## Journal of Technology and Informatics (JoTI)
Vol. 4, No. 1, Bulan Oktober Tahun 2022 E-ISSN 2686-6102
P-ISSN: 2712-4842

## Penerapan Algoritma Naïve Bayes dan ID3 untuk Memprediksi Segmentasi Pelanggan pada Penjualan Mobil
Julianto Lemantara 1
1 Program Studi/Jurusan S1 Sistem Informasi, Universitas Dinamika Email: julianto@dinamika.ac.id
Abstrak: Memprediksi segmentasi pelanggan merupakan salah satu cara untuk memperluas peluang penjualan mobil dengan mengklasifikasikan calon pelanggan sehingga dapat meningkatkan pendapatan perusahaan. Sampai saat ini banyak pendekatan pemasaran hanya berorientasi pada produk. Pendekatan produk ini ternyata berdampak terhadap sulitnya mengidentifikasi pelanggan dengan tepat. Untuk itu diperlukan sebuah metode atau cara dalam memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil. Perbandingan kinerja algoritma Naive Bayes dan ID3 bertujuan mengukur tingkat akurasi terbaik dari masing-masing algoritma dalam memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil. Data yang diperoleh sebanyak 840 dataset yang terbagi atas data training sebanyak 700 dataset dan data testing sebanyak 140 dataset . Dengan menggunakan Weka 3.8.4, hasil perbandingan algoritma Naïve Bayes dan ID3 menunjukkan bahwa algoritma ID3 menghasilkan nilai akurasi 96,43% sedangkan Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi 56,43%. Dari data tersebut diketahui bahwa metode ID3 dinilai lebih baik daripada metode Naïve Bayes dalam memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil.
Kata Kunci: Algoritma ID3, Naïve Bayes, Segmentasi Pelanggan.
Abstract:   Predicting customer segmentation is one way to widen car sales opportunities by classifying potential customers so that it can increase company revenue. So far, the existing marketing approach is only product oriented. The product approach turned out to have an impact on the difficulty of correctly identifying customers. Therefore we need a method or way to predict customer segmentation of car sales. Comparison of the performance of the Naive Bayes and ID3 Algorithms aims to measure the best level of accuracy of each algorithm to be applied in the prediction of car sales customer segmentation. The data obtained were 840 datasets and divided into training data of 700 datasets and testing data of 140 datasets. By using Weka 3.8.4, the comparison results of the Naive Bayes and ID3 Algorithms showed that ID3 Algorithm gives an accuracy value of 96.43%, while Naïve Bayes Algorithm gives an accuracy value of 56.43%. From these data it is known that the ID3 method is considered better than the Naive Bayes method in predicting customer segmentation of car sales.
Keywords : Customer Segmentation, ID3 Algorithm, Naïve Bayes

## PENDAHULUAN
Pelanggan merupakan suatu fakor yang sangat penting bagi kelangsungan hidup perusahaan, baik perusahaan dagang, perusahaan jasa, maupun perusahaan manufaktur. Perusahaan dapat  mengalami kerugian yang sangat besar jika ditinggalkan para pelanggan  [1]. Pelanggan bagi perusahaan otomotif adalah  salah satu aset  yang  utama. Oleh karena itu, berbagai cara harus ditempuh perusahaan agar pelanggan tetap loyal dan melanjutkan  pembelian  mobil  secara berkelanjutan.  Perusahaan  harus mampu mengenali pelanggan  yang  potensial  sehingga  perusahaan  dapat mempertahankan pelanggan dengan lebih mudah. Tujuan dari mempertahankan pelanggan ( customer retention ) ini adalah agar pelanggan  tidak berhenti membeli  produk, apalagi berpindah ke perusahaan kompetitor ( churn ) [2].
