## Penerapan  Data  Mining  Pada  Penjualan  Makanan  Dan  Minuman  Menggunakan Metode Algoritma Naïve Bayes
Fauzan Alghifari 1 , Didi Juardi 2
1 Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. H. S. Ronggowaluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Indonesia
2 Universitas Singaperbangsa Karawang, Jl. H. S. Ronggowaluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361, Indonesia

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T
Sejarah Artikel: Diterima Redaksi: 28 Juni 2021 Revisi Akhir: 01 Juli 2021 Diterbitkan Online : 10 Sepetember 2021
Changes  in  human  behavior  against  the  times,  this  causes  business  actors,  especially culinary businesses to innovate so that the business they run continues to survive. With this competence, it causes more problems, one of which is the emergence of startups that eventually  become  competitors in  the  business world  in  all  fields.  All  business  owners have an innovation by analyzing food and beverage sales to generate new opportunities which  will  then  be  used  to  identify  future  opportunities.  This  affects  the  income  and expenses  obtained  by  companies  and  restaurants.  This  research  paper  generates  new knowledge, namely by using the Na Bayve Bayes algorithm to generate an opportunity in the sale of food and beverages based on sales in the previous month. The results of the analysis  process  will  be  used  for  the  benefit  of  restaurants  in  marketing  optimization efforts.  This  new  knowledge  will  also  provide  information  such  as  the  results  of  sales opportunities in the following months.
K ATA K UNCI
Data Mining

## Naïve Bayes
Algoritma
K ORESPONDENSI
E-mail: fauzan.alghifari17095@student.unsika.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Pemanfaatan  alat  komunikasi  belakangan  ini  sangat  meningkat secara  pesat,  Dalam  data  mining,  penambangan  informasi digunakan untuk meningkatkan keuntungan dalam aktivitas jual beli. Salah satu manfaat algoritma Naïve Bayes dalam aktivitas jual beli dengan memprediksi peluang suatu class. Informasi ini digunakan untuk aktivitas jual beli supaya lebih efisien. Dengan informasi  ini  restoran  Makan  Barbeque  Sepuasnya  dapat mengetahui  peluang  pembeli  terhadap  makanan  maupun minuman yang terdapat pada restoran tersebut.
Data  yang  sudah  ada  sebelumnya,  masih  banyak  persoalan- persoalan  yang  terjadi  di  restoran  Makan  Barbeque  Sepuasnya. Restoran  ini hanya  menjual  satu menu  saja.  Pelanggan  restoran ini banyak dari daerah Rawangun. Salah satu persoalan yang ada adalah  skema  penjualan  yang  kurang  baik,  melihat  dari  jumlah penjualan  pada  setiap  bulannya.  Hal  ini  tersebab  banyaknya restoran lain yang membidangi yang sama. Oleh karena itu perlu adanya solusi untuk menghadapi persaingan dengan restoran lain yang  membidangi  yang  sama.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh dari  restoran  Makan  Barbeque  Sepuasnya,  maka  diperoleh  data sebagai berikut :
Gambar 1 Data Penjualan Pada Restoran Makan Barbeque Sepuasnya
Inti  dalam  masalah  penelitian  ini  ialah  bagaimana  penerapan metode algoritma Naïve Bayes pada transkasi-transaksi penjualan untuk menemukan solusi yang digunakan untuk mengoptimalkan skema jual beli di bidang kuliner. Hal ini dikarenakan butuhnya skema  pemasaran  yang  lebih  baik  untuk  menambahkan  omset penjualan  restoran.  Persoalan  yang  dialami  oleh  restoran  sejak dahulu  ialah  masih  menggunakan  cara  biasa,  yaitu  hanya menggunakan  cara  mulut  ke  mulut  saja  untuk  pemasaran,  serta kurangnya  pengetahuan  tentang  teknik  pengolahan  data penjualan  yang  baik  dalam  mengatasi  solusi  terbaik  dari permasalahan.tersebut.
2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Data Miinng
Data mining adalah sebuah jaringan dalam data yang ada dengan cara  yang  dapat  dipahami  sehingga  menjadi  informasi  yang penting [1]. Teknik data mining dalam metode algoritma Naïve Bayes yang merupakan sebuah klasifikasi probabilitas sederhana. Basis  dari  dasar  teori  Bayes  adalah  mengatasi  persoalan  yang mempunyai  sifat  dugaan yaitu  membuat  suatu klasifikasi  untuk menyisihkan objek. Data mining disebut juga sebagai Knowledge Discovery  in  Database  (KDD),  yaitu  aktivitas  yang  meliputi pengumpulan, pembersihan data, penyeseuaian data, penggalian data,  dan  tahap  mempresentasikan  data  tersebut  dalam  set  data berukuran besar [2][3].

