## Implementasi Sistem Rekomendasi Tipe Rumah Menggunakan Metode Naïve Bayes
Mohammad Iqbal 1* , Bernadus Anggo Seno Aji 2 , Farah Zakiyah Rahmanti 3
1*,2,3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Bisnis, Institut Teknologi Telkom Surabaya,  Kota Surabaya, Provinsi Jawa Timur, Indonesia.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 8 March 2023 Received in revised form 20 May 2023 Accepted 20 August 2023 Available online October 2023 DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i4.1030

## Keywords:
Information Systems; Naïve Bayes; Marketing; Laravel.
Kata Kunci: Sistem Informasi; Naïve Bayes; Marketing; Laravel.

## a b s t r a c t
This research aims to overcome the challenges faced in the marketing sector, where data recording is still done manually, which can lead to data loss and time inefficiencies in the  department.  Finance  department  organizes  data.  Data  used  in  this  study  were collected through stakeholder interviews and direct field observations. The data used for  Naïve  Bayes  classification  were  obtained  from  the  results  of  questionnaires completed by buyers, with a total of 62 data collected. The information system proposed in this study is built on a web platform using MySQL database and PHP programming language, using Laravel Framework. To understand the system flow in a structured way, architectural  diagrams  are  used,  while  functional  workflows  are  explained  using diagrams.  The  result  of  this  research  is  to  design  a  system  that  can  help  housing development companies manage management and make house type recommendations to potential buyers.

## a b s t r a k
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengatasi  tantangan  yang  dihadapi  dalam  domain pemasaran,  di  mana  pencatatan  data  masih  dilakukan  secara  manual,  berpotensi menyebabkan  kehilangan  data,  dan  mengakibatkan  kurangnya  efisiensi  waktu  dalam bagian  keuangan  yang  merapikan  data.  Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh melalui wawancara dengan pihak terkait dan observasi langsung di lapangan. Data yang digunakan untuk klasifikasi menggunakan metode Naïve Bayes berasal dari hasil kuesioner yang diisi oleh pembeli, dengan total 62 data yang terkumpul. Sistem Informasi  yang  diusulkan  dalam  penelitian  ini  dibangun  berbasis  web  dengan menggunakan basis data MySQL dan bahasa pemrograman PHP, dengan memanfaatkan Framework  Laravel.  Untuk  memahami  alur  sistem  secara  terstruktur,  digunakan arsitektur diagram, sementara alur kerja fungsi dijelaskan melalui Flowchart. Hasil dari penelitian ini adalah perancangan sistem yang dapat membantu perusahaan pengembang perumahan  dalam  mengelola  manajemen  dan  memberikan  rekomendasi  tipe  rumah kepada calon pembeli.
*Corresponding Author. Email: mohammad.iqbal.21@student.it.ittelkom-sby.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

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

## 1. Latar Belakang
Dalam era perkembangan teknologi yang pesat saat ini,  pemanfaatan  teknologi  telah  menjadi  hal  yang umum  dalam  setiap  aspek  kehidupan  sehari-hari, salah  satu  contoh  pada  penjualan  perumahan  yang dilakukan oleh marketing . Penjualan perumahaan griya bumi  sedayu  yang  dilakukan  oleh marketing masih secara  manual  dan  belum  terkomputerisasi.  Pada bagian marketing masih dilakukan pendataan pembeli dengan  cara  menulis  dalam  buku,  kemudian mendatangi  bagian  keuangan  untuk  dilanjutkan  ke transaksi  pembelian  dan  rekapan  pembelian perumahan ditulis satu per satu dalam buku.
