ANALISIS PERBANDINGAN ALGORITMA NAIVE BAYES DAN C4.5 DALAM KLASIFIKASI PRODUK MAKANAN OLAHAN TERLARIS PADA Y3 FROZEN FOOD

Authors

  • Nazwa Fitri Gufary Universitas Potensi Utama
  • Muhammad Sadikin Universitas Potensi Utama

DOI:

https://doi.org/10.46576/djtechno.v7i2.8885

Abstract

Y3 Frozen Food adalah UMKM yang menjual berbagai produk makanan olahan seperti nugget, dimsum, lumpia dan lainnya. Pemilik usaha mengalami kesulitan dalam menentukan produk makanan olahan terlaris dikarenakan banyaknya variasi produk makanan olahan yang dijual. kesulitan yang terjadi berdampak pada pengelolaan produk Y3 Frozen Food menjadi tidak optimal karena berdasarkan intuisi atau perkiraan untuk promosi suatu produk tanpa dilakukan analisis data historis penjualan terlebih dahulu. Guna mengatasi permasalahan yang terjadi, penelitian menerapkan data mining melalui klasifikasi produk makanan olahan kedalam 3 kelas yaitu laris, kurang laris, dan tidak laris. Penelitian ini memilih metode klasifikasi yang akan digunakan adalah algoritma Naive Bayes dengan metode tambahan laplace smoothing dan algoritma C4.5. Tujuan penelitian dilakukan untuk menentukan algoritma klasifikasi yang terbaik menggunakan tools rapidminer versi 10.3.1 berdasarkan akurasi confusion matrix melalui k fold cross validation pengujian K=3, K=5, K=7 . Hasil akurasi confusion matrix dari algoritma naive bayes paling tinggi berkisar 91,27% pengujian K=5 dan algoritma C4.5 berkisar 98,90% untuk setiap pengujian. Sehingga algoritma C4.5 dipilih menjadi yang algoritma yang terbaik berdasarkan hasil evaluasi confusion matrix.

References

R. Sundari, “Preferensi Konsumen Dalam Membeli Produk Makanan Beku / Frozen Food Di Kota

Pekanbaru ( Studi Kasus Comel Frozen Food ),” J. Bisnis Kompetif, vol. 2, no. 3, hal. 203–209, 2023.

Uli, R. G. Y., & Moentamaria, D. (2024). PENGARUH KADAR AIR TERHADAP MASA SIMPAN OLAHAN PANGAN DENGAN TEKNOLOGI STERILISASI SUHU TINGGI. DISTILAT Jurnal Teknologi Separasi, 10(9), 849–858.

Daulay, A., Zaki, M. I., Hidayat, M., & Febriansyah, A. (n.d.). Derivatif : Jurnal Manajemen Ekonomi dan Akuntansi Yayasan Salmiah Education Global International ( YSEGI ) Peran Umkm dalam Menggerakkan Pembangunan Ekonomi Lokal dan Meningkatkan Kesejahteraan Masyarakat. 23–32.

Nursyahfitri, R., Maharadja, A. N., Farissa, R. A., & Umaidah, Y. (2021). Klasifikasi Penentuan JenisObat

Menggunakan Algoritma Decision Tree. JIP (Jurnal Informatika Polinema), 7(3), 53–60.

M. Sadikin, R. Rosnelly, Roslina, T. S. Gunawan, dan Wanayumini, “Perbandingan Tingkat Akurasi Klasifikasi Penerimaan Dosen Tetap Menggunakan Metode Naive Bayes Classifier dan C4 . 5,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 4, no. 4, hal. 1100–1109, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2434.

R. Pratama, B. Huda, E. Novalia, dan H. Kabir, “Perbandingan Algoritma C4 . 5 dan Naïve Bayes dalam Menentukan Persediaan Stok,” Media Teknol. Inf. dan Komput. J., vol. 6, no. 2, hal. 115–122, 2022, doi: 10.47002/metik.v6i2.379.

M. K. Al Fatach dan A. Wibowo, “Perbandingan metode algoritma c4.5 dan naive bayes untuk memprediksi penjualan kosmetik pada toko jelita,” J. Mnemon. (jurnal Tek. Inform. dari Inst. Teknol. Nas. Malang), vol. 7, no. 2, hal. 220–225, 2024.

Macfud, A. Z., Kusuma, A. P., & Puspitasari, W. D. (2023). ANALISIS ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER (NBC) PADA KLASIFIKASI TINGKAT MINAT BARANG DI TOKO VIOLET CELL. 7(1), 87–94.

N. S. Fauzia dan R. D. Dana, “Implementasi Algoritma Naive bayes dalam Klasifikasi Status Kesejahteraan MasyarakatDesa Gunungsari,” Blend Sains J. Tek., vol. 1, no. 4, hal. 295–305, 2023.

D. Irfan, P. Ramadani, I. N. Fitriyani, R. S. Damanik, dan Y. I. Mahenda, “Prediksi Risiko Mahasiswa Mengulang Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Naïve Bayes JURNAL MEDIA INFORMATIKA [ JUMIN ],” vol. 5, hal. 271–278, 2024.

I. P. Agus, E. Darma, dan I. G. I. Sudipa, “Sentimen Analisis Inisiatif Vaksin Nasional Menggunakan Naïve Bayes dan Laplacian Smoothing Pada Komentar Video Youtube,” J. Resist. (Rekayasa Sist. Komput., vol. 5, no. 2, hal. 116–126, 2022.

Barito, E. E., Beng, J. T., & Arisandi, D. (2022). PENERAPAN ALGORITMA C4.5 UNTUK KLASIFIKASI MAHASISWA PENERIMA BANTUAN SOSIAL COVID-19. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, 10, 1–8.

Nurhalimah dan Nurhasanah, “Penerapan Metode Naïve Bayes Pada Pengaruh Penggunaan Gadget Terhadap Nilai Siswa Sekolah Dasar,” Fakt. Exacta, vol. 18, no. 1, hal. 72–82, 2025.

Downloads

Published

2026-07-28

Issue

Vol. 7 No. 2 (2026): Agustus

Section

Articles

License

Pernyataan Hak Cipta dan Lisensi

  1. Hak Cipta atas naskah-naskah karya ilmiah di dalam Jurnal ini dipegang oleh Penulis.
  2. Penulis menyerahkan hak saat pertama kali mempublikasi Naskah karya ilmiahnya dan secara bersamaan Penulis memberikan izin/lisensi dengan mengacu pada  Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License kepada pihak lain untuk menyebarkan karya ilmiahnya tersebut dengan tetap mencantumkan penghargaan bagi penulis dan Djtechno sebagai media Publikasi pertama atas karya tersebut.
  3. Hal-hal yang berkaitan dengan non-eksklusivitas pendistribusian Jurnal yang menerbitkan karya ilmiah penulis dapat diperjanjikan secara terpisah (contoh: permintaan untuk menempatkan karya yang dimaksud pada perpustakaan suatu institusi atau menerbitkannya sebagai buku) dengan Penulis sebagai salah satu pihak perjanjian dan dengan penghargaan pada Djtechno sebagai media publikasi pertama atas karya dimaksud.
  4. Penulis dapat dan diharapkan untuk mengumumkan karyanya secara online (misalnya pada Repositori atau pada laman Organisai/Institusinya) sejak sebelum dan selama proses pengumpulan naskah, sebab upaya tersebut dapat meningkatkan pertukaran citasi lebih awal dan dengan cakupan yang lebih luas.