Submitted : 15 June 2022, Accepted : 6 July 2022, Published : 30 July 2022 Copyright © 2022 THE AUTHOR(S). This article is distributed under a a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International license, http://journal.yrpipku.com/index.php/msej

## Classification Of Investment Decisions During Covid-19 Pandemic Using Naive Bayes

## Klasifikasi  Keputusan  Investasi  Di  Masa  Pandemi  Covid-19  Dengan  Menggunakan Naive Bayes
Madina Rinestu 1* , I Made Indra P 2 , Budi Marsanto 3
STMA Trisakti 1.2.3 madinarinestu@gmail.com 1
* Corresponding Author

## ABSTRACT
The investment sector is one of the most important things in a country's economy. A comprehensive study of investor’s investment patterns in the pandemic era is significant to determine investment opportunities in  the  pandemic  era  by  analyzing  the  correlation  between  demographic  conditions  and  investment decisions made by investors. Classification is carried out into certain classes using the Naïve Bayes method. This study uses a quantitative descriptive method with an accidental sampling approach in data collection consisting of 107 respondents. The results showed that the investment products that made up the majority of respondents' choices in the pandemic era were gold and mutual funds. The results of the analysis using Naïve Bayes on 6 posterior variables provide several descriptions, including the prior probability value of not  adding  an  investment  is  greater  than  adding  an  investment.  The  group  of  investors  who  add investment has a pattern of choice of investment instruments, namely mutual funds, gold, deposits and stocks.
Keywords: Impact of Covid-19 Pandemic, Investment Pattern, Naïve Bayes

## ABSTRAK
Sektor  investasi  merupakan  salah  satu  hal  yang  krusial  dalam  perekonomian  suatu  negara. Kajian mengenai pola investasi para investor pada era pandemi secara komprehensif diperlukan untuk  mengetahui  potensi  investasi  pada  era  pandemi  dengan  menganalisa  korelasi  antara demografi  dengan  keputusan  investasi  yang  dilakukan  oleh  investor.  Klasifikasi  dilakukan  ke dalam  beberapa  kelas  tertentu  dengan  menggunakan  metode Naïve  Bayes. Penelitian  ini menggunakan  metode  deskriptif  kuantitatif  dengan  pendekatan accidental  sampling dalam pengumpulan  data  yang  terdiri  dari  107  responden.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa produk investasi yang menjadi mayoritas pilihan responden pada era pandemi adalah emas dan reksadana.  Hasil  analisa  dengan  menggunakan Naïve  Bayes terhadap  6  variabel  posterior memberikan  beberapa  deskripsi,  diantaranya  nilai  probabilitas  prior  untuk  tidak  menambah investasi lebih besar dari menambah investasi. Kelompok investor yang menambah investasi memiliki pola pilihan instrumen investasi yaitu reksadana, emas, deposito dan saham. Kata kunci: Dampak Covid-19, Pola Investasi, Naïve Bayes

