Naïve Bayes merupakan metode klasifikasi probabilitas untuk memprediksi peluang yang akan terjadi berdasarkan pengalaman di masa lalu yang sudah terjadi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi tingkat kepuasan pelanggan terhadap kualitas suatu toko berdasarkan beberapa komponen seperti Harga, Keamanan, Lokasi, Fasilitas, Service, dan Kelengkapan Barang menggunakan metode Naïve Bayes. Sampel yang digunakan pada penelitian ini diambil sebesar 30 data yang diperoleh dari wawancara kepada beberapa teman-teman dan pendapat dari penulis sendiri terhadap beberapa toko yang pernah dikunjungi. Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode Naïve Bayes dikarenakan metode ini tidak membutuhkan jumlah data yang banyak untuk bisa melakukan prediksi, dan Naïve Bayes juga dikenal memiliki tingkat akurasi bagus. Pengujian dilakukan dengan cara manual menggunakan rumus Bayes yang dipopulerkan oleh Paul Graham dan yang kedua menggunakan program AI (Artificial Intelligence) yang menerapkan metode Gaussian. Hasil dari penelitian menunjukan bahwa prediksi menggunakan metode Naïve Bayes memiliki tingkat akurasi yang bagus, itu dibuktikan dengan hasil akurasi prediksi mencapai 80%, dihitung menggunakan perhitungan manual maupun menggunakan Program Machine Learning.
CITATION STYLE
Prasetya, R. D., Pasya, R. I., & Bagaskoro, R. A. (2023). MEMPREDIKSI TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN TERHADAP KUALITAS SUATU TOKO MENGGUNAKAN METODE NAÏVE BAYES. METHODIKA: Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi, 9(2), 18–22. https://doi.org/10.46880/mtk.v9i2.1943
Mendeley helps you to discover research relevant for your work.