## PENERAPAN ALGORTIMA NAÏVE BAYES DALAM KLASIFIKASI HARGA PONSEL
Bayu Saputra, Saeful Anwar, Edi Tohidi, Heliyanti Susana, Denni Pratama Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10 B Majasem Kota Cirebon bayustra01@gmail.com

## ABSTRAK
Di jaman sekarang digital saat ini bidang teknologi berkembang pesat terutama terkait dengan beragamnya fitur yang ada pada ponsel dan tingkat spesifikasi ponsel yang semakin dinamis. Fitur ponsel semakin terus maju berkembang seperti penyimpanan memori, resolusi layar amoled, kapasitas baterai yang tahan lama menjadi aspek penentu  harga  ponsel.  Spesifikasi  ponsel  semakin  meningkat  banyak  fitur  canggih  yang  dimiliki  ponsel,  maka dalam harga pun meningkat. Harga yang merupakan proses nilai tukar sangat penting digunakan dalam peluang ekonomi dan  bisnis. Harga  menjadi acuan pertama dalam  jual  beli.  Penelitian  ini  bertujuan untuk menentukan keakuratan  hasil  nilai  dan  kinerja  model  klasifikasi  harga  ponsel  yang  menggunakan  algoritma naïve bayes . Klasifikasi merupakan proses cara menemukan sebuah atribut serupa dalam sekumpulan objek dalam data yang dapat  mengklasifikasikannya  ke  setiap  kelas  berbeda  pada  model  klasifikasi  yang  telah  ditentukan.  Salah  satu algoritma teknologi klasifikasi yang mudah diimplementasikan dan memiliki kecepatan mekanisme yang cepat disebut metode algoritma Naive Bayes . Pemodelan statistik dapat menggunakan metode Naïve Bayes dalam proses klasifikasi data. Menghitung suatu nilai probabilitas , metode ini dapat melatih data uji berdasarkan peristiwa data yang  telah  terjadi.  Penelitian  ini  akan  memanfaatkan  klasifikasi  yaitu Naïve  Bayes .  Pada  artikel  kali  ini  telah melakukan  penelitian  dengan  penerapan  algoritma Naïve  Bayes dalam  mengklasifikasikan  harga  ponsel  dapat memperoleh nilai akurasi 85.50%.
Kata kunci : Data Mining , Klasifikasi, Naïve Bayes , Harga, Spesifikasi Ponsel.

