Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Data Penentuan Hasil Penjualan Dalam Strategi Pemasaran

Authors

  • Muhammad Fakhrul Rozi Universitas Harapan Medan,

DOI:

https://doi.org/10.62712/juktisi.v2i2.137

Keywords:

Data Mining, Strategi Pemasaran, Naive Bayes, Orange, Data

Abstract

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

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2023-09-29

How to Cite

Rozi, M. F. (2023). Penerapan Data Mining Menggunakan Metode Naive Bayes Untuk Klasifikasi Data Penentuan Hasil Penjualan Dalam Strategi Pemasaran . Jurnal Komputer Teknologi Informasi Sistem Informasi (JUKTISI), 2(2), 444–454. https://doi.org/10.62712/juktisi.v2i2.137