## Terakreditasi SINTA Peringkat 4
Surat Keputusan Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan Ristek Dikti No. 28/E/KPT/2019 masa berlaku mulai Vol.3 No. 1 tahun 2018 s.d Vol. 7 No. 1 tahun 2022
Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 5 No. 3 (2020) 177 - 184

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448 p-ISSN:2541-3619

## Prediksi Status Konsumen Produk Celana Menggunakan Naïve Bayes
Din Syamsudin 1 , Yosia Chrismas Decky Halundaka 2 , Aryo Nugroho 3
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Narotama
1 din.syamsudin@fik.narotama.ac.id, 2 yosia.chrismas@mhs.fasilkom.narotama.ac.id,
3 aryo.nugroho@narotama.ac.id

## Abstract
Pants material is a daily staple, a problem faced by buyer among students, employees, and college students. This aims of  this study to  predict the Consumer using  the Naïve Bayes method. Because the Naïve Bayes method  is considered good for classification and accuracy compared to the C4.5 Algorithm method has instability in doing classification. Retrieval of data in this study from the results of interviews with sellers in January to December 2019 then conducted input in Excel with a total of 731 data. By selecting data to get perfect and accurate results, trimming the variables with the 10 initial variables into 5 variables. In the preprocessing stage before conducting the data mining process to find out the amount of data per attribute then the data mining process uses the naïve Bayes algorithm, with a combination of 60 to 90 percent split percentage showing the results of each accuracy value  80.137%,  78.0822%,  81,  5060%  and  83.5616%.  The  best  is  the  90%  split  percentage  with  an  accuracy percentage  of  83.5616%.  The  results  of  the  evaluation  using  the  confusion  matrix  shows  that  the  highest  and superior consumer status of the employee class and student class is to show the college student class.
Keywords: prediction; classification; naïve bayes; data mining; sales

## Abstrak
Celana  bahan  merupakan  kebutuhan  pokok  sehari-hari,  permasalahan  yang  dihadapi  ketidak  pastian  pembeli dikalangan antara Mahasiswa, Karyawan, dan Pelajar. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk memprediksi Status Konsumen Produk Celana menggunakan metode Naïve Bayes . karena metode Naïve Bayes yang dinilai baik melakukan  klasifikasi  dan  akurasi  dibandingkan  metode Algoritma  C4.5 yang  memiliki  ketidakstabilan  dalam melakukan klasifikasi. Pengambilan data pada penelitian ini dari  hasil wawancara pada penjual dibulan januari hingga  desember  tahun  2019  kemudian  dilakukan  penginputan  pada  excel  dengan  total  731  data.  Dengan menseleksi data agar mendapatkan hasil yang sempurna dan akurat dilakukan pemangkasan variable dengan awal 10  variable  menjadi  5  variable.  Pada  tahap preprocessing sebelum  melakukan  proses  data  mining  untuk mengetahui  jumlah  data  per- attribute lalu  melakukan  proses  data  mining  menggunakan  algoritma naïve  bayes , dengan percentage spli t kombinasi 60 hingga 90 persen menunjukkan hasil masing-masing nilai akurasi 80,137%, 78,0822%, 81,5060%, dan 83,5616%. terbaik di angka kombinasi percentage split 90% dengan presentase akurasi 83,5616%.  Dan  hasil  evaluasi  menggunakan confusion  matrix menampilkan  bahwa  status  konsumen  yang terbanyak dan lebih unggul dari class karyawan dan class pelajar ialah menunjukkan Class Mahasiswa .
Kata kunci: prediksi; klasifikasi; naïve bayes; data mining; penjualan.
1. Pendahuluan
Celana Bahan adalah kebutuhan pokok yang dibutuhkan oleh  manusia,bahkan  semakin  seiring  berkembangnya zaman,  celana  bahan  salah  satu  jenis  simbol  bahwa orang tersebut mempunyai kedudukan atau tidak. Salah satu  fungsi  celana  adalah  untuk  menjaga  penampilan agar  tetap  nyaman  saat  berinteraksi  dengan  orang  lain. Pada umumnya celana bahan diwaktu lalu ialah digemari para  karyawan  dan  identik  dengan  lanjut  usia.  Dari perkembangan  zaman  celana  bahan  memilik  berbagai macam  model  seperti  Slimfit,  Begi  dan  Formal. Mulai dizaman ini celana bahan sangat digemari namun masih tidak memiliki kepastian apakah dikalangan pelajar atau biasa disebut anak muda, dan juga kalangan mahasiswa atau masih seperti dulu masih kalangan karyawan yang lanjut usia yang menyukainya.
Dengan  cara  yang  harus  dilakukan  ialah  memprediksi Status  konsumen  pada  produk  celana  bahan  untuk mempermudah penjual berbasis UMKM (Usaha Mikro Kecil  Menengah).  Untuk  menentukan  stock  penjualan pada  status  konsumen  yang  paling  sering  melakukan pembelian  dan  meningkatkan  produksi  penjualan  [1]. Dengan memanfaatkan teknologi yang ada, adanya data mining bisa memanfaatkan untuk melakukan pengolahan  data  dan  informasi  yang  didapatkan  saat penjualan [2].