## 1. Pendahuluan
Pandemi yang terjadi memberikan dampak yang begitu besar di seluruh dunia. Kinerja gross domestic bruto dapat menjadi suatu indikator perkembangan perekonomian pada suatu negara dari waktu ke waktu. pada tahun 2020 gross domestic bruto Indonesia menurun hingga -2%.  Kondisi  yang  terjadi  menandakan  bahwa  secara  umum  kegiatan  bisnis  di  Indonesia mengalami  perlambatan.  Penurunan gross  domestic  bruto berdampak  pula  pada  penurunan investasi  khususnya  di  pasar  modal.  Secara  umum  sebelum  pandemi  COVID-19  berlangsung (2017-2019), nilai kapitalisasi pasar modal di Indonesia selalu di atas Rp 7.000 triliun, sementara pada tahun 2020 terjadi penurunan nilai kapitalitasi pasar hingga mencapai Rp 6.968 triliun. Di sisi lain, pada pada tahun 2021 jumlah investor terus mengalami pertumbuhan, tercatat hingga
bulan  Maret  2021  jumlah  investor  ritel  mencapai  4,9  juta  orang.  Jumlah  tersebut  diketahui meningkat sebanyak 25% dari tahun sebelumnya.
Pilihan investasi yang dilakukan oleh investor pada dasarnya dapat diketahui melalui identifikasi dan membuat pola berdasarkan profile investor. Profil dari investor tersebut dapat dibedakan  melalui  berbagai  hal  yang  melekat  dengan  dirinya.  Secara  umum,  profil  dapat terdeskripsikan dari jenis kelamin, status pernikahan, usia, tingkat pendidikan, jenis pekerjaan dan  jumlah  pendapatan.  Pentingnya  analisa  ditujukan  untuk  mengetahui  pola  dalam berinvestasi, hal ini nantinya akan menjadi bagian penting untuk mengetahui perilaku investasi pada  masa  pandemi.  Nurdin  dan  Adioetomo  (2011)  dan  Suhardan et  al (2012)  menjelaskan bahwa studi demografi menjadi bagian penting yang dapat mempengaruhi perilaku seseorang.
Metode naïve bayes digunakan dalam penelitian ini untuk mendapatkan pola investasi dari investor di era pandemi. Hal ini ditujukan agar mendapatkan deskripsi secara komprehensif terkait  dengan  potensi  investasi  di  era  pandemi  dengan  menghubungkan  demografi  dan keputusan investor. Klasifikasi dilakukan dengan mengelompokkan objek ke dalam beberapa kelas tertentu dengan menggunakan naïve bayes. Pendekatan tersebut digunakan untuk suatu klasifikasi sederhana namun dengan akurasi tinggi terkait dengan data kumpulan demografi dan produk  investasi,  yang  kemudian  akan  dibuat  suatu  deskripsi  potensi  investasi  yang  akan dilakukan oleh investor. Naïve Bayesian Classifier mengasumsikan bahwa keberadaan sebuah atribut (variabel) tidak ada kaitannya dengan keberadaan atribut (variabel) yang lain.  Ananda et al (2021) menjelaskan bahwa hasil uji data dengan tool RapidMiner dengan algoritma nave Bayes memberikan hasil yang sangat baik, sehingga dalam hal ini algoritma nave Bayes dapat diterapkan  untuk  pengecekan  data  dengan  tool RapidMiner .  Hasil  kinerja accuracy dari  alat RapidMiner adalah  100%.  Dari  hasil  kinerja accuracy yang  diperoleh,  diketahui  bahwa  hasil pemrosesan data secara manual dan menggunakan sistem adalah sama.
Dengan demikian maka diharapkan dapat dihasilkan pola investasi berdasarkan pilihan para investor dengan beberapa variabel yang telah ditentukan serta dapat mengindentifikasi deskriptif  karakteristik  investor.  Hal  ini  ditujukan  agar  mendapatkan  deskripsi  secara komprehensif  terkait  dengan  potensi  investasi  di  era  pandemi  dengan  menghubungkan demografi dan keputusan investor.

## 2. Tinjauan Pustaka

## Investasi
Investasi merupakan aktivitas penempatan uang atau dana dengan harapan memperoleh tambahan  atau  manfaat  tertentu  dari  uang  atau  dana  tersebut  (Kamarudin,  2004).  Investasi sebagai  suatu  kegiatan  yang  bersifat  luas  dan  mengarah  pada  simpanan  dalam  bentuk  fisik seperti  emas  atau  bangunan,  maupun  dalam  bentuk  surat,  obligasi,  saham  atau  reksa  dana (Jones, 2014). Maka dapat di artikan bahwa investasi adalah aktivitas menempatkan dana pada suatu atau kumpulan aset dengan tujuan untuk mendapatkan keuntungan.
Terdapat  beberapa  tujuan  dari  dilakuannya  investasi,  Tandelilin  (2010)  menjelaskan beberapa  tujuan  untuk  seseorang  melakukan  aktivitas  investasi,  adapun  diantaranya: mengurangi tekanan inflasi, dorongan untuk menghemat pajak dan mendapatkan kehidupan lebih layak di masa depan.