Selama ini banyak perusahaan masih menggunakan  pendekatan pemasaran berorientasi kepada produk  sehingga  banyak perusahaan hanya menaruh perhatian utama pada produk  yang dibuat. Pendekatan produk ini  ternyata  dapat  berdampak
terhadap  sulitnya  melakukan  identifikasi pelanggan dengan tepat. Hal tersebut  mengubah  sudut  pandang perusahaan  mengenai  siklus perusahaan. Apabila sebelumnya  perusahaan  mempunyai sudut pandang berorientasi produk, sekarang  berganti  dengan  sudut pandang berorientasi pelanggan [3].  Bagian pemasaran dari suatu perusahaan  mempunyai  peranan  penting dalam menghadapi kompetisi yang semakin hari semakin ketat.  Pada umumnya, perusahaan yang memiliki orientasi  penjualan  produk ke pelanggan menghadapi masalah  dalam  bidang pemasaran. Survei pasar diperlukan  dalam rangka memperoleh informasi mengenai  kebutuhan  dan permintaan spesifik  dari pelanggan. Oleh karena itu, perusahaan wajib mempertimbangkan karakteristik dari masing-masing pelanggan.  Segmentasi pelanggan adalah  salah satu strategi pemasaran yang bisa ditempuh perusahaan guna mempertahankan pelanggan yang potensial serta memperoleh  keuntungan yang maksimal [4].  Hal ini penting dilakukan untuk  pengembangan perusahaan dengan  menjalin  hubungan baik antara perusahaan  dan pelanggan.
Prediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil sangat diperlukan oleh perusahaan untuk mengetahui segmentasi pelanggan yang potensial. Berbagai pendekatan prediksi atau klasifikasi telah dikembangkan beberapa tahun terakhir ini, salah satunya  yaitu pendekatan data mining [5][6]. Klasifikasi termasuk supervised  learning yang  pada  prosesnya  memerlukan label  guna  mengekstraksi  model yang dipakai  dalam melakukan  prediksi  [7].  Proses  segmentasi pelanggan pernah dilakukan dengan metode  Naïve Bayes pada penelitian  [8]. Hasil penelitian menunjukkan Naïve Bayes mampu melakukan prediksi pelanggan loyal dengan tingkat akurasi sebesar 97,27%, recall sebesar 96,98%, dan precision sebesar 100%. Penelitian terkait prediksi pelanggan juga pernah dilakukan, terutama dalam hal memprediski churn berdasarkan kelas pelanggan retail [9]. Hasil penelitian tersebut menunjukkan Naïve Bayes lebih baik dalam hal prediksi churn daripada decision tree C4.5. Tingkat akurasi Naïve Bayes  untuk  semua kelas pelanggan yaitu 83.49%, sedangkan C4.5 memiliki akurasi 80.6%. Penelitian sejenis  terkait segmentasi pelanggan pernah dilakukan pula dengan metode decision  tree J-48, Zero-R dan Naïve Bayes. Hasil uji coba menunjukkan aplikasi segmentasi pelanggan menggunakan metode decision tree J-48 memiliki tingkat error rate sebesar 5,8769%, metode Zero-R memiliki tingkat error rate sebesar 11,6985%, dan metode Naïve  Bayes memiliki tingkat error rate sebesar 11,944% [10]. Hasil penelitian ini berbeda  dengan penelitian-penelitian yang disebutkan sebelumnya karena Naïve Bayes justru mempunyai akurasi lebih buruk dan error rate yang lebih tinggi.
Penelitian terkait prediksi dengan teknik klasifikasi ini sudah banyak dilakukan. Ada pula penelitian yang menerapkan algoritma Naïve Bayes dan ID, meskipun penelitian ini tidak terkait dengan prediksi segmentasi pelanggan. Penelitian yang dimaksud adalah penelitian tentang klasifikasi penyakit diabetes Mellitus [11]. Penelitian tersebut menghasilkan temuan bahwa Naïve Bayes memiliki akurasi lebih baik dari ID3. Naïve Bayes memiliki akurasi 76%, sedangkan ID3 memiliki akurasi 74%. Pada penelitian ini, algoritma atau metode klasifikasi yang digunakan sama seperti penelitian Nurdiana dan Algifari, yaitu Naïve Bayes dan ID3, tetapi diterapkan untuk memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil berdasarkan data yang ada.

## METODE
Dalam pengolahan data, penelitian ini menggunakan metode Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Adapun tahapan  yang harus dilakukan pada metode CRISP-DM  adalah Business Understanding , Data Understanding , Data Preparation , Modeling ,  dan Evaluation [12].  Untuk lebih jelasnya, tahapan penelitian dengan metode CRISP-DM dapat dilihat di gambar 1.