Data  mining  merupakan  penggalian  atau  pengelolaan data.  Dan  juga  mengartikan  data  mining  menggali  dan mengurai pengetahuan dari jumlah data yang ada. Data dan  informasi  memiliki  nilai  dan  pengertian  yang berbeda beda. Data dikatakan sebagai bahan mentah dari sebuah informasi tetapi informasi sendiri ialah data yang sudah  dikelola  dengan  baik  sehingga  memiliki  nilah tambah  serta  dapat  digunakan  dalam  pengambilan keputusan [3].
Pada  penelitian  yang  pernah  dilakukan  metode Naïve Bayes juga  digunakan  dalam  memprediksi  Kelulusan dengan  studi  kasus  data  mahasiswa  baru  perguruan tinggi dengan memanfaatkan keakuratan nilai presentase pada dataset penerimaan mahasiswa baru menggunakan Naïve  Bayes [4] . Metode Naïve  Bayes ini  dinilai  baik dalam  melakukan  klasifikasi  pada  prediksi  profesi berdasarkan Skill Job Seeker atau disebut calon pelamar pekerjaan, dibandingkan menggunakan metode lain [5]. Dibandingkan  menggunakan  metode Algoritma  C4.5, merupakan pengembangan dari Algoritma ID3 memiliki ketidakstabilan  dalam  melakukan  klasifikasi.  Dengan dibuktikannya  hasil  uji  perbandingan  pada  prediksi penawaran  produk  [6].  Menghasilkan  rata-rata  akurasi yang  didapatkan  setelah  tiga  kasus  uji  data,  metode Naïve  Bayes dengan  nilai  57%  dan Algoritma  C4.5 diangka 47,7% [6].
Dan juga penelitian terdahulu yang berhubungan dengan penjualan  bahwa  prediksi  pada  potensi  pemasaran produk  baru  menggunakan  metode naive  bayes dan regresi linear merupakan penjualan produk dibidangan
makanan  dan  minuman  [7].  Serta  pada  prediksi  rating pada riview produk kecantikan didapatkan hasil akurasi sebesar 87% [1]. Dan juga memanfaatkan Naïve Bayes sebagai prediksi untuk rating penjualan buku denga hasil akurasi  yang  di  dapatkan  sebesar  74,60%  cukup  baik dalam memprediksi [8]. Selain itu pada prediksi perilaku pola  pembelian  terhadap  waktu  transaksi  dengan  total 1768  data  uji  mencapai  nilai  akurasi 97% merupakan nilai yang sangat baik untuk metode Naïve Bayes [9].
Untuk ukuran klasifikasi termasuk performasi terhadap tahapan  hasil  evaluasi  menggunakan  metode Naïve Bayes [10] . Klasifikasi ini menentukan record data baru kesalah  satu  dari  beberapa  kategori Class yang  telah didefinisikan sebelumnya. Biasanya hal ini disebut juga dengan supervised learning [11] .
Pada  penelitian  ini  prediksi  status  konsum  produk celana, klasifikasi yang digunakan metode Naive Bayes. Naive  Bayes  suatu  metode  klasifikasi  menggunakan metode  probalitas  dan  statistic  yang  memanfaatkan Confusion  Matrix [12].  setiap  kelas  keputusan, menghitung  probabilitas  dengan  syarat  untuk  kelas keputusan  ialah  benar,  mengasumsikan  bahwa  atribut obyek adalah sebuah independent [13].
Dengan  tujuan  penelitian  ini  ialah  untuk  mengetahui prediksi Status konsumen dengan model produk celana yang paling banyak diminati saat pembelian menggunakan Naïve  Bayes .  Dengan  rumusan  masalah yang  ada,  bagaiamana  melakukan  prediksi  untuk mengkategorikan  tipe  status  konsumen  dengan  model produk celana karena status konsumen tidak bisa dilihat hanya  karena  umur,  bisa  jadi  diumur  remaja  dengan status pekerja atau diumur tua dengan status mahasiswa. Dengan batasan masalah yang dimiliki hanya membahas prediksi status konsumen pada produk celana, data yang gunakan  data  penjualan  lengkap  dari  januari  hingga desember  2019  dengan  pengolahan  data  menggunakan Naïve Bayes.
Dengan  demikian  penelitian  ini  akan  mencoba mengimplementasikan  data  mining  dengan  algoritma Naïve  Bayes untuk  prediksi  Status  Konsumen  pada penjual  berbasis  UMKM  (Usaha  Mikro  Kecil Menengah).  Dengan  memanfaatkan  kinerja Confusion Matrix semoga bermanfaat untuk menentukan memprediksi  tipe  status  konsumen  pada  produk  celana bahan  yang  paling  banyak  diminati  saat  pembelian kedepannya  khususnya  bagi  penjual  atau  pelaku  usaha lainnya  yang  berbasis  UMKM  (Usaha  Mikro  Kecil Menengah).

