## ANALISIS ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER (NBC) PADA KLASIFIKASI TINGKAT MINAT BARANG DI TOKO VIOLET CELL

## Alfan Zainal Macfud, Abdi Pandu Kusuma, Wahyu Dwi Puspitasari
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Balitar Blitar Jl. Majapahit No.2-4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur 66137 alfan.zainal123@gmail.com

## ABSTRAK
Naïve  Bayes  Classifier yaitu  salah  satu  metode machine  learning yang  menggunakan  perhitungan probabilitas  dan  statistik  yang  dikemukakan  oleh  ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes,  yaitu  memperkirakan probabilitas di masa depan berdasarkan pengalaman di masa sebelumnya. Algoritma Naïve Bayes Classifier dapat diterapkan pada klasifikasi tingkat minat suatu barang untuk menentukan strategi pemasaran. Toko Violet Cell merupakan  toko  yang  menjual  berbagai  jenis  paket  kuota  internet  dengan  bermacam  merk  dengan  sistem pencatatan penjualan manual yang kesulitan untuk melakukan klasifikasi terhadap tingkat minat penjualan suatu barang.  Tujuan  utama  penelitian  ini  yakni  untuk  mengetahui  bagaimana  klasifikasi  tingkat  minat  paket  kuota internet pada Toko Violet Cell. Penelitian ini menggunakan metode penelitian deskriptif kuantitatif. Data yang digunakan adalah data sekunder berupa data penjualan dalam kurun waktu 2 bulan dan proses klasifikasi minat pada  data  menggunakan  metode Naïve  Bayes  Classifier .  Hasil  klasifikasi  tingkat  minat  barang  menggunakan algoritma Naïve Bayes Classifier adalah 23 barang memiliki kategori “Minat Rendah”, 5 barang dikategorikan “Minat Sedang”, dan 1  barang  memiliki kategori “Minat Tinggi”. Berdasarkan perhitungan Confusion  Matrix hasil klasifikasi yang memakai algoritma Naïve Bayes Classifier memperoleh tingkat akurasi sebesar 82,76%.
Kata kunci: Naïve bayes classifier, tingkat minat barang, penjualan

