. Confusion Matrix Kelas Asli (𝐢) Kelas Hasil Prediksi (j) Total Kelas 𝟏 Kelas 𝟐 Kelas 1 n %& n %' = n % − n %& n % Kelas 2 n (' = n ( − n (& n (& n (
Keterangan:
𝑛 %) = jumlah amatan kelas 1 yang diklasifikasikan benar sebagai kelas 1 𝑛 %* = jumlah amatan kelas 1 yang diklasifikasikan salah sebagai kelas 2 𝑛 () = jumlah amatan kelas 2 yang diklasifikasikan benar sebagai kelas 2 𝑛 (* = jumlah amatan kelas 2 yang diklasifikasikan salah sebagai kelas 1
Maka, nilai APER adalah
APER = n %' + n (' n % + n ( (2)
Sehingga, untuk menghitung nilai ketepatan klasifikasi yaitu 1 − 𝐴𝑃𝐸𝑅 [10].
Pengukuran  kinerja  algoritma  klasifikasi  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan nilai AUC ( Area Under Curve ). Untuk mengetahui nilai AUC adalah sebagai berikut.
AUC  =   C 1 + 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 − 𝐹𝑃𝑅 2 L (3)
Dengan,
𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 =   C n %& n %& + n %' L (4)
𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 =   C n (& n (& + n (' L (5)
Dimana,

## Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur…
𝐹𝑃𝑅 (𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒) = 1 − 𝑆𝑝𝑒𝑐𝑖𝑓𝑖𝑐𝑖𝑡𝑦 .  Berikut  Tabel  kinerja  klasifikasi menggunakan nilai AUC [11].
Tabel 2. Nilai AUC ( Area Under Curve ) Nilai AUC Keterangan 0,91 − 1,00 Klasifikasi Sangat Baik 0,81 − 0,90 Klasifikasi Baik 0,71 − 0,80 Klasifikasi Cukup 0,61 − 0,70 Klasifikasi Buruk ≤ 0,60 Klasifikasi Salah

## 2.6  Penjualan
Penjualan  adalah  proses,  cara,  perbuatan  menjual.  Menjual  merupakan  proses memberikan sesuatu kepada orang lain (pembeli) untuk memperoleh uang pembayaran atau menerima uang [12].

## 2.7 Provider
Provider merupakan  penyedia  layanan  jasa.  Dalam  suatu  komunikasi  dibutuhkan provider untuk  menyambungkan  dan  membantu  dalam  meningkatkan  produktifitas suatu kegiatan atau pekerjaan, salah satunya yaitu Internet Service Provider (ISP). ISP merupakan  perusahaan  yang  menyediakan  layanan  jasa  sambungan  internet  atau  jasa sambungan lainnya [13].

## 2.8  Pulsa Elektrik
Pulsa elektrik berarti pulsa yang ditransfer melalui aliran listrik. Pulsa adalah satuan unit  yang  digunakan  oleh  penyedia  layanan  telekomunikasi  seluler.  Dalam  dunia telekomunikasi,  satuan  pulsa  ditetapkan  sebagai  unit  satuan  dalam  menghitung penggunaan layanan telekomunikasi seluler [14].