## 2. Metode Penelitian
Langkah–langkah pada penelitian ini ialah ada beberapa langkah,  yaitu:  pengumpulan  data,  seleksi  data, preprocessing data, data mining, hasil evaluasi. Dengan alur proses tahapan penenelitian ini untuk mempermudah  dan  memahami  setiap  langka-langkah saat  penelitian  terjadi.  Untuk  lebih  tepat  dan  jelas  bisa dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahap penelitian

## 2.1. Pengumpulan data
Pada tahap pengumpulan data ini dilakukan dengan cara wawancara pada pemilik penjual berbasis UMKM. lalu hasil  penjualan  pada  bulan  januari  hingga  desember tahun  2019  di import ke excel .  Dengan  memilik  10 variabel dan setiap variabel memiliki beberapa attribute. Untuk  melakukan  ini  supaya  mempermuda  saat  proses klasifikasi  prediksi  dan  mempermudah  bagi  penjual untuk mengetahui prediksi dikalangan status mana pada pembeli.  Pada  Tabel  1  contoh  beberapa  hasil  data penginputan  wawancara  ke excel pada  beberapa  data dibulan januari 2019.
Tabel 1. Contoh beberapa data bulan januari
Januari Model Slimfit Ukuran 37 Usia 25 Warna Hitam Berat Badan 80-85 Jenis Kain Drell Kuant 1 Slimfit 28 34 Cream 50-55 Drell 1 Slimfit Slimfit Slimfit 28 30
30
34
32 32
Abu-abu Hitam Hitam 50-55 50-55 50-55 Drell Drell Drell 1 1 1
Pada  Tabel  1  menampilkan  beberapa  contoh  hasil wawancara  yang  sudah  di  import  ke  excel  pada  bulan Januari  dengan  data  sampai  pada  bulan  desember ditahun 2019. Untuk setiap bulan memiliki jumlah data yang berbeda beda, diantaranya januari 56 data, februari 48 data, Maret 53 data, April 39 data, Mei 105 data, Juni 46  dara,  Juli  60  data,  Agustus  52  data,  September  91 data, Oktober 60 data, November 54 data, dan Desember 67 data dengan semua total pada tahun 2019 berjumlah 731 data.
2.2. Seleksi Data
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  sempurna  dan spesifik serta  akurat.  Dilakukan  pemangkasan  dan  mengambil beberapa  variabel  agar  memenuhi  kriteria  saat  waktu proses  klasifikasi  [14].  Dengan  awal  mempunyai  10 variabel menjadi 5 variabel yang digunakan yaitu model, warna,  usia,  jenis  kain  dan  status.  Data  yang  akan digunakan  mulai  januari  hingga  desember  tahun  2019 sebanyak 731 data.
2.3. Preprocessing data
Data  yang  telah  didapatkan  harus  melakukan  proses perbaikan  data.  Tujuan preprocessing  data merupakan
pembersihan, penambahan, dan menyusun data menjadi terstruktur  sesuai  kebutuhan  [15].  Data  awal  yang mempunyai  10 variable menjadi  5 variable, karena pengurangan variable tidak  diperlukan  agar  proses pengujian  data  lebih  mudah.  sebelum  tahap  uji preprocessing, data  tidak  diketahui  masing-masing varible memiliki berapa attribute dan beberapa attribute memiliki masing-masing jumlah data. Berikut beberapa contoh  data  proses  perubahan  data  pada  Tabel  2  dan Tabel 3.
Tabel 2. Data awal Model Ukuran Usia Warna Berat Badan Jenis Kain Kuant Slimfit 37 25 Hitam 80-85 Drell 1 Slimfit 28 34 Cream 50-55 Drell 1 Slimfit Slimfit Slimfit 28 30 30 34 32 32 Abu-abu Hitam Hitam 50-55 50-55 50-55 Drell Drell Drell 1 1 1
Pada  Tabel  2  menampilkan  beberapa  data  awal  dan beberapa variabel dengan total yang dimiliki 10 variabel diantaranya  Produk,  Model,  Ukuran,  Kuantitas,  Harga, Warna,  Usia,  Berat  Badan,  Jenis  Kain,  dan  Status. Sebelum  melakukan  proses  pengujian  data  awal merupakan  data  pengelompokan  berdasarkan  hasil penjualan  perbulan  ditahun  2019  lalu  digabungkan menjadi 1 data kelompok. Berikut data yang digunakan saat  proses  pengujian  dengan  pengurangan  beberapa variabel pada Tabel 3.
Tabel 3. Data digunakan
Model Warna Usia Jenis Kain Status Slimfit Hitam 25 Drell Mahasiswa Slimfit Cream 34 Drell Karyawan Slimfit Slimfit Slimfit Abu-abu Hitam Hitam 34 32 32 Drell Drell Drell Karyawan Karyawan Karyawan
Untuk  Tabel  3  diatas  merupakan  data  yang  digunakan untuk tahap pengujian data yang mempunyai 5 variabel diantaranya Model, Warna, Usia, Jenis Kain, dan Status.
