INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 2 Tahun 2023 Page 14902-14914 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Menentukan Klasifikasi Produk Terlaris Pada Penjualan Voucher Kuota Di Edi Cell
Nur Aini H 1 ✉ , Muchlis 2 , Deo Novaldi 3 , Andestan Wirayuda 4 , Ivan Mei Dwintara 5
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Prabumulih Sumatera Selatan, Indonesia
Email: andestianwirayuda@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penelitian ini dilatarbelakangi oleh perkembangan teknologi informasi dan komunikasi Sangat cepat dan  selalu  lebih  murah,  sehingga  masyarakat  membutuhkan  Voucher  Kuota  wajib  hari  ini.  Dari berbagai produk Voucher Kuota yang tersedia di konter EDI Cell Voucher Kuota Telkomsel, Voucher Kuota  XL,  Indosat  dan  Voucher  Kuota  3  memeringkat  mereka  sebagai  best  seller  dan  non  seller. Tujuannya    untuk  memahami  penerapan  data  mining  menggunakan  algoritma  Naive  Bayes  untuk menentukan klasifikasi produk terlaris dan keakuratan data hasil dengan basis kredit. Kumpulkan data hingga  600  Data  untuk  480  data  latih  dan  120  data  uji.  Penambangan  data  adalah  bentuk penambangan data yang dalam Klasifikasi data besar dengan alat RapidMiner dan algoritma Naive Bayes merupakan metode klasifikasi yang banyak digunakan karena kesederhanaan dan akurasinya yang tinggi Mengkategorikan data. Berdasarkan penelitian, jenis produk yang paling laris adalah yang dijual nama produk Voucher Kuota Tri. Tingkat akurasi klasifikasi menggunakan metode Naive Bayes Mengembalikan skor presisi 97,50%, skor presisi 100%, dan skor recall 93,48%, sesuai metode Naive Bayes adalah metode yang cukup baik untuk penelitian ini.
Kata Kunci: Voucher Kuota, Klasifikasi, Data Mining, Naive Bayes

## Abstract
This research is motivated by the development of information and communication technology Very fast and always cheaper, so people need Quota Vouchers mandatory today. Of the various quota voucher products available at the EDI Cell Telkomsel quota voucher, XL quota voucher, Indosat and quota voucher 3, they are ranked as the best seller and non-seller. The goal is to understand the application of data mining using the Naive Bayes algorithm to determine the best-selling product classification and the accuracy of the result data on a credit basis. Collect data up to 600 Data for 480 training data and 120 test data. Data mining is a form of data mining that in Classifying big data with the RapidMiner tool and the Naive Bayes algorithm is a widely used classification method because of its simplicity and high accuracy Categorizing data. Based on research, the type of product that is best selling is the product name Tri Quota Voucher. The level of classification accuracy using the Naive Bayes method Returns a precision score of 97.50%, a precision score of 100%, and a recall score of 93.48%, according to the Naive Bayes method is a fairly good method for this study.
Keywords: Quota vouchers, Classification, Data Mining, Naive Bayes