## 2.2. Definisi Klasifikasi
Klasifikasi adalah salah satu metode yang digunakan dalam data mining.  Klasifikasi  dilakukan  dengan  memprediksi  suatu  class yang  belum  diketahui.  Klasifikasi  dapat  dideskripsikan  sebagai metode untuk membuktikan sebuah objek data sebagai salah satu jenis yang telah dideskripsikan sebelumnya [3].
2.3. Algoritma Naïve Bayes
Dalam  teorema  Bayes,  probabilitas  dapat  dinyatakan  sebagai berikut :
𝑃 (𝐻|𝑋) = 𝑃 (𝑋|𝐻)𝑃 (𝐻)

## 𝑃(𝑋)
Dimana  X  adalah  bukti,  H  adalah  hipotesis,  P(H|X)  adalah probabilitas bahwa hipotesis H benar untuk bukti X atau dengan kata  lain  P(H|X)  merupakan  probabilitas  posterior  H  dengan syarat  X.  P(X|H)  adalah  probabilitas  bahwa  hipotesis  X  benar untuk  bukti  H  atau  dengan  kata  lain  P(X|H)  merupakan probabilitas  posterior  X  dengan  syarat  H.  P(H)  adalah probabilitas prior hipotesis H, dan P(X) adalah probabilitas prior bukti X.
2.4. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Definisi  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  adalah metode  dan  cara  mendapatkan  sebuah  informasi  melalui  basis data yang telah tersedia. Berikut tahap penyelesainnya, yaitu :
1. Data Selection
Data selection adalah pengambilan data dari sebuah dataset yang nantinya akan diolah.
2. Data Preprocessing
Data preprocessing adalah tahap untuk melakukan sebuah proses awal dalam pengolahan data. Pada tahap ini data yang akan diolah bertujuan  untuk  menghindarkan  dari  data  yang  mengganggu ( noise ) atau data yang tidak konsisten.
3. Transformation
Transformation  adalah  tahap  membuat  data  yang  akan diproses menjadi  sesuai  dengan  model  ataupun  algoritma  yang  ingin digunakan dalam tahap pemrosesan data.
4. Data Mining
Proses  pencarian  dan penggalian  pengetahuan  hingga  diperoleh suatu  model  yang  dapat  digunakan  untuk  menjadi  sebuah informasi penting dan berguna.
5. Evaluation
Merepresentasikan  hasil  model  yang  telah  diperoleh  serta menguji  akurasi  dan  kesesuaian  terhadap  data-data  yang bersinggungan.

## 3. METODOLOGI

## 3.1. Objek Penelitian
Objek penelitian yang akan diteliti yaitu mengenai pengelompokkan penjualan makanan dan minuman pada restoran Makan  Barbeque  Sepuasnya.  Pengelompokkan  ini  dilakukan pada pelanggan yang telah melakukan transaksi.

## 3.2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  yang  digunakan  adalah Knowledge Discovery in Database (KDD). Tahapan pada metodologi KDD yaitu  data selection, data preprocessing,  transformation,  data mining, evalution [3] .

## Gambar 2 Alur Penelitian

## 3.3. Rancngan Penelitian
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  terkait  dengan  penggunaan algoritma Naïve  Bayes ,  maka  digunakanlah  langkah-langkah Knowledge Discovery in Database (KDD) sebagai berikut [4][5]: 1. Pengumpulan Data
Pengumpulan data pada penelitian ini adalah wawancara secara langsung  kepada  narasumber  selaku  pemilik  restoran  Makan Barbeque Sepuasnya.  Peneliti  dianjurkan  mewawancarai  orang yang akrab atau mengenal suatu topik pembahasan.

## 2. Data Selection
Tahapan ini merupakan tahapan persiapan dalam pemilihan data. Data  yang  telah  didapatkan  dari  wawancara  akan  dilakukan proses  pemilihan  atribut  untuk  selanjutnya  digunakan  untuk preprocessing .