2.4. Data Mining
Dalam metode pengujian ini menggunakan Naïve Bayes. Naïve  Bayes ialah  pengklasifikasian  menggunakan metode  metode  probabilitas  dan  statistik  yang dikemukakan  oleh  ilmuan  inggris  Thomas  Bayes  [16]. Dimana  prediksi  peluang  dimasa  depan  berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya hingga dikenal dengan Teorema  Bayes [16] . Rumus  1  umum Teorema  Bayes [17].
𝑃(𝑐|𝑥) = P( x | c )P(c) P(x) (1)
Keterangan  rumus  1  ada  pada  penjelasan  ini. x merupakan data dengan class yang belum diketahui dan c yaitu hipotesis dari data x yang merupakan suatu class spesifik.  Sedangkan 𝑃(𝑐|𝑥) merupakan  probabilitas hipotesis c yang  berdasarkan  kondisi x ( posterior
probability )  lalu P(c) probabilitas  hipotesis c ( prior probability )  [18].  Untuk 𝑃(𝑥|𝑐) yaitu  probabilitas x berdasarkan  kondisi  hipotesis c dan P(x) yaitu probabilitas dari x [10] .
2.5. Hasil Evaluasi
Dalam hasil ini yang ditampilkan dalam bentuk mudah dimengerti  oleh  pihak  pembaca.  Dengan  ini  mencakup pola  dan  informasi  yang  ditemukan,  menggunakan Confusion Matrix untuk mengevaluasi model klasifikasi yang  digunakan  memperkirakan  objek  yang  benar  dan yang salah [6]. Dengan hasil prediksi akan dibandingkan dengan  kelas  yang  asli  dari  data  tersebut. Confusion Matrix mengevaluasi  kinerja  model  berdasarkan  pada kemampuan  prediksi  suatu  model  [19].  Akurasi merupakan parameter yang mengukur ketepatan aturan klasifikasi yang dihasilkan dalam mengklasifikasi Data Test Se berdasarkan attribute yang ada dalam Class nya [6]. Gambar 2 Confusion Matrix.

## Gambar 2. Confusion Matrix
Penjelasan  pada  Gambar  2  ialah True  Positive dengan jumlah  data  yang  diklasifikasi Yes dan  diprediksi Yes dengan  benar. False Positive merupakan  jumlah  data yang  diklasifikasikan No dan  diprediksi Yes . False Negative yaitu jumlah data yang diklasifikasikan Yes dan diprediksi No .  dan True  Negative adalah  jumlah  data yang  diklasifikasikan  No  dan  diprediksi No dengan benar. Untuk hasil akurasi menggunakan pada rumus 2 [5].
𝑃𝑜𝑠𝑡𝑒𝑟𝑖𝑜𝑟  = 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟 𝑥 𝐿𝑖𝑘𝑒𝑙𝑖ℎ𝑜𝑜𝑑
𝐸𝑣𝑖𝑑𝑒𝑛𝑐𝑒 (2)
Penjelasan  pada  rumus  2  ialah Posterior merupakan peluang  munculnya  kelas  sebelum  masuknya  sampel tersebut, seringkali disebut prior, dikali dengan peluang kemunculan  karakteristik-karakteristik  sampel  pada kelas  disebut  juga likelihood ,  dibagi  dengan  peluang kemunculan  karakteristik-karakteristik  sampel  secara global disebut juga evidence . Nilai evidence selalu tetap untuk setiap kelas pada satu sampel. Nilai dari posterior tersebut  nantinya  akan  dibandingkan  dengan  nilai-nilai
posterior kelas lainnya untuk menentukan ke kelas apa suatu sampel akan diklasifikasikan [5].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  penelitian  yang  telah  diujikan  pada  tahap  ini menggunakan metode klasifikasi Naive Bayes . Sebelum tahap  pengujian  dilakukan  tahap  preprocessing.  pada saat  pengujian  klasifikasi  dilakukan  2  teknik  yaitu menggunakan Use  Training  Set dan Percentage  Split . Lalu yang terakhir melakukan tahap evaluasi Confusion Matrix .

## 3.1. Hasil Preprocessing
Data yang sebelumnya memiliki  10 variable menjadi  5 variable,  diantaranya  Model,  Warna,  Usia,  Jenis  Kain, Status yang berjumlah 731 Data. Hasil dari data masing- masing Preprocessing per Atrribute bisa  dilihat  pada Tabel 4 hingga Tabel 8.
Tabel 4. Data Model Model Total Slimfit 237 Formal 208 Begi 286
Dirujuk  Tabel  4  data  model  menunjukkan  hasil preprocessing pada variabel model celana kain, masing- masing attribute slimfit 237 data, formal 208 data, begi 286 data.