Business Understanding Data Understanding Evaluation Modeling Data Preparation

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## Business Understanding
Business Understanding merupakan  suatu proses  memahami  tujuan bisnis  dan  melakukan penerjemahan tujuan bisnis ke dalam tujuan penggalian data. Penelitian memerlukan pengetahuan guna mengetahui segmentasi pelanggan penjualan mobil yang bisa digunakan dalam membantu manajemen perusahaan untuk melakukan prediksi segmentasi pelanggan. Dengan begitu, pihak manajemen perusahaan dapat mengambil kebijakan promosi penjualan yang sesuai dan tepat sasaran.

## Data Understanding
Pada tahap Data Understanding ,  proses pengumpulan data  dilakukan dengan sebaik mungkin. Setelah itu, dilakukan proses analisis  data  dan  evaluasi kualitas data. Penelitian  mengambil  sumber  data sekunder yang berasal  dari Kaggle Machine Learning and Data Science Community . Data ini merupakan data kuantitatif yaitu data pelanggan mobil, dengan 9 atribut dan 1 label. Atribut yang digunakan adalah ever married , graduated , profession , spending score , work experience , age, gender, family size , var 1,  sedangkan label yang digunakan adalah segmentation .

## Data Preparation
Hal yang dilakukan pada tahap ini meliputi pemilihan data dan pengelompokan atribut  yang dibutuhkan  dalam  melakukan prediksi segmentasi pelanggan  penjualan mobil. Adapun atribut yang digunakan pada penelitian ini dapat dilihat di tabel 1.
Tabel 1. Atribut Segmentasi Pelanggan Atribut Keterangan Nilai Gender Jenis kelamin 1. Male 2. Female Ever Married Status pernikahan 1. Yes 2. No Age Usia (satuan: tahun) 1. 10 – 19 2. 20 – 29 3. 30 – 39 4. 40 – 49 5. 50 – 59 6. 60 – 69 7. 70 – 79 8. 80 – 89 9. 90 – 99 Graduated Status kelulusan dari pendidikan 1. Yes 2. No Profession Bidang profesi 1. Healthcare
Atribut Keterangan Nilai 2. Engineer 3. Lawyer 4. Entertainment 5. Artist 6. Doctor 7. Homemaker 8. Marketing
9. Executive Work Experience Pengalaman kerja (satuan: tahun) 1. 0 – 4 2. 5 – 9 3. 10 – 14 Spending Score Nilai tingkat pengeluaran pelanggan 1. High 2. Average 3. Low Family Size Jumlah anggota keluarga, termasuk pelanggan 1. 1 – 3 2. 4 – 6 3. 7 – 9
Var 1 Kategori anonim untuk pelanggan 1. Var 1 2. Var 2 3. Var 3 4. Var 4 5. Var 5 6. Var 6 7. Var 7 Segmentati on Target: segmentasi pelanggan 1. A 2. B 3. C
4. D

## Modeling
Setelah melakukan tahap pengumpulan data dan peninjauan penelitian-penelitian terdahulu, maka penelitian ini memutuskan untuk menerapkan algoritma Naïve Bayes dan ID3 dalam mprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil. Perangkat lunak yang digunakan untuk pengolahan data pada  penelitian ini yaitu  Weka 3.8.4.  Untuk  model validasi klasifikasi digunakan Supplied Test Set yang berguna untuk menguji seberapa baik prediksi yang dihasilkan dari data training [13]. Data yang diolah  dalam penelitian ini sejumlah  840  data, kemudian dibagi  ke dalam data training sejumlah 700 dan data testing sejumlah 140. Untuk mendapatkan sampel data training atau data latih terbaik, penelitian ini melakukan beberapa kali penarikan sampel hingga  didapatkan tingkat akurasi model yang tinggi.

## Algoritma Naïve Bayes
Algoritma Naïve Bayes adalah teknik pengklasifikasian  yang menggunakan  metode statistik dan probabilitas  [14].  Algoritma ini memprediksi peluang di  masa  mendatang berdasarkan pada pengalaman di masa lampau [15]. Salah satu keunggulan dari  algoritma ini yaitu  tidak  memerlukan  jumlah data
training yang  terlalu banyak untuk  dapat  melakukan proses pengklasifikasian  atau prediksi  [15]–[17]. Algoritma ini juga mudah digunakan karena alur perhitungan yang relatif pendek dan sederhana [16]. Algoritma ini sering bekerja jauh lebih baik dalam kebanyakan situasi dunia nyata yang kompleks daripada yang diekspektasikan [17]. Secara umum, metode Naïve Bayes menggunakan persamaan 1 [18].