Perumahaan  griya  bumi  sedayu  merupakan perumahan  subsidi  yang  berlokasi  di  Desa Branggahan,  Kecamatan  Ngadiluwih,  Kabupaten Kediri, Jawa Timur. Perumahaan ini terletak di lokasi yang strategis, yaitu sepuluh menit dari kota, terletak di  belakang  Rumah  Sakit  Arga  Husada,  300-meter dari  jalan  provinsi  Kediri-Tulungagung  dan  lima menit  dari  Stasiun  Ngadiluwih.  Perumahan  ini  juga memiliki beberapa fasilitas, yaitu terdapat masjid, area olahraga, CCTV, taman tempat bermain anak, wifi, pos satpam, dan sistem satu pintu masuk dan keluar. Pada Perumahan Griya Bumi Sedayu saat ini masih belum  menerapkan  sebuah  sistem  terkomputerisasi dalam menjalankan bisnisnya, akibat yang dihasilkan ialah  memungkinkan  terjadinya  kehilangan  berkas dan menambah biaya buku. Terjadinya kurang efisien waktu, jika setiap ada transaksi bagian marketing harus mendatangi  bagian  keuangan.  Hal  seperti  itu  masih masalah  yang  ada  pada  bagian marketing belum  lagi ditambah  bagian  keuangan  di  mana  aliran  uang terjadi.  Pada  bagian  keuangan  sangatlah  perlu perekapan  data  untuk  data  para  pembeli  maupun rekapan  data  penjualan.  Pada  saat  ini  bagian keuangan  hanya  bisa  merekap  hal-hal  tersebut dengan  mencatat  manual  dibuku  dan  jikapun  itu memakai  komputer  hanyalah  mencatat  di excel ,  jadi masih  kurang  efektif  dan  efisien  dalam  urusan manajemen pada usaha perumahan.
Upaya  yang  diambil  untuk  mengatasi  kekurangan dalam  urusan  manajemen  maupun  penjualan  pada perumahaan  griya  bumi  sedayu  adalah  dengan membuat sebuah Implementasi Sistem Rekomendasi Tipe  Rumah  Menggunakan  Metode Naïve  Bayes . Penjualan  pada  umumnya  berarti  menjual  jasa
maupun barang agar dibeli oleh pembeli, aplikasi ini tidak  hanya  memliki  tujuan  untuk  penjualan  saja, namun  juga  dirancang  agar  bisa  melihat  rekapan penjualan dan komisi yang didapatkan marketing dari hasil penjualan unit perumahan kepada pembeli. Pada sistem  informasi  ini  juga  akan  terdapat  fitur  untuk dapat merekomendasikan tipe rumah yang cocok bagi customer / pembeli. Fitur tersebut bisa berjalan karena memanfaatkan  analisa machine  learning dengan algoritma naïve  bayes ,  di  mana  algortima  ini menggunakan data lampau atau data yang sudah ada [1][2][3],  dari  data  tersebut  akan  bisa  memunculkan hasil sebuah rekomendasi data tipe rumah yang cocok untuk para customer.
Naïve bayes adalah metode yang umum dipakai untuk mengklasifikasikan  suatu  data.  Metode naïve  bayes memiliki keunggulan daripada metode klasifikasi lain, yaitu cepat dalam hal kalkulasi perhitungan terhadap data yang dipakai karena rumus yang digunakan tidak terlalu  ribet,  akurasi  yang  didapatkan  juga  jauh berbeda  dengan  metode  klasifikasi  yang  lain  [4][5]. Metode naïve bayes dapat menggunakan sejumlah data latih ( training data ) yang sedikit saja untuk menentukan suatu  kelas  yang  pada  proses  klasifikasi  [6].  Metode naïve bayes classifier tergolong mudah dipakai karena alur perhitungan pada model tidak ribet dan kompleks.
Aplikasi ini memiliki 3 user utama yaitu: user master , user keuangan  dan user marketing .  Pada  bagian master bertujuan  untuk  mempermudah  mengola user marketing dan user keuangan,  mempermudah mengelola  data  rumah  serta  mempermudah  melihat rekapan penjualan yang terjadi pada Perumahan Griya Bumi  Sedayu.  Bagian marketing bertujuan  untuk mempermudah pendataan data pembeli, melihat data rumah yang sudah terjual ataupun belum terjual serta dapat  merekomendasikan  tipe  rumah  yang  cocok untuk  calon  pembeli,  dan  terakhir  dapat  melihat komisi  yang  didapatkan  dari  hasil  penjualan  yang marketing lakukan.  Pada  bagian  keuangan  bertujuan untuk mengatasi hal-hal yang terjadi dengan transaksi pada  Perumahan  Griya  Bumi  Sedayu  seperti mengelola  transaksi customer (dapat  mengetahui riwayat  pembayaran),  dapat  melihat  data  penjualan dan  proses  tahapan  transaksinya,  serta  mengelola pembagian komisi untuk marketing .