## 3. Data Preprocessing
Data Preprocessing bertujuan  untuk  mengubah  data  mentah menjadi data yang berkualitas sehingga data layak untuk diolah pada  tahapan  selanjutnya.  Tahapan  ini  dilakukan  pada  data mentah  untuk  menghilangkan  data  yang  bermasalah  atau
inkonsisten.  Data  yang  bermasalah  seperti data  yang niose  atau yang mengandung error [5].
4. Transformation
Transformation adalah  tahapan  di  mana  data  diubah  ke  dalam bentuk  yang  sesuai  dengan  kebutuhan.  Teknik transformation yang  digunakan  adalah discretization .  Teknik  bertujuan  untuk mengubah atribut numerik menjadi atribut kategorikal, sehingga menjadi beberapa tingkatan kategori [5].

## 5. Data Mining
Pada  tahapan  ini  data  sudah  siap  untuk  proses  klasifikasi. Klasifikasi penjualan makanan dan minuman pada penelitian ini menggunakan  aplikasi RapidMiner .  Metode  yang  digunakan adalah  metode  algoritma Naïve Bayes .  Metode  algoritma Naïve Bayes digunakan  untuk  memprediksi  peluang  dimasa  depan berdasarkan pengalaman dimasa sebelumnya, karena pengelompokkan  penjualan  makanan  dan  minuman  ini  dapat dilihat  dari  transaksi  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  untuk dijadikan  prediksi  atau  peluang  dimasa  depan.  Alur  kerja  dari metode  algoritma Naïve  Bayes ,  yaitu  pertama  membaca  data training  yang  sudah  siap  digunakan,  kedua  menghitung  jumlah kelas  atau  tabel,  ketiga  menghitung  jumlah  kasus  per  kelas, keempat mengkalikan semua variabel kelas dan bandingkan hasil per  kelas.  Hasil  penentuan  kelas  dari  probabilitas  yang  paling tinggi [6].
Gambar 3 Alur Algoritma Naïve Bayes

## 6. Evaluation
Pada  tahap  ini  dilakukan  evaluasi  untuk  mengukur  validitas model  klasifikasi  dengan  menggunakan cross  validation dan mengevaluasi  hasil  penelitian  dari  perhitungan  akurasi  yang didapatkan dari confusion matrix dan nilai Kappa [7] .

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data ini dilakukan untuk mengumpulkan data  penjualan  yang  diperoleh  melalui  wawancara  kepada narasumber selaku pemilik restoran Makan Barbeque Sepuasnya
Tabel 1 Data Penjualan Makanan dan Minuman Bulan Makanan Minuman Februari 11373000 3791000 Maret 12750000 4250000 April 2550000 850000 Mei 3060000 1020000 Juni 15300000 5100000 Juli 17850000 5950000 Agustus 25500000 8500000 September 38250000 12750000 Oktober 22950000 7650000 November 22950000 7650000 Desember 22236xxx 7412xxx
Setelah  data  didapatkan,  selanjutnya  mendeskripsikan  data tersebut yang bertujuan untuk memahami informasi lebih lanjut mengenai  atribut  dari  data  yang  akan  diolah  dalam pengklasifikasan  penjualan  pada  restoran  Makan  Barbeque Sepuasnya.  Berikut  adalah  deskripsi  atribut  data  yang  telah didapatkan sebelumnya.
Tabel 2 Deskripsi Atribut Data Atribut Jenis Keterangan Makanan Numeric Nominal  Penjualan Makanan Minuman Numeric Nominal  Penjualan Minuman

## 4.2. Data Selection
Data  penjualan  makanan  dan  minuman  yang  diambil  melalui wawancara  ini  selajutnya  memasuki  tahap  data  selection. Tahapan  data  selection  ini  bertujuan  memilih  atribut  yang dianggap  sebagai  atribut  yang  berpengaruh  terhadap  klasifikasi penjualanan makanan dan minuman.

## Tabel 3 Atribut Data Terpilih

## Atribut
Makanan Minuman Objek penelitian yang akan diteliti yaitu mengenai pengelompokkan penjualan makanan dan minuman pada restoran Makan  Barbeque  Sepuasnya.  Pengelompokkan  ini  dilakukan pada pelanggan yang telah melakukan transaksi.