Tabel 5. Data Warna Warna Total Hitam 506 Cream 51
Abu-abu
Biru dongker 102 72
Pada  Tabel  5  data  warna  diatas  setelah  hasil preprocessing menunjukkan Hitam 506 data, Cream 51 data, Abu-Abu 102 data, Biru dongker 72 data.
Tabel 6. Data Usia Usia Total 15 – 19,364 207 19,364 – 23,727 182 23,727 – 28,091 28,091 – 32,455 32,455 – 36,818 36,818 – 41,182 41,182 – 45,545
45,545 – 49,909
49,909 – 54,273
54,273 – 58,636
58,636 – 63
134 46 48 47 2 18 4 20
23
Untuk  Tabel  6  data  usia  menunjukkan  hasil preprocessing dengan  rentan  usia  15  tahun  hingga  63 tahun diantaranya, usia 15-19 207 data, 19-23 182 data, 23-28 134 data, 28-32 46 data, 32-36 48 data, 36-41 47 data, 41-45 2 data, 45-49 18 data, 49-54 4 data, 54-58 20
data,  58-63  2  data.  Lalu  pada  Tabel  7  dibawah  ini menampilan  data  pada  variabel  jenis  kain  dengan memiliki  5 atrribute yang  masing-masing attribute memilik jumlah data yang berbeda.
Tabel 7. Data Jenis Kain Jenis Kain Total Drell 105
Teflon 445 Belini Wool High Twist 54
54 73
Untuk  Tabel  7  menunjukkan  data  hasil preprocessing dengan 5 jenis kain diantaranya, Drell 105 data, Teflon 445 data, Belini  54 data, Wool 54 data, High Twist  73 data.
Tabel 8. Data Status Status Total Mahasiswa 283 Karyawan 289 Pelajar 159
Pada Tabel 8 Data menunjukkan hasil preprocessing dengan  hasil  Mahasiswa  283  data,  Karyawan  289 data, Pelajar 159 data.

## 3.2. Tahap Hasil Pengujian
Dalam hasil pengujian ini dilakukan langka awal  yaitu Training data  menggunakan Use  Training  Set dengan total 731 data. Untuk hasil proses Training bisa dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Use Training Set Correctly Classified Instances 580 79.3434 % Incorrectly Classified Instances 151 20,6565 % Kappa Statistic 0,6805 Mean absolute error Root mean Squared error Relative absolute error Root relative squared error Total Number of Instances 0,1928 0,3211 44,7278 % 69,1628 % 731
Berdasarkan  Tabel  9  presentase  menggunakan Use Training Set untuk Correctly Classified Instance sebesar 79,3434%  dan  untuk  persentase Incorrectly  Classified Instance sebesar  20,6565%.  Dimana  580  data  berhasil diklasifikasikan  dengan  benar  dan  151  data  tidak berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar  dari  total  731 data.
Lalu  pengujian  data testing menggunakan Percentage Split . hasil yang dilakukan ini tentu berbeda beda, karena Percentage  Split dilakukan  beberapa  kombinasi diantaranya  60%,  70%,  80%,  dan  90%.  Kombinasi  ini dilakukan  dengan  memasukkan  data  untuk  pelatihan, dan sisanya untuk data uji ( Testing ). Kombinasi diantara
60%, 70%, 80%, dan 90% yang sudah dilakukan untuk hasil masing-masing bisa dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Kombinasi Percentage Split Percentage Split (%) Hasil
60 80,137 %
70
78,0822 % 80 90 81,5068 % 83,5616 %
Pada  Tabel  10  Menampilkan  hasil  dari  beberapa kombinasi Percentage  Split diantaranya  60%  dengan hasil  80,137%,  70%  dengan  hasil  78,0822%,  80% dengan hasil 81,5068% dan 90 dengan hasil 83,5616%. Untuk masing-masing detail hasil Percentage split pada Tabel 11 sampai Tabel 14.
Tabel 11. Hasil Percentage Split 60%
Correctly Classified Instances 234 80,137 % Incorrectly Classified Instances 58 19,863 % Kappa Statistic 0,6937 Mean absolute error Root mean Squared error Relative absolute error Root relative squared error Total Number of Instances 0,1951 0,3249 45,2362 % 69,947 % 292
Dirujuk  Tabel  11  presentase  menggunakan Percentage Split 60%  ialah Correctly  Classified  Instance sebesar 80,137%  dan  untuk Incorrecly  Classified  Instance sebesar  19,863%.  Yang  dimana  234  data  berhasil diklasifikasikan dengan benar dan 58 data tidak berhasil diklasifikasikan dengan benar dari data Testing 292 data.
Tabel 12. Hasil Percentage Split 70%
Correctly Classified Instances 171 78,0822 % Incorrectly Classified Instances 48 21,9178 % Kappa Statistic 0,6681 Mean absolute error Root mean Squared error Relative absolute error Root relative squared error Total Number of Instances 0,1926 0,3322 44,6182 % 71,4878 % 219
Tabel 12 presentase menggunakan Percentage Split 70% ialah Correctly  Classified  Instance sebesar  78,0822% dan  untuk Incorrecly  Classified  Instance sebesar 21,9178%. Yang dimana 171 data berhasil diklasifikasikan dengan benar dan 48 data tidak berhasil diklasifikasikan dengan benar dari data Testing 219 data.