## 2.9  Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  data  penjualan  pulsa  dari  20  konter  yang  memiliki pembukuan  pulsa  di  Kecamatan  Masbagik,  Kabupaten  Lombok  Timur,  NTB. Digunakan teknik purposive sampling , dimana purposive sampling adalah pengambilan sampel  dengan  menentukan  kriteria  sampel  yang  dibutuhkan  [15].  Adapun  variabel yang digunakan dalam penelitian ini tercantum pada Tabel 3 berikut:
Tabel 3. Variabel Penelitian Jenis variabel Nama Variabel Kategori Skala Variabel independen (𝑋) Nama Provider (𝑋 % ) 1. Axis 2. IM3
3. Smartfren 4. Telkomsel 5. Tri Nominal
Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur…
Jenis variabel Nama Variabel Kategori Skala 6. XL Nominal Pengisian (𝑋 ( ) 1. Rendah 2. Sedang 3. Tinggi Ordinal Laba (𝑋 + ) 1. Rendah 2. Sedang 3. Tinggi Ordinal Peminat (𝑋 , ) 1. Sedikit 2. Sedang 3. Banyak Ordinal Variabel dependen (𝑌) Status Klasifikasi 1. Tidak Laris 2. Cukup Laris 3. Laris Ordinal Langkah-langkah yang dilakukan pada proses Naïve Bayes adalah sebagai berikut :
1. Dilakukan persiapan alat dan bahan untuk menganalisis data penelitian.
2. Dilakukan  pengumpulan dataset .  Jumlah  sampel  yang  digunakan  adalah  sebanyak 3.084  data  dengan  menggunakan  teknik purposive  sampling dan proses  cleaning . Proses cleaning berfungsi untuk menghapus data yang tidak lengkap ( missing value ), mengatasi ketidakkonsistenan, dan menghilangkan data yang bersifat noise .
3. Dilakukan analisa deskriptif untuk melihat rincian data awal pada variabel penelitian.
4. Dilakukan pembagian dataset menjadi data training dan data testing . Pada penelitian ini, digunakan persentase data training 90% dan persentase data testing 10%.
5. Dilakukan  proses Naïve  Bayes  Classification pada  data training .  Pada  proses  ini, dilakukan  perhitungan  probabilitas prior dan posterior .  Dihitung  jumlah  dan probabilitas  setiap  kategori  dan  setiap  label  untuk  memperoleh  model  terbaik  yang digunakan untuk proses klasifikasi data testing .
6. Dilakukan  proses  prediksi  menggunakan  model  yang  sudah  didapatkan menggunakan  data testing .  Proses  ini  dilakukan  dengan  menggunakan software R seperti pada persamaan (1).
7. Didapatkan tabel confusion matrix dari data testing seperti pada Tabel 1. Hasil data testing akan diuji ketepatan dan kinerja klasifikasinya menggunakan persamaan (2) dan persamaan (3), sehingga didapatkan kesimpulan.

## 3. Hasil dan Diskusi

## 3.1  Statistika Deskriptif
Dari 3.084 data, terdapat 555 data dengan status klasifikasi tidak laris, 1.273 data dengan status klasifikasi cukup laris, dan 1.256 data dengan status klasifikasi laris.
3.2  Pembagian Data

## Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur…
Nurul Musfita, Nurul Fitriyani, Zulhan Widya Baskara
Dari  keseluruhan  data  yang  berjumlah 3.084 data,  dilakukan  pembagian  data training sebesar 90% ( 2.775 data)  dan  data testing sebesar 10% ( 309 data)  untuk melakukan pengklasifikasian Naïve Bayes .

## 3.3 Naïve Bayes Classification (NBC)
NBC adalah metode klasifikasi yang memanfaatkan perhitungan probabilitas dalam menentukan kelas klasifikasi. Dari 2.775 data training yang digunakan, dihasilkan kelas klasifikasi  dan  tabel  prediksi.  Berikut  langkah-langkah  menentukan  status  klasifikasi dengan menggunakan metode Naïve Bayes .
1) Perhitungan Probabilitas Prior (𝑷(𝒀 𝒓 ))
Pada 2.775 data training penjualan provider pulsa, terdapat sejumlah pembelian pulsa  yang  diklasifikasikan  ke  dalam  status  klasifikasi  laris,  status  klasifikasi  cukup laris,  dan  status  klasifikasi  tidak  laris.  Berikut  perhitungan  untuk  setiap  kelas  status klasifikasi di data training pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Perhitungan probabilitas prior (𝑃(𝑌)) Status Klasifikasi  Jumlah Pembelian  Probabilitas Status Klasifikasi Tidak Laris 494 0,178 Cukup Laris 1.155 0,416 Laris 1.126 0,406 Total 2.775 1 2) Probabilitas Kategori Terhadap Masing-masing Kelas `𝑷(𝑿 𝒊 |𝒀 𝒓 )b
Adapun  nilai  probabilitas  setiap  kategori  terhadap  masing-masing  kelas  status klasifikasi pada data training adalah sebagai berikut.
a. Probabilitas Status Klasifikasi dengan Nama Provider Tabel 5. Probabilitas 𝑋 % bersyarat 𝑌 `𝑃(𝑋 % |𝑌)b
Nama Provider Jumlah Status klasifikasi  Probabilitas Status klasifikasi Tidak Laris Cukup Laris Laris Tidak Laris Cukup Laris Laris Axis 7 33 14 0,014 0,029 0,012 IM3 6 6 10 0,012 0,005 0,009 Smartfren 4 4 0 0,008 0,003 0,000 Telkomsel 202 524 122 0,409 0,454 0,108 Tri 11 6 6 0,022 0,005 0,005 XL 264 582 974 0,534 0,504 0,865 Total 494 1.155 1.126 1 1 1
b. Probabilitas Status Klasifikasi dengan Nominal Pengisian
Tabel 6. Probabilitas 𝑋 ( bersyarat 𝑌 `𝑃(𝑋 ( |𝑌)b

## Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur…
Nurul Musfita, Nurul Fitriyani, Zulhan Widya Baskara
Nominal Pengisian Jumlah Status klasifikasi Probabilitas Status klasifikasi Tidak Laris Cukup Laris Laris Tidak Laris Cukup Laris Laris Rendah 63 928 1.126 0,128 0,803 1,000 Sedang 279 227 0 0,565 0,197 0,000 Tinggi 152 0 0 0,308 0,000 0,000 Total 494 1.155 1.126 1 1 1
c. Probabilitas Status Klasifikasi dengan Laba
Tabel 7. Probabilitas 𝑋 + bersyarat 𝑌 `𝑃(𝑋 + |𝑌)b Laba Jumlah Status klasifikasi  Probabilitas Status klasifikasi Tidak Laris Cukup Laris Laris Tidak Laris Cukup Laris Laris Rendah 152 0 0 0,308 0,000 0,000 Sedang 279 227 0 0,565 0,197 0,000 Tinggi 63 928 1.126 0,128 0,803 1,000 Total 494 1.155  1.126 1 1 1
d. Probabilitas Status Klasifikasi dengan Peminat
Tabel 8. Probabilitas 𝑋 , bersyarat 𝑌 `𝑃(𝑋 , |𝑌)b Peminat Jumlah Status klasifikasi  Probabilitas Status klasifikasi Tidak Laris Cukup Laris Laris Tidak Laris Cukup Laris Laris Sedikit 28 49 30 0,057 0,042 0,027 Sedang 202 524 122 0,409 0,454 0,108 Banyak 264 582 974 0,534 0,504 0,865 Total 494 1.155 1.126 1 1 1 3.4  Simulasi Perhitungan Data Testing dengan Metode Naïve Bayes Classification (NBC)
Data testing yang digunakan sebanyak 309 data. Dilakukan simulasi perhitungan salah  satu  data  pembelian  pulsa  ke- 35 di  data testing dengan  klasifikasi  awal  adalah klasifikasi  laris,  diketahui  nama provider adalah  XL,  dengan  nominal  pengisian  pulsa rendah, laba tinggi, dan dengan peminat provider XL adalah banyak, maka perhitungan untuk kelas status klasifikasi pada data tersebut berdasarkan hasil di data training adalah sebagai berikut.
a. Probabilitas status klasifikasi atau probabilitas prior (𝑃(𝑌 ! ))
Berdasarkan  Tabel  4,  probabilitas  status  klasifikasi  tidak  laris,  status  klasifikasi cukup laris, dan status klasifikasi laris berturut-turut adalah 0,178 , 0,416 , dan 0,406 .
b. Probabilitas contoh kasus dengan tiap status klasifikasi

## Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur…
Nurul Musfita, Nurul Fitriyani, Zulhan Widya Baskara
Berdasarkan Tabel 5, probabilitas kategori XL untuk tiap status klasifikasi tidak laris, status  klasifikasi  cukup  laris,  dan  status  klasifikasi  laris  berturut-turut  adalah 0,534 , 0,504 , dan 0,865 .
Berdasarkan Tabel 6, probabilitas nominal pengisian pulsa rendah untuk tiap status klasifikasi tidak laris, status klasifikasi cukup laris, dan status klasifikasi laris berturut- turut adalah 0,128 , 0,803 , dan 1,000 .
Berdasarkan Tabel 7, probabilitas laba tinggi untuk tiap status klasifikasi tidak laris, status  klasifikasi  cukup  laris,  dan  status  klasifikasi  laris  berturut-turut  adalah 0,128 , 0,803 , dan 1,000 .
Berdasarkan  Tabel  8,  probabilitas  peminat provider XL  banyak  untuk  tiap  status klasifikasi tidak laris, status klasifikasi cukup laris, dan status klasifikasi laris berturut- turut adalah 0,534 , 0,504 , dan 0,865 .
c. Kalikan semua hasil variabel status klasifikasi tidak laris, klasifikasi cukup laris, dan klasifikasi laris (𝑃(𝑋 " |𝑌 ! ))
𝑃(𝑋𝐿 ∩ 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ ∩ 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 ∩ 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘|𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠) = 0,005 𝑃(𝑋𝐿 ∩ 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ ∩ 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 ∩ 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘|𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠) = 0,164 𝑃(𝑋𝐿 ∩ 𝑅𝑒𝑛𝑑𝑎ℎ ∩ 𝑇𝑖𝑛𝑔𝑔𝑖 ∩ 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘|𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠) = 0,748
d. Perhitungan Probabilitas Gabungan `∑ 𝑃(𝑌 " )𝑃(𝑋|𝑌 " ) # "$% b ∑ 𝑃(𝑌 " )𝑃(𝑋|𝑌 " ) + "$% = 𝑃(𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠)𝑃(𝑋|𝑇𝑖𝑑𝑎𝑘 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠) + 𝑃(𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠)𝑃(𝑋|𝐶𝑢𝑘𝑢𝑝 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠) + 𝑃( 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠)𝑃(𝑋| 𝐿𝑎𝑟𝑖𝑠) = (0,178 × 0,005) + (0,416 × 0,164) + (0,406 × 0,748) ≈ 0,373
e. Tentukan  status  klasifikasi  dengan  teorema bayes yaitu  probabilitas posterior (𝑃(𝑌 ! |𝑋))
𝑃(𝑌 % |𝑋)    = 𝑃(𝑌 % )𝑃(𝑋|𝑌 % ) ∑ 𝑃(𝑌 " )𝑃(𝑋|𝑌 " ) + "$% = 0,178 × 0,005 0,373 = 0,002
𝑃(𝑌 ( |𝑋)    = 𝑃(𝑌 ( )𝑃(𝑋|𝑌 ( ) ∑ 𝑃(𝑌 " )𝑃(𝑋|𝑌 " ) + "$% = 0,416 × 0,164 0,373 = 0,183
𝑃(𝑌 + |𝑋)     = 𝑃(𝑌 + )𝑃(𝑋|𝑌 + ) ∑ 𝑃(𝑌 " )𝑃(𝑋|𝑌 " ) + "$% = 0,406 × 0,748 0,373 = 0,814
Dapat  dilihat  bahwa  nilai  probabilitas  klasifikasi  laris  lebih  tinggi  dibandingkan dengan nilai probabilitas klasifikasi cukup laris dan klasifikasi tidak laris, sehingga data pembelian pulsa ke- 35 tetap dalam klasifikasi laris. Hal yang sama dilakukan pada data testing lainnya.