𝑃𝑃 ( 𝐻𝐻 | 𝑋𝑋 ) = 𝑃𝑃 ( 𝑋𝑋 | 𝐻𝐻 ) . 𝑃𝑃 ( 𝐻𝐻 ) 𝑃𝑃 ( 𝑋𝑋 ) (1)
Keterangan:
X
: data sample dengan kelas (label) yang tidak diketahui
H : hipotesis bahwa data X merupakan suatu kelas spesifik
P(H|X) :  peluang  hipotesis H berdasarkan kondisi X ( posteriori probability ) P(H) : peluang hipotesis H ( prior probability ) P(X) : peluang data sample yang diamati P(X|H) : peluang X berdasarkan kondisi hipotesis H Untuk menghindari nilai  probabilitas nol  pada proses prediksi yang menyebabkan Naïve  Bayes  tidak bisa melakukan klasifikasi sebuah data inputan secara baik,  maka  terdapat  teknik  yang bisa diterapkan yaitu Laplace Correction . Laplace ini merupakan suatu teknik yang menambah nilai 1 pada setiap kombinasi atribut [19].  Pada penerapan dengan volume data yang besar, teknik laplace ini  memiliki akurasi yang tinggi dikarenakan  tidak membuat  selisih (perbedaan)  yang signifikan pada estimasi probabilitas. Laplace correction dapat dihitung dengan persamaan 2 [19][20].
𝑃𝑃 ( 𝐻𝐻 | 𝑋𝑋 ) = 𝑃𝑃� 𝐻𝐻 � 𝑋𝑋 �𝑃𝑃 ( 𝐻𝐻 ) +1 𝑃𝑃 ( 𝑋𝑋 ) + | 𝑉𝑉 | (2)
Keterangan:
P (X) : peluang data sample yang diamati | V | : banyaknya term pada data uji yang digunakan

## Algoritma Decision Tree ID3
Decision tree merupakan algoritma yang sering digunakan  dalam banyak penelitian dikarenakan algoritma ini mudah diinterpretasikan berkat strukturnya yang sederhana [21]. Salah satu algoritma untuk membuat pohon keputusan ( decision tree )  ialah algoritma Iterative Dichotomiser 3 (ID3). Masukan dari algoritma  ID3  ini adalah sebuah basis data  dengan beberapa variabel atau atribut [22].
Proses klasifikasi dilakukan dari akar ( root ), lalu  bercabang-cabang  hingga  diperoleh node daun ( leaves ). Leaves ini menunjukkan hasil akhir dari klasifikasi.  Setiap  objek yang diklasifikasi pada  pohon keputusan  harus  diuji  nilai entropinya. Entropi ini menunjukkan ukuran yang digunakan untuk mengetahui homogenitas dari kumpulan data [23]. Entropy digunakan untuk menilai seberapa penting sebuah node [24]. Perhitungan nilai entropy dapat menggunakan persamaan  3.  Sesudah memperoleh nilai entropi,
pemilihan atribut dilakukan berdasarkan nilai information gain yang  terbesar. Information gain merupakan tolok ukur pemilihan atribut untuk dijadikan sebagai akar maupun node pada pohon keputusan [23]. Nilai Information gain dihitung dengan persamaan 4. Entropi (S) = 0, jika semua contoh dalam  S berada di kelas yang sama
Entropi (S) = 1, jika jumlah contoh positif sama dengan jumlah contoh negatif dalam S 0 < Entropi (S) < 1, jika jumlah contoh positif dan negatif dalam S berbeda
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 (S) = ∑ − 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝐿𝐿𝐸𝐸𝐿𝐿 2 𝑃𝑃𝑃𝑃 𝑘𝑘 𝑗𝑗=1 (3) Keterangan: S : himpunan atau dataset kasus k : jumlah partisi S
Pj : peluang suatu kelas dibagi total kasus
𝐺𝐺𝐺𝐺𝐸𝐸𝐸𝐸 ( 𝐴𝐴 ) = 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 (S) − ∑ | 𝑆𝑆𝑆𝑆 | | 𝑆𝑆 | 𝑘𝑘 𝑆𝑆=1 𝑥𝑥 𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸 ( 𝑆𝑆𝐸𝐸 ) (4)
Keterangan: S : ruang (data) sampel yang digunakan training
A
: atribut [S i ]
: jumlah sampel untuk nilai V
[S] : jumlah seluruh sampel data Entropi (S i ) : entropi untuk sampel-sampel yang memiliki nilai i