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi dewasa ini di segala bidang mengalami kemajuan yang begitu pesat  sehingga  kemajuan  ini  menimbulkan  kebutuhan  yang  semakin  tinggi  akan  tingkat komunikasi yang semakin tinggi. Perkembangan komunikasi seluler yang lebih murah dan cepat meningkatkan kebutuhan masyarakat akan voucher kuota. Penambangan data adalah bentuk penambangan  data  yang  digunakan  untuk  mengekstraksi  informasi  dari  data  dalam  jumlah besar. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk menganalisis data penjualan adalah dengan melakukan pengolahan data untuk mengetahui hasil klasifikasi data. Algoritma metode Naive Bayes dapat membantu menentukan produk mana yang dijual secara langsung dan mana yang tidak, yang dapat menghasilkan data yang sangat akurat yang dapat digunakan untuk memprediksi kelas kasus baru. Menggunakan tool RapidMiner dalam proses perhitungan untuk mengetahui tingkat keakuratan informasi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membantu mengklasifikasikan  produk-produk  yang  laris  dalam  penjualan  voucher,  sehingga  penjualan dikonter dapat menentukan inventaris produk yang diminta oleh masyarakat umum, sehingga setiap ada pembeli pasti ada yang dijual.
Naive  Bayes  adalah  metode  klasifikasi  sederhana  berdasarkan  teorema  Bayes  yang secara efisien melakukan klasifikasi  menggunakan beberapa set  pelatihan data. Naive Bayes mengasumsikan bahwa nilai atribut input di kelas tertentu tidak bergantung pada nilai atribut lainnya. Teorema Bayes sendiri dikemukakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes yaitu prediksi kemungkinan masa depan berdasarkan pengalaman masa lalu, oleh karena itu dikenal dengan teorema Bayes [4]. Bentuk umum atau persamaan teorema Bayes adalah [4]:
Deskripsi
X: Contoh data dengan kelas yang tidak diketahui (pengidentifikasi)
H: Hipotesis bahwa X adalah kelas data (pengidentifikasi)
P(H): Probabilitas Hipotesis H P(X|H) : probabilitas data sampel X dengan asumsi bahwa hipotesis benar
P(X):  Probabilitas  data  sampel  yang  diamati.  menjelaskan  alur  solusi  dari  metode  klasifikasi. Confusion matrix adalah salah satu metode untuk mengukur nilai akurasi, derajat kedekatan hasil ramalan dengan hasil aktual, nilai akurasi dan derajat akurasi antara informasi yang diminta pengguna dengan jawaban yang diberikan. Bergantung pada sistem dan nilai pengembalian, tingkat keberhasilan sistem saat mengambil data. Berikut tabel Confusion Matrix [3]:

## GAMBAR 1. Fase Penyelesaian Metode Klasifikasi
Keterangan :
TP : Jumlah data positif yang terklarifikasidengan benar oleh sistem.
TN : Jumlah data negativ yang terklarifikasidengan benar oleh sistem FN : Jumlah data negativ namunterklarifikasi salah oleh sistem.
FP : Jumlah data positif namun terklarifikasisalah oleh sistem
RapidMiner  adalah  lingkungan  pembelajaran  mesin  untuk  penambangan  data, penambangan teks, dan analitik prediktif. RapidMiner adalah perangkat lunak sumber terbuka (Open  Source).  RapidMiner  adalah  solusi  untuk  menganalisis  penambangan  data, penambangan teks, dan analitik prediktif. RapidMiner menggunakan berbagai teknik deskriptif dan prediktif untuk memberikan wawasan kepada pengguna sehingga mereka dapat membuat keputusan  terbaik.  RapidMiner  memiliki  kurang  lebih  500  operator  data  mining,  termasuk
Data Training
Learning Algoritma Model Test Data Accuracy
operator input, output, pemrosesan data dan visualisasi [5].
Peluang penjualan yang mungkin adalah [6]:
1. Penjualan langsung adalah metode penjualan dimana penjual bertemu dengan calon pembeli secara langsung.
2. Penjualan  Tidak  Langsung  Ini  adalah  metode  penjualan  dimana  penjual  tidak  berhadapan langsung dengan calon pembeli.
Paket  data  adalah  semacam  perjanjian  dengan  penyedia  layanan  operator  seluler  dengan pelanggan yang menentukan berapa banyak data seluler yang bisa diakses si pengguna.

## METODE PENELITIAN

## 1. Objek Penelitian
Data penjualan Voucher Kuota bulan Mei dikonter EDI Cell dijadikan sebagai data Hingga 723 data  dikumpulkan  untuk  memudahkan  perhitungan  data  yang  dilakukan  oleh  peneliti Preprocessing hingga 600 data.
2. Pengumpulan Data
Materi tersebut berisi 600 lembar data yang peneliti gunakan saat memilih produk penjualan Voucher  Kuota  yang  paling  laris  80%  dari  hingga  480  set  data  digunakan  untuk  pelatihan, sedangkan 20% dari data uji hingga 180 set data.