## 3.5 Confusion Matrix Data Testing
Berdasarkan perhitungan probabilitas sebelumnya, dilakukan pengujian data testing sebanyak 309 data. Adapun tabel untuk mengevaluasi hasil klasifikasi adalah confusion

## Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur…
matrix .  Pada  Tabel  9  berikut  diberikan  hasil  perhitungan confusion  matrix untuk  data testing .
Tabel 9. Confusion Matrix Data Testing Aktual Prediksi Total Tidak Laris  Cukup Laris  Laris Tidak Laris 55 4 2 61 Cukup Laris 22 53 43 118 Laris 0 13 117 130 Total 77 70 162 309
Pada Tabel 9 tersebut, dihasilkan 55 data berhasil diklasifikasikan ke tidak laris,
53 data berhasil diklasifikasikan ke cukup laris, dan 117 data berhasil diklasifikasikan ke  laris,  sehingga  dari 309 data testing yang  digunakan,  sebanyak 225 data  berhasil diklasifikasikan dengan benar.

## 3.6  Pengujian Ketepatan Klasifikasi
Pengujian  ketepatan  klasifikasi  pada  data testing dengan  pengklasifikasian multiclass berbeda  dengan  kasus  klasifikasi biner .  Berdasarkan  Tabel  9,  maka  nilai APER dalam confusion matrix tersebut adalah:
𝐴𝑃𝐸𝑅 = 4 + 2 + 22 + 43 + 0 + 13 77 + 70 + 162 =  0,272
Didapatkan nilai APER 0.272 yang berarti ketepatan klasifikasi yang didapatkan sebesar 0,728 atau 72,8% .  Suatu  kinerja  algoritma  klasifikasi  dapat  dihitung menggunakan  nilai  AUC  pada  persamaan  (3).  Dilakukan  perhitungan  untuk  mencari nilai sensitivity dan  nilai specificity pada  Tabel  9  menggunakan  persamaan  (4)  dan persamaan  (5).  Berdasarkan  perhitungan  pada confusion  matrix ,  didapatkan  nilai sensitivity ,  nilai specificity ,  dan  nilai  FPR  berturut-turut  sebesar 0,750 , 0,857 ,  dan 0,143 .  Dari  hasil  tersebut,  dilakukan  perhitungan  nilai  AUC  ( Area  Under  Curve ) sebagai berikut:
𝐴𝑈𝐶  = 1 + 𝑆𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑖𝑡𝑦 − 𝐹𝑃𝑅 2 = 1 + 0,750 − 0,143 2 = 1,607 2 = 0,804
Berdasarkan  Tabel  2  dan  nilai  AUC  yang  dihasilkan,  dapat  disimpulkan  bahwa ketepatan klasifikasi penjualan provider pulsa sudah cukup.
Kinerja  klasifikasi  yang  dihasilkan  tidak  begitu  baik  tapi  tidak  begitu  buruk, sehingga  dibutuhkan  metode  klasifikasi  lain  untuk  menghasilkan  kinerja  klasifikasi yang  lebih  baik.  Skala  data  variabel  nama provider (𝑋 % ) berbentuk  nominal,  dimana data nominal tidak memiliki nilai dan tidak memiliki urutan. Apabila skala data nominal

## Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur…
Nurul Musfita, Nurul Fitriyani, Zulhan Widya Baskara
ditransformasi  ke  bentuk  data  numerik  (data  yang  memiliki  nilai),  maka  dapat digunakan metode klasifikasi seperti algoritma KNN, SVM dan lain-lain untuk melihat kinerja klasifikasi yang dihasilkan.
Nilai akurasi yang dihasilkan pada penelitian ini dipengaruhi oleh persentase data training dan  data testing ,  cara  pengklasifikasian,  serta  objek  data  yang  digunakan. Pemilihan  data  acak  pada  data training dengan  menggunakan  fungsi  di software R menghasilkan  beberapa  kombinasi  model  yang  menghasilkan  nilai  akurasi  yang berbeda.  Hal  ini  juga  berlaku  ketika  persentase  data training dan  data testing yang digunakan berbeda. Dihasilkan nilai akurasi lebih tinggi ketika persentase data training lebih tinggi dari persentase data testing .

