## PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES TERHADAP PREFERENSI KONSUMEN PEMBELIAN BARANG DAN JASA DI D’BEAUTY LASH TEGAL
Dhelia Yui Saputri 1 , Agus Bahtiar 2
1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
2 Sistem Informasi STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon dheliayui03@gmail.com

## ABSTRAK
Penjualan  merupakan  salah  satu  kegiatan  yang  dilakukan  oleh  perusahaan  untuk  mempertahankan pertumbuhan bisnis dan keuntungan yang diinginkan. Penjualan ada dua jenis yaitu penjualan jasa dan penjualan barang.  Dari  data  yang  diperoleh  penjual  perlu  mengetahui  faktor  apa  yang  mempengaruhi  konsumen  dalam pembelian  barang  dan  jasa  secara online ,  dan  langkah-langkah  apa  yang  mungkin  dapat  diambil  untuk meningkatkan penjualan secara online . Kesulitan dalam mengetahui faktor yang mempengaruhi konsumen untuk pembelian  barang  dan  jasa  secara online juga  berpengaruh  dalam  mempromosikan  barang  dan  jasa.  Selain  itu langkah-langkah  yang  diambil  untuk  terus  meningkatkan  penjualan  barang  dan  jasa  secara online juga  sangat berpengaruh penting dalam penjualan di D’Beauty Lash Tegal. Maka dari itu. Metode yang akan diterapkan dalam penelitian ini yaitu dengan mengumpulkan data setelah itu mengolah data yang ada menggunakan algoritma naive bayes dengan  fokus kepemesanan agar lebih  tahu  faktor  yang  mempengaruhi dan langkah-langkah  yang  dapat diambil  dalam  permasalahan  tersebut.  Tujuan  penelitian  ini  untuk  mengetahui  faktor  yang  mempengaruhi konsumen  dan  langkah-langkah  yang  dapat  diambil  untuk  meningkatkan  penjualan  secara online agar  dalam pemasarannya  lebih  banyak  menarik  konsumen.  Hasil  penelitian  yang  didapatkan  96.30%  konsumen  lebih memilih pembelian secara online dengan faktor yang mempengaruhi konsumen untuk pembelian secara online yaitu karena banyaknya potongan harga yang cukup menggiurkan. Langkah-langkah yang dapat diambil untuk meningkatkan penjualan secara online yaitu dengan mempromosikan penjualan dengan cara yang lebih menarik, seperti memberikan diskon yang menggiurkan, dan juga dapat mempertahankan pelayanan yang telah diberikan kepada konsumen kemudian dapat ditingkatkan lagi pelayanan yang telah diberikan kepada konsumen.
Kata Kunci : Preferensi Konsumen, Pembelian, Algoritma Naive Bayes.

