Penerapan Algoritma Naïve Bayes dan ID3 untuk Memprediksi Segmentasi Pelanggan pada Penjualan Mobil

Abstract

Memprediksi segmentasi pelanggan merupakan salah satu cara untuk memperluas peluang penjualan mobil dengan mengklasifikasikan calon pelanggan sehingga dapat meningkatkan pendapatan perusahaan. Sampai saat ini banyak pendekatan pemasaran hanya berorientasi pada produk. Pendekatan produk ini ternyata berdampak terhadap sulitnya mengidentifikasi pelanggan dengan tepat. Untuk itu diperlukan sebuah metode atau cara dalam memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil. Perbandingan kinerja algoritma Naive Bayes dan ID3 bertujuan mengukur tingkat akurasi terbaik dari masing-masing algoritma dalam memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil. Data yang diperoleh sebanyak 840 dataset yang terbagi atas data training sebanyak 700 dataset dan data testing sebanyak 140 dataset. Dengan menggunakan Weka 3.8.4, hasil perbandingan algoritma Naïve Bayes dan ID3 menunjukkan bahwa algoritma ID3 menghasilkan nilai akurasi 96,43% sedangkan Naïve Bayes menghasilkan nilai akurasi 56,43%. Dari data tersebut diketahui bahwa metode ID3 dinilai lebih baik daripada metode Naïve Bayes dalam memprediksi segmentasi pelanggan penjualan mobil.