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini telepon genggam adalah alat komunikasi yang  sangat  populer  karena  sebagian  besar  orang memakainya  untuk  kebutuhan  setiap  saat  seperti bersosialisasi  lewat  komunikasi  dan  mendapatkan sumber  informasi.  Semakin  canggih  teknologi, semakin banyak fitur dan spesifikasi yang ditawarkan oleh telepon genggam. Harga ponsel dipengaruhi oleh banyak  fitur,  termasuk  seperti  prosesor,  bentuk  yang lebih  komplek,  kamera  yang  lebih  canggih,  dan  ram yang  lebih  kuat[1].  Harga  adalah  nilai  tukar  yang sangat  baik  untuk  peluang  pemasaran  dan  bisnis,  itu menjadi  acuan  pertama  untuk  jual  beli.  Berdasarkan perkiraan  harga  yang  disesuaikan,  setiap  pembeli harus  mempertimbangkan  spesifikasi  ponsel  yang akan mereka beli[2].
Kecerdasan  buatan ( AI ), yang sekarang  menjadi bidang  teknis  yang  sangat  luas  yang  memberi  mesin kemampuan  untuk  menjawab  pertanyaan  dengan cerdas.  Teknik  kecerdasan  buatan  ( AI )  yang  meliputi metode klasifikasi , regresi , supervised learning dan unsupervised learning . Dapat menggunakan pengklasifikasi  apa  pun  seperti Naïve  Bayes dan banyak  pengklasifikasi  lainnya.  Karena  ini  adalah masalah  optimasi,  banyak  algoritma  dalam  proses pemilihan  fitur  tersedia  untuk  memilih  sebuah  fitur terbaik dan  dapat  meminimalkan ukuran data. Dalam hal  ini,  banyak  fitur  yang  akan  dibahas,  termasuk prosesor, masa pakai daya baterai, ukuran penyimpan, dan ketahanan ponsel. Faktor tersebut  sangat penting untuk  dipertimbangkan  ketika  memperkirakan  harga ponsel[1]. Menurut Kristianto basis pengetahuan yaitu pemahaman  atau  pemahaman  tentang  bidang  yang
diperoleh melalui pendidikan dan pengalaman adalah komponen  utama  dari  ilmu  komputer  yang  bertujuan untuk  merancang  otomatisasi  perilaku smart dalam sistem kecerdasan komputer[2]. Klasifikasi merupakan  metode pembelajaran mesin, juga dikenal sebagai pembelajaran yang diawasi. Menurut Manning dkk  pembelajaran  tinggi  adalah  proses  mempelajari karakteristik  setiap  kategori  yang  ada.  Metode  ini membuat pengklasifikasi untuk mempelajari karakteristik  setiap  kategori  berdasarkan  dokumen pelatihan yang dimilikinya [3].
Dalam  penelitian  lain  mengenai  klasifikasi komplikasi  malaria  dengan  menggunakan CART ( Classification and regression Tree ) dan Naive Bayes menghasilkan  akurasi  81.2%,  dari  mengantisipasi komplikasi  malaria  sehingga  dapat  membantu  pasien mendapatkan pengobatan segera[4]. Penelitian sebelumnya  mengenai  klasifikasi  penyakit  kulit menggunakan  algoritma Naïve Bayes ,  berdasarkan tekstur  warna  berbasis  android,  menunjukkan  bahwa algoritma  ini  dapat  mendeteksi  penyakit  kulit berdasarkan  warna  dengan  akurasi  sebesar  75%  dan bekerja  dengan  baik.  Sistem  ini  dapat  mempercepat dan  akurat  hasil  proses  klasifikasi  penyakit  kulit[5]. Penelitian  sebelumnya  mengenai  tentang  melakukan analisis sentimen dari tweet tentang  izin  mengenakan masker  di  luar  ruangan  dengan  menggunakan Naïve Bayes dan TextBlob .  Dengan  model  data  pengujian 20%,  mereka  dapat  menghasilkan  nilai  akurasi  85%, sedangkan dengan model data pengujian 30%, mereka dapat menghasilkan nilai akurasi 83%[6].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan keakuratan  hasil  nilai  dan  kinerja  model  klasifikasi
harga  ponsel  yang  menggunakan  algoritma naïve bayes .  Dengan  menggunakan  teknik  ini  untuk memperkirakan  spesifikasi  harga  ponsel,  peneliti diharapkan  dapat  menentukan  keakuratan  nilai klasifikasi harga berdasarkan spesifikasi ponsel[7].
Machine Learning juga dikenal sebagai pembelajaran  mesin  yang  menyediakan  teknik kecerdasan  buatan  seperti  klasifikasi, clustering , regresi , dan sebagainya. metode naïve bayes terhadap penelitian  ini  digunakan  dapat  membuat  model klasifikasi  harga  ponsel.  Metode  ini  menghitung probabilitas suatu  hasil.  Untuk  mengukur  variabel prediktor ,  data  dapat  didistribusikan  dalam  berbagai bentuk,  seperti  gambar, biner 0,  atau  bahkan  audio ( amplitudo , frekuensi , periode ).  konsisten  dengan hasil prediksi sebenarnya karena tidak ada skala yang sama  untuk  setiap  variabel independen. Perbedaan skala  ini  sangat  memengaruhi  hasil  prediksi  saat melatih  model  pembelajaran  mesin.  Metode  yang dapat digunakan selama proses klasifikasi pembelajaran ialah Random Forest, Logistic Regression, Neural  Networks dan Gradient  boosting . Penelitian ini menggunakan algoritma naïve bayes [3]. Pengelompokan  secara  berurutan  item  tertentu  yang memiliki  konsep  yang  mirip  disebut  klasifikasi. Metode Naive Bayes sangat efektif dalam pembelajaran  terawasi  karena  menggabungkan  dari Teorema  Bayes dengan  metode  " Naïve "  yang  berarti setiap  atribut  atau  variabelnya  bersifat  terbuka ( independent ) [8].
Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  nilai  pasti untuk  analisis  klasifikasi  harga  ponsel  menggunakan dengan  algortima naïve  bayes dapat  membagikan suatu  angka  hasil  ketepatan  yang  masih  belum diketahui  dikenal  sebagai  nilai  pasti.  Peneliti  akan memakai algoritma naïve bayes untuk memprediksikan  klasifikasi  harga  sebuah  ponsel. Proses  ini  melibatkan  suatu  analisis teorema  bayes yang  dikenal  sebagai  dari precision , probability ,  dan statistics .  Penelitian  akan  berfokus  pada  sebuah analisis  yang  menggunakan  algoritma naïve  bayes untuk mengklasifikasikan harga berdasarkan spesifikasi  ponsel.  Peneliti  ini  dalam  penerapan algortima naïve  bayes menggunakan  alat  pengerjaan yang  dapat  mempresentasikan  hasil  algoritma naïve bayes dengan perangkat lunak yaitu Rapid minner [9]. Hasil yang diharapkan akan memungkinkan penerapan algoritma  tersebut  dan  memperoleh  nilai  dari  kinerja model naïve bayes (Sihombing dkk., 2021).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data Mining
Sebuah  tahapan  yang  dilakukan  pertama  kali merupakan Data  mining ,  yaitu  pencarian  informasi yang  benar-benar  baru.  Biasanya  digunakan  untuk mengekstrak esensi pengetahuan dari sekumpulan data sehingga  manusia  dapat  memahaminya  dengan mudah.  Dianalisis,  divisualisasikan,  dan  diperbarui secara online dari  data  yang  sudah  ada, pra-
pemrosesan data ,  model dan pertimbangan inferensi , metrik minat,  dan pasca- pemrosesan struktur data [8].