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  yang  dilakukan  oleh  penjual  dalam menjual  barang  atau  jasa  dengan  harapan  akan memperoleh  laba  dari  adanya  transaksi-transaksi tersebut  dan  penjualan  dapat  diartikan  sebagai pengalihan  atau  pemindahan  hak  kepemilikan  atas barang  atau  jasa  dari  pihak  penjual  ke  pembeli  [1] Penjualan  merupakan  salah  satu  kegiatan  yang dilakukan  oleh  perusahaan  untuk  mempertahankan pertumbuhan bisnis dan keuntungan yang diinginkan. Penjualan  ada  dua  jenis  yaitu  penjualan  jasa  dan penjualan barang, penjualan dalam bentuk apapun juga mengacu  pada  proses  penjualan,  baik  pembelian maupun penjualan barang dan jasa. Penjualan berawal dari  penentuan  harga  jual  hingga  pendistribusian produk kepada konsumen (pembeli).
Dalam  penjualan,  strategi  pemasaran  sangatlah penting karena strategi pemasaran yang menarik akan menarik  lebih  banyak  konsumen  untuk  mencoba produk  dan  jasa  kita.  Itu  sebabnya  kami  kini  fokus pada sistem pemasaran dan perilaku konsumen untuk memenuhi  strategi  yang  terus  berkembang  seiring waktu.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Santy  Permata Sari dalam jurnal Economic, Accounting, Management dan  Bisnis,  tahun  2020  yang  berjudul  “Strategi Meningkatkan  Penjualan  di  Era  Digital”  didasarkan pada  dasar  yang  telah  dijelaskan  diatas  bahwa  fokus
pembahasan  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana meningkatkan  penjualan  di  era  digital,  maka  hal penting  yang  perlu  dilakukan  adalah  mengurangi konsep pemasaran atau dikenal dengan istilah strategi. Untuk  dapat  mengurangi  strategi  dalam  pemasaran dalam  meningkatkan  penjualan  ada  5  indikator  yang digunakan  di  antaranya  kemudahan,  efisien,  harga, fleksibilitas  mode  pembayaran  dan  pelayanan  yang baik. [2]
Penelitian yang dilakukan oleh Agus Dwi Cahya, Fadhilla  Ajeng  Aqdella,  Asfarina  Zahrotul  Jannah, Hesthi Setyawati dalam jurnal Econimic, Accounting, Management and  Bisnis  tahun  2021  yang  berjudul “Memanfaatkan Marketplace Sebagai Media Promosi Untuk  Meningkatkan  Penjualan  Ditengah  Pandemi Covid-19 ” dari penelitian ini  menunjukan bahwa E- commerce dibangun dengan tujuan untuk meningkatkan  efisien  dan  efektifitas  suatu  proses bisnis  dengan  pemanfaatan  teknologi  informasi. Adanya E-commerce memberi  kemudahan  bagi konsumen. Transaksi jual beli online bisa lebih mudah dan  dapat  dilakukan  kapan  saja  dan  dimana  saja. Berdasarkan hasil riset dari badan Statistik Indonesia ditahun  2020  mewabahnya  virus COVID-19 dan kebijakan pembatasan gerak menyebabkan berkurangnya  interaksi  langsung  antara  pelaku  usaha dalam menjalankan roda perekonomia dan perdagangan.  Hal  ini  turut  berdampak  pada  pola
konsumsi  dan  cara  belanja  masyarakat  yang  dikutip dari BPS tahun 2020 [3].
Hasil pengamatan yang diperoleh oleh karyawan, akhirnya  Lapak  Jaka  mulai  memanfaatkan  Facebook sebagai  sarana  dalam  penyebaran  link  live  promosi pada  beberapa  marketplace.  Tujuannya  agar  nanti banyak konsumen yang bergabung dalam live tersebut dengan  target  3000  grup  yang  berbeda,  sehingga UMKM  Lapak  Jaka  akan  berada  dalam  posisi pencarian  teratas.  Kegiatan  promosi  ini  dilakukan selama 3 jam dalam 1 hari.
Berikut  rekapan  singkat  data  penjualan  jasa  6 bulan terakhir di D’Beauty Lash Tegal.
Tabel 1. Rekapan Singkat Penjualan 6 bulan terakhir
2023 Nomor Bulan Keterangan Jumlah 1 Juni Offline 25 Online 23 2 Juli Offline 20 Online 21 3 Agustus Offline 23 Online 45 4 September Offline 19 Online 20 5 Oktober Offline 23 Online 32 6 November Offline 8 Online 12 Online 153 Offline 118
Dilihat dari rekapan singkat pada tabel  1 bahwa penjualan di D’Beauty Lash, penjualan online secara konsisten  lebih  tinggi  dari  pada  penjualan offline . Dapat  dilihat  pada  bulan  Agustus  mencatatkan peningkatan  penjualan  secara online yang  signifikan meningkat,  sedangkan  penjualan offline cenderung stabil.
Dilihat dari hasil penelitian tersebut peneliti ingin mempertahankan  penjualan  secara online agar  dapat meningkatkan  pendapatan  di  D’Beauty  Lash  Tegal. Maka dari itu peneliti ingin  melakukan analisis lebih lanjut terhadap preferensi konsumen yang melakukan pembelian  secara online .  Dan  faktor  apa  saja  yang mungkin diminati konsumen sehingga mempengaruhi keputusan konsumen untuk pembelian barang dan jasa secara online .
Tujuan  dari  tugas  akhir  ini  adalah  untuk memahami  secara  mendalam  preferensi  konsumen yang cenderung melakukan pembelian secara online di D’Beauty  Lash  Tegal.  Dengan  pemahaman  ini, peneliti  dapat  merancang  strategi  yang  lebih  tepat untuk  memenuhi  kebutuhan  dan  harapan  konsumen terhadap  layanan  penjualan  yang  ada  di  D’Beauty Lash Tegal.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Preferensi konsumen
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4] Preferensi  merupakan  kecenderungan  untuk  memilih
sesuatu  yang  lebih  disukai  daripada  yang  lain. Preferensi  adalah  pilihan  suka  atau  tidak  suka  oleh seseorang terhadap produk yang dikonsumsi.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5] Pengaruh  Produk  Terhadap  Preferensi  Konsumen. Pengaruh  Lokasi  Terhadap  Preferensi  Konsumen. Hasil  estimasi  menunjukkan  bahwa  faktor  Lokasi berpengaruh  negatif  terhadap  preferensi  konsumen dan  tidak  signifikan.  Pengaruh  Pelayanan  Terhadap Preferensi  Konsumen  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa pelayanan berpengaruh positif dan signifikan.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6] Preferensi  konsumen  adalah  sikap  yang  ditunjukkan oleh  konsumen  terhadap  berbagai  pilihan  dari  suatu produk dan jasa atau kecenderungan pilihan konsumen kepada suatu produk. Dan preferensi diartikan sebagai sikap  suka  atau  tidak  suka  konsumen  terhadap  suatu produk, barang atau jasa yang dikonsumsi.