## Evaluation
Pada tahap evaluation , hal yang dilakukan yaitu menguji  model yang sudah dibuat dan mengevaluasi keakuratan dan generalisasinya. Tahap ini mengukur sejauh mana model dapat memenuhi tujuan bisnis.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini memuat hasil implementasi algoritma  Naïve Bayes  dan ID3 untuk memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil. Pada penelitian ini digunakan Supplied Test Set untuk mencari kesalahan klasifikasi model pada data. Pada tabel 2 dapat dilihat hasil Supplied Test Set, bahwa tingkat kebenaran dari hasil klasifikasi menggunakan algoritma ID3 sebanyak 135  dari  140  data sehingga diperoleh  tingkat akurasi model sebesar 96,4286%. Hasil klasifikasi menggunakan algoritma ID3 ini memiliki tingkat kesalahan sejumlah 5 dari 140 data, yaitu sebesar 3,5714%.
Tingkat akurasi ini  juga  didukung  oleh  hasil Precision dan Recall yang  disajikan  pada tabel 2. Precision adalah metric untuk mengukur kinerja sistem dalam mendapatkan data yang relevan. Dalam penelitian ini,  nilai Precision yang diperoleh untuk  label A yaitu 0,971,  untuk  label B yaitu 0,889,  untuk  label C yaitu 0,976, dan untuk  label D yaitu 0,979. Sementara itu, Recall adalah metric untuk  mengukur proporsi positif asli yang diprediksi secara benar sebagai positif. Nilai Recall yang diperoleh sebesar 0,917 untuk label A, 1,000 untuk label B, 1,000 untuk label C, dan 0,958 untuk label D.
Tabel 2. Confusion Matrix Algoritma ID3 A B C D Precision A 33 1 1 1 0,971 B 0 16 0 0 0,889 C 0 0 40 0 0,976 D 1 1 0 46 0,979 Recall 0,917 1,000 1,000 0,958
Pada tabel 3 dapat dilihat hasil Supplied Test Set, bahwa tingkat kebenaran dari hasil klasifikasi dengan  algoritma  Naïve Bayes berjumlah  79  dari  140 data  sehingga diperoleh tingkat akurasi model sebesar 56,4286%.  Hasil klasifikasi menggunakan algoritma Naïve Bayes memiliki tingkat  kesalahan sejumlah 61 dari 140 data, yaitu sebesar 43,5714%.
Tabel 1. Confusion Matrix Algoritma Naïve Bayes A B C D Precision A 13 3 12 8 0,394 B 4 6 6 0 0,500 C 3 3 30 4 0,566 D 13 0 5 30 0,714 Recall 0,361 0,375 0,750 0,625
Tingkat akurasi ini  didukung  pula oleh hasil Precision dan Recall yang  diperlihatkan  pada tabel 3. Pada penelitian ini diperoleh nilai Precision pada label A yaitu 0,394 pada label B yaitu 0,500 pada label C yaitu 0,566  pada label D yaitu 0,714. Pada penelitian ini diperoleh nilai Recall 0,361  pada label A, 0,375  pada label B, 0,750 pada label C, dan 0,625 pada label D.
Jika dibandingkan antara hasil klasifikasi ID3 dengan hasil klasifikasi Naïve Bayes untuk prediksi segmentasi pelanggan pada penjualan mobil ini, maka ID3 memiliki akurasi, precision , dan recall yang jauh lebih baik. Dengan demikian, ID3 lebih cocok digunakan pada studi kasus segmentasi pelanggan penjualan mobil ini. Namun, pada kasus penelitian lain seperti penelitian [11], Naïve Bayes justru memiliki hasil klasifikasi atau hasil prediksi yang lebih baik  daripada  ID3 dalam hal klasifikasi diabetes.  Pada penelitian [9], Naïve Bayes juga  mempunyai  tingkat akurasi yang  lebih  tinggi  dari decision  tree C4.5 (bukan ID3) dalam  hal  segmentasi pelanggan. Hal tersebut dikarenakan pada decision tree C4.5 terdapat pruning atau pemangkasan cabang pohon sehingga decision tree menjadi tidak utuh, tetapi proses komputasi lebih cepat  daripada ID3 yang utuh.  Secara umum,  tidak dapat disimpulkan bahwa decision tree lebih baik daripada Naïve Bayes, demikian pula sebaliknya. Hal tersebut sangat bergantung pada karakteristik dan kualitas data, baik data training maupun data testing yang digunakan pada setiap penelitian.