## 4.3. Data Preprocessing
Pada data yang sudah diseleksi ternyata terdapat record ataupun data yang tidak sempurna. Pada tabel dibawah ini terdapat data yang  berbeda  tipe  data  dan  data  tersebut  tidak  valid  atau  salah dalam penulisan [7[[8].
Tabel 4 Data Yang Tidak Relevan Bulan Makanan Minuman Februari 11373000 3791000 Maret 12750000 4250000 April 2550000 850000 Mei 3060000 1020000 Juni 15300000 5100000 Juli 17850000 5950000 Agustus 25500000 8500000 September 38250000 12750000 Oktober 22950000 7650000 November 22950000 7650000 Desember 22236xxx 7412xxx
Penghapusan  missing  value  maupun  data  yang  tidak  relevan dilakukan  agar  tidak  berpengaruh  pada  proses  data  mining sehingga menjadi data yang sempurna.
Tabel 5 Hasil Cleaning Data Bulan Makanan Minuman Februari 11373000 3791000 Maret 12750000 4250000 April 2550000 850000 Mei 3060000 1020000 Juni 15300000 5100000 Juli 17850000 5950000 Agustus 25500000 8500000 September 38250000 12750000 Oktober 22950000 7650000 November 22950000 7650000 Desember 22236000 7412000
Data yang berjenis numerik seperti makanan dan minuman harus dilakukan  inisialisasi  data  terlebih  dahulu  ke  dalam  bentuk nominal  makanan  dan  nominal  minuman.  Untuk  melakukan inisialisasi dapat dilakukan dengan sebagai berikut : 1. Makanan yang terjual dengan nominal lebih dari 15.000.000 diberi inisial pada atribut Keterangan Makanan “Untung”.
2. Makanan yang terjual dengan nominal kurang dari atau sama dengan  15.000.000  diberi  inisial  pada  atribut  Keterangan Makanan “Rugi”.
3. Minuman yang terjual dengan nominal lebih dari 5.000.000 diberi inisial pada atribut Keterangan Minuman “Untung”.
4. Minuman  yang  terjual  dengan  nominal  kurang  dari  atau sama  dengan  5.000.000  diberi  inisial  pada  atribut Keterangan Minuman “Rugi
5. Berikut adalah dataset penjualanan makanan dan minuman yang telah dilakukan inisialisasi yang terdapat pada gambar di bawah ini.

## Tabel 6 Penginisialisasi Data Set
4.4. Transformation
Transformation merupakan  tahapan  perubahan  data  kedalam bentuk yang sesuai dengan kebutuhan. Pada tahap ini dilakukan transformasi untuk mengubah tipe data numerik menjadi kategori untuk  mempermudah  proses  klasifikasi.  Proses  transformasi  ini dilakukan  dengan dengan  bantuan  operator Discretization  by Binning .  Teknik discretization dilakukan  untuk  mengubah  nilai atribut  kontinu  menjadi  sejumlah  interval  yang  terbatas  dan berasosiasi dengan masing-masing interval dengan nilai numerik yang  diskrit.  menjadi  beberapa  kelompok  yang  diinginkan  [3]. Perubahan ini dilakukan untuk mengkategorikan atribut numerik menjadi beberapa tingkatan kategori. Pada penelitian ini tidak ada tahap  transformation,  karena  tidak  ada  data  untuk  menjadi kategori [8][9].

## 4.5. Data Mining
Data  penjualan  makanan  dan  minuman  yang  telah  siap selanjutnya  akan  dilakukan  pemodelan  data mining dengan algoritma Naïve  Bayes untuk  mengklasifikasikan  keuntungan atau  kerugian  yang  akan  datang.  Data mining dengan menggunakan algoritma Naïve Bayes memiliki beberapa tahapan yang  pertama  menghitung  jumlah  kelas  dari  data  training  yang sudah siap digunakan, lalu menghitung jumlah kasus dari setiap kelas  yang  ada,  selanjutnya  mengkalikan  semua  variabel  kelas lalu  membandingkan  hasil  dari  setiap  kelas  dan  menghasilkan output  dari  hasil  penentuan  kelas  yang  dilihat  dari  probabilitas yang paling tinggi [9][10].
Bulan Nominal Makanan Keterang an Makanan Nominal Minuman Keterangan Minuman Februari 11373000 Rugi 3791000 Rugi Maret 12750000 Rugi 4250000 Rugi April 2550000 Rugi 850000 Rugi Mei 3060000 Rugi 1020000 Rugi Juni 15300000 Untung 5100000 Untung Juli 17850000 Untung 5950000 Untung Agustus 25500000 Untung 8500000 Untung September 38250000 Untung 12750000 Untung Oktober 22950000 Untung 7650000 Untung November 22950000 Untung 7650000 Untung Desember 22236000 Untung 7412000 Untung