## Demografi
Demografi merupakan ilmu yang mempelajari struktur dan proses kependudukan di suatu wilayah.  Struktur  penduduk  meliputi  jumlah,  persebaran,  dan  komposisi  penduduk.  Struktur penduduk  terus  mengalami  perubahan,  dan  perubahan  tersebut  disebabkan  oleh  proses demografi  yang  meliputi  kelahiran  (fertilitas),  kematian  (mortalitas),  dan  migrasi  penduduk (Philip et al, 1959).
Faktor demografi merupakan salah satu faktor yang dipertimbangkan oleh investor dalam berinvestasi  karena  dalam  menentukan  investasi,  para  investor  melibatkan  banyak  individu dengan berbagai karakteristik yang berbeda dalam pengambilan keputusan investasi. (Melisa Kusumawati,  2012)  membahas  tentang  adanya  keterikatan  atau  hubungan  antara  faktor demografi  dengan  pertimbangan  investor  dalam  keputusan  investasi.  Beberapa  variabel demografis  dalam  penelitian  ini  meliputi:  Pendidikan,  Jenis  Kelamin,  Usia,  Pendapatan  dan Pekerjaan.

## Keputusan Investasi
Menurut  (Kusrini,  2007),  Keputusan  merupakan  kegiatan  dalam  memilih  strategi  atau tindakan  untuk  memecahkan  suatu  masalah.  Tujuan  dari  keputusan  adalah  untuk  mencapai target  atau  aksi  tertentu  yang  harus  dilakukan.  Sedangkan  pengertian  Investasi  merupakan aktivitas penempatan uang atau dana dengan harapan untuk memperoleh keuntungan tertentu atas uang atau dana tersebut (Kamarudin, 2004). Dari kedua definisi tersebut maka keputusan investasi dapat diartikan sebagai kegiatan memilih suatu strategi dalam penempatan dana untuk mencapai target tertentu berupa keuntungan di masa depan.

## Naïve Bayes
Naïve  Bayes Classifier merupakan  sebuah  metoda  pengklasifikasi  probabilitas  sederhana untuk  menghitung  sekumpulan  probabilitas  dengan  menjumlahkan  frekuensi  dan  kombinasi nilai dari kumpulan data yang diberikan (Patil dan Sherekar, 2013). Ciri utama dari Naïve Bayes Classifier adalah asumsi yang sangat kuat (naïf) tentang independensi setiap kondisi/peristiwa. Algoritma ini mengasumsikan bahwa atribut objek adalah independen. Probabilitas yang terlibat dalam  menghasilkan  perkiraan  akhir  dihitung  sebagai  kuantitas  frekuensi  dari  tabel  hasil keputusan.
Bentuk umum atau persamaan Theorema bayes:
Untuk  menentukan  atau  memprediksi  pilihan  kelas,  digunakan  probabilitas  maksimum  dari semua kelas dengan fungsi:
Fc(X)= argmax Ci = P(X|Ci) P (Ci)
Fc(X)  = output hasil klasifikasi naive bayes argmax Ci = nilai maksimum dari kelas P(Ci)   = peluang dari kategori yang ditentukan P(X|Ci) = kategori pada suatu kelas

## 3. Metode Penelitian
Data  yang  digunakan  adalah  jenis  data  primer  berdasarkan  hasil  pengumpulan  data terhadap peserta Dana Pensiun Lembaga Keuangan (DPLK), sehingga didapatkan 107 dataset yang akan dijadikan sebagai data latih.

## Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data yang diterapkan pada penelitian ini yakni dengan menyebarkan angket melalui google form kepada peserta DPLK yang masih aktif serta melakukan observasi atau pengamatan terhadap kondisi perekonomian selama pandemi. Data yang diperoleh melalui angket merupakan variabel-variabel yang akan digunakan pada penelitian, yakni demografi dari setiap responden diantaranya: 1) Jenis investasi, 2) Pendidikan, 3) Pendapatan, 4) Jenis kelamin,
5) Pekerjaan dan 6) Usia.

