Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Data Penentuan Hasil Penjualan Dalam Strategi Pemasaran
DOI:
https://doi.org/10.62712/juktisi.v2i2.137Keywords:
Data Mining, Strategi Pemasaran, Naive Bayes, Orange, DataAbstract
Di era digital saat ini strategi pemasaran harus dimiliki setiap thriftshop /toko agar dapat memprediksi hasil produk yang akan dijual ke depannya. Dalam memprediksi data diperlukan pengolahan data yang efektif dan efisien, salah satu teknik dalam mengolah data dalam data mining yaitu Naive Bayes. Naive Bayes dapat mengklasifikasikan data sesuai kategori-kategori yang digunakan sehingga peneliti dapat memprediksi hasil penjualan barang. Dengan data penjualan 2,5 tahun terakhir, peneliti membagi datanya menjadi 900 data traning dan 209 data testing sebagai pengujian datanya, maka didapatkan hasil pengujian pengklasifikasi sebesar 0.598 pada Akurasinya, 0.493 pada Classification accuracy , 0.472 pada F1, 0.557 pada precision dan 0.493 pada recall. Peneliti memakai aplikasi orange untuk pengujiannya dan memvisualisasikan hasil dari prediksi penjualan 1/2 tahun berikutnya.
Downloads
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2023 Muhammad Fakhrul Rozi

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Muhammad Fakhrul Rozi




