IMPLEMENTASI ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK MEMPREDIKSI MINAT BELI MAKANAN SECARA ONLINE PADA GENERASI MILENIAL - Febriani Zein, Rani; Suparni, Suparni (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2024)
Generasi milenial dikenal sebagai generasi yang sangat akrab dengan teknologi dan cenderung lebih nyaman berbelanja secara online. Namun, tingkat minat pembelian secara online di kalangan milenial, terutama yang berdomisili di Provinsi Jakarta tidak seragam dan bisa bervariasi tergantung pada berbagai aspek, seperti keputusan pembelian. Penelitian ini dimaksudkan untuk memprediksi daya minat beli makanan secara online pada generasi milenial dengan melihat keterkaitannya terhadap aspek keputusan pembelian, seperti frekuensi pembelian, kualitas produk, bentuk produk, harga produk, pengalaman merk, kemudahan mendapatkan produk serta cara pembayaran dengan algoritma naïve bayes menggunakan program RapidMiner. Prediksi ini dilakukan dengan membagi data menjadi kelas Tinggi, Sedang, Rendah dan Tidak Minat serta menerapkan teknik resampling dengan metode downsampling dikarenakan distribusi data yang akan digunakan untuk memprediksi kelas klasifikasi tidak seimbang. Dengan nilai Area Under Curve (AUC) sebesar 75%, model yang dihasilkan oleh algoritma naïve bayes dan diuji dengan resampling ini dinilai cukup baik untuk memprediksi minat beli makanan secara online pada generasi milenial. Berdasarkan hasil pengolahan dan analisa, diketahui terdapat adanya tingkat minat beli sedang dari generasi milenial yang lahir pada tahun 1992 hingga 1995 dan bertempat tinggal di Jakarta Timur