Tabel 13. Hasil Percentage Split 80%
Correctly Classified Instances 119 81,5068 % Incorrectly Classified Instances 27 18,4932 % Kappa Statistic 0,7066 Mean absolute error Root mean Squared error Relative absolute error Root relative squared error Total Number of Instances 0,1804 0,3113 42,1901 %
67,8009 %
146
Pada  Tabel  13  presentase  menggunakan Percentage Split dikombinasi  80%  untuk Correctly  Classified Instance sebesar  81,5068%  dan  untuk Incorrecly Classified Instance sebesar 18,4932%. Yang dimana 119 data berhasil diklasifikasikan dengan benar dan 27 data tidak  berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar  dari  data Testing 146 data.

## Tabel 14. Hasil Percentage Split 90%
Correctly Classified Instances 61 83,5616 % Incorrectly Classified Instances 12 16,4384 % Kappa Statistic 0,739 Mean absolute error Root mean Squared error Relative absolute error Root relative squared error Total Number of Instances 0,1769 0,2948 41,5409 % 64,3805 % 73
Untuk  Tabel  14  presentase  menggunakan Percentage Split dikombinasi  90%  untuk Correctly  Classified Instance sebesar  83,5616%  dan  untuk Incorrecly Classified Instance sebesar 16,4384%. Yang dimana 61 data berhasil diklasifikasikan dengan benar dan 12 data tidak  berhasil  diklasifikasikan  dengan  benar  dari  data Testing 73  data.  Lalu  yang  terakhir  yaitu  tahap  Hasil evaluasi  yang  menggunakan  teknik Confusion  Matrix yang  menggunakan  beberapa  kombinasi  dari  60% hingga 90%.
3.3.Hasil Evaluasi
Hasil  evaluasi  pengujian  mengukur  keakuratan  hasil yang diuji, untuk akurasi itu sendiri ialah bisa dikatakan tingkat kedekatan antara nilai prediksi dan nilai aktual. Pengukuran  akurasi  pada  tahap  evaluasi  dilakukan menggunakan Confusion Matrix . Pada Tabel 15 hingga 18  menampilkan  hasil  akurasi  pada Percentage  Split dikombinasi 60% hingga 90%.
Tabel 15. Hasil Confusion Matrix 60% 60 % Prediksi Class Mahasiswa Karyawan Pelajar Mahasiswa 107 3 1 Karyawan Pelajar 48 5
68 0
1 59
Pada  Tabel  15  hasil Confusion  Matrix terlihat Class Mahasiswa  yang  diprediksi  tepat  sebagai  Mahasiswa sebanyak 107 data, 4 data tidak tepat diprediksi sebagai Class  Mahasiswa karena  data  tersebut  di  prediksi  di Class Karyawan  3  data  dan  Pelajar  1  data.  Lalu  pada Class Karyawan  yang  diprediksi  tepat  sebagai Karyawan  sebanyak  68  data,  untuk  49  data  tidak  tepat diprediksi  sebagai  Karyawan  karena  data  tersebut diprediksi sebagai Class Mahasiswa 48 data dan Pelajar 1  data.  Kemudian Class Pelajar  tepat  yang  diprediksi sebagai  Pelajar  sebanyak  59  data,  untuk  5  data  tidak tepat  diprediksi  sebagai Class Pelajar  karena  data  itu diprediksi sebagai Class Mahasiswa.
Tabel 16. Hasil Confusion Matrix 70% 70 %
Prediksi Class Mahasiswa Karyawan Pelajar Mahasiswa 70 3 4
Karyawan Pelajar
36
1 55 0 4 46
Pada  Tabel  16  hasil Confusion  Matrix terlihat Class Mahasiswa  yang  diprediksi  tepat  sebagai  Mahasiswa sebanyak 70 data, 7 data tidak tepat  diprediksi  sebagai Class  Mahasiswa karena  data  tersebut  di  prediksi  di Class Karyawan  3  data  dan Class Pelajar  4  data.  Lalu pada Class Karyawan  yang  diprediksi  tepat  sebagai Karyawan  sebanyak  55  data,  untuk  40  data  tidak  tepat diprediksi  sebagai  Karyawan  karena  data  tersebut diprediksi sebagai Class Mahasiswa 36 data dan 4 data Class Pelajar.  Kemudian Class Pelajar  tepat  yang diprediksi sebagai Pelajar sebanyak 46 data, untuk 1 data tidak tepat diprediksi sebagai Class Pelajar karena data itu diprediksi sebagai Class Mahasiswa.