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil yang telah dijelaskan sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil  klasifikasi  penjualan provider pulsa  menggunakan  metode Naïve  Bayes di Kecamatan Masbagik menunjukkan bahwa pada model Naïve Bayes , sebanyak 225 data berhasil diklasifikasikan dengan benar dari 309 data testing yang digunakan.
2. Ketepatan  hasil  klasifikasi  penjualan provider pulsa  menggunakan  metode Naïve Bayes menghasilkan nilai APER 0,272 yang berarti bahwa ketepatan klasifikasi yang didapatkan  sebesar 0,728 atau 72,8% .  Didapatkan  juga  nilai  AUC  sebesar 0,804 yang berarti ketepatan klasifikasi penjualan provider pulsa sudah cukup.

## Daftar Pustaka
[1] Hamidin, D., Pranawukir, I., Mulyana, A., Susilawati, E., Ikhram, F., Novalia, N., Ruminda, M., Dawis, A.M., Kurniawan, R., & Pandriadi. Strategi Pemasaran Di Era Digital . Sukabumi: Haura Utama. 2022.
[2] Palupi,  E.S.  Prediction  Of  Android  Handphone  Sales  During  Pandemic  Using Naïve Bayes and K-NN Methods Based On Particle Swarm Optimization. Jurnal Riset Informatika , 23-28. 2021.
[3] Arifin,  T.,  &  Ariesta,  D.    Prediksi  Penyakit  Ginjal  Kronis  Menggunakan Algoritma Naive Bayes Classifier Berbasis Particle Swarm Optimization. Jurnal Tekno Insetif , 26-30, 2019.
[4] Nawangsih,  I.,  &  Setyaningsih,  A.  Penerapan  Algoritma  Naïve  Bayes  Untuk Menentukan Klasifikasi Produk Terlaris Pada Penjualan Pulsa. Jurnal Teknologi Pelita Bangsa , 195-207, 2020.
[5] Devita,  R.N.,  Herwanto,  H.W.,  &    Wibawa,  A.P.  Perbandingan  Kinerja  Metode Naive  Bayes  dan  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Klasifikasi  Artikel  Berbahasa Indonesia .  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK), 427-434, 2018.
Klasifikasi Penjualan Provider Pulsa di Kecamatan Masbagik Lombok Timur…
[6] Arhami,  M.,  &  Nasir,  M. Data  Mining  Algoritma  dan  Implementasi .  Ed.1. Yogyakarta: Andi. 2020.
[7] Prasetyowati,  E. Data  Mining:  Pengelompokkan  Data  untuk  Informasi  dan Evaluasi . Pamekasan: Duta Media. 2017.
[8] Muflikhah, L., Ratnawati, D.E., & Putri, R.R.M. Data Mining . Malang: UB Press. 2018.
[9] Freund’s,  J.E.,  &  Walpole,  R.E. Mathematical  Statistics  with  Applications .  8th Edition. USA: Pearson Education Limited. 2014.
[10] Johnson, A.R., & Wichern, D. W. Applied Multivariate Statistical Analysis . Sixth Edition. Upper Saddle River: New Jersey. 2007.
[11] Gorunescu,  F. Data  Mining:  Concepts,  Models,  and  Techniques .  Verlag  Berlin Heidelberg: Springer. 2011.
[12] Arifin,  S. Sales  Management:  Strategi  Menjual  dengan  Pendekatan  Personal . Yogyakarta: Salma Idea. 2020.
[13] Putri,  M.P.,  Budiman,  E.,  &  Taruk,  M.  Analisis  Kualitas  Jaringan  Seluler Terhadap Jasa Provider di Kota Samarinda. Jurnal Politeknik Negeri Balikpapan , 322-325, 2017.
[14] Priyantomo, B. Panduan Startup Server Pulsa: Panduan Untuk Anda Yang Ingin Berbisnis Server Pulsa . Malaysia: Mobile Outlet, 2016.
[15] Sugiyono. Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta. 2012.