## 2.2. Knowledge discovery in database (KDD)
Proses    mengidentifikasi  penjelasan  yang berguna dapat menemukan entitas bentuk motif dalam data  yang  terdapat  dalam  database  besar  yang sebelumnya  tidak  diketahui Knowledge  Discovey  in Database (KDD) [8]

## 2.3. Klasifikasi
Menemukan  karakteristik  yang  serupa  dalam sekumpulan objek data dan kemudian mengklasifikasikannya ke dalam level yang tak sama berdasarkan klasifikasi  setelah ditentukan  merupakan proses  metode  klasifikasi.  Target  dari  klasifikasi  ini adalah  untuk  mencari  model  dari  set  pelatihan  yang membedakan  kelas  yang  sesuai,  dan  kemudian menggunakan  model  ini  untuk  mengklasifikasikan karakteristik kelas yang tidak diketahui. Data Mining menggunakan  berbagai  teknik  klasifikasi.  Untuk klasifikasi,  variabel  target  dimasukkan  ke  dalam kategori [8].
2.4. Naïve Bayes Algoritma Naive Bayes dapat melakukan sebuah proses klasifikasi data yang menggunakan pemodelan statistik dan  salah  satu  metode  algoritma  teknologi klasifikasi yang paling mudah digunakan dan memiliki kecepatan  dalam  pemrosesan  yang  cepat.  Metode  ini dapat  menghitung  nilai  hasil probability data uji  dari peristiwa  data.  [11]. Naive  Bayes merupakan  teknik pembelajaran  mesin  yang  menggunakan  perhitungan probabilitas .  Ide  dasar  yang  digunakannya  adalah teorema  bayes ,  yang  berarti  menghitung  nilai probabilitas untuk  melakukan  klasifikasi . [12]. Teorema bayes adalah teknik probabilitas dan statistik yang  memperkirakan probabilitas masa  depan berdasarkan pengalaman sebelumnya[7].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah  terhadap  penelitian  ini  merupakan  untuk menunjukkan  bagaimana  model  data  mining  dengan algoritma naïve  bayes dapat  digunakan  untuk membantu  mengidentifikasi  klasifikasi  harga  ponsel. Tahapan metode penelitian dimulai dengan identifikasi masalah, tujuan, literatur riview , pengumpulan data, analisis data dengan data mining , dan akhirnya evaluasi.
Gambar 1. Alur Penelitian
a. Identifikasi masalah
Proses  ini  mencakup  identifikasi  masalah  untuk menentukan topik dan judul penelitian. Pada tahap ini,  deskripsi  aktivitas  sangat  penting  karena membantu menentukan masalah yang akan diteliti, sehingga  penelitian  yang  relevan  dapat  dilakukan tentang masalah yang relevan.
b. Tujuan
Aktivitas  yang dilakukan selama proses  ini untuk menentukan tujuan penelitian yang akan dilakukan. Pada tahap ini, deskripsi aktivitas dibuat untuk menentukan tujuan penelitian yang berkaitan dengan memecahkan masalah penelitian.
c. Literature riview
Dalam proses ini, tindakan yang dilakukan adalah mencari  referensi  yang  relevan  dengan  penelitian yang  akan  dilakukan.  Pada  tahap  ini,  deskripsi aktivitas  mencari  referensi  algoritma  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  untuk  mengolah penelitian yang relevan.
d. Pengumpulan Data Proses  ini  melibatkan  mencari  dan  mengunduh dataset yang  relevan  dan  berkualitas  tinggi  dari situs Kaggle ,  dan  menggunakan  aplikasi  rapid miner  untuk  menjalankan  data.  Pada  tahapan  ini, deskripsi  aktivitas  merupakan  langkah  terpenting dalam proses penelitian. Pertama, mencari dataset yang  relevan  berdasarkan  judul.  Kemudian mengunduh dataset sebagai  bahan  uji  penelitian, dan  kemudian  menjalankan  data  menggunakan aplikasi Rapid Miner .
e. Analisis Data dengan KDD
Proses  ini  melibatkan  menganalisis  data  data mining  untuk  menentukan  algoritma  yang  sesuai dengan  penelitian.  Tahap  ini  mencakup  proses memilih  algoritma  pengolahan  data  dan  langkah- langkah  yang  akan  digunakan  untuk  penelitian. Analisis data mining akan menggunakan knowledge  discovery  in  database  (KDD ).  Akan menggunakan  algoritma naïve  bayes untuk algoritmanya.
f. Evaluation Mengevaluasi  hasil  kinerja  algoritma  dan  model- model yang digunakan dalam penelitian ini adalah aktivitas  yang  dilakukan dalam proses  ini. Dalam tahapan ini, deskripsi aktivitas mengukur hasil atau mengetahui  hasil  dari  algoritma Naive  Bayes terhadap performa model confussion matrik seperti acuraccy, precision, dan recall .