## Metode Analisa Data
a. Analisa Deskriptif
(Sugiyono,  2014)  metode  analisis  deskriptif  merupakan  metode  statistik  yang  digunakan dalam  menganalisis  data  dengan  cara  mendeskripsikan  atau  menggambarkan  data  yang telah dikumpulkan sesuai apa adanya tanpa bermaksud menarik kesimpulan yang berlaku untuk umum atau untuk generalisasi.
b. Naïve Bayes Metode  naïve  bayes  digunakan  dalam  pengklasifikasian  serta  pengukuran  performansi sistem  classifier  yang  dibangun  untuk  mengetahui  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan parameter performansi.
Analisa metode naïve bayes Teorema Bayes memiliki bentuk umum sebagai berikut:
Untuk menentukan atau memprediksi pilihan kelas, digunakan peluang maksimum dari seluruh kelas dengan fungsi
Karena  nilai  P(X)  konstan  untuk  seluruh  kelas,  maka  P(X)  dapat  diabaikan  sehingga menghasilkan fungsi:
Fc(X)= argmax Ci = P(X|Ci)P (Ci)
Keterangan:
Fc(X) = output hasil klasifikasi naive bayes argmax Ci = nilai mak dari kelas P(Ci) = peluang dari kategori yang diberikan P(X|Ci) = kategori pada suatu class. P(Ci|X) = Probabilitas hipotesis Ci berdasarkan kondisi x (posteriori prob) P(X) =  Probabilitas  dari  X  bernilai  sama  untuk  semua  kelas  (tuple  X  memiliki probalitas  yang  sama  untuk  masuk  ke  dalam  kelas  manapun,  maka  yang  di maksimalkan adalah P(X|Ci) P(Ci). Parameter performansi yang digunakan yaitu diantaranya nilai Accuracy , Precision dan Recall. Tabel 1. Pengukuran Confussion Matrix Kategori True Value TRUE FALSE Hasil TRUE TP FP Klasifikasi FALSE FN TN
Kategori True Value True False Hasil klasifikasi True (TP dan FP) False (FN dan TN) tabel 1 menunjukkan bahwa hasil klasifikasi benar sesuai dengan keputusan sistem (TP) dan Klasifikasi salah  menurut  sistem  (FP),  sedangkan  dokumen  yang  tidak  termasuk  dalam  hasil  klasifikasi kategori, adakalanya memang bukan anggota dari kategori itu (TN) dan adakalanya ternyata seharusnya menjadi anggota kategori tersebut (FN).
Berdasarkan confusin  matrix diatas  dapat  diketahui  untuk  pengukuran Accuracy , Precision dan Recall. Dengan rumus sebagai berikut:

## 4. Hasil dan Pembahasan
Membahas  mengenai  gambaran  dari  terkait  dengan  demografi  investor,  kegiatan investasi dan naïve bayes dalam rangka mengetahui pola dari aktivitas investasi. Pada akhirnya diharapkan dapat menjadi gambaran terkait dengan kegiatan investasi.

## Karakteristik Responden
Pada penelitian ini deskripsi Karakteristik tergambarkan pada beberapa hal yaitu a) jenis kelamin,  b)  domisili,  c)  pendidikan,  d)  status  pernikahan,  e)  usia,  dan  f)  pekerjaan.  Hal  ini digunakan sebagai deskripsi awal terkait dengan kondisi dari responden yang diteliti. Adapaun hasil dari pengumpulan data melalui angket sebagai berikut:

## Gambar 1. Karakteristik Responden Berdasarkan Jenis Kelamin
Gambar 1 diketahui bahwa mayoritas jenis kelamin responden dalam penelitian adalah pria sebesar 52.3% dan sisanya wanita sebanyak 47.7%. Secara umum diketahui bahwa kondisi dimaksud memberikan gambaran bahwa kegiatan investasi diminati oleh pria. Ton dan Nguyen (2014) melakukan penelitian berdasarkan interview terhadap investor di pasar saham Vietnam yang  menunjukkan  bahwa  pria  cenderung  lebih  bersedia  untuk  mengambil  risiko  dalam perdagangan saham.

## Gambar 2. Karaketristik Responden Berdasarkan Domisili
Berdasarkan  Gambar  2.  diketahui  bahwa  mayoritas  responden  berdomisili  di  Jakarta sebesar 47.7%, dimana secara umum menandakan bahwa para responden bermukim di kota besar. Hal ini dapat diartikan bahwa para responden memiliki pengetahuan yang baik dalam kegiatan investasi. Arshad dan Ibrahim (2019) juga menyimpulkan bahwa suatu daerah terikat dengan budaya dimana hal ini berdampak pada perspektif investasi.
Gambar 3. Karakteristik Responden Berdasarkan Tingkat Pendidikan Gambar 3 memberikan informasi bahwa mayoritas pendidikan para responden berada pada high level yaitu Pasca Sarjana sebanyak 72.9%. Temuan ini memberikan informasi bahwa para responden telah teredukasi mengenai aktivitas investasi dan dampak terhadap kehidupan. Srijani  dan  Vijaya  (2018)  menerangkan  bahwa  investor  dengan  pendidikan  yang  tinggi  akan memahami  dengan  baik  setiap  keputusan  investasinya,  sehingga  akan  selalu  mengukur  dan membandingkan risiko dan pendapatannya.