Jonathan Valentino; Yeremia Alfa SusetyoMohammad Iqbal, Bernadus Anggo Seno Aji, Farah Zakiyah Rahmanti / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (4) 2023, 562-569

## 2. Metode Penelitian
Arsitektur Diagram Arsitektur diagram merupakan bahasa gambar yang digunakan dalam bidang arsitektur untuk menerangkan  dan  mendefinisikan  jalannya  sistem secara terstruktur. Sistem ini dikelola oleh user master , marketing dan  keuangan. Master mengelola  data user ( marketing &  keuangan),  mengelola  data  rumah, melihat  rekapan  penjualan  dan  mengelola  profil. Marketing mengelola  pembeli,  melihat  data  rumah, melihat komisi, merekomendasikan tipe rumah dan mengelola  profil.  Bagian  keuangan  mengelola  data transaksi  pembelian  (pembayaran  tanda  jadi  untuk membooking  rumah,  pembayaran  DP  rumah  dan pelunasan rumah), melihat tahapan transaksi pembeli dan  mengelola  profil  seperti  yang  ditunjukkan Gambar 1.
Gambar 1 . Arsitektur Diagram
Perancangan Database Pada  pembuatan  sistem  informasi  pasti  akan memakai database untuk  bisa  meringkas  kumpulan data yang dipakai pada sistem. Perancangan database pada  penelitian  ini  akan  dijelaskan  pada Entity Relationship Diagram  (ERD). ERD  merupakan bentuk diagram yang memberikan penjelaasan terkait informasi  tentang  hubungan  antar  objek  data  yang ada dan mengetahui apa relasi antar objek tersebut. ERD  dipakai  untuk  menjelaskan  struktur  data  dan hubungan antar data yang terjadi. Tujuan utama dari ERD  untuk  mengetahui  relasi  antar  data  yang  ada pada suatu sistem atau aplikasi, dengan adanya ERD akan lebih mudah dipahami koneksi antar data yang terjadi di aplikasi. Pada Gambar 2 bisa dilihat bentuk
ERD yang digunakan oleh sistem.
Gambar 2. Entity relationship Diagram Perancangan User Interface Halaman login user merupakan halaman pertama yang tampil  pada  sistem.  Setiap user diharuskan  mengisi username dan password untuk  dapat  memasuki  sistem, setelah  itu  akan  dilanjutkan  pada  halaman  masing- masing sesuai hak akses. Pada Gambar 5 merupakan implementasi halaman login.
Gambar 3. Halaman Login
Pada  Gambar  4  menampilkan user master (yang merupakan owner atau pemilik dari perumahan Griya Bumi Sedayu) untuk tentang laporan keuangan yang terjadi pada perumahan atau transaksi penjualan yang berhasil  dilakukan  oleh  bagian  keuangan.  Pada halaman ini akan muncul penghasilan hari ini, bulan ini  dan  tahun  ini.  Rekapan  penjualan  juga  akan menampilkan  grafik  penjualan  rumah  yang  berhasil dibeli  oleh  para customer tiap  tahun  (dari  tahun sekarang  hingga  5  tahun  kebelakang)  dan  grafik penjualan  yang  berhasil  dilakukan marketing (untuk dapat melihat kontribusi marketing paling banyak).
Gambar 4. Halaman User Master Melihat Rekapan Penjualan
Pada Gambar 5 menampilkan halaman user keuangan melihat  list  pembayaran  yang  merupakan  halaman untuk  melihat  list  data-data  pembeli  yang  akan melakukan  pembayaran.  Tahap  pertama  yang dilakukan user keuangan  adalah  menerima  kode booking  dari  pembeli,  kemudian  mencari  data pembeli berdasarkan kode booking dan dilanjutkan dengan tahap pembayaran.
Gambar 5. Halaman User Keuangan Melihat List Pembayaran
Pada Gambar 6 menampilkan halaman user marketing merekomendasikan  tipe  rumah  yang  merupakan halaman user marketing untuk dapat memasukkan data inputan  yang  akan  menampilkan  rekomendasi  tipe rumah sesuai dengan kondisi calon pembeli.