## 3.1. Sumber Data
Untuk penelitian ini, peneliti  menggunakan data
dari
situs
Kaggle berikut: https://www.kaggle.com/ dataset s/parisanahmadi/mob ilepriceclassification , yang dikirim dalam format CSV . Data  ini  berisi  2001  record  untuk  spesifikasi  ponsel dan memiliki 21 atribut. Data ini mencakup informasi tentang  spesifikasi  ponsel  seperti memori  internal , daya  baterai, bluetooth ,  ram, wifi , dual  sim ,  dan sebagainya.

## 3.2. Pengumpulan Data
Penelitian  perlu  memilih  teknik  pengumpulan data yang tepat bersama metode yang tepat juga agar penelitian dapat mengolah data dan hasil yang sesuai selama  proses  adaptasi.    Untuk  pengumpulan  data dalam  penelitian  ini  menggunakan  beberapa  analisis sebagai berikut:

## 3.2.1. Studi Pustaka
Proses  yang  dilakukan  beserta  membaca  dari jurnal  dan  karya  ilmiah,  buku  referensi  mengenai pembelajaran  yang  dilakukan,  dan  dokumen  terbitan yang sudah tersedia di perpustakaan merupakan Studi pustaka .  Penelitian  ini digunakan  untuk  mencari informasi  sumber  bacaan  yang  dapat  menyampaikan sebuah penjelasan mengenai masalah yang diteliti.

## 3.2.2. Studi literature
Studi  literature adalah  metode  pengumpulan data yang mencakup melakukan penelitian, mengevaluasi  data  perpustakaan,  membaca  dan mencatat, mengolah bahan penelitian, dan sebagainya. Peneliti  menggunakan  metode  penelitian  ini  untuk mengumpulkan literature tentang  subjek  dan  tujuan penelitian.  Teknik  ini  digunakan  untuk  memberikan penjelasan tentang berbagai teori yang terkait dengan masalah penelitian dan sebagai referensi untuk diskusi hasil penelitian

## 3.2.3. Pengumpulan data Secara historis
Pada flatform situs website kaggle , pengambilan  data  secara  historis  dapat  dilakukan melalui  berbagai  kumpulan dataset yang  mencakup informasi  tentang  terkait  dengan  judul  penelitian. Peneliti  dapat  menjelajah  dan  mengunduh dataset historis dari  sumber  yang  relevan  dan  terpercaya. Peneliti  ini  mengambil dataset dari website https://www.kaggle.com/ dataset s/parisanahmadi/mo bilepriceclassification .  Yang  berbentuk  format csv dengan nama mobile price clasification yang didalam nya berisi sekumpulan data spesifikasi ponsel.

## 3.3. Analisis Data
Analisis  data  merupakan  serangkaian  prosedur pengorganisasian, interpretasi ,  serta  penyajian  data untuk  menarik  kesimpulan  dan  informasi.  Ini merupakan  komponen  penting  dari  metodologi penelitian  dan  membantu  peneliti  dan  analis mendapatkan  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang kumpulan data dan Analisis data.
Gambar 2. Analisis data

## 3.3.1. Seleksi data
Pada  tahap  ini,  data  akan  dipilih  dan  diambil untuk menentukan atribut mana yang akan digunakan dalam proses data mining. [13]
3.3.2. Pre-processing data Proses pembersihan data yang dikenal sebagai preprocessing bertujuan  untuk  menghilangkan  data yang  tidak  lengkap,  salah  input,  tidak  relevan, duplikat, dan tidak konsisten. [12]. Untuk menghapus kumpulan  data  yang  tidak  memiliki  nilai  (hilang), operator  replace  missing akan  membersihkan  nilai data yang hilang . [13]

## 3.3.3. Transformasi data
Data transformation adalah  proses  mengubah bentuk  data  yang  tidak  memiliki  entitas  menjadi bentuk  data  yang  valid  atau  siap  untuk  proses  data mining. [12]
3.3.4. Data mining Pada tahap ini, data akan diproses menggunakan  algoritma naïve  bayes . Tools rapid miner versi 10.2.0 akan digunakan untuk  memproses data mining terhadap klasifikasi harga ponsel. [13]

## 3.3.5. Evaluation
Pada  tahap  ini,  tahap  evaluasi  adalah  proses menghasilkan hasil yang dapat ditafsirkan dari proses pemodelan informasi data mining. [13]
Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma naïve bayes berhasil memprediksi atau mengklasifikasikan  harga  ponsel  berdasarkan  data yang  digunakan  dalam  penelitian.  Berikut  penjelasan untuk  hasil  evaluasi  model  menggunakan  algoritma naïve bayes .