## 2.2. Pembelian Barang Dan Jasa
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7] Pembelian  merupakan  suatu  usaha  yang  dilakukan untuk  pengadaan  barang  yang  diperlukan  oleh perusahaan. Pembelian tersebut timbul akibat adanya permintaan  barang  yang  akan  diproduksi  untuk menghasilkan suatu output untuk mendapatkan laba. Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8]  Alasan mahasiswa melakukan pembelian secara online adalah karena  barang  yang  dicari  mudah  untuk  didapatkan, barang  yang  ditawarkan  pun  cukup  menarik,  dan harganya lebih terjangkau. Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi  pembelian  barang  dan  jasa  secara online  dikalangan  mahasiswa  Kota  Cirebon,  yaitu: faktor pribadi, faktor lingkungan, faktor kepercayaan, faktor harga, dan faktor barang.

## 2.3. Algoritma Naïve Bayes
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9] Naïve  Bayes merupakan  sebuah  pengklasifikasian probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh ilmuan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memprediksi peluang  di  masa  yang  akan  datang  berdasarkan pengalaman  di  masa  sebelumnya  (lampau)  sehingga dikenal sebagai teorema bayes . Teorema dikombinasikan  dengan “naïve” dimana  dapat diasumsikan kondisi antara atribut yang saling bebas. Oleh karena itu metode ini juga dapat diterapkan untuk memprediksi  pola  pembelian  dari  analisis  himpunan data penjualan di masa lampau.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [10] Tahapan  dari  proses  Algoritma Naive  Bayes adalah Menghitung  jumlah  kelas/label,  Menghitung  Jumlah kasus  perkelas,  Kalikan  semua  variabel  kelas, Bandingkan  hasil  per  kelas.  Berikut  ialah  persamaan dari teorema bayes :
Gambar 1. Rumus dasar naive bayes
Keterangan:
X =   Sampel  data  dengan  class  (label)  yang belum diketahui H =   Hipotesis bahwa X adalah data suatu class
(label) spesifik
P(H|X)   =   Probabilitas Hipotesis H berdasar kondisi
X (posteriori probabilitas) P(H) =   Probabilitas hipotesis
H (prior probabilitas)
P(X|H)   =   Probabilitas  X  berdasarkan  kondisi  pada hipotesis H P(X)   =   Probabilitas X
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [11] Fungsi  dari  confusion  matrix  ialah  untuk  mengukur tingkat accuracy, precision, dan nilai recall dari suatu model  algoritma  yang  dievaluasi.  Nilai accuracy merupakan  tingkat  ketepatan  presentase  antara  nilai prediksi  dan  nilai  sebenarnya.  Tabel  berikut  ini merupakan confusion table:
Table 2. Confusion Table
Keterangan : TP = True Positive FP = False Positive FN = False Negative TN = True Negative
Gambar 3. Rumus Accuracy
Gambar 4. Rumus Recall