## 1. PENDAHULUAN
Data mining atau penggalian data pada era digital telah menjadi langkah strategis untuk digunakan pada berbagai bidang. Salah satu bidang yang mengunakan data  mining adalah  bidang  pemasaran.  Di  bidang pemasaran, data mining dapat memberikan gambaran tingkat minat suatu barang dan membantu penyusunan strategi pemasaran. Selain itu, keterbatasan kemampuan  manusia  untuk melakukan  perhitungan dan  pengolahan  data  secara  manual  tanpa  bantuan komputer membuat perolehan informasi juga terbatas. Oleh  karena  itu,  penerapan data  mining untuk klasifikasi  tingkat  minat  dari  suatu  barang  sangat diperlukan.
Toko Violet Cell merupakan toko yang menjual berbagai jenis paket kuota internet dengan bermacam merk. Toko tersebut menggunakan sistem pencatatan penjualan  manual  sehingga  dengan  sistem  manual tersebut  pemilik  toko  kesulitan  untuk  melakukan klasifikasi  terhadap  tingkat  minat  penjualan  suatu barang.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  algoritma yang  dapat  melakukan  klasifikasi  tingkat  minat pembeli pada suatu barang.
Algoritma Naïve  Bayes  Classifier (NBC)  yaitu salah  satu  algoritma  teknik  klasifikasi. Naïve  Bayes merupakan  algoritma  pengklasifikasi  dengan  metode probabilitas  dan  statistik  yang  diutarakan  oleh ilmuwan  Inggris  Thomas  Bayes.  Algoritma  ini berjalan dengan cara memperkirakan peluang di masa depan  didasari  pengalaman  dimasa  sebelumnya. Kelebihan algoritma  ini adalah diperlukannya jumlah data  latih  yang  kecil  dalam  menentukan  paremeter yang dibutuhkan pada proses klasifikasi. Berdasarkan
pemaparan tersebut, algoritma Naïve Bayes Classifier dirasa  sesuai  untuk  diterapkan  pada  proses  analisis tingkat minat barang pada Toko Violet Cell.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Data mining Data  mining adalah  serangkaian  proses  untuk menggali  nilai tambah berupa  informasi  yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu basis data. Informasi  yang  dihasilkan  diperoleh  dengan  cara mengekstraksi dan  mengenali pola  yang penting atau menarik dari data yang terdapat dalam basis data [9].
Data  mining merupakan  proses iterative dan interaktif  untuk  memperoleh  pola  atau  model  baru yang  sempurna,  memiliki  manfaat  dan  dapat dimengerti  pada  suatu database yang  sangat  besar ( massive  database ).  Data  mining  berisi  pencarian trend atau pola yang dibutuhkan dalam database besar untuk  membantu  pengambil  keputusan  pada  waktu yang akan datang, perangkat tertentu mengenali pola- pola  ini  akan  dapat  memberikan  suatu  analisa  data yang  bermanfaat  dan  berwawasan  selanjutnya  dapat dipelajari  dengan  lebih  teliti,  yang  dimungkinkan memakai  perangkat  pendukung  keputusan  yang  lain [1].
Berdasarkan pemaparan tersebut, dapat disimpulkan  bahwa  data  mining  merupakan  proses yang  interaktif  dan  iterative  dengan  menggunakan multidisiplin  ilmu  untuk  mengolah  database  besar dengan  data  mentah  untuk  memperoleh  analisis  data serta informasi yang bermanfaat dan dapat dimengerti oleh manusia secara awam.
2.2. Naive Bayes Classifier
Data  mining  mempunyai  salah  satu  teknik  yaitu teknik  klasifikasi,  yang  berguna  untuk  memprediksi suatu nilai dari target variabel kategori [8]. Algoritma Naïve  Bayes  yakni  salah  satu  algoritma  teknik  klasifikasi. Naïve  Bayes  adalah  pengategorian  dengan  metode probabilitas dan statistik yang diutarakan oleh ilmuwan Inggris Thomas Bayes, yaitu memperkirakan peluang di masa  depan  didasari  pengalaman  dimasa sebelumnya sehingga dikenal sebagai Teorema  Bayes. Teorema tersebut dikombinasikan dengan Naive yang mana diasumsikan keadaan antar  atribut  saling  bebas [2].  Jadi  didalam  penerapannya,  algoritma Naive Bayes Classifier tidak ada hubungan antara satu atribut dengan atribut lain, atau dengan kata lain satu atribut tidak berpengaruh dengan atribut yang lain, sekalipun mungkin atribut tersebut saling berhubungan.
Pada  tahap  pembelajaran,  sebuah  algoritma klasifikasi akan membangun sebuah model klasifikasi dengan  cara  menganalisis  training  data.  Tahap pembelajaran  dapat  juga  dipandang  sebagai  tahap pembentuakan  fungsi atau pemetaan Y=F(X) dimana Y adalah kelas hasil prediksi dan X adalah tuple yang ingin diprediksi kelasnya [10].
Berikut  ini  alur  dari  metode  Naive  Bayes Classifier [2]:
1. Menghitung  nilai  peluang  kondisi  baru  (Xk)  dari setiap hipotesa terhadap kelas (Ci) yang ada.
2. Menghitung  nilai  akumulasi  peluang  dari  setiap kelas (Ci)
3. Menghitung Nilai P(X|Ci) x P(Ci)
4. Menentukan kelas dari kasus baru tersebut. Diungkapkan oleh Siregar dkk (2020), kelemahan  metode  Naive  Bayes  ini  sendiri  yaitu adanya  asumsi  atau  dengan  kata  lain  kondisi  kelas saling bebas, sehingga kurang akurat [12], sedangkan pada  prakteknya,  beberapa  kondisi  biasanya  saling berpengaruh satu sama lain.

## 2.3. Probabilitas
Probabilitas  berasal  dari  kata  probably,  yaitu kemungkinan.  Jadi  probabilitas  artinya  kemungkinan yang bisa terjadi pada suatu peristiwa [11].
Berdasarkan  Otaya  [3]  berpengaruh  atau tidaknya suatu probabilitas atas kejadian satu terhadap kejadian yang lain dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Probabilitas Dependen Dua kejadian disebut dependen apabila terjadi atau tidaknya  suatu  kejadian  “berpengaruh”  pada probabilitas yang kejadian yang lain.
2. Probabilitas Independen Dua  kejadian  disebut  independen  apabila  terjadi atau tidaknya suatu kejadian  “tidak  berpengaruh” pada probabilitas kejadian yang lain.
Dari  dua  jenis  probabilitas  diatas, Naive  Bayes Classifier merupakan  jenis  probabilitas  independen karena  satu  kejadian  atau  satu  atribut,  tidak berpengaruh pada kejadian atau atribut lain.

## 2.4. Supervised Learning
Supervised learning merupakan salah satu teknik machine  learning yang  menggunakan  dataset  (data training )  yang  sudah  berlabel  ( labeled  data )  untuk melakukan pembelajaran pada mesin, sehingga mesin mampu mengidentifikasi label input dengan menggunakan  fitur  yang  dimiliki  untuk  selanjutnya melakukan  prediksi  maupun  klasifikasi,  sedangkan unsupervised  learning adalah  teknik  dengan  menarik kesimpulan berdasarkan dataset yang merupakan input data labeled response [4].
Begitu pula pada penelitian ini, pada Naive Bayes Classifier data  juga  diberi  label  sedemikian  rupa dengan syarat yang telah ditentukan sebelumnya.