## 3.3.6. Confusion Matrik
Matriks  konfusi  bertujuan  untuk  memberikan informasi tentang jumlah ponsel yang diklasifikasikan dengan benar ke dalam kategori harga seperti rendah, sedang, dan tinggi, sehingga dapat memahami apakah model  cenderung  melakukan  kesalahan  tertentu, seperti  mengklasifikasikan  ponsel  mahal  sebagai ponsel murah. Misalnya, angka 0 menunjukkan harga murah, angka 1  menunjukkan harga standar, angka 2 menunjukkan harga mahal, dan angka 3 menunjukkan harga  sangat  mahal.[2].  Untuk  menguji  algoritma Naive  Bayes ,  metode confusion  matrix digunakan, yang didasarkan pada pengukuran accuracy, precission, dan recall , seperti yang ditunjukkan dalam persamaan 1, 2, 3.[14]
Accuracy = TP+TN 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (1) Precision = TP 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (2) Recall = TN 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (3)
Dengan TP adalah True Positive , TN adalah True Negative ,  FP  adalah False  Positive, dan  FN False Positive. [14]

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil
Berdasarkan  teknik  analisis  data  yang  termasuk dalam  metode  penelitian,  hasil  dari  klasifikasi  harga ponsel  menggunakan  algoritma naïve  bayes dapat dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi rapid minner .
Gambar 3. Klasifikasi harga ponsel
Berdasarkan  gambar  3,  Proses  klasifikasi menggunakan  beberapa  operator  yang  ada  di Rapid minner , masing-masing dengan tujuan dan fungsi yang berbeda-beda  dan  unik.  Proses  klasifikasi  melewati beberapa tahapan, yang terdiri dari:

## 4.1.1. Seleksi Data
Proses  pertama  dalam  memilih  data  adalah memasukkan  operator  " Read Excel ",  yang  dapat membaca  data  dari file  xlsx klasifikasi  harga  ponsel. Tahap berikutnya adalah mengimpor data. Pada tahap impor  data,  sistem  akan  menampilkan preview mengenai data sebelum memasukanya.
Tujuannya  adalah  untuk  memeriksa  kembali apakah data yang dimasukkan sudah benar dan sesuai, dan kemudian klik finish untuk menyelesaikan proses.
Gambar 4. Hasil import data
Proses selanjutnya  memasukan operator select atribut yang  berfungsi  untuk  memilih  atribut  yang akan  dipakai  kedalam  proses  data  mining.    Dengan atribut filter yaitu subset , atribut yang akan digunakan ialah 18 atribut dari data tersebut.
Gambar 5. Parameter select atribut

## 4.1.2. Pre-processing Data
Tidak  diragukan  lagi,  proses  pembersihan diperlukan  jika  ada  kemungkinan  adanya  data  yang tidak  relevan.  Karena  data  yang  tidak  relevan  akan mengurangi akurasi pemrosesan data mining , dengan menggunakan operator Replace Missing Values.
Gambar 6. Operator Replace Missing Values
Dengan operator Replace Missing Values akan diketahui  data  mana  yang  missing  atau  ganda  untuk diperbaiki. Setelah proses pembersihan data menggunakan  operator Replace  Missing  Values , data yang  digunakan  adalah  data  lengkap,  yang  berarti relevan  karena  tidak  ada  data  yang  hilang.  Dengan demikian, proses transformasi data dapat dimulai.
Gambar 7. Hasil Replace Missing Values

## 4.1.3. Transformasi Data
Dalam proses transformasi ini, jenis data yang dipilih  diubah  menjadi  format  yang  dapat  diproses dalam  data  mining.  Dalam  proses  klasifikasi  data mining,  atribut  khusus  yang  disebut label digunakan sebagai atribut penentu nilai akhir.  penelitian ini akan melakukan dua transformasi data, yaitu : a. Proses pengubahan bentuk data
Untuk  proses  klasifikasi,  dalam  penggunaan algoritma Naive  Bayes ,  bentuk  data  diubah  dari integer menjadi  p olynomial .  Atribut  khusus  yang akan  digunakan  sebagai  label  ialah price_range , mengubah bentuk data menjadi polynomial.
b. Proses Transformasi data yang kedua yaitu Set role
Dalam  penelitian  ini,  type  atribut  reguler  diubah menjadi atribut khusus yaitu diubah menjadi label. Ini  dilakukan  dengan  menggunakan  operator Set role yang dapat mengubah entitas type data.
Gambar 8. Operator Set rol e
Gambar 9. Parameter Set rol e
Pada gambar 10, dapat dilihat perubahan atribut yang  dipilih  yaitu price  range akan  diubah  menjadi suatu label atau atribut spesial.
Gambar 10. Hasil Set rol e
4.1.4. Data Mining Aplikasi Rapidminner dapat  digunakan  untuk merancang  dan  mengolahan  langkah-langkah  proses klasifikasi yang menggunakan algoritma naïve bayes . Penelitian  ini  akan  menggunakan  beberapa  operator yang  terkait  dengan  penggunaan  algoritma  ini  dalam aplikasi ini, yaitu:
a. Naïve Bayes Pada  penelitian  klasifikasi  harga  ponsel  ini, algoritma naïve  bayes digunakan.  Setelah dataset diolah pada tahap sebelumnya, dataset selanjutnya akan  diproses  dengan  operator naïve  bayes yang tersedia pada aplikasi Rapid Miner .
Gambar 11. Operator naïve bayes
b. Apply Model
Proses  selanjutnya  memasukan  operator apply model .  Operator  ini  berfungsi  untuk  menerapkan dan memaksimalkan  kinerja model  dalam menjalankan  pengujian dataset .  Operator  ini menghasilkan prediksi label pada data  yang telah diproses.
Gambar 12. Operator apply model
c. Performance ( classification )
Selama  proses  penilaian  penelitian  ini,  operator Performance ( clasification )  ini  akan  digunakan. Pada  tahap  ini, output teknik data  mining ,  yang terdiri  dari  pola  tipikal  dan  model prediktif , dievaluasi untuk mengetahui apakah hipotesis saat ini terpenuhi atau tidak. Jika hasilnya menunjukkan bahwa hipotesis tidak terpenuhi, ada banyak  opsi  yang  tersedia,  seperti  menggunakan hasil ini sebagai umpan balik untuk meningkatkan teknik data mining atau menerima hasil ini sebagai hasil yang mungkin berguna dan bermanfaat.
Gambar 13. Opearator Performance
Gambar 14. Parameter Performance