## Gambar 5. Rumus Precision

## 2.4. Software Rapidminer
Menurut  penelit  yang  dilakukan  oleh  Bernadus Gunawan  Sudarsono  ,  Marcell  Ignatius  Leo  ,  Ali santoso dan Felix Hendrawan Rapid Miner merupakan perangkat  lunak  yang  dibuat  oleh  Dr.  Markus Hofmann dari Institute of Technologi Blanchardstown dan  Ralf  Klinkenberg  dari  rapid-i.com  dengan tampilan  GUI  (Graphical  User  Interface)  sehingga memudahkan pengguna dalam menggunakan perangkat lunak ini. Perangkat lunak ini bersifat open source dan dibuat dengan menggunakan program Java di bawah lisensi GNU Public Licence dan Rapid Miner dapat  dijalankan  di  sistem  operasi  manapun. Rapid Miner dikhususkan  untuk  penggunaan  data mining . [12]  Perhitungan  algoritma naïve  bayes dalam penelitian ini akan dilakukan menggunakan rapidminer versi 9.10.011.
2.5. Data Mining Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [13] Data mining yang  biasa  disebut  sebagai knowledge discovery  in  database  (KDD) merupakan  kegiatan yang  meliputi  pengumpulan,  pemakaian  data historis untuk  menemukan keteraturan, pola hubungan dalam himpunan data yang berukuran besar. Output dari data mining ini  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  di  masa  depan.  Salah  satu  teknik  yang dikenal dalam data mining yaitu clustering . Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [14] Salah  satu  penggunaan  data mining dengan  metode Naïve Bayes Classifer dalam data penjualan umumnya adalah  untuk  mengetahui  strategi  pemasaran  pada penjualan lebih efektif dan efisien. Dengan informasi ini  suatu  usaha  dapat  mengetahui  tingkat  ketetarikan pembeli  terhadap  suatu  produk.  Sehingga  usaha rumahan ini dapat mengetahui serta menentukan target atau sasaran pasar dengan lebih rinci.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [15] Fungsi  datamining  dikelompokkan  menjadi  5 kelompok  meliputi:  Klasifikasi, Clustering ,  Asosiasi, Sequencing dan Peramalan.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [16] Salah satu aplikasi data mining menggunakan metode naive  bayes  classifier dalam  data  penjualan  adalah untuk  mengetahui  minat  pembeli  terhadap  produk yang ada. Algoritma ini dipilih karena terbukti sangat akurat  dan  cepat  ketika  diterapkan  pada  database dengan  jumlah  data  yang  besar.  Informasi  ini  dapat digunakan  oleh  toko  untuk  mengidentifikasi  produk terlaris yang dibeli konsumen. Untuk membantu toko menemukan dan menentukan target pasar dengan lebih akurat.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Sumber Data
Pada penelitian ini untuk  mengetahui preferensi konsumen  berdasarkan  data  yang  telah  ada,  peneliti mengambil data yang paling terbaru yaitu tahun 2023. Dengan  nama  sumber  data  yaitu  data  penjualan D’Beauty  Lash  Tegal  tahun  2023,  D’Beauty  Lash Tegal  beralamat  di  Jln.  Arujuna  No  27,  Slerok  Kec. Tegal  Timur,  Kota  Tegal  Jawa  Tengah,  peneliti mengumpulkan  data  dengan  cara  mendatangi  tempat usaha  dan  menanyakan  seditik  perihal  tentang  usaha yamg  sedang  berjalan  tersebut.  Tidak  hanya  itu, peneliti  juga  meminta  izin  untuk  menjadikan  data penjualan  pada  usaha  yang  sedang  berjalan  di D’Beauty  Lash  Tegal  sebagi  bahan  penelitian  yang akan diteliti oleh peneliti. Data penelitian diambil pada hari  kamis  tanggal  2  November  2023  pukul  14.00 WIB.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  sekunder  yang  dikumpulkan  dan  dicatat  dengan berbagai  cara,  sebagai  informasi  bagi  sebagian  besar pembaca  dan  sebagai  bukti  yang  dapat  diverifikasi, dalam bentuk catatan atau laporan yang dikumpulkan dan disimpan.
Confusion Matrix Nilai Prediksi Positive Negative Nilai Sebenarnya Positive Tp FP Negative FN TN

