Pemanfaatan Metode Naive Bayes Classifier Dalam Penentuan  Strategi Pemasaran Pada Minimarket

Alfiarini; Deni Apriadi

doi:10.52303/jb.v5i2.129

Alfiarini STMIK Bina Nunsantara Jaya Lubuklinggau
Deni Apriadi STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau

DOI: https://doi.org/10.52303/jb.v5i2.129

Keywords: Pendukung Keputusan, Naive Bayes Classifier, Strategi Pemasaran, Minimarket

Abstract

Salah satu faktor kemajuan perusahaan ditentukan berdasarkan keberhasilan dalam penetapan strategi pemasaran, dengan penetapan strategi yang tepat tujuan dari perusahaan akan tercapai. Keberhasilan pemasaran dalam perusahaan dapat dipengaruhi oleh persaingan pasar, maka perusahaan harus melakukan riset lapangan untuk mengetahui para pesaing dan menentukan strategi agar perusahaan bisa bertahan dalam menghadapi persaingan yang semakin ketat. Untuk bisa menghadapi persaingan dan meningkatkan omzet penjualan perlu ditetapkannya strategi pemasaran yang tepat. Dalam menetapkan strategi pemasaran yang tepat dibutuhkan sistem yang sudah terkomputerisasi yang salah satunya sistem pendukung keputusan. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan yaitu naïve bayes classifier (NBC). Metode naïve bayes classifier merupakan salah satu metode yang banyak digunakan karena dalam proses mengklasifikasi bersifat independen pada setiap kriteria yang akan diklasifikasikan. Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan yaitu waktu, harga, kualitas dan variasi. Setelah dilakukan perhitungan maka didapat nilai label Loyalitas “Naik” lebih tinggi dari pada label “Turun” yaitu 0,0740685 dibanding 0, dan untuk perhitungan Flashsale yaitu nilai label “Naik” lebih tinggi dari pada label “Turun” yaitu 0,1503815 dibanding 0 maka dapat disimpulkan bahwa strategi dengan menggunakan Loyalitas dan Flashsale menghasilkan keterangan naik dan bisa direkomendasikan untuk diterapkan.

References

[1] Andri, K. Baboe, and R. Alexandro, “Pengaruh Strategi Pemasaran Terhadap Peningkatan Volume Penjualan Pada Alfa Mart Di Jalan Diponegoro Kota Palangka Raya,” J. Pendidik. Ilmu Pengetah. Sos., vol. 2017, no. 7, pp. 1–9, 2017.
[2] M. Rusdi, “Strategi Pemasaran Untuk Meningkatkan Volume Penjualan Pada Perusahaan Genting UD. Berkah Jaya,” J. Stud. Manaj. dan Bisnis, vol. 6, no. 2, pp. 49–54, 2019.
[3] A. Samsudin et al., “Pengaruh Analisis SWOT terhadap Pengambilan Keputusan pada Usaha Laundry di Kalijudan Surabaya,” J. Kaji. Ekon. dan Bisnis Islam El-Mal, vol. 4, no. 5, pp. 1263–1274, 2023.
[4] A. Mubaroq, R. Wiryasaputra, and D. A. Verano, “Penerapan Analisa Swot Dalam Sistem Pendukung Keputusan Manajemen Di Mubarok Resto Palembang,” J. Ilm. Inform. Glob., vol. 8, no. 2, 2017.
[5] D. S. Utsalina and L. A. Primandari, “Analisis swot dalam penentuan bobot kriteria pada pemilihan strategi pemasaran menggunakan analytic network process,” Antivirus, vol. 14, no. 1, pp. 51–60, 2020.
[6] K. Indriani and Q. Tanjung, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kredit Motor Menggunakan Metode NAÏVE BAYES Pada NSC FINANCE Cikampek,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima, vol. 1, no. 2, pp. 153–158, 2018.
[7] D. Alita, I. Sari, and A. R. Isnain, “PENERAPAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER UNTUK PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BEASISWA,” JDMSI, vol. 2, no. 1, pp. 17–23, 2021.
[8] M. H. Wahyudi, “Sistem pendukung keputusan penentuan status gizi balita menggunakan metode naïve bayes,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed., vol. 8, no. 2, pp. 25–30, 2018.
[9] S. Rahayu and A. S. R. M. Sindar, “Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Pemilihan Kualitas Jenis Rumput Taman CV. Rumput Kita Landscape,” Teknlogi Inf. dan Komun. Digit. Zo., vol. 9, no. 2, pp. 162–171, 2018.
[10] Farid, U. Endri, and U. Yuyun, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Topik Skripsi Menggunakan Naïve Bayes Classifier,” J. Inf. Technol. Comput. Sci., vol. 6, no. 1, pp. 35–42, 2021.
[11] M. S. Dewi, P. A. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Datamining Dengan Metode Klasifikasi Unrtuk Strategi Penjualan Produk di UD. Selamat Selular,” KOMIK, vol. 3, no. 1, pp. 617–621, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1669.
[12] A. S. Kusuma and I. K. Juliana, “Penentuan Lokasi Fasilitas Kesehatan Strategis Menggunakan Metode Naive Bayes pada RSU Bintang,” Informatics J., vol. 6, no. 2, pp. 52–61, 2021.
[13] A. H. Sani, A. Setiawan, and A. Primadewi, “Penerapan Metode Naive Bayes Dalam Rekomendasi Strategi Penerimaan Peserta Didik Baru,” J. Comput. Syst. dan Informatics(JoSYC), vol. 4, no. 1, pp. 245–251, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2438.
[14] A. Senika and D. Iskandar, “Implementasi Metode Naïve Bayes Dalam Penilaian Kinerja Sales Marketing Pada PT . Pachira Distrinusa,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, pp. 701–709, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3331.
[15] N. H. Alfianty and M. Sri, “Penerapan Naïve Bayes untuk Klasifikasi Data Penyakit Pada Anak,” Automata, vol. 3, no. 1, pp. 117–122, 2022.
[16] Bustami, “Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Mengklasifikasi Data Nasabah Asuransi,” Informatika, vol. 8, no. 1, pp. 884–898, 2014.