## 2.5. Data Preprocessing
Preprocessing data  adalah  hal  yang  harus dilakukan  dalam  proses data  mining ,  karena  tidak semua  data  atau  atribut  data  dalam  data  digunakan dalam  proses data  mining .  Proses  ini  dilakukan  agar data yang akan digunakan sesuai kebutuhan [5].
Data  mentah  yang  di  dapat  dari  sumber  luar seringkali  memiliki  format,  bentuk  atau  pola  yang tidak  teratur  atau tidak  normal.  Data  yang  seperti  ini harus diproses terlebih dahulu sebelum digunakan, hal ini  dilakukan  agar  proses  perhitungan  dapat  berjalan dengan  baik  serta  tidak  terdapat error maupun  bias karena terdapat kesalahan data didalamnya.

## 2.6. Aplikasi RapidMiner
RapidMiner adalah aplikasi atau perangkat lunak yang berfungsi sebagai alat pembelajaran dalam ilmu data mining. Aplikasi ini umumnya digunakan dalam bidang yang melibatkan jumlah data yang besar seperti analisa  penjualan,  penelitian,  pendidikan,  dan pembelajaran.

## 3. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis Data
Pada penelitian ini data yang digunakan termasuk data sekunder karena merupakan data penjualan yang diperoleh  dari  arsip  penjualan  yang  ditulis  secara manual.

## 3.2. Pengumpulan Data
Tahap  pertama  pada  penelitian  ini  yaitu pengumpulan  data.  Data  penjualan selama  dua  bulan (Mei  2022  –  Juni  2022)  nantinya  akan  diolah  untuk dijadikan dataset klasifikasi tingkat minat paket kuota internet. Produk paket internet yang akan diolah pada penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Paket Internet
No. Provider Unlimited Jangka Aktif Ya Tidak 1. XL √ 1 Bulan 2. AXIS √ 1 Bulan 3. INDOSAT √ √ 5 Hari – 1 Bulan 4. TRI √ 1 Bulan 5. TELKOMSEL √ 3 Hari – 1 Bulan 6. SMARTFREN √ √ 28 Hari – 1 Bulan

## 3.3. Konversi Data
Data  penjualan  selama  dua  bulan  tersebut kemudian  dikonversi  ke  dalam  bentuk  digital  berupa spreadsheet .  Setelah  itu,  data  diolah  pada  tahap preprocessing berupa labelling dan cleaning .  Pada proses  ini,  data  akan  diklasifikasikan  besaran  kuota, kategori harga, dan tingkat penjualannya
Tabel 2. Konversi Data Penjualan Kategori Rendah Sedang Tinggi Kuota Kuota ≤ 5 Gb 5 Gb < Kuota ≤ 10 Gb Kuota > 10 Gb Harga Harga ≤ Rp 25.000 25.000 < Harga ≤ Rp 25.001 Harga > Rp 50.000 Jumlah Terjual Jumlah ≤ 5 buah 5 < Jumlah ≤ 10 buah Jumlah > 10 buah
Dataset  yang  telah  diberi  label-label  tersebut kemudian  dilakukan  cleaning  dengan  menghapus kolom  yang  berisi  teks  yang  tidak  diperlukan  pada proses klasifikasi.

## 3.4. Data Cleaning
Data cleaning atau pembersihan data merupakan proses yang digunakan untuk mendeteksi, memperbaiki  ataupun  menghapus  dataset,  tabel,  dan database yang korup atau tidak akurat [7].
Proses cleaning mencakup antara lain membuang duplikasi data, memeriksa data yang inkonsisten, dan memperbaiki  kesalahan  pada  data,  seperti  kesalahan cetak (tipografi) [6].

## 3.5. Klasifikasi
Data mining  mempunyai salah satu teknik  yaitu teknik  klasifikasi,  yang  berguna  untuk  memprediksi suatu nilai dari target variabel kategori [8].

