MODEL PREDIKSI MINAT BELI KONSUMEN PRODUK CAT TEMBOK MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES (Studi Kasus : Toko Cat Laman Jaya)

Penelitian ini membahas tentang penggunaan algoritma data mining Naïve Bayes pada data penjualan produk cat tembok di Toko Cat Laman Jaya dengan tujuan untuk membantu pemilik bisnis dalam memprediksi minat beli konsumen. Dalam pembelian konsumen dipengaruhi oleh beberapa aspek atribut dari produk. Berdasarkan sistem yang berjalan saat ini permasalahan utama yang dihadapi oleh Toko Cat Laman Jaya adalah bagaimana memprediksi atau mengetahui minat beli konsumen atas penjualan barang milik mereka di masa mendatang berdasarkan data yang telah direkam sebelumnya. Oleh karena itu, penting membangun sebuah model yang dapat digunakan untuk memprediksi minat konsumen terhadap cat tembok. Algoritma klasifikasi Naïve Bayes dipilih sebagai metode untuk memproses informasi dan menghasilkan prediksi minat beli konsumen yang lebih akurat. Penelitian menggunakan 360 dataset, dengan split data terbagi menjadi 70%, 80% dan 90% data training dan 30%, 20%, 10% data testing. Proses perhitungan dilakukan secara manual dan dibantu dengan Google Colabs. Hasil perhitungan dari split data menghasilkan split data 70% yang memiliki nilai paling baik dengan nilai akurasi 85,2% presisi 89,3% dan recall 94,7%. Temuan ini memiliki implikasi positif untuk Toko Cat Laman Jaya, karena dapat membantu dalam mengetahui minat beli konsumen. Dengan adanya hasil tersebut, pemilik bisnis dapat memperoleh wawasan yang lebih baik dalam mengelola produk dan memperbaiki strategi penjualan mereka. Informasi hasil penelitian dapat disampaikan kepada pihak Toko Cat Laman Jaya, memberikan dasar yang solid untuk pengambilan keputusan yang lebih baik di masa depan. Dengan demikian, penerapan algoritma data mining, khususnya Naïve Bayes, diharapkan dapat mengetahui minat beli konsumen.