Dengan penerapan algoritma Naïve Bayes dapat diperoleh  aturan  ( rule )  yang  bisa  digunakan untuk memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil. Hasil aturan ( rule ) sebagai berikut:
P(Ci)
P( Segmentation = “A”) = 185/700 = 0,26420455
P(X|Ci)
P( Gender = “ Male ” | Segmentation = “A”) = 95/185 = 0,51336898
P( Gender = “ Female ” | Segmentation = “A”) = 90/185 = 0,48663102
P( Ever Married = “ No ” | Segmentation = “A”) = 73/185 = 0,39037433
P( Ever  Married = “ Yes ” | Segmentation = “A”) = 112/185 = 0,60962567
Hasil dari perhitungan lebih lanjut terkait metode Naïve Bayes dengan software Weka dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Hasil WEKA Menggunakan Metode Naïve Bayes
Dengan  penerapan  algoritma  ID3 dapat diperoleh  aturan ( rule ) dari pohon keputusan yang bisa digunakan untuk memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil. Hasil aturan ( rule ) dari struktur pohon keputusan  ID3  dapat dilihat pada tabel 4 dan tabel 5. Hasil dari perhitungan metode  ID3 lebih lanjut dengan
software Weka dapat dilihat pada gambar 3, gambar 4, gambar 5, gambar 6, dan gambar 7. Kelima gambar tersebut menunjukkan model pohon keputusan dalam menentukan segmentasi pelanggan, apakah pelanggan termasuk segmen A, B, C, atau D.
Tabel 4. Nilai Entropi ID3 Total Kasus Sum (A) Sum (B) Sum (C) Sum (D) Entropi Total 700 185 146 182 187 1,993057049
Tabel 5. Contoh Perhitungan Manual ID3 Node Atribut Nilai Sum (Nilai) Sum (A) Sum (B) Sum (C) Sum (D) Entropi Gain Male 361 95 72 96 98 1,989570130 Female 339 90 74 86 89 1,995804083 0,000467904 Yes 412 113 104 141 54 1,926872811 No 288 72 42 41 133 1,820188446 0,110077234 10 - 19 25 3 0 1 21 0,764114055 20 - 29 147 39 14 15 79 1,648409124 30 - 39 170 59 37 31 43 1,958007498 40 - 49 151 37 42 51 21 1,935361927 50 - 59 93 22 22 46 3 1,646107965 60 - 69 52 12 17 19 4 1,830881236 70 - 79 38 5 8 16 9 1,875849474 80 - 89 24 8 6 3 7 1,921789711 90 - 99 0 0 0 0 0 0 0,20417274 Yes 423 119 95 149 60 1,928558435 No 277 66 51 33 127 1,824024962 0,105864002 Healthcare 128 20 8 16 84 1,442240426 Engineer 70 27 22 7 14 1,851512852 Lawyer 52 14 15 9 14 1,974696992 Entertainment 69 27 15 14 13 1,928901171 Artist 228 53 59 104 12 1,734113678 Doctor 60 15 11 16 18 1,978294650 Homemaker 17 3 5 1 8 1,713078843 Marketing 30 10 3 4 13 1,770894436 Executive 46 16 8 11 11 1,956007704 0,226925300 0 - 4 558 135 122 157 144 1,993933644 5 - 9 123 39 21 22 41 1,933274829 10 - 14 19 11 3 3 2 1,639321050 0,019407224 High 96 23 33 26 14 1,938906954 Average 185 29 47 96 13 1,681601778 Low 419 133 66 60 160 1,877382790 0,158978784 1 - 3 479 147 98 120 114 1,984529586 4 - 6 210 34 46 60 70 1,949860596 7 - 9 11 4 2 2 3 1,936260028 0,019686681 Cat_1 16 5 3 4 4 1,977217001 Cat_2 36 8 10 5 13 1,921740619 Cat_3 56 18 10 12 16 1,962757047 Cat_4 96 35 22 9 30 1,862374542 Cat_5 8 0 3 1 4 1,405639062 Cat_6 463 111 95 143 114 1,984182624 Cat_7 25 8 3 8 6 1,91326969