## 3.6. Penerapan Algoritma Naive Bayes
Proses  penerapan  algoritma  pada  aplikasi membutuhkan flowchart yang  mewakili  beberapa proses dari algoritma Naive Bayes . Flowchart ini dapat digunakan  untuk  mempermudah  peneliti  untuk menentukan  seberapa  benar atau seberapa tepat kode program  telah  ditulis  dan  seberapa  tepat  hasil  yang telah didapat dari eksekusi kode program tersebut.
Pada  gambar  1,  proses  pertama,  program  akan menghitung  jumlah case dengan class tertentu dibagi dengan  jumlah  kemunculan class tersebut  pada keseluruhan data. Proses selanjutnya yaitu mengalikan semua  hasil  perhitungan  dari  proses  1.  Setelah  itu, program akan  menghitung kemunculan class tertentu dibagi  jumlah  keseluruhan  data.  Proses  keempat adalah dilakukan perkalian hasil dari proses kedua dan ketiga.  Proses  terakhir  yaitu  membandingkan  hasil proses keempat dari masing-masing class . Perhitungan dengan  nilai  terbesar  menentukan  class  mana case tersebut akan ditempatkan.
Gambar 1. Flowchart Klasifikasi dengan NBC
Tahap  selanjutnya  yaitu  penerapan  algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk klasifikasi tingkat minat  paket  kuota  internet  pada  Toko  Violet  Cell berdasarkan dataset yang telah diolah pada preprocessing. Pada sebuah dataset, setiap baris/dokumen I diasumsikan sebagai vector dari nilai- nilai  atribut <x1,x2,…,x3> dimana  tiap  nilai-nilai menjadi  peninjauan  atribut Xi(iЄ[1,n])) . Setiap  baris mempunyai label kelas ci Є {c1,c2,…,ck} sebagai nilai variabel kelas C , sehingga untuk melakukan klasifikasi dapat dihitung nilai probabilitas p(C=ci|X=xj) .
Tabel 3. Sampel Dataset Penjualan No. Kuota Kategori harga Unlimited Jangka aktif Provider Minat 1 Besar Mahal Tidak 1 Bulan XL Rendah 2 Kecil Murah Tidak 1 Bulan XL Tinggi 3 Besar Sedang Tidak 1 Bulan XL Sedang 4 Besar Sedang Tidak 1 Bulan XL Rendah 5 Kecil Murah Tidak 1 Bulan AXIS Sedang 6 Sedang Murah Tidak 1 Bulan AXIS Rendah 7 Kecil Murah Tidak 1 Bulan AXIS Sedang
Berdasarkan dataset tersebut,  peneliti  ingin mengetahui klasifikasi 3 class yang akan muncul yaitu Minat  Rendah,  Minat  Tinggi,  dan  Minat  Sedang dengan case sebagai berikut.
1. Kuota = Besar
2. Kategori Harga = Sedang
3. Unlimited = Ya
4. Jangka aktif = 1 Bulan
5. Provider = XL
Berikut ini contoh perhitungan klasifikasi setiap class menggunakan Naïve Bayes Classifier . a. Class 1: Minat Rendah
1. Hitung peluang setiap atribut case terhadap Class 1 a) P(Kuota Besar|C1) = 3/7 = 0.43
b) P(Harga Sedang|C1) = 3/7 = 0.25
c) P(Unlimited Ya|C1) = 2/7 = 0.28
d) P(Jangka  Aktif  1  Bulan|C1)  =  5/7  = 0.71
e) P(Provider XL) = 2/7 = 0.28
2. Hitung  peluang  seluruh  atribut  terhadap Class 1
P(X|C1)=∏P(Xk|C1)=0.43*0.25*0.28*0.7
1*0.28= 0.0059
3. Hitung peluang C1 P(C1) = 7/20 = 0.35
4. Hitung peluang C1 berdasarkan case P(C1|X) = 0.35*0.0059 = 0.002065
b. Class 2: Minat Tinggi
1. Hitung peluang setiap atribut case terhadap
Class 2 a) P(Kuota Besar|C2) = 0
b) P(Harga Sedang|C2) = 0
c) P(Unlimited Ya|C2) = 0
d) P(Jangka Aktif 1 Bulan|C2) = 2/2 = 1 P(Provider XL) = 2/2 = 1
2. Hitung  peluang  seluruh  atribut  terhadap Class 2
P(X|C2) = ∏P(Xk|C2) = 0*0*0*1*1 = 0 Hitung peluang C2 P(C2) = 2/20 = 0.1 Hitung peluang C2 berdasarkan case P(C2|X) = 0.1*0 = 0 Class 3: Minat Sedang
3. Hitung peluang setiap atribut case terhadap
Class 3 P(Kuota Besar|C3) = 3/11 = 0.27 P(Harga Sedang|C3) = 5/11 = 0.45 P(Unlimited Ya|C3) = 1/11 = 0.09
P(Jangka Aktif 1 Bulan|C3) = 10/11 = 0.90 P(Provider XL) = 3/11 = 0.27 4. Hitung  peluang  seluruh  atribut  terhadap Class 3
P(X|C2) = ∏P(Xk|C2) = 0.27 * 0.45 * 0.09
* 0.90 * 0.27 = 0.0026 Hitung peluang C3 P(C2) = 11/20 = 0.55 5. Hitung peluang C3 berdasarkan case P(C2|X) = 0.1*0 = 0.00143
Hasil  Naïve  Bayes  Classifier  berdasarkan perhitungan  tersebut  menunjukkan  bahwa  Class  1 (Minat  Rendah)  memiliki  peluang  yang  lebih  besar daripada  Class  2  (Minat  Tinggi)  dan  Class  3  (Minat Sedang) dengan hasil 0.002065.