Tabel 17. Hasil Confusion Matrix 80% 80 % Prediksi Class Mahasiswa Karyawan Pelajar Mahasiswa 57 2 0
Karyawan
Pelajar 25 0 37 0 0
25
Pada  Tabel  17  hasil Confusion  Matrix terlihat Class Mahasiswa  yang  diprediksi  tepat  sebagai  Mahasiswa sebanyak 57 data, 2 data tidak tepat  diprediksi  sebagai Class  Mahasiswa karena  data  tersebut  di  prediksi  di Class Karyawan.  Lalu  pada Class Karyawan  yang diprediksi  tepat  sebagai  Karyawan  sebanyak  37  data, untuk  25  data  tidak  tepat  diprediksi  sebagai  Karyawan karena data tersebut diprediksi sebagai Class Mahasiswa.  Kemudian Class Pelajar  tepat  yang diprediksi sebagai Pelajar sebanyak 25 data.
Tabel 18. Hasil Confusion Matrix 90% 90 % Prediksi Class Mahasiswa Karyawan Pelajar Mahasiswa 29 0 0 Karyawan Pelajar 12 0 20 0 0
12
Pada  Tabel  18  hasil Confusion  Matrix terlihat Class Mahasiswa  yang  diprediksi  tepat  sebagai  Mahasiswa sebanyak  29  data.  Lalu  pada Class Karyawan  yang diprediksi  tepat  sebagai  Karyawan  sebanyak  20  data. Dan  12  data  tidak  tepat  diprediksi  sebagai  Karyawan karena data tersebut diprediksi sebagai Class Mahasiswa.  Kemudian Class Pelajar  tepat  yang diprediksi sebagai Pelajar sebanyak 12 data. Untuk lebih mudah  memahami  hasil  yang  sudah  dilakukan  maka ditampilkan vizualisasi hasil dalam bentuk diagram pada Gambar 3.

## Gambar 3. Diagram Hasil Prediksi
Dirujuk  dari  gambar  3  menampilkan  diagram  hasil prediksi  menggunakan  teknik  beberapa  kombinasi Confusion  Matrix 60%  sampai  90%  diantaranya berwarna  biru  merupakan class Mahasiswa,  berwarna orange pada class Karyawan,  dan  berwarna  abu-abu merupakan class Pelajar.  Pada  sumbu  Y  merupakan Total  data  yang  diprediksi  dan  untuk  sumbu  X merupakan  kombinasi confusion  matrix 60%  hingga 90% yang masing-masing menampilkan 3 class . Untuk class mahasiswa  berwarna  biru  yang  selalu  tertinggi pada  setiap  kombinasi confusion  Matrix karena class mahasiswa  merupakan class dengan  jumlah  terbanyak yang  selalu  diprediksi  dengan  benar.  Pada class karyawan yang berwarna orange memiliki jumlah yang diprediksi akurat lebih sedikit dari pada class mahasiswa karena  pada class tersebut  salah  memprediksi  yang tertuju pada class mahasiswa berwarna biru. Akan tetapi yang memiliki jumlah paling sedikit dimiliki oleh class pelajar  yang  berwarna  abu-abu  karena class tersebut selalu memprediksi dengan benar dan juga paling sedikit memprediksi tidak tepat pada class nya.
Hasil prediksi tersebut jika dalam kondisi normal diluar adanya  kondisi  luar  biasa  seperti  terjadinya  pandemi. Rupanya prediksi juga bisa meleset jika terjadi pandemi karena data tersebut diambil diluar dari adanya pandemi karena  pada  saat  terjadi  pandemi  lapak  ditutup  untuk keamanan  bersama  dan  dibuka  kembali  setelah pemberitahuan dari pemerintah daerah setempat dengan menerapkan protokol kesehatan.

## 4.   Kesimpulan
Dalam  kesimpulan  ini  menunjukkan  hasil  dari klasifikasi Naïve Bayes dengan menggunakan
Percentage  Split beberapa  kombinasi  60  hingga  90 persen  menunjukkan  bahwa Percentage  Split 90% mempunyai  nilai  tertinggi  diangka  83,56%  merupakan yang terbaik. Untuk yang mempunyai  nilai terendah di Percentage Split 70% yaitu 78,0822%, Dengan rata-rata nilai  hasil  akurasi  diangka  80,82%.  Memanfaatkan kinerja Confusion  Matrix mengetahui  prediksi  setiap kombinasi Percentage Split mulai 60 hingga 90 persen bahwa Class Mahasiswa  merupakan  status  konsumen yang  selalu  miliki  jumlah  data  yang  lebih  unggul dibanding Class Karyawan  dan Class Pelajar,  Dengan ini  Prediksi  Status  Konsumen  Produk  Celana  yang paling  banyak  pada  kalangan  Mahasiswa.  Semoga bermanfaat bagi yang memerlukan, khususnya bagi para penjual  dan  pelaku  usaha  lainnya  dalam  kategori UMKM (Usaha Mikro Kecil Menengah).

## Daftar Pustaka
[1] F.  Rosi,  M.  A.  Fauzi,  and  R.  S.  Perdana, “Prediksi  Rating  Pada  Review  Produk Kecantikan Menggunakan Metode Naïve Bayes dan Categorical Proportional Difference (CPD),” Jurnal  Pengembangan  Teknologi Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (J-PTIIK) Universitas Brawijaya , 2018. .