## 4.1.5. Evaluation
Pada  tahap  ini  semua  proses  penelitian  telah dilakukan  semuanya  sesuai  dengan  tahapan  proses teknik  analisis  data.  Proses  evaluasi  ini  akan menghasilkan output nilai model dari confusion matrik yang terdiri dari nilai accuraccy, recall dan precision .
Gambar 15. Hasil Performance
Berdasarkan hasil Performance tentang klasifikasi  harga  ponsel  menggunakan  metode algoritma naïve bayes yang  menghasilkan  model confusion matrik dapat diperoleh hasil akurasi sebesar 85.50%  dalam perfomance evaluasi  model  memiliki tingkat precision sebesar  85.52%  dan recall sebesar 85.50%.

## 4.2. PEMBAHASAN
4.2.1. Penerapan  Algoritma Naïve  Bayes Dalam Mengklasifikasikan Harga Ponsel
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan pada klasifikasi harga ponsel menggunakan penerapan  algoritma naïve bayes melalui  analisis statistik dan Machine Learning , algoritma naïve bayes mampu memprediksi hasil dengan akurasi yang baik. Pada  metode  penelitian  yang  digunakan  untuk menerapkan  algoritma naïve bayes menggunakan metode knowledge discovery in database ( KDD ). Metode  ini  memiliki  beberapa  tahapan  untuk  bisa menerapkan algoritma naïve bayes dalam mengklasifikasikan. Tahapan dalam penerapan algoritma naïve bayes dengan knowledge in discovery data ( KDD )    ialah Data  Selection pada  tahapan  ini merupakan pemilihan dan pengambilan data untuk di import  kedalam  penelitian  pengerjaan  menggunakan operator read excel, selanjutnya Pre-Processing  data yang  merupakan  persiapan  data  sebelum  diolah dengan melakukan pemebersihan data untuk mengetahui  dan  menghilangkan  data  yang missing atau ganda, tahapan selanjutnya Transformation  data pada  tahapan  ini  akan  ada  pengubahan  data  untuk proses  penerapan  klasifikasi  yaitu  perubahan  bentuk data  dari integer ke polynominal dan  perubahan role data  dari type reguler  menjadi label .  Di  tahap selanjutnya ialah Data Mining proses pada data mining inilah yang akan menjadi proses penerapan algoritma naïve bayes untuk menjalankan proses data yang telah diproses  pada  tahapan-tahapan  sebelumnya.  Proses penerapan  algotima naïve  bayes ini  yang  dilakukan dengan apply model dan Performance (classification) sebagai pendukung kinerja algortima naïve bayes .
4.2.2. Evaluasi Performance Model Algortima Naïve Bayes Dalam Prediksi Harga Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan dalam  evaluasi  model  algoritma naïve bayes menghasilkan  sebuah  model  yaitu confusion matrik . Model confusion matrix memiliki  beberapa  indikator penilaian  untuk  menghasilkan  sebuah  nilai  yaitu Accuracy , precision dan recall . Dari klasifikasi harga ponsel  menghasilkan  nilai accuracy sebesar  85.50%, precision sebesar 85.52% dan recall sebesar 85.50%. Pada  peneliti  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [4] mengenai  klasifikasi  malaria  yang  menggunakan algoritma naïve bayes menghasilkan  nilai  akurasi sebesar  81.2%.  Sehingga  dapat  di  simpulkan naïve bayes dalam penelitian ini mampu mengklasifikasikan dalam klasifikasi harga ponsel menggunakan
algoritma naïve bayes karena dapat memperoleh nilai akurasi sebesar 85.50%.
4.2.3. Rekomendasi Harga Berdasarkan Spesifikasi Ponsel
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas,  model algoritma naïve bayes yang  sudah  diperoleh  dapat digunakan  untuk  merekomendasikan  harga  ponsel. Untuk memanfaatkan model tersebut, dapat dilakukan pengujian  data  baru.  Rekomendasi  harga  yang didasarkan pada spesifikasi ponsel dapat dikategorikan ke  dalam  prediksi  harga  yang  sudah  ditentukan. Penelitian  ini  menguji  coba  data  baru  untuk menentukan spesifikasi apa yang dapat dimasukkan ke dalam prediksi harga yang sudah ditentukan.