## 3.7. Pengujian Akurasi Algoritma
Setelah  itu,  hasil  klasifikasi  tersebut  akan  diuji tingkat  akurasinya  dengan  membandingkan  hasil klasifikasi  menggunakan  Rapid  Miner.  Secara keseluruhan, maka alur-alur pada penelitian  ini dapat dilihat pada Gambar 2 berikut
Gambar 2. Alur Penelitian Analisis Algoritma Naive Bayes Classifier (NBC) pada Klasifikasi Tingkat
Minat Barang di Toko Violet Cell
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Data
Data  penjualan  yang  berhasil  diperoleh  adalah data  penjualan untuk  periode  bulan Mei 2022  hingga Juni 2022 sejumlah 144 transaksi.  Data tersebut  akan dibagi menjadi dua bagian yaitu data latih dan data uji
dengan  komposisi  20%:80%.  Data yang  akan  diuji yaitu  sebesar  20%  dari  total  data  keseluruhan  yaitu sejumlah  29  data  dari  144  data.  Berikut  adalah beberapa contoh data transaksi yang telah dikumpulkan oleh penulis. Tabel 4. Contoh data penjualan Tgl. Nama Kuota (gb) Harga Terjual 01/05/2022 Voucher XL S 9GB/BULAN 9 25000 7 02/05/2022 Kartu Perdana Indosat Freedom U 7GB+20GB Apps / 30 Hari 27 85000 7 02/05/2022 Voucher XL XTRA ON 4GB/BULAN 4 20000 15 02/05/2022 Kartu Perdana Indosat Freedom U 7GB+20GB Apps / 30 Hari 27 85000 7 02/05/2022 Voucher XL XTRA ON 4GB/BULAN 4 20000 15 4.2. Preprocessing Data
Data yang telah dikumpulkan tersebut kemudian dilakukan preprocessing berupa labelling dan cleaning . Preprocessing dilakukan untuk menyiapkan data  agar  dapat  diolah  pada  proses  penerapan algoritma Naïve  Bayes  Classifier .  Selain  itu,  data transaksi  tersebut  juga  akan  digunakan  untuk  proses pengujian menggunakan Rapid Miner . a. Labelling
Pada  proses  ini,  data  akan  dikategorikan berdasarkan besaran kuota, kategori harga, dan tingkat penjualannya  sesuai  dengan  kategori  yang  telah ditentukan.  Tabel  5  merupakan  tolok  ukur labelling sehingga  dapat  dilakukan labelling pada  setiap  data penjualan.
Tabel 5. Konversi Data Penjualan Kategori Rendah Sedang Tinggi Kuota Kuota ≤ 5 Gb 5 Gb < Kuota ≤ 10 Gb Kuota > 10 Gb Harga Harga ≤ Rp 25.000 25.000 < Harga ≤ Rp 25.001 Harga > Rp 50.000 Jumlah Terjual Jumlah ≤ 5 buah 5 < Jumlah ≤ 10 buah Jumlah > 10 buah Berikut  adalah  sampel  hasil  labelling  data penjualan berdasarkan pengkategorian tersebut.
Tabel 6. Sampel Hasil Labelling Data Penjualan
Nama Item Kuota Kategori Kuota Harga Kategori Harga Terjual Minat Voucher XL S 9GB/BULAN 9 Besar 25000 Murah 7 Sedang Kartu Perdana Indosat Freedom U 7GB+20GB Apps / 30 Hari 27 Kecil 85000 Mahal 7 Sedang Voucher XL XTRA ON 4GB/BULAN 4 Besar 20000 Murah 15 Tinggi
b. Cleaning
Setelah data diberi label, maka kolom-kolom data yang tidak digunakan untuk klasifikasi dihapus. Tabel 7  adalah  sampel  hasil  proses cleaning data  setelah labelling .
Tabel 7. Sampel Hasil Cleaning Data Penjualan Provider Kategori Kuota Kategori Harga Minat XL Besar Murah Sedang INDOSAT Kecil Mahal Sedang XL Besar Murah Tinggi INDOSAT Kecil Mahal Sedang XL Besar Murah Tinggi

