IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT PENJUALAN MOBIL TAHUN 2024

• YASSER ARAFAT
• 2024

---

Di website ini, GAIKINDO menyediakan berbagai data dan informasi terkait dengan industri otomotif, termasuk data penjualan mobil bulanan dan tahunan, laporan dan analisis industri, serta berita dan informasi terbaru. Pada pembuatan skripsi ini, Penulis mencari permasalahan pada data penjualan mobil kedepannya, penelitian ini bertujuan untuk memprediksi penjualan mobil di Indonesia tahun 2024 menggunakan algoritma Naive Bayes. Algoritma ini dipilih karena kesederhanaannya dan kemampuannya untuk memprediksi dengan akurasi yang wajar. Proses awal melibatkan menganalisa data penjualan mobil dari website GAIKINDO yang berfokus pada periode Januari-April 2024. Setelah itu, untuk mempermudah desain dan pengujian, peneliti menggunakan teknik analisa data mining Cross Industry Standard Process for Data Mining (CRISPDM) dengan langkah-langkah: Pengetahuan Bisnis, Fase Pemahaman Data, Fase Persiapan Data, Fase Pembangunan Model, Fase Evaluasi, Fase Implementasi. Hasil recall klasifikasi naive bayes pada gambar menunjukkan bahwa tingkat recall mencapai 100%. sehingga, dapat disimpulkan bahwa hasil akurasi klasifikasi naive bayes pada ketiga gambar mencapai nilai sebagai berikut: akurasi 94,21%, presisi 95,24% dan recall 100%. hal ini menunjukkan bahwa metode naive bayes merupakan metode yang cukup baik dalam penelitian ini.

• Algoritma
• Naïve Bayes
• Klasifikasi
• Merek Mobil
• Akurasi
• RapidMiner

https://repository.bsi.ac.id/repo/57664/IMPLEMENTASI-ALGORITMA-NAIVE-BAYES-UNTUK-MEMPREDIKSI-TINGKAT-PENJUALAN-MOBIL-TAHUN-2024
Anda dapat membaca file tugas akhir ini di repository.