Prediksi Status Konsumen Produk Celana Menggunakan Naïve Bayes

Celana bahan merupakan kebutuhan pokok sehari-hari, permasalahan yang dihadapi ketidak pastian pembeli dikalangan antara Mahasiswa, Karyawan, dan Pelajar. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk memprediksi Status Konsumen Produk Celana menggunakan metode Naïve Bayes. karena metode Naïve Bayes yang dinilai baik melakukan klasifikasi dan akurasi dibandingkan metode Algoritma C4.5 yang memiliki ketidakstabilan dalam melakukan klasifikasi. Pengambilan data pada penelitian ini dari hasil wawancara pada penjual dibulan januari hingga desember tahun 2019 kemudian dilakukan penginputan pada excel dengan total 731 data. Dengan menseleksi data agar mendapatkan hasil yang sempurna dan akurat dilakukan pemangkasan variable dengan awal 10 variable menjadi 5 variable. Pada tahap preprocessing sebelum melakukan proses data mining untuk mengetahui jumlah data per-attribute lalu melakukan proses data mining menggunakan algoritma naïve bayes, dengan percentage split kombinasi 60 hingga 90 persen menunjukkan hasil masing-masing nilai akurasi 80,137%, 78,0822%, 81,5060%, dan 83,5616%. terbaik di angka kombinasi percentage split 90% dengan presentase akurasi 83,5616%. Dan hasil evaluasi menggunakan confusion matrix menampilkan bahwa status konsumen yang terbanyak dan lebih unggul dari class karyawan dan class pelajar ialah menunjukkan Class Mahasiswa