## 3. Pengolahan Data
Pada tabel 1 di bawah ini merupakan pemilihan variabel sebelum dilakukan pengolahan data.
Variabel Keterangan Indikator Detail Pengguna X1 Nama Provider X - X2 Nama produk V Digunakan atribut X3 Nominal V Digunakan atribut X4 Harga jual V Digunakan atribut TABEL 1. DATA KONSUMEN
Proses Mining
Pada gambar 2  merupakan alur pre- processing pengolahan data.

## GAMBAR 2. Alur Pre-Processing

## 5. Data Tranformation dan Integration
Pada Gambar di bawah ini merupakan sampel data yang diklasifikasi
GAMBAR 3. Proses Mining
Data Normalisasi Pre-processing Data Tranformation dan Integration Hasil Tidak Ya Pengelolahan data menggunakan metode naïve bayes
Hasil algoritma naïve bayes
Hasil akurasi naïve bayes dengan tol rapidminer
GAMBAR 4. Langkah Pengujian Data
Keterangan :
X : sample data yang memiliki kelas (label) yang tidak diketahui.
H : hipotesa bahwa X adalah data kelas (label)
P(H) : peluang dari hipotesa H
P(X|H) : peluang dari data sampel X bila diasumsikan bahwa hipotesa benar P(X) : peluang dari data sampel yang diamati Perhitungan kriteria, diperlukan persamaan :
P( 𝐶𝑖 )| 𝑋 = 𝑃 ( 𝑋 | 𝐶𝑖 ) 𝑃 ( 𝐶𝑖 )
Menghitung  P( 𝐶𝑖 )  yang  merupakan  probabilitas  prior  untuk  setiap  sub  kelas  C  yang  akan dihasilkan menggunakan persamaan :
Dimana:
Si : Jumlah data training dari kategori
𝐶𝑖 S : Jumlah total data training.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  pengujian  dari  penelitian  ini  diperoleh  dengan  mengolah  data  dengan  Microsoft Excel kemudian diuji dengan alat RapidMiner dengan data pelatihan dan data uji yang disiapkan untuk  menentukan  klasifikasi  produk  bacaan  yang  dijual  dan  tidak  dijual.  Pengujian  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  algoritma  Naive  Bayes.  Dari  hasil tersebut,  data  diklasifikasi  menurut  variabel,  kemudian  digunakan  atribut  sebagai  data  latih sebanyak 80% yaitu sebanyak 480 data, dan data uji sebanyak 20% yaitu sebanyak 120 data [8], proses  ini  kemudian  dihitung  untuk  menghitung  Bayes  untuk  mencapai  algoritme  naif  dan klasifikasi produk terlaris dalam penjualan impulsif berdasarkan keakuratan, presisi, dan daya ingat nama produk.

## 1. Perhitungan Algoritma Naïve bayes
Untuk menentukan data yang akan diklasifikasi dengan metode Naive Bayes maka langkah yang harus dilakukan adalah membaca data training. Data yang akan dijadikan sebagai data training adalah sebanyak 480 data. Tabel 3 merupakan sampel data training.

## GAMBAR 5. Data Training
Tahap awal dalam proses algoritma Naive Bayes dengan tujuan untuk menentukan klasifikasi guna menentukan probabilitas dari kelas/label. Probabilitas kelas 𝐶𝑜 “ Laris” dan probabilitas 𝐶𝑖 “Tidak Laris”. Perhitungannya yaitu untuk memperoleh hasil klasifikasi Laris dan Tidak Laris dati data training dengan seluruh total dataset.
Diketahui :
Kelas 𝐶𝑜 “Laris” = 269
Kelas 𝐶𝑖 “Tidak Laris” = 211
Ditanya Probabilitas kelas C O “Laris” dan
Probabilitas 𝐶𝑖 “Tidak Laris” ? Jawab :
Probabilitas 𝐶𝑜 ”Laris” adalah :
P(C)  = 269
480 = 0,5604
Probabilitas 𝐶𝑖 ”Tidak Laris” adalah :
P( 𝐶 ) = 211
480 = 0,4395
Pada tabel 2 merupakan tabel probabilitas klasifikasi. P(Laris/Tidak Laris Laris Tidak Laris 0,5604 0,4395 Total 100% TABEL 2. Probabilitas Klasifikasi Berikut merupakan tabel perhitungan posterior data training. P(Nama Produk) Klasifikasi Probabilitas Laris Tidak Laris Laris Tidak Laris Voucher Kuota Tri 107 65 0,3992 0,3080 Voucher Kuota Indosat 39 39 0,1417 0,1848 Voucher Kuota Telkomsel 95 39 0,3554 0,1848 Voucher Kuota XL 29 68 0,1082 0,3222 Total 269 211 100% 100% Tabel 3 . Probabilitas Nama Produk
a. Menghitung nilai P (Nama Produk)
= X|( 𝐶𝑜 )) P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑜 ))
P (Nama Produk = “ Voucher Tri ” | Klasifikasi = “Laris”)
P (Nama Produk = 107/269) = 0,3992
Menghitung nilai P (Nama Produk)
= X|( 𝐶𝑖 ))
P (Nama Produk = “ Voucher Tri | Klasifikasi = “Tidak Laris”)
P (Nama Produk = 65/211) = 0,3080
b. Menghitung nilai P (Nama Produk)
= X|( 𝐶𝑜 ))

## P (Nama Produk = “Voucher Kuota XL” | Klasifikasi = “Laris”)
P (Nama Produk = 38/269) = 0,1417 Menghitung nilai P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑖 )) P (Nama Produk = “Voucher Kuota XL” | Klasifikasi “Tidak Laris”)
P (Nama Produk = 39/211) = 0,1848
c. Menghitung nilai P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑜 ))

## P (Nama Produk = “Voucher Kuota Indosat” | Klasifikasi = “Laris”)
P (Nama Produk = 95/269) = 0,3544 Menghitung nilai P (Nama Produk)
= X|( 𝐶𝑖 ))

## P (Nama Produk = “Voucher Kuota Indosat” | Klasifikasi “Tidak Laris”)
P (Nama Produk = 39/211) = 0,1848
d. Menghitung nilai P (Nama Produk) = X|( 𝐶𝑜 ))

## P (Nama Produk = “Voucher Kuota Telkomsel” | Klasifikasi = “Laris”)
P (Nama Produk = 29/269) = 0,1082 Menghitung nilai P (Nama Produk)
= X|( 𝐶𝑖 ))

## P (Nama Produk = “Voucher Kuota Telkomsel” | Klasifikasi “Tidak Laris”)
P (Nama Produk = 68/211) = 0,3222
P(Nominal) Klasifikasi Probabilitas Laris Tidak Laris Laris Tidak Laris Tinggi 115 29 0,4275 0,1374 Sedang 77 95 0,2862 0,4502 Rendah 77 87 0,2862 0,4123 Total 269 211 100% 100%
Tabel 4 . Probabilitas Nominal
a. Menghitung nilai P (Nominal) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Nominal = “Tingi” | Klasifikasi = “Laris”) P (Nominal = 115/269) = 0,4275 Menghitung nilai P (Nominal) = X|( 𝐶𝑖 )) P (Nominal = “Tinggi” | Klasifikasi = “Tidak Laris”) P (Nominal = 29/211) = 0,1374
b. Menghitung nilai P (Nominal) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Nominal = “Sedang” | Klasifikasi = “Laris”) P (Nominal
= 77/269) = 0,2862 Menghitung nilai P (Nominal) = X|( 𝐶𝑖 )) P (Nominal = “Sedang” | Klasifikasi “Tidak Laris”P (Nominal = 95/211) = 0,4502
c. Menghitung nilai P (Nominal) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Nomin al = “Rendah” | Klasifikasi = “Laris”) P (Nominal = 77/269) = 0,2862 Menghitung nilai P (Nominal) = X|( 𝐶𝑖 )) P (Nominal = “Rendah” | Klasifikasi = “Tidak Laris”) P (Nominal = 87/211) = 0,4123
P/Harga Klasifikasi Probabilitas Laris Tidak Laris Laris Tidak Laris Mahal 125 29 0,4646 0,1374 Sedang 67 95 0,2490 0,4502 Murah 77 87 0,2862 0,4123 Total 269 211 100% 100% Tabel 5 . Probabilitas Harga a. Menghitung  nilai  P  (Harga)  =  X|( 𝐶𝑜 ))  P  (Harga  =  “Mahal”  |  Klasifikasi  =  “Laris”)  P  (Harga  = 125/269) = 0,4646 Menghitung nilai P (Nama Harga) = X|( 𝐶𝑖 )) P (Harga = “Mahal” | Klasifikasi “Tidak Laris”) P (Harga = 29/211) = 0,1374
b. Menghitung nilai P (Harga) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Harga = “Sedang” | Klasifikasi = “Laris”) P (Harga = 67/269) = 0,2490 Menghitung nilai P (Harga) = X|( 𝐶𝑖 )) P (Harga = “Sedang” |Klasifikasi = “Tidak Laris”) P(Harga = 95/211) = 0,4502
c. Menghitung  nilai  P  (Harga)  =  X|( 𝐶𝑜 ))  P  (Harga  =  “Murah”  |  Klasifikasi  =  “Laris”)  P  (Harga  = 77/269) = 0,2862 Menghitung nilai P (Harga) = X|( 𝐶𝑖 )) P (Harga = “Murah” | Klasifikasi “Tidak Laris”) P (Harga = 87/211) = 0,4123
P(Peminat) Klasifikasi Probabilitas Laris Tidak Laris Laris Tidak Laris Banyak 269 9 1 0,0426 Sedikit 0 202 0 0,9573 Total 269 211 100% 100% Tabel 6. Probabilitas Peminat
a. Menghitung nilai P (Peminat) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Peminat = “Banyak” | Klasifikasi = “Laris”) P (Peminat
= 269/269) = 1 Menghitung nilai P (Peminat) = X|( 𝐶𝑖 )) P (Peminat =“Banyak” | Klasifikasi “Tidak Laris”) P (Peminat = 9/211) = 0,0426
b. Menghitung nilai P (Peminat) = X|( 𝐶𝑜 )) P (Peminat = “Sedikit” | Klasifikasi = “Laris”) P (Peminat = 0/269) = 0 Menghitung nilai P (Peminat) = X|( 𝐶𝑖 )) P (Peminat = “Sedikit” | Klasifikasi = “Tidak Laris”) P (Peminat = 202/211) = 0,9573

## 2. Perhitungan Menggunakan Microsoft Excel
Data testing pada pengujian ini berjumlah 120 data dengan. Pada table dibawah ini merupakan tabel data testing.
TABEL 7. Data Testing
= P (Nama Produk = “Voucher Kuota Tri”|Laris * Nominal = ”Tinggi”|Laris * Harga = ”Mahal”|Laris * Peminat = “Banyak”|Laris) * P (Klasifikasi = Banyak|“Laris”)
= ( 0,3992 x 0,4275 x 0,4646 x 1 ) x ( 0,5604 ) = 0,0444
= P (Nama Produk = “Voucher Kuota Tril”|Tidak Laris * Nominal = ”Tinggi”|Tidak Laris * Harga = ”Mahal”|Tidak Laris * Peminat = “Banyak”|Tidak Laris) * P (Klasifikasi = Banyak|“Tidak Laris”) = ( 0,3080 x 0,1374 x 0,1374 x 0,0426 ) x ( 0,4395 ) = 0,0001
Membandingkan  variabel  Laris  dan  Tidak  Laris  Berdasarkan  perhitungan  akhir  dengan mengalikan nilai peluang dari kasus yang diangkat,  kita melihat perbandingan hasil variabel Laris dan Tidak Laris dibawah ini : Diketahui :
𝐶𝑜 = Laris
𝐶𝑖 = Tidak Laris
Ditanyakan: Hasil perbandingan P (X | ( 𝐶𝑜 )* P ( 𝐶𝑜 )) dan P (X | ( 𝐶𝑖 )* P ( 𝐶𝑖 )) ?
Jawab :
P(X | ( 𝐶𝑜 )* P ( 𝐶𝑜 )) = P(X | ( 𝐶𝑖 )* P ( 𝐶𝑖 )) 0,0444 = 0,0001 ------- 0,0444 > 0,0001
Jadi data uji P(X|( 𝐶𝑜 )*P( 𝐶𝑜 )) > P(X|( 𝐶𝑖 )*P( 𝐶𝑖 )) nilai Laris lebih tinggi nilainya dibandingkan dengan
nilai tidak Laris. Sehingga dapat disimpulkan bahwa produk Voucher Kuota Tri masuk dalam klasifikasi “ Laris ”.

## SIMPULAN
Hasil pembahasan yang telah diuraikan oleh peneliti tentang penerapan Algoritma Naive Bayes untuk menentukan klasifikasi produk terlaris pada penjualan Voucher Kuota, maka peneliti dapat mengambil kesimpulan yaitu sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  perhitungan  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  dengan  perhitungan menggunakan Algoritma Naive Bayes yang dihitung secara manual, Microsoft Excel, dan tool RapidMiner menghasilkan data yang sama sehingga data mining algoritma metode Naive Bayes sangat  tepat  digunakan  untuk  menghitung  klasifikasi  data  penjualan  Voucher  Kuota  karena menghasilkan data yang akurat.
2. Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  Naive  Bayes  produk  terlaris  dalam penjualan voucher kuota adalah Voucher Kuota Tri.
3. Berdasarkan hasil perhitungan Metode Naive Bayes menggunakan RapidMiner nilai accuracy : 97,50%, Precision : 100,00%, dan Recall : 93,48%.

## DAFTAR PUSTAKA
Adi, S. (2018). Implementasi Algoritma Naïve Bayes Classifier Untuk Klasifikasi Pene rima Beasiswa Ppa Di Universitas Amikom Yogyakarta. J. Mantik Penusa.
E. Manalu, F. A. (2017). Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Produksi Barang Berdasarkan Data Persediaan Dan Jumlah Pemesanan Pada Cv . Papadan Mama Pastries. J. Mat. Penusa.
F.  C.  Apriliya,  S.  R.  (2015).  Penentuan  Terbaik  Pada  Metode  Naive  Bayes  Classifier  Dalam Menentukan Status Gizi Balita Dengan Mempertimbangkan Independensi Parameter. Jurnal ITSMART.
F. Rizki, A. F. (2020). Penerapan Metode Naive Bayes Untuk Memprediksi Penjualan. JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 4, no. 1, pp. 26 – 34.
I. Romli, E. P. (2019). Penentuan Tingkat Penjualan Mobil Di Indonesia. Pros. Semin. Nas. Teknol. dan Sains.
J. H. Jaman, J. H. (2020). Klasifikasi jenis mobil paling diminati Di indonesia. Fakt. Exacta, vol. 13, no. 1, p. 18.
J. Y. Guntur, M. S. (2018). Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dalam.

## Rekayasa Sist. Dan Teknol. Inf.
M. Guntura, J. S. (2018). Prediksi Harga Emas Dengan Menggunakan Metode Naïve Bayes Dalam
Investasi. J. Resti(Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi).
Mardi, Y. (2019). Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5. Jurnal Edik Informatika, vol. 2, p. 2.
Noval Salim, D. N. (2018). Penerapan Data Mining Pada Penjualan Barang Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier Untuk Optimasi Strategi Pemasaran. Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi.
Supriyadi,  L.  W.  (2017).  Identifikasi  Pemakaian  Energi  Listrik  Pelanggan  Menggunakan  Metode Boosting Naive.
Susanto, L. I. (2019). Analisis Penerapan Naïve Bayes Untuk Memprediksi Resiko Kredit Anggota. J. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 262 – 270.