## 4.3. Penerapan Algoritma Naive Bayes
Tahap  selanjutnya  yaitu  penerapan  algoritma Naïve Bayes Classifier (NBC) untuk klasifikasi tingkat minat  paket  kuota  internet  pada  Toko  Violet  Cell berdasarkan dataset yang  telah  diolah  pada preprocessing.
Gambar 3. Tampilan Halaman Aplikasi Klasifikasi Tingkat Minat
Gambar  3  tersebut  merupakan  halaman  awal yang muncul saat penguna membuka atau mengakses beritu tersebut. Terdapat empat atribut yang dapat diisi oleh  user  sesuai  dengan  kebutuhan  klasifikasi,  yaitu Kategori Harga, Kuota, Unlimited , dan Provider . Percobaan  klasifikasi  tingkat  minat  barang dilakukan  dengan  melakukan  uji coba  memilih case secara  acak  untuk  mengetahui  kategori class yang terbaik.  Data yang  akan  diuji  yaitu  sebesar  20%  dari total data keseluruhan yaitu sejumlah 29 data dari 144 data.  Berikut  adalah  contoh  penerapan  klasifikasi
tingkat  minat  barang menggunakan  aplikasi  berbasis web.
Gambar 4. Penerapan Algoritma pada Aplikasi Berbasis Web
Secara keseluruhan, berikut ini adalah tabel hasil pengujian  klasifikasi  tingkat  minat  barang  di  Toko Violet Cell menggunakan Naïve Bayes Classifier . Berdasarkan tabel 29 kali percobaan didapatkan 5  prediksi  yang  memiliki  kesalahan  prediksi, sedangkan  24  data  lainnya  diprediksi  dengan  benar. Ketidaksesuaian hasil prediksi antara minat berdasarkan  penjualan  dan  minat  berdasarkan klasifikasi Naïve  Bayes  Classifier disebabkan  oleh atribut  yang  digunakan  untuk  melakukan  klasifikasi.
Pada  klasifikasi Naïve  Bayes  Classifier digunakan  4  atribut  yaitu provider ,  besar  kuota, kategori harga, dan status limit kuota tersebut sehingga hasilnya  berbeda  dengan  klasifikasi  manual  yang hanya  mengacu  pada  jumlah  penjualan.  Selain  itu, kesalahan  klasifikasi  tersebut  juga  dapat  disebabkan oleh kurangnya data yang dijadikan sebagai data latih.
Tabel 8. Hasil Klasifikasi Tingkat Minat Barang dengan NBC
No Provider Kategori Kuota Kategori Harga Unlimited Minat Berdasarkan Penjualan Hasil Klasifikasi NBC 1 Indosat Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 2 Tri Aon Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 3 Tri Aon Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 4 Tri Aon Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 5 Tri Aon Kecil Mahal Ya Rendah Rendah 6 Tri Kecil Murah Ya Rendah Rendah 7 Tri Kecil Murah Tidak Rendah Rendah 8 Telkomsel Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 9 Indosat Kecil Murah Tidak Rendah Sedang 10 Telkomsel Kecil Mahal Ya Rendah Rendah 11 Indosat Kecil Murah Ya Rendah Sedang 12 Xl Kecil Mahal Ya Rendah Rendah 13 Indosat Kecil Sedang Ya Rendah Rendah 14 Xl Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 15 Xl Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 16 Tri Aon Kecil Murah Tidak Rendah Sedang 17 Smartfren Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 18 Tri Aon Kecil Sedang Tidak Rendah Rendah 19 Smartfren Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 20 Tri Aon Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 21 Tri Aon Kecil Sedang Tidak Rendah Rendah 22 Smartfren Kecil Murah Tidak Rendah Sedang 23 Smartfren Kecil Sedang Tidak Rendah Rendah 24 Smartfren Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 25 Indosat Kecil Mahal Tidak Rendah Rendah 26 Indosat Kecil Sedang Tidak Rendah Rendah 27 Smartfren Kecil Sedang Tidak Rendah Rendah 28 Smartfren Kecil Murah Tidak Tinggi Sedang 29 Xl Kecil Murah Tidak Tinggi Tinggi