## 4.5.1. Menghitung Jumlah Kelas
Dari 22 cell (data) yang siap digunakan dengan kelas “Keterangan Makanan” sebanyak 11 cell (data)  dan  “Keterangan  Minuman” sebanyak  11 cell (data).  Dari  jumlah cell (data)  dari  masing masing  kelas  dibagi  dengan  keseluruhan cell (data)  maka  akan mendapatkan probabilitas prior . Berikut perhitungan probabilitas prior berdasarkan persamaan:
P (Keterangan Makanan, Untung) = 7/22 = 0,318 P (Keterangan Makanan, Rugi) = 4/22 = 0,182 P (Keterangan Minuman, Untung) = 7 22 = 0,318 P (Keterangan Minuman, Rugi) = 4/22 = 0,182
Tabel 7 Perhitungan Probabilitas Prior Kelas Sub Kelas Jumlah Probabilitas Kelas P (C) Keterangan Makanan Untung 7 0,318 Rugi 4 0,182 Keuntungan Minuman Untung 7 0,318 Rugi 4 0,182 Total 22 1,000 Keterangan : Probabilitas prior menggunakan symbol P (Ci)

## 4.5.2. Menghitung Jumlah Kasus Dari Setiap Kelas
Setelah  menghitung  probabilitas prior selanjutnya  menghitung probabilitas posterior atau  jumlah  kasus  maupun  kejadian  dari setiap  kelas.  Untuk  mencari  nilai  probabilitas posterior yaitu jumlah  atribut  dengan  kelas  “Keuntungan  Makanan”  dan  kelas “Keuntungan Minuman” kemudian dibagi dengan jumlah kelas yang ada.
Tabel 8 Probabilitas Pada Bulan Bulan Jumlah Kejadian Keterangan Makanan Keterangan Minuman Untung Rugi Untung Rugi Februari 0 1 0 1 Maret 0 1 0 1 April 0 1 0 1 Mei 0 1 0 1 Juni 1 0 1 0 Juli 1 0 1 0 Agustus 1 0 1 0 September 1 0 1 0 Oktober 1 0 1 0 November 1 0 1 0 Desember 1 0 1 0 Total 11 11 4.5.3. Mengalikan Semua Variabel Kelas
Perhitungan  nilai  probabilitas prior dan  probabilitas posterior yang telah  dilakukan  akan  digunakan  sebagai  model  yang  akan digunakan  sebagai  acuan  untuk  menentukan  data testing .  Di bawah  ini  merupakan  contoh  data  testing  yang  akan  di  hitung probabilitasnya.
1. Untuk semua atribut kelas Keterangan Makanan = “Untung” P (X | Keterangan Makanan = “Untung”) = 7/11 = 0.636
2. Untuk semua atribut kelas Keterangan Makanan = “Rugi” P (X | Keterangan Makanan = “Rugi”) = 4/11 = 0,363
3. Untuk  semua  atribut  kelas  Keterangan  Minuman  = “Untung”
P (X | Keterangan Minuman = “Untung”) = 7/11 = 0.636
4. Untuk semua atribut kelas Keterangan Minuman = “Rugi” P (X | Keterangan Minuman = “Rugi”) = 4/11 = 0,363
5. Perkalian  probabilitas  prior  dengan  semua  atribut Keterangan Makanan = “Untung”
P  (Ci  |  Keterangan  Makanan  =  “Untung”)  ×  P  (X  | Keterangan Makanan = “Untung”) = 0,318 × 0,636 = 0,202
6. Perkalian  probabilitas  prior  dengan  semua  atribut Keterangan Makanan = “Rugi”
P (Ci | Keterangan Makanan = “Rugi”) × P (X | Keterangan
Makanan = “Rugi”) = 0,182 × 0,363 = 0,066 7. Perkalian  probabilitas  prior  dengan  semua  atribut Keterangan Minuman = “Untung” P  (Ci  |  Keterangan  Minuman  =  “Untung”)  ×  P  (X  |
Keterangan Minuman = “Untung”) = 0,318 × 0,636 = 0,202 8. Perkalian  probabilitas  prior  dengan  semua  atribut Keterangan Minuman = “Rugi” P (Ci | Keterangan Minuman = “Rugi”) × P (X | Keterangan
Minuman = “Rugi”) = 0,182 × 0,363 = 0,066
Bulan Probabilitas P (F|C) Keterangan Makanan Keterangan Minuman Untung Rugi Untung Rugi Februari 0 0,09 0 0,09 Maret 0 0,09 0 0,09 April 0 0,09 0 0,09 Mei 0 0,09 0 0,09 Juni 0,09 0 0,09 0 Juli 0,09 0 0,09 0 Agustus 0,09 0 0,09 0 September 0,09 0 0,09 0 Oktober 0,09 0 0,09 0 November 0,09 0 0,09 0 Desember 0,09 0 0,09 0 Total 1,000 1,000