[2] G.  Schuh,  J.-P.  Prote,  and  P.  Hünnekes,  “Data mining  methods  for  macro  level  process planning,” Procedia  CIRP ,  vol.  88,  pp.  48–53, Jan. 2020.
[3] S.  F.  Rodiyansyah,  “Algoritma  Apriori  untuk Analisis Keranjang Belanja pada Data Transaksi Penjualan,” Infotech ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  36–39, 2015.
[4] S. Syarli and A. A. Muin, “Metode Naive Bayes Untuk  Prediksi  Kelulusan  (Studi  Kasus:  Data Mahasiswa  Baru  Perguruan  Tinggi),” J.  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 22–26, 2018.
[5] D.  Hastuti et  al. ,  “Algoritma  Naïve  Baiyes Untuk  Prediksi  Profesi  Berdasarkan  Skill  Job Seeker,” in Seminar  Nasional  Riset  Kuantitatif Terapan 2017 , 2017, vol. 1, no. April, pp. 63– 67.
[6] A. Khoerunnisa, B. Irawan, and M. R. Rumani, “Analisis  dan  implementasi  perbandingan algoritma  c.45  dengan  naïve  bayes  untuk prediksi  penawaran  produk,” E-Proceeding Eng. , vol. 3, no. 3, pp. 5029–5035, 2016.
[7] T.  I.  Andini,  W.  Witanti,  and  F.  Renaldi, “Prediksi  Potensi  Pemasaran  Produk  Baru dengan  Metode  Naïve  Bayes  Classifier  dan Regresi  Linear,” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol. Inf. , pp. 27–32, 2016.
[8] Y. S. Nugroho, “Penerapan Data Mining Untuk Prediksi  Rating  Penjualan  Buku  Menggunakan Metode Naive Bayes Sulastri * , Yusuf Sulistyo Nugroho,” Duta.com , vol. 12, no. 2, pp. 57–72, Apr. 2017.
[9] S. Kom, E. Dewi, S. Mulyani, S. Kom, and I. R. Nurhasanah, “Penerapan Data Mining Classification  Untuk  Prediksi  Perilaku  Pola Pembelian Terhadap Waktu Transaksi Menggunakan  Metode  Naïve  Bayes,” Konf. Nas. Sist. dan Inform. , pp. 9–10, 2015.
[10] F. Xu, Z. Pan, and R. Xia, “E-commerce product review sentiment classification based on a naïve Bayes  continuous  learning  framework,” Inf. Process. Manag. , vol. 57, no. 5, p. 102221, Sep. 2020.
[11] C.  Catur,  “Prediksi  Kegagalan  Siswa  Dalam Data Mining Dengan,” vol. 3, no. 1, pp. 42–46, 2019.
[12] J.  Singh,  S.  Bagga,  and  R.  Kaur,  “Software- based Prediction  of Liver Disease with  Feature Selection  and  Classification  Techniques,”  in Procedia Computer Science , 2020, vol. 167, pp. 1970–1980.
[13] S.  Alfarisi,  “Sistem  Prediksi  Penjualan  Gamis Toko  QITAZ  Menggunakan  Metode  Single Exponential  Smoothing,” JABE  (Journal  Appl. Bus. Econ. , vol. 4, no. 1, pp. 80–95, 2017.
[14] W. Hadi, Q. A. Al-Radaideh, and S. Alhawari, “Integrating associative rule-based classification with Naïve Bayes for text classification,” Appl. Soft  Comput.  J. ,  vol.  69,  pp.  344–356,  Aug. 2018.
[15] R.  Andrean,  S.  Fendy,  and  A.  Nugroho, “Klasterisasi  Pengendalian  Persediaan  Aki,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 5– 11, 2019.
[16] B.  As’ad,  “Prediksi  Kehadiran  Menggunakan Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes,  One-r, Decision  Tree,” J.  Penelit.  Komun.  dan  Opini Publik , vol. 20, no. 1, pp. 1–10, 2016.
[17] D.  Laia,  E.  Buulolo,  and  M.  J.  F.  Sirait, “Implementasi Data Mining Untuk
Memprediksi Pemesanan Driver Go-Jek Online Dengan  Menggunakan  Metode  Naive  Bayes (Studi Kasus: Pt. Go-Jek Indonesia),” in KOMIK (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komputer) , 2018, vol. 2, no. 1, pp. 434–439.
[18] Y. Ko, “How to use negative class information for  Naive  Bayes  classification,” Inf.  Process. Manag. ,  vol.  53,  no.  6,  pp.  1255–1268,  Nov. 2017.
[19] H.  M  and  S.  M.N,  “A  Review  on  Evaluation Metrics  for  Data  Classification  Evaluations,” Int. J. Data Min. Knowl. Manag. Process , vol. 5, no. 2, pp. 01–11, 2015.