Gambar 6. Halaman User Marketing Merekomendasikan Tipe Rumah.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## Identifikasi dan Analisa
Pada  Perumahan  Griya  Bumi  Sedayu  masih mengalami  masalah  yang  terjadi  pada  proses bisnisnya,  untuk  mengatasi  masalah  tersebut  maka penelitian  akan  menghasilkan  sebuah  Implementasi Sistem  Rekomendasi  Tipe  Rumah  Menggunakan Metode Naïve Bayes. Proses dalam aplikasi ini yaitu user  master atau  pemilik  perumahan  dapat  mengelola data user marketing , user keuangan  dan  data  rumah. Bagian marketing secara  otomatis  dapat  melihat  data rumah  melalui  sistem  untuk  ditawarkan  kepada pembeli  dan  dengan  penerapan  algoritma naïve  bayes marketing dapat  merekomendasikan  ke customer tipe rumah mana yang cocok, selanjutnya bagian marketing memasukkan  data  pembeli  dan  memberikan  kode booking kepada pembeli untuk kemudian akan dicek secara  otomatis  oleh  bagian  keuangan.  Alur  Proses bisnis dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Flowchart Proses Bisnis Menggunakan Sistem Dataset Dataset pada  penelitian  ini  didapatkan  setelah dilakukannya pengambilan data yang dibutuhkan oleh
Master Keuangan Marketing Pembeli / Customer Proses Bisnis Dengan Sistem Sistem
Jonathan Valentino; Yeremia Alfa SusetyoMohammad Iqbal, Bernadus Anggo Seno Aji, Farah Zakiyah Rahmanti / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (4) 2023, 562-569
sistem.  Data  yang  didapatkan  berupa  hasil  survei kuesioner  kepada customer yang  telah  melakukan pembelian  rumah  pada  perumahan  Griya  Bumi Sedayu. data tersebut dipakai algoritma sebagai data lampau  yang  dibutuhkan  untuk  dapat  memprediksi nilai  probabilitas  data  baru.  Data  keseluruhan  yang didapatkan berjumlah sebanyak 62 data, contoh dari data yang digunakan seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Awal
Pada  Tabel  1  merupakan  contoh  data  awal  dari kesulurah 62 data, data awal merupakan data asli atau data mentah yang belum melalui proses pembersihan. Proses  pembersihan  ( cleaning  data )  adalah  proses untuk membersihkan data yang variabelnya tidak pas untuk  digunakan  dalam  perhitungan  algoritma,  jika proses  pembersihan  tidak  dilakukan  dapat menyebabkan error pada perhitungan algoritma naïve bayes sehingga sangat diperlukan proses pembersihan pada dataset .  Proses  pembersihan  yang  dilakukan seperti menghilangkan tanda koma (,) dan special letter (-,/)  serta  menghilangkan  kolom timestamp karena tidak  terlalu  dibutuhkan  dalam  perhitungan  naïve bayes  pada  penelitian  ini.  Hasil  dari  proses pembersihan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Hasil Proses Pembersihan

## Perhitungan Naïve bayes
Perhitungan  metode naïve  bayes dicontohkan  pada kasus yang terdapat sepuluh data latih dan satu data uji.  Contoh  data  yang  dipakai  untuk  perhitungan menggunakan  metode naïve  bayes ditunjukkan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Data Latih dan Data Uji
Dari  Tabel  3  terdapat  sebelas  data  di  mana  dari sepuluh  data  tersebut  dipakai  sebagai  data  latih ( training  data ),  sedangkan  data  ke-11  sebagai  data  uji ( testing  data ).  Tahapan  dalam  proses  perhitungan metode naïve bayes menggunakan rumus seperti pada Eq(1) yang dapat dilihat pada berikut ini :
𝑃(𝑥|𝑐) = 𝑃( 𝑥 | 𝑐 )𝑃(𝑐) 𝑃(𝑥) (1)
1) Menghitung nilai probabilitas hipotesis P(C)
P(tipe_rumah = 70) =  2/10 = 0,2 P(tipe_rumah = 60) =  8/10 = 0,8
2) Menghitung  nilai  probabilitas  probabilitas  setiap fitur terhadap kelas yang ada P(pendapatan_perbulan = 4.000.000
| tipe_rumah  =  70  )  =  0/2  =  0  ,  karena  nilai likehood  0  maka  akan  menggunakan  metode Laplace  yaitu  dengan  menambahkan  1  pada pembilang  (jika  pembilang  bernilai  lebih  dari  0 maka  dikali  2)  sedangkan  untuk  penyebut dikalikan  2.  Cara  ini  dilakukan  agar  bisa  dilihat perbandingan  probabilitasnya,  maka  hasilnya menjadi => 1/4 = 0,25
P(pendapatan_perbulan = 4.000.000 | tipe_rumah = 60 ) = 1/8 = 0,125 P(jumlah_anak = 1| tipe_rumah = 70 ) = 0/2 =
0 => 1/4 = 0,25 P(jumlah_anak = 1 | tipe_rumah = 60 ) = 4/8 = 0,5
P(jumlah_hutang = 1.100.000 | tipe_rumah = 70 ) = 2/2 = 1 => 4/4 = 1 P(jumlah_hutang = 1.100.000 | tipe_rumah = 60 ) = 4/8 = 0,5 Sehingga,
P(X|tipe_rumah  =  70)  =  0,25  ×  0,25  ×    1  = 0,0625 P(X|tipe_rumah = 60) = 0,125 ×  0,5 ×  0,5 =
0,03125 3) Menghitung nilai probabilitas akhir P(X|tipe_rumah = 70) × P(tipe_rumah = 70) = 0,0625 × 0,2 = 0,0125 P(X|tipe_rumah = 60) × P(tipe_rumah = 60) = 0,03125 × 0,8 = 0,025
Jadi,  untuk  rekomendasi  pemilihan  tipe  rumah dengan  kriteria  jumlah  gaji  per  bulan  =  4.000.000, jumlah  anak  =  1,  dan  jumlah  hutang  0  maka direkomendasikan untuk memilih tipe rumah 60.