## 4.5.4. Membandingkan Hasil Dari Setiap Kelas
Didapatkan hasil perhitungan probabilitas data testing dari setiap kelas yang digunakan pada tabel dibawah ini.
Tabel 9 Hasil Perhitungan Probabilitas Data Testing Kelas Probabilitas P (Keterangan Makanan | Untung) 0,202 P (Keterangan Makanan | Rugi) 0,066 P (Keterangan Minuman | Untung) 0,202 P (Keterangan Minuman | Rugi) 0,066
Dari  data testing yang  sudah  diuji  menghasilkan  kelas  P (Keterangan  Makanan  |  Untung) dan  P  (Keterangan Minuman  | Untung)  memiliki  nilai  probabilitas  tertinggi  diantara  kelas lainnya, sehingga dapat diambil kesimpulan bahwa makanan dan minuman memiliki probabilitas lebih tinggi.

## 4.6. Evaluation
Tahapan evaluasi dilakukan untuk menilai sejauh mana data yang telah  dibuat  sehingga  dapat  memenuhi  tujuan  klasifikasi.  Hasil dari  pengujian  metode Naïve  Bayes berdasarkan  skenario  yang telah dibuat dengan cross validation mendapatkan nilai confusion matrix dan nilai kappa .
Tabel 10 Hasil Pengujian Berdasarkan Accurancy Skenario 2 fold 3 fold 4 fold 5 fold 6 fold 7 fold 8 fold 9 fold 10 fold Accurancy 85,92 88,73 88,03 87,32 88,38 87,68 86,9 88,03 88,3 Tabel 11 Hasil Pengujian Berdasarkan Precision Skenario 2 fold 3 fold 4 fold 5 fold 6 fold 7 fold 8 fold 9 fold 10 fold Precision 45,56 64,62 56,37 54,43 58,38 47,78 56,8 58,03 66,37 Tabel 12 Hasil Pengujian Berdasarkan Recall Skenario 2 fold 3 fold 4 fold 5 fold 6 fold 7 fold 8 fold 9 fold 10 fold Recall 45,12 45,72 43,13 43,52 41,36 42,78 44,9 44,83 48,7
Tabel 13 Hasil Pengujian Berdasarkan Nilai Kappa Skenario 2 fold 3 fold 4 fold 5 fold 6
fold 7 fold 8 fold 9 fold 10 fold Kappa 0,392 0,425 0,453 0,21 0,34 0,444 0,42 0,411 0,431

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Penelitian ini dilakukan untuk mengklasifikasikan penujalan makanan  dan  minum  pada  restoran  Makan  Barbeque Sepuasnya  menggunakan  algoritma Naïve  Bayes dengan metodologi KDD ( Knowledge Discovery in Database ). Dari hasil perhitungan klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes adalah  keterangan  makanan  untung  dan  keterangan minuman untung yang lebih besar probabilitasnya.
2. Hasil  pengujian  klasifikasi  algoritma Naïve  Bayes dari sembilan skenario pengujian yang telah dibuat dengan cross validation ,  menghasilkan  performa  terbaik  pada  skenario pengujian dengan menggunakan 3 fold yang menghasilkan performa  terbaik  dengan  nilai accuracy sebesar  88,73%,
precision sebesar  64,42%, recall sebesar  45,41%  dan dengan  nilai kappa yang  diperoleh  sebesar  0,451  yang termasuk  kedalam  kategori  cukup.  Berdasarkan  hasil tersebut maka, model yang dihasilkan oleh algortima Naïve Bayes ini konsisten.
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  terdapat  saran  yang  perlu disampaikan  pada  penelitian  ini untuk  referensi penelitian yang akan datang :
1. Perbanyak dataset dan juga atribut yang lebih berpengaruh untuk  klasifikasi  penjualan  makanan  dan  minuman  agar akurasi algoritma Naïve Bayes semakin meningkat.
2. Pada penelitian ini perlu ditambahkan teknik-teknik lainnya untuk  mendapatkan  performa  klasifikasi  yang  lebih sempurna untuk menangani data yang tidak seimbang.
3. Perlu  ditambahkan  skenario  pengujian  lainnya  dalam membangun  sebuah  model  untuk  mendapatkan  hasil  yang lebih baik