## Gambar 4. Karakteristik Responden Berdasarkan Status Pernikahan
Gambar  4.  menerangkan  bahwa  mayoritas  para  responden  telah  menikah  sebesar 77.6%, belum menikah 20.6% dan sisanya telah bercerai sebesar 1.9%. Kondisi ini menerangkan bahwa aktivitas investasi yang dilakukan oleh investor yang berstatus telah menikah memiliki sikap yang cenderung lebih berhati-hati. Sebagaimana menurut Halek dan Eisenhauer (2001), individu yang berstatus menikah cenderung lebih bersikap menghindari risiko. Di sisi lain hal ini perlu diperhatikan lebih lanjut mengenai kondisi investasi yang dilakukan.
[] [] [] Be lum Menikah Be rcerai Menikah

## Gambar 4. Karakteristik Responden Berdasarkan Usia
Gambar  5  memberikan  informasi  bahwa  mayoritas  responden  berusia  25-40  tahun, dengan rentang usia tersebut merupakan usia yang tergolong produktif dan masih muda. Selain itu, sisa responden berada pada rentang usia 17-25 tahun dan 41-69 tahun. Karakteristik usia menjadi  bagian  penting  yang  berperan  dalam  pilihan  dan  keputusan  investasi.  Hasan et  al . (2014)  menjelaskan  bahwa  terdapat  hubungan  antara  usia  dengan  kenyamanan  dalam berinvestasi dan keberanian dalam mengambil risiko.

## Gambar 5. Karakteristik Responden Berdasarkan Pekerjaan
Pada Gambar 6 diketahui bahwa sebaran pekerjaan responden mayoritas terdapat pada karyawan  swasta  sebesar  47.7%  dan  aparatur  sipil  negara  sebesar  40.2%.  Hal  ini  dapat mengindikasikan  bahwa  secara  umum  para  responden  merupakan  karyawan  yang  memiliki pendapatan  tetap  dan  rutin.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Jain  dan  Mandot  (2012) menyimpulkan bahwa berbagai faktor demografis pekerjaan berdampak besar pada keputusan investasi dari para investor di Rajasthan.

## Produk Investasi
Produk investasi memiliki berbagai jenis instrumen, dimana setiap instrumen memiliki berbagai karakteristik. Beberapa karakteristik dari produk investasi dapat dilihat dari a) return, b) risiko, c) likuiditas.  Pada penelitian ini dijelaskan beberapa hal terkait dengan hal-hal yang berkaitan dengan investasi yaitu:
2,8 82,2 15 17-25 25-40 41-69

## Gambar 6. Instrumen Investasi Responden
Pada  penelitian  ini  instrumen  investasi  terbagi  dalam  beberapa  jenis  dengan  tujuan untuk melihat keragaman pilihan investasi. Dari Gambar 7 diketahui bahwa terdapat 2 kelompok mayoritas utama instrumen investasi yang dipilih responden yaitu reksa dana (28%) dan emas (26%).
Selanjutnya, pengalaman berinvestasi merupakan hal penting yang berperan dalam menentukan  pilihan.  Semakin  lama  pengalaman  seseorang  dalam  berinvestasi  memberikan dampak semakin banyak pengetahuan yang dimiliki, sehingga keputusan berinvestasi akan jauh lebih baik..
Tabel 2. Pengalaman Investasi Responde Durasi Pengalaman Investasi  Persentase 1 Tahun 2,8% 2 Tahun 15,9% 3 Tahun 14,0% 4 Tahun 10,3% 5 Tahun 17,8% 6 Tahun 7,5% 7 Tahun 3,7% 8 Tahun 5,6% 9 Tahun 1,9% 10 Tahun 1,9% > 10 Tahun 18,6%
Berdasarkan Tabel 2 diketahui bahwa mayoritas memiliki pengalaman di atas 10 tahun sebesar 18.6%. Kondisi ini menandakan bahwa para responden telah memiliki pengalaman yang baik.