Gambar 4. 1 Prediksi rekomendasi harga
Berdasarkan dari gambar 4.14 diatas jika ingin merekomendasikan harga ponsel berdasarkan spesifikasinya dengan memanfaatkan model algoritma naïve  bayes yang  sudah  tersedia  maka  dapat dijelaskan:
Pertama ,  jika  ponsel  yang  memiliki  spesifikasi dengan  baterai  berukuran  1043 mAh ,  mempunyai bluetooth , clock_speed berkekuatan  1.800,  memiliki dual_sim , front  camera sebesar  14  mp, tidak four_g , internal memory sebesar 5, m_dep memiliki 0.100 cm, mobile_weight berukuran  193, n_cores sebanyak  3, pixel  camera sebesar  16 mp , px_height sebesar  226 cm, px_widt sebesar  1412  cm, ram sebesar  3476  mb dan screen  height sebesar  12  dapat  di  kategorikan kedalam prediksi harga 3 (sangat mahal). Kedua , jika ponsel yang memiliki spesifikasi dengan baterai  berukuran  1807 mAh ,  mempunyai bluetooth , clock_speed berkekuatan  2.800,  tidak dual_sim , fc sebesar  1  mp,  tidak four_g , internal memory sebesar 27  gb, m_dep memiliki  kedalaman  0.900  cm, mobile_weight berukuran 186, n_cores sebanyak 3, pc sebesar  4 mp , px_height sebesar  1270  cm, px_width sebesar  1366  cm, ram sebesar  1396  mb  dan screen height sebesar  17  dapat  di  kategorikan  kedalam prediksi harga 2 (mahal).
Ketiga , jika ponsel yang memiliki spesifikasi dengan baterai  berukuran  1434 mA h,  tidak  mempunyai bluetooth , clock_speed berkekuatan  1.400,  tidak memiliki dual_sim , fc sebesar  11,  memiliki four_ g, internal  memory sebesar  49,  m_dep  memiliki kedalaman  0.500  cm, mobile_weight berukuran  108, n_cores sebanyak  6, pc sebesar  18  mp, px_height sebesar 749 cm, px_width sebesar 810 cm, ram sebesar 1773  mb  dan screen height sebesar  15  dapat  di kategorikan kedalam prediksi harga 1 (standar). Keempat ,  jika  ponsel  yang  memiliki  spesifikasi dengan baterai berukuran 775 mAh , tidak mempunyai
bluetooth , clock _ speed berkekuatan 1, tidak memiliki dual_sim , fc sebesar 3, tidak four_ g, internal memory sebesar  46, m_dep memiliki  kedalaman  0.700  cm, mobile_weight berukuran 159, n_cores sebanyak 2, pc sebesar  3 mp , px_height sebesar  1283  cm, px_width 1880, ram sebesar 1495 mb dan screen height sebesar 7  dapat  di  kategorikan  kedalam  prediksi  harga  0 (murah).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  menggunakan  algoritma Naive  Bayes untuk mengklasifikasikan harga ponsel, hasil penelitian  dapat  disimpulkan  Penerapan  algoritma naïve  bayes  ini  yang  didukung  dengan  proses  data mining yaitu knowledge discovery in database ( KDD ) yang  didalam  nya  memiliki  beberapa  tahapan  untuk penerapan algoritma naïve bayes dapat menghasilkan sistem  yang  cepat  dan  mampu  mengklasifikasikan harga. Penerapan algoritma naïve bayes ini menghasilkan  sebuah  model  yaitu confusion  matrik . Model confusion  matrik ini  menghasilkan  nilai  ialah accuracy yang  menghasilkan  sebesar  85.50%, precision sebesar 85.52% dan recall sebesar 85.50%. Dengan  memanfaatkan  dari  model  algoritma naïve bayes yang sudah tersedia maka dapat merekomendasikan harga ponsel berdasarkan spesifikasinya. Jika ada data baru mengenai spesifikasi ponsel dan tipe ponsel dengan spesifikasi begini maka dapat  mengetahui  termasuk  dalam  prediksi  harga berapa. Dengan begitu penelitian terhadap penerapan algoritma naïve bayes dalam klasifikasi  harga ponsel memperoleh nilai akurasi sebesar 85.50%.