Perhitungan Confusion Matrix Perhitungan confusion  matrix dilakukan  untuk  dapat menilai ukuran dari tingkat akurasi suatu model ( naïve bayes ) terhadap data digunakan pada studi kasus, yaitu perurmahan  Griya  Bumi  Sedayu.  Perhitungan confusion matrix ini dilakukan dengan memakai 20 data asli (diambil dari data latih) dan 20 data hasil prediksi
(diambil  dari  data  testing).  Kumpulan  data  yang dipakai pada perhitungan confusion matrix ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Tabel Confusion Matrix
Dari  Gambar  8  diketahui  data  asli  dan  data  hasil prediksi sebanyak 20 data, dengan data tersebut maka dapat  dilakukan  proses  perhitungan confusion  matrix seperti berikut :
1) Menghitung nilai TP,FP,TN, dan FN. TP = 6 , TN = 9, FP = 3, FN= 2
2) Menghitung nilai akurasi seperti pada rumus Eq(2). 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 (2) Akurasi  =  (6+9)  /  (6+9+2+2)  =  0,79  ×  100  =
79%
3) Menghitung nilai presisi seperti pada rumus Eq(3).
𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃
(3) Presisi = (6) / (6+3) = 0,67 × 100 = 67% 4) Menghitung  nilai  sensitifitas  ( recall )  seperti  pada rumus Eq(4).
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 =
𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (4)
Recall = (6) / (6+2) = 0,75 × 100 = 75%
5) Menghitung nilai F1 score seperti pada rumus Eq(5).
𝐹1 𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 = 2×𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙×𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙+𝑃𝑟𝑒𝑠𝑖𝑠𝑖 (5) F1- score = 2 × (0,67 × 0,75) / (0,67+0,75) = 0,708 × 100 = 70,8%
Dengan  melakukan  perhitungan  performansi  diatas, dapat  diketahui  skor  untuk  akurasi  sebesar  79%, Presisi  67%,  Sensitifitas  ( recall )  75%,  dan  F1 score 70,8%.  Nilai  akurasi  digunakan  untuk  mengetahui sejauh mana algoritma naïve bayes memprediksi kelas yang  benar  bertipe  60  dan  juga  bertipe  70,  ukuran akurasi digunakan untuk mengetahui seberapa akurat model dapat mengklasifikasikan dengan tepat. Presisi digunakan  untuk  mengetahui  ukuran  berapa  persen data yang benar bertipe 60 dari keseluruhan data yang diprediksi  bertipe  60,  sehingga  ukuran  presisi digunakan untuk mengetahui tingkat akurat antar data sebenarnya dibangingkan hasil yang sudah diprediksi
Jonathan Valentino; Yeremia Alfa SusetyoMohammad Iqbal, Bernadus Anggo Seno Aji, Farah Zakiyah Rahmanti / Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi) 7 (4) 2023, 562-569
568 pada  model.  Sensitifitas  ( recall )  digunakan  untuk mengetahui  ukuran  berapa  persen  data  yang diprediksi  bertipe  60  dari  keseluruhan  data  yang sebenarnya  bertipe  60,  sehingga  ukuran recall menunjukkan  keberhasilan  suatu  model  dalam menemukan  kembali  informasi  dari  data  yang diprediksi  terhadap  data  sebenarnya.  F1- score digunakan  untuk  mengetahui  nilai  rata-rata  dari ukuran presisi dan recall pada model.