0,039808628
Gender Ever Married Age Graduated Profession 1 Work Experience Spending Score Family Size Var 1
Gambar 1. Hasil Pohon Keputusan Menggunakan Metode ID3 (1)
Gambar 2. Hasil Pohon Keputusan Menggunakan Metode ID3 (2)
Gambar 3. Hasil Pohon Keputusan Menggunakan Metode ID3 (3)
Gambar 4. Hasil Pohon Keputusan Menggunakan Metode ID3 (4)

## Gambar 5. Hasil Pohon Keputusan Menggunakan Metode ID3 (5)

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian mengenai prediksi segmentasi pelanggan dapat disimpulkan bahwa Algoritma ID3 dinilai lebih cocok digunakan untuk memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil. Hal ini dikarenakan ID3 mempunyai tingkat akurasi yang  tinggi, yaitu 96,4286%.  Sementara itu, algoritma Naïve  Bayes  dinilai  masih  kurang cocok digunakan dalam  memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil dikarenakan memiliki tingkat akurasi yang kurang baik, yaitu sebesar 56,4286%. Hasil penelitian ini dapat membantu manajemen perusahaan untuk memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil, sehingga dapat mengambil kebijakan promosi penjualan yang sesuai dan tepat sasaran.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M. Arifin, “Business Intelligence untuk Customer Churn Telekomunikasi,” in Prosiding SNATIF ke- 1 , 2014, no. 1, pp. 279–286.
[2]  N. W. Wardani, G. R. Dantes, and G. Indrawan, “Prediksi Customer Churn dengan Algoritma Decision Tree C4 . 5,” J. Resist. , vol. 1, no. 1, pp. 16–24, 2018.
[3]  S. Sudriyanto, “Clustering Loyalitas Pelanggan dengan Metode RFM (Recency, Frequency, Monetary) dan Fuzzy C-Means,” in Prosiding SNATIF ke-4 , 2017, pp. 815–822.
[4]  H. A. Indriyani, “Algoritma Decision Tree (ID3)
dan K-Nearest Neighbour (K-NN) dalam Prediksi Costumer Churn Berdasarkan Segmentasi Pelanggan (Studi Kasus Radity Craft Tasikmalaya),” Universitas Siliwangi, 2019.
[5]  I. Oktanisa and A. A. Supianto, “Perbandingan Teknik Klasifikasi dalam Data Mining untuk Bank Direct Marketing,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 567, 2018, doi: 10.25126/jtiik.201855958.
[6]  J. R. Otukei and T. Blaschke, “Land Cover Change Assessment Using Decision Trees, Support Vector Machines and Maximum Likelihood Classification Algorithms,” Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. , vol. 12, no. SUPPL. 1, pp. 27–31, 2010, doi: 10.1016/j.jag.2009.11.002.
[7]  J. Han, M. Kamber, and J. Pei, Data Mining Concepts and Techniques Third Edition , 3rd ed. Waltham,: Elsevier, 2012.
[8]  N. W. Wardani et al. , “Prediksi Pelanggan Loyal Menggunakan Metode Naïve Bayes Berdasarkan Segmentasi Pelanggan dengan Pemodelan RFM,” J. Manaj. dan Teknol. Inf. , vol. 12, no. 2, pp. 113– 124, 2022.
[9]  N. W. Wardani and N. K. Ariasih, “Analisa Komparasi Algoritma Decision Tree C4.5 dan Naïve Bayes untuk Prediksi Churn Berdasarkan Kelas Pelanggan Retail,” Int. J. Nat. Sci. Eng. , vol. 3, no. 3, p. 103, 2019, doi: 10.23887/ijnse.v3i3.23113.