## 4.4. Pengujian Akurasi
Pengujian  akurasi  klasifikasi  ini  menggunakan aplikasi Rapid  Miner dengan cara  membandingkan hasil  klasifikasi  dari  aplikasi  buatan  penulis  dengan hasil  klasifikasi  menggunakan Rapid  Miner .  Pada pengujian  menggunakan Rapid  Miner ,  data  akan
dibagi  menjadi  dua  bagian,  bagian  pertama  sebesar 80% untuk pelatihan model dan bagian kedua sebesar 20% untuk pengujian.
Tabel 9. Hasil Klasifikasi Tingkat Minat Barang dengan NBC Menggunakan Rapid Miner Provider Kategori Kuota Kategori Harga Unlimited Minat Confidence (Sedang) Confidence (Tinggi) Confidence (Rendah) Prediction (Minat) INDOSAT Kecil Mahal Tidak Rendah 0,1 0,0 0,9 Rendah Tri AON Kecil Mahal Tidak Rendah 0,1 0,0 0,9 Rendah Tri AON Kecil Mahal Tidak Rendah 0,1 0,0 0,9 Rendah Tri AON Kecil Mahal Tidak Rendah 0,1 0,0 0,9 Rendah Tri AON Kecil Mahal Ya Rendah 0,1 0,0 0,9 Rendah Tri Kecil Murah Ya Rendah 0,0 0,0 1,0 Rendah Tri Kecil Murah Tidak Rendah 0,0 0,0 1,0 Rendah Telkomsel Kecil Mahal Tidak Rendah 0,0 0,0 1,0 Rendah INDOSAT Kecil Murah Tidak Rendah 0,7 0,0 0,3 Sedang Telkomsel Kecil Mahal Ya Rendah 0,0 0,0 1,0 Rendah INDOSAT Kecil Murah Ya Rendah 0,8 0,0 0,2 Sedang XL Kecil Mahal Ya Rendah 0,2 0,0 0,8 Rendah INDOSAT Kecil Sedang Ya Rendah 0,3 0,0 0,7 Rendah XL Kecil Mahal Tidak Rendah 0,1 0,0 0,9 Rendah XL Kecil Mahal Tidak Rendah 0,1 0,0 0,9 Rendah Tri AON Kecil Murah Tidak Rendah 0,6 0,0 0,4 Sedang Smartfren Kecil Mahal Tidak Rendah 0,0 0,0 1,0 Rendah Tri AON Kecil Sedang Tidak Rendah 0,1 0,0 0,9 Rendah Smartfren Kecil Mahal Tidak Rendah 0,0 0,0 1,0 Rendah Tri AON Kecil Mahal Tidak Rendah 0,1 0,0 0,9 Rendah Tri AON Kecil Sedang Tidak Rendah 0,1 0,0 0,9 Rendah Smartfren Kecil Murah Tidak Rendah 0,4 0,3 0,3 Sedang Smartfren Kecil Sedang Tidak Rendah 0,1 0,0 0,8 Rendah Smartfren Kecil Mahal Tidak Rendah 0,0 0,0 1,0 Rendah INDOSAT Kecil Mahal Tidak Rendah 0,1 0,0 0,9 Rendah INDOSAT Kecil Sedang Tidak Rendah 0,3 0,0 0,7 Rendah Smartfren Kecil Sedang Tidak Rendah 0,1 0,0 0,8 Rendah Smartfren Kecil Murah Tidak Tinggi 0,4 0,3 0,3 Sedang XL Kecil Murah Tidak Tinggi 0,4 0,5 0,1 Tinggi
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  didapat  oleh penulis, didapatkan hasil klasifikasi yang ditunjukkan aplikasi Rapid  Miner dan  aplikasi  web  oleh  penulis memiliki  hasil  yang sama.  Terdapat  5  data  yang memiliki  kesalahan  prediksi  sama  dengan  hasil klasifikasi Naïve  Bayes  Classifier menggunakan
aplikasi berbasis web. Secara keseluruhan maka hasil klasifikasi  tingkat  minat  barang  menggunakan algoritma Naïve Bayes  Classifier adalah  23  barang memiliki kategori “Minat  Rendah”,  5  barang dikategorikan “Minat Sedang”, dan 1 barang memiliki kategori “Minat Tinggi”.
Gambar 5. Hasil Confussion Matrix
Berdasarkan  Gambar  5,  hasil  klasifikasi menggunakan  algoritma Naïve  Bayes  Classifier memperoleh  tingkat accuracy sebesar  82,76%.  Skor akurasi tersebut diperoleh dengan menghitung jumlah data  yang  diklasifikasi  secara  benar  dibagi  dengan keseluruhan  data.  Pada  gambar  4.3  dapat  dilihat bahwa tingkat recall untuk klasifikasi Rendah sebesar 85,19%, Tinggi sebesar 50%, dan Sedang 0%. Selain itu,  klasifikasi  algoritma Naïve  Bayes  Classifier memperoleh precision sebesar  100%  untuk  prediksi class Rendah, 100% untuk prediksi class Tinggi  dan 0% untuk prediksi class Sedang.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, diperoleh  hasil  sebagai  berikut,  klasifikasi  tingkat minat  barang  yang  ditunjukkan  aplikasi  web  dan aplikasi  rapid  miner  memiliki  hasil  yang  sama. Terdapat  5  data  yang  memiliki  kesalahan  prediksi sama  dengan  hasil  klasifikasi naïve  bayes  classifier menggunakan aplikasi berbasis web. Secara keseluruhan  maka  hasil  klasifikasi  tingkat  minat barang menggunakan algoritma naïve bayes classifier adalah 23 barang memiliki kategori “minat rendah”, 5 barang  dikategorikan  “minat  sedang”,  dan  1  barang memiliki  kategori  “minat  tinggi”.  Pengujian  akurasi klasifikasi tingkat barang menggunakan aplikasi rapid
