Record Details

PENENTUAN TINGKAT PENJUALAN MOBIL DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES

e-Prosiding SNasTekS

View Archive Info
 
 
Field Value
 
Title PENENTUAN TINGKAT PENJUALAN MOBIL DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES
 
Creator Romli, Ikhsan
Pusnawati, Esem
Siswandi, Arif
 
Subject Merek Mobil, Klasifikasi, Naive bayes, Accuracy
 
Description Mobil adalah salah satu kendaraan yang paling sering dijumpai dengan berbagai type dan merek. Mobil memiliki spesifikasi yang beraneka ragam. Metode Naive Bayes adalah salah satu metode klasifikasi dan percabangan dari artifisial intellegence. Bermacam merek tersebut akan dibentuk suatu Class yaitu Laris dan Tidak Laris, sehingga para konsumen, produsen, dan peneliti dapat mengetahui merek mobil manakah yang paling laris berdasarkan kategori maupun output-nya. Naive bayes merupakan metode klasifikasi yang banyak digunakan karena sederhana dan akurasi yang tinggi dalam mengklasifikasi data. Penelitian ini menganalisis data sebanyak 639 data menjadi 511 data training dan 128 data testing, data ini didapatkan dari situs Gabungan Industri Kendaraan Bermotor Indonesia (GAIKINDO). Dengan atribut 19, untuk memudahkan penulis dalam penelitian, maka atribut yang digunakan adalah 8 (termasuk 1 atribut Class yang ditambahkan penulis untuk memudahkan dalam pencarian mobil terlaris). Hasil penelitian yang dilakukan memberikan klasifikasi pembeda merek mobil yang paling banyak diminati para konsumen dan Kategori yang paling laris. Tingkat akurasi klasifikasi dengan Metode Naive Bayes menghasilkan nilai accuracy sebesar 92,19%, nilai Precision: 98,39% dan nilai Recall: 87,14% sehingga Metode Naive bayes merupakan metode yang cukup baik dalam penelitian ini.
 
Publisher e-Prosiding SNasTekS
 
Date 2020-05-31
 
Type info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
 
Format application/pdf
 
Identifier https://journal.unusida.ac.id/index.php/snts/article/view/106
 
Source e-Prosiding SNasTekS; Vol. 1 No. 1 (2019): e-Prosiding SNasTekS ; 367-380
 
Language eng
 
Relation https://journal.unusida.ac.id/index.php/snts/article/view/106/91