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurdiawan,  Odi.,  Noval  Salim.  2018.  “Penerapan  Data Mining  Pada  Penjualan  Barang  Menggunakan  Metode Naïve Bayes Classifier Untuk Optimasi Strategi Pemasaan.” Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi.
[2] Ridwan,  Mujib.,  Hadi  Suyono.,  M.  Sarosa.  2013. “Penerapan Data Mining Untuk Evaluasi Kinerja Akademik Mahasiswa
Menggunakan Algoritma Naïve Bayes Classifier.” Jurnal EECCIS Vol. 7 No.1.
[3] Mardi, Yuli. 2017. “Data Mining: Klasifikasi menggunakan Algoritma C4.5.” Jurnal Edik Informatika V2.i2 (213-219)
[4] Harwati.,  Hanna  Miratama.  2016.  “Prediksi  Prestasi Mahasiswa  Dengan  Jalur    Siswa  Berprestasi  (PSB) Menggunakan Metode Naïve Bayes.”
[5] Effendi,  M.R.  2015.  “Akurasi  Data  Mining  Untuk Menghasilkan  Pola  Kelulusan  Mahasiswa  Dengan  Metode Naïve Bayes.” 101-106.
[6] Rizqiyani,  Vidya.,  Anggraini  Mulwinda.,  Riana  Defi Mahadji  Putri.  2017.  “Klasifikasi  Judul  Buku  dengan Algoritma  Naïve  Bayes  dan  Pencarian  Buku  Pada Perpustakaan  Jurusan  Teknik  Elektro.”  Jurnal  Teknik Elektro Vol. 9 No. 2.
[7] Anggraini,  Mathia.,  Rizki  Ayuning  Tyas.,  Ismi  Ana Sulasiyah.,  Qurrotul  Aini.  2020.  “Implementasi  Algoritma Naïve Bayes Dalam Penentuan Rating Buku.” Jurnal Sistem Informasi Vol. 9 No. 3.
[8] Watratan,  Alvina  Felicia.,  Arwini  Puspita  B.  .,  Dikwan Moeis. 2020. “Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Tingkat Penyebaran Covid-19 Di Indonesia.” Journal  Of  Applied  Computer  Science  And  Technology (Jacost) Vol. 1 No. 1.
[9] Saleh, Alfa. 2015. “Implementasi Metode Klasifikasi Naïve Bayes  Dalam  Memprediksi  Besarnya  Penggunaan  Listrik Rumah Tangga.” Citec Journal Vol. 2 No. 3.
[10] Maryah., M. Fadel Asikin., Daisy Kurniawaty., Selly Kurnia Sari.,  Imam  Cholissodin.  2016.  “Implementasi  Metode Naïve  Bayes  Classifier  Untuk  Seleksi  Asisten    Praktikum Pada  Simulasi  Hadoop  Multinode  Cluster.”  Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Kompuiter (JTIIK) Vol. 3 No. 4.

## BIODATA PENULIS

## Fauzan Alghifari
Mahasiswa  Teknik  Informatika,  Jalan  H.S.
Ronggowaluyo Kel. Puseurjaya Kec. Telukjambe  Timur  Kab.  Karawang  Prov. Jawa Barat 41361.
Didi Juardi , S.T., M.Kom. Dosen  Teknik  Informatika,  Jalan  H.S. Ronggowaluyo Kel. Puseurjaya Kec.
Telukjambe  Timur  Kab.  Karawang  Prov. Jawa Barat 41361.