## 3.2. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  tugas  akhir  ini  peneliti melakukan  beberapa  teknik  pengumpulan  data. Berikut  merupakan  teknik  pengumpulan  data  yang dilakukan oleh peneliti dalam Tugas Akhir ini yaitu :

## 3.2.1. Studi Dokumentasi
Studi  dokumentasi  merupakan  pengumpulan data yang dilakukan dengan melalui analisis dokumen. Dokumen  yang  dimaksud  dapat  berasal  dari  arsip, laporan, buku, jurnal dan lainnya. Pada penelitian ini data  diambil  dari  usaha  nail  art  di  D’Beauty  Lash Tegal.  Dari  data  tersebut  kemudian  akan  dipelajari, diolah  dan  digunakan  untuk  penelitian,  guna  untuk mendapatkan informasi dari penelitian ini.

## 3.2.2. Studi Literatur
Studi  literatur  adalah  suatu  tahap  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menyelesaikan suatu  permasalahan  dan  menjadikan  referensi  yang kuat  untuk  melakukan  penelitian.  Adapun  beberapa sumber yang relevan dan digunakan dalam penelitian ini  mencakup  jurnal-jurnal  nasional  yang  terkait dengan topik penelitian ini.

## 3.2.3. Observasi
Observasi  merupakan  suatu  metode  penelitian dengan  mengacu  pada  proses  pengumpulan  data dengan  secara  langsung  mengamati  pada  lokasi penelitian  menelaah  situasi  yang  timbul  dan membuktikan  kebenarannya.  Observasi  dilakukan untuk  menganalisis  kejadian  yang  diamati  dan menggambarkan  secara  rinci  perilaku,  kejadian,  atu objek yang diamati.

## 3.3. Tahapan Perancangan

## Gambar 6. tahap perancangan
Tahapan  perancangan  merupakan  tahap  yang diterapkan  dalam  penelitian  untuk  mencapai  tujuan penelitian. Tahap perancangan ini disusun berdasarkan Knowledge Discovery In Databases. Tahap perancangan  ini  dilaksanakan  secara  berurutan  untuk mencapai tahap penyelesaian. Berikut tahap perancangan  dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh peneliti :

## 3.3.1. Data Selection
Pada  proses  ini  akan  dilakukan  pengecekan data pada dataset yang digunakan yaitu data penjualan jasa  di  D’Beauty  Lash  Tegal  pada  tahun  2023. Pada tahap  ini  melibatkan  evaluasi  data  yang  akan digunakan,  khususnya  pada  informasi  mengenai  data penjualan  di  D’Beauty  Lash  Tegal.  Tujuan  dari langkah ini untuk memastikan kualitas data yang akan digunakan  dalam  analisis  penjualan  pada  usaha tersebut.

## 3.3.2. Pre-processing
Setelah  dilakukan  pengecekan  data,  kemudian dilakukan pembersihan data dari dataset  penjualan di D.Beauty Lash Tegal. Tujuan dari tahap ini yaitu untuk membersihkan  data,  missing  value,  dan  data  yang tidak  konsisten.  Setelah  dilakukan pre-processing akan  menghasilkan  dataset  yang  siap  untuk  diolah pada tahap selanjutnya.

