KLASIFIKASI TINGKAT KEPUASAN PELANGGAN FACEBOOK MARKETPLACE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÃVE BAYES - Jakasurya Siswoyo; Djuna Fajarizka Saputra Wira Atmaja; Izach Daud Peneas Rumaropen3; Husain Martha Saputra; Albertho Kongkolu Ayorbaba; Agung Prasetyo (JOISIE (Journal Of Information Systems And Informatics Engineering), 2025)
Perkembangan teknologi yang pesat telah banyak merubah aspek kehidupan kita. Salah satu contohnya adalah kemunculan e-commerce yang merubah cara berbelanja dari yang awalnya belanja offline menjadi belanja online. Facebook Marketplace adalah platform pasar online tempat pengguna dapat membeli dan menjual barang dan jasa. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan tingkat kepuasan pelanggan Facebook Marketplace terhadap layanan tersebut menggunakan algoritma NaÃ¯ve Bayes bersama dengan metodologi CRISP-DM. Data dikumpulkan dari 501 responden melalui survei Google Form dan diolah menggunakan perangkat lunak RapidMiner Studio. Validasi dilakukan dengan metode 10-fold cross-validation untuk menguji kestabilan performa model secara menyeluruh. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa algoritma NaÃ¯ve Bayes mampu mengklasifikasikan dengan akurasi sebesar 82.64%. untuk. Untuk kelas â€œPuasâ€ model mendapatkan hasil recall sebesar 86.85% dan precision sebesar 91.15%, sedangkan untuk kelas â€Tidak Puasâ€ model mendapatkan hasil recall sebesar 65.31%, precision sebesar 54.70%, dan AUC sebesar 0.861 Â± 0.060. Penelitian ini menunjukkan bahwa NaÃ¯ve Bayes efektif dalam memprediksi tingkat kepuasan pelanggan, meskipun masih terdapat kelemahan pada precision.