Penerapan algortma ID3 dan Naïve Bayes untuk memprediksi keputusan konsumen dalam pembelian sports utility vehicle - Julianto Lemantara (INFOTECH : Jurnal Informatika & Teknologi, 2024)
Banyak konsumen yang merasa kebingungan dan membutuhkan pertimbangan saat melakukan pembelian Sports Utility Vehicle (SUV). Pertimbangan ini dilakukan agar dapat melakukan pembelian SUV sesuai dengan kebutuhan. Karena itu, penelitian ini membantu konsumen dalam memutuskan untuk membeli mobil SUV atau tidak, didasarkan atas kebutuhan dan beberapa kriteria. Penelitian ini melakukan prediksi untuk konsumen saat membuat keputusan agar yakin dalam melakukan pembelian SUV. Penelitian ini menggunakan metode CRISP-DM yang terdiri atas fase pemahaman bisnis, pemahaman data, pengolahan data, pemodelan dan evaluasi. Sedangkan algoritma yang digunakan dalam penelitian ini yaitu algoritma ID3 dan Naive Bayes dengan menggunakan bantuan tools Weka 3.8.4. Data yang diperoleh berasal dari website kaggle untuk dataset yang diperoleh sejumlah 399 data yang kemudian dibagi menjadi 300 data latih dan 99 data uji. Data tersebut terdiri dari 4 atribut yaitu, gender, age, estimated salary dan purchased. Dari pengolahan data kedua algoritma yang digunakan menghasilkan nilai akurasi yang baik. Namun, algoritma ID3 memiliki akurasi yang lebih baik daripada Naïve Bayes dengan rincian nilai akurasi sebanyak 80.8% untuk ID3 dan 78.8% untuk Naïve Bayes. Karena tingkat akurasinya tergolong tinggi, maka hasil prediksi dari penelitian ini dapat memberikan rekomendasi yang akurat kepada konsumen dalam mengambil keputusan terkait pembelian SUV.