## Analisis Hasil Pengujian
Analisis  pengujian  untuk  fitur  rekomendasi  tipe rumah menggunakan data latih 80% dan data uji 20% dari keseluruhan data sebanyak 62, akan tetapi untuk mengetahui hasil akurasi yang maksimal maka perlu juga pengujian dengan melakukan beberapa skenario percobaan. Dilakukan beberapa skenario percobaan pada  pengujian  skor  akurasi  bertujuan  untuk memperoleh  hasil  akurasi  yang  maksimal  dengan melakukan  percobaan  3  kali,  sehingga  setelah melakukan  percobaan  tersebut  maka  bisa disimpulkan  berapa  hasil  akurasi  yang  maksimal. Percobaan dengan melakukan skenario tersebut bisa ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Skenario Percobaan
Dari Tabel 4 diketahui bahwa pengujian percobaan kedua menggunakan 70% data latih (data training ) dan 30% data  uji (data testing) yang mendapatkan hasil akurasi  lebih  tinggi  berkisar  84,2%,  perbedaan percobaan  pertama  sebesar  0,9%  dan  perbedaan dengan  percobaan  ketiga  sebesar  4,2%.  Hasil  dari presisi, recall ,  dan  F1- score tertinggi  terdapat  pada percobaan pertama dimana 80% data latih dan 20% data  uji.  Hasil  Skor  presisi  percobaan  pertama mencapai  nilai  sebesar  80%  berbeda  0,6%  pada percobaan kedua dan berbeda 3,92% pada percobaan ketiga,  sedangkan  skor recall percobaan  pertama mendaptakan nilai sebesar 88,8% berbeda 6% pada percobaan kedua dan berbeda 10,2% pada percobaan ketiga.  Pada  Hasil  skor  F1- score percobaan  pertama mendapatkan nilai lebih besar, dengan skor 81,25% berbeda  0,45%  dari  percobaan  kedua  dan  berbeda 3,54% dari percobaan ketiga.
Nilai akurasi merupakan rasio prediksi benar (positif / tipe rumah 60 dan negatif / tipe rumah 70) kepada keseluruhan data yang ada. Jika nilai presisi semakin besar  maka  kesalahan  pada  FP  /  False  Positive (prediksi kelas 60 tetapi kelas data sebenarnya bertipe 70) semakin kecil, sedangkan jika nilai recall semakin besar  maka  kesalahan  pada  FN  /  False  Negative (prediksi kelas 70 tetapi kelas data sebenarnya bertipe 60) semakin kecil.

## 4. Kesimpulan
Penelitian ini tidak hanya terfokus pada rekomendasi tipe rumah saja akan tetapi memuat hal yang berkaitan tentang  manajemen  yang  terjadi  pada  perumahan Griya  Bumi  Sedayu.  Metode  yang  diterapkan  pada sistem untuk menghasilkan rekomendasi tipe rumah adalah  algoritma Naïve  bayes Classifier ,  di  mana algoritma  ini  berasumsi  semua  fitur  pada  data independen  (tidak  punya  relasi  satu  dengan  yang lainnya).  Hasil  performansi  yang  didapatkan  pada beberapa  skenario  percobaan  maka  dapat  diketahui bahwa percobaan pertama memiliki nilai presisi, recall , dan F1- score tertinggi dengan menggunakan data latih 80%  dan  data  uji  sebesar  20%  dari  62  data keseluruhan,  skor  akurasi  mencapai  83,3%,  skor presisi  mencapai  80%,  skor recall mencapai  88,8%, sedangkan  skor  f1- score mencapai  81,25%.  Hasil akurasi tertinggi yang didapatkan dengan melakukan beberapa skenario percobaan adalah pada percobaan kedua dimana menggunakan 70% data latih dan 30% data  uji yang mencapai skor akurasi  berkisar 84,2%, sedangkan skor  presisi  79,4%,  skor recall 82,8%  dan F1- score 80,80%.