miner dengan  cara  membandingkan  hasil  klasifikasi dari  aplikasi  buatan  penulis  dengan  hasil  klasifikasi menggunakan rapid miner . Pada pengujian menggunakan rapid  miner data  akan  dibagi  menjadi dua  bagian,  bagian  pertama  sebesar  80%  untuk pelatihan model dan bagian kedua sebesar 20% untuk pengujian. Berdasarkan perhitungan confusion matrix hasil klasifikasi menggunakan algoritma naïve bayes classifier memperoleh  tingkat  akurasi  sebesar 82,76%, recall untuk  klasifikasi  rendah  sebesar 85,19%, tinggi  sebesar  50%,  dan  sedang  0%.  Selain itu,  klasifikasi  algoritma naïve  bayes  classifier memperoleh precision sebesar 100% sedangkan untuk prediksi class rendah,  100%  untuk  prediksi class tinggi  dan  0%  untuk  prediksi class sedang.  Peneliti berharap pada peneliti selanjutnya dapat menggunakan  sampel  transaksi  yang  lebih  banyak agar  tingkat  akurasi  meningkat  serta  aplikasi  dapat ditambahkan beberapa fitur pendukung yang dibutuhkan  oleh  pengguna,  seperti  integrasi  data penjualan dan data transaksi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sikumbang, E.D.. 2018. Penerapan Data Mining
Penjualan Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Jurnal Teknik Komputer Vol 4, No. 1.
[2] Nofriansyah, D., Erwansyah, K., Ramadhan, M.. 2016. Penerapan Data Mining dengan Algoritma Naive Bayes Clasifier untuk Mengetahui  Minat Beli  Pelanggan  terhadap  Kartu  Internet  XL  (
Studi Kasus di CV. Sumber Utama Telekomunikasi  ).  Jurnal  Saintikom  Vol.  15, Hal. 81-92.
[3] Otaya,  L..  2016.  Probabilitas  Bersyarat, Independensi  dan  Teorema  Bayes  Dalam Menentukan Peluang Terjadinya Suatu
Peristiwa.  Jurnal  Manajemen  Pendidikan  Islam
Vol. 4., Hal. 68-78.
[4] Retnoningsih, E., Pramudita, R.. 2020.
Mengenal  Machine  Learning  Dengan  Teknik Supervised Dan Unsupervised Learning
Menggunakan  Python.  BINA  INSANIICT
JOURNAL  Vol.7,  No.2,  Desember  2020,  Hal. 156-165.
[5] Rerung,  R.R..  2018.  Penerapan Data  Mining dengan Memanfaatkan Metode Association Rule untuk  Promosi  Produk.    Jurnal  Teknologi Rekayasa, Vol. 3, No. 1,  Juni 2018, Hal. 89-98
[6] Prastetya,  Ratih.  2020.  Penerapan  Teknik  Data Mining  Dengan  Algoritma Classification  Tree Untuk  Prediksi  Hujan.  Jurnal  Widya  Climago, Vol.2 No.2, November 2020.
[7] Widiari,  Ni  P.A.,  Suarjaya,  I.  M.A.D.,  Githa, D.P.. 2020. Teknik Data Cleaning
Menggunakan  Snowflake  untuk  Studi  Kasus Objek Pariwisata di Bali. Jurnal Ilmiah Merpati Vol. 8, No. 2 August 2020
[8] Fitriani,  Arif  S..  2019.  Penerapan  Data  Mining Menggunakan  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes untuk Memprediksi Partisipasi Pemilihan Gubernur.  JTAM  (Jurnal  Teori  dan  Aplikasi Matematika) Vol. 3, No. 2, Oktober 2019, Hal. 98-104.
[9] Irawan,  Yuda.  2021.  Penerapan  Algoritma Decision  Tree C4.5  Untuk  Prediksi  Kelayakan Calon Pendonor Darah Dengan Klasifikasi Data Mining. JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimediap-ISSN  :  2715-2529  Vol.  2,  No.  4,
Pebruari2021, hlm. 181-189. [10] Susana, Heliyanti., Suarna, Nana., Fathurrohman, Kaslani. 2022. Penerapan Model
Klasifikasi  Metode Naive  Bayes Terhadap Penggunaan  Akses  Internet.  JURSISTEKNI (Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Teknologi Informasi) Vol 4, No.1, January 2022: Hal 1– 8 ISSN.
[11] Chamdani, Muhammad N. 2022. Probabilitas & Statistika.  Jurusan  Teknik  Elektro  Universitas Nusa Putra, Oktober , 2022.
[12] Siregar, N.C., Siregar, Riki R.A., Sudirman, M. Y.D..  2020.  Implementasi  Metode Naive  Bayes Classifier (NBC) Pada Komentar Warga Sekolah Mengenai Pelaksanaan Pembelajaran Jarak Jauh (PJJ).  Jurnal  Teknologia  Aliansi  Perguruan Tinggi (APERTI) BUMN Vol. 3, No. 1, Agustus 2020, ISSN 2654-568.