## Gambar 8. Pendapatan Responden
Gambar  8  memberikan  informasi  pendapatan  mayoritas  responden  tersebar  pada rentang Rp 10 Juta – Rp 20 Juta sebesar 32.7%, untuk responden yang berpendapatan Rp 20
0 5 10 15 20 25 30 35 De po sit o
Em as Fo rex La inny a Pro pe rti Re ksa da na Sa ha m Se kto r r iil Ta bu ng an
Juta – Rp 40 Juta sebesar 27.1%, untuk responden berpendapatan Rp 5 Juta – Rp 10 Juta sebesar 26.2 % dan sisanya 14% berpendapatan di atas Rp 40 juta.
Selanjutnya  adalah  jumlah  ekuitas,  Jumlah  ekuitas  memberikan  informasi  terkait dengan  besaran  dana  yang  telah  diinvestasikan  oleh  investor  pada  suatu  instrumen.  Hal  ini sangat penting sebagai bagian dalam mengambarkan komitmen dalam berinvestasi

## Gambar 9. Jumlah Ekuitas
Gambar  9  memberikan  informasi  bahwa  mayoritas  responden  memiliki  ekuitas  di bawah Rp 50 juta, hal ini menandakan bahwa dana yang diinvestasikan masih cenderung tidak besar. Di sisi lain, terdapat 11.2% responden yang telah memiliki ekuitas di atas Rp 1 miliar. Kondisi  tersebut  menandakan  bahwa  investor  tersebut  berani  untuk  melakukan  kegiatan investasi dengan dana yang besar.

## Naïve Bayes
Penelitian  ini  menggunakan  dataset  sebanyak  107.  Dataset  akan  diproses  dengan metode Naive Bayes dengan beberapa tahapan sehingga perlu menentukan besarnya nilai dari data, yaitu dari 107 data latih yang digunakan, diketahui kelas tidak menambah (No) sebanyak 56 orang dan kelas menambah (Yes) sebanyak 51 orang.
Tabel 3. Perhitungan Probabilitas Prior Keterangan Probability Yes (P(Co)) 0,48% No (P(Ci)) 0,52%
Berdasarkan Tabel 3 diketahui bahwa tidak ditemukan perbedaan yang signifikan antara investor yang melakukan penambahan ekuitas pada investasinya dengan investor yang tidak melakukan  penambahan  ekuitas.  Hal  ini  menandakan  bahwa  pada  masa  pandemi  terdapat investor yang memiliki keyakinan pada investasi yang dilakukannya, di sisi lain terdapat pula investor yang menahan untuk tidak menambah investasi akibat ketidakpastian di saat pandemi ini.
Tahap selanjutnya yaitu perhitungan probabilitas posterior X bersyarat C (P(X|Ci) dan (P(X|Co).  Perhitungan  probabilitas  posterior  dilakukan  dengan  jumlah  data  yang  sama. Pengujian dilakukan pada 6 indikator yaitu: a) jenis kelamin, b) domisili, c) status, d) jumlah anak, e) usia, f) instrument investasi. Adapun penjabaran untuk tiap hasil perhitungan disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Probabilitas Posterior Bersyarat
Berdasarkan  Tabel  4  diketahui  bahwa  setiap  posterior  memiliki  probability  yang berbeda, hal ini menunjukkan sebagai perbedaan prediksi yang berperan terhadap keinginan untuk  menambah  investasi.  Selain  itu,  pada  sampel  ditemukan  hal  menarik  dimana  usia responden  yang  berinvestasi  merupakan  usia  yang  dianggap  masih  sangat  produktif  yaitu berada  pada  rentang  usia  25  tahun  –  40  tahun.  Instrumen  investasi  yang  dipilih  oleh  para responden yaitu 1) reksa dana, 2) emas dan 3) saham.
Pada tahap selanjutnya dilakukan perhitungan dengan software , yang ditujukan untuk mengetahui hasil pengujian yang diperoleh dengan menggunakan data probabilitas yang telah tersedia. Pengujian pada penelitian ini menggunakan software RapidMiner 9.2 terhadap 107 data latih dan 9 data uji. Hal ini ditujukan untuk mengetahui kalsifikasi yang dilakukan oleh naïve bayes  dan  3  hal  penting  yaitu accuracy,  precision dan recall .  Ketiga  hal  tersebut  dipandang penting sebagai ukuran ketepatan pengujian.
Gambar 10.  Model Utama Naïve Bayes pada RapidMiner
P(X) "Ya" P (X) "No" P(XICo) P(XICi) Pria 26 30 0.510 0.536 Wanita 25 26 0.490 0.464 Bekasi 10 4 0.196 0.071 Bogor 6 0.000 0.107 Depok 3 4 0.059 0.071 Jakarta 29 22 0.569 0.393 Lainnya 3 7 0.059 0.125 Tangerang 6 13 0.118 0.232 Belum Menikah 13 9 0.255 0.161 Bercerai 2 0.000 0.036 Menikah 38 45 0.745 0.804 0 18 16 0.353 0.286 1 18 18 0.353 0.321 2 10 15 0.196 0.268 3 4 6 0.078 0.107 4 1 0.000 0.018 5 1 0.020 0.000 17-25 Tahun 3 0.059 0.000 25-40 Tahun 42 46 0.824 0.821 41-60 Tahun 6 10 0.118 0.179 Deposito 1 2 0.020 0.036 Emas 10 18 0.196 0.321 Forex 1 0.000 0.018 Lainnya 3 0.000 0.054 Properti 3 7 0.059 0.125 Reksadana 19 11 0.373 0.196 Saham 12 7 0.235 0.125 Sektor riil 1 0.000 0.018 Tabungan 6 6 0.118 0.107 Jenis Kelamin Kelompok Kriteria Klasifikasi Probabilitas Posterior Domisili Status Jumlah Anak Usia Instrumen
Gambar 10 adalah model utama naïve bayes pada RapidMiner untuk selanjutnya design yang telah dilakukan dapat digunakan untuk membuat dan mengelola proses analisa. Sesuai dengan  data  latih  dan  data  uji  yang  telah  dimasukan  kedalam software  RapidMiner maka diketahui Adapun hasil klasifikasi terhadap data uji sebagai berikut:

## Gambar 11. Hasil Klasifikasi Data Uji dengan RapidMiner
Berdasarkan  gambar  11  hasil  klasifkasi  data  uji  dengan  naïve  bayes  menggunakan RapidMiner diketahui bahwa keputusan kelas untuk tidak menambah investasi lebih besar dari pada  menambah  investasi,  yakni  nilai  untuk  menambah  investasi  sebesar  0.444  dan  tidak menambah  investasi  sebesar  0.556.  Selanjutnya  output accuracy disajikan  pada  Gambar  12 berikut.
Gambar 12. Hasil Perhitungan Accuracy
Pada  dasarnya, Accuracy dikatakan  sebagai  tingkat  kedekatan  antara  nilai  prediksi dengan nilai sebenarnya. Hasil pada Gambar 12 memberikan deskripsi akurasi sebesar 66.67% dimana nilai tersebut sudah melewati 60% yang artinya memiliki akurasi yang tinggi. Temuan ini menjelaskan model yang dibangun dengan variabel tersebut dapat digunakan untuk melihat investasi. Di sisi lain, penelitian ini tetap memerlukan tambahan variabel guna meningkatkan Accuracy. Selanjutnya adalah Precision

## Gambar 13. Hasil Perhitungan Precision
Gambar  13  memberikan  penjelasan  mengenai  presisi.  Konsep  presisi  didefinisikan sebagai rasio item terkait yang dipilih terhadap semua item yang terpilih. Presisi dapat diartikan sebagai  kecocokan  antara  permintaan  informasi  dengan  jawaban  terhadap  permintaan tersebut. Nilai presisi untuk model yang diwakili variabel mencapai 75%, artinya informasi yang diberikan  tepat  dalam  mengambarkan  keadaan.  Tahapan  penjelasan  selanjutnya  dijelaskan pada recall
Gambar 14. Hasil Perhitungan Recall
Recall didefinisikan sebagai rasio dari item relevan yang dipilih terhadap total jumlah item relevan  yang  tersedia.  Diketahui  dari  gambar  14  nilai recall sebesar  60%,  temuan  ini menandakan bahwa variabel yang dipilih dapat dan perlu menjadi suatu rekomendasi.
Pengujian  menggunakan RapidMiner juga  dilakukan  untuk  mengetahui  pola  produk investasi  dari  tiap  investor  yang  melakukan  penambahan  ekuitas  dan  tidak  menambah ekuitasnya
Gambar 15. Pola Produk Investasi dari Penambahan Ekuitas Investasi Berdasarkan  Gambar  15  diketahui  bahwa  bagi  para  investor  yang  melakukan penambahan ekuitas akan memilih produk investasi reksa dana, emas, deposito dan saham. Semua  produk  investasi  tersebut  merupakan  produk  yang  likuid  atau  mudah  dicairkan. Sementara untuk para investor yang tidak menambah produk investasinya memiliki pola produk investasi  yang  dipilih  adalah  reksa  dana,  sektor  riil  dan  properti,  dimana  mayoritas  produk investasi dimaksud merupakan produk yang tidak likuid atau cenderung sulit untuk dicairkan.