## 5. Daftar Pustaka
[1]   Nurdiawan, O. and Salim, N., 2018. Penerapan Data  Mining  Pada  Penjualan  Barang Menggunakan  Metode  Metode  Naive  Bayes Classifier Untuk Optimasi Strategi Pemasaran. Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi , 13 (1), pp.84-95.
[2]   Nawangsih,  I.  and  Setyaningsih,  A.,  2019. Penerapan  Algoritma  Naive  Bayes  Untuk Menentukan  Klasifikasi  Produk  Terlaris  Pada Penjualan Pulsa. Jurnal SIGMA , 10 (4), pp.9-15.
[3]   Damayanti,  L.,  Gunawan,  A.H.  and  Elkana, S.R., 2022. Prediksi Penggunaan Obat Peserta Jaminan  Kesehatan  Nasional  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Classifier. Journal  of Applied  Computer  Science  and  Technology , 3 (1), pp.144-150.
DOI: https://doi.org/10.52158/jacost.v3i1.295 .
[4]   Putro,  H.F.,  Vulandari,  R.T.  and  Saptomo, W.L.Y., 2020. Penerapan Metode Naive Bayes Untuk  Klasifikasi  Pelanggan. Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  (TIKomSiN) , 8 (2),  pp.
19-22. DOI: http://dx.doi.org/10.30646/tikomsin.v8i2.50
0 .
[5]   Rahmadanti, T.F., Jajuli, M. and Purnamasari, I.,  2021.  Klasifikasi  Pengguna  Shopee Berdasarkan  Promosi  Menggunakan  Naïve Bayes. Generation  Journal , 5 (2),  pp.81-90.  DOI:
https://doi.org/10.29407/gj.v5i2.15998 .
[6]   Utami, G.A.P., 2021. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH SECARA ONLINE MENGGUNAKAN  METODE  NAIVE BAYES (Skripsi, STMIK AKAKOM). [7]   Mia,  S.A.,  2022.  HOUSING  MARKETING INFORMATION  SYSTEM  IN  CV.  WIRA
BUMI: SISTEM
INFORMASI PEMASARAN  PERUMAHAN  PADA  CV. WIRA  BUMI. Jurnal  Sistem  Siber  Sosial
(JSSS) , 1 (1), pp.10-15.
[8]   Devega,  M.,  Nasution,  N.  and  Saputri,  R., 2019.  Sistem  Informasi  Perumahan  pada  PT. MAHKOTA HUTAMA PROPERTI Berbasis Web. ZONAsi:  Jurnal  Sistem  Informasi , 1 (1), pp.38-47.
DOI:
https://doi.org/10.31849/zn.v1i1.2374 .
[9]   Kusrini, E.T.L. and Taufiq, E., 2009. Algoritma data mining. Yogyakarta: Andi Offset .
[10]   Ibrahim,  A.,  2016.  Analisis  implementasi manajemen  kualitas  dari  kinerja  operasional pada industri ekstraktif di Sulawesi Utara. Jurnal EMBA:  Jurnal  Riset  Ekonomi,  Manajemen,  Bisnis dan
Akuntansi , 4 (2). DOI: https://doi.org/10.35794/emba.4.2.2016.1327
9 .
[11]   Widiasa,  I.K.,  2007.  Manajemen  perpustakaan sekolah. Jurnal  Perpustakaan  Sekolah,  Tahun , 1 , pp.1-14.
[12]   Sidik, A., Sutarman, S. and Marlenih, M., 2017.
Perancangan  Sistem  Informasi  Penjualan Perumahan Citra Raya. Jurnal Sisfotek Global , 7 (1), pp. 56-65. DOI: http://dx.doi.org/10.38101/sisfotek.v7i1.129 . [13]   Rosadi,  D.  and  Lousiani,  U.,  2012.  Aplikasi Pembuatan  Laporan  Keuangan  Berbasis Web. Jurnal Computech & Bisnis , 6 (2), pp.96-100.
[14]   Yusup,  M.,  Aryani,  D.  and  Suhendi,  S.,  2019. Desain  Aplikasi  Tracer  Study  Berbasis  Web Menggunakan  Laravel  Framework. Journal Cerita , 5 (2), pp.215-222.
[15]   Hermanto,  B.,  2019.  Sistem  Informasi Manajemen  Keuangan  pada  PT.  Hulu  Balang Mandiri Menggunakan Framework Laravel. Jurnal Komputasi , 7 (1), pp.17-26.