## 3.3.3. Data Transformation
Pada  tahap  ini  data  akan  diubah  menjadi  data yang dapat digunakan atau diolah menggunakan data mining . Data  yang  diolah  menggunakan  data  mining ini  akan  diimplementasikan  menggunakan algoritma naive  bayes .  Setelah  transformasi  data  selesai, kemudian  data  yang  telah  diubah  dapat  digunakan secara efektif dan lebih akurat.

## 3.3.4. Data mining
Pada  proses  data  mining,  pengolahan  akan mengunakan algoritma  naive  bayes. Pada  tahap  ini data  yang  telah  ditransformasi  akan  dilakukan pengujian algoritma  naive  bayes menggunakan Rapidminer.
3.3.5. Evaluation
Pada  tahap  ini  data mining akan  dievaluasi sehingga dapat dijadikan sebagai informasi. Kemudian dapat  ditarik  kesimpulan  berdasarkan  analisis  dan evaluasi.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Menganalisis  faktor  yang  mempengaruhi konsumen  melakukan  pembelian  secara online
4.1.1. Hasil Pengempulan Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini menggunakan  data  asli  yaitu  data  penjualan  dari D’Beauty Lash Tegal pada tahun 2023. Atribut yang ada pada data ini terdiri dari No, Nama, Alamat, Jarak, Harga,  Ongkos  Jalan,  Kortingan  harga,  Total, keterangan, Pemesanan, Pendataan Bulan, Pelayanan, Ulasan. Dengan jumlah data yaitu mencapai 270 data.
4.1.2. Data Sebelum Pre-processing Data  sebelum pre-processing merupakan dataset penjualan yang diperoleh dari D’Beauty Lash Tegal.  Data  tersebut  memiliki  atribut  No.,  Nama, Alamat, Jarak, Harga, Ongkos Jalan, Kortingan Harga,
Total,  Keterangan,  Pemesanan,  Pendataan  Bulan, pelayanan, dan ulasan.
Tabel 3. Data sebelum Pre-processing No  Nama Alamat Jarak Harga Ongkos Jalan Kortinga n Harga Total Ket. Pem es. Pen. Bulan Pela Ulasan 1 Selvi Jl. Gajah Mada Tegal 2 km  Rp 70.000 Rp - Rp 5.600  Rp 64.400 Nail Art S Off Juni B Ramah 2  Anggi Ds. Sidapurna 8,5 km  Rp 120.000  Rp 17.000  Rp 12.000  Rp 125.000 Nail Art H On Juni B Rapih dan bersih 3 Zidti Ds. Sidapurna 8,5 km  Rp 70.000 Rp  - Rp 5.600  Rp 64.400 Nail Art S Off Juni Sangat B Harga cukup terjangkau ... ..... ........ ...... ..... ..... ..... ....... ...... ......... .... ........  ........ ....... 270  Devi Talang 5 km Rp 100.000 Rp - Rp 8.000  Rp 92.000 Nail Art M Off  Novem B Baik

## 4.1.3. Data Selection
Setelah  dilakukan  beberapa  langkah-langkah untuk pengecekan data, kemudiam pada tahap ini akan diproses  langkah  kerja  pengimplementasian  data mining  menggunakan  algoritma naive  bayes pada Rapidminer . 1. Buka Aplikasi Rapidminer , kemudian klik new process dan klik Blank
Gambar 7. Tampilan Awal Rapidminer
Pada  gambar  8.  merupakan  tahap  awal  dari Rapidminer ,  apabila  akan  menggunakan Rapidminer maka pilih menu New Process lalu klik Blank agar bisa langsung mengkoneksikan dataset ke Rapidminer.
2. Untuk menambahkan data, pilih import data dan pilih data
Gambar 9. Tampilan Mengimport data
Pada  gambar  9  merupakan  pemilihan  dataset yang akan diuji, dengan cara klik improt data setelah
itu  klik  my  computer  kemudian  pilih  data  dengan format .xlsx.
3. Data Yang Telah Di import
Gambar 10. Data Yang Telah Di import
Dapat  dilihat  dari  gambar  10  merupakan  data yang  telah  di import kemudian  dimasukan  kedalam halaman awal atau halaman proses pada Rapidminer .