## 5. Penutup

## Kesimpulan
a. Karakterisktik  responden  yang  diwakili  oleh  jenis  kelamin,  domisili,  pendidikan,  status pernikahan, usia, dan pekerjaan memiliki sebaran yang beragam.
b. Produk investasi tergambarkan mayoritas dalam bentuk reksadana dan emas yang menjadi instrumen favorit yang dipilih investor.
c. Hasil analisa dengan menggunakan Naïve Bayes memberikan beberapa deskripsi, yaitu: a) nilai probabilitas prior untuk tidak menambah investasi lebih besar daripada menambah; b) enam variabel memiliki nilai probabilitas posterior bersyarat yang beragam, sehingga akan berdampak  pada  perhitungan  model,  diketahui  secara  umum  pola  instrumen  yang diinvestasikan adalah reksa dana, emas dan saham; c) nilai Accuracy sebesar 66.67%, nilai precision sebesar 75% dan nilai recall sebesar 60%.

## Daftar Pustaka
Ahmad, Kamaruddin. (2004). Dasar-dasar Manajemen Investasi dan Portofolio, Jakarta: Rineka Cipta
Ananda W, Safir M, Fauzan. (2021). Prediksi Jumlah Hasil Panen Sawit Menggunakan Algoritma Naive Baye s . Terapan Informatika Nusantara . 1(10): 513-519 Arshad, I. dan Y. I. (2019). Uncertainty Avoidance, Risk Avoidance and Perceived Risk: A Cultural Perspective of Individual Investor. Economics and Business Review , 3(1), 21–33. Dadang Suhardan, et.al, (2012), Ekonomi dan Pembiayaan Pendidikan , Bandung: Alfabeta Dewi G. A. K. R. S. dan Vijaya D. P. (2018). Investasi Dan Pasar Modal Indonesia . Depok: PT. Rajagrafindo Persada
Halek,  M.  dan  J.  G.  Eisenhauer.  (2001). Demography  of  Risk  Aversion.  Journal  of  Risk  and Insurance 68(1): 1–24. Hasan TR, Khalid W, Habib A. (2014) . Overconfidence and loss aversion in investment decisions: a study of the impact of gender and age in pakistani. International samanm journal of finance and accounting . 2(3) : 44 – 61
Jain,  D.,  &  Mandot,  N.  (2012).  Impact  of  Demographic  Factors  on  Investment  Decision  of Investors in Rajasthan. Journal of Arts, Science & Commerce , 2(3), 81–92.
Hauser, Philip M. and Otis Dudley Duncan, eds. (1959). The Study of Population: An Investory and Appraisal. Chicago : The University of Chicago Press Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Penerbit Andi, Yogyakarta Kusumawati,  Melisa.  (2013). Faktor  Demografi,  Economic  Factors  dan  Behavioral  Motivation dalam Pertimbangan Keputusan Invetasi di Surabaya . Jurnal Finesta .1(2)
Nurdin, H. dan Adioetomo, S. M. (2010). Dasar-dasar Demografi . Jakarta : Salemba Empat Tina R. Patil, S.S. Sherekar. (2013). Performance Analysis of Naive Bayes and J48 Classification Algorithm  for  Data  Classification,  International  Journal  of  Computer  Science  and Applications. 6(2), April 2013 Tandelilin,  Eduardus.  (2010). Portofolio  dan  Investasi  Teori  dan  Aplikasi .  Edisi  pertama. Yogyakarta : Kanisius.
Ton, H. T. H., & Nguyen, T. M. P. (2014). The Impact of Demographical Factors on Investment Decision :  A  Study  of  Vietnam  Stock  Market.  International  Journal  of  Economics  and Finance , 6(11), 83–89.