[10]  Maghfirah, T. B. Adji, and N. A. Setiawan, “Menggunakan Data Mining untuk Segmentasi Customer pada Bank untuk Meningkatkan Customer Relationship Management (CRM) dengan Metode Klasifikasi (Algoritma J-48, Zero- R dan Naive Bayes),” in Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi , 2015, vol. 1, no. 1, pp. 65–70.
[11]  N. Nurdiana and A. Algifari, “Studi Komparasi Algoritma ID3 dan Algoritma Naive Bayes untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes Mellitus,” Infotech J. , vol. 6, no. 2, pp. 18–23, 2020.
[12]  D. A. Munawwaroh and A. H. Primandari, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Lila Ibu Hamil Berpotensi Gizi Kurang,” J. Ilm. Pendidik. Mat. , vol. 10, no. 2, pp. 367–380, 2022.
[13]  A. Muzakir and R. A. Wulandari, “Model Data Mining sebagai Prediksi Penyakit Hipertensi Kehamilan dengan Teknik Decision Tree,” Sci. J. Informatics , vol. 3, no. 1, pp. 19–26, 2016, doi: 10.15294/sji.v3i1.4610.
[14]  T. R. Patil and S. . Sherekar, “Performance Analysis of Naive Bayes dan J48 Classification Algorithm for Data Classification,” Int. J. Comput. Sci. Appl. , vol. 6, no. 2, pp. 256–261, 2013.
[15]  M. F. Rifai, H. Jatnika, and B. Valentino, “Penerapan Algoritma Naïve Bayes pada Sistem Prediksi Tingkat Kelulusan Peserta Sertifikasi Microsoft Office Specialist (MOS),” Petir J.
Pengkaj. dan Penerapan Tek. Inform. , vol. 12, no.
2, pp. 131–144, 2019, doi:
10.33322/petir.v12i2.471.
[16]  H. F. Putro, R. T. Vulandari, and W. L. Y. Saptomo, “Penerapan Metode Naive Bayes untuk Klasifikasi Pelanggan,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 8, no. 2, 2020, doi: 10.30646/tikomsin.v8i2.500.
[17]  A. Ghassa, A. Wahyudi, S. O. Tampubolon, N. A. Putri, E. Rasywir, and D. Kisbianty, “Penerapan Data Mining Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui Minat Beli Pelanggan terhadap INDIHOME,” J. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 2, no. 2, pp. 240–247, 2022.
[18]  N. Ramadhani and N. Fajarianto, “Sistem Informasi Evaluasi Perkuliahan dengan Sentimen Analisis Menggunakan Naïve Bayes dan Smoothing
Laplace,” JSINBIS (Jurnal Sist. Inf. Bisnis) , vol. 10, no. 2, pp. 228–234, 2020.
[19]  D. Indrajaya, “Sistem Pendukung Keputusan Perizinan Santri Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier dengan Laplace Correction,” J.
Simki-Techsain , vol. 2, no. 12, pp. 1–6, 2018.
[20]  I. Listiowarni, “Implementasi Naïve Bayessian dengan Laplacian Smoothing untuk Peminatan dan Lintas Minat Siswa SMAN 5 Pamekasan,” J.
Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 8, no. 2, pp. 124–129, 2019, doi: 10.32736/sisfokom.v8i2.652.
[21]  C. J. Mantas and J. Abellán, “Credal-C4.5:
Decision Tree Based on Imprecise Probabilities to Classify Noisy Data,” Expert Syst. Appl. , vol. 41, no. 10, pp. 4625–4637, 2014, doi: 10.1016/j.eswa.2014.01.017.
[22]  N. Nafi’iyah and C. Fatichah, “Metode Fuzzy ID3 untuk Klasifikasi Bentuk Wajah Manusia Menggunakan Dental Panoramic,” J. SPIRIT , vol. 10, no. 1, pp. 13–20, 2018.
[23]  A. Sifaunajah and R. D. Wahyuningtyas, “Penggunaan Algoritma ID3 untuk Klasifikasi Data Calon Perserta Didik,” CSRID J. , vol. 14, no. 2, pp. 103–112, 2022.
[24]  H. Hikmatulloh, S. Susilawati, and S. Nurajizah, “Peningkatan Akurasi pada Algoritma ID3 Menggunakan Operator Bagging dalam Mendiagnosa Kesehatan Kehamilan,” Indones. J.
Comput. Inf. Technol. , vol. 6, no. 2, pp. 92–96, 2021.