## 4. Split Data
Gambar 11. Split Data
Pada  gambar  11  split  data  merupakan  data transformation yang  akan  menghasilkan accuracy hasil.  dimana  pada  bagian  data  ini  dibagi  menjadi  2 yaitu 70%  data testing dan 30% data training.
5. Naive Bayes dan Apply Model

## Gambar 12. Naive Bayes
Setelah data training siap selanjutnya membangun  model  menggunakan algoritma  naive bayes dan apply  model disambungkan  kepada  proses selanjutnya dan akan menghasilkan teknik klasifikasi yang sederhana dan efektif.
6. Performance

## Gambar 12. Performance
Setelah semua proses disambungkan proses yang paling  akhir  yaitu performance .  Langkah  selanjutnya yaitu performance disambungkan  kemudian  di  run maka akan menghasilkan accuracy yang diinginkan.
4.1.4. Pre-processing Pre-processing merupakan  data mining yang digunakan  untuk  mengolah  data  dari  data  mentah menjadi  data  yang  valid  dan  siap  digunakan.  Setelah dilakukan  pengecekan  data,  dari  data  penjualan D’Beauty  Lash  Tegal  tidak  didapkan  data  yang missing. Dapat dilihat dari gambar 13
Gambar 13. Data pe-processing penjualan tahun2023
4.1.5. Data Transformation
Gambar 14. Pelabelan
Pada gambar 14 merupakan penentuan label pada dataset  yang  akan  digunakan  pada  proses  ini, sedangkan  pada  gambar  15  merupakan  atribut  yang akan  diberi  label.  setelah  label  dipilih  maka  simpan dataset yang akan digunakan untuk pemrosesan.

## 4.1.6. Data Mining

## Gambar 16 Proses Lengkap
Pada  tahap  data mining ini  dapat  dilihat  pada gambar 16 tahap ini menampilkan keseluruhan proses yang  telah  dilewati  untuk  mendapatkan  hasil klasifikasi.
Hasil  yang  diperoleh  dari  penelitian  tersebut 96.30%  konsumen  lebih  memilih  pembelian  secara online,  dan  untuk  menganalisis  faktor  yang mempengaruhi konsumen untuk melakukan pembelian barang dan jasa secara online karena faktor- faktor  yang  mempengaruhi  adalah  banyaknya  diskon yang  diberikan  kepada  konsumen.  Dapat  dibuktikan dari  gampar  17  bahwa  mengalami  peningkatan terhadap  pembelian  secara online pada  pemasaran dengan  diskon  yang  cukup  tinggi  dan  menggiurkan bagi para konsumen.
Gambar 17 Hasil klasifikasi
4.2. Merumuskan  langkah-langkah  dan  strategi yang  dapat  diambil  untuk  mempertahankan dan meningkatkan penjualan secara online . 4.2.1. Evaluation
Gambar 19. Pelayanan secara online
Gambar 20. Pelayanan secara offline
Dari  faktor  yang  diketahui  dan  dari  hasil  pada gambar  20  bahwa  selain  diskon  yang  cukup menggiurkan  untuk  konsumen  berbelanja  secara online ,  ternyata  pelayanan  yang  baik  juga  meningkat pada  saat  pembelian  secara online .  Maka  dapat dirumuskan  langkah-langkah  dan  strategi  yang  dapat diambil  untuk  mempertahankan  dan  meningkatkan penjualan secara online dengan cara :
1. Mempromosikan  penjualan  dengan  cara  yang menarik, seperti memberikan diskon yang cukup menggiurkan untuk konsumen.
2. Mempertahankan pelayanan yang telah diberikan kepada  konsumen  dan  dapat  ditingkatkan  lagi pelayanan yang telah diberikan kepada konsumen.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  data  yang  telah  diolah,  maka penelitian  ini  menyimpulkan  beberapa  kesimpulan yaitu : Dapat disimpulkan bahwa hasil yang diperoleh dari penelitian tersebut untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi konsumen untuk melakukan pembelian  barang  dan  jasa  secara online yaitu  telah meningkatnya ketertarikan pelanggan terhadap pembelian secara online karena potongan harga yang sangat  menggiurkan.  Dapat  disimpulkan  dari  tujuan langkah-langkah dan strategi yang dapat diambil untuk mempertahankan dan meningkatkan penjualan secara online yaitu  promosi  yang  menarik  dan  pelayanan
yang  baik  sangat  berpengaruh  terhadap  preferensi konsumen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Mulyadi, SISTEM INFORMASI PENJUALAN
OLEH  SALES  MARKETING  PADA  PT ERLANGGA MAHAMERU, 2020. [2]   Santy Permata Sari, STRATEGI MENINGKATKAN  PENJUALAN  DI  ERA DIGITAL, 2020. [3]   Agus Dwi Cahya, MEMANFAATKAN MARKETPLACE  SEBAGAI  MEDIA  PROMOSI UNTUK  MENINGKATKAN  PENJUALAN  DI TENGAH PANDEMI COVID19 , 2021. [4]   Fachrur Annurdiansyah, PREFERENSI KONSUMEN TERHADAP PRODUK SAYURAN ORGANIK, 2023. [5]   Indasari Sapsuha, Analisis Preferensi Konsumen dalam Memilih Jasa Bank Syariah Indonesia (BSI) KCP Morotai , 2023.
[6]   Rangkuti  K, Preferensi  Konsumen  Kota Medan Terhadap Atribut Jeruk Lemon Lokal.
Proceding Seminar Nasional Kewirausahaan,
2021.
[7]   Heri Aryadi, TINJAUAN PROSEDUR PEMBELIAN BARANG DI BAGIAN
PURCHASING  PADA  PT.  DURACONINDO PRATAMA JAKARTA , 2019.
[8]   Gama  Pratama, Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Pembelian  Barang  Dan  Jasa Secara  Online  Sebagai  Alternatif  Membeli Dikalangan Mahasiswa , 2020.
[9]   Norma Ayuningtyas, Penerapan Data Mining pada Penjualan Produk MS Glow Menggunakan  Metode  Naive  Bayes  untuk Strategi Pemasaran , 2022.
[10]  Herry  Derajad  Wijaya, Implementasi  Data Mining  dengan  Algoritma  Naïve  Bayes  pada Penjualan Obat, 2020.
[11]  Edy Widodo, KLASIFIKASI DATA
PENJUALAN  ALAT  TULIS  KANTOR  (ATK)
TERLARIS  UNTUK  OPTIMASI  STRATEGI PEMASARAN  DI  TOKO  CITRAMEDIA MENGGUNAKAN METODE NAIVE BAYES , 2019.
[12]  Bernadus  Gunawan  Sudarsono, ANALISIS
DATA MINING DATA NETFLIX MENGGUNAKAN APLIKASI RAPID MINER, 2021.
[13]  Suhandio  Handoko, IMPLEMENTASI  DATA MINING UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PENJUALAN  PAKET  DATA  TELKOMSEL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING , 2020.
[14]  Sri Ayu Wulandari, ANALISIS PENERAPAN DATA MINING PADA PENJUALAN

## KERUPUK RAMBAK MENGGUNAKAN
METODE NAÏVE BAYES CLASSIFER UNTUK OPTIMASI STRATEGI PEMASARAN , 2021.
[15]  Febriana  Santi  Wahyuni, Penerapan  Teknik Data  Mining  untuk  Menentukan  Rencana Strategi Penjualan , 2022.
[16]  Robi  Wariyanto  Abdullah, Penerapan  Data Mining  untuk  Memprediksi  Jumlah  Produk
Terlaris  Menggunakan  Algoritma  Naive Bayes Studi Kasus (Toko Prapti), 2022.
[17]  Ari  Hidayatullah  et  al, Penerapan  Data Mining  untuk  Memprediksi  Minat  Nasabah  , 2021.
[18]  Raihan  Putra  Mohammad  Rosidi,  Kiki Setiawan, Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Terhadap  Data  Penjualan  Untuk Mengetahui Pola Pembelian Konsumen Pada Kantin, 2023.