Dataset yang  digunakan  diharapkan  meriset secara langsung dengan melakukan studi kas us untuk kevalidan  data.  Mencoba  menggunakan  penerapan metode  algoritma  klasifikasi  lain  untuk  mengetahui nilai  proses  akurasi  yang  berbeda  dari  setiap  metode algoritma lain. Mencoba menggunakan tools pengerjaan selain rapid minner, misalnya menggunakan python , anaconda , orange dan sebgainya.  Agar  dapat  mengetahui tools mana  yang dapat  memberikan  hasil  nilai  keakuratan  data  yang maksimal.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Arisusanto,  N.  Suarna,  And  G.  Dwilesatari, “Analisa  Klasifikasi  Data  Harga  Handphone Menggunakan Algortima Random Forest Dengan  Optimize  Parameter  Grid,” J.  Teknlogi Ilmu  Komput. ,  Vol.  1,  No.  2,  Pp.  43–47,  2023, Doi: 10.56854/Jtik.V1i2.51.
[2]  Sulastria, O. D. Megawati, And  A. E. Minarno, “Klasifikasi Harga Ponsel Menggunakan Support Vector Machine (Svm),” J. Repos. , Vol. 3, No. 4, Pp. 393–400, 2021.
[3]  S.  Sulastri  And  E.  Zuliardo,  “Klasifikasi Dokumen Dengan Metode Naive Bayes Terhadap  Putusan  Kasasi  Pengadilan  Tentang Merk,” J. Din. Inform. , Vol. 12, No. 1, Pp. 45–
52,
2020, Doi:
10.35315/Informatika.V12i1.8162.
[4]  R. Irmanita, S. S. Prasetyowati, And Y. Sibaroni, “Classification  Of  Malaria  Complication  Using Cart  (Classification  And  Regression  Tree)  And Naïve  Bayes,” J.  Resti  (Rekayasa  Sist.  Dan Teknol.  Informasi) ,  Vol.  5,  No.  1,  Pp.  10–16, 2021, Doi: 10.29207/Resti.V5i1.2770.
[5]  M.  Furqon,  Y.  R.  Nasution,  And  R.  Fadillah, “Klasifikasi  Penyakit  Kulit  Menggunakan Algoritma  Naïve  Bayes  Berdasarkan  Tekstur Warna  Berbasis  Android,” J.  Sains  Komput. Inform. , Vol. 6, No. 1, Pp. 12–20, 2022.
[6]  I.  F.  Ashari,  F.  A,  M.  Daffa,  And  S.  Ali, “Sentiment Analysis Of Tweets About Allowing Outdoor  Mask  Wear  Using  Naïve  Bayes  And Textblob,” Indones. J. Comput. Sci. , Vol. 12, No.
3, Pp. 1092–1103, 2023, Doi: 10.33022/Ijcs.V12i3.3238.
[7]  A.  Karim,  F.  Nurhadi,  I.  K.  O.  Setiawan,  I.  A. Rizky,  And  R.  B.  Manurung,  “Pengaruh Normalisasi Data Pada Klasifikasi Harga Ponsel Berdasarkan Spesifikasi
Menggunakan
Klasifikasi  Naive  Bayes  Dan  Multinomial Logistic  Regression,” J.  Rekayasa  Elektro Sriwij. , Vol. 3, No. 1, Pp. 8–16, 2022.
[8]  A.  Firdaus  And  M.  Walid,  “Klasifikasi  Kasus Covid-19  Menggunakan  Model  Naive  Bayes Classifier,” J. Mhs. Tek. Inform. , Vol. 6, No. 2, Pp. 583–588, 2022.
[9]  D.  R.  Amalia,  R.  Narasati,  And  A.  Faqih,
“Perbandingan Hasil Klasifikasi Rasa Minuman Thai  Tea  Yang  Paling  Digemari  Menggunakan K-Means  Dan  K-Medoids,” Pros.  Semin.  Nas. Unimus , Vol. 2, Pp. 401–407, 2019.
[10]  L. O. Sihombing, Hannie, And B. A. Dermawan, “Sentimen  Analisis  Customer  Review  Produk Shopee  Indonesia  Menggunakan  Algoritma Naive  Bayes  Classifier,” J.  Pendidik.  Inform. , Vol.  5,  No.  2,  Pp.  233–242,  2021,  Doi: 10.29408/Edumatic.V5i2.4089.
[11]  A.  Rahman,  “Klasifikasi  Performa  Akademik Siswa Menggunakan Metode Decision Tree Dan Naive  Bayes,” J.  Sains,  Teknol.  Komput.  Dan Manajemen. , Vol. 9, Pp. 22–31, 2023.
[12]  H.  Susana  And  N.  Suarna,  “Penerapan  Model Klasifikasi  Metode  Naive  Bayes,” J.  Sist.  Inf. Dan Teknol. Inf. , Vol. 4, No. 1, Pp. 2–9, 2022.
[13]  A. Nurjanah And A. Rifai, “Penerapan Algoritma K-Nearest Neighbor Untuk Klasifikasi
Kelayakan  Status  Penduduk  Miskin  Di  Desa Susukan Tonggoh,” J.  Wahana  Inform. ,  Vol.  2, No. 1, Pp. 164–176, 2023.
[14]  N.  L.  P.  Merawati,  A.  Zulli,  And  Ismarmiaty, “Analisis  Sentimen  Dan  Pemodelan  Topik Pariwisata  Lombok  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes Dan Latent Dirichlet Allocation,” J. Resti  (Rekayasa  Sist.  Dan  Teknol.  Informasi) , Vol.  5,  No.  1,  Pp.  123–131,  2021,  Doi: 10